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Este estudio demuestra que el discriminante de Fisher, combinado con una transformación de uniformización, supera a algoritmos más complejos como redes neuronales y árboles de decisión en la clasificación de morfologías galácticas, logrando una precisión del 93,10% al distinguir entre bulos redondeados y sin bulo utilizando datos del SDSS.
El artículo presenta pyKurucz, una reimplantación completa en Python puro del código SYNTHE de Kurucz para la síntesis de espectros estelares, que elimina la dependencia de Fortran, garantiza un mantenimiento a largo plazo y logra una concordancia sub-0,01% con el original mientras facilita su integración en flujos de trabajo modernos de aprendizaje automático.
Los autores presentan el código numérico BALEINES para estudiar el equilibrio hidrostático de cuerpos triaxiales diferenciados y concluyen que la forma observada de Quaoar es incompatible con dicha figura de equilibrio.
Este artículo presenta un método práctico basado en transformadas de Fourier para la recuperación de fase en haces convergentes mediante sensores de curvatura no lineales, lo que permite reducir el tamaño, peso, complejidad y costo de los sistemas de óptica adaptativa en comparación con las configuraciones de espacio libre tradicionales.
El artículo presenta AS-Bridge, un modelo generativo bidireccional basado en procesos de puente browniano estocástico que traduce observaciones entre las encuestas LSST y Euclid para facilitar su análisis conjunto, predecir observaciones faltantes y detectar eventos raros.
Este estudio aplica técnicas de aprendizaje automático no supervisado, específicamente UMAP y DBSCAN, para identificar subpoblaciones de enanas blancas de hidrógeno y estimar los campos magnéticos de aquellas sin mediciones directas, demostrando la eficacia de estos métodos para descubrir objetos compactos magnetizados.
Este trabajo propone un método de inferencia basado en simulaciones amortizadas para estimar los parámetros de los ringdowns de ondas gravitacionales, demostrando que es estadísticamente consistente y miles de veces más rápido que los métodos tradicionales, aunque su precisión se ve afectada por el momento y la intensidad de los ruidos transitorios, especialmente en los parámetros de masa y espín.
Este artículo propone el uso de búsquedas dirigidas en lugar de búsquedas ciegas en todo el cielo para superar las limitaciones de localización de las binarias de agujeros negros supermasivos, demostrando que el Chinese Pulsar Timing Array (CPTA) podría medir la constante de Hubble con una precisión de 2 km/s/Mpc, lo que ofrecería una solución decisiva a la tensión de Hubble.
El artículo presenta Astromer 2, un modelo fundacional mejorado para el análisis de curvas de luz que, tras ser preentrenado de forma auto-supervisada en 1.5 millones de curvas, supera significativamente a su predecesor y a modelos anteriores en tareas de clasificación con datos limitados, logrando una mejora del 15% en el conjunto de datos ATLAS gracias a sus robustas representaciones embebidas.
El documento presenta FLARE, una herramienta de código abierto basada en b2luigi que automatiza y orquesta el flujo de trabajo de reconstrucción y procesamiento de eventos para FCCee y Key4HEP, incluyendo la gestión de datos de Monte Carlo generados por diversas herramientas.
Este trabajo propone un modelo de aprendizaje profundo llamado SEMD, basado en transformadores de visión y mecanismos de atención, para identificar de manera eficiente y robusta eventos de ondas gravitacionales fuertemente lenteados en los datos de detectores de tercera generación, superando las limitaciones computacionales de los métodos tradicionales de inferencia bayesiana.
Este artículo presenta una tubería de análisis de datos de rayos gamma basada en aprendizaje profundo que extiende el método AutoSourceID a datos simulados del Observatorio del Telescopio Cherenkov (CTAO), demostrando un marco versátil para la detección, localización y caracterización de fuentes que podría servir como base para un modelo fundamental en astrofísica.
Presentamos pkdgrav3, un código de alta eficiencia y paralelismo total que combina un algoritmo jerárquico de árbol con una implementación moderna de Hidrodinámica de Partículas Suavizadas (SPH) optimizada para arquitecturas híbridas CPU/GPU, validado mediante pruebas estándar y aplicado exitosamente a simulaciones de impactos planetarios y sistemas auto-gravitantes dinámicos.
Este estudio demuestra el potencial de los modelos de lenguaje grande (LLM) para automatizar la minería de datos en el archivo de Circulars de la Red de Coordenadas Generales (GCN) mediante un pipeline que utiliza modelado de temas neuronal, fine-tuning contrastivo y recuperación aumentada por generación (RAG) para clasificar observaciones, separar contrapartes electromagnéticas y extraer con un 97,2% de precisión la información de corrimiento al rojo de los estallidos de rayos gamma.
Este artículo presenta un marco eficiente basado en emuladores de redes neuronales artificiales que acelera drásticamente la inferencia de parámetros para el modelo semi-numérico SCRIPT sobre la Época de Reionización, reduciendo el coste computacional hasta en un factor de 70 y permitiendo el análisis de modelos de alta dimensionalidad compatibles con datos futuros del JWST y de 21 cm.
Este artículo describe los diez temas científicos, estrategias de observación y objetivos definidos por la colaboración de la misión Mauve para el primer año de operaciones de este pequeño satélite de bajo costo, lanzado en noviembre de 2025, que llenará vacíos en los datos espaciales ultravioleta mediante espectroscopía de baja resolución en el rango de 200-700 nm.
Este artículo presenta una estrategia de filtrado adaptado y una herramienta predictiva para la futura encuesta de galaxias del CHORD, demostrando que aunque la redundancia del arreglo genera alias espaciales en una sola instantánea, estos pueden resolverse combinando datos a lo largo del tiempo y reorientando el array aproximadamente dos grados en declinación.
Este artículo presenta el estado actual y las motivaciones científicas del proyecto del Nuevo Telescopio Robótico (NRT), una colaboración internacional para construir un telescopio robótico de 4 metros en el Observatorio del Roque de los Muchachos, optimizado para la astronomía de dominio temporal mediante su gran apertura, operación rápida y versátiles instrumentos ópticos e infrarrojos.
El artículo presenta el proyecto NRT, un telescopio robótico internacional de 4 metros que, aprovechando la experiencia previa y las condiciones de La Palma, se convertirá en una instalación líder para la astronomía de dominio temporal, detallando su estado actual, el desarrollo de su óptica y sus planes de construcción y operación.
Este estudio demuestra que la inclusión de la excentricidad orbital en las estimaciones de parámetros de binarias de agujeros negros masivos observadas por LISA mejora significativamente la localización y la inferencia de distancias, lo que aumenta el número de sirenas estándar brillantes y permite obtener restricciones cosmológicas más precisas sobre parámetros como la constante de Hubble y la ecuación de estado de la energía oscura.