Reducción de ruido por medio de autoencoders: caso de estudio con la señal GW150914

TL;DR

Este trabajo aborda la reducción de ruido en señales gravitacionales de baja amplitud mediante autoencoders, con GW150914 como estudio de caso. Se genera un banco de plantillas a partir de modelos fenomenológicos de ondas gravitacionales y se entrena un sparse autoencoder preexistente para denoising. Los resultados muestran mejoras significativas en la SNR y en la densidad espectral para las señales procesadas (especialmente con la arquitectura I), en coherencia con análisis previos de GW150914. El estudio sugiere direcciones futuras como utilizar arquitecturas más profundas, redes neuronales recurrentes o enfoques variacionales para capturar mejor la distribución de eventos gravitacionales y ampliar la utilidad educativa.

Abstract

This brief study focuses on the application of autoencoders to improve the quality of low-amplitude signals, such as gravitational events. A pre-existing autoencoder was trained using cosmic event data, optimizing its architecture and parameters. The results show a significant increase in the signal-to-noise ratio of the processed signals, demonstrating the potential of autoencoders in the analysis of small signals with multiple sources of interference.

Figures (10)

• Figure 1: Estructura esquemática de un autoencoder. $^1$
• Figure 2: Plantilla GW150914 proporcionada en gwosc.
• Figure 3: GW150914 obtenidas en los detectores
• Figure 4: Tres señales generadas a partir del modelo IMRPhenom con masas variables dentro de los rangos admitidos.
• Figure 5: Banco de plantillas.