Machine learning algorithms for data-intensive astrophysics in the LSST era  Page description

Help  Print 
Back »
 

Details of project

  
Identifier
147362
Type SNN
Principal investigator Szabó, Róbert
Title in Hungarian Gépi tanulási algoritmusok adatintenzív asztrofizika műveléséhez az LSST korszakban
Title in English Machine learning algorithms for data-intensive astrophysics in the LSST era
Keywords in Hungarian nagy égboltfelmérő programok, LSST, klasszifikáció, Naprendszer, változócsillagok, asztrofizikai tranziensek, gépi tanulás
Keywords in English large sky surveys, LSST, classification, Solar System, variable stars, astrophysical transients, machine learning
Discipline
Astronomy (Council of Physical Sciences)50 %
Astrophysics (Council of Physical Sciences)50 %
Panel Physics
Department or equivalent Konkoly Thege Miklós Astronomical Institute (Research Centre for Astronomy and Earth Sciences)
Participants Bódi, Attila
Kovács, Gábor
Szabó M., Gyula
Szigeti, László
Szklenar, Tamás
Starting date 2024-01-01
Closing date 2026-12-31
Funding (in million HUF) 36.000
FTE (full time equivalent) 7.90
state running project





 

Events of the project

  
2023-12-21 16:46:36
Résztvevők változása



Back »