, який дозволяє прискорювати, масштабувати і відтворювати виявлення гравітаційних хвиль.){kind=link}
Forskere ved Argonne National Laboratory har utviklet kunstig intelligens (AI) som gjør det mulig å akselerere, skalere og reprodusere deteksjonen av gravitasjonsbølger. Den nye algoritmen var i stand til å analysere dataene samlet under LIGOs driftsmåned på bare 7 minutter. Samtidig gjorde han ingen feil.
Da gravitasjonsbølger først ble oppdaget i 2015 av LIGOs Laser Interferometric Gravitational-Wave Observatory, forårsaket de begeistring i det vitenskapelige samfunnet fordi de bekreftet en annen av Einsteins teorier og markerte fødselen til gravitasjonsbølgeastronomi. Gjennom årene har forskere oppdaget mange kilder til gravitasjonsbølger, som nøytronstjerner og sorte hull som kolliderer i verdensrommet.
Sensitiviteten til gravitasjonsbølgedetektorer øker hvert år, så det er en stadig økende mengde data som må behandles. På et tidspunkt vil det ikke fungere manuelt å gjøre det, fordi det vil være for mange bølgedeteksjonshendelser. For å løse dette problemet har fysikere fra Argonne National Laboratory og flere amerikanske universiteter utviklet en plattform for kunstig intelligens som kan ta over ansvaret for å analysere gravitasjonsbølgesignaler.
Redaktørens anbefaling:
- Gravitasjonslinser vil tillate å lage et galaktisk internett
- Et oppdrag til Uranus og Neptun kan bli en detektor for gravitasjonsbølger
Forfatterne av den nye arbeid hevder at AI-modeller kan være like sensitive som tradisjonelle mønstertilpasningsalgoritmer, men kjører raskere. I tillegg krever disse AI-algoritmene bare en rimelig grafikkbehandlingsenhet (GPU), noe som gjør det til en av de mest effektive måtene å studere gravitasjonsbølger på.
Gravitasjonsbølger er endringer i gravitasjonsfeltet som forplanter seg som en bølge. De sendes ut av bevegelige masser, men etter stråling løsner de fra dem og eksisterer uavhengig av disse massene. Matematisk relatert til forstyrrelse er rom-tid-metrikker og kan beskrives som "rom-tids krusninger". Som et resultat identifiserte AI alle fire binære svarte hull-fusjoner som tidligere ble identifisert i dette datasettet.
Forskere sier at i denne studien kombinerte de kraften til kunstig intelligens og superdatamaskiner, for å bidra til å løse aktuelle og relevante big data-spørsmål. Teamet planlegger å videre bruke denne kombinasjonen av teknikker for å løse datadrevne spørsmål, ikke bare i fysikk, men også i andre tverrfaglige vitenskaper.
Les også: