Введение

Хотите стать частью новаторского открытия в астрофизике и астрономии? Вы ищете возможность внести свой вклад в передовые исследования и отточить свои навыки работы с данными? Если вы ответили «да» на оба вопроса, то конкурс G2Net Detecting Continuous Gravitational Waves Kaggle для вас!
Наша цель в этом конкурсе — разработать модель, которая может точно обнаруживать и классифицировать длительные сигналы гравитационных волн с помощью быстро вращающиеся нейтронные звезды в зашумленных данных. Таким образом, мы можем повысить чувствительность ученых к этим сигналам, что может привести к новым открытиям в этой области. Это даст нам возможность помочь нам в достижении этой цели и внести значительный вклад в области астрофизики и астрономии.

В этой статье мы рассмотрим постановку задачи, набор данных и наш подход к разработке простой базовой модели для этого соревнования. Здесь я предоставлю пошаговые инструкции и рекомендации по базовому мыслительному процессу, что позволит вам следовать за ним и, возможно, разработать собственную модель.
Итак, вы готовы внести свой вклад в новаторские открытия в астрофизике и астрономии?

Контекст

Непрерывные гравитационные волны — это рябь в ткани пространства-времени, вызванная движением массивных небесных объектов, таких как черные дыры и нейтронные звезды. Эти волны были предметом обширных исследований в области астрофизики, и их обнаружение имеет решающее значение для лучшего понимания Вселенной. Обнаружение гравитационных волн ознаменовало значительный прорыв в астрофизике и астрономии. С тех пор ученые обнаружили гравитационные волны от слияния черных дыр и нейтронных звезд, но второй класс гравитационных волн, непрерывные гравитационные волны, остается незамеченным. Непрерывные гравитационные волны — это слабые, но продолжительные сигналы, излучаемые быстро вращающимися нейтронными звездами. Их обнаружение может позволить ученым узнать больше о структуре самых экстремальных звезд в нашей Вселенной.

Конкурс G2Net Detecting Continuous Gravitational Waves Kaggle направлен на разработку модели, достаточно чувствительной для обнаружения этих слабых сигналов в зашумленных данных. В этом конкурсе мы стремимся создать модель, которая сможет различать зашумленные данные и слабые, но постоянные сигналы, излучаемые быстро вращающимися нейтронными звездами. Задача состоит в том, чтобы обнаружить наличие сигнала в данных, учитывая обучающий набор, содержащий частотно-временные данные двух гравитационно-волновых интерферометров (LIGO Hanford и LIGO Livingston), каждый образец данных с реальным или смоделированным шумом и, возможно, непрерывный смоделированный гравитационно-волновой сигнал (CW).

Чтобы решить проблему обнаружения непрерывных гравитационных волн, конкурс G2Net Kaggle предоставляет участникам доступ к уникальному набору данных смоделированных сигналов гравитационных волн. Этот набор данных был специально разработан для имитации шума и свойств сигнала, ожидаемых при реальных наблюдениях за гравитационными волнами. Чтобы повысить точность своих моделей, участники также могут использовать методы увеличения данных, такие как переворачивание и сдвиг обучающих данных для создания новых выборок. Конкурс направлен на создание модели, которая может идентифицировать непрерывные гравитационные волны в зашумленных данных и внести вклад в продолжающиеся поиски понимания Вселенной.

ЭДА

Исследовательский анализ данных (EDA) является важным шагом в понимании набора данных G2Net. Первый шаг — построить график распределения меток, чтобы понять соотношение данных с смоделированным непрерывным сигналом гравитационной волны и без него.

Файл «target labels.csv» содержит целевые метки, которые равны 0, если в данных нет гравитационных волн, или 1, если они есть. (Обратите внимание на наличие нескольких файлов с суффиксом -1. Статус этих файлов в настоящее время физикам неизвестен.)

H1 EDA включает в себя изучение частотно-временных данных из LIGO Hanford, тогда как L1 EDA включает в себя изучение данных из LIGO Livingston.

Спектрограммы и преобразование Фурье можно использовать для понимания данных. Спектрограмма — это визуальное представление частотного содержания сигнала во времени. Его получают путем разделения сигнала на перекрывающиеся кадры, вычисления преобразования Фурье каждого кадра и построения графика величины результирующего спектра как функции времени. Это позволяет нам увидеть, как частотный состав сигнала изменяется с течением времени.

Преобразование Фурье — это математический инструмент, который разлагает сигнал на его частотные составляющие. Он преобразует сигнал из временной области в частотную, что позволяет нам анализировать сигнал с точки зрения составляющих его частот. Преобразование Фурье сигнала x(t) определяется как:

где F(k) — представление f(x) в частотной области на частоте k, а e^(-2πikx) — комплексная экспонента на частоте k и времени x.

Кроме того, TimeStamp и частотный анализ могут предоставить больше информации о вариациях, присутствующих в данных. Анализ временных меток можно использовать для изучения того, как сигнал изменяется во времени, а частотный анализ можно использовать для изучения того, как частотное содержание сигнала изменяется во времени. Этот анализ может помочь определить определенные закономерности или особенности в данных, которые могут быть важны для обнаружения гравитационных волн. Понимание этих закономерностей может помочь в разработке эффективных методов обработки сигналов и моделей машинного обучения для обнаружения непрерывных гравитационных волн.

Описание набора данных

Набор данных для этого соревнования включает в себя частотно-временные данные двух интерферометров гравитационных волн (LIGO Hanford и LIGO Livingston). Каждая выборка данных содержит реальный или смоделированный шум и смоделированный непрерывный сигнал гравитационной волны. Каждый образец имеет краткосрочные преобразования Фурье и метки времени GPS для каждого интерферометра, которые не всегда непрерывны во времени. Смоделированные сигналы имеют восемь рандомизированных параметров и характеризуются местоположением, ориентацией, частотой и вращением гипотетического астрофизического источника. Типичные амплитуды результирующих сигналов ниже шумов детектора. Данные также включают метки времени и данные о частоте для каждого образца.

Увеличение данных

Увеличение данных — это мощный инструмент для увеличения размера небольшого набора данных, поскольку он позволяет нам создавать новые варианты одних и тех же данных путем поворота, отражения и смещения входных изображений. Используя увеличение данных, мы можем более эффективно обучать нашу модель, предоставляя ей больше обучающих примеров, что приводит к лучшему обобщению и повышению точности. Однако важно убедиться, что любое изменение изображения не нарушает физические принципы, лежащие в основе входных данных.

Здесь мы обсудим два распространенных метода увеличения данных, которые мы можем применить к нашим изображениям SFT.

1. Горизонтальное отражение:

Одним из простых способов является отражение изображений SFT по горизонтали. Интуиция, лежащая в основе этого метода, заключается в том, что отражение изображения по горизонтали не меняет основную физику сигнала, но добавляет больше разнообразия в наши обучающие данные.

2. Вертикальное смещение:

Еще один полезный метод — сдвиг изображений SFT по вертикали на определенное количество пикселей. Интуиция, стоящая за этим методом, заключается в том, что местоположение сигнала на изображении не должно влиять на прогноз нашей модели.

В контексте SFT мы можем использовать горизонтальное и вертикальное отражение для создания новых изображений, которые имеют те же функции, что и оригинал, но перевернуты. Этот метод может помочь модели изучить функции под разными углами и улучшить ее производительность. Кроме того, мы можем сместить изображения по вертикали на определенное количество единиц, чтобы создать новый набор изображений с теми же характеристиками, но немного отличающимися друг от друга. Этот метод может помочь модели научиться обнаруживать гравитационные волны, даже когда они смещены, тем самым повышая точность модели.

Базовая модель

В этом разделе я хочу поделиться некоторыми соображениями относительно базовой модели, использованной для решения задачи G2Net. Модель построена с использованием TensorFlow и использует сверточную нейронную сеть (CNN) для обнаружения сигналов гравитационных волн на изображениях SFT. Данные обучения загружаются из каталога, содержащего изображения SFT в формате HDF5.

Перед подачей изображений в модель мы предварительно обрабатываем их, применяя различные преобразования, такие как изменение формы, нормализация и увеличение. Модель CNN использует EfficientNet B3 в качестве базовой модели с весами «imagenet» для предварительной подготовки. Было показано, что EfficientNet B3 хорошо справляется с задачами классификации изображений и обеспечивает хорошую отправную точку для решения задачи G2Net.

Размер входного изображения (360, 360) с двумя каналами, а выходная форма изображения (360, 360, 2). К последнему слою модели добавляем слой отсева со скоростью 0,2. Размер перетасовки для набора данных установлен на 128, а размер пакета для обучения — на 16, а размер тестового пакета — на 64. Модель обучается на 200 эпох со скоростью обучения 0,001 с использованием бинарной кросс-энтропии. потери и оптимизатор Адама. Обучение останавливается досрочно, если потеря проверки не улучшается в течение десяти эпох, что называется ранней остановкой.

Окончательные результаты показывают, что модель достигает точности 0,8059 для данных обучения и 0,7909 для данных проверки в эпоху 41 из 200. Потери для данных обучения составляют 0,4092, а для данных проверки - 0,4284. Мы восстанавливаем веса модели с конца наилучшей эпохи, и обучение останавливается на эпохе 41, потому что потеря проверки не улучшается в течение десяти эпох.

Краткое содержание

В заключение, вызов G2Net — это захватывающая возможность исследовать глубины нашей вселенной и обнаружить длительные сигналы гравитационных волн. Мы изучили методы предварительной обработки и дополнения данных, используемые в базовой модели для задачи, в которой в качестве базовой модели используются TensorFlow и EfficientNet B3. В целом, базовая модель обеспечивает надежную отправную точку для решения задачи G2Net. Тем не менее, еще есть возможности для улучшения путем дальнейшей настройки гиперпараметров или использования более продвинутых методов, таких как трансферное обучение или методы ансамбля.

Поскольку мы продолжаем расширять границы наших знаний о Вселенной, вызов G2Net представляет собой важный шаг к обнаружению и изучению непрерывных гравитационных волн. Благодаря силе искусственного интеллекта и машинного обучения мы можем раскрыть секреты Вселенной и углубить наше понимание окружающего мира.

Вы можете получить доступ к полному коду здесь, в этом репозитории GitHub: Обнаружение гравитационных волн.

Рекомендации

Завершая этот пост, я хотел бы поблагодарить всех замечательных людей, которые поделились своим опытом и знаниями в решении задачи G2Net. Без их вклада эта статья была бы невозможна.

Если вы заинтересованы в более глубоком изучении проблемы G2Net, я настоятельно рекомендую ознакомиться со следующими ресурсами:

И, конечно же, большое спасибо создателю базовой модели, использованной в этом посте, Джорджу Чирите, чей код можно найти здесь.

Я надеюсь, что этот пост был информативным и полезным для тех, кто интересуется вызовом G2Net. Как всегда, я приветствую любые предложения и отзывы и с нетерпением жду продолжения обсуждения со всеми вами. Приятного обучения!