Художник на иллюстрации двух черных дыр, сплетающихся вместе, создающих гравитационные волны в пространстве-времени.
(Изображение: © NASA)
Новое исследование обнаруживает, что новая программа, использующая искусственный интеллект, может помочь быстро обнаруживать и анализировать гравитационные волны - рябь в космической ткани пространства-времени - от катастрофических событий, таких как столкновения между черными дырами.
Новая техника, называемая глубокой фильтрацией, может помочь исследователям увидеть катастрофические события, которые текущее программное обеспечение может не обнаружить, такие как слияния титанов в сердцах галактик, считают авторы новой статьи, описывающей работу.
Гравитационные волны - это рябь в ткани пространства и времени. Они генерируются, когда движется любой объект с массой, и они движутся со скоростью света, растягивая и сжимая пространство-время по пути.
Гравитационные волны чрезвычайно трудно обнаружить, и те, которые могут обнаружить ученые, получены от исключительно массивных объектов. Хотя существование гравитационных волн было впервые предсказано Альбертом Эйнштейном в 1916 году, ученым потребовалось более столетия, чтобы успешно обнаружить первые прямые свидетельства гравитационных волн, используя лазерную интерферометрическую гравитационно-волновую обсерваторию (LIGO), чтобы определить гравитационные последствия две чёрные дыры, разбивающиеся вместе.
Открытие гравитационных волн принесло трем ученым Нобелевскую премию по физике 2017 года в октябре 2017 года. С тех пор исследователи также обнаружили гравитационные волны от встречной пары мертвых звезд, называемых нейтронными звездами, - результаты, которые могли бы помочь разгадать давнюю тайну как некоторые из тяжелых элементов вселенной были созданы.
Однако программное обеспечение, которое в настоящее время анализирует сигналы, обнаруживаемые обсерваториями гравитационных волн, может занять несколько дней, чтобы сузить, какое событие могло генерировать эти гравитационные волны, сообщил в интервью Space.com соавтор исследования Элиу Уэрта.
Более того, это программное обеспечение специализируется на обнаружении слияний между объектами, которые находятся на приблизительно круговых орбитах друг с другом и относительно изолированы от своего окружения, по словам Уэрты, теоретика-астрофизика из Университета Иллинойса в Национальном центре суперкомпьютерных приложений Урбана-Шампейн. Программное обеспечение, скорее всего, не сможет обнаружить гравитационные волны от объектов в областях, где звезды плотно упакованы вместе, таких как ядра галактик, где гравитационные притяжения соседних звезд могут искажать орбиты от круглых к более «эксцентричным» или овальным по форме, Уэрта сказал.
Теперь авторы исследования предполагают, что программное обеспечение искусственного интеллекта могло бы значительно ускорить анализ гравитационных волн, а также «[включить] обнаружение новых классов источников гравитационных волн, которые могут остаться незамеченными с помощью существующих алгоритмов обнаружения», Уэрта рассказал Space.com.
Новое программное обеспечение ИИ включает в себя искусственные нейронные сети, в которых искусственные компоненты, называемые «нейронами», подают данные и взаимодействуют для решения проблемы, такой как распознавание изображения. Затем нейронная сеть многократно корректирует соединения между ее нейронами и определяет, лучше ли эти новые схемы соединений решают проблему. Со временем этот процесс проб и ошибок показывает, какие шаблоны лучше всего подходят для компьютерных решений, имитируя процесс обучения в человеческом мозге.
Принимая во внимание, что обычные методы могут занять несколько дней, чтобы сузить особенности гравитационных событий из данных детектора, современные нейронные сети, известные как "глубоко сверточные нейронные сети", могут сделать это за секунду, обнаружили ученые. Более того, в то время как обычным методам для выполнения этой задачи потребовались бы тысячи процессоров (центральные процессоры компьютеров), новый метод работал «даже с одним процессором - то есть с вашим смартфоном или стандартным ноутбуком», - сказал Уэрта.
Кроме того, исследователи обнаружили, что этот новый метод может также быстро анализировать слияния, которые являются более сложными, чем нынешнее программное обеспечение, например, слияния с участием черных дыр на эксцентричных орбитах. Новое программное обеспечение также имело меньшую частоту появления ошибок и лучше обнаруживало сбои в данных.
Уэрта и Дэниел Джордж, вычислительный астрофизик из Университета Иллинойса в Национальном центре суперкомпьютерных приложений Урбана-Шампейн, подробно изложили свои выводы в сети 27 декабря в журнале Physics Letters B.
