論文の概要: Rapid Likelihood Free Inference of Compact Binary Coalescences using Accelerated Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19048v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 19:07:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 20:02:28.889162
- Title: Rapid Likelihood Free Inference of Compact Binary Coalescences using Accelerated Hardware
- Title（参考訳）: アクセラレーションハードウェアを用いた小型二元相関系の高速自由推論
- Authors: Deep Chatterjee, Ethan Marx, William Benoit, Ravi Kumar, Malina Desai, Ekaterina Govorkova, Alec Gunny, Eric Moreno, Rafia Omer, Ryan Raikman, Muhammed Saleem, Shrey Aggarwal, Michael W. Coughlin, Philip Harris, Erik Katsavounidis,
- Abstract要約: 正規化フローを用いた確率自由推論に基づく重力波パラメータ推定アルゴリズムAMPLFIについて報告する。
本稿では,高速化ハードウェア上でのデータローディングと事前処理に関するアルゴリズムと最適化について述べる。
LIGO-Virgoデータのモックデータストリームへのオンラインデプロイに基づいて、Aframe + AMPLFIはBBH候補をピックアップし、$sim 6$sのネットレイテンシでデータ取得からリアルタイムアラートのパラメータを推論することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.145436073845612
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We report a gravitational-wave parameter estimation algorithm, AMPLFI, based on likelihood-free inference using normalizing flows. The focus of AMPLFI is to perform real-time parameter estimation for candidates detected by machine-learning based compact binary coalescence search, Aframe. We present details of our algorithm and optimizations done related to data-loading and pre-processing on accelerated hardware. We train our model using binary black-hole (BBH) simulations on real LIGO-Virgo detector noise. Our model has $\sim 6$ million trainable parameters with training times $\lesssim 24$ hours. Based on online deployment on a mock data stream of LIGO-Virgo data, Aframe + AMPLFI is able to pick up BBH candidates and infer parameters for real-time alerts from data acquisition with a net latency of $\sim 6$s.
- Abstract（参考訳）: 正規化フローを用いた確率自由推論に基づく重力波パラメータ推定アルゴリズムAMPLFIについて報告する。
AMPLFIの焦点は、機械学習に基づくコンパクトなバイナリ合体探索であるAframeによって検出された候補に対して、リアルタイムなパラメータ推定を行うことである。
本稿では,高速化ハードウェア上でのデータローディングと事前処理に関するアルゴリズムと最適化について述べる。
我々は,実LIGO-Virgo検出器ノイズに対する二元ブラックホール(BBH)シミュレーションを用いてモデルを訓練する。
私たちのモデルは、トレーニングタイムが$\lesssim 24$ hoursのトレーニング可能なパラメータが$\sim 6$000である。
LIGO-Virgoデータのモックデータストリームへのオンラインデプロイに基づいて、Aframe + AMPLFIはBBH候補をピックアップし、データ取得からリアルタイムアラートのパラメータを$\sim 6$sで推論することができる。
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