Анализ слияний нейтронных звезд ускорен с помощью нейронной сети
Слияния двойных нейтронных звезд, происходящие на расстоянии миллионов световых лет от Земли, представляют собой сложные астрофизические события, сопровождающиеся излучением гравитационных волн, видимого света и других форм электромагнитного излучения. Анализ гравитационных волн, возникающих при таких слияниях, является вычислительно сложной задачей, особенно с учетом объема данных, которые могут занимать минуты, часы или даже дни в зависимости от возможностей детекторов. Традиционные методы анализа данных требуют значительных временных и вычислительных ресурсов, что затрудняет оперативную интерпретацию сигналов.
Международная группа ученых разработала алгоритм машинного обучения под названием DINGO-BNS (Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars), который значительно ускоряет процесс анализа гравитационных волн. Этот алгоритм способен полностью характеризовать системы слияния нейтронных звезд всего за одну секунду, в то время как традиционные методы занимают около часа. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature под заголовком «Вывод в реальном времени для слияний двойных нейтронных звезд с использованием машинного обучения».
Вычисления в реальном времени имеют критическое значение для астрономических наблюдений, так как слияния нейтронных звезд сопровождаются не только гравитационными волнами, но и электромагнитными сигналами, включая свет от килоновых. Быстрый и точный анализ данных позволяет локализовать источник слияния и направить телескопы в нужную область неба для наблюдения сопутствующих сигналов. Это особенно важно для максимизации эффективности использования времени наблюдений на дорогостоящих телескопах.
Метод DINGO-BNS устраняет недостатки текущих алгоритмов быстрого анализа, используемых коллаборацией LIGO-Virgo-KAGRA (LVK), которые часто жертвуют точностью ради скорости. Новая нейронная сеть обеспечивает полную характеристику слияния нейтронных звезд, включая их массы, спины и местоположение, без приближений. Это позволяет, в частности, определять положение на небе с точностью на 30% выше, чем традиционные методы. Такая скорость и точность делают DINGO-BNS ценным инструментом для совместных наблюдений гравитационных волн и электромагнитных сигналов.
Разработка DINGO-BNS потребовала внедрения ряда технических инноваций, таких как метод адаптивного к событиям сжатия данных. Эти достижения демонстрируют эффективность сочетания современных методов машинного обучения с глубокими знаниями в области физики. В будущем DINGO-BNS может позволить наблюдать электромагнитные сигналы до и во время столкновения нейтронных звезд, что откроет новые возможности для изучения процессов слияния и килоновых, которые до сих пор остаются малоизученными.
Исследование подчеркивает важность междисциплинарного подхода, объединяющего машинное обучение и физику, для решения сложных задач в астрофизике. Благодаря таким разработкам, как DINGO-BNS, астрономическое сообщество сможет получать более точные и оперативные данные, что способствует углублению нашего понимания Вселенной.