論文の概要: A Novel Multi-Layer Modular Approach for Real-Time Gravitational-Wave Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06004v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 09:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 18:23:54.285982
• Title: A Novel Multi-Layer Modular Approach for Real-Time Gravitational-Wave Detection
• Title（参考訳）: リアルタイム重力波検出のための新しい多層モジュラーアプローチ
• Authors: Francesco Pio Barone, Daniele Dell'Aquila, Marco Russo
• Abstract要約: 本稿では,音声処理技術に触発された重力波のリアルタイム検出のための新しい階層化フレームワークを提案する。 本稿では,フレームワークの基本概念と,最初の3つのレイヤの導出について述べる。 畳み込みニューラルネットワークのような、より複雑なアプローチと比較して、我々のフレームワークは、似たような性能を持っているが、計算の複雑さははるかに低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advanced LIGO and Advanced Virgo ground-based interferometers are poised to probe an unprecedentedly large volume of space, enhancing the discovery power of the observations to even new sources of gravitational wave emitters. In this scenario, the development of highly optimized gravitational wave detection algorithms is crucial. We propose a novel layered framework for real-time detection of gravitational waves inspired by speech processing techniques and, in the present implementation, based on a state-of-the-art machine learning approach involving a hybridization of genetic programming and neural networks. The key aspects of the newly proposed framework are: the well structured, layered approach, and the low computational complexity. The paper describes the basic concepts of the framework and the derivation of the first three layers. Even if, in the present implementation, the layers are based on models derived using a machine learning approach, the proposed layered structure has a universal nature. To train and test the models, we used simulated binary black hole gravitational wave waveforms in synthetic Gaussian noise representative of Advanced LIGO sensitivity design. Compared to more complex approaches, such as convolutional neural networks, our framework, even using the simple ground model described in the paper, has similar performance but with a much lower computational complexity and a higher degree of modularity. Furthermore, the underlying exploitation of short-term features makes the results of the new framework virtually independent against time-position of gravitational wave signals, simplifying its future exploitation in real-time multi-layer pipelines for gravitational-wave detection with second generation interferometers.
• Abstract（参考訳）: 高度なLIGOと高度なVirgo地上ベースの干渉計は、前例のないほど大量の宇宙空間を探査し、重力波エミッターの新たな源に観測の発見能力を高めている。 このシナリオでは、高度に最適化された重力波検出アルゴリズムの開発が重要である。 本稿では,音声処理技術に触発された重力波のリアルタイム検出のための新しい階層化フレームワークを提案し,その実装において,遺伝的プログラミングとニューラルネットワークのハイブリッド化を含む最先端の機械学習アプローチに基づく。 新しく提案されたフレームワークの重要な側面は、よく構造化された、階層化されたアプローチと低い計算複雑性である。 本稿では,フレームワークの基本概念と,最初の3つのレイヤの導出について述べる。 たとえこの実装において、機械学習アプローチで導出されたモデルに基づいていても、提案された階層構造は普遍的な性質を持つ。 モデルの訓練および試験には, 高度なLIGO感度設計を示す合成ガウス雑音における二元ブラックホール重力波波形を用いた。 畳み込みニューラルネットワークのようなより複雑なアプローチと比較すると、我々のフレームワークは、論文に記述された単純な基底モデルでさえも、同様の性能を持つが、計算の複雑さはずっと低く、モジュール性も高い。 さらに、短期的な特徴の活用は、新しい枠組みの結果を重力波信号の時間配置と事実上独立にし、第2世代の干渉計による重力波検出のためのリアルタイム多層パイプラインの将来の利用を単純化する。

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