Deep learning anomaly detector for numerical relativistic waveforms - Pereira, Tibério Azevedo (2023)
A Astronomia de Ondas Gravitacionais é uma área emergente que vem revelando informações escondidas da Astrofísica e Cosmologia. O volume crescente de dados observacionais e de simulações da Relatividade Numérica promoveu diversas análises e modelagens de ondas gravitacionais de binários compactos. Em meio às abordagens, o Aprendizado de Máquina se tornou um grande suporte para impulsionar as pesquisas. Neste projeto, desenvolvemos um modelo de Aprendizado Profundo do tipo U-Net que detecta possíveis formas de ondas anômalas em um catálogo de Relatividade Numérica. Utilizamos simulações de binários de buracos negros com variadas razões de massas e spins. Neste conjunto de dados de formas de ondas de modos dominantes e modos altos, categorizamos sete tipos de anomalias diferentes durante os estágios de coalescência.