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Mit doppeltem Boden: Tiefes neuronales Netz für die Analyse verschmelzender schwarzer Löcher

Mit doppeltem Boden: Tiefes neuronales Netz für die Analyse verschmelzender schwarzer Löcher

Selbstkontrollierter Algorithmus interpretiert Gravitationswellendaten

Ein interdisziplinäres Team des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme und des Max-Planck-Instituts für Gravitationsphysik hat einen Algorithmus entwickelt, der seine eigenen Berechnungen der Eigenschaften verschmelzender schwarzer Löcher umgehend überprüft und sein Resultat gegebenenfalls korrigiert – kostengünstig und zeitnah. Die Machine Learning Methode liefert dabei sehr genaue Informationen über die gemessenen Gravitationswellen und kann eingesetzt werden, wenn das weltweite Netzwerk der Gravitationswellen-Detektoren im Mai die nächste Messkampagne beginnt.


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