Unmodeled Search for Gravitational Waves with Hilbert-Huang Transformation and Artificial Intelligence

• Project/Area Number: 23K25872
• Project/Area Number (Other): 23H01176 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 15010:Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
• Research Institution: Tokyo City University
• Principal Investigator: 高橋 弘毅 東京都市大学, デザイン・データ科学部, 教授 (40419693)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2025: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000); Fiscal Year 2024: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000); Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
• Keywords: 重力波 / Hilbert-Huang変換 / 人工知能 / 超新星爆発 / バースト的重力波

Outline of Research at the Start

超新星爆発などから放射されるバースト的重力波を探査するために，Hilbert-Huang変換と人工知能を用いた新しい手法を開発する．超新星爆発からのバースト的重力波を捉えることは，超新星爆発のメカニズム解明につながるなどの点で非常に重要である．そこで，申請者らが重力波データ解析手法のひとつとして開発してきたHilbert-Huang変換と人工知能を用いた手法を組み合わせて，より検出効率の高い解析プログラムを開発し，バースト的重力波に迫る．