Este artículo presenta un enfoque novedoso para el mapeo de la polarización de ondas gravitacionales mediante redes semánticas hiperdimensionales, conocidas como HDN, orientado a mejorar la extracción y caracterización de señales en detectores de nueva generación. Las HDN permiten procesar grandes volúmenes de datos multiparamétricos con representaciones en espacios de alta dimensionalidad que superan las limitaciones del análisis de Fourier tradicional para resolver estados de polarización complejos. El método descrito ofrece una mejora potencial de hasta 10 veces en la resolución de estados de polarización, lo que abre la puerta a nuevas observaciones de fusiones de agujeros negros, colisiones de estrellas de neutrones y fenómenos cosmológicos, con implicaciones en astrofísica, física fundamental y aplicaciones avanzadas de detección temprana de distorsiones del espacio tiempo.
Las HDN representan información mediante hipervectores de alta dimensionalidad, construidos a partir de operaciones binarias iterativas. En el contexto de señales gravitacionales cada componente relevante de la onda, como amplitud, fase y polarización, se codifica en hipervectores que conforman una base en un espacio vectorial de alta dimensión. La similitud entre dos hipervectores se evalúa con medidas como la similitud coseno para identificar la combinación más probable de estados de polarización a partir de datos experimentales.
La canalización propuesta para el mapeo de polarización incluye ingestión y preprocesado de datos, codificación en hipervectores, codificación semántica mediante la red hiperdimensional, clasificación del estado de polarización y fusión bayesiana entre múltiples detectores. En la etapa de preprocesado se aplican técnicas tradicionales de reducción de ruido como filtrado en banda y filtrado adaptado, y a continuación una capa de detectores entrenables convierte series temporales procesadas en secuencias de hipervectores según sensibilidad y sesgo dinámicos. La red semántica construye relaciones entre componentes de la señal detectando correlaciones indicativas de modos de polarización vectoriales y tensoriales menos evidentes con análisis convencionales.
Para validar el enfoque se realizaron simulaciones basadas en relatividad numérica que cubrieron fusiones de pares de agujeros negros y pares de estrellas de neutrones con distintas masas, giros e inclinaciones orbitales, incluyendo ecuaciones de estado complejas. A las señales simuladas se añadió ruido gaussiano para reproducir condiciones reales de los detectores. El rendimiento del sistema HDN se comparó con técnicas basadas en Fourier empleando métricas como F1, curvas precisión recall, relación señal a ruido y tiempo de cómputo. En los experimentos se exploró la dimensionalidad de los hipervectores, tasas de aprendizaje, profundidad de arquitectura y niveles de ruido para evaluar robustez y generalización.
Los resultados muestran que una arquitectura HDN bien calibrada mejora la precisión de clasificación de estados de polarización, aumenta la relación señal a ruido efectiva y reduce los tiempos de procesamiento, permitiendo posibilidades de mapeo en tiempo casi real y una mejor localización en el cielo cuando se combinan múltiples detectores. Estas mejoras favorecen nuevas mediciones de masas y giros de sistemas compactos y pruebas más sensibles de la relatividad general en regímenes de gravedad fuerte.
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