La IA y los problemas difíciles del mundo · Física · arXiv · 2026-10-22
Búsqueda de ondas gravitacionales de coalescencias de binarias compactas mediante aprendizaje profundo
Título original: Deep Learning Search for Gravitational Waves from Compact Binary Coalescence
El filtrado adaptado sigue siendo central en las búsquedas de ondas gravitacionales de coalescencias de binarias compactas, pero su coste computacional aumentará sustancialmente con los volúmenes de datos y la cobertura del espacio de parámetros que necesitarán los interferómetros de próxima generación como el Einstein Telescope. Los autores investigan un enfoque híbrido que combina conceptos de filtrado adaptado con redes neuronales convolucionales, lo que permite búsquedas de señales eficientes sin la habitual prueba de rechazo χ². En datos simulados donde los glitches afectan a los datos o las señales contienen física ausente del banco de plantillas—excentricidad, precesión y modos de orden superior—el método logra una eficiencia de detección comparable o superior a la de una búsqueda estándar de filtrado adaptado con una canalización más eficiente en recursos, aunque muestra cierta pérdida de capacidad de detección en las búsquedas estándar de BNS/BBH en ruido gaussiano puro.