Template-Free Gravitational Wave Detection with CWT-LSTM Autoencoders: A Case Study of Run-Dependent Calibration Effects in LIGO Data
Este artigo apresenta um framework de aprendizado profundo não supervisionado e livre de templates combinando a Transformada de Wavelet Contínua e autoencoders LSTM para detecção de ondas gravitacionais em dados do LIGO, demonstrando que abordar os efeitos de lote induzidos pela calibração entre diferentes corridas por meio de treinamento de corrida única aumenta significamente o desempenho para atingir 97% de precisão e 96% de recall nos dados da O4.