Paquete de Trabajo 1 : Administración
Liderado por CNRS/IRAP
Objetivos: Administración y gestión del proyecto
Paquete de Trabajo 2 : Contrapartidas en múltiples longitudes de onda y multimensajeros
Liderado por CNRS/Observatoire Astronomique de Strasbourg
Objetivos: Proporcionar una estadística de los identificadores en múltiples longitudes de onda y de la distribución espectral de energía de las fuentes de rayos X de XMM-Newton, incluyendo las descubiertas en el catálogo apilado y en las nuevas fuentes transitorias encontradas por el paquete de trabajo de variabilidad. Estar preparados para identificar las contrapartidas electromagnéticas de los eventos multimensajero.
Paquete de Trabajo 3 : Estimador de sensibilidad
Liderado por CNRS/IRAP
Objetivos: Crear, publicar, mantener y mejorar el estimador de sensibilidad
Paquete de Trabajo 4 : Mejora del catálogo apilado
Liderado por AIP
Objetivos: Desarrollo de software para aumentar la sensibilidad en la detección de fuentes en observaciones simultáneas de XMM-Newton. Esto se basará en la suposición básica de que las fuentes de rayos X no cambian
su brillo entre observaciones. La variabilidad a largo plazo se evaluará a posteriori. El software rediseñado se basará en una matriz calculada a través de modelos espectrales que convierten los flujos en tasas de conteo. Se utilizará para generar un catálogo de fuentes nuevo y más sensible a través del catálogo apliado. Se publicará un catálogo conjunto de todas las observaciones XMM-Newton disponibles (individuales y superpuestas). Antes de la elaboración del catálogo se revisarán y optimizarán los procedimientos para combinar las diferentes observaciones. Lo mismo ocurrirá con el acoplamiento de imágenes de gran tamaño.
Paquete de Trabajo 5 : Variabilidad
Liderado por CNRS/IRAP
Objetivos: Proporcionar el software necesario para identificar las fuentes variables en escala temporal de segundos pero que son débiles y no se detectan en el catálogo.
Proporcionar el software necesario para identificar fuentes variables a largo plazo y proporcionar alertas a la comunidad.
Identificar las fuentes variables.
Paquete de Trabajo 6 : Espectros
Liderado por UC/IFCA
Objetivos: Ajustar un conjunto limitado de modelos sencillos a todos los espectros extraídos en el catálogo actual de 4XMM, proporcionando el modelo mejor ajustado, los valores de los parámetros mejor ajustados, los intervalos de confianza y las distribuciones de probabilidad completas. Generar espectros combinados para fuentes con observaciones repetidas (catálogo apilado) y analizarlos con el mismo conjunto de modelos, proporcionando los valores de los parámetros de mejor ajuste, los intervalos de confianza y las distribuciones de probabilidad completas. Para todas las detecciones en el catálogo actual de 4XMM, obtener estimaciones de los parámetros espectrales para el mismo conjunto de modelos, proporcionando los parámetros de mejor ajuste e intervalos de confianza. Para el subconjunto de fuentes de rayos X con buenas clasificaciones y (si es el caso) corrimientos al rojo, se ajustaran modelos físicos y se proporcionaran los valores de los parámetros de mejor ajuste, los intervalos de confianza y las distribuciones de probabilidad completas.
Paquete de Trabajo 7 : Clasificación de fuentes en el Óptico/UV
Liderado por UCL/MSSL
Objetivos: Utilizar machine-learning para clasificar automáticamente las fuentes de SUSS en fuentes galácticas y extragalácticas. Identificar fuentes variables. Proporcionar información de la clasificación y del dominio temporal para las contrapartidas de las fuentes de rayos X durante el proceso de clasificación de fuentes de rayos X.
Paquete de Trabajo 8 : Clasificación de fuentes de Rayos-X
Liderado por NOA
Objetivos: Desarrollar tecnologías de Inteligencia Artificial para la clasificación de las fuentes del 4XMM utilizando como entrada información de rayos X + Supervisada / No Supervisada y de multimensajeros. Para las fuentes extragalácticas del paso anterior se determinarán los corrimientos al rojo fotométricos utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial.
Paquete de Trabajo 9 : Validación Científica
Liderado por la University of Leicester
Objetivos: Demostrar el valor científico de las herramientas y productos desarrollados por el proyecto, a través de algunos proyectos ejemplares bien definidos que exploren los desarrollos de los paquetes de trabjo del 2 a 8.
Paquete de Trabajo 10 : Comunicación
Liderado por UC/IFCA
Objetivos: Actualizar y mejorar nuestra página web de divulgación para que sirva de canal principal de comunicación interno y público. Incorporar los resultados del próximo catálogo de 4XMM y hacer pública la documentación del software de análisis y la descripción del mismo. Llevar a cabo un workshop final para dar a conocer los resultados más relevantes de la colaboración, ofrecer tutoriales y recoger sugerencias de mejora. Comunicación pública mediante notas de prensa, charlas públicas, jornadas de puertas abiertas, redes sociales, participación en iniciativas internacionales y acogida de estudiantes en prácticas. Elaboración de material de divulgación.
