Слияние двойных нейтронных звезд происходит на расстоянии миллионов световых лет от Земли. Интерпретация гравитационных волн, которые они генерируют, представляет серьезную проблему для традиционных методов анализа данных. Эти сигналы соответствуют минутам сбора данных с существующих детекторов и, возможно, часам и дням сбора данных с будущих обсерваторий. Анализ таких массивных наборов данных требует больших вычислительных затрат и времени.
Международная команда ученых разработала алгоритм машинного обучения под названием DINGO-BNS (Глубокий вывод для гравитационно-волновых наблюдений двойных нейтронных звезд), который экономит драгоценное время при интерпретации гравитационных волн, испускаемых слияниями двойных нейтронных звезд.
Они обучили нейронную сеть полностью описывать системы слияния нейтронных звезд примерно за секунду, по сравнению с примерно часом для самых быстрых традиционных методов. Их результаты были опубликованы в Nature под названием "Вывод в реальном времени о слиянии двойных нейтронных звезд с использованием машинного обучения".
Почему важны вычисления в реальном времени?
При слиянии нейтронных звезд, помимо гравитационных волн, испускается видимый свет (в результате последующего взрыва килоновой звезды) и другое электромагнитное излучение.
"Быстрый и точный анализ данных о гравитационных волнах имеет решающее значение для того, чтобы как можно быстрее локализовать источник и направить телескопы в нужном направлении для наблюдения всех сопутствующих сигналов", - говорит первый автор публикации Максимилиан Дакс, аспирант кафедры эмпирических выводов Университета Калифорнии. Институт интеллектуальных систем имени Макса Планка (MPI-IS) при Высшей технической школе Цюриха и Институте Эллиса в Тюбингене.
Метод в режиме реального времени может установить новый стандарт анализа данных о слияниях нейтронных звезд, предоставив широкому астрономическому сообществу больше времени для наведения своих телескопов на сливающиеся нейтронные звезды, как только крупные детекторы совместной работы LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) обнаружат их.
"Современные алгоритмы быстрого анализа, используемые LVK, позволяют получать приближения, которые снижают точность. Наше новое исследование устраняет эти недостатки", - говорит Джонатан Гейр, руководитель группы астрофизической и космологической теории относительности Института гравитационной физики Макса Планка в Потсдамском научном парке.
Действительно, система машинного обучения позволяет полностью охарактеризовать слияние нейтронных звезд (например, их массы, вращения и местоположение) всего за одну секунду, не прибегая к подобным приблизительным расчетам. Это позволяет, помимо прочего, быстро определить положение на небе на 30% точнее. Благодаря своей быстрой и точной работе нейронная сеть может предоставлять важную информацию для совместных наблюдений с помощью гравитационно-волновых детекторов и других телескопов.
Это может помочь в поиске световых и других электромагнитных сигналов, создаваемых слиянием, и максимально эффективно использовать время наблюдения с помощью дорогостоящего телескопа.
Запечатлеть слияние нейтронных звезд на месте
"Анализ гравитационных волн особенно сложен для двойных нейтронных звезд, поэтому для DINGO-BNS нам пришлось разработать различные технические новшества. Это включает, например, метод сжатия данных с учетом событий", - говорит Стивен Грин, научный сотрудник UKRI Future Leaders из Ноттингемского университета.
Бернхард Шелькопф, директор отдела эмпирических выводов в MPI-IS и Институте Эллиса в Тюбингене, добавляет: "Наше исследование демонстрирует эффективность сочетания современных методов машинного обучения со знаниями в области физики".
DINGO-BNS может в один прекрасный день помочь в наблюдении электромагнитных сигналов до и во время столкновения двух нейтронных звезд.
"Такие ранние наблюдения за несколькими мессенджерами могут дать новое представление о процессе слияния и последующей килоновой, которые до сих пор остаются загадочными", - говорит Алессандра Буонанно, директор отдела астрофизической и космологической теории относительности Института гравитационной физики им. Макса Планка.
