Physik - Instrumentierung und Methoden für die Astrophysik

Die MWA verbessert das Tracking von Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn.

Neue Methoden verbessern die Suche nach kleinen Planeten ausserhalb unseres Sonnensystems.

Forschung verbindet Daten von Observatorien, um Galaxien und Supernovae zu studieren.

Maschinelles Lernen verbessert die Analyse komplexer radioastronomischer Daten effizient.

Neue Methode entdeckt effektiv ungewöhnliche Muster in riesigen astronomischen Datensätzen.

Wissenschaftler untersuchen Gravitationswellen mit Pulsar-Timing-Arrays für kosmische Einblicke.

Forscher verbessern die Datenanalyse von Gravitationswellen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Das Teleskop des Arecibo-Observatoriums bekommt ein ordentliches Upgrade mit neuer Empfangstechnologie.

Neue Methoden zur besseren Identifizierung von koronalen Löchern in Sonnenbildern.

Forschung zur Rolle von Gezeitenkräften in den Umläufen heisser Jupiter.

Neue Methoden verbessern die Analyse von überlappenden Gravitationswellensignalen.

Das BINGO-Projekt erforscht das Universum durch schnelle Radioausbrüche mit einem einzigartigen Teleskop.

Neue Erkenntnisse über den Stern P180956 zeigen seine alten Einflüsse und seine Entstehung.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Radiosignalen durch die Nutzung von Spektralindexkarten.

Automatisierte Methoden verbessern die Klassifizierung von Weissen Zwergen, die durch Gaia-Daten aufgedeckt wurden.

Diese Studie hebt neue Methoden zur Erkennung von Gezeitenmerkmalen in Galaxien durch maschinelles Lernen hervor.

Maschinenlernmethoden helfen dabei, ungewöhnliche Chemikalien in den Atmosphären von Exoplaneten zu erkennen.

PycWB macht die Forschung zu Gravitationswellen zugänglicher durch benutzerfreundliche Tools.

Neue Tools verbessern die Datenanalyse in der astrophysikalischen und kosmologischen Forschung.

Forschung über die Atmosphären von Exoplaneten gibt Einblicke in mögliche lebensfreundliche Bedingungen.

Forscher verbessern die Methoden zur Detektion von Gravitationswellen mit Deep-Learning-Techniken.

Neue THGEM-Technologie zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung von dunkler Materie-Interaktionen.

Wissenschaftler schlagen vor, Mikrolinsen mit schnellen Radiobursts zu nutzen, um genauere kosmische Abstandsmessungen zu machen.

Eine Zusammenarbeit zur Verbesserung der Teleskopkalibrierung mit CALIPSO-Satellitendaten.

LIFE wird unsere Studien zu Exoplaneten-Atmosphären und potenzieller Bewohnbarkeit revolutionieren.

PANOSETI nutzt kleinere Teleskope, um Gammastrahlenbeobachtungen im Universum zu verbessern.

Neue Funktionen in CRPropa 3.2 verbessern die Forschung zu hochenergetischen Teilchen.

Ein Blick auf bessere Methoden zur Anpassung von Daten mit Unsicherheiten in beiden Messungen.

Neue Methoden verbessern die Helligkeitsmessungen in der Astronomie anhand von UVOT-Beobachtungen.

Ein genauer Blick auf interplanetare Schocks und ihren Einfluss auf die Erde.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für CII-Emissionen mit vorhandenen Daten.

Ein neues KI-Framework zielt darauf ab, Stardaten effektiv zu analysieren.

Untersuchung der Auswirkungen von Polarisation auf die Bildqualität von Teleskopen.

Die Forschung zum Sonnenlicht hilft dabei, Planeten ausserhalb unseres Sonnensystems zu finden.

Die Verbindung zwischen kosmischem Staub und der Dynamik der Heliosphäre erforschen.

Wissenschaftler nutzen Cloud-Computing, um die Atmosphären entfernter Planeten für potenzielles Leben zu modellieren.

Neue Techniken verbessern die Entdeckung von erdähnlichen Planeten um sonnenähnliche Sterne.

Ein globales Netzwerk von Hohlräumen soll die Bemühungen zur Detektion von Gravitationswellen verbessern.

COSI wird unerforschte Gammastrahlen untersuchen, um kosmische Phänomene aufzudecken.

Forscher nutzen Machine Learning, um die Sammlung von Gammastrahlungsdaten mit cGANs zu verbessern.