Deaglan J. Bartlett

Un nuovo pipeline integra metodi di machine learning nell'astrofisica per un'analisi migliore.

Uno sguardo su come la materia è distribuita nell'universo attraverso approssimazioni simboliche.

Questo studio esplora le prestazioni della programmazione genetica per compiti di regressione simbolica.

COCA migliora le simulazioni integrando l'apprendimento automatico con la fisica per una maggiore accuratezza.

I ricercatori hanno sviluppato CHARM per analizzare più velocemente la distribuzione delle galassie usando i dati della materia oscura.