Study of non-parametric reconstruction algorithms of gravitational wave for real-time detection

实时探测引力波非参数重构算法研究

• 批准号: 22KF0329
• 负责人: 神田 展行
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Osaka Metropolitan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KF0329/
• 关键词: 重力波観測; 機械学習; データ解析

本研究（特別研究員奨励費）に採択された外国人特別研究員であるMarco Meyerは、来日後に重力波検出実験であるKAGRAコラボレーションに参加し、国際重力波観測のデータにアクセスできるようになった。本研究代表者である神田は、自身の詳しいKAGRAと国際観測網のデータへのアクセス、およびKAGRAにおけるデータフローや計算機資源について、Meyerの研究へ接続すべく、研究打ち合わせを行なってきた。また、KAGRA実験についての知見も共有してきた。Meyerを中心に、観測データを扱って本課題の主題である、非パラメトリック重力波再構成アルゴリズムの開発を進めた。ここまでに開発が進んだ解析パイプラインでは、C++を用いてROOT (https://root.cern) と KFRライブラリ(https://www.kfrlib.com/)を含む信号処理を構築した。重力波観測の生データである FrameFormat形式とHDF5形式から、ROOTデータツリー形式への変換プログラムを作成した。このプログラムは並列オンラインでデータストリーム処理を実行できる。さらに TMVA Machine Learning Toolkit を用いたニューラルネットワーク開発を進めた。さまざまなバックエンド (LWTNN と ONNX) でベンチマークを行い比較した。バッチサイズが小さい場合、ONNX ランタイムおよび LWTNN が優れているという結果を得ました。また、他の機械学習ライブラリである PyTorch と Keras も、 TMVA と相互運用している。

This study (special researcher incentive fees) に mining 択 さ れ た special foreigner researcher で あ る Marco Meyer は 検 に gravity wave in the future, to come up with a be 験 で あ る KAGRA コ ラ ボ レ ー シ ョ ン に し and international gravity wave 観 の デ ー タ に ア ク セ ス で き る よ う に な っ た. This study represent で あ る kanda は, own の detailed し い KAGRA と 観 international survey of の デ ー タ へ の ア ク セ ス, お よ び KAGRA に お け る デ ー タ フ ロ ー や computer resources に つ い て, Meyer の research へ meet 続 す べ く, study play ち わ せ を line な っ て き た. Youdaoplaceholder0, KAGRA experience に また て て て て and <s:1> knowledge に have a total of て て た た. Meyer に を center, 観 デ ー タ を Cha っ て this topic の theme で あ る, non パ ラ メ ト リ ッ ク gravity waves form again ア ル ゴ リ ズ ム の open 発 を into め た. Open こ こ ま で に 発 が into ん だ parsing パ イ プ ラ イ ン で は, c + + を い て ROOT (https://root.cern) と KFR ラ イ ブ ラ リ (https://www.kfrlib.com/) contains を む signal 処 reason を し た. Gravity wave 観 の raw デ ー タ で あ る FrameFormat form と HDF5 form か ら, ROOT デ ー タ ツ リ ー form へ の variations in プ ロ グ ラ ム を made し た. <s:1> プログラム プログラム concurrently handle <s:1> ラ ラ ラ でデ タストリ タストリ ム ム を practice で る る る. さ ら に TMVA Machine Learning Toolkit を with い た ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク open 発 を into め た. Youdaoplaceholder0, エ, エ, ド (LWTNN と, ONNX) でベ, チ, チ, チ, を, を line さまざまなバッ comparison た. Small バ ッ チ サ イ ズ が さ い occasions, ONNX ラ ン タ イ ム お よ び LWTNN が optimal れ て い る と い う results ま を し た. ま た, he studied の mechanical ラ イ ブ ラ リ で あ る PyTorch と Keras も, TMVA と mutual use し て い る.

项目成果

CERN(スイス)

欧洲核子研究组织（瑞士）