TÜBINGEN / POTSDAM / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues neuronales Netz namens DINGO, entwickelt von deutschen Forschern, ermöglicht eine präzise Analyse von Gravitationswellen, die bei der Verschmelzung Schwarzer Löcher entstehen. Diese Innovation könnte die Astrophysik revolutionieren, indem sie die Eigenschaften dieser kosmischen Phänomene mit bisher unerreichter Genauigkeit bestimmt.
Die Verschmelzung von Schwarzen Löchern ist ein spektakuläres Ereignis im Universum, das Gravitationswellen erzeugt, die mit Lichtgeschwindigkeit durch den Raum reisen. Wenn diese Wellen die Erde erreichen, können sie von großen Detektoren wie LIGO in den USA, Virgo in Italien und KAGRA in Japan aufgefangen werden. Diese Signale bieten Wissenschaftlern die Möglichkeit, die Eigenschaften der Schwarzen Löcher zu analysieren, wie Größe, Eigendrehimpuls und Entfernung zur Erde.
Ein Forschungsteam des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme in Tübingen und des Albert-Einstein-Instituts in Potsdam hat ein selbstkontrollierendes Deep-Learning-System entwickelt, das diese Gravitationswellen mit hoher Präzision analysiert. Das System, bekannt als DINGO, wurde darauf trainiert, die Parameter der Gravitationswellen aus den Messdaten zu extrahieren. Es überprüft seine eigenen Vorhersagen, indem es die berechneten Parameter verwendet, um ein Gravitationswellensignal zu simulieren und mit den gemessenen Daten zu vergleichen.
Die Forscher haben DINGO mit Millionen von simulierten Signalen trainiert, um die Interpretation echter Gravitationswellendaten zu verbessern. Ein wesentlicher Vorteil dieses Systems ist seine Fähigkeit, ungewöhnliche Ereignisse zu erkennen, die nicht mit theoretischen Modellen übereinstimmen. Diese Fähigkeit könnte für die schnelle Kennzeichnung von Daten genutzt werden, die einer genaueren Untersuchung bedürfen.
Die Ergebnisse der Forschung wurden im Fachjournal Physical Review Letters veröffentlicht und zeigen, dass DINGO nicht nur mit herkömmlichen, rechenintensiven Algorithmen konkurrieren kann, sondern auch eine höhere Zuverlässigkeit bietet. Diese Innovation könnte weitreichende Auswirkungen auf die Astrophysik haben, indem sie die Analyse von Gravitationswellendaten effizienter und genauer macht. Die Methode könnte auch in anderen wissenschaftlichen Bereichen Anwendung finden, in denen die Überprüfung der Richtigkeit von ‘Black-Box’-Methoden entscheidend ist.
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