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Révéler les populations de pulsars millisecondes au coeur de notre Galaxie // Unveil millisecond pulsar populations at the heart of the Milky Way

ABG-137970
ADUM-72939
Thesis topic
2026-04-09 Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
Université Grenoble Alpes
Saint Martin d'Hères - Auvergne-Rhône-Alpes - France
Révéler les populations de pulsars millisecondes au coeur de notre Galaxie // Unveil millisecond pulsar populations at the heart of the Milky Way
  • Earth, universe, space sciences
pulsars millisecondes, Bulbe Galactique, Etude de populations, Observations multi-longueurs d'onde., Modélisation, Machine learning
millisecond pulsars, Galactic bulge, Population studies, Multi-wavelength observations, Modelling, Machine learning

Topic description

Une importante population de pulsars millisecondes (MSP) a été prédite dans les régions internes de notre Galaxie, mais très peu ont été découverts jusqu'à présent. Ceci qui remet en question soit notre capacité à les détecter, soit l'existence d'un si grand nombre de MSP dans cette région. L'interprétation des détections obtenues nécessite une modélisation précise des populations sous-jacentes, couplée aux seuils de détection des observations effectuées. Le but de ce projet de thèse est de développer un cadre statistique d'inférence basé sur des simulations pour contraindre les populations Galactiques de MSP et tester l'existence d'une population dans le bulbe. Les résultats obtenus et les propriétés multi-longueur d'onde des MSP seront comparés aux prédictions de l'évolution stellaire et utilisés pour comprendre la contribution des MSP à l'excès de Fermi au GeV, avec des implications importantes pour l'interprétation en termes de matière noire.
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A large population of millisecond pulsars (MSPs) has been predicted towards the inner regions of our Galaxy, but only very few have been found so far, questioning either our ability to detect them or the existence of such large population. Interpreting the current detections requires a precise modelling of the underlying populations coupled with sensitivity thresholds of the observations performed. The aim of this PhD project is to develop a simulation-based inference statistical framework to constrain the Galactic populations of MSPs, to search for new MSPs using ambitious radio surveys and test the evidence we have for a bulge population. Results obtained and multi-wavelength properties of MSPs found will be compared to predictions from stellar evolution and used to understand the contribution of MSPs to the Fermi GeV excess, with important implications for its dark matter interpretation.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Funding further details

Concours pour un contrat doctoral

Presentation of host institution and host laboratory

Université Grenoble Alpes

Institution awarding doctoral degree

Université Grenoble Alpes

Graduate school

47 PHYS - Physique

Candidate's profile

Au cours de son doctorat, l'étudiant ou l'étudiante devra utiliser, modifier et développer des codes visant à simuler des population de sources, notamment avec des techniques d'apprentissage automatique et de MCMC. Une expertise en programmation est donc requise. Le ou la doctorante devra également avoir un bon niveau d'anglais pour communiquer au sein de l'équipe, présenter ses travaux lors de conférences et publier ses résultats. Enfin, une formation en astronomie et astrophysique et un goût pour la modélisation des données d'observations seront également appréciés.
During their PhD, the student will need to work with, to modify and to develop search pipelines and simulation codes, including MCMC and Machine Learning techniques. An expertise in programming is therefore required. The PhD student will also need to have a good English level to communicate within the team, to present their work at conferences and to publish their results. Finally, an Astronomy and Astrophysics training and a taste for observation data analysis and modelling will also be appreciated.
2026-05-12
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