RELATIVIDAD NUMERICA Y ANALISIS DE DATOS PARA EL PROCESAMIENTO DE SEÑALES DE ONDAS GRAVITACIONALES

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UNA NUEVA ERA EN EL CAMPO DE LA ASTROFISICA COMENZO CON EL ANUNCIO DE LA PRIMERA DETECCION EN 2015 DE UNA ONDA GRAVITACIONAL DE UNA FUSION DE AGUJEROS NEGROS BINARIOS. LA DETECCION HISTORICA DE LOS INTERFEROMETROS LASER TERRESTRES ADVANCED LIGO Y VIRGO PUEDE CONSIDERARSE UNO DE LOS MAYORES HITOS CIENTIFICOS DE TODOS LOS TIEMPOS. LA COLABORACION MULTIDISCIPLINAR A LARGO PLAZO ENTRE EXPERIMENTALISTAS, INGENIEROS Y CIENTIFICOS DE CIENCIA BASICAS Y COMPUTACIONALES PERMITIERON EL GRAN LOGRO DE CONFIRMAR LA TEORIA DE EINSTEIN SOBRE LA RELATIVIDAD GENERAL.

UNA DIFICULTAD IMPORTANTE QUE SURGE EN EL ESTUDIO DE LA DETECCION DE ONDAS GRAVITACIONALES SE BASA EN LA IDENTIFICACION DE EVENTOS IMPORTANTES A PARTIR DE LOS GRANDES VOLUMENES DE DATOS RUIDOSOS RECIBIDOS POR LOS INTERFEROMETROS. LA SENSIBILIDAD DE LOS DETECTORES DE ONDAS GRAVITACIONALES A LAS SEÑALES ASTROFISICAS ESTA LIMITADA POR LAS FUENTES DE RUIDO ASOCIADAS A LOS MISMOS INSTRUMENTOS Y POR SU ENTORNO. COMPRENDER LAS FUENTES DE RUIDO TRANSITORIO EN LOS DETECTORES ES MUY IMPORTANTE PARA AUMENTAR SU SENSIBILIDAD.

LOS DETECTORES DE ONDAS GRAVITACIONALES ESTAN DISEÑADOS PARA SER SENSIBLES A LAS SEÑALES DE FORMAS DE ONDA GENERADAS POR APROXIMACIONES (EN SU MAYORIA NUMERICAS) DE LA SOLUCION DE LAS ECUACIONES DE EINSTEIN. LA GENERACION DE FORMAS DE ONDA PRECISAS PARA CADA UNO DE LOS ESCENARIOS ASTROFISICOS RELEVANTES REPRESENTA EN SI MISMA UN GRAN DESAFIO.

LA DETECCION Y CLASIFICACION DE SEÑALES DE ONDAS GRAVITACIONALES REQUIEREN, ENTRE OTROS ASPECTOS, APROXIMACIONES NUMERICAS DE ULTIMA GENERACION DE SISTEMAS ASTROFISICOS PARA LA GENERACION DE PLANTILLAS DE FORMAS DE ONDA Y TECNICAS SOFISTICADAS DE PROCESAMIENTO DE SEÑALES PARA LA CLASIFICACION DE RUIDO TRANSITORIO E IDENTIFICACION DE FUENTES.

ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO CONTRIBUIR A LA MEJORA DE LOS ENFOQUES ACTUALES PARA LA IDENTIFICACION DE DETECCIONES FUTURAS MEDIANTE LA CREACION DE PLANTILLAS DE FORMAS DE ONDA MAS PRECISAS Y LA MEJORA DE LAS TECNICAS DE ANALISIS DE DATOS PARA LA CLASIFICACION DE RUIDO TRANSITORIO Y LA CORRESPONDENCIA DE FORMAS DE ONDA DE SEÑALES.

UNO DE LOS OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO ES MEJORAR LOS ENFOQUES ACTUALES PARA LA IDENTIFICACION DE DETECCIONES FUTURAS MEDIANTE LA CREACION DE PLANTILLAS DE FORMAS DE ONDA MAS PRECISAS. LA ESENCIA DE UNA APROXIMACION PRECISA DE LA SOLUCION DE UN EVENTO RELATIVISTA ESTA SUJETA A UNA MODELACION RIGUROSA DEL FENOMENO. EL SISTEMA HIPERBOLICO DE ECUACIONES DIFERENCIALES PARCIALES QUE MODELAN LOS ESCENARIOS RELATIVISTAS SE COMPLETA CON UNA ECUACION DE ESTADO QUE DESCRIBE LAS PROPIEDADES TERMODINAMICAS DE LOS MEDIOS. PROPONDREMOS UN MODELO CONTINUO DE ECUACION DE ESTADO PARA LA HIDRODINAMICA RELATIVISTA QUE DESCRIBE LAS PROPIEDADES TERMODINAMICAS DE LA MATERIA DE ALTA DENSIDAD Y SATISFACE LA CONSISTENCIA TERMODINAMICA Y LA CAUSALIDAD QUE GARANTIZA LA CORRECTA ACOTACION DE LA VELOCIDAD DEL SONIDO RELATIVISTA. REALIZAREMOS APROXIMACIONES NUMERICAS DEL SISTEMA RELATIVISTA PARA PROBAR NUESTRO MODELO E INTENTAREMOS GENERAR ONDAS GRAVITACIONALES DE DIFERENTES EVENTOS.

POR OTRO LADO, MEJORAREMOS LAS TECNICAS DE ANALISIS DE DATOS EXISTENTES PARA LA CLASIFICACION DE RUIDO TRANSITORIO Y LA COINCIDENCIA DE FORMAS DE ONDA DE SEÑALES. DISEÑAREMOS UN ALGORITMO NO SUPERVISADO BASADO EN REDES NEURONALES PARA LA CLASIFICACION DE RUIDO TRANSITORIO Y DESARROLLAREMOS ALGORITMOS DE VARIACION TOTAL Y APRENDIZAJE AUTOMATICO NO SUPERVISADOS PARA LA IDENTIFICACION DE FORMAS DE ONDAS.
StatusActive
Effective start/end date1/09/2131/08/24

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