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 Специалисты по поведению животных проверили, что важнее для кошки — голос ее котенка или место, откуда он доносится. Для этого 13 кошек-матерей слушали записи криков собственных и чужих котят, которые включали то возле их гнезда, то в другом месте. Голос своего детеныша заставлял самок реагировать, но оказался для них не главным ориентиром.
Когда заканчиваются догадки, начинается генетика. Ученые Сургутского государственного университета совместно с коллегами из Санкт-Петербурга доказали, что анализ ДНК методом полноэкзомного секвенирования способен найти генетические причины редких заболеваний там, где традиционная медицина остается бессильной. Такой способ помог установить причины заболеваний почти у каждого четвертого пациента с подозрением на наследственную патологию, а в перспективе может изменить подход к диагностике редких болезней не только в Югре, но и по всей России.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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