Buchumschlag

A Cosmic-Scale Benchmark for Symmetry-Preserving Data Processing

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Balla, Julia, Mishra-Sharma, Siddharth, Cuesta-Lazaro, Carolina, Jaakkola, Tommi, Smidt, Tess
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Instrumentation and Methods for Astrophysics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A point cloud approach to generative modeling for galaxy surveys at the field level
von: Cuesta-Lazaro, Carolina, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Detecting Model Misspecification in Cosmology with Scale-Dependent Normalizing Flows
von: Akhmetzhanova, Aizhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Probabilistic Data-Driven Modelling of Astrophysical Transients: The Neural Process Family for Ultrafast and Class-Agnostic Light Curve Reconstruction with NightLANP
von: Chaini, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning What's Real: Disentangling Signal and Measurement Artifacts in Multi-Sensor Data, with Applications to Astrophysics
von: Mercader-Perez, Pablo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Maven: A Multimodal Foundation Model for Supernova Science
von: Zhang, Gemma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Neural Simulation-Based Inference Over Event Ensembles
von: Heinrich, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

In Search of the Unknown Unknowns: A Multi-Metric Distance Ensemble for Out of Distribution Anomaly Detection in Astronomical Surveys
von: Chaini, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Orbit Determination through Cosmic Microwave Background Radiation
von: de Albuquerque, Pedro K, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augmenting representations with scientific papers
von: Vago, Nicolò Oreste Pinciroli, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inferring the Morphology of the Galactic Center Excess with Gaussian Processes
von: Ramirez, Edward D., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Implicit Augmentation from Distributional Symmetry in Turbulence Super-Resolution
von: Balla, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-dimensional inference for the $γ$-ray sky with differentiable programming
von: Mishra-Sharma, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Machine Learning-Ready Data Processing Tool for Near Real-Time Forecasting
von: Dayeh, Maher A, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PAPERCLIP: Associating Astronomical Observations and Natural Language with Multi-Modal Models
von: Mishra-Sharma, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Re-Envisioning Numerical Information Field Theory (NIFTy.re): A Library for Gaussian Processes and Variational Inference
von: Edenhofer, Gordian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AstroMLab 4: Benchmark-Topping Performance in Astronomy Q&A with a 70B-Parameter Domain-Specialized Reasoning Model
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Light Curve Classification with DistClassiPy: a new distance-based classifier
von: Chaini, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LADDER: Revisiting the Cosmic Distance Ladder with Deep Learning Approaches and Exploring its Applications
von: Shah, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NeurIPS 2024 Ariel Data Challenge: Characterisation of Exoplanetary Atmospheres Using a Data-Centric Approach
von: Blanchard, Jeremie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cosmo-FOLD: Fast generation and upscaling of field-level cosmological maps with overlap latent diffusion
von: Mishra, Satvik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AstroPT: Scaling Large Observation Models for Astronomy
von: Smith, Michael J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis of Fluorescence Telescope Data Using Machine Learning Methods
von: Zotov, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement Learning for Data-Driven Workflows in Radio Interferometry. I. Principal Demonstration in Calibration
von: Kirk, Brian M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data downlink prioritization using image classification on-board a 6U CubeSat
von: Chatar, Keenan A. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

LtU-ILI: An All-in-One Framework for Implicit Inference in Astrophysics and Cosmology
von: Ho, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CosmoBench: A Multiscale, Multiview, Multitask Cosmology Benchmark for Geometric Deep Learning
von: Huang, Ningyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Laws for Emulation of Stellar Spectra
von: Różański, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Scaling Law in Stellar Light Curves
von: Pan, Jia-Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic Machine Learning Framework to Study Morphological Parameters of AGN Host Galaxies within $z < 1.4$ in the Hyper Supreme-Cam Wide Survey
von: Tian, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Simulation-Based Inference of Supernova Power Sources and their Physical Properties
von: Vidal, Edgar P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

CODES: Benchmarking Coupled ODE Surrogates
von: Janssen, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AstroVisBench: A Code Benchmark for Scientific Computing and Visualization in Astronomy
von: Joseph, Sebastian Antony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigating the Capabilities of Deep Learning for Processing and Interpreting One-Shot Multi-offset GPR Data: A Numerical Case Study for Lunar and Martian Environments
von: Giannakis, Iraklis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A review of unsupervised learning in astronomy
von: Fotopoulou, Sotiria
Veröffentlicht: (2024)

A Novel Sector-Based Algorithm for an Optimized Star-Galaxy Classification
von: Likhit, Anumanchi Agastya Sai Ram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PhysFormer: A Physics-Embedded Generative Model for Physically Self-Consistent Spectral Synthesis
von: Wang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

What can we learn about Reionization astrophysical parameters using Gaussian Process Regression?
von: Mukherjee, Purba, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analyzing Data Quality and Decay in Mega-Constellations: A Physics-Informed Machine Learning Approach
von: Dyreby, Katarina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

XAMI -- A Benchmark Dataset for Artefact Detection in XMM-Newton Optical Images
von: Dima, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automating Sensor Characterization with Bayesian Optimization
von: Cuevas-Zepeda, J., et al.
Veröffentlicht: (2025)