論文の概要: LSTM and CNN application for core-collapse supernova search in gravitational wave real data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09387v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 12:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 13:44:41.955719
• Title: LSTM and CNN application for core-collapse supernova search in gravitational wave real data
• Title（参考訳）: LSTMとCNNによる重力波実データ中核崩壊超新星探索
• Authors: Alberto Iess and Elena Cuoco and Filip Morawski and Constantina Nicolaou and Ofer Lahav
• Abstract要約: コア崩壊型超新星(CCSNe)は、銀河系や近隣の銀河の干渉計によって検出される重力波信号を放出することが期待されている。 実データを用いた各種CCSNeシミュレート信号と雑音過渡音のマルチラベル分類のための機械学習(ML)の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: $Context.$ Core-collapse supernovae (CCSNe) are expected to emit gravitational wave signals that could be detected by current and future generation interferometers within the Milky Way and nearby galaxies. The stochastic nature of the signal arising from CCSNe requires alternative detection methods to matched filtering. $Aims.$ We aim to show the potential of machine learning (ML) for multi-label classification of different CCSNe simulated signals and noise transients using real data. We compared the performance of 1D and 2D convolutional neural networks (CNNs) on single and multiple detector data. For the first time, we tested multi-label classification also with long short-term memory (LSTM) networks. $Methods.$ We applied a search and classification procedure for CCSNe signals, using an event trigger generator, the Wavelet Detection Filter (WDF), coupled with ML. We used time series and time-frequency representations of the data as inputs to the ML models. To compute classification accuracies, we simultaneously injected, at detectable distance of 1\,kpc, CCSN waveforms, obtained from recent hydrodynamical simulations of neutrino-driven core-collapse, onto interferometer noise from the O2 LIGO and Virgo science run. $Results.$ We compared the performance of the three models on single detector data. We then merged the output of the models for single detector classification of noise and astrophysical transients, obtaining overall accuracies for LIGO ($\sim99\%$) and ($\sim80\%$) for Virgo. We extended our analysis to the multi-detector case using triggers coincident among the three ITFs and achieved an accuracy of $\sim98\%$.
• Abstract（参考訳）: 価格:$context。 コア崩壊型超新星(CCSNe)は、銀河系や近隣の銀河の中で現在および将来の世代の干渉計によって検出される重力波信号を放出することが期待されている。 CCSNeから生じる信号の確率的性質は、マッチングフィルタリングに代わる検出方法を必要とする。 $Aims。 実データを用いた各種CCSNeシミュレート信号と雑音過渡音のマルチラベル分類における機械学習(ML)の可能性を示すことを目的としている。 我々は,1次元および2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能を,単一および複数検出器データ上で比較した。 また,Long Short-term memory (LSTM) ネットワークを用いた複数ラベル分類実験を行った。 methods です。 我々は、イベントトリガ発生器であるウェーブレット検出フィルタ(WDF)とMLを組み合わせたCCSNe信号の探索および分類手順を適用した。 mlモデルの入力として,データの時系列表現と時間周波数表現を用いた。 分類精度を計算するため,ニュートリノ駆動核崩壊の流体力学シミュレーションから得られた1\,kpc,CCSN波形を,O2 LIGOおよびVirgo科学ランからの干渉計ノイズに同時に注入した。 results.com。 単体検出器データにおける3つのモデルの性能を比較した。 次に、単一検出器によるノイズと天体の過渡現象の分類のためのモデルの出力をマージし、ligo ($\sim99\%$) と virgo ($\sim80\%$) の全体的なアキュラシーを得た。 3つのitf間で一致したトリガーを用いて解析をマルチ検出器ケースに拡張し,$\sim98\%$ の精度を得た。

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