Ilustracja artysty przedstawiająca dwie czarne dziury spiralnie połączone, tworząc fale grawitacyjne w czasoprzestrzeni.
(Zdjęcie: © NASA)
Nowe oprogramowanie, które wykorzystuje sztuczną inteligencję, może pomóc w szybkim wykrywaniu i analizowaniu fal grawitacyjnych - zmarszczek w kosmicznej tkance czasoprzestrzeni - od katastrofalnych zdarzeń, takich jak zderzenia między czarnymi dziurami, jak wynika z nowych badań.
Nowa technika, zwana głębokim filtrowaniem, może pomóc naukowcom zobaczyć kataklizmiczne zdarzenia, których obecne oprogramowanie może nie wykryć, takie jak połączenia tytaniczne w sercach galaktyk, według autorów nowego artykułu opisującego pracę.
Fale grawitacyjne są zmarszczkami w przestrzeni i czasie. Są generowane, gdy porusza się dowolny obiekt z masą, i poruszają się z prędkością światła, rozciągając i ściskając czasoprzestrzeń po drodze.
Fale grawitacyjne są niezwykle trudne do wykrycia, a te, które naukowcy mogą wykryć, pochodzą z wyjątkowo masywnych obiektów. Chociaż istnienie fal grawitacyjnych zostało po raz pierwszy przepowiedziane przez Alberta Einsteina w 1916 r., Naukowcy z powodzeniem wykryli pierwsze bezpośrednie dowody fal grawitacyjnych za pomocą laserowego interferometru obserwatorium fal grawitacyjnych (LIGO) w celu wykrycia następstwa grawitacji dwie czarne dziury walące się ze sobą.
Odkrycie fal grawitacyjnych przyniosło trzem naukowcom nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki w 2017 r. W październiku 2017 r. Od tego czasu naukowcy wykryli również fale grawitacyjne od zderzającej się pary martwych gwiazd zwanych gwiazdami neutronowymi - odkrycia, które mogły pomóc rozwiązać dziesięcioletnią tajemnicę jak powstały niektóre ciężkie pierwiastki wszechświata.
Jednak oprogramowanie, które obecnie analizuje sygnały wykrywane przez obserwatoria fal grawitacyjnych, może zająć kilka dni, aby zawęzić rodzaj zdarzeń, które mogły wygenerować te fale grawitacyjne, powiedział współautor badań Eliu Huerta w wywiadzie dla Space.com.
Co więcej, to oprogramowanie specjalizuje się w wykrywaniu połączeń między obiektami, które znajdują się w przybliżeniu w okrągłych orbitach i są względnie odizolowane od swojego otoczenia, według Huerta, teoretycznego astrofizyka z University of Illinois w National Center for Supercomputing Applications w Urbana-Champaign. Oprogramowanie prawdopodobnie nie wykryje fal grawitacyjnych z obiektów w obszarach, w których gwiazdy są gęsto upakowane, takich jak jądra galaktyk, gdzie przyciąganie grawitacyjne pobliskich gwiazd może zniekształcać orbity z okrągłych na bardziej „ekscentryczne” lub owalne, Huerta powiedziany.
Teraz autorzy badania sugerują, że oprogramowanie sztucznej inteligencji może znacznie przyspieszyć analizę fal grawitacyjnych, a także „[umożliwić] wykrycie nowych klas źródeł fal grawitacyjnych, które mogą pozostać niezauważone przy istniejących algorytmach wykrywania”, Huerta powiedział Space.com.
Nowe oprogramowanie AI obejmuje sztuczne sieci neuronowe, w których sztuczne elementy nazywane „neuronami” są zasilane danymi i współpracują w celu rozwiązania problemu, takiego jak rozpoznanie obrazu. Sieć neuronowa następnie wielokrotnie dostosowuje połączenia między swoimi neuronami i sprawdza, czy te nowe wzory połączeń lepiej rozwiązują problem. Z czasem ten proces prób i błędów ujawnia, które wzorce najlepiej sprawdzają się w rozwiązaniach komputerowych, naśladując proces uczenia się w ludzkim mózgu.
Podczas gdy konwencjonalne techniki mogą zająć kilka dni, aby zawęzić cechy zdarzeń grawitacyjnych na podstawie danych detektora, najnowocześniejsze sieci neuronowe znane jako „głęboko splotowe sieci neuronowe” mogą to zrobić w ciągu sekundy, naukowcy odkryli. Co więcej, podczas gdy konwencjonalne metody wymagałyby tysięcy procesorów (centralnych jednostek przetwarzania komputerów) do wykonania tego zadania, nowa technika działała „nawet z jednym procesorem - to znaczy ze smartfonem lub standardowym laptopem”, powiedziała Huerta.
Ponadto naukowcy odkryli, że ta nowa technika może również szybko analizować połączenia, które są bardziej złożone niż obecne oprogramowanie może analizować, takie jak połączenia obejmujące czarne dziury na ekscentrycznych orbitach. Nowe oprogramowanie miało również niższy poziom błędów i lepiej wykrywało usterki w danych.
Huerta i Daniel George, astrofizyk obliczeniowy z University of Illinois w Narodowym Centrum Aplikacji Superkomputerowych Urbana-Champaign, szczegółowo opisali swoje odkrycia online 27 grudnia w czasopiśmie Physics Letters B.
