Deaglan J. Bartlett

Una nueva tubería integra métodos de aprendizaje automático en astrofísica para un mejor análisis.

Una mirada a cómo se distribuye la materia en el universo a través de aproximaciones simbólicas.

Este estudio examina el rendimiento de la programación genética para tareas de regresión simbólica.

COCA mejora las simulaciones al integrar el aprendizaje automático con la física para una mejor precisión.

Los investigadores desarrollan CHARM para un análisis más rápido de la distribución de galaxias usando datos de materia oscura.