Physique - Instrumentation et méthodes pour l'astrophysique

De nouvelles méthodes améliorent la recherche de petites planètes en dehors de notre système solaire.

La recherche mêle des données d'observatoires pour étudier les galaxies et les supernovae.

L'apprentissage automatique améliore l'analyse des données radioastronomiques complexes de manière efficace.

Une nouvelle méthode détecte efficacement des motifs inhabituels dans d'énormes ensembles de données astronomiques.

Les scientifiques étudient les ondes gravitationnelles en utilisant des réseaux de timing de pulsars pour obtenir des infos sur l’univers.

Des chercheurs améliorent l'analyse des données sur les ondes gravitationnelles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Le télescope de l'observatoire d'Arecibo reçoit une grosse mise à jour avec une nouvelle technologie de récepteur.

Nouvelles méthodes pour mieux identifier les trous coronaux dans les images solaires.

Recherche sur le rôle des forces de marée dans les orbites des Jupiters chauds.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des signaux de ondes gravitationnelles qui se chevauchent.

Le projet BINGO étudie l'univers grâce à des sursauts radio rapides avec un télescope unique.

De nouvelles découvertes sur l'étoile P180956 révèlent ses influences anciennes et sa formation.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des signaux radio en utilisant des cartes d'index spectral.

Des méthodes automatisées améliorent la classification des naines blanches révélées par les données de Gaia.

Cette étude met en avant de nouvelles méthodes pour détecter des caractéristiques de marées dans les galaxies grâce à l'apprentissage automatique.

Les méthodes d'apprentissage machine aident à détecter des produits chimiques inhabituels dans les atmosphères des exoplanètes.

PycWB rend la recherche sur les ondes gravitationnelles plus accessible grâce à des outils faciles à utiliser.

De nouveaux outils améliorent l'analyse des données dans la recherche astrophysique et cosmologique.

La recherche sur les atmosphères des exoplanètes donne des infos sur des conditions qui pourraient soutenir la vie.

Des chercheurs améliorent les méthodes de détection des ondes gravitationnelles en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

La nouvelle technologie THGEM montre du potentiel pour détecter les interactions de la matière noire.

Des scientifiques proposent du microlentillage avec des sursauts radio rapides pour des mesures de distance cosmique plus précises.

Une collaboration pour améliorer la calibration des télescopes en utilisant les données du satellite CALIPSO.

LIFE va transformer nos études sur les atmosphères des exoplanètes et leur potentiel d'habitabilité.

PANOSETI utilise des petits télescopes pour améliorer les observations des rayons gamma dans l'univers.

Les nouvelles fonctionnalités de CRPropa 3.2 améliorent la recherche sur les particules à haute énergie.

Un aperçu de meilleures méthodes pour ajuster des données avec des incertitudes dans les deux mesures.

De nouvelles méthodes améliorent les mesures de luminosité en astronomie à partir des observations UVOT.

Un regard détaillé sur les chocs interplanétaires et leur impact sur la Terre.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des émissions CII en utilisant des données existantes.

Un nouveau cadre d'IA vise à analyser les données des étoiles de manière efficace.

Examiner l'impact de la polarisation sur la qualité d'image des télescopes.

La recherche sur le spectre solaire aide à trouver des planètes au-delà de notre système solaire.

Explorer le lien entre la poussière cosmique et la dynamique de l'héliosphère.

Les scientifiques utilisent le cloud pour modéliser les atmosphères de planètes lointaines pour chercher de la vie potentielle.

De nouvelles techniques améliorent la détection des planètes similaires à la Terre autour des étoiles similaires au Soleil.

Un réseau mondial de cavités vise à améliorer les efforts de détection des ondes gravitationnelles.

COSI va explorer des rayons gamma inédits pour révéler des phénomènes cosmiques.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la collecte de données gamma avec des cGANs.

GECAM-C suit des événements cosmiques, améliorant notre connaissance de l'univers.