Rencontre du groupe de travail "méthodes d'analyse des données" du GdR Ondes Gravitationnelles

mardi 15 nov. 2022, 09:30 → 17:45 Europe/Paris

IP2I Lyon

La journée thématique du groupe de travail Analyse de données du
GdR Ondes Gravitationnelles sera consacrée à l' accéleration de
 l'inférence bayésienne pour l'astronomie gravitationnelle.

L'inférence bayésienne est aujourd'hui un outil central pour la
caractérisation des propriétés des populations de sources d'ondes
gravitationnelles. Le grand coût de calcul des échantillonneur bayésiens
est une limitation à leur application qui motive l'émergence
d'un large éventail de techniques d'accélération, que ce soit
au niveau algorithmique (échantillonneurs à convergence rapide,
accélération du calcul de la vraisemblance, nouvelles approches
d'apprentissage comme les normalizing flows, etc) ou au niveau matériel
(GPU, FPGA, etc). Le but de cette journée est de donner un panorama
des activités en cours au sein du GdR dans ce domaine et des
questions connexes, qu'elles soient conceptuelles ou méthodologiques.

The thematic day of the Data Analysis working group of the
GdR Ondes Gravitationnelles will be dedicated to the acceleration of
 Bayesian inference for gravitational astronomy.

Bayesian inference is nowadays a central tool for the characterization of the properties of populations of gravitational wave sources.
The high computational cost of Bayesian samplers
is a limitation to their application which motivates the emergence of
of a wide range of acceleration techniques, either
at the algorithmic level (samplers with fast convergence,
accelerated likelihood calculation, new learning approaches
such as normalizing flows, etc.) or at the hardware level
(usage of GPU, FPGA, etc). The goal of this day is to give an overview of
activities in progress within the GdR in this domain and related issues, whether conceptual or methodological.

 

Thanks to all the participants of this thematic meeting, it was very interesting !

You weren't able to make it? Zoom recordings of the presentations are attached to the agenda contributions, check them out! 

Welcome coffee

Présentations

1 Nested samplers - review

Orateur: Dr Danny Laghi (CNES, L2I Toulouse, CNRS/IN2P3, UT3)

DL_Nested_Sampling_review.pdf

Nested_samplers_DLaghi.mp4

2 Deep learning and GW

Orateur: Eric Chassande-Mottin (CNRS AstroParticule et Cosmologie)

DL_and_GW_ECM.mp4

presentation.pdf

3 Normalising flows - review

Orateur: Konstantin Leyde (APC Université Paris Cité)

221115_normalizing_flows_introduction.pdf

Normalising_Flows_KLeyde.mp4

4 Likelihood and Parameter estimation acceleration

Orateur: Sylvain Marsat (L2I Toulouse, CNRS/IN2P3, UT3)

gdr_da_marsat_2022-11-15.pdf

Likelihood_PE_acceleration_SMarsat.mp4

5 Bayesian Inference for LISA Data Analysis

Orateur: Dr Quentin Baghi (CEA Saclay)

bayesian_inference_lisa.pdf

BayesianInference_LISA_QBaghi.mp4

6 Machine Learning for matched filtering acceleration

Orateur: Sebastien Viret (IPN Lyon)

ML_151122.pdf

ML_MatchFiltering_SViret.mp4

Welcome coffee: Déjeuner à buffet (bibliothèque IP2I - 4ème étage)

Hands-on sessions

7 Bayesian Inference with Jax, estimation of fsigma8 using SNeIa

Orateur: Estelle Robert (IP2I)

Jax_tutorial.ipynb

8 Parameter estimation for GW CBC signals using bilby, with ROQ (hands-on)

Orateur: Jean-Francois Coupechoux (IPNL)

0 an example with dynesty

1 an example with bilby

2 an example with cbc

HandsOn_Bilby_ROQ_JFCoupechoux_.mp4

bilby_pipe

• AdV_psd.txt
• aLIGO_ZERO_DET_high_P_psd.txt
• bbh_injections.json
• bbh.prior
• config.ini
• config_ROQ.ini
• Slurm_tutorial.md

9 Pause café

10 Open discussion