Недавние достижения в области машинного обучения предоставляют новые возможности для анализа данных, получаемых от гравитационно-волновой обсерватории LIGO. Ученые из США создали инструмент, который способен самостоятельно выявлять закономерности в обширных наборах данных, генерируемых обсерваторией. Это новшество может сыграть ключевую роль в понимании гравитационных волн и факторов, влияющих на их обнаружение.
LIGO, или лазерная интерферометрическая гравитационно-волновая обсерватория, уже давно стала флагманом в области астрономии. Она обнаружила гравитационные волны, которые представляют собой колебания в пространстве-времени, вызванные движением массивных объектов, таких как черные дыры. Однако работа LIGO сопряжена с множеством сложностей. Обсерватория сталкивается с шумами, которые могут исказить данные и затруднить обнаружение гравитационных волн. Именно здесь на помощь приходит новый инструмент, разработанный исследователями из UCR.
На недавнем семинаре IEEE по большим данным команда ученых представила свой подход к машинному обучению, который использует неконтролируемые методы для выявления паттернов в данных вспомогательных каналов LIGO. Эти каналы включают в себя данные от датчиков, которые фиксируют условия окружающей среды, такие как сейсмическая активность и вибрации, влияющие на чувствительность обсерватории.
Джонатан Ричардсон, доцент кафедры физики и астрономии, отметил, что их метод позволяет инструменту самостоятельно находить закономерности в данных, без вмешательства человека. Учитывая, что детекторы LIGO являются крайне чувствительными к внешним возмущениям, важно иметь возможность точно идентифицировать источники шума.
Команда ученых провела значительное время, работая с данными LIGO, чтобы создать инструмент, который может определять различные состояния окружающей среды. Например, он способен идентифицировать землетрясения, микросейсмы и даже шум, вызванный человеческой деятельностью. Это позволяет более точно оценивать, как эти факторы влияют на качество обнаруживаемых сигналов.
Вагелис Папалексакис, доцент кафедры компьютерных наук, подчеркнул, что их подход к машинному обучению позволяет машине находить закономерности самостоятельно. Это приводит к более точному выявлению состояний окружающей среды, что, в свою очередь, может помочь в устранении проблем с шумом. Разработка такого инструмента имеет далеко идущие последствия. Он не только улучшает качество данных LIGO, но и может быть применен в других областях, включая эксперименты с ускорителями частиц и сложные промышленные системы. Это подтверждает универсальность и значимость разработанного подхода.
Ричардсон добавил, что команда надеется, что их инструмент поможет в выявлении новых ассоциаций между шумом и состояниями окружающей среды. Это может привести к внесению изменений в конструкции детекторов, что повысит их чувствительность и общую эффективность.
Публикация открытых данных и сотрудничество с LIGO Scientific Collaboration создают возможности для дальнейшего развития и углубленного изучения гравитационных волн и связанных с ними явлений.
