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High Performance Extraction Method of Ringdown Gravitational Waves by combining Deep Learning and Adaptive Mode Decomposition

Research Project

Project/Area Number 21K13926
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 15010:Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
Research InstitutionNagaoka National College of Technology

Principal Investigator

酒井 一樹  長岡工業高等専門学校, 電子制御工学科, 助教 (40824298)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Keywords重力波 / ディープラーニング / 適応型モード分解 / ニューラルネットワーク
Outline of Research at the Start

本研究は重力波観測による重力理論検証の可能性を広げるために,リングダウン重力波を高精度に抽出する新しいデータ解析手法を構築するというものである。
線形時不変であり通過帯域がフラットなバターワースフィルタに着目し,そのフィルタパラメータをディープラーニングで最適化してモード分解を行うという,新しいアプローチでありながら結果の信頼性が保証される方法で,高精度なリングダウン重力波抽出手法の構築を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

ディープラーニングと適応型モード分解の融合による高精度なリングダウン重力波抽出法の構築に向け、ディープラーニングによってバターワースバンドパスフィルターを設計するプログラムの改良において大きな成果をあげることができた。
フィルター設計に用いていたディープラーニングのモデルを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースにしたものから、CNNと再帰型ニューラルネットワークの一種であるLong-short term memory (LSTM)を組み合わせたCNN-LSTMというモデルをベースにしたものに変更した。これにより、幅広いSNRに適用可能なモデルとなった。また、LIGOの公開しているO2期間の実ノイズを使い、実ノイズに対しても有効であることを確認した。
そして、適応型モード分解手法であるHilbert-Huang変換との融合についても取り組んだ。前述のフィルター設計モデルを用いて、リングダウン重力波周辺の帯域を自動で抽出し、その後、Hilbert-Huang変換と融合させることで、リングダウン周波数の推定を可能にした。この結果、手動でフィルター設計した場合の結果と同等の精度での推定が可能であることを明らかにした。
最後に、Hilbert-Huang変換自体の高度化として、Time-Frequency-Amplitudeマップ(T-F-Aマップ)の表示において、カーネル密度推定を用いて複数モードの重なりを連続的に表現できるような方法を構築した。これにより、Hilbert-Huang変換によるT-F-Aマップをディープラーニングの入力に用いた場合の有効性を増すことができ、手法の発展する方向性を増やすことができた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初計画では、2023年度はシミュレーションデータを用いて手法の検討を行う段階であり、それは達成できた。2024年度に改良を進め、実観測データを用いた評価を行うことを目指す。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、ディープラーニングとHilbert-Huang変換を組み合わせたリングダウン重力波の抽出について、手法の高度化や、実観測データでの評価に取り組んでいく。

Report

(3 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (12 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Precise analysis of gravitational waves from binary neutron star coalescence using Hilbert?Huang transform based on Akima spline interpolation2023

    • Author(s)
      Yoda Itsuki、Oohara Ken-ichi、Takahashi Hirotaka、Sakai Kazuki
    • Journal Title

      Progress of Theoretical and Experimental Physics

      Volume: 2023 Issue: 8

    • DOI

      10.1093/ptep/ptad101

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] カーネル密度推定を応用したHilbert-Huang変換による重力波観測データの時間-周波数表現方法の高度化2024

    • Author(s)
      近 歩久登, 高橋 弘毅, 酒井 一樹
    • Organizer
      2024年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 畳み込みニューラルネットワークによる重力波の到来方向推定における最適な学習方法の検討2024

    • Author(s)
      海藤 十和, 高橋 弘毅, 酒井 一樹
    • Organizer
      2024年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] CNN-LSTMを用いた重力波波形抽出のためのフィルタ生成2024

    • Author(s)
      高野 光生, 髙橋 弘毅, 酒井 一樹
    • Organizer
      日本物理学会 2024年春季大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Some improvements of Hilbert-Huang transform for time-frequency analysis of gravitational waves2023

    • Author(s)
      Ken-ichi Oohara, Hirotaka Takahashi, Kazuki Sakai, Yuta Hiranuma, Masato Kaneyama, Mei Takeda, Itsuki Yoda
    • Organizer
      XVIII International Conference on Topics in Astroparticle and Underground Physics (TAUP 2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] CNN-LSTMを用いた重力波解析による連星ブラックホール合体の質量パラメータの推定2023

    • Author(s)
      高野光生, 髙橋弘毅, 酒井一樹
    • Organizer
      日本物理学会 第78回年次大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Hilbert-Huang変換における補間法の比較検討および連星中性子星合体重力波の解析による評価2023

    • Author(s)
      酒井一樹, 陽田樹, 梁取大貴, 大原謙一, 髙橋弘毅
    • Organizer
      日本物理学会 第78回年次大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 重力波データ解析への応用に向けた Hilbert-Huang 変換における補間法の比較検討2023

    • Author(s)
      梁取大貴,酒井一樹
    • Organizer
      2023年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 大湊悠貴,酒井一樹2023

    • Author(s)
      リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討
    • Organizer
      2023年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 高野光生,酒井一樹2023

    • Author(s)
      重力波波形抽出のためのフィルタを生成するニューラルネットワークの検討
    • Organizer
      2023年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] ニューラルネットワークによる重力波波形抽出のためのフィルタ生成の検討2022

    • Author(s)
      酒井一樹,オドンチメドソドタウィラン,高野光生,髙橋弘毅
    • Organizer
      日本物理学会2022年秋季大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] ニューラルネットワークによるリングダウン重力波抽出のためのバンドパスフィルタの構築2022

    • Author(s)
      高野光生,酒井一樹
    • Organizer
      2022年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 重力波データ解析における Akima Spline を用いて拡張した Hilbert-Huang 変換の性能評価2022

    • Author(s)
      陽田樹,酒井一樹
    • Organizer
      2022年電子情報通信学会 総合大会 ISS特別企画「ジュニア&学生ポスターセッション」
    • Related Report
      2021 Research-status Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

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