基于人工智能技术的引力波数据分析前沿

Abstract

自2015年美国LIGO首次直接探测引力波以来，我们已经探测到超过90个引力波事件，其中涵盖了双黑洞并合、双中子星并合和黑洞中子星并合等多种形式。随着探测技术的不断提高，我们预计将发现更多的引力波事件。这种趋势对数据处理速度和性能提出了更高的要求，并持续增加了发现未知波源和引力波信号的需求。针对这些技术和科学问题，传统的数据处理方法面临着巨大的挑战，而采用机器学习技术则非常适合应对这些复杂的问题。本报告将重点介绍采用机器学习方法进行引力波数据分析的相关研究进展，以及这些方法带来的机遇和挑战。此外，我们还将介绍高维海量引力波开源数据科学平台的重要性，并阐述它在实现数据驱动的科学研究中的关键作用。