Realistic and Informative Simulations with machine learnING

Informazioni relative al progetto

RISING

ID dell’accordo di sovvenzione: 896248

DOI

10.3030/896248

Progetto concluso il 6 Aprile 2024

Data della firma CE 7 Luglio 2020

Data di avvio 1 Settembre 2021

Data di completamento 31 Agosto 2024

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 255 768,00

Contributo UE

€ 255 768,00

Coordinato da

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Italy

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (7)

Parameter Estimation for Open Clusters using an Artificial Neural Network with a QuadTree-based Feature Extractor

Autori: Lorenzo Cavallo; Lorenzo Spina; Giovanni Carraro; Laura Magrini; Eloisa Poggio; Tristan Cantat-Gaudin; Mario Pasquato; Sara Lucatello; Sergio Ortolani; Jose Schiappacasse-Ulloa
Pubblicato in: The Astronomical Journal, Vol 167, Iss 1, p 12 (2023), Numero 5, 2023, ISSN 1538-3881
Editore: IOPScience
DOI: 10.3847/1538-3881/ad07e5

Constructing Impactful Machine Learning Research for Astronomy: Best Practices for Researchers and Reviewers

Autori: Huppenkothen, D.; Ntampaka, M.; Ho, M.; Fouesneau, M.; Nord, B.; Peek, J. E. G.; Walmsley, M.; Wu, J. F.; Avestruz, C.; Buck, T.; Brescia, M.; Finkbeiner, D. P.; Goulding, A. D.; Kacprzak, T.; Melchior, P.; Pasquato, M.; Ramachandra, N.; Ting, Y. -S.; van de Ven, G.; Villar, S.; Villar, V. A.; Zinger, E.
Pubblicato in: Bullettin of the AAS, Numero 2, 2023, ISSN 0002-7537
Editore: AAS
DOI: 10.48550/arxiv.2310.12528

Hierarchical generative models for star clusters from hydro-dynamical simulations

Autori: Stefano Torniamenti, Mario Pasquato, Pierfrancesco Di Cintio, Alessandro Ballone, Giuliano Iorio, M. Celeste Artale, Michela Mapelli
Pubblicato in: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2022, ISSN 0035-8711
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/mnras/stab3608

Quantitatively rating galaxy simulations against real observations with anomaly detection

Autori: Zehao Jin; Andrea V Macciò; Nicholas Faucher; Mario Pasquato; Tobias Buck; Keri L Dixon; Nikhil Arora; Marvin Blank; Pavle Vulanovic
Pubblicato in: Crossref, Numero 3, 2023, ISSN 1365-2966
Editore: Oxford Academic
DOI: 10.1093/mnras/stae552

Sparse Logistic Regression for RR Lyrae versus Binaries Classification

Autori: Piero Trevisan; Mario Pasquato; Gaia Carenini; Nicolas Mekhaël; Vittorio F. Braga; Giuseppe Bono; Mohamad Abbas
Pubblicato in: The Astrophysical Journal, Vol 950, Iss 2, p 103 (2023), Numero 1, 2023, ISSN 1538-4357
Editore: IOPScience
DOI: 10.3847/1538-4357/accf8f

II. Core collapse

Autori: Di Cintio, Pierfrancesco; Pasquato, Mario; Simon-Petit, Alicia; Yoon, Suk-Jin
Pubblicato in: A&A, Numero 1, 2022, ISSN 2575-3126
Editore: EDP Sciences
DOI: 10.1051/0004-6361/202140710

NIHAO – XXVIII. Collateral effects of AGN on dark matter concentration and stellar kinematics

Autori: Stefan Waterval; Sana Elgamal; Matteo Nori; Mario Pasquato; Andrea V Macciò; Marvin Blank; Keri L Dixon; Xi Kang; Tengiz Ibrayev
Pubblicato in: Crossref, Numero 3, 2022, ISSN 0035-8711
Editore: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/mnras/stac1191

Conference proceedings (1)

Quadtree features for machine learning on CMDs

Autori: Schiappacasse-Ulloa, Jose; Pasquato, Mario; Lucatello, Sara
Pubblicato in: Numero 5, 2023
Editore: -
DOI: 10.48550/arxiv.2306.15487