Estudio de la sensibilidad de detección de ondas gravitacionales provenientes de sistemas binarios con masas subsolares (2024)
En esta tesis, se exploran diversos métodos para mejorar la sensibilidad de los detectores de ondas gravitacionales, con el objetivo de identificar eventos asociados a objetos de masas subsolares, tales como los agujeros negros primordiales. Estos agujeros negros, de especial interés en la cosmología moderna, podrían representar una fracción significativa de la materia oscura en el universo y abrir nuevas ventanas de observación cosmológica. El trabajo se centra en analizar y optimizar los resultados de las pipelines de procesamiento de datos en los detectores de la colaboración LIGO, empleando técnicas de aprendizaje supervisado para clasificar y diferenciar eventos genuinos del ruido. La combinación de resultados de múltiples pipelines y la implementación de algoritmos de machine learning permiten aumentar la sensibilidad en la identificación de eventos en los que al menos uno de los objetos en colisión tenga masa subsolar. Esto resulta en una mejora en la eficiencia para detectar eventos de baja masa, disminuyendo la probabilidad de falsos positivos y aumentando la precisión en la detección de candidatos.