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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

基本信息

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

项目摘要

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 research (Special Researcher Incentive Fee) is done by Marco, Special Researcher for Foreigners Meyer は、After the day after the gravity wave 検出実験であるKAGRAコラボレーションに participated in the International Gravity Wave Survey のデータにアクセスできるようなった. Representatives of this study include: であるKanda は, 自の detail しいKAGRA, and the international survey network 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 resource について, Meyer's research へ続すべく, research hit ち合わせを行なってきた.また、KAGRA実験についての知见もしてきた. Meyer's center, the subject of this project, and the gravity wave reconstruction of non-パラメトリック gravity wave reconstruction.ここまでに开発が入んだanalytic 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/) contains signal processing and construction. Gravity Wave Detection の生データである FrameFormat form とHDF5 form から, ROOT データツリーform への変 Change プログラムを成した. The このプログラムは parallel オンラインでデータストリーム handles the を実行できる. TMVA Machine Learning Toolkit LWTNN と ONNXバッチサイズが小さい occasion, ONNX ランタイムおよび LWTNN が优れているという results をget ました. PyTorch, Keras, TMVA, and other machine learning tools.