Physique - Instrumentation et méthodes pour l'astrophysique

Un nouveau modèle améliore la détection des éclairs stellaires en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

De nouveaux outils sont essentiels pour analyser les données des détecteurs de ondes gravitationnelles avancés.

Des scientifiques utilisent des réseaux neuronaux pour mieux comprendre les réactions nucléaires à basse énergie.

Une nouvelle approche améliore les mesures en cosmologie en utilisant des données astronomiques discrètes.

Examiner les difficultés à détecter les émissions de l'univers primordial venant de l'hydrogène.

La recherche éclaire les émissions de K de l'oxygène He-like dans des environnements à haute énergie.

Recherche de designs de miroirs légers pour nanosatellites en utilisant des techniques de fabrication additive.

La mission CubeSat vise à capturer les nuages de cendres volcaniques pour un meilleur suivi.

CHIME utilise la cartographie holographique pour améliorer ses observations cosmiques.

Cette méthode vise à aider les télescopes radio et les satellites à coexister sans problème.

Explorer la détection des ondes gravitationnelles et les défis posés par le bruit.

Des chercheurs examinent les aimants comme méthode pour détecter les ondes gravitationnelles.

Un nouveau cadre utilise l'apprentissage automatique pour rendre la revue de littérature en astronomie plus efficace.

Le projet LSST a pour but d'approfondir notre compréhension des comètes de la famille de Jupiter.

GALI vise à améliorer significativement la localisation et la détection des sursauts gamma.

Découvrir les mystères des sursauts radio rapides grâce à des technologies innovantes et des efforts collaboratifs.

L'apprentissage automatique booste la vitesse et la précision pour détecter les ondes gravitationnelles.

Les scientifiques étudient les photons sombres pour comprendre la nature de la matière noire.

Explorer les mesures de sécurité pour les modèles d'apprentissage automatique dans la recherche spatiale.

Cet article examine comment la glace affecte la formation des planètes dans les disques de débris.

Combiner des modèles améliore les prédictions et la compréhension de l'incertitude en astronomie.

Explorer comment la science-fiction influence l'astronomie et engage le public.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude des binaires de naines blanches malgré les défis des données basse résolution.

Cette étude fusionne les données des télescopes au sol et dans l'espace pour un meilleur suivi de la rotation des astéroïdes.

Cet article explore des méthodes pour mesurer l'énergie des boules de feu et leur importance.

De nouvelles méthodes en astronomie dans l'infrarouge lointain améliorent notre compréhension du cosmos.

Une nouvelle approche améliore la détection des signaux périodiques dans des données de séries temporelles complexes.

TERI vise à améliorer la détection des rayons gamma pour la recherche spatiale.

Une méthode pour améliorer la visibilité des objets célestes faibles dans les images astronomiques.

Les chercheurs examinent les problèmes liés à l'étude des exoplanètes proches en utilisant la lumière des étoiles.

Une nouvelle méthode optimise comment les engins spatiaux suivent les éclipses en utilisant des réseaux neuronaux avancés.

Les radiotélescopes subissent des interférences à cause de la technologie, ce qui complique les observations cosmiques.

Des scientifiques améliorent les techniques pour capturer des images d'exoplanètes lointaines grâce à une nouvelle technologie de coronographe.

La recherche met en avant la détection d'exoplanètes grâce à des télescopes X avancés.

Cette étude présente une nouvelle méthode automatisée pour identifier les lignes spectrales dans les données spatiales.

Des méthodes améliorées mènent à des mesures de vitesse des étoiles plus précises, aidant la recherche astronomique.

Améliorer le timing des observations pour les exoplanètes en utilisant JWST et TESS.

La méthode ESCAPE améliore la calibration des optiques adaptatives pendant les observations astronomiques en temps réel.

Un nouveau cadre utilise l'apprentissage automatique pour une analyse efficace des courbes de lumière des kilonovas.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la suppression des éléments de premier plan dans les relevés de galaxies.