Advancing 21-cm cosmology with machine learning
| Promotie: | A. (Anchal) Saxena |
| Wanneer: | 10 juni 2025 |
| Aanvang: | 12:45 |
| Promotors: | P.D. (Daan) Meerburg, PhD, prof. dr. L.V.E. (Léon) Koopmans, prof. dr. D. (Diederik) Roest |
| Waar: | Academiegebouw RUG |
| Faculteit: | Science and Engineering |
21-cm cosmologie met machine learning
De 21-cm-lijn van neutraal waterstofgas biedt een unieke kijk op de Cosmic Dawn (CD) en de Epoch of Reionization (EoR) - een tijdperk waarin de eerste lichtbronnen ontstonden en het heelal overging van een neutrale naar een grotendeels geïoniseerde toestand. De kosmologische 21-cm-straling uit deze periode is echter uiterst zwak en wordt overschaduwd door heldere astrofysische voorgrondsignalen, instrumentele vervormingen, ionosferische effecten en radiofrequente interferentie. In zijn proefschrift richt Anchal Saxena zich op enkele van deze uitdagingen met behulp van moderne machinelearningtechnieken om signaaldetectie, parameterinversie en fysieke interpretatie binnen de 21-cm kosmologie te verbeteren.
Een belangrijke bijdrage is de ontwikkeling van nieuwe data-analysepijplijnen voor het REACH-experiment, een project gericht op de detectie van het globale 21-cm-signaal en het beperken van fysische modellen van het vroege heelal. Methoden zoals patroonherkenning en simulatiegebaseerde inferentie (SBI) worden ingezet om voorgrondscheiding en parameterinschatting te verbeteren. Een bijzonder effectieve variant, Truncated Marginal Neural Ratio Estimation (TMNRE), richt de inferentie op de meest informatieve regio’s van een hoog-dimensionale parameterruimte.
Naast signaalherstel onderzoekt Saxena hoe deep learning, met name convolutionele architecturen zoals U-Nets, het initiële dichtheidsveld van het heelal kan reconstrueren op basis van latere waarnemingen zoals 21-cm- en CO-intensiteitskaarten.
Deze benaderingen tonen aan hoe machine learning de brug kan slaan tussen theorie en complexe data, en zo robuust onderzoek mogelijk maakt naar het eerste miljard jaar van de kosmische geschiedenis.
Anchal Saxena voerde zijn onderzoek uit bij het Van Swinderen Institute, afdeling Hoge-energiefysica. Hij vervolgt zijn loopbaan als postdoc bij de University of Cambridge.