Nouvelles observations et techniques d'apprentissage automatique appliquées aux galaxies et aux amas de galaxies

• Main Author: Rhea, Carter
• Other Authors: Hlavacek-Larrondo, Julie
• Language: fra
• Published: 2021
• Subjects: Amas de galaxies; Machine Learning; Galaxy cluster; Apprentissage automatique; Régions H ii; Analyse de composantes principales; Réseau de neurones convolutif; Milieu interstellaire; Milieu intra-amas; Rayons X; HII regions; Principal component analysis; Convolutional neural network; Interstellar medium; Intracluster medium; X-ray analysis; Physics - Astronomy and Astrophysics / Physique - Astronomie et astrophysique (UMI : 0606)
• Online Access: http://hdl.handle.net/1866/24376; https://orcid.org/0000-0003-2001-1076

Les amas de galaxies sont l'une des plus grandes structures dans l'univers et jouent le rôle d'hôte de plusieurs phénomènes complexes. Bien qu'il existe beaucoup d'études portant sur leur formation et leur évolution, l'avènement récent de l'apprentissage automatique en astronomie nous permet d'investiguer des questions qui, jusqu'à maintenant, demeuraient sans réponse. Même si ce mémoire se concentre sur l'application de techniques d'apprentissage automatique aux observations en rayons X des amas de galaxies, nous explorons l'usage de ces techniques à son homologue à une échelle réduite : les galaxies elles-mêmes. Malgré le fait que les trois articles présentés dans ce mémoire se concentrent sur différents aspects de la physique, sur de différentes échelles et sur de différentes techniques, ils forment une base d'études que je continuerai pendant mon doctorat : l'usage des nouvelles techniques pour investiguer la physique des régions galactiques et extragalactiques. Dans le premier article, nous introduisons les premières observations en rayons X d'un amas de galaxies lointain qui détient des attributs particuliers comme une formation stellaire hors pair (∽ 900 M⊙/an). Dans cet article, nous employons les techniques traditionnelles en astronomie rayons X pour déterminer si ce taux de formation stellaire est dû à un courant de refroidissement désinhibé. Puisque l'objet est très lointain (z=1.7), il faut faire nos calculs sans beaucoup de photons et il faut donc utiliser les indices par procuration. Nous déterminons que la galaxie centrale est séparée d'une distance de plus de 50 kpc du coeur froid de l'amas. À cause de cette séparation, le trou noir supermassif central n'est pas alimenté et il ne peut pas prévenir le courant de refroidissement. Ceci est le premier exemple d'un amas de galaxies où nous observons l'échec de la rétroaction d'un trou noir supermassif. De plus, ceci nous fournit un autre mécanisme qui peut créer la lumière intra-amas. Dans le deuxième article présenté ici, nous examinons l'émission rayons X provenant du milieu intra-amas extrêmement chaud des amas de galaxies. Nous développons une méthode compréhensive qui détermine le nombre de composantes thermiques sous-jacentes dans un spectre de plasma. Notre nouvelle technique est basée sur une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé (analyse de composantes principales) et d'apprentissage automatique supervisé (arbre aléatoire). Nous créons un ensemble de 100 000 observations synthétiques et réalistes de Chandra qui représentent le gaz chaud dans les amas de galaxies voisines. Après la réduction de notre ensemble d'entraînement à ses 25 composantes principales, nous entraînons notre classificateur afin qu'il puisse déterminer le nombre de composantes thermiques sous-jacentes. Une fois l'étape d'entraînement terminée et l'optimisation des hyperparamètres terminée, nous appliquons la méthodologie à l'amas de galaxies de Persée. En plus de créer une carte de l'amas qui indique le nombre de composantes thermiques nécessaires afin de modéliser précisément l'émission du gaz chaud, nous avons développé un ensemble d'outils numériques qui calculent les températures associées. Nos résultats sont en accord avec plus d'une décennie d'études sur l'amas de galaxies de Persée et nous indiquent qu'il faut utiliser plusieurs composantes thermiques pour modéliser le milieu intra-amas correctement. Le troisième article présenté dans ce mémoire emploie de nouveau l'apprentissage automatique pour résoudre une question précédemment sans réponse nécessaire pour la caractérisation précise de la cinématique de gaz chaud dans les galaxies. Nous avons construit un réseau de neurones convolutif qui estime la vitesse et l'élargissement des raies d'émission d'un spectre de galaxies en visible. Une fois construit, nous l'appliquons aux données synthétiques qui répliquent les observations réelles de SITELLE du programme SIGNALS. En utilisant notre réseau bien entraîné, nous caractérisons l'émission d'une cible de SIGNALS : la galaxie M33. Nos résultats indiquent que notre algorithme surpasse les méthodes standards et s'adapte bien aux procédures d'ajustement spectral. En outre, notre méthodologie augmente la vitesse des calculs par plus d'un ordre de grandeur. Bien que l'algorithme soit entraîné spécifiquement pour SITELLE, on peut faire de petites modifications pour l'utiliser avec des autres interféromètres tels que MUSE et ses futurs analogues dans la prochaine génération de télescopes. Notez que j'ai mené à titre de premier auteur deux des trois articles présentés dans ce mémoire et apporté des contributions majeures au troisième. Les trois articles ont déjà été acceptés pour publication ou ont déjà été soumis et révisés une fois. === Galaxy clusters are one of the largest structures in the universe and host several complex physical phenomena. Although a wealth of knowledge already exists on their formation and evolution, the recent advent of machine learning in the astronomical sciences has allowed us to probe questions heretofore unanswered. While this thesis does focus heavily on the application of machine learning techniques to X-ray observations of galaxy clusters, it takes the techniques applied there to galaxy cluster's smaller counterparts: the individual galaxies themselves. Although the three papers presented here focus on distinct physics, scales, and techniques, they all form a basis of studies that I will continue during my doctorate: using new techniques to probe the underlying physics of galactic and extragalactic regions. The first paper introduced is a study of a galaxy cluster near the beginning of the epoch of cluster formation exhibiting peculiar attributes such as an elevated stellar formation rate (∽ 900M⊙/yr). In this paper, we employ traditional techniques in X-ray astronomy to determine whether or not the prodigious formation rate is due to an uninhibited cooling core. Since the object is so distant (z=1.7), we must execute our calculations with relatively few photons and thus rely on proxy measures. We determine that there exists a strong cooling flow offset by over 50 kpc from the central galaxy. Because of this offset, the AGN is not fueled and thus fails to heat up the cooling flow. This is the first example of a galaxy cluster in which we observe the failure of AGN feedback. Additionally, this provides another mechanism for the creation of intracluster light. The second article presented here focuses on X-ray emission from the hot intra-cluster medium within the galaxy cluster. We develop a comprehensive method for determining the number of underlying thermal components in the plasma's spectra. Our novel technique relies on a combination of an unsupervised learning algorithm (principal component analysis) and a supervised learning algorithm (random forest classification). We create a set of 100,000 realistic mock Chandra observations of the hot X-ray emitting gas in nearby galaxy clusters. After reducing our synthetic training set to its 25 most important principal components, we trained a random forest classifier to distinguish between the number of underlying thermal components. After successful testing and hyperparameter optimization, we applied the methodology third paper featured in this thesis once again employs machine learning to solve a previously undetermined question necessary for the accurate characterization of the kinematics of the warm gas in galaxies. We constructed a convolutional neural network to estimate the velocity and broadening parameters from the optical spectra of emission-line nebula and applied it to synthetic data replicating real SITELLE observations from the SIGNALS program. With a trained and optimized network in hand, we apply our methodology to a target of the SIGNALS program: the galaxy M33. Our results indicate our algorithm out-performs previous methods and nicely complements spectral fitting procedures. Moreover, the methodology increases calculation speeds by more than an order of magnitude -- thus greatly reducing the time needed to determine the kinematic parameters. Although the algorithm was trained for SITELLE data, this method can be readily ported to other IFUs such as MUSE. I have led two of the papers presented in this memoire and made major contributions to the third. All three papers have been either accepted for publication or have already been submitted and revised once. to the Perseus Cluster. In addition to creating a map of the cluster indicating the number of thermal components required to accurately model the thermal emission, we developed a suite of analysis routines to determine the temperatures of the underlying components. Our results are in agreement with over a decade of studies on the Perseus cluster and indicate that multiple temperature components are required for the accurate study of its intracluster medium.