Ett internationellt forskarlag har utvecklat en banbrytande metod för att snabbt analysera gravitationsvågor från sammansmältande neutronstjärnor. Deras maskininlärningsalgoritm, kallad DINGO-BNS (Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars), kan karakterisera dessa kosmiska händelser på bara en sekund13.
Revolutionerande hastighet och precision
DINGO-BNS använder ett neuralt nätverk för att:
- Fullständigt karakterisera sammansmältande neutronstjärnor på cirka en sekund, jämfört med en timme för traditionella metoder13
- Bestämma källans position på himlen 30% mer exakt än tidigare metoder3
- Analysera gravitationsvågsdata utan att göra approximationer som kompromissar med noggrannheten3
Betydelse för astronomin
Denna realtidsanalys är avgörande eftersom:
- Neutronstjärnesammanslagningar producerar både gravitationsvågor och elektromagnetisk strålning5
- Snabb lokalisering gör det möjligt för teleskop att riktas mot källan för att observera efterföljande signaler1
- Det möjliggör tidigare observationer av elektromagnetiska signaler, närmare själva sammanslagningen4
Tekniska innovationer
För att uppnå denna prestanda utvecklade forskarna:
- En metod för händelse-adaptiv datakompression1
- Effektiva kompressionstekniker för gravitationsvågsdata och tillståndsekvationer med hjälp av neurala nätverk2
- En teknik kallad ”prior conditioning” som fungerar väl för analys av binära neutronstjärnor6
DINGO-BNS representerar ett betydande framsteg inom gravitationsvågsastronomi och öppnar upp för nya möjligheter inom multimessenger-observationer av dessa fascinerande kosmiska händelser.
Citations:
- https://www.mpg.de/24127646/ai-gravitational-waves-neutronstar-merger
- https://arxiv.org/abs/2412.03454
- https://www.spacedaily.com/reports/Neural_Network_Rapidly_Deciphers_Gravitational_Waves_from_Merging_Neutron_Stars_999.html
- https://gizmodo.com/new-ai-trick-can-pinpoint-gravitational-wave-sources-in-just-one-second-2000571904
- https://phys.org/news/2025-03-neural-network-deciphers-gravitational-merging.html
- https://www.nature.com/articles/s41586-025-08593-z
- https://www.eurekalert.org/news-releases/1075530
- https://www.aei.mpg.de/1222753/neural-network-deciphers-gravitational-waves-from-merging-neutron-stars-in-a-second
- https://www.nature.com/articles/s42005-023-01334-6
- https://indico.cern.ch/event/1482259/
- https://gwosc.org/s/workshop4/poster-session-odw4/SpecGrav_Detection_of_Gravitational_Waves_using_Deep_Learning_Hrithika_Dodia.pdf
- https://www.nature.com/articles/d41586-025-00543-z
- https://arxiv.org/pdf/1904.08693.pdf
- https://arxiv.org/abs/2409.06266
- https://arxiv.org/abs/2107.03607
- https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020PhRvD.102f3015S
- https://arxiv.org/html/2409.06266v1
- https://www.miragenews.com/neural-network-cracks-neutron-star-wave-code-1420919/
- https://arxiv.org/html/2401.07406v1
- https://www.janss.kr/archive/view_article?pid=jass-41-3-149
- https://indico.cern.ch/event/1227162/contributions/5334645/attachments/2622732/4535131/ElenaCuoco-%20Machine%20Learning%20applications%20in%20Gravitational%20Wave%20research.pdf
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.110.063008
- https://arxiv.org/html/2407.09602v2
- https://ieeexplore.ieee.org/document/10593087/
- https://inf.ethz.ch/news-and-events/spotlights/infk-news-channel/2025/03/machine-learning-method-could-revolutionise-multi-messenger-astronomy.html
- https://iphysresearch.github.io/Survey4GWML/
- https://arxiv.org/html/2407.09602v1
- https://www.aei.mpg.de/991117/first-neural-network-sensing-and-control-in-a-gravitational-wave-detector
- https://arxiv.org/abs/2407.09602
- https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/201012/1/DANA%20RU%C3%8DZ%20ABEL_7999646.pdf
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.106.042002
- https://arxiv.org/abs/2407.07820
