Detekcja i odszumianie sygnałow fal grawitacyjnych w Telesopie Einsteina za pomocą metod głębokiego uczenia maszynowego.
2023/49/N/ST9/01287
Słowa kluczowe
Deskryptory
- ST9_14: Astronomia fal grawitacyjnych
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
Panel
ST9 – Astronomia i badania kosmiczne: astrofizyka, astrochemia, astrobiologia, Układ Słoneczny, układy planetarne, astronomia gwiazdowa, galaktyczna i pozagalaktyczna, badania kosmiczne, instrumenty
Jednostka realizująca
Centrum Astronomiczne im. Mikołaja Kopernika PAN
woj. mazowieckie
Kierownik projektu (z jednostki realizującej)
Liczba wykonawców projektu: 3
Konkurs
PRELUDIUM 22 – ogłoszony 2023-03-16
- Przyznana kwota
- 68 275 PLN
- Rozpoczęcie projektu
- 2024-01-23
- Zakończenie projektu
- 2025-01-22
- Planowany czas trwania projektu
- 12 miesięcy (z wniosku)
- Status projektu
- Projekt rozliczony
Opis projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
Publikacje w czasopismach (1)
-
PyMerger: Detecting Binary Black Hole merger from Einstein Telescope Using Deep Learning
- Autorzy:
- Wathela Alhassan, T Bulik, M Suchenek
- Czasopismo:
- The Astrophysical Journal (ApJ) (rok: 2024, tom: 977, strony: 22), Wydawca: IOP
- Status:
- Opublikowana
- DOI:
- 10.3847/1538-4357/ad901e – link do publikacji