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。

In this study (special research staff), foreigners are invited to pay special attention to Marco Meyer, gravity waves in the future, KAGRA waves, international gravity waves, and international gravity waves. The representative of this study is Kanda, KAGRA, KAGRA, Meyer, and research partners. You know, KAGRA, you know, you know, you know, In the Meyer center, the main topic of this project is the gravity wave, which is the main topic of the project. You can use the ROOT (https://root.cern) message KFR message message) for further analysis. The https://www.kfrlib.com/) includes signal processing information. The gravity wave is measured in the form of FrameFormat, HDF5, and ROOT. Please make sure that you do not know what to do and list the information you need to make sure that you do not have any information. You will need to upgrade your TMVA Machine Learning Toolkit by using the following information. I don't know what to do. I don't know. LWTNN. ONNX. Because of the bad results, the results of the ONNX tests were successful, and the results of the LWTNN tests showed that the results were satisfactory. PyTorch Keras, other mechanical science, and TMVA equipment use each other to match each other.

项目成果

CERN(スイス)

欧洲核子研究组织（瑞士）