Física - Instrumentação e métodos para a astrofísica

A CATEcor torna as observações solares acessíveis pra estudantes e entusiastas.

Melhorando a qualidade das imagens na rádio astronomia usando técnicas de aprendizado de máquina.

A pesquisa foca em detectar sinais fracos do universo primitivo usando ondas de rádio.

Analisando como os robôs são testados na Terra antes das missões espaciais.

Uma nova abordagem usando deep learning melhora a clareza em imagens astronômicas.

Observações focadas pra melhorar a compreensão de galáxias, supernovas e energia escura.

Esse artigo fala sobre um modelo de aprendizado de máquina pra prever as propriedades das estrelas a partir dos dados do Gaia.

Um método novo usando IA pra analisar imagens astronômicas de forma eficiente e precisa.

Cientistas tão de olho em exoplanetas pra ver se tem oxigênio, que é um sinal chave de que pode ter vida por lá.

Usando som pra tornar dados astronômicos mais acessíveis e interessantes pra todo mundo.

Explorando a necessidade de observar as mudanças celestiais ao longo do tempo.

Técnicas melhoradas para medições precisas de objetos astronômicos fracos.

Esse estudo usa modelos de transformer pra encontrar lentes gravitacionais fortes em dados astronômicos.

Analisando as nebulosas Lyman-alpha, dá pra ver como é a dinâmica do gás ao redor das galáxias.

Pesquisadores usam uma abordagem nova pra encontrar sinais de violação de paridade nas distribuições de galáxias.

Um novo método melhora a simulação de luz através de campos gravitacionais para ter melhores insights cósmicos.

Novas técnicas melhoram a busca por planetas parecidos com a Terra, lidando com o barulho estelar.

Um novo método melhora a análise de dados em cosmologia usando inferência bayesiana.

Novos métodos melhoram a busca por exoplanetas distantes através de uma análise de dados avançada.

Um estudo usa aprendizado de poucos exemplos pra identificar quasares raros do tipo II.

Estudo revela abundância surpreendente de pequenos planetas flutuantes e grátis em regiões de formação estelar.

O programa ERO destaca o potencial científico desde cedo com observações astronômicas incríveis.

O NI-CU garante medições precisas para o estudo NISP do universo escuro.

O NISP reúne dados importantes sobre galáxias distantes e fenômenos cósmicos.

Dois sismômetros avançados aumentam a sensibilidade para vibrações de baixa frequência.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de planetas distantes.

Uma olhada em um curso online que envolve os alunos em pesquisas de astronomia.

Um olhar sobre o papel de medições precisas em entender o universo.

Estudando pulsares pra melhorar a detecção de ondas gravitacionais e entender fenômenos cósmicos.

Apoiar grupos sub-representados através de mentoria eficaz nas áreas de ciência.

Analisando o impacto da polarização da radiação de sincrotrônio na compreensão dos campos magnéticos.

Pesquisas revelam insights sobre falhas em pulsares e ruído de temporização através de técnicas de monitoramento avançadas.

Um olhar sobre a astronomia diurna usando o Telescópio Huntsman para observação estelar.

Analisando os esforços de acompanhamento, aparecem lacunas na captura de sinais de fusões de estrelas de nêutrons.

Estudo avalia a precisão do Calculador de Tempo de Exposição da NIRCam do JWST para observações de estrelas.

Aprendizado auto-supervisionado melhora as previsões para dados de séries temporais estelares.

Pesquisadores usam aprendizado profundo multimodal pra melhorar a identificação de fontes de rádio.

O SubDLe usa aprendizado de máquina pra identificar subestruturas de galáxias de forma mais eficiente.

Esse estudo melhora as técnicas de imagem térmica usando Análise de Componentes Principais pra fazer observações astronômicas melhores.

Esse artigo fala sobre o modelo pra analisar o ruído de fundo nas medições do CUORE.