論文の概要: Transfer Learning Adapts to Changing PSD in Gravitational Wave Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11911v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 20:08:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:33.248712
• Title: Transfer Learning Adapts to Changing PSD in Gravitational Wave Data
• Title（参考訳）: 重力波データにおけるPSD変化に対応する伝達学習
• Authors: Beka Modrekiladze,
• Abstract要約: 重力波データのノイズは、信号の識別において大きな課題となる。 従来のノイズ抑圧法は、データ中の非ガウス効果に完全に対処するのに不足することが多い。 複雑な雑音の中で重力波を正確に検出する新しい訓練手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The detection of gravitational waves has opened unparalleled opportunities for observing the universe, particularly through the study of black hole inspirals. These events serve as unique laboratories to explore the laws of physics under conditions of extreme energies. However, significant noise in gravitational wave (GW) data from observatories such as Advanced LIGO and Virgo poses major challenges in signal identification. Traditional noise suppression methods often fall short in fully addressing the non-Gaussian effects in the data, including the fluctuations in noise power spectral density (PSD) over short time intervals. These challenges have led to the exploration of an AI approach that, while overcoming previous obstacles, introduced its own challenges, such as scalability, reliability issues, and the vanishing gradient problem. Our approach addresses these issues through a simplified architecture. To compensate for the potential limitations of a simpler model, we have developed a novel training methodology that enables it to accurately detect gravitational waves amidst highly complex noise. Employing this strategy, our model achieves over 99% accuracy in non-white noise scenarios and shows remarkable adaptability to changing noise PSD conditions. By leveraging the principles of transfer learning, our model quickly adapts to new noise profiles with just a few epochs of fine-tuning, facilitating real-time applications in dynamically changing noise environments.
• Abstract（参考訳）: 重力波の検出は、特にブラックホールの吸盤の研究を通じて、宇宙を観測するための例外のない機会を開いた。 これらの出来事は、極端なエネルギーの条件下で物理学の法則を探求するユニークな実験室として機能する。 しかし、Advanced LIGOやVirgoのような観測所から得られる重力波(GW)データの大きなノイズは、信号の識別において大きな課題となる。 従来のノイズ抑圧法は、短い時間間隔でノイズパワースペクトル密度(PSD)の変動を含む、データ中の非ガウス効果に完全に対処するのに不足することが多い。 これらの課題は、以前の障害を克服しながら、スケーラビリティ、信頼性の問題、消滅する勾配問題など、独自の課題を導入したAIアプローチの探求につながった。 私たちのアプローチは、単純化されたアーキテクチャによってこれらの問題に対処します。 より単純なモデルの潜在的な限界を補うために、非常に複雑な雑音の中で重力波を正確に検出できる新しい訓練手法を開発した。 この手法を用いることで, 非白色雑音のシナリオにおいて99%以上の精度を達成し, ノイズPSD条件の変化に対する顕著な適応性を示す。 伝達学習の原理を活用することで、我々のモデルはわずかな微調整による新しいノイズプロファイルに迅速に適応し、動的に変化するノイズ環境におけるリアルタイムアプリケーションを容易にする。

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