Abstract
Бұл жұмыста гравитациялық толқындарды анықтау барысында машиналық оқыту әдістерінің тиімділігі мен сенімділігі қарастырылады. Зерттеудің негізгі мақсаты – интерферометрлік детекторлардан алынатын деректерді талдауда машиналық оқытудың мүмкіндіктерін бағалау. Мақалада интерферометрлік детекторларды қолдана отырып, гравитациялық толқындарды (ГТ) зерттеу үдерісінде машиналық оқытудың (МО) рөліне кешенді талдау жасалады. Детекторларды зерттеуде машиналық оқыту LIGO, Virgo, KAGRA және болашақ детекторлар сияқты құралдарды оңтайландыру үшін пайдалы болады. Машиналық оқыту алгоритмдері детекторлардың максималды өнімділігін қамтамасыз ете отырып, нақты уақыт режимінде қоршаған ортаның бұзылуын болжай алады және шешуге көмектеседі, сонымен қатар, сигналдарды анықтау, шуды азайту және деректерді алдын ала өңдеу кезеңдерінде кеңінен қолданылады. Атап айтқанда, бұл әдістер сигналды шу фонынан ажыратуға, детекторлардың жұмысын жақсартуға және деректер сапасын арттыруға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, олар сигналдарды жіктеу мен астрофизикалық параметрлерді бағалауда да тиімді құрал болып табылады. Машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, космологиялық параметрлерді, атап айтқанда Хаббл тұрақтысын есептеу және қараңғы энергия мен қараңғы материяның қасиеттерін сипаттайтын космологиялық модельдерді салыстырмалы түрде талдауға болады. Сонымен қатар, машиналық оқыту әдістері деректерді өңдеу жылдамдығын бірнеше есе арттыруға және дәстүрлі әдістер байқай алмайтын әлсіз сигналдарды анықтауға мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелері машиналық оқыту әдістері кейбір жағдайларда дәстүрлі тәсілдерге қарағанда жоғары тиімділік пен сенімділік көрсете алатынын көрсетеді. Дегенмен, бұл әдістерді толық қолдану үшін қосымша зерттеулер қажет. Жалпы алғанда, машиналық оқыту гравитациялық толқындарды зерттеуде маңызды рөл атқарып, болашақта бұл бағыттағы зерттеулердің дамуына ықпал етеді.