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Este trabajo presenta los objetivos científicos de OPTIMus, una encuesta multiespectral en óptico, infrarrojo y milimétrico de regiones de formación estelar masiva que combina datos observacionales de varios telescopios con modelos teóricos para caracterizar la estructura tridimensional y los parámetros físicos del medio interestelar circundante.
Los autores presentan un nuevo método de gradiente modificado que elimina completamente el error de divergencia magnética en la magnetohidrodinámica sin malla mediante una proyección implícita, logrando resultados exactos y superando a técnicas existentes en precisión y reducción de disipación numérica.
Este estudio analiza una serie temporal de seis años de tasas de muones cósmicos en Svalbard (78.9°N), revelando una modulación anual impulsada por variaciones atmosféricas estacionales y comparando los coeficientes de corrección de temperatura con estaciones de latitudes más bajas.
Este trabajo presenta un marco automatizado basado en el broker ALeRCE que, mediante el filtrado de alertas del ZTF y técnicas de aprendizaje automático, identificó candidatos a contrapartes electromagnéticas de fusiones de agujeros negros binarios durante las campañas O4a y O4b de LIGO-Virgo-KAGRA, demostrando la viabilidad de los brokers públicos para búsquedas sistemáticas y confirmando un caso consistente con un destello de fluorescencia de Bowen en un núcleo galáctico activo.
El artículo presenta SELDON, un nuevo modelo de aprendizaje profundo basado en autoencoders variacionales y ecuaciones diferenciales ordinarias neuronales diseñado para inferir en tiempo real y de manera interpretable las características físicas de curvas de luz de supernovas irregulares y escasas, permitiendo así una priorización eficiente de observaciones astronómicas ante el inminente aumento masivo de alertas del Observatorio Vera C. Rubin.
El sistema StarWhisper Telescope es un marco de inteligencia artificial que automatiza las observaciones astronómicas de extremo a extremo, integrando modelos de lenguaje para la planificación, el control de telescopios y el análisis de datos, lo que ha permitido detectar transitorios eficientemente en una red de telescopios amateurs y ofrece una arquitectura escalable para futuras instalaciones de gran envergadura.
Este artículo presenta el segundo desafío de datos de Taiji y la herramienta de código abierto Triangle como una plataforma integral que aborda los retos únicos del análisis de datos para la detección de ondas gravitacionales espaciales mediante simulaciones de alta fidelidad que integran dinámicas orbitales, fuentes de ruido extendidas y señales superpuestas para desarrollar pipelines de detección realistas.
Los autores presentan un pipeline de aprendizaje profundo basado en una arquitectura ConvLSTM2D que utiliza datos de imágenes multibanda y multiepoca para detectar eficientemente supernovas Ia con lente gravitacional en tiempo real, logrando una alta tasa de detección con una tasa de falsos positivos del 0,01% tras pocas observaciones, lo cual es crucial para la planificación de seguimientos en futuros sondeos como el LSST.
Este trabajo presenta un nuevo discriminador para distinguir las señales de ondas gravitacionales de fusiones de agujeros negros binarios de los transitorios de ruido no gaussiano, construido a partir de los vectores singulares más significativos de descomposición de valores singulares de datos reales, demostrando una eficiencia comparable a los métodos basados en funciones analíticas y ofreciendo un enfoque más robusto para modelar glitches complejos.
Este artículo presenta un nuevo método de calibración basado en parámetros de ondas de ruido y ajuste temporal que elimina la deriva del sistema y reduce las degeneraciones en experimentos cosmológicos de 21 cm, logrando una recuperación de parámetros con un error inferior al 0,06% y una reducción del 97% en el error cuadrático medio en comparación con métodos anteriores.
Este artículo presenta un marco flexible llamado Arepo-GW, integrado en las simulaciones hidrodinámicas MillenniumTNG, que acopla la síntesis de poblaciones binarias (SEVN) para generar catálogos de eventos de ondas gravitacionales y analizar sus tasas de fusión, distribuciones de retraso y propiedades de los progenitores en un contexto cosmológico completo.
El artículo presenta un método del experimento StarDICE que utiliza observaciones térmicas en el infrarrojo para corregir la extinción atmosférica gris en datos fotométricos visibles, permitiendo recuperar mediciones de alta precisión incluso en condiciones no fotométricas.
Este trabajo presenta ARTEMIDE, un marco de aprendizaje profundo basado en Mask R-CNN que demuestra la viabilidad de detectar y segmentar de manera automatizada y eficiente los arcos gravitacionales en las imágenes de cúmulos de galaxias del primer lanzamiento de datos rápidos (Q1) de la misión Euclid, logrando un alto rendimiento en datos simulados y reales.
Este artículo presenta los resultados de pruebas de alta potencia que demuestran la capacidad de la plataforma NG-LLRF basada en RFSoC para realizar conformación de pulsos de RF totalmente digital y de alta precisión, alcanzando potencias pico de 5,4 MW en una estructura prototipo del Colisionador de Cobre Frío (C3) sin necesidad de componentes analógicos adicionales.
Este trabajo presenta Synference, un nuevo marco de trabajo en Python que utiliza inferencia basada en simulaciones para realizar un ajuste rápido y flexible de la fotometría de galaxias, logrando una aceleración de 1700 veces en comparación con los métodos tradicionales y permitiendo la estimación eficiente de parámetros físicos y redshifts fotométricos para grandes catálogos de galaxias.
Este artículo presenta la configuración y validación de una nueva tubería de búsqueda de pulsos individuales para la parte norte de la encuesta HTRU, la cual utiliza herramientas de software desarrolladas para inyectar pulsos sintéticos y mitigar interferencias, logrando detectar pulsares conocidos, candidatos a nuevos objetos y estructuras de pulsos aislados.
Este artículo presenta y valida experimentalmente una nueva técnica de detección de frente de onda (PMPMWFS) que demodula la señal a la frecuencia de diferencia entre dos bandas laterales de modulación de fase, permitiendo desacoplar eficazmente los grados de libertad de alineación en cavidades de reciclaje de potencia y brazos en detectores de ondas gravitacionales como KAGRA.
Mediante un análisis bayesiano de 897 espectros de púlsares, este estudio demuestra que la creencia previa de que sus espectros siguen predominantemente una ley de potencia simple era un artefacto estadístico, revelando que la forma espectral más común es en realidad una ley de potencia rota o curva.
Este artículo propone un método basado en redes neuronales profundas que supera las limitaciones de eficiencia y precisión de los métodos convencionales para identificar estructuras de fronteras de estabilidad débil, logrando una precisión de identificación del 97,26% al 99,91% y facilitando la construcción de transferencias de baja energía.
El artículo propone el uso de fotometría de doble apertura como una solución eficiente y de bajo costo para detectar falsos positivos causados por binarias eclipsantes en la misión PLATO, superando las limitaciones de los cálculos de desplazamiento del centroide disponibles solo para una pequeña fracción de las estrellas objetivo.