Density-based clustering for X-ray source detection on XMM-Newton EPIC-PN data

Abstract

The main purpose of this work is to explore X-ray astronomical data from EPIC cameras on board XMM-Newton observatory by using machine learning techniques. As a result, and depending on the scientific validation, part of the techniques/algorithmts produced could be implemented in future XMM-Newton processing pipeline versions. XMM-Newton is short for X-ray Multi Mirror observatory, and it is one of the main science missions of the European Space Agency. Data collected by XMM-Newton is sent to a complex set of algorithms and calibrations methods resulting in scientific data products elaborated and distributed by XMM-Newton Science Operations Centre. This work is marked in the last stage of data processing. The data treated in the project has been previously processed so the focus is kept on Machine Learning techniques. Although, as this work will be developed in an astronomical environment and cosupervised by ESA scientists, there is a strong astronomical point of view.

El principal propósito de este trabajo es explorar los datos astronómicos recogidos por las cámaras EPIC del satélite XMM-Newton. Como resultado, dependiendo de la validación correspondiente, parte de las técnicas empleadas podrán ser implementadas en futuras versiones de la pipeline de procesamiento de los datos de XMM-Newton. XMM-Newton es un observatorio espacial de la Agencia Espacial Europea (ESA) que opera en el rango de los rayos X. Los datos recogidos por XMM-Newton son enviados a un complejo sistema de algoritmos y métodos de calibración que resultan en productos científicos elaborados y distribuidos por el Centro de Operaciones Científicas de XMM-Newton (XMM-Newton SOC). Este trabajo se enmarca en la última parte del procesamiento de los datos. Los datos tratados en este proyecto han sido previamente procesados para evitar desviar el foco de las propias técnicas de aprendizaje automático que se pretenden utilizar.

L'objectiu principal d'aquest treball és explorar les dades astronòmiques recollides per les càmeres EPIC del satèl·lit XMM-Newton. Com a resultat, depenent de la validació corresponent, part de les tècniques utilitzades es poden implementar en futures versions del pipeline de processament de dades XMM-Newton. XMM-Newton és un observatori espacial de l'Agència Espacial Europea (ESA) que opera en el rang de raigs X. Les dades recollides per XMM-Newton s'envien a un complex sistema d'algoritmes i mètodes de calibratge que donen com a resultat productes científics desenvolupats i distribuïts pel XMM-Newton Scientific Operations Center (XMM-Newton SOC). Aquest treball forma part de l'última part del tractament de les dades. Les dades tractades en aquest projecte s'han processat prèviament per evitar desviar el focus de les tècniques d'aprenentatge automàtic que pretenen utilitzar.