ASPACE-Q
The Astrophysics, Space Exploration and Quantum Computing Group
ASPACE-Q
The Astrophysics, Space Exploration and Quantum Computing Group
Cercetare
Activitatea noastră principală de cercetare din cadrul consorțiului Misiunii Spațiale LISA este legată de dezvoltarea de sisteme cu latență scăzută bazate pe inteligență artificială pentru procesarea și caracterizarea rapidă a semnalelor detectate de LISA.
Acesta poate fi folosit pentru a genera alerte cu latență scăzută pentru alte observatoare spațiale sau Pământului în contextul observațiilor cu mai mulți mesageri.
Această activitate este legată de activitățile din cadrul pachetului de lucru Low-Latency Pipelines (WP4) al Grupului de lucru LISA Science. Laurențiu-Ioan Caramete este și co-PI al acestui WP4.
Alte activități de cercetare ale grupului, atât în cadrul Consorțiului Misiunii Spațiale LISA, cât și pentru viitoarele observatoare de unde gravitaționale, includ:
• Simularea proceselor astrofizice care generează unde gravitaționale pentru a determina cerințele pentru echipamentul de detecție.
• Elaborarea de cataloage ale maselor de găuri negre pentru a estima numărul de evenimente care ar putea fi detectate de misiunea LISA.
• Dezvoltarea sistemelor cu latență scăzută bazate pe învățarea automată pentru LISA și alte observatoare viitoare de unde gravitaționale pe hardware calificat pentru spațiu, cum ar fi GPU-uri și FPGA-uri, pentru a testa avantajele unei posibile analize de date la bord
• Dezvoltarea sistemelor cu latență scăzută bazate pe învățarea automată cuantică pentru LISA și alte observatoare viitoare de unde gravitaționale.
Low-Latency Pipelines for LISA Mission
În prezent, activitatea noastră principală din Sarcina de lucru legată de LISA Mission Consortium este de a dezvolta sisteme cu latență scăzută bazate pe inteligență artificială pentru procesarea și caracterizarea rapidă a semnalelor detectate de LISA. Acest lucru poate fi folosit pentru a genera alerte cu latență scăzută pentru alte observatoare spațiale sau Pământului în contextul observațiilor multi-mesager.
Pentru aceasta, dezvoltăm GWEEP (prescurtare de la „Gravitational Waves Data Analysis Using Deep Learning”). GWEEP este un set de instrumente bazat pe deep learning pentru analiza datelor undelor gravitaționale. Este format dintr-o colecție de rețele neuronale și module de procesare a datelor undelor gravitaționale care lucrează împreună pentru a detecta și caracteriza undele gravitaționale din date asemănătoare LISA.
