Deep learning per rilevare onde gravitazionali

Un gruppo di scienziati del National Center for Supercomputing Applications (NCSA) ha ideato un nuovo metodo per utilizzare la tecnologia del deep learning onde eseguire rilevazioni più rapide e agevoli delle onde gravitazionali. Secondo gli astronomi, questo approccio infatti permetterà di studiare le onde gravitazionali con risorse computazionali più basse, qualcosa che ridurrà il tempo utilizzato per effettuare la scoperta.

Il nuovo metodo di elaborazione, denominato Deep Filtering, si basa su precedenti algoritmi utilizzati per simulare la fusione dei buchi neri e sui dati del LIGO Open Science Center.
Rispetto ai precedenti algoritmi per rilevare le onde gravitazionali, questo della NCSA è molto più efficiente dal punto di vista computazionale e meno soggetto ai rumori di fondo.

Inoltre con i vecchi algoritmi è probabile che sfuggano del tutto nuove classi di sorgenti di onde gravitazionali che invece possono essere osservate con il nuovo sistema.
La ricerca è stata condotta da Daniel George e Eliu Huerta Che hanno collaborato con gruppi di ricercatori della Nvidia e della Wolfram.

Fonti e approfondimenti

• Scientists Pioneer Use of Deep Learning for Real-Time Gravitational Wave Discovery   (IA)
• Deep learning for real-time gravitational wave detection and parameter estimation: Results with advanced LIGO data – ScienceDirect   (IA)
• DOI: 10.1016/j.physletb.2017.12.053
• Autori ricerca: DanielGeorgeE.A.Huerta
• Crediti immagine: R. Haas and E. Huerta (NCSA/University of Illinois); Visualization: R. Haas

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