1 week ago
14
Tim ilmuwan internasional mengembangkan DINGO-BNS, sebuah algoritma yang mampu menganalisis gelombang gravitasi dari penggabungan bintang neutron.(MPI for Intelligent Systems / A. Posada)
BINTANG neutron adalah sisa-sisa bintang yang eksotis dan sangat kompak. Hanya lubang hitam yang memiliki kepadatan massa yang lebih tinggi. Sementara lubang hitam yang bertabrakan satu sama lain hanya dapat dideteksi oleh gelombang gravitasi yang dipancarkan, penggabungan bintang neutron secara singkat memancarkan kilatan cahaya melintasi spektrum elektromagnetik tak lama setelah sinyal gelombang gravitasi.
Kilonova seperti itu terjadi jutaan tahun cahaya dari Bumi. Tujuannya menemukan mereka sebelum teleskop dapat melihat sinyal gelombang gravitasi, mereka harus ditemukan secepat mungkin dalam aliran data instrumen yang sesuai. Ini adalah tantangan besar untuk metode analisis data tradisional.
Sinyal-sinyal ini sesuai dengan menit data dari detektor saat ini dan berpotensi berjam-jam hingga berhari-hari data dari observatorium masa depan. Menganalisis kumpulan data besar seperti itu secara komputasional mahal dan memakan waktu.
Sebuah tim ilmuwan internasional mengembangkan algoritma pembelajaran mesin, yang disebut Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars (DINGO-BNS) yang menghemat waktu berharga dalam menafsirkan gelombang gravitasi yang dipancarkan penggabungan bintang neutron biner.
Mereka melatih jaringan saraf untuk sepenuhnya mengkarakterisasi sistem penggabungan bintang neutron dalam waktu sekitar satu detik, dibandingkan dengan sekitar satu jam untuk metode tradisional tercepat. Hasil mereka dipublikasikan hari ini di Nature dalam makalah "Inferensi waktu nyata untuk penggabungan bintang neutron biner menggunakan pembelajaran mesin.”
Penggabungan bintang neutron memancarkan cahaya tampak (dalam ledakan kilonova berikutnya) dan radiasi elektromagnetik lainnya selain gelombang gravitasi.
"Analisis data gelombang gravitasi yang cepat dan akurat sangat penting untuk melokalisasi teleskop sumber dan titik ke arah yang benar secepat mungkin untuk mengamati semua sinyal yang menyertainya," kata Maximilian Dax, seorang mahasiswa PhD di departemen Inferensi Empiris di Institut Max Planck untuk Sistem Cerdas (MPI-IS) dan penulis pertama makalah tersebut.
Metode real-time dapat menetapkan standar baru untuk analisis data penggabungan bintang neutron, memberi komunitas astronomi yang lebih luas lebih banyak waktu untuk mengarahkan teleskop mereka ke bintang neutron yang bergabung segera setelah detektor besar kolaborasi LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) mengidentifikasi mereka.
“Goritma analisis cepat saat ini yang digunakan oleh LVK membuat perkiraan yang mengorbankan akurasi. Studi baru kami membahas kekurangan ini,” kata Jonathan Gair, pemimpin kelompok di departemen Relativitas Astrofisika dan Kosmologis di Institut Max Planck untuk Fisika Gravitasi di Taman Sains Potsdam.
Memang, kerangka pembelajaran mesin sepenuhnya mencirikan penggabungan bintang neutron (misalnya, massa, putaran, dan lokasinya) hanya dalam satu detik tanpa membuat perkiraan seperti itu. Hal ini memungkinkan, antara lain, untuk dengan cepat menentukan posisi langit 30% lebih tepat. Karena bekerja dengan sangat cepat dan akurat, jaringan saraf dapat memberikan informasi penting untuk pengamatan bersama detektor gelombang gravitasi dan teleskop lainnya. Ini dapat membantu untuk mencari cahaya dan sinyal elektromagnetik lainnya yang dihasilkan oleh penggabungan dan untuk memanfaatkan waktu pengamatan teleskop yang mahal sebaik mungkin.
“Analisis gelombang gravitasi sangat menantang untuk bintang neutron biner. Jadi untuk DINGO-BNS, kami harus mengembangkan berbagai inovasi teknis. Ini termasuk misalnya metode untuk kompresi data adaptif peristiwa,” kata Stephen Green, UKRI Future Leaders Fellow di Universitas Nottingham. Bernhard Schölkopf, direktur departemen Inferensi Empiris di MPI-IS.
“DINGO-BNS suatu hari dapat membantu mengamati sinyal elektromagnetik sebelum dan pada saat tabrakan dua bintang neutron. Pengamatan multi-messenger awal seperti itu dapat memberikan wawasan baru tentang proses penggabungan dan kilonova berikutnya, yang masih misterius," kata Alessandra Buonanno, direktur departemen Relativitas Astrofisika dan Kosmologis di Institut Max Planck untuk Fisika Gravitasi. (Max Planck Gesellschaft/Z-2)
