Fiche personnelle

Laurence Perreault Levasseur

Chaire de recherche du Canada en cosmologie informatique et intelligence artificielle

Département de physique Université de Montréal C.P. 6128, Succursale Centre-Ville Montréal, QC Canada   H3C 3J7 Téléphone : Télécopieur : Courriel: llevasseur@astro.umontreal.ca Bureau : B-422

Champ de recherche : Cosmologie, matière sombre, énergie sombre, apprentissage automatique.

Description du projet de recherche :
Les travaux de recherches de Laurence Perreault-Levasseur se centrent sur la cosmologie et en particulier le développement de nouvelles techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse de données et la contrainte de paramètres cosmologiques. Bien que le modèle de concordance en cosmologie, appelé le modèle standard de la cosmologie ou encore le modèle Lambda CDM inflationnaire, ait connu un immense succès en termes de prédictions d'un grand nombre de quantités observables à une vaste gamme d'échelles de temps et d'espace (les détails des propriétés du fond diffus cosmologique telles son spectre de puissances, la distribution des structures à grandes échelles dans l'univers, l'oscillation acoustique des Baryons, l'expansion de l'univers, etc...), la nature de ses trois composantes principales demeure toujours élusive. Dans la prochaine décennie, un grand nombre de nouveaux observatoires et de grands relevés du ciel entreront en opération pour tenter de lever le voile sur la nature et les propriétés de ces composantes mystérieuses, soit la nature du champs à l'origine de l'inflation, la matière noire, et l'énergie sombre. Les recherches de Laurence Perreault-Levasseur se centrent sur le développement de nouvelles méthodes d'analyse encrées en apprentissage automatique pour traiter le volume sans précédent d'observations qui sera généré par ces nouvelles expériences. Elle s'intéresse particulièrement à comment l'effet de lentille gravitationnelle et la cosmologie à 21cm pourront nous aider à mieux en contraindre les propriétés. Elle est un membre des collaborations LSST DESC et SLSC.

Liste des étudiants aux cycles supérieurs :
Alexandre Adam (niveau doctoral), Tara Akhound-Sadegh (niveau doctoral), Andreas Filipp (niveau doctoral), Rawan Karam (niveau maitrise), Michael Matesic (niveau doctoral), Barco Missa (niveau maitrise), Salma Salhi (niveau maitrise), Sammy Sharief (niveau maitrise), Connor Stone (stagiaire postdoctoral)