Scienty

Выявление источника гравитационных волн представляет собой сложную задачу, поскольку «рябь пространства-времени» потенциально может достигать Земли из любого участка Вселенной. Скорость обнаружения события напрямую влияет на возможности его детального изучения. Ранее для этого требовались часы, однако новая разработка, основанная на машинном обучении, способна определить источник за одну секунду.

Фото: img.freepik.com

В августе 2017 года три детектора сети LIGO-Virgo впервые в истории зафиксировали всплеск гравитационных волн, возникший в результате слияния двух нейтронных звезд — сигнал, получивший обозначение GW170817. Анализ данных, полученных с трех приборов, позволил достаточно точно установить положение участка небосклона, где произошло событие, а также определить расстояние до него. Через десять часов после регистрации гравитационно-волнового всплеска астрономы навели телескопы на этот участок неба. Еще через час удалось установить источник — «килоновую» AT2017gfo, образовавшуюся в процессе объединения нейтронных звезд.

Сеть обсерваторий LIGO-Virgo-KARGA, функционирующая в настоящее время, регистрирует гравитационные волны, возникающие в результате слияния нейтронных звезд. Эти волны обнаруживаются за несколько минут до того, как до Земли достигает их электромагнитное излучение. В них содержится информация о расстоянии до источника, его местоположении на небесной сфере и характеристиках самого источника. Применяемые классические методы статистического анализа демонстрируют хорошую эффективность при обработке коротких сигналов, например, возникающих при слиянии черных дыр, которые длятся всего несколько секунд. Однако, в случае двойных нейтронных звезд, продолжительность сигнала может составлять сотни секунд.

Авторы нового исследования, опубликованного в журнале Nature, благодаря машинному обучению удалось создать алгоритм, позволяющий анализировать данные о гравитационных волнах менее чем за секунду и без внесения упрощений, которые могли бы снизить точность вычислений.

Ранее эта же группа исследователей создала схожую систему DINGO для мгновенного анализа гравитационных волн, возникающих при слиянии черных дыр. Однако выяснилось, что и этот алгоритм демонстрирует неточную работу при обработке протяженных сигналов. Система переставала работать корректно даже при слиянии черных дыр небольшой массы, если длительность сигнала превышала 16 секунд. По словам разработчиков, для нейронных сетей увеличение длительности сигнала до нескольких сотен секунд увеличивает сложность такого анализа во много тысяч раз.

Для облегчения работы исследователи создали предварительный алгоритм, позволяющий классифицировать слияния нейтронных звезд по характерным физическим параметрам. Благодаря этому, система при начале анализа обладает определенным пониманием произошедшего. По мере накопления релевантных данных, предварительная обработка информации будет становиться все более точной.

Система DINGO-BNS мгновенно обрабатывает данные о гравитационных волнах и вычисляет 17 характеристик слияния нейтронных звезд, таких как массы составляющих, небесная координата и фотометрическое удаление. Это позволяет нацеливать телескопы на объект ещё до регистрации электромагнитного излучения. При этом алгоритм превосходит по точности методы анализа, требующие больше времени, на 30%. Первичная оценка параметров слияния позволяет заранее выбирать наиболее подходящие телескопы для наблюдений за каждым событием.

Для проверки своей разработки ученые использовали исторические сигналы GW170817 и GW190425, а также разнообразные смоделированные данные. В дальнейшем авторы намерены совершенствовать систему, в первую очередь, создав алгоритм для обработки сигналов от слияния маломассивных черных дыр и пар, включающих черную дыру и нейтронную звезду. В настоящее время система функционирует по запросу при наличии предварительных оценок параметров слияния нейтронных звезд, однако в перспективе она сможет работать непрерывно, осуществляя анализ всех поступающих сигналов в режиме реального времени.