受賞名: ICICIC2025 Best Presentation Award
タイトル: An Attempt at Glitch Classification in Gravitational Wave Detectors across Different Observation Periods Using Transfer Learning
現在、国際重力波観測ネットーワーク（米国・イタリア・日本に設置された重力望遠鏡 LIGO・Virgo・KAGRA）による重力波観測が進められています。重力波望遠鏡においては、非定常かつ非ガウス性の多様な突発性雑音が発生し悪影響を与えています。この突発性雑音の種類を分類することが、重力波観測における1つの重要な課題となっており、重力波望遠鏡のパフォーマンス向上を探る1つの手がかりになります。一方、観測期間が異なると、望遠鏡の調整などにより、その特性が異なるため、今までは各観測期間において、その都度突発性雑音を分類する人工知能の学習が必要でした。本研究では、今までの観測期間における突発性雑音のオープンデータを用いて、転移学習の適用の可能性を議論しました。これらの学術的貢献が認められ、受賞に至りました。
