Yuan-Sen Ting

Los investigadores utilizan un enfoque novedoso para encontrar signos de violación de paridad en las distribuciones de galaxias.

El aprendizaje auto-supervisado mejora las predicciones para datos de series temporales estelares.

Un estudio sobre cómo las nuevas ideas transforman la investigación astronómica a través de la tecnología y la colaboración.

Este artículo examina cómo las fusiones de galaxias influyen en la formación de estrellas in situ.

Un nuevo marco utiliza aprendizaje automático para hacer revisiones de literatura de manera eficiente en astronomía.

Las galaxias enanas revelan información sobre la formación de estrellas y la evolución química.

Los científicos utilizan redes neuronales para un vistazo más profundo a los datos de galaxias.

Una nueva investigación arroja luz sobre la formación temprana de la Vía Láctea a través de estrellas pobres en metales.

Mephisto simplifica el análisis de datos en astronomía, mejorando la generación de hipótesis.

Un nuevo asistente de IA para la astronomía mejora la investigación y la educación.

Aprende cómo el sesgo de atenuación afecta nuestra visión del universo.