Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.
Inscriptions closes à cette réunion.
12 personnes membres du GdR ISIS, et 13 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 50 personnes.
Grâce aux développements technologiques et informatiques des dernières années, la radioastronomie va vivre un nouvel âge d'or à travers la construction du plus grand télescope au monde : le Square Kilometre Array (SKA), un réseau d'antennes avec une surface collectrice totale d'un kilomètre carré. Ce radiotélescope, qui permettra des avancées scientifiques majeures, représente aussi un défi technologique considérable compte tenu de l'énorme masse de données qu'il va générer mais aussi de la précision des données qu'il devra produire.
La journée « Radioastronomie » a pour objectif de faire le point sur les travaux en cours et d'échanger sur les perspectives dans ce domaine. Les thématiques visées concernent l'ensemble de la chaine de traitement d'un point de vue algorithmique : formation de voies, atténuation des interférences, calibration, reconstruction, transitoires... mais également architecture du système de calcul : HPC, GPU, Manycore embarqué, FPGA, ...
Le 27 novembre 2018. Amphithéâtre de l'IAP, 98 bis boulevard Arago, 75014 Paris.
Un exposé long sera présenté par Chiara Ferrari, Astronome à l'Observatoire de la Côte d'Azur. Chiara Ferrari est responsable de la Maison SKA France qui coordonne les différents acteurs nationaux et qui est rentrée en 2018, avec le CNRS comme chef de file, dans l'Organisation SKA.
Les personnes souhaitant présenter leurs travaux sont priées d'envoyer un résumé d'une page maximum (format pdf) avant le 27 octobre aux organisateurs.
Programme provisoire de la journée :
10:00-10:45 - The Square Kilometre Array: science, technology and organisation of the largest low-frequency radiotelescope. Chiara Ferrari. Observatoire de la Côte dAzur. Laboratoire J.-L. Lagrange.
10:45-11:10 - MUFFIN : un algorithme parallèle pour la reconstruction dimages large bande. André Ferrari. Université de la Côte dAzur. Laboratoire J.-L. Lagrange.
11:10-11:35 - Sparse component separation for multi-frequency radio-interferometric data analysis. Jérôme Bobin. CEA Saclay. Laboratoire Astrophysique, Instrumentation et Modélisation
11:35-12:00 - The LOFAR-LOTTS extragalactic survey: first data release and scientific results. Cyril Tasse. Observatoire de Paris.
12:00-12:25 - La structure multi-phasique du milieu interstellaire neutre - séparation de phase avec ROHSA. Marc-Antoine Miville-Deschênes. CNRS, Laboratoire Astrophysique, Instrumentation et Modélisation.
12:25-13:45 - Pause
13:45-14:10 - Penalised, Sieved Maximum Likelihood for Radio Interferometric Imaging. Mathieur Simeoni. Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) and Foundations of Cognitive Solutions research group at IBM Zurich.
14:10-14:35 - Méthodes de calibration robuste en radioastronomie pour les grands radio-interféromètres. Nabil El Korso. Paris Nanterre University.
14:35-15:00 - Parallélisation sur GPU de la déconvolution pour la radioastronomie. Nicolas Gac. Univ Paris-sud-CNRS-CentraleSupélec
15:00-15:25 - Adéquation Algorithme Architecture dans le projet SKA. Jean-François Nezan. Université de Rennes, INSA Rennes.
15:25-15:50 - Parallelization of the wide-band wide-field spectral devonvolution framework DDFacet on distributed memory HPC systems. Nicolas Monnier. Atos-Bull
Programme provisoire :
The Square Kilometre Array: science, technology and organisation of the largest low-frequency radiotelescope. Chiara Ferrari. Observatoire de la Côte dAzur. Laboratoire J.-L. Lagrange.
The Square Kilometer Array is an international collaboration whose goal is the construction of the worlds largest low-frequency (0.50 to 25 GHz) radio telescope. SKA will conduct groundbreaking research that will transform our understanding of the Universe and fundamental physics. It also represents a huge technological challenge, being in particular one of the main world-wide future Big Data projects. After giving an overview of the scientific objectives and technological challenges of the SKA and the rapidly increasing progress towards the beginning of construction, I will present the « Maison SKA-France », its structure, activities and role in preparing the positioning of French contributions within the project before the construction phase.
MUFFIN : un algorithme parallèle pour la reconstruction dimages large bande. André Ferrari. Université de la Côte dAzur. Laboratoire J.-L. Lagrange.
Après une générale de la problématique de la reconstruction d?images en radio-interférométrie, nous présenterons l?algorithme de déconvolution large bande MUFFIN (MUlti Frequency image reconstruction For radio INterferometry) qui vise à reconstruire des images du ciel à plusieurs longueurs d?ondes à partir d?un cube de ``dirty images??. MUFFIN repose sur une régularisation spatio-spectrale qui permet une implémentations en parallèle des étapes les plus exigeantes en coûts de calculs et un réglage automatique des paramètres de régularisation. Des résultats de simulations sur des données réalistes seront proposées.
Sparse component separation for multi-frequency radio-interferometric data analysis. Jérôme Bobin. CEA Saclay. Laboratoire Astrophysique, Instrumentation et Modélisation
Current and forthcoming continental-size will provide a wealth of astrophysical information thanks to multi-frequency observations. For instance, the SKA will tomographically characterise the universe thanks to the detection of the redshifted 21-cm radiation at different wavelegnths. However extracting such information is highly challenging since it requires tackling jointly an unsupervised component separation problem and a deconvolution problem. We will present how these problem can be tackled jointly thanks to sparse signal representations along with a dedicated matrix factorization algorithm. Illustrations on realistic simulations will be presented that show encouraging results for the 21 cm intensity mapping.
The LOFAR-LOTTS extragalactic survey: first data release and scientific results. Cyril Tasse. Observatoire de Paris, for the LOFAR Extragalactic Surveys KSP.
LOFAR is an ideal instrument to conduct extragalactic surveys. It has wide fields of view and high sensitivity, and observes in a mostly unexplored energy domain. In this presentation I will describe the algorithms that have been developed at Paris Observatory and in South Africa to implement post-processing numerical adaptative optics for radio interferometers, and to achieve very deep low-frequency maps of the northern sky. I will also present some results on various aspects of AGN and star-formation activities.
La structure multi-phasique du milieu interstellaire neutre - séparation de phase avec ROHSA. Marc-Antoine Miville-Deschênes. CNRS, Laboratoire Astrophysique, Instrumentation et Modélisation.
Lors de cette contribution je souhaite présenter un nouvel algorithme développé dans le cadre de la collaboration Hyperstars (hyperstars.fr) et dont l?objectif est d?effectuer une séparation de sources à partir de données hyper-spectrales en astrophysique. Le cas particulier que nous abordons est celui de la séparation des phases froides et chaude du milieu interstellaire galactique. Ces deux phases sont présentes dans les données de la raie à 21 cm de l?hydrogène atomique. Elles sont diffuses et n?ont donc pas de support spatial bien défini. Par ailleurs leur signature spectrale respective n?est pas très contrainte. La seule information est que leur grande différence en température (80 K et 8000 K) induit des largeurs de raie significativement différentes (1-2 km/s vs 10 km/s). La méthode développée ici reposent sur deux principes : 1) l?élargissement thermique conduit à un profil spectral gaussien et 2) la structure spatiale et spectrale des phases varient lentement sur le ciel. Le code ROHSA est donc une implémentation d?une décomposition sur un support spectral gaussien couplée à une régularisation permettant de favoriser des solutions spatiallement cohérentes. Le code est actuellement utilisé pour décomposer des observations de taille modeste mais nous envisageons une implémentation sur GPU ce qui devrait permettre des applications sur des jeux de données massives (type SKA).
Penalised, Sieved Maximum Likelihood for Radio Interferometric Imaging. Mathieur Simeoni. Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) and Foundations of Cognitive Solutions research group at IBM Zurich.
Radio interferometric imaging aims at recovering the sky intensity function from a collection of samples recorded on the ground by a network of antennas. This inverse problem is typically addressed by discrete penalty methods, where the intensity function is pixelated, e.g. approximated by step functions. In such methods, both the data-fidelity term and the discretisation step are often non-canonical to the problem at hand. In this presentation, we consider a new recovery paradigm, based on the maximum likelihood principle combined with the method of sieves. To this end, we introduce a functional data model and formulate a maximum likelihood problem at the continuous level. According to the method of sieves, we then constrain the search space to a finite dimensional Hilbert space spanned by a set of basis functions. These functions, typically shifted zonal kernels, can be thought of as generalised pixels, better suited than classical step functions for representing most physically admissible signals on the celestial sphere. To ensure identifiability when the sieve has greater dimensionality than the data-space, we futher penalise the discrete sieved likelihood problem with various penalty functionals.
We propose and compare the performance of three types of sieves: Matched, Dirichlet and D-splines. By means of representer theorems, we show that the matched and D-splines sieves are canonical to a class of continuous optimisation problems with respectively Tikhonov and generalised total variation penalties. In such cases, the discrete penalised maximum likelihood problem obtained with the method of sieves is hence equivalent to its continuous counterpart.
Méthodes de calibration robuste en radioastronomie pour les grands radio-interféromètres. Nabil El Korso. Paris Nanterre University.
En radioastronomie, les signaux dintérêt sont perturbés par de nombreux effets environnementaux et instrumentaux, nécessitant la mise en ?uvre de techniques algorithmiques pour les traiter et pouvoir ainsi reconstruire in fine des images parfaitement nettes de lespace. Cette étape de correction des perturbations se nomme la calibration et repose généralement sur une méthode des moindres carrés, en sappuyant sur des sources de référence dont la position et lintensité sont connues. Cette méthode classique se révèle être théoriquement asymptotiquement efficace dans le cas dun bruit Gaussien et fonctionne généralement de manière itérative pour une seule fréquence considérée. Cependant, en pratique, lhypothèse du bruit Gaussien nest pas toujours valide car de multiples sources inconnues à faible intensité sont visibles dans le champ de vision et des interférences radioélectriques perturbent les données pour finalement modifier la nature typiquement gaussienne du bruit. En outre, réaliser une calibration fréquence par fréquence, de façon complètement indépendante, nest pas la manière la plus optimale de procéder. Le but de ce t exposé est présenter de récents algorithmes de correction dans le traitement des signaux radio qui soient robustes à la présence déventuelles valeurs aberrantes ou sources dinterférences, et qui soient adaptés au contexte multi-fréquentiel.
Par conséquent, nous nous appuyons sur une modélisation plus générale que la loi gaussienne, appelé processus Gaussien composé, qui inclut un grand nombre de distributions différentes telles que la loi de Student ou la loi de Laplace. Lalgorithme robuste que nous proposons est itératif et basé sur lestimation au sens du maximum de vraisemblance. Pour réduire les temps de calcul, nous avons recours aux algorithmes EM (Expectation Maximization) et BCD (Block Coordinate Descent) qui, pour un choix judicieux de paramétrisation, fournissent des expressions analytiques pour les paramètres dintérêt. En accord avec le scénario multi-fréquentiel sous étude, nous exploitons la variation spectrale des perturbations en utilisant des méthodologies telles que loptimisation distribuée sous contraintes et le traitement parallèle des données, notamment avec lalgorithme ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers).
Parallélisation sur GPU de la déconvolution pour la radioastronomie. Nicolas Gac. Univ Paris-sud-CNRS-CentraleSupélec
Dans les pipelines de génération des images hyperspectrales en radioastronomie, la déconvolution est une des étapes les plus gourmandes en ressources de calcul. Cette présentation se focalisera sur l?utilisation des architectures manycores de type GPU comme co-processeurs de calcul pour des algorithmes itératifs bayésiens. Les premiers résultats d?accélération obtenus par les laboratoires Lagrange et L2S seront présentés. Deux axes seront mis en avant : la parallélisation sur serveur multi-GPU et l?utilisation du format half-float disponible sur l?architecture Volta.
Adéquation Algorithme Architecture dans le projet SKA. Jean-François Nezan. Université de Rennes, INSA Rennes.
Le projet SKA représente un défi sans précédent en termes de capacités de calcul et de stockage. Il faudra pouvoir traiter des données brutes de l?ordre du Tbit/s en temps réel, respecter des contraintes énergétiques fortes mais également prendre en compte de nouveaux algorithmes proposés par les astronomes afin de tirer parti de la sensibilité de l?instrument. Ces défis relèves de la thématique de recherche dy thème C du GDR ISIS "Adéquation Algorithme-architecture en traitement du signal et des images ». Je présenterai comment les outils de prototype rapide développés à l?IETR peuvent permettre de répondre à ces défis, donnerai les résultats issus de travaux préliminaires réalisés sur la calibration avec l?OBSPM et terminerai par donner quelques perspectives à ces travaux.
TBA. Atos-Bull
Date : 2018-11-27
Lieu : Amphithéâtre de l'IAP, 98 bis boulevard Arago, 75014 Paris.
Thèmes scientifiques :
A - Méthodes et modèles en traitement de signal
Inscriptions closes à cette réunion.
(c) GdR IASIS - CNRS - 2024.