Maschinelles Lernen revolutioniert die Analyse von Gravitationswellen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Beobachtung der Verschmelzung von Neutronensternen bietet eine einzigartige Möglichkeit, die Schwerkraft und Materie unter extremen Bedingungen zu untersuchen. Ein neues maschinelles Lernverfahren könnte die Analyse dieser Ereignisse revolutionieren.

Die Verschmelzung von Neutronensternen ist ein faszinierendes Phänomen, das Astronomen weltweit in seinen Bann zieht. Diese kosmischen Ereignisse, die Millionen von Lichtjahren entfernt stattfinden, erzeugen Gravitationswellen, deren Analyse bisher eine große Herausforderung darstellte. Herkömmliche Methoden zur Datenanalyse sind oft zu langsam, um die riesigen Datenmengen, die bei solchen Ereignissen entstehen, effizient zu verarbeiten.

Ein internationales Forschungsteam hat nun einen Algorithmus namens DINGO-BNS entwickelt, der auf maschinellem Lernen basiert und die Analyse von Gravitationswellen erheblich beschleunigen kann. Während herkömmliche Methoden bis zu einer Stunde benötigen, um die Daten einer Neutronensternverschmelzung zu analysieren, kann DINGO-BNS dies in nur einer Sekunde bewerkstelligen. Dies ermöglicht eine schnellere Lokalisierung der Quelle und eine effizientere Ausrichtung von Teleskopen, um die damit verbundenen elektromagnetischen Signale zu beobachten.

Die Echtzeit-Analyse von Gravitationswellen ist entscheidend, um die Quelle der Wellen schnell zu identifizieren und Teleskope entsprechend auszurichten. Dies ist besonders wichtig, da bei der Verschmelzung von Neutronensternen nicht nur Gravitationswellen, sondern auch sichtbares Licht und andere elektromagnetische Strahlung freigesetzt werden. Die schnelle und genaue Analyse dieser Daten kann dazu beitragen, wertvolle Beobachtungszeit zu sparen und die Chancen zu erhöhen, alle Begleitsignale zu erfassen.

Die LVK-Kollaboration, bestehend aus den großen Detektoren LIGO, Virgo und KAGRA, verwendet derzeit Algorithmen, die auf Näherungen basieren und somit an Genauigkeit einbüßen. DINGO-BNS hingegen verzichtet auf solche Näherungen und kann die Verschmelzung von Neutronensternen vollständig charakterisieren, einschließlich ihrer Masse, Rotation und Position. Dies führt zu einer um 30 Prozent genaueren Bestimmung der Position am Himmel.

Die Entwicklung von DINGO-BNS erforderte verschiedene technische Innovationen, darunter eine Methode zur Datenkompression, die sich den Ereignissen anpasst. Diese Fortschritte zeigen, wie effektiv die Kombination moderner maschineller Lernmethoden mit physikalischem Fachwissen sein kann. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der renommierten Zeitschrift Nature veröffentlicht und könnten einen neuen Standard für die Datenanalyse in der Astronomie setzen.

In Zukunft könnte DINGO-BNS auch dabei helfen, elektromagnetische Signale vor und während der Kollision zweier Neutronensterne zu beobachten. Solche frühen Multi-Messenger-Beobachtungen könnten neue Erkenntnisse über den Verschmelzungsprozess und die anschließende Kilonova liefern, die immer noch nicht vollständig verstanden sind. Die Kombination von maschinellem Lernen und astrophysikalischer Forschung eröffnet somit neue Möglichkeiten für die Erforschung des Universums.

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