L'analyse des données nécessitera une stratégie globale car un observatoire spatial trouvera simultanément des ondes gravitationnelles provenant de nombreux types de sources différentes. Lancée en 2037, l'antenne spatiale de l'interféromètre laser (LISA) sera beaucoup plus sensible aux ondes gravitationnelles que les détecteurs existants. Une approche large de l'analyse des données peut être plus bénéfique que l'identification de sources spécifiques parmi ce bruit. Une telle stratégie a été conçue par Neil Cornish de la Montana State University et Tyson Littenberg du Marshall Space Flight Center de la NASA en Alabama.
Les trois engins spatiaux LISA qui composent la mission orbiteront autour du Soleil derrière la Terre selon un schéma triangulaire, chacun à 2,5 millions de kilomètres des deux autres. Le vaisseau spatial fonctionnera comme un interféromètre massif à trois bras pour détecter les ondes gravitationnelles en tirant des lasers les uns sur les autres. Avec beaucoup de ressources, la gamme millihertz est le sweet spot de LISA. Certains types sont attendus, comme les binaires de trous noirs supermassifs. Mais d'autres sources plus inhabituelles peuvent également survenir, comme les ondes gravitationnelles créées lors de l'inflation cosmique.
Consciente de la difficulté d'analyse des données, l'équipe LISA a généré un ensemble de données simulées de sources potentielles galactiques et extragalactiques, ainsi que du bruit du détecteur. Cet ensemble de données a été utilisé par Littenberg et Cornish pour tester le système GLASS (Global LISA Analysis Software Suite). La chaîne de Markov bloquée Monte Carlo est la base de GLASS. Au fur et à mesure que GLASS consomme des données, il modifie certains paramètres dans un bloc tout en gardant d'autres paramètres constants jusqu'à ce qu'un ajustement parfait soit atteint. Les blocs correspondent aux types de ressources attendus. Pour parvenir à un tel ajustement, les chercheurs doivent expérimenter des centaines de milliers de paramètres.
Les sources et le bruit de fond dans l'ensemble de données peuvent être identifiés avec succès par GLASS. Cependant, d'autres améliorations sont nécessaires pour élargir le pool de ressources potentielles et raccourcir la durée de disponibilité de cinq jours.
Source : physics.aps.org/articles/v16/s26
📩 08/03/2023 12:54