A művész szemlélteti a két fekete lyukat, amelyek spirálisan összekulcsolódnak, és gravitációs hullámokat hoznak létre az űridőben.
(Kép: © NASA)
Egy új, a mesterséges intelligenciát használó szoftver segít gyorsan felderíteni és elemezni a gravitációs hullámokat - hullámokat a téridő kozmikus szövetében - olyan katasztrófai események miatt, mint például a fekete lyukak közötti ütközések.
A mély szűrésnek nevezett új módszer segíthet a kutatóknak olyan kataklizmikus események észlelésében, amelyeket a jelenlegi szoftver nem észlelhet, például titán fúziókkal a galaxisok szívében - állítják a munkát leíró új cikk szerzői.
A gravitációs hullámok hullámok a tér és az idő szövetében. Generálódnak, amikor bármely tömegű tárgy mozog, és a fény sebességével haladnak, és meghosszabbítják és szorítják a tér-időt az út mentén.
A gravitációs hullámokat rendkívül nehéz felismerni, és azokat, amelyeket a tudósok észlelhetnek, rendkívül hatalmas tárgyakból származnak. Noha a gravitációs hullámok meglétét 1916-ban Albert Einstein előre jelezte, több mint egy évszázadra volt szükség, hogy a tudósok sikeresen felismerjék a gravitációs hullámok első közvetlen bizonyítékait, és a lézerinterferométer gravitációs-hullám-megfigyelőközpontja (LIGO) segítségével észleljék a gravitációs hullámok utóhatásait. két fekete lyuk összetört.
A gravitációs hullámok felfedezése három tudósnak nyert a 2017. októberi fizika Nobel-díjat. Azóta a kutatók gravitációs hullámokat is észleltek egy neutroncsillagoknak nevezett halott csillagpár ütköző párjából - olyan eredmények, amelyek elősegíthetik a hogyan hozták létre az univerzum nehéz elemeit.
A gravitációs hullámú csillagvizsgálók által észlelt jeleket jelenleg elemző szoftver azonban néhány napig tarthat, hogy szűkítse, hogy milyen esemény okozhatja ezeket a gravitációs hullámokat - mondta Eliu Huerta, a tanulmány társszerzője a Space.com-nak egy interjúban.
Ezenkívül ez a szoftver arra specializálódott, hogy észleljék egymással nagyjából körkörös pályán körbejáró és a környezetüktől viszonylag elszigetelten tárgyak összeolvadását - mondta Huerta, az Urbana-Champaign szuperszámítógépes alkalmazások nemzeti központjának Illinoisi Egyetem elméleti asztrofizikusa. A szoftver valószínűleg nem fog észlelni a gravitációs hullámokat olyan tárgyakról, ahol a csillagok sűrűn vannak csomagolva, például a galaxisok magjaiban, ahol a közeli csillagok gravitációs vonzása torzíthatja a pályákat körkörösről inkább "excentrikus" vagy ovális alakúra, Huerta mondott.
A tanulmány szerzői azt sugallják, hogy a mesterséges intelligencia szoftvere nagyban elősegítheti a gravitációs hullámok elemzését, valamint "[lehetővé teszi] a gravitációs hullámforrások új osztályainak felismerését, amelyek a meglévő észlelési algoritmusokkal észrevétlenül maradhatnak", Huerta mondta a Space.com.
Az új AI szoftver mesterséges ideghálózatokat foglal magában, amelyekben az "idegsejteknek" nevezett mesterséges komponensek adatait adagolják és együttműködnek egy probléma megoldásában, például egy kép felismerésében. Egy idegi hálózat ezután ismételten beállítja a neuronjai közötti kapcsolatokat, és megnézheti, hogy ezek az új kapcsolatminták jobban megoldják-e a problémát. Az idő múlásával ez a próba-és hibamegállapítás rámutat arra, hogy mely modellek a legmegfelelőbbek a megoldások számításában, utánozva az emberi agyban történő tanulási folyamatot.
Míg a hagyományos technikák több napot igénybe vehetnek a gravitációs események jellemzőinek szűkítésére az érzékelők adatai alapján, a legfejlettebb ideghálózatok, amelyeket „mély konvolúciós neurális hálózatoknak” neveznek, másodpercen belül megtehetik, találták a tudósok. Sőt, bár a hagyományos módszerekhez ezer CPU-ra (a számítógépek központi feldolgozó egységeire) lenne szükség ennek a feladatnak a végrehajtásához, az új technika "még egyetlen CPU-vel - azaz okostelefonjával vagy egy szokásos laptopjával - működött" - mondta Huerta.
Ezenkívül a kutatók azt találták, hogy ez az új technika gyorsan elemezheti az összeolvadásokat is, amelyek sokkal összetettebbek, mint a jelenlegi szoftver képes elemezni, például az olyan összeolvadások, amelyek az excentrikus pályákon fekete lyukakat tartalmaznak. Az új szoftvernek alacsonyabb a hibaaránya, és jobban tudta észlelni az adatok hibáit.
Huerta és Daniel George, az Urbana-Champaign Nemzeti Szuperszámítógépes Alkalmazások Központjának Illinoisi Egyetemen végzett számítástechnikai asztrofizikusa részletesebb eredményeit online december 27-én részletezte a Physics Letters B. folyóiratban.
