Makine öğrenimi yaklaşımı, Gözlemevi’nin yerçekimi dalgaları avını geliştirebilir

Riverside, California Üniversitesi’ndeki bilim adamlarının çalışmaları sayesinde, yerçekimi dalgasını tespit eden LIGO tesisi tarafından üretilen büyük, karmaşık veri kümelerinde kalıpları bulmak ve gürültüyü azaltmak daha kolay hale geldi.

UCR araştırmacıları, son zamanlarda yapılan bir IEEE BIGTOR atölyesinde bir makale sundu ve lazer interferometre yerçekimi-dalga gözlemevi veya ligo’nun yardımcı kanal verilerinde yeni desenler bulmak için yeni, denetimsiz bir makine öğrenimi yaklaşımı gösterdi. Teknoloji aynı zamanda büyük ölçekli parçacık hızlandırıcı deneyleri ve büyük karmaşık endüstriyel sistemler için de geçerlidir.

LIGO, yerçekimi dalgalarını tespit eden bir tesistir – büyük bedenlerin hızlanmasıyla üretilen uzay -zamanın kumaşındaki önemsiz rahatsızlıklar. Bu tür dalgaları kara delikleri birleştirmekten ilk tespit eden ve Einstein’ın görelilik teorisinin önemli bir bölümünü doğrulayan ilk şeydi.

Ligo, yüksek güç lazer ışınları kullanarak yerçekimi dalgalarını tespit etmek için birlikte çalışan Hanford, Washington ve Livingston, Louisiana’da yaygın olarak ayrılmış 4 km uzunluğunda iki interferometreye sahiptir. Bu dedektörlerin, evreni gözlemlemek ve kara deliklerin doğası, kozmoloji ve evrendeki en yoğun madde durumları hakkındaki soruları ele almanın yeni bir yolunu sunduğu keşifler.

İki LIGO dedektörünün her biri, dedektör bölgelerinde bulunan çevre sensörlerinin çıktısını oluşturan binlerce veri akışı veya kanal kaydeder.

UCR Ligo Grubu’na liderlik eden fizik ve astronomi yardımcı doçenti Jonathan Richardson, “LIGO komiserleri ve paydaşlarla yakın işbirliği içinde geliştirdiğimiz makine öğrenimi yaklaşımı, UCR Ligo Grubuna liderlik eden fizik ve astronomi yardımcı doçenti Jonathan Richardson, verilerdeki kalıpları tamamen kendi başına tanımlıyor.

“LIGO dedektörü sitelerindeki operatörler tarafından bilinen çevre ‘devletlerini’ kurtardığını görüyoruz. Dedektörlerde gelecekteki iyileştirmeleri yönlendirin. “

Richardson, LIGO dedektörlerinin her türlü dış rahatsızlık için son derece duyarlı olduğunu açıkladı. Yer hareketi ve rüzgardan Grönland veya Pasifik kıyılarına çarpan okyanus dalgalarına kadar her türlü titreşim hareketi, deneyin ve veri kalitesinin hassasiyetini etkileyebilir, bu da “aksaklıklar” veya artan gürültü patlamaları dönemlerine neden olabilir, .

“Çevresel koşulların izlenmesi, sahalarda sürekli olarak yapılır” dedi. “LIGO, interferometrelerin bulunduğu çevreyi algılayan sismometreler ve ivmeölçerlere sahip 100.000’den fazla yardımcı kanallara sahiptir. Geliştirdiğimiz araç, depremler, mikrodizmler ve antropojenik gürültü gibi farklı çevre durumlarını belirleyebilir ve dikkatlice seçilmiş ve bir dizi alanda belirleyebilir. küratörlü algılama kanalları. “

Bilgisayar Bilimi’nde Ross Aile Sandalyesi’ne sahip olan bilgisayar bilimi ve mühendislik doçenti olan Vagelis Papalaxakis, ekibin makalesini “Zemin tabanlı yerçekimi dalga dedektörlerinin çevresel durum karakterizasyonu için çok değişkenli zaman serisi kümeleme” olarak sundu. IEEE’nin 5. Uluslararası Çalıştayı Büyük Veri ve AI araçları, modeller ve Washington DC’de geçen ay gerçekleşen yenilikçi bilimsel keşif için kullanım durumları yayınlanmış üzerinde Arxiv ön hazırlık sunucusu.

Papalaxakis, “Makine öğrenimi yaklaşımımızın çalışma şekli, bir veri kümesindeki kalıpları tanımlamakla görevli bir modeli almamız ve modelin kendi kendine kalıp bulmasına izin vermemizdir.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Araç, ligo bölgelerindeki insan operatörleri ve komisyon üyeleri tarafından zaten bilinen fiziksel olarak anlamlı çevresel durumlara çok yakından karşılık gelen aynı kalıpları belirleyebildi.”

Papalaxakis, ekibin araştırma makalesinde bildirilen analizle ilgili çok büyük bir veri kümesinin yayınlanmasını sağlamak için LIGO bilimsel işbirliği ile çalıştığını da sözlerine ekledi. Bu veri sürümü, araştırma topluluğunun yalnızca ekibin sonuçlarını doğrulamakla kalmayıp, aynı zamanda verilerdeki kalıpları tanımlamaya çalışan yeni algoritmalar geliştirmesini sağlar.

Papalaxakis, “Dış çevresel gürültü ile verilerin kalitesini bozan belirli aksaklık türlerinin varlığı arasında büyüleyici bir bağlantı belirledik.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Bu keşif, bu gürültünün ortaya çıkmasını ortadan kaldırmaya veya önlemeye yardımcı olma potansiyeline sahiptir.”

Ekip yaklaşık bir yıl boyunca tüm Ligo kanalları düzenledi ve çalıştı. Richardson, veri sürümünün büyük bir girişim olduğunu belirtti.

“Ekibimiz, bu sürüme yaklaşık 3.200 üyesi olan LIGO bilimsel işbirliği adına öncülük etti.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Bu, bu belirli veri kümelerinin ilkidir ve bunun makine öğrenimi ve bilgisayar bilimi topluluğunda büyük bir etkiye sahip olacağını düşünüyoruz.”

Richardson, ekibin geliştirdiği aracın, ligo sahaları çevresindeki farklı rahatsızlıkları ölçen çok sayıda heterojen sensörden gelen sinyallerden bilgi alabileceğini açıkladı. Araç, bilgiyi tek bir duruma damıtabilir, daha sonra LIGO dedektörlerinde gürültü problemlerinin meydana geldiği zaman serisi ilişkilerini aramak ve o zamanlarda sitelerin çevre durumlarıyla ilişkilendirilebileceğini söyledi.

“Desenleri tanımlayabiliyorsanız, dedektörde fiziksel değişiklikler yapabilirsiniz – örneğin bileşenleri değiştirebilirsiniz” dedi. “Umut, aletimizin ligo dedektörlerinde eyleme geçirilebilir deneysel değişikliklerin yapılmasına izin veren fiziksel gürültü kuplaj yollarına ışık tutabilmesidir. İnterferometrelerde bilinmeyen gürültü sorunları ile ilişkili durumlar. “

Richardson ile çalışan bir doktora öğrencisi ve makalede ortak yazar olan Pooyan Goodarzi, veri kümesini halka açık olarak serbest bırakmanın önemini vurguladı.

“Tipik olarak, bu tür veriler tescilli olma eğilimindedir” dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Yine de, veri bilimi ve makine öğrenmesinde daha disiplinlerarası araştırmalarla sonuçlanmasını umduğumuz büyük ölçekli bir veri kümesini yayınlamayı başardık.”

Richardson, Papalaxakis ve Goodarzi, Papalaxakis ile çalışan bir doktora öğrencisi Rutuja Gurav tarafından yapılan araştırmaya katıldı; Isaac Kelly, yaz lisans REU öğrencisi; Ligo Livingston Gözlemevi’nden Anamaria Effler; ve UCR Fizik ve Astronomi Profesörü Barry Barish.