Определение источника гравитационных волн сложное дело, поскольку «волна пространства — времени» может быть послана из любой точки космоса. Чем быстрее найдется событие, тем точнее его изучить получится. Раньше на это уходили часы, а новый алгоритм на базе машинного обучения способен обнаружить цель за одну секунду.
В августе 2017 года три детектора сети LIGO-Virgo впервые зафиксировали всплеск гравитационных волн от слияния двух нейтронных звезд — сигнал GW170817. Инструменты позволили достаточно точно определить область небосклона и расстояние до «виновников» события. Спустя 10 часов после гравитационно-волнового всплеска астрономы направили телескопы в этот участок неба. Через час удалось определить источник. «килоновую» AT2017gfoОбразовавшаяся при столкновении нейтронных звёзд.
Сеть обсерваторий LIGO-Virgo-KARGA сегодня регистрирует гравитационные волны от слияния нейтронных звезд за несколько минут раньше, чем до нас доходит их электромагнитное излучение. В этих волнах заключено расстояние, местоположение на небе и характер источника волн. Статистические методы анализа хорошо работают при коротких сигналах, примерно несколько секунд, как от слияния черных дыр. При слиянии двойных нейтронных звезд его длительность исчисляется сотнями секунд.
Авторы нового исследования, опубликованного в журнале NatureУчёные создали алгоритм, основанный на машинном обучении, способный обрабатывать данные о гравитационных волнах за одну секунду без предположений, которые могут повлиять на точность вычислений.
Ранее эта группа учёных разработала схожую систему DINGO для анализа гравитационных волн от слияния черных дыр за доли секунды. Оказалось, что алгоритм также выдаёт ненадежные результаты при работе с длинными сигналами. Система «ломалась» уже при слиянии маломассивных чёрных дыр, когда сигнал превышал по длительности 16 секунд. По словам создателей, увеличение длительности сигнала до сотен секунд для нейронных сетей усложняет такой анализ в тысячи раз.
Ученые создали алгоритм для упрощения задачи анализа слияний нейтронных звезд. Алгоритм разделяет эти события на группы по характерным физическим параметрам. Благодаря этому система уже имеет представление о произошедшем перед началом анализа. Чем больше соберется подходящих данных, тем точнее будет работать предварительная обработка.
Система DINGO-BNS в течение секунды обрабатывает данные о гравитационных волнах и вычисляет 17 характеристик слияния нейтронных звезд, таких как массы компонентов, положение на небе и фотометрическое расстояние. Благодаря этому телескопы могут быть направлены к объекту до того, как до нас дойдет его излучение. Алгоритм точен на 30% больше, чем методы анализа, требующие больше времени. Предварительная оценка параметров сливающихся объектов позволяет заранее выбрать оптимальные телескопы для наблюдений каждого события.
Исследователи проверили свою разработку на исторических сигналах GW170817 и GW190425, а также на различных смоделированных данных. В дальнейшем авторы планируют развивать систему, прежде всего создав алгоритм для слияния маломассивных черных дыр и пар, состоящих из черной дыры и нейтронной звезды. Система пока функционирует по запросу при наличии предварительных оценок параметров слияния нейтронных звезд, но в будущем может работать непрерывно, анализируя все поступающие сигналы в режиме реального времени.