Forscher an der USM entwickeln modernste Ansätze zur Analyse und Interpretation kosmologischer Daten. Das beinhaltet innovative Methoden des machinellen Lernens sowie fortgeschrittenste theoretische Werkzeuge um die Bildung kosmischer Strukturen zu verstehen. Wir leiten außerdem Forschungsaktivitäten in zahlreichen internationalen Kollaborationen.
Der neu eingerichtete Lehrstuhl für Astrophysik, Kosmologie und Künstliche Intelligenz (ACAI) zielt darauf ab, ein statistisches Modell zu erstellen, das alle uns zur Verfügung stehenden Signaturen der kosmischen Struktur integriert. Um dieses Modell zu erstellen, entwickeln und nutzen Prof. Daniel Gruen und seine Gruppe die neuesten Ansätze zur Analyse und Interpretation kosmologischer Daten, einschließlich innovativer Techniken des Machine-Learnings sowie hochentwickelter theoretischer Techniken zum Verständnis der kosmischen Strukturbildung.
Am Lehrstuhl für Kosmologie und Strukturbildung beschäftigen sich Professor Joseph Mohr und sein Team mit Fragen zum Ursprung kosmischer Strukturen, der Natur der Dunklen Materie und den Ursachen der kosmischen Beschleunigung anhand von Untersuchungen kosmischer Strukturen, einschließlich der massereichsten Objekte des Universums – Galaxienhaufen – sowie die großräumige Struktur und Populationen von Galaxien und AGN. Professor Mohr und sein Team nutzen Daten aus dem gesamten elektromagnetischen Spektrum zusammen mit schwachen Gravitationslinseneffekten und numerischen Simulationen, um diese Strukturen vollständig zu verstehen und für kosmologische Analysen zu nutzen.
Forscher der Physical Cosmology Gruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Jochen Weller an der Universitätssternwarte stellen modernen kosmologischen Theorien Beobachtungen gegenüber. Sie widmen sich hauptsächlich der Erforschung von Galaxienhaufen und kosmischen Hohlräumen, stellen aber auch allgemeinere Untersuchungen der großräumigen Struktur und des kosmischen Mikrowellenhintergrunds an.