A mély tanulás segítségével valós időben fedezhetik fel a gravitációs hullámokat

Az Illinois Egyetem Szuperszámítógép Alkalmazások Nemzeti Intézetének kutatói létrehoztak egy GPU-val gyorsított mély tanulási algoritmust, mellyel sokkal gyorsabban észlelhetőek és vizsgálhatóak a gravitációs hullámok. Ezzel az új megközelítéssel a csillagászok minimális számítógépes erőforrásokkal is képesek lehetnek a gravitációs hullámok tanulmányozására, ezzel lényegesen lecsökkentve a felfedezésük idejét.

A mély tanulási algoritmusok, a fekete lyukak egyesülésének numerikus relativitási szimulációinak és a LIGO Nyílt Tudományos Központ adatainak egyesítésével egy új módszert hoztak létre a kutatók. A Deep Filtering nevet kapó eljárással kevesebb hibát és alacsonyabb érzékenységet értek el mint a most használatban lévő gravitációs hullámokat észlelő algoritmusok. Az új módszernek a korábbiaknál lényegesen kevesebb erőforrásra van szüksége.

A módszerrel lehetővé válik a gravitációs hullámok adatainak valós idejű vizsgálata a LIGO nyers adataiból. Így csökken a valószínűsége annak, hogy a gravitációs hullámok észrevétlenek maradnak. A kutatók ezen felül a módszert kiterjesztették a gravitációs hullámok elektromágneses társának azonosítására is.

A kutatásban jelentős szerepe volt a Blue Waters szuperszámítógépnek és az NVIDIA Tesla P100 és DGX-1 GPU-inak, amik lényegesen felgyorsították az algoritmus neurális hálójának képzését – melynek mély tanulási alapjait a Wolfram programozási nyelven írták.

Forrás: sciencedirect.com

Szerkesztő: arsratio

Oszd meg

Hozzászólás küldése

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöljük.

Ez a weboldal az Akismet szolgáltatását használja a spam kiszűrésére. Tudjunk meg többet arról, hogyan dolgozzák fel a hozzászólásunk adatait..