Onderzoeker Tom Dooney heeft deep learning-technieken ontwikkeld om zwaartekrachtsgolven beter te detecteren in data die wordt verstoord door onvoorspelbare ruis en instrumentele afwijkingen. In zijn proefschrift, getiteld ‘Deep Learning for Modelling and Separating Gravitational Wave Signals, Glitches, and Noise’, beschrijft hij hoe kunstmatige intelligentie kan worden ingezet om ruis te modelleren en te scheiden van astrofysische signalen.
Zwaartekrachtsgolven ontstaan bij extreme kosmische gebeurtenissen, zoals botsingen tussen zwarte gaten en neutronensterren. Deze gebeurtenissen veroorzaken kleine rimpelingen in de ruimtetijd, die worden gemeten met zeer gevoelige detectoren. Naarmate de gevoeligheid van deze detectoren toeneemt, nemen ook de verstoringen toe. Korte, onvoorspelbare ruissignalen, zogenoemde glitches, kunnen echte zwaartekrachtsgolven nabootsen of verhullen.
Dooney ontwikkelde AI-methoden die het normale achtergrondgeluid van detectoren leren herkennen. Afwijkingen van dat patroon kunnen vervolgens automatisch worden geïdentificeerd en gescheiden van de reguliere ruis. Hierdoor kunnen zowel bekende astrofysische gebeurtenissen, zoals fusies van binaire zwarte gaten, als moeilijk te modelleren signalen en glitches beter worden geïsoleerd en geanalyseerd.
Het onderzoek laat daarnaast zien dat generatieve AI kan worden gebruikt om realistische zwaartekrachtsgolfsignalen en glitches te simuleren. Deze simulaties kunnen worden toegepast bij het testen en verbeteren van detectoren en analysemethoden.
Volgens het proefschrift dragen de ontwikkelde methoden bij aan snellere en flexibelere hulpmiddelen die astrofysische signalen van ruis kunnen onderscheiden, ook wanneer signalen onbekend zijn of overlappen met verstoringen. Een belangrijk kenmerk van de aanpak is dat glitches kunnen worden verwijderd zonder dat het algoritme vooraf kennis heeft van hun specifieke eigenschappen. De methode modelleert uitsluitend het normale gedrag van detectorruis. Door de voorspelde ruis van de meetdata af te trekken, blijven zowel verstoringen als zwaartekrachtsgolfsignalen zichtbaar, wat de detectie van mogelijk onbekende kosmische bronnen mogelijk maakt.
Het onderzoek is relevant voor toekomstige zwaartekrachtsgolfdetectoren van de volgende generatie, waaronder de Einstein Telescope, een Europees observatorium voor zwaartekrachtsgolven dat mogelijk in Limburg wordt gevestigd en in staat zou zijn om honderden kosmische gebeurtenissen per dag te detecteren.
Tom Dooney, geboren in Dublin in 1995, startte zijn promotieonderzoek in januari 2022. Hij behaalde een bachelor in Theoretical Physics aan University College Dublin en een master in Data Science aan Maastricht University. Hij is inmiddels begonnen als postdoctoraal onderzoeker bij Nikhef. Op 26 februari 2026 verdedigt hij zijn proefschrift aan de faculteit Bètawetenschappen van de Open Universiteit in Heerlen. Zijn promotieonderzoek werd begeleid door Stefano Bromuri, Chris van Den Broeck, Daniel Tan en Lyana Curier.
