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2025-09-07 0
激光干涉引力波天文台(LIGO)与GoogleDeepMind团队宣布共同开发出一款名为“Deep Loop Shaping”的人工智能新工具,有望极大提升人类对宇宙引力波事件的探测能力。
一幅插图揭示了LIGO如何利用镜面和激光束探测黑洞碰撞
据悉,该方案已在《科学》杂志发表验证性研究成果。研究者希望未来将这一AI工具应用于美国路易斯安那州和华盛顿州汉福德基地的LIGO探测器。DeepMind研究科学家Jonas Buchli表示,“Deep Loop Shaping彻底革新了控制技术,能够在LIGO探测器最为不稳定和复杂的反馈回路中,有效降低噪音水平。”
引力波的存在曾于百年前被爱因斯坦预言,但直到2015年才借助LIGO首次被直接观测到,这一突破成就了2017年诺贝尔物理学奖。LIGO通过高精度的激光和镜面系统,捕捉到宇宙中极其微弱的时空涟漪,灵敏度要求达到万亿分之一的精度。然而,遥远地震、海浪等扰动都会影响镜面的稳定,给探测带来巨大挑战。
为此,LIGO团队与Google工程师联合开发出AI软件,采用强化学习训练,通过大规模模拟LIGO数据环境,让算法在减少噪音的“游戏”中不断优化自身表现。实测显示,Deep Loop Shaping能将镜面扰动降低至传统方法的1/30到1/100范围,大幅提升探测的稳定性。
位于汉福德的LIGO探测器站的引力波束线横跨华盛顿州东南部沙漠地带。这个L形探测器的每条臂长达2.5英里。(图片来源:LIGO)
意大利Gran Sasso科学研究院教授、论文合著者Jan Harms指出,新技术或将打开低频段引力波的观测前沿,为探测中子星碰撞、中等质量黑洞并合等现象,以及提前发出天体碰撞预警带来更多可能。他形象地表示,这相当于给望远镜扩展了新的观测波段。
对于大众关心的AI“幻想”风险,研究团队表示将密切监控算法表现,并开发相应检测和纠错机制,确保数据准确可靠。下一阶段,LIGO团队将对该AI工具开展为期数天或数周的长时间测试,未来还计划推广至LIGO-India等国际合作项目。
LIGO探测器采用复杂的光学系统,依靠激光束和精密控制的镜面来监测时空结构中极其微弱的涟漪。(加州理工学院/麻省理工学院/LIGO实验室供图)
科研人员认为,Deep Loop Shaping及类似AI方案不仅将成为引力波探测的标配,也有望应用于航空航天、高精度制造、城市工程、甚至降噪耳机等领域,为解决极高精度控制难题提供新范式。
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