Cuando una estrella muy masiva muere y explota, esta se convierte en una explosión masiva llamada Supernova. La riqueza astrofísica de estos objetos radica en su emisión de señales electromagnéticas, señales gravitacionales y partículas elementales; todas estas señales ahora se conocen como multimensajeros. Las señales multimensajeros ahora están siendo investigadas en conjunto con los experimentos astrofísicos construidos en tierra y espacio para analizar su mecanismo físico.

Con tres detectores de ondas gravitacionales en funcionamiento, más otros en construcción y planeación, en pocos años contaremos con una cantidad considerable de datos observacionales, los cuales requerirán de algoritmos cada vez más eficientes y rápidos para ser analizados. Es en este contexto que el aprendizaje profundo, sucesor del aprendizaje de máquina, surge como un enfoque alternativo, o al menos complementario, al tradicional filtro adaptado para la detección de ondas gravitacionales y a las estimaciones bayesianas de parámetros. Actualmente realizamos investigación en esta área, entendiendo por un lado los fundamentos matemáticos y estadísticos que subyacen en los algoritmos de aprendizaje profundo, y por el otro, implementándolos en lenguajes de alto nivel (Matlab y Python) para analizar datos reales proporcionados por la colaboración LIGO y Virgo. El objetivo final es utilizar de manera eficiente estos algoritmos para analizar señales provenientes de explosiones de supernovas.

El interferómetro de Michelson es considerado uno de los mejores instrumentos para detectar ondas gravitacionales. Su forma de L permite medir longitudes relativas, con ayuda de la interferometría, si las longitudes de los dos brazos se mantienen sin cambios, entonces las dos ondas de luz se combinan y se restan completamente entre sí (interferencia destructiva) y no habrá ninguna luz observada en la salida del detector. Sin embargo, si una onda gravitatoria estira ligeramente un brazo y comprime el otro, los dos haces de luz ya no serían restados completamente entre sí, entonces producirían patrones de luz en la salida del detector. Codificado en estos patrones de luz se encuentra la información sobre el cambio de longitud relativa entre los dos brazos, que a su vez nos habla de lo que produce las ondas gravitacionales. Entonces, un sistema binario de dos hoyos negros en colisión distorsiona la longitud de los brazos en los interferómetros aproximadamente 10^(-21) m. Por ello, la sensibilidad del interferómetro de Michelson incrementa en los brazos para ondas gravitacionales de bajas frecuencia. Esto es gracias a la implementación de una cavidad Fabry-Perot, cuya función principal es, mediante la interferencia múltiple, extender la longitud efectiva de los brazos del interferómetro aumentando la sensibilidad; el propósito de la cavidad es hacer que la luz pase varias veces por el medio amplificador aparentado el aumento en los brazos del interferómetro. El diseño y construcción de prototipos detectores de OG son necesarios para el desarrollo y mejora de los componentes tecnológicos de los detectores por interferometría laser. Tomando como ejemplo el detector LIGO, construimos un dispositivo funcional a escala de detección de ondas gravitacionales tipo interferometro de Michelson con cavidades Fabry-Perot. En este prototipo se pueden inducir formas de onda de ondas gravitacionales reales escaladas a través del movimiento de los espejos (es decir, variando la longitud de los brazos). Se han simulado OG emitidas por sistemas binarios como pares de hoyos negros o estrellas de neutrones. Con las señales obtenidas se han evaluado técnicas y algoritmos de detección, y se ha podido caracterizar la sensibilidad del prototipo. Mencionando algunas de las investigaciones que se pueden realizar con prototipos, se tiene por ejemplo, la mejora de los hilos de suspension de los espejos de LIGO y el sistema de amortiguamiento reductor de ruido en el interferometro entre otros.