Благодаря ИИ, способному отслеживать малейшие колебания зеркал обсерватории LIGO, ученые надеятся обнаружить новый тип черных дыр. Лазерная интерферометрическая гравитационно-волновая обсерватория (LIGO) используя систему лазеров и зеркал, исследует Вселенную в поисках черных дыр. Недавно ученые из Google DeepMind разработали искусственный интеллект, который может значительно увеличить чувствительность этой системы.
Попытки понять Вселенную могут получить новый импульс благодаря искусственному интеллекту, разработанному в Google DeepMind. Алгоритм, снижающий уровень помех до 100 раз, позволит Лазерной интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO) обнаружить особый тип черных дыр, который до сих пор оставался неуловимым, считают астрофизики. LIGO -обсерваторя - сложнейший инструмент, созданный для регистрации гравитационных волн, порождаемых при столкновении черных дыр. Эти волны распространяются со скоростью света, но вызываемые ими пространство-временные флуктуации невероятно малы - в 10 000 раз меньше ядра атома. За 10 лет работы LIGO зарегистрировала почти сотню таких сигналов. Комплекс состоит из двух обсерваторий (США), каждая из которых представляет собой два перпендикулярных друг к другу плеча длиной 4 км. По ним направляются лазерные лучи, которые отражаясь от прецизионных зеркал в конце каждого тоннеля и сводятся вместе в интерферометре. Проходящая гравитационная волна вызывает микроскопическое изменение длины плеч, что и фиксируется оборудованием для последующего анализа. Проблема заключается в том, что требуется точность измерений настолько высокая, что даже далекие океанские волны или проплывающие над головой облака могут вносить помехи. Подобные шумы могут легко заглушить сигналы, делая некоторые наблюдения невозможными. Для фильтрации наиболее сильных помех приходится проводить множество сложнейших настроек, корректируя положение зеркал и прочего оборудования. По словам Раны Адхикари из Калифорнийского технологического института, принимавшего участие в создании новой технологии, попытки автоматизировать эти настройки, как ни парадоксально, только увеличили уровень помех. На протяжении десятилетий проблема шумоподавления оставалась нерешенной, что сдерживало развитие всей области исследований. «Проблема борьбы с помехами беспокоит нас уже не одно десятилетие — сковывая развитие всей области исследований», — поясняет Адхикари.
Нейросеть Deep Loop Shining AI от DeepMind призвана снизить уровень шума, связанного с регулировкой положения зеркала до 100 раз. Искусственный интеллект был обучен на симуляторе, а затем протестирован в реальных условиях. Его задача — одновременно снизить уровень помех и минимизировать частоту корректировок. Путем многократных «тренировок» в виртуальной среде алгоритм подбирал оптимальную стратегию управления. По словам Альберто Веккьо из Бирмингемского университета, хотя технология выглядит многообещающей, впереди еще много работы. Во-первых, пока система была протестирована на реальном детекторе только в течение часа, тогда как для подтверждения ее надежности требуется несколько недель или даже месяцев работы. Во-вторых, ИИ был применен только к одному компоненту управления — стабилизации зеркал, — а ведь его потенциально можно адаптировать к сотням или тысячам других параметров.
Если все это удастся реализовать в полном объеме, то, по мнению Веккьо, возможно у астрофизиков появится шанс обнаружить так называемые черные дыры промежуточной массы — например, те, что массивнее Солнца в тысячи раз, — и чье существование пока не подтверждено наблюдениями. Улучшения коснутся в первую очередь низкочастотных гравитационных волн, которые более чувствительны к помехам и генерируются более массивными объектами. Новый подход также позволит более детально изучить уже известные типы черных дыр. Как отмечает эксперт, ранее участвовавший в ручной настройке LIGO, результаты выглядят чрезвычайно многообещающими, а потенциальные возможности вызывают большой энтузиазм в научном сообществе.
|
□