B. R. Granett

Des chercheurs améliorent la classification des galaxies en utilisant l'apprentissage automatique combiné avec des données photométriques.

Examiner la lumière intracluster et les amas globulaires dans le groupe de galaxies Persée.

Cette étude révèle de nouvelles infos sur les amas globulaires autour des galaxies naines.

Des observations récentes montrent les histoires de formation d'étoiles dans six galaxies proches.

Une simulation révèle des infos sur la matière noire et l'énergie noire.

NISP rassemble des données cruciales sur des galaxies lointaines et des phénomènes cosmiques.

Cette étude explore le rôle de l'apprentissage automatique dans l'estimation des paramètres physiques des galaxies en utilisant les données WEAVE.

Les chercheurs utilisent la couleur pour identifier les Noyaux Galactiques Actifs et étudier l'évolution des galaxies.

Des chercheurs examinent la non-gaussianité primordiale pour percer les mystères de la structure cosmique.