Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/201012
Detection of Gravitational Wave signals using Machine Learning methods and Generative Pre-trained Transformers
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
We use Machine Learning methods based on Convolutional Neural Networks to search for gravitational waves signals above the background noise distribution for a data set of simulated gravitational waves and real noise signals from three detectors (LIGO Hanford, LIGO Livingston, and Virgo). A training data set is used to train the ML method to classify data streams in two groups: gravitational wave plus noise (label 1) or only noise (label 0). Later, the method predicts if data streams from a testing data set belong to one or an other category. To generate the code that implements the CNN algorithm we use Generative Pre-trained Transformers, specifically ChatGPT based on GPT-3 and compare them to a human-made CNN. The ML methods are capable to detect
gravitational waves if we give ChatGPT freedom to create a CNN without specifying the parameters or the architecture, but are not satisfactory if we try to direct ChatGPT to a specific type of code.
Descripció
Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2023, Tutors: Tomás Andrade Weber, Roberto Emparan García de Salazar
Matèries (anglès)
Citació
Col·leccions
Citació
DANA RUIZ, Abel. Detection of Gravitational Wave signals using Machine Learning methods and Generative Pre-trained Transformers. [consulta: 10 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/201012]