Наука 18 октября 2026, 04:53 МСК

Нейросеть EasyResNet нашла гравитационные волны в симуляциях и лучше справилась с помехами

Учёные испытали нейросеть EasyResNet для поиска гравитационных волн: в симуляциях она сравнялась с классической согласованной фильтрацией, а при некоторых помехах превзошла её.

Метод не заменяет согласованную фильтрацию, а дополняет её: данные сначала превращают в карты отношения сигнал/шум во времени, которые затем анализирует нейросеть. Она учится отличать сигналы от шума и глитчей, поэтому ей не требуется стандартный критерий χ² для отсева ложных срабатываний.

В четырёх сериях симуляций преимущество проявилось, когда реальные сигналы отличались от заранее рассчитанных шаблонов (например, из-за эксцентричных орбит, прецессии или высших мод) либо когда в данных были глитчи. Обработка одной карты занимала около 3 миллисекунд на обычном CPU без специальной оптимизации.

Пока это лишь проверка концепции. Дальше метод планируют испытать на производственных конвейерах коллаборации LIGO–Virgo–KAGRA и сравнить чувствительность и вычислительные затраты с существующими подходами. Утверждать, что нейросеть сможет полностью заменить классические системы поиска, пока нельзя. Значение работы связано с ростом объёмов данных и будущими детекторами вроде Einstein Telescope.

• Обработка одной карты — около 3 мс на CPU
• Проведено 4 серии симуляций
• Следующий этап — проверка в конвейерах LIGO–Virgo–KAGRA