Вчені з Аргонської національної лабораторії розробили штучний інтелект (ШІ), який дозволяє прискорювати, масштабувати і відтворювати виявлення гравітаційних хвиль. Новий алгоритм зміг проаналізувати зібрані за місяць роботи LIGO дані всього за 7 хвилин. При цьому він не допустив жодної помилки.
Коли гравітаційні хвилі були вперше виявлені в 2015 році лазерною інтерферометричною гравітаційно-хвильовою обсерваторією LIGO, вони викликали хвилювання в науковому співтоваристві, оскільки підтвердили ще одну теорію Ейнштейна і ознаменували народження гравітаційно-хвильової астрономії. За ці роки дослідники виявили безліч джерел гравітаційних хвиль, таких як нейтронні зірки та чорні діри, які зіштовхуються у просторі.
Чутливість детекторів гравітаційних хвиль підвищується з кожним роком, тому з’являється все більший обсяг даних, який необхідно обробляти. У якийсь момент робити це вручну не вийде, адже подій виявлення хвиль буде занадто багато. Щоб розв’язати цю проблему, фізики з Аргонської національної лабораторії і декількох американських університетів розробили платформу штучного інтелекту, яка може взяти на себе обов’язки з аналізу гравітаційно-хвильових сигналів.
Рекомендація редакції:
Автори нової роботи заявляють, що моделі штучного інтелекту можуть бути такими ж чутливими, як і традиційні алгоритми зіставлення шаблонів, проте працюють швидше. Крім того, для цих алгоритмів ШІ потрібен тільки недорогий графічний процесор (GPU), тому це один з ефективних способів вивчати гравітаційні хвилі.
Гравітаційні хвилі – зміни гравітаційного поля, що поширюються як хвиля. Випромінюються рухомими масами, але після випромінювання відриваються від них і існують незалежно від цих мас. Математично пов’язані з обуренням метрики простору-часу і можуть бути описані як «брижі простору-часу». В результаті роботи ШІ ідентифікував всі чотири бінарних злиття чорних дір, які раніше ідентифікували в цьому наборі даних.
Вчені кажуть, що в цьому дослідженні об’єднали міць штучного інтелекту і суперкомп’ютерів, щоб допомогти вирішити своєчасні та актуальні питання з великими даними. Команда і далі планує застосовувати таку комбінацію техніки для розв’язання питань, заснованих на даних, не тільки у фізиці, але і в інших міждисциплінарних науках.
Читайте також:
Leave a Reply