PARSPOC - Sviluppo di un algoritmo per il ricoprimento dello spazio dei parametri di sorgenti di oggetti compatti in coalescenza
L’analisi dei dati interferometrici per la ricerca di onde gravitazionali da sorgenti modellizzate, quali coalescenze di oggetti compatti come buchi neri e stelle di neutroni, richiede l’uso di un filtraggio adattato alle forme d’onda attese. Poiché esse sono funzioni dei parametri fisici dei sistemi sorgenti, è necessario preparare una collezione di onde prodotte con i parametri richiesti in modo tale da coprire lo spazio fisico di ricerca nel miglior modo possibile per raggiungere la sensibilità richiesta. Gli eventi associati ad onde gravitazionali vengono classificati secondo la loro significatività collegata alla quantità e qualità del rumore presente nei dati: è desiderabile ridurre il rumore, in particolare il rumore non gaussiano, per aumentare la significatività delle possibili rivelazioni. Lo scopo del nostro progetto è lo studio delle diverse metodologie per la produzione delle collezioni di forme d’onda e lo sviluppo di algoritmi veloci di produzione ottimizzando il tempo di calcolo e il numero di onde necessarie ad ottenere una sensibilità target. Sarà necessario studiare i codici esistenti e produrre nuovi codici che ne migliorino le prestazioni, esplorando la possibilità dell’utilizzo di GPU e metodi Machine Learning. Quanto prodotto verrà testato utilizzando la pipeline Multi Band Template Analysis, una delle pipeline usate attualmente nella ricerca di onde gravitazionali, per l’analisi dei dati pubblici dei run scientifici passati della collaborazione LIGO-Virgo-KAGRA. Il risultato atteso potrà portare miglioramenti nell’analisi dei prossimi run degli interferometri esistenti e contribuire alla definizione dei metodi di analisi per l’Einstein Telescope.
Importo totale UniUrb: 189.000 €
Durata progetto: 01/09/2024 - 31/08/2025
Struttura UniUrb di riferimento: Dipartimento Scienze Pure e Applicate (DiSPeA)
Referente UniUrb: Prof. Gianluca Guidi
CUP I57G21000110007
