Международная команда учёных представила алгоритм DINGO-BNS («Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars»), способный анализировать гравитационные волны от слияния нейтронных звезд за одну секунду, что кардинально сокращает время обработки по сравнению с традиционными методами, требующими около часа.
Слияния бинарных нейтронных звезд происходят на расстояниях в миллионы световых лет, а регистрируемые гравитационные волны сопровождаются огромными объёмами данных – от нескольких минут работы текущих детекторов до предполагаемых часов и даже дней в будущих обсерваториях.
Алгоритм DINGO-BNS, разработанный на основе нейронной сети, позволяет полноценно охарактеризовать параметры сливающихся систем, при этом его точность в определении положения на небесной сфере улучшена на 30% по сравнению с предыдущими подходами. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature в статье «Real-time inference for binary neutron star mergers using machine learning».
Быстрый и точный анализ данных гравитационных волн имеет первостепенное значение для оперативного определения местоположения источника и направления телескопов, чтобы уловить все сопутствующие сигналы, – отметил Максимилиан Дакс, аспирант отдела эмпирического вывода в Max Planck Institute for Intelligent Systems, ETH Zurich и ELLIS Institute Tübingen. Лидирующая группа под руководством Джонатана Гейра из отдела астрофизической и космологической релятивистской физики Max Planck Institute for Gravitational Physics в Potsdam Science Park также вносит существенный вклад в интеграцию этой технологии с существующими астрономическими наблюдениями.
Ключевой технической инновацией стало внедрение адаптивного сжатия данных для обработки сигналов слияния, что позволило существенно уменьшить вычислительные затраты. Стивен Грин, UKRI Future Leaders Fellow из University of Nottingham, подчеркнул важность данных решений, а Бернард Шёлкопф, директор отдела эмпирического вывода MPI-IS и ELLIS Institute Tübingen, отметил успех сочетания современных методов машинного обучения с фундаментальными знаниями физики.
Благодаря данной методике стало возможным не только мгновенное определение параметров событий, но и организация мульти-мессенджерных наблюдений, когда помимо гравитационных волн фиксируются электромагнитные сигналы, в частности световые вспышки килоновы, возникающие в момент слияния.
Современные детекторы, такие как группы LIGO-Virgo-KAGRA, регистрируют данные в течение минут, однако рост объёма поступающих сигналов в будущем обуславливает необходимость разработки алгоритмов, способных обрабатывать данные в реальном времени для оперативного управления телескопами и оптимизации их наблюдательного времени.
Публикация результатов в журнале Nature подтверждает высокий научный уровень работы и перспективность применения алгоритма DINGO-BNS. Ранняя обработка и точное позиционирование источников открывают возможности для наблюдения сигналов, предшествующих и сопровождающих слияние нейтронных звезд, что позволит пролить свет на до сих пор загадочные процессы этих космических катаклизмов.
Александра Буонанно, директор отдела астрофизической и космологической релятивистской физики Max Planck Institute for Gravitational Physics, отметила, что ранние мульти-мессенджерные наблюдения могут раскрыть новые детали процессов слияния и механизмов формирования килоновы, внося существенный вклад в развитие современной астрофизики.
Изображение носит иллюстративный характер
Слияния бинарных нейтронных звезд происходят на расстояниях в миллионы световых лет, а регистрируемые гравитационные волны сопровождаются огромными объёмами данных – от нескольких минут работы текущих детекторов до предполагаемых часов и даже дней в будущих обсерваториях.
Алгоритм DINGO-BNS, разработанный на основе нейронной сети, позволяет полноценно охарактеризовать параметры сливающихся систем, при этом его точность в определении положения на небесной сфере улучшена на 30% по сравнению с предыдущими подходами. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature в статье «Real-time inference for binary neutron star mergers using machine learning».
Быстрый и точный анализ данных гравитационных волн имеет первостепенное значение для оперативного определения местоположения источника и направления телескопов, чтобы уловить все сопутствующие сигналы, – отметил Максимилиан Дакс, аспирант отдела эмпирического вывода в Max Planck Institute for Intelligent Systems, ETH Zurich и ELLIS Institute Tübingen. Лидирующая группа под руководством Джонатана Гейра из отдела астрофизической и космологической релятивистской физики Max Planck Institute for Gravitational Physics в Potsdam Science Park также вносит существенный вклад в интеграцию этой технологии с существующими астрономическими наблюдениями.
Ключевой технической инновацией стало внедрение адаптивного сжатия данных для обработки сигналов слияния, что позволило существенно уменьшить вычислительные затраты. Стивен Грин, UKRI Future Leaders Fellow из University of Nottingham, подчеркнул важность данных решений, а Бернард Шёлкопф, директор отдела эмпирического вывода MPI-IS и ELLIS Institute Tübingen, отметил успех сочетания современных методов машинного обучения с фундаментальными знаниями физики.
Благодаря данной методике стало возможным не только мгновенное определение параметров событий, но и организация мульти-мессенджерных наблюдений, когда помимо гравитационных волн фиксируются электромагнитные сигналы, в частности световые вспышки килоновы, возникающие в момент слияния.
Современные детекторы, такие как группы LIGO-Virgo-KAGRA, регистрируют данные в течение минут, однако рост объёма поступающих сигналов в будущем обуславливает необходимость разработки алгоритмов, способных обрабатывать данные в реальном времени для оперативного управления телескопами и оптимизации их наблюдательного времени.
Публикация результатов в журнале Nature подтверждает высокий научный уровень работы и перспективность применения алгоритма DINGO-BNS. Ранняя обработка и точное позиционирование источников открывают возможности для наблюдения сигналов, предшествующих и сопровождающих слияние нейтронных звезд, что позволит пролить свет на до сих пор загадочные процессы этих космических катаклизмов.
Александра Буонанно, директор отдела астрофизической и космологической релятивистской физики Max Planck Institute for Gravitational Physics, отметила, что ранние мульти-мессенджерные наблюдения могут раскрыть новые детали процессов слияния и механизмов формирования килоновы, внося существенный вклад в развитие современной астрофизики.
