Square Kilometre Array: Simulierte astronomische Beobachtungen durch generative Deep Learning
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Elena Gavagnin
- Stellv. Projektleiter/in : Dr. Frank-Peter Schilling
- Projektteam : Dr. Philipp Benedikt Denzel
- Projektvolumen : CHF 240'000
- Projektstatus : laufend
- Drittmittelgeber : Bund (Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation SBFI)
- Projektpartner : Ecole polytechnique fédérale de Lausanne EPFL, Universität Zürich, Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ETH, Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW, Universität Basel, Haute école spécialisée de Suisse occidentale HES-SO
- Kontaktperson : Elena Gavagnin
Beschreibung
In diesem Projekt verwenden wir generative Deep Learning-Methoden (GANs und VAEs), um simulierte astronomische Beobachtungen von astrophysikalischen Objekten zu erzeugen, wie sie mit dem Square Kilometre Array Telescope (SKA) beobachtet werden sollen. Dieses Projekt trägt zu den schweizweiten Aktivitäten des SKACH-Konsortiums für SKA bei.
Weiterführende Informationen
Publikationen
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Denzel, Philipp; Schilling, Frank-Peter; Gavagnin, Elena,
2023.
Map-to-map translation for SKA mock observations and cosmological simulations [Poster].
In:
Hammers & Nails 2023 - Swiss Edition, Ascona, Switzerland, 29 October - 3 November 2023.
Winterthur:
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-29047
-
Denzel, Philipp Benedikt; Schilling, Frank-Peter; Gavagnin, Elena,
2023.
Deep learning the SKA : the Square Kilometer Array project [Poster].
In:
Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27219