Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Слияние нейтронных звезд научились искать за секунду по всплеску гравитационных волн
Определение источника гравитационных волн — непростая задача, ведь «рябь пространства — времени» может дойти до Земли из любой точки космоса. Чем быстрее найдется событие, тем лучше удастся его изучить. Раньше на это уходили часы, а новый алгоритм на основе машинного обучения может обнаружить цель за одну секунду.
В августе 2017 года три детектора сети LIGO-Virgo впервые в истории зарегистрировали всплеск гравитационных волн от слияния двух нейтронных звезд — сигнал GW170817. По данным с трех инструментов удалось достаточно точно определить область небосклона и расстояние до «виновников» события. Спустя 10 часов после гравитационно-волнового всплеска астрономы направили телескопы на этот участок неба. Еще через час удалось определить источник — «килоновую» AT2017gfo, возникшую в результате слияния нейтронных звезд.
Работающая сегодня сеть обсерваторий LIGO-Virgo-KARGA ловит гравитационные волны от слияния нейтронных звезд за несколько минут до того, как до нас «долетает» их электромагнитное излучение. В этих волнах «закодировано» расстояние, местоположение на небе и характер источника волн. «Традиционные» статистические методы анализа неплохо работают, когда сигнал короткий, примерно несколько секунд, как от слияния черных дыр. В случае двойных нейтронных звезд его длительность исчисляется сотнями секунд.
Авторы нового исследования, опубликованного в журнале Nature, разработали алгоритм на основе машинного обучения, который справляется с анализом гравитационно-волновых данных всего за секунду и без допущений, влияющих на точность расчетов.
Ранее эта группа ученых разработала аналогичную систему DINGO для секундного анализа гравитационных волн от слияния черных дыр. К сожалению, оказалось, что алгоритм тоже выдает ненадежные результаты, когда сталкивается с долгими сигналами. Система «ломалась» уже на слиянии маломассивных дыр, когда сигнал превышал по длительности 16 секунд. Как объясняют создатели, с точки зрения нейронных сетей увеличение длительности сигнала до сотен секунд усложняет такой анализ в тысячи раз.
Чтобы упростить задачу, ученые разработали подготовительный алгоритм, который разделил слияния нейтронных звезд на группы по типичным физическим параметрам таких событий. В результате, начиная анализ, система уже имеет какое-то представление о произошедшем. В дальнейшем, чем больше соберется подходящих данных, тем точнее будет работать эта предварительная обработка данных.
Система DINGO-BNS за секунду анализирует гравитационно-волновые данные и оценивает 17 параметров события слияния нейтронных звезд, включая массы компонентов, положение на небе и фотометрическое расстояние. Все это позволяет направить на объект телескопы еще до того, как до нас дойдет его излучение. Причем алгоритм на 30% точнее методов анализа, требующих больше времени. Предварительная оценка параметров сливающихся объектов позволяет заранее определить, какие телескопы лучше всего подойдут для наблюдений за каждым событием.
Свою разработку исследователи протестировали на историческом сигнале GW170817 и сигнале GW190425, а также на различных смоделированных данных. Авторы планируют продолжить развивать систему — в первую очередь разработать подготовительный алгоритм для сливающихся маломассивных черных дыр и пар, состоящих из черной дыры и нейтронной звезды. Пока система создана для работы по запросу при наличии предварительных оценок параметров слияния нейтронных звезд, но в будущем она может работать без перерывов, анализируя все поступающие сигналы в режиме реального времени.
Telegram 
Дзен 
VK Исследования ученых РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина подтвердили, что технология производства авиационного топлива SAF из растительных лигноцеллюлозных отходов позволит снизить выбросы углекислого газа на 75% по сравнению с нефтяным керосином.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии