.Scientists improve gravitational wave identification with machine learning
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Starship version space science
.Scientists improve gravitational wave identification with machine learning
과학자들은 머신 러닝을 통해 중력파 식별을 개선합니다
술가의 작품. 출처: NOIRLab. https://noirlab.edu/public/images/GravitationalWaves/.
Physical Review Letters 에 게재된 연구 에서는 개별 매개변수에 기반하여 결정을 내리는 대신 전체 사후 분포를 살펴보는 방식으로 이진 시스템에서 정보를 추출하는 새로운 접근 방식을 설명합니다. 중력파는 2015년에 감지된 이래로 초기 우주, 일반 상대성 이론의 한계, 밀집 이중성계 와 같은 우주적 사건을 연구하는 천문학자들에게 필수적인 도구가 되었습니다 . 이진계는 중성자별이나 블랙홀처럼 두 개의 거대한 천체가 서로를 향해 나선형으로 움직이는 구조입니다.
두 천체가 합쳐지면서 시공간에 파동, 즉 중력파가 발생하는데, 이를 통해 두 천체에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 발표된 연구에서 연구진이 다루고 있는 문제는 이진법에서 두 물체의 명칭과 관련이 있습니다. 관례에 따르면, 더 무거운 물체는 "1"로, 다른 물체는 "2"로 표기됩니다. 하지만 이 체계는 두 물체의 질량이 오차 범위 내에서 유사한 경우 혼란스러워진다는 문제가 있습니다. 이전 접근 방식에서는 스핀 크기와 같은 다른 속성을 사용하는 것을 제안했지만, 객체의 스핀이 비슷한 경우 여전히 문제가 발생합니다. 연구진은 단일 매개변수에 대한 의존성을 제거하여 더욱 전체론적인 접근법을 사용할 것을 제안합니다.
Phys.org는 이탈리아 밀라노-비코카 대학교의 제1저자 다비데 게로사 박사와 인터뷰를 가졌는데, 그는 블랙홀을 이해하는 것이 오랫동안 자신의 목표였다고 언급했습니다. 이 연구는 지금까지 모든 중력파 분석의 근간이 되어 온 오랜 가정에 도전합니다. 수십 년 동안 의문의 여지가 없었던 가정이죠. 표준적인 접근 방식이 과연 최선의 선택일까요? 더 근본적으로, 최적의 라벨을 정의한다는 것은 과연 무엇을 의미할까요? 머신러닝은 강력하고 데이터 기반의 솔루션을 제공합니다.
연구팀에는 그의 학생 두 명인 비올라 드 렌치스와 페데리카 테토니, 그의 연구 그룹의 박사후 연구원인 콘스탄티노 파실리오, 전 학생이자 현재 MIT에 있는 매튜 몰드, 그리고 버밍엄 대학의 오랜 협력자인 알베르토 베키오가 포함되었습니다. 전체 그림 연구진은 이 문제를 머신러닝 의 제약 클러스터링 문제로 정의하여 다른 방식으로 접근했습니다 . 이는 특정 조건에 제약을 받는 동시에 데이터에서 패턴을 식별하는 준지도 학습 알고리즘의 한 형태입니다. 이 경우, 연구자들이 부과한 제약은 동일한 중력파 사건으로 발생한 두 물체는 서로 다른 범주에 속해야 한다는 것입니다. 이 방법의 핵심은 질량과 같은 특정 매개변수에 의존하거나 미리 결정하여 차별화 요인으로 삼지 않는 것입니다. 대신, 데이터 자체를 통해 물체를 차별화하는 가장 적절한 방법을 찾아내는 것입니다.
"중력파 데이터를 살펴볼 때 라벨링 전략은 의도적인 선택이라는 점을 깨닫는 것이 핵심입니다. 이는 모든 후속 응용 분야에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있으므로 더욱 면밀히 검토해야 할 개념적 문제입니다."라고 Gerosa 박사는 설명했습니다. 더 높은 정밀도, 더 큰 신뢰도 연구진은 LIGO, Virgo, KAGRA 검출기에서 얻은 합성 및 실제 중력파 데이터에 머신 러닝 모델을 적용했습니다. 그들은 블랙홀 의 스핀 측정 정확도가 최대 50%까지 상당히 향상되었고, 데이터의 이중 모드 분포가 사라지는 경향이 있음을 발견했습니다. 이제 과학자들은 블랙홀 시스템 내의 천체가 블랙홀인지 중성자별인지 더욱 확실하게 구분할 수 있게 되었습니다.
"이 논문은 개별 스핀 측정이 최대 50%까지 향상될 수 있음을 보여줍니다. 이는 매우 중요한 성과입니다. 이러한 추가적인 정확도를 위해서는 새로운 장비가 필요하지만, 저희는 데이터 분석을 통해 이를 달성할 수 있음을 보여주고 있습니다."라고 Gerosa 박사는 말했습니다. 블랙홀 스핀과 같은 매개변수를 더욱 정밀하게 측정하는 것은 블랙홀의 형성 과정을 이해하는 데 필수적입니다. 이 방법론은 역사적으로 까다로웠던 블랙홀 스핀 측정에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.
연구진은https://phys.org/news/2025-04-scientists-gravitational-identification-machine.html LIGO와 Virgo에서 수집한 중력파 데이터의 사후 표본 중 약 10%가 다른 라벨을 사용하면 더 잘 표현될 수 있음을 발견했습니다. 이 수치는 작아 보일 수 있지만, 사건 해석의 차이는 상당합니다. 예를 들어, 연구자들은 중력파 사건(GW191103_012549)의 경우, 기존 접근 방식을 사용하면 시스템 내의 블랙홀 하나가 궤도 운동 방향과 반대로 회전할 확률이 13%라는 것을 발견했습니다.
하지만 그들의 새로운 방법은 그 확률을 0.1%로 낮추었고, 이는 블랙홀이 궤도와 같은 방향으로 회전할 가능성이 거의 있다는 것을 의미합니다. 게로사 박사는 LISA(레이저 간섭계 우주 안테나)와 아인슈타인 망원경과 같은 다가올 관측소에 대해 논의하며 "저희의 분석은 현재와 미래의 모든 중력파 측정에 영향을 미칩니다."라고 지적했습니다. 이 연구는 데이터 분석 의 기본 가정을 재검토하는 것만으로도 새로운 정보를 요구하지 않고도 의미 있는 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여주는 전형적인 사례입니다 .
추가 정보: Davide Gerosa 외, Which Is Which? 중력파 이진법에서 두 개의 밀집 천체 식별, Physical Review Letters (2025). DOI: 10.1103/PhysRevLett.134.121402 . arXiv : DOI: 10.48550/arxiv.2409.07519 저널 정보: Physical Review Letters , arXiv
https://phys.org/news/2025-04-scientists-gravitational-identification-machine.html
메모 2404240351_소스1.분석중【】
_【1,1-1】나의 가설이 직감으로 예상한 것이 맞다면 보기1. oms4, 보기1-1.sms.vixx.ain 이 중성자 별과 블랙홀이 중력파 magicsum_wave를 나타내는 이진계이다.
중력파 관측만으로 중성자 별과 블랙홀의 나선 이동(충돌?) 구분하기 어렵다. 이때 인공지능이 필요하다? 어허.
회전체의 직사각형 구조인 susqer.vixxer.bar.neutron_star는 나선형으로 이동한다? rivery.vix.bar.black_hole 역시도 같은 패턴일듯하다. 이들 두개의 srbar.str(*)는 상호작용하고 변환된다.
2-1.동일한 중력파 사건으로 발생한 [두 물체는 서로 다른 범주에 속해야 한다]는 것이다.
3-1.이제 과학자들은 블랙홀 시스템 내의 천체가 블랙홀인지 중성자별인지 더욱 확실하게 구분할 수 있게 되었다.
보기1. sms.oms.vix.ain
sample 1.vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd|0000e0_
000ac0|f00bde
0c0fab|000e0d
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f000e0|b0dac0
d0f000|cae0b0
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0deb00|ac000f
ced0ba|00f000
a0b00e|0dc0f0_vixx.b1.susqer
0ace00|df000b-
0f00d0|e0bc0a-vix.a'6.rivery
보기1-1.
01000000-vix1.black_hole
00000001_vixx5.neutron_star
00010000-
00000100_
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