論文の概要: Detecting and Diagnosing Terrestrial Gravitational-Wave Mimics Through
Feature Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05086v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 23:39:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-11 15:30:29.947490
- Title: Detecting and Diagnosing Terrestrial Gravitational-Wave Mimics Through
Feature Learning
- Title（参考訳）: 特徴学習による地上重力波模倣の検出と診断
- Authors: Robert E. Colgan, Zsuzsa M\'arka, Jingkai Yan, Imre Bartos, John N.
Wright, and Szabolcs M\'arka
- Abstract要約: 本稿では,超複雑系の突発的過渡異常を検知し,特徴付ける手法の実証について述べる。
重力波の発見を制限する問題の1つは、地球起源のノイズアーティファクトである。
我々は,高度に解釈可能な畳み込み分類器が,補助検出器データから過渡的異常を自動的に検出する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7388859384645262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As engineered systems grow in complexity, there is an increasing need for
automatic methods that can detect, diagnose, and even correct transient
anomalies that inevitably arise and can be difficult or impossible to diagnose
and fix manually. Among the most sensitive and complex systems of our
civilization are the detectors that search for incredibly small variations in
distance caused by gravitational waves -- phenomena originally predicted by
Albert Einstein to emerge and propagate through the universe as the result of
collisions between black holes and other massive objects in deep space. The
extreme complexity and precision of such detectors causes them to be subject to
transient noise issues that can significantly limit their sensitivity and
effectiveness.
In this work, we present a demonstration of a method that can detect and
characterize emergent transient anomalies of such massively complex systems. We
illustrate the performance, precision, and adaptability of the automated
solution via one of the prevalent issues limiting gravitational-wave
discoveries: noise artifacts of terrestrial origin that contaminate
gravitational wave observatories' highly sensitive measurements and can obscure
or even mimic the faint astrophysical signals for which they are listening.
Specifically, we demonstrate how a highly interpretable convolutional
classifier can automatically learn to detect transient anomalies from auxiliary
detector data without needing to observe the anomalies themselves. We also
illustrate several other useful features of the model, including how it
performs automatic variable selection to reduce tens of thousands of auxiliary
data channels to only a few relevant ones; how it identifies behavioral
signatures predictive of anomalies in those channels; and how it can be used to
investigate individual anomalies and the channels associated with them.
- Abstract（参考訳）: 複雑化するにつれて、必然的に発生し、手動で診断や修正が困難または不可能である過渡的異常を検出、診断、修正できる自動的な方法の必要性が高まっている。
我々の文明で最も敏感で複雑なシステムの中には、重力波によって引き起こされる距離の驚くほど小さな変化を探索する検出器がある。
このような検出器の極端な複雑さと精度は、その感度と有効性を著しく制限できる過渡的なノイズ問題に直面する。
本研究では,このような複雑系の突発的過渡異常を検知し,特徴付ける手法の実証を行う。
重力波観測装置の高感度測定を汚染し、彼らが聴いているかすかな天体物理信号の曖昧さや模倣を行う地球起源のノイズアーティファクト。
具体的には、高度に解釈可能な畳み込み分類器が、異常自体を観察することなく、補助検出器データから過渡的異常を自動的に検出する方法を実証する。
モデルの他の有用な機能として,数万の補助データチャネルを少数の関連チャネルに削減するための自動変数選択の実行方法,それらのチャネルにおける異常の予測に対する行動シグネチャの識別方法,個々の異常やそれに関連するチャネルを調査する手段としての利用方法などが紹介されている。
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