Ілюстрація художника двох чорних дір, що спірально спіралюються, створюючи гравітаційні хвилі в просторі часу.
(Зображення: © NASA)
Нове програмне забезпечення, яке використовує штучний інтелект, може допомогти швидко виявити та проаналізувати гравітаційні хвилі - брижі в космічній тканині простору-часу - від катастрофічних подій, таких як зіткнення між чорними дірами, виявило нове дослідження.
Нова техніка, що називається глибокою фільтрацією, може допомогти дослідникам побачити катаклізмні події, які сучасне програмне забезпечення може не виявити, як-от титанічні злиття в серцях галактик, стверджують автори нового документу, що описує роботу.
Гравітаційні хвилі - це брижі в тканині простору та часу. Вони утворюються, коли будь-який предмет з масовими рухами, і вони рухаються зі швидкістю світла, розтягуючись і стискаючи простір-час по дорозі.
Гравітаційні хвилі надзвичайно важко виявити, а ті, які вчені можуть виявити, - із надзвичайно масивних об'єктів. Хоча існування гравітаційних хвиль вперше було передбачено Альбертом Ейнштейном у 1916 році, вченим минуло століття, щоб успішно виявити перші прямі свідчення гравітаційних хвиль, використовуючи Лазерний інтерферометр Гравітаційно-хвильова обсерваторія (LIGO), щоб помітити гравітаційні наслідки дві чорні діри розбиваються разом.
Відкриття гравітаційних хвиль отримало троє вчених Нобелівською премією з 2017 року з фізики у жовтні 2017 року. З того часу дослідники також виявили гравітаційні хвилі зіткнулися пари мертвих зірок під назвою нейтронних зірок - висновки, які могли б допомогти розгадати десятиліття таємниці як були створені деякі важкі елементи Всесвіту.
Однак програмному забезпеченню, яке в даний час аналізує сигнали, які виявляють гравітаційно-хвильові обсерваторії, може знадобитися кілька днів, щоб звузити, яка подія могла породжувати ці гравітаційні хвилі, повідомив співрозмовник дослідження Еліу Хуерта в інтерв'ю Space.com в інтерв'ю.
Більше того, це програмне забезпечення спеціалізується на виявленні злиття між об'єктами, що знаходяться приблизно в круговій орбіті один з одним і відносно ізольованими від їх оточення, за словами Хуерта, теоретичного астрофізика з університету Іллінойсу в Національному центрі суперкомп'ютерних застосувань Урбана-Шампань. Програмне забезпечення, ймовірно, не зможе виявити гравітаційні хвилі від об'єктів у районах, де зірки щільно упаковані, наприклад, ядра галактик, де гравітаційні тяги довколишніх зірок можуть спотворювати орбіти від круглої до більш «ексцентричної» або овальної форми, Хуерта сказав.
Зараз автори дослідження припускають, що програмне забезпечення штучного інтелекту може допомогти значно прискорити аналіз гравітаційних хвиль, а також "[включити] виявлення нових класів джерел гравітаційної хвилі, які можуть залишитися непоміченими з існуючими алгоритмами виявлення", Huerta розповів Space.com.
Нове програмне забезпечення AI включає штучні нейронні мережі, в яких штучні компоненти, що отримали назву "нейрони", передаються даними та співпрацюють для вирішення проблеми, наприклад розпізнавання зображення. Потім нейронна мережа неодноразово коригує зв’язки між своїми нейронами і бачить, чи краще ці нові схеми з'єднання вирішують проблему. З часом цей процес спроб і помилок виявляє, які зразки найкраще обчислюють рішення, імітуючи процес навчання в людському мозку.
У той час як звичайні методи можуть зайняти кілька днів, щоб звузити особливості гравітаційних подій з даних детекторів, новітні нейронні мережі, відомі як "глибокі звивисті нейронні мережі", можуть зробити це протягом секунди, вчені виявили. Більше того, хоча звичайні методи потребують тисячі процесорів (центральних процесорних блоків комп'ютерів) для виконання цього завдання, нова техніка працювала "навіть з одним процесором - тобто з вашим смартфоном або звичайним ноутбуком", - сказала Хуерта.
Крім того, дослідники виявили, що ця нова методика також може швидко проаналізувати злиття, які є більш складними, ніж сучасне програмне забезпечення, як, наприклад, злиття за участю чорних дір на ексцентричних орбітах. Нове програмне забезпечення також мало нижчі показники помилок і було краще виявляти збої в даних.
Хуерта і Даніель Джордж, обчислювальний астрофізик з університету Іллінойсу в Національному центрі додатків для комп’ютерних програм Урбана-Шампань, детально розкрили свої висновки в Інтернеті 27 грудня в журналі Physics Letters B.
