Classification of Gravitational Waves from Black Hole-Neutron Star Mergers with Machine Learning

Nurzhan Ussipov; Zeinulla Zhanabaev; Almat Akhmetali; Marat Zaidyn; Dana Turlykozhayeva; Aigerim Akniyazova; Timur Namazbayev

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자료유형: 학술저널

저자정보: Nurzhan Ussipov (Physics, Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan) Zeinulla Zhanabaev (Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan) Almat Akhmetali (Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan) Marat Zaidyn (Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan) Dana Turlykozhayeva (Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan) Aigerim Akniyazova (Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan) Timur Namazbayev (Al-Farabi Kazakh National University, Kazakhstan)

저널정보: 한국우주과학회 Journal of Astronomy and Space Sciences Journal of Astronomy and Space Sciences Vol.41 No.3

발행연도: 2024.9

수록면: 149 - 158 (10page)

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This study developed a machine learning-based methodology to classify gravitational wave (GW) signals from black holeneutron star (BH-NS) mergers by combining convolutional neural network (CNN) with conditional information for feature extraction. The model was trained and validated on a dataset of simulated GW signals injected to Gaussian noise to mimic real world signals. We considered all three types of merger: binary black hole (BBH), binary neutron star (BNS) and neutron starblack hole (NSBH). We achieved up to 96% correct classification of GW signals sources. Incorporating our novel conditional information approach improved classification accuracy by 10% compared to standard time series training. Additionally, to show the effectiveness of our method, we tested the model with real GW data from the Gravitational Wave Transient Catalog (GWTC-3) and successfully classified ~90% of signals. These results are an important step towards low-latency real-time GW detection.

#gravitational waves #conditional information #machine learning #classification

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