AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-22
コンパクト連星合体からの重力波の深層学習探索
原題: Deep Learning Search for Gravitational Waves from Compact Binary Coalescence
コンパクト連星合体の重力波探索ではマッチドフィルタリングが中心的な手法であり続けているが、アインシュタインテレスコープのような次世代干渉計で求められるデータ量とパラメータ空間の広さにより、その計算コストは大幅に増大する。そこでマッチドフィルタの概念と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッド手法を検討し、通常のχ²棄却検定に頼らずに効率的な信号探索を実現した。ガウスノイズ中の注入信号、グリッチ、テンプレートバンクに表れていない物理（離心率・歳差・高次モード）を含むシミュレーションデータでは、標準的なマッチドフィルタ探索と同等以上の検出効率をより計算資源効率の良いパイプラインで達成した一方、純粋なガウスノイズ中の標準的なBNS/BBH探索では検出能力の一部低下も明らかになった。