Treinar uma rede neural para identificar rapidamente eventos candidatos a ondas gravitacionais na lacuna de massa inferior

A física que rege a fronteira entre as estrelas de neutrões mais massivas e os buracos negros menos massivos é atualmente incerta, mas poderá ser potencialmente restringida com novas observações. A física que rege a fronteira entre as estrelas de neutrões mais massivas (NS) e os buracos negros menos massivos (BH) é atualmente incerta, mas poderá ser potencialmente restringida com novas observações.

Embora NSs tenham sido observados com massas de até $\sim2~M_{\odot}$, há uma escassez de observações eletromagnéticas de objetos compactos na faixa $\sim2-5~M_{\odot}$, conhecida como lacuna de massa inferior. Observações recentes de sinais de ondas gravitacionais (GW) de fusões binárias detectadas pela colaboração LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) indicam que esta lacuna provavelmente não está vazia.

Distinguir rapidamente se um evento candidato a GW tem componentes nesta suposta lacuna de massa pode indicar a probabilidade de uma contraparte eletromagnética detectável e, assim, informar decisões para observações de acompanhamento. Neste trabalho treinamos um modelo de rede neural, GWSkyNet-MassGap, que prevê simultaneamente a probabilidade de uma fusão candidata ter um componente no gap de massa inferior ($P_{\mathrm{MassGap}}$) e a probabilidade de envolver um NS ($P_{\mathrm{NS}}$).

Para eventos candidatos na primeira parte da quarta execução de observação de LVK (O4a), o modelo tem um erro médio de previsão de 9% para $P_{\mathrm{MassGap}}$ e 6% para $P_{\mathrm{NS}}$. O modelo poderia ser desenvolvido para prever rapidamente a massa do chirp da fonte para eventos candidatos em futuras execuções de observação.

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