Машинне навчання при вивченні гравітаційних хвиль. Новий підхід до космічних вибухів

Міжнародна команда вчених з польською участю запропонувала новий спосіб пошуку гравітаційних хвиль, джерелом випромінювання яких є вибухи наднових Core Collapse (Core-Collapse Supernova (CCSN)). Метод передбачає використання передової техніки машинного навчання з використанням конволюційної нейронної мережі (CNN) — що дозволяє розпізнавати цифровий сигнал на основі алгоритму та конкретної формули математичного аналізу: множення згортки.

Результати щодо нового постульованого методу виявлення гравітаційних хвиль, випромінюваних надновими CCSN (Core-Collapse Supernova), були представлені в журналі Machine Learning Science and Technology. Міжнародна команда вчених несе відповідальність за їх розвиток, до складу якої також входив студент-доктор наук Астрономічного центру імені Ніколая Коперника PAS Філіп Моравський. Окрім нього, учасниками роботи були фахівці з Європейської гравітаційної обсерваторії в Пізі (Європейська гравітаційна обсерваторія, EGO), Римського університету Тор-Вергата та Австралійського політехнічного університету Свінбернського технологічного університету.

Як пояснив у своєму повідомленні CAMK PAN, вибухи CCSN — одне з найвидовищніших явищ у Всесвіті — вони є джерелом деяких важких елементів, які зараз знаходяться у космосі та на Землі. Підкреслюється, що ці вибухи настільки потужні, що їх можна спостерігати навіть протягом дня (припускаючи вибух у нашій галактиці).

Однак CCSN важко дослідити. "По-перше, вони надзвичайно рідкісні — у Чумацькому Шляху відбувається лише 2-3 вибухи на століття", — вказують представники CAMK. Як пояснюють вони далі, електромагнітні спостереження надають лише інформацію про попередника вибуху, чого недостатньо для пояснення процесу, що відбувається в центрі вмираючої зірки: Кореневого колапсу, який відповідає за запуск послідовностей, що ведуть до вибуху. "Оскільки світло не може проникати в матеріал навколо зірки, інформація про руйнуються ядро ​​недоступна для електромагнітних спостережень — але це не стосується гравітаційних хвиль, які можуть проникати у зовнішні шари зірки, не розходячись і не поглинаючи", — зазначається у повідомленні CAMK.

Виявлення цього типу гравітаційних сигналів очікується найближчим часом за допомогою вдосконалених детекторів LIGO та Virgo. Проект CCSN-CNN, з іншого боку, досліджує новітні моделі наднових, створені на основі гідродинамічних моделювань процесу руйнування зоряного ядра, керованого нейтрино. Отримані таким чином гравітаційні хвилі "додаються до імітованого нестаціонарного шуму детекторів Діви та телескопа Ейнштейна (плановий детектор гравітаційних хвиль)".

Новим методом пошуку сигналів CCSN є характеристика постульованого нового способу пошуку сигналів CCSN у поєднанні з алгоритмом, який шукає сигнали в шумі, який називається фільтром виявлення хвилеводів (WDF). Явище згортання в даному випадку відноситься до відділу математичного аналізу та методів підрахунку

Заявивши про використання машинного навчання вперше в дослідженнях CCSN, автори також включили компенсацію за артефакти (глюки), зареєстровані в детекторі, які можуть імітувати астрофізичні сигнали. Цей аналіз дозволив оцінити надійність запропонованого методу для помилкових тривог, викликаних сигналами неастрофізичного походження.

Джерело: CAMK PAN

Facebook Comments