Gevorderde regelalgoritmen worden gebruikt om de zes interferometers zowel te monitoren als te regelen. De door de regelsignalen veroorzaakte ruis moet daarbij worden verminderd bij lage frequenties. De regelcircuits moeten ook een kwalitatieve feedback kunnen geven over de stabiliteit van de interferometers tijdens de metingen.
De observatie is dat bestaande interferometers van de tweede generatie verstoord worden door incidentele gebeurtenissen, de haperingen of zogenaamde glitches. Sommige haperingen kunnen worden toegeschreven aan mini-aardbevingen, maar er zijn andere glitches waarvan de bron nog onbekend is. Het gevolg is dat de interferometers hun werkingspunt verliezen. Het kost aanzienlijke tijd om de spiegels weer gestabiliseerd te krijgen en de GWD terug te brengen naar normale bedrijfswerking. Een van de mogelijkheden is om de stabiele parameters te identificeren in de Einstein Telescope. Die parameters kunnen dan gebruikt worden om de ET sneller terug te brengen naar een normaal bedrijfsbereik. Zodra een glitch wordt gedetecteerd, kan dan al proactief gereageerd worden op de verstoring, en kan de downtime worden geminimaliseerd.
Het onderzoek voor de Einstein Telescope richt zich op de volgende expertisedomeinen.
Een verbeterde verwerking van niet-lineaire condities, en betere regelsignalen voor niet-lineaire controle.
Betere mogelijkheid om exceptionele gebeurtenissen te behandelen (glitches, mini-aardbevingen). Het gebruik van een tweede regelkring zou een snellere terugkeer naar normale bedrijfsparameters mogelijk moeten maken wanneer het werkingspunt verloren is gegaan.
Massale real-time verwerking van sensordata voor de reconstructie van seismische golven en proactieve controle. De verwachting is dat de complexiteit van de data bijzonder hoog zal zijn, waardoor de complexiteit van de benodigde regeling toeneemt.
Om real-time de snelle verwerking van de meetdata mogelijk te maken, is de implementatie van AI-methoden in FPGA (Field Programmable Gate Array) systemen een absolute noodzaak. De FPGA IC’s moeten al in een vroeg stadium de controlesignalen kunnen aansturen, terwijl (exascale) superscomputers de metingen verder verwerken en andere telescopen tijdig waarschuwen dat er een gebeurtenis gaat plaatsvinden.
AI-oplossingen en adaptieve methoden zijn nodig vanwege het grote aantal signalen en regelmogelijkheden, maar ook om gecorreleerde regelsignalen te identificeren en op te lossen.
Extractie van een kwantitatieve referentie uit de controlesignalen (met schatting van de prestaties voor de beste respons tegen ruis). De beste regeling van het systeem en de prestaties van de ET moeten geïdentificeerd kunnen worden uit de regelsignalen.
Het is van het grootste belang dat ruis die geïnduceerd wordt door de regelaars en sensoren wordt geminimaliseerd. Daarbij moet in de eerste plaats sensoren ontwikkeld worden met een minimale ruisniveau (noise figure). Enkel dan is het mogelijk om ook de regelaars te verbeteren.