Investigadores del Instituto de Aplicaciones de Código Computacional Compartido (IAC3) de la UIB, en colaboración con la Universidad de Glasgow, organizan una competición Kaggle de análisis de datos para buscar ondas gravitacionales contínuas usando inteligencia artificial.
Las ondas gravitacionales continuas son una clase de ondas gravitacionales de larga duración aún por detectar. Se teoriza que podrían ser emitidas por estrellas de neutrones girando a altas velocidades con una pequeña asimetría en su parte exterior. Se espera que su detección sea el próximo gran descubrimiento de la astronomía de ondas gravitacionales. Su detección directa podría proporcionarnos medidas valiosísimas sobre la materia y física extrema de las estrellas de neutrones. Más aún, podría permitirnos acceder a una nueva población de estrellas de neutrones jamás antes observada a causa de la debilidad de su radiación electromagnética.
La comunidad científica ha buscado este tipo de ondas desde hace más de veinte años; no obstante, su detección es complicada a causa de su baja amplitud, la cual es varios órdenes de magnitud más débil que el ruido de los detectores. En particular, el grupo GRAVITY de la UIB, dirigido por Alicia M. Sintes, es el grupo líder en España en este campo específico. Investigadores de este grupo han liderado diversas búsquedas de ondas gravitacionales a ciegas, obteniendo resultados cruciales para la detección de estas señales.
La sensibilidad de estas búsquedas, no obstante, se encuentra limitada por los recursos computacionales disponibles: la mayoría de herramientas utilizadas operan a una sensibilidad muy por debajo del máximo teórico, ya que de otro modo sería imposible ejecutar estas búsquedas en un tiempo aceptable dados los recursos computacionales de que se disponen actualmente.
Actualmente, la colaboración LIGO-Virgo-KAGRA está mejorando los detectores, los cuales son inteferómetros en forma de L de una longitud de varios kilómetros a fin de mejorar su sensibilidad de cara al cuarto periodo de observación O4, el cual se planea que empiece en primavera de 2023. En paralelo, es necesario seguir mejorando los métodos de análisis de datos para hacerlos computacionalmente eficientes, mejorar su sensibilidad y mantener su estado de mejora a la par con los nuevos avances instrumentales.
Los últimos avances en inteligencia artificial sugieren que es posible desarrollar una nueva clase de herramientas basadas en aprendizaje automático que permitirían aumentar la sensibilidad de este tipo de búsquedas manteniendo un coste computacional aceptable. Con este fin, Rodrigo Tenorio, miembro del IAC3, en colaboración con Michael J. Williams y Chris Messenger, miembros del Instituto de Investigación Gravitacional (IGR, por sus siglas en inglés) de la Universidad de Glasgow, en el marco de la COST Action G2Net (colaboración europea multidisciplinar uniendo aprendizaje automático, ondas gravitacionales y geofísica), han desarrollado una competición Kaggle para la detección de ondas gravitacionales continuas.
https://www.kaggle.com/competitions/g2net-detecting-continuous-gravitational-waves
