Apport des méthodes d'apprentissage pour l'inférence cosmologique avec les amas de galaxies sélectionnés par cisaillement gravitationnel // Leveraging Machine Learning for Cosmological Inference with Weak Lensing selected Galaxy Clusters

Les amas de galaxies qui se forment à l’intersection des filaments de matière, sont de très bons traceurs de la distribution de matière de l’Univers et sont une précieuse source d’information pour la Cosmologie.
La sensibilité de la mission spatiale Euclid lancée en 2023 permet une détection aveugle des amas de galaxies à partir des effets de lentille gravitationnelle faibles i.e. étroitement liés à la masse totale projetée. Ce point combiné avec la taille du relevé grand champ (14 000 deg2) devrait permettre de construire un catalogue d’amas de galaxies unique de par sa taille et ses caractéristiques de sélection. Contrairement aux catalogues d’amas de galaxies construits jusqu’à maintenant qui sont détectés par leur contenu baryonique (e.g. via le contenu en gas de l’amas en X ou via l’effet Sunyaev-Zeldovich aux longueurs d’ondes millimétriques ou encore via les emissions dans le visible des galaxies), le catalogue d’amas détectés à partir du cisaillement gravitationnel est directement lié à la masse totale des amas et de ce fait vraiment représentatif de la vraie population d’amas de galaxies ce qui est un atout pour les études sur les amas de galaxies et la cosmologie
Au sein de la mission Euclid, S. Pires coordonne les activités liées aux amas de galaxies sélectionnés par WL, et est notamment responsable de la production du catalogue d’amas détectes par WL et son exploitation. Dans ce cadre, nous avons développé une nouvelle méthode de détection multi-échelles permettant d’identifier les amas de galaxies en nous appuyant uniquement sur le cisaillement gravitationnel. Cette méthode, développée par notre équipe, a été présélectionnée pour la construction du catalogue d’amas de galaxies de la mission Euclid à partir des données de cisaillement gravitationnel.
Le projet de thèse a pour but de construire et de caractériser ce catalogue d’amas de galaxies à partir des données collectées lors de la première année d’observation de la mission Euclid (DR1) en s’appuyant sur cette méthode de detection. Le ou la candidat(e) dérivera ensuite des contraintes cosmologiques à partir de la modélisation de l’abondance des amas, en utilisant l’approche Bayésienne classique. Il/elle explorera alors l’apport des méthodes d’apprentissage de type SBI (Simulation-Based Inference) pour l’inférence cosmologique. Cette approche permettra de prendre en compte les effets de sélection complexes dans l'inférence cosmologique directement à partir des simulations, en relaxant certaines des hypothèses simplificatrices nécessaires à l’approche Bayesienne standard. La comparaison des deux approches, appliquées au même échantillon sélectionné par cisaillement gravitationnel, permettra de valider rigoureusement les contraintes cosmologiques obtenues et d’évaluer quantitativement les limites des hypothèses de modélisation.

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Galaxy clusters, which form at the intersection of matter filaments, are excellent tracers of the large-scale matter distribution in the Universe and are a valuable source of information for cosmology.
The sensitivity of the Euclid space mission (launch in 2023) allow blind detection of galaxy clusters through gravitational lensing (i.e. directly linked to the projected total mass). Combined with its wide survey area (14,000 deg²), Euclid should allow the construction of a galaxy cluster catalogue that is unique in both its size and selection properties.
In contrast to existing cluster catalogues, which are typically based on baryonic content (e.g., X-ray emission from intra-cluster gas, the Sunyaev-Zel’dovich effect in the millimeter regime, or optical emission from galaxies), a catalogue derived from gravitational lensing is directly sensitive to the total mass of the clusters. This makes it truly representative of the underlying cluster population, a significant advantage for both galaxy cluster studies and cosmology.
Within the Euclid mission, S. Pires coordinates the activities related to galaxy clusters selected through weak gravitational lensing (WL), including the production and scientific exploitation of the corresponding cluster catalogue. In this context, we have developed a new multi-scale detection method to identify galaxy clusters using only the weak-lensing signal. Developed by our team, this method has been pre-selected for the construction of the Euclid’s weak lensing galaxy cluster catalogue.
The goal of this PhD project is to build and characterize the galaxy cluster catalogue identified via weak lensing in the data collected during the first year of Euclid observations (DR1), based on this detection method. The candidate will derive cosmological constraints from the modelling of the cluster abundance, using the classical Bayesian framework. In parallel, we will develop a complementary simulation-based inference (SBI) analysis. SBI will allow us to propagate complex selection effects directly from simulations to cosmological inference, relaxing some of the simplifying assumptions required by the standard likelihood approach. The comparison of both approaches on the same WL-selected sample will provide a stringent validation of the inferred cosmological constraints and a quantitative assessment of their robustness to modelling assumptions.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Direction d’Astrophysique
Laboratoire : Laboratoire de Cosmologie et d’Evolution des Galaxies
Date de début souhaitée : 01-10-2027
Ecole doctorale : Astronomie et Astrophysique d’Île de France (ED A&A)
Directeur de thèse : Pires Sandrine
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRFU
URL : https://irfu.cea.fr/Pisp/sandrine.pires/
URL : https://www.euclid-ec.org

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Direction d’Astrophysique

Master 2 Astrophysique, Traitement du Signal, IA