Maschinelles Lernen revolutioniert die Analyse von Gravitationswellen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Beobachtung der Verschmelzung von Neutronensternen bietet der Astronomie eine einzigartige Gelegenheit, die Schwerkraft und Materie unter Extrembedingungen zu untersuchen. Doch die Analyse der dabei entstehenden Gravitationswellen stellt eine erhebliche Herausforderung dar.

Die Verschmelzung von Neutronensternen ist ein faszinierendes Phänomen, das Astronomen weltweit in seinen Bann zieht. Diese Ereignisse, die Millionen von Lichtjahren von der Erde entfernt stattfinden, erzeugen Gravitationswellen, die wertvolle Informationen über die physikalischen Bedingungen im Universum liefern. Die Herausforderung besteht jedoch darin, diese Signale schnell und präzise zu analysieren, um die Quelle zu lokalisieren und weitere Beobachtungen zu ermöglichen.

Ein internationales Forschungsteam hat nun einen bedeutenden Fortschritt erzielt, indem es maschinelles Lernen zur Analyse von Gravitationswellen einsetzt. Der entwickelte Algorithmus, bekannt als DINGO-BNS, nutzt ein neuronales Netz, um die komplexen Daten von verschmelzenden Neutronensternen in Sekundenschnelle zu interpretieren. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, die bis zu einer Stunde benötigen, stellt dies einen erheblichen Zeitgewinn dar.

Die Echtzeit-Analyse der Gravitationswellen ist entscheidend, um Teleskope schnell auf die Quelle auszurichten und die damit verbundenen elektromagnetischen Signale zu beobachten. Diese Signale, wie das sichtbare Licht einer Kilonova-Explosion, liefern zusätzliche Informationen über die Verschmelzungsprozesse. Maximilian Dax, Doktorand am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, betont die Bedeutung einer schnellen und genauen Datenanalyse, um die kostbare Beobachtungszeit der Teleskope optimal zu nutzen.

Die herkömmlichen Algorithmen der LVK-Kollaboration verwenden Näherungen, die die Genauigkeit beeinträchtigen können. DINGO-BNS hingegen verzichtet auf solche Näherungen und ermöglicht eine präzisere Bestimmung der Position am Himmel. Jonathan Gair, Gruppenleiter am Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik, hebt hervor, dass die neue Methode die Schwächen der bisherigen Ansätze behebt und die Position um 30 Prozent genauer bestimmen kann.

Die Entwicklung von DINGO-BNS erforderte verschiedene technische Innovationen, darunter eine Methode zur Datenkompression, die sich den Ereignissen anpasst. Stephen Green von der Universität Nottingham erklärt, dass diese Innovationen notwendig waren, um die anspruchsvolle Analyse der Gravitationswellen von Doppelneutronensternen zu bewältigen. Bernhard Schölkopf, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, betont die Effektivität der Kombination moderner maschineller Lernmethoden mit physikalischem Fachwissen.

Die Ergebnisse dieser Forschung könnten eines Tages dazu beitragen, 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 noch nicht vollständig verstanden sind. Alessandra Buonanno, Direktorin am Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik, sieht in diesen Beobachtungen das Potenzial, das Verständnis dieser kosmischen Ereignisse maßgeblich zu erweitern.

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