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深度学习是实时引力波发现的先驱

通过空间的日常
2018年1月29日
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伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心(NCSA)的研究人员开发了一种使用图形处理单元——加速深度学习来检测和刻画引力波的方法。

研究人员使用深度学习算法、黑洞合并的数值相对论模拟和来自LIGO开放科学中心的数据来产生深度滤波，这是一种端到端时间序列信号处理方法。

与传统的引力波检测算法相比，深度滤波具有相似的灵敏度和更低的错误率，并且具有更高的计算效率和对噪声异常的抵御能力。该方法能够比实时更快地处理LIGO原始数据中的引力波，这要归功于NCSA的蓝水超级计算机。

此外，研究人员创建了一个演示来可视化深度滤波的架构，并获得了在探测和描述真实引力波事件期间其神经元活动的见解。

他们的研究在去年11月于丹佛举行的超级计算2017 (SC17)大会上获得了ACM学生研究竞赛的第一名。

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