Fisica - Strumentazione e metodi per l'astrofisica

L'Osservatorio HAWC potenzia il rilevamento dei raggi gamma con nuovi algoritmi e una sensibilità migliorata.

Un approccio di machine learning migliora la qualità dei dati nelle osservazioni astronomiche.

Nuovi metodi aiutano a identificare corpi in movimento nelle immagini spaziali.

Uno sguardo al ruolo del telescopio a grande apertura all'Osservatorio Simons.

Questo studio esplora l'importanza delle transizioni rotazionali negli ioni molecolari e nelle collisioni tra elettroni a bassa energia.

Il monossido di carbonio è fondamentale per capire vari ambienti e reazioni cosmiche.

DarsakX permette un design e un'analisi migliori per i telescopi a raggi X.

Esplorare nuovi metodi per una posizione precisa nella rilevazione di neutrini sottomarini.

Nuovi emulatori semplificano l'analisi dei dati cosmologici, migliorando l'efficienza e l'accuratezza.

I ricercatori propongono un nuovo metodo per osservazioni meteorologiche più accurate.

Nuovi modelli 3D migliorano l'accuratezza dell'analisi dell'atmosfera stellare e della spettroscopia.

Esplorare nuovi metodi e sensori per un imaging di polarizzazione efficace.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza delle immagini per gli studi sulle galassie.

Scopri come la materia oscura influisce sulle temperature degli esopianeti nell'universo.

Nuovi rivelatori potrebbero migliorare la nostra ricerca di esopianeti simili alla Terra.

Un nuovo modello mostra come il feedback stellare influisca sulla formazione di stelle nelle galassie nane.

CATEcor rende le osservazioni solari accessibili per studenti e appassionati.

Migliorare la qualità delle immagini nell'astrofisica radio usando tecniche di machine learning.

La ricerca si concentra sul rilevare segnali deboli dall'universo primordiale usando onde radio.

Analizzare come i rover vengono testati sulla Terra prima delle missioni spaziali.

Un nuovo approccio che sfrutta il deep learning migliora la chiarezza nelle immagini astronomiche.

Osservazioni mirate per migliorare la comprensione delle galassie, delle supernovae e dell'energia oscura.

Questo articolo parla di un modello di machine learning per prevedere le proprietà delle stelle dai dati di Gaia.

Un metodo fresco che usa l'IA per analizzare immagini astronomiche in modo efficiente e preciso.

Gli scienziati esaminano gli esopianeti per l'ossigeno, un indicatore chiave della potenziale vita.

Usare il suono per rendere i dati astronomici più accessibili e coinvolgenti per tutti.

Esplorare la necessità di un’osservazione costante dei cambiamenti celesti nel tempo.

Tecniche migliorate per misurazioni accurate di oggetti astronomici deboli.

Questo studio usa modelli transformer per trovare forti lenti gravitazionali nei dati astronomici.

Esaminare le nebulose Lyman-alfa svela intuizioni sulla dinamica del gas attorno alle galassie.

I ricercatori usano un approccio nuovo per trovare segni di violazione della parità nelle distribuzioni delle galassie.

Un nuovo metodo migliora la simulazione della luce attraverso i campi gravitazionali per avere migliori intuizioni cosmiche.

Nuove tecniche migliorano la ricerca di pianeti simili alla Terra affrontando il rumore stellare.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati nella cosmologia usando l'inferenza bayesiana.

Metodi nuovi migliorano la ricerca di esopianeti lontani tramite un'analisi dei dati avanzata.

Uno studio utilizza il few-shot learning per identificare rari quasar di tipo II.

Uno studio svela l'incredibile abbondanza di pianeti piccoli e liberi che fluttuano nelle regioni di formazione stellare.

Il programma ERO mette in evidenza il potenziale scientifico iniziale attraverso osservazioni astronomiche mozzafiato.

Il NI-CU garantisce misurazioni precise per lo studio NISP dell'universo oscuro.

NISP raccoglie dati fondamentali su galassie lontane e fenomeni cosmici.