J. Zoubian

Eine neue Mission nutzt maschinelles Lernen, um Galaxienformen zu klassifizieren und die kosmischen Studien zu verbessern.

Forscher verbessern die Klassifizierung von Galaxien mit Hilfe von Maschinellem Lernen kombiniert mit photometrischen Daten.

Untersuchung von Techniken zur genauen Messung der Massen von Galaxienhaufen für kosmologische Studien.

Eine Simulation gibt Einblicke in dunkle Materie und dunkle Energie.

NISP sammelt wichtige Daten über entfernte Galaxien und kosmische Phänomene.

Ein grosses Projekt, das darauf abzielt, das frühe Universum und die Galaxienbildung zu erforschen.

Forscher nutzen Farben, um aktive galaktische Kerne zu identifizieren und die Evolution von Galaxien zu untersuchen.

Euclid will dunk auf dunkle Materie und dunkle Energie in unserem Universum.