Taiteilijan kuva kahdesta mustasta aukosta, jotka kiertävät toisiaan muodostaen painovoima-aaltoja avaruuden aikana.
(Kuva: © NASA)
Uusi tekoälyä käyttävä ohjelmisto voi auttaa nopeasti havaitsemaan ja analysoimaan painovoima-aaltoja - väreilyä avaruusajan kosmisessa kankaassa - katastrofaalisten tapahtumien, kuten mustien reikien välisten törmäysten perusteella, uusi tutkimus toteaa.
Uusi tekniikka, jota kutsutaan syväsuodatukseksi, voi auttaa tutkijoita näkemään kataklysmiset tapahtumat, joita nykyinen ohjelmisto ei ehkä havaitse, kuten titaaniset sulautumat galaksien sydämessä, työtä kuvaavan uuden tutkimuksen kirjoittajien mukaan.
Painovoima-aallot ovat värejä tilan ja ajan kankaassa. Ne syntyy, kun mikä tahansa massamassa oleva esine liikkuu, ja ne kulkevat valon nopeudella venyttämällä ja puristamalla avaruus-aikaa matkan varrella.
Gravitaatioaaltoja on erityisen vaikea havaita, ja tieteet, jotka tutkijat voivat havaita, ovat poikkeuksellisen massiivisista esineistä. Vaikka Albert Einstein ennusti gravitaatioaaltojen olemassaolon vuonna 1916, kului yli vuosisadan, jolloin tutkijat havaitsivat onnistuneesti ensimmäiset suorat todisteet gravitaatioaalloista, käyttämällä laserinterferometrin gravitaatioaalto-observatorioa (LIGO) havaitaksesi gravitaation jälkimahdollisuudet. kaksi mustaa reikää smashing yhdessä.
Painovoima-aaltojen löytäminen ansaitsi kolme tutkijaa vuoden 2017 fysiikan Nobel-palkinnon saavalle henkilölle lokakuussa 2017. Sittemmin tutkijat ovat havainneet myös gravitaatioaallot törmäävästä kuolleiden tähtiparien nimeltä neutronitähdet - havainnot, jotka ovat saattaneet auttaa ratkaisemaan vuosikymmenien vanhan mysteerin kuinka jotkut maailmankaikkeuden raskaista elementeistä luotiin.
Kuitenkin ohjelmisto, joka analysoi gravitaatioaalto-observatorioiden havaitsemia signaaleja, voi viedä useita päiviä kaventamaan, millainen tapahtuma on saattanut tuottaa nuo gravitaatioaallot, tutkimuksen avustaja Eliu Huerta kertoi Space.comille haastattelussa.
Lisäksi tämä ohjelmisto on erikoistunut havaitsemaan fuusioita, jotka ovat suunnilleen ympyränmuotoisia ympyrän kiertoradalla ja suhteellisen eristyneinä ympäristöstä, toteaa Urbana-Champaignin kansallisen supertietokonesovelluskeskuksen Illinoisin yliopiston teoreettisen astrofysiikan tutkijan Huertan mukaan. Ohjelmisto ei todennäköisesti pysty havaitsemaan painovoima-aaltoja kohteista alueilla, joilla tähdet on tiheästi pakattu yhteen, kuten galaksien ytimissä, joissa läheisten tähtiä koskevat painovoimavetot voivat vääristää kiertoratoja ympyränmuodosta enemmän "epäkeskeiseen" tai muodoltaan soikeaan, Huerta sanoi.
Nyt tutkimuksen tekijät ehdottavat, että tekoälyohjelmat voisivat auttaa huomattavasti nopeuttamaan gravitaatioaaltojen analysointia, samoin kuin "[mahdollistamaan] uusien gravitaatioaaltolähteiden luokkien havaitsemisen, jotka saattavat olla huomaamatta olemassa olevien havaitsemisalgoritmien kanssa", Huerta kertoi Space.com.
Uusi AI-ohjelmisto sisältää keinotekoiset hermoverkot, joissa "neuroneiksi" kutsuttuihin keinotekoisiin komponentteihin syötetään dataa ja ne toimivat yhteistyössä ongelman ratkaisemiseksi, kuten kuvan tunnistaminen. Sitten hermoverkko säätää toistuvasti neuronien välisiä yhteyksiä ja tarkistaa ovatko nämä uudet yhteysmallit parempia ongelman ratkaisemiseksi. Ajan myötä tämä kokeilu- ja virheprosessi paljastaa, mitkä mallit ovat parhaita ratkaisujen laskennassa, jäljittelemällä oppimisprosessia ihmisen aivoissa.
Tavanomaiset tekniikat saattavat viedä useita päiviä gravitaatiotapahtumien piirteiden kaventamiseksi detektoritiedoista, mutta "syviksi konvoluutiohermoverkoiksi" kutsutut huipputason hermostoverkot voisivat tehdä niin sekunnissa, tutkijat havaitsivat. Lisäksi, vaikka perinteiset menetelmät tarvitsevat tuhansia prosessoreita (tietokoneiden keskusyksiköitä) tämän tehtävän suorittamiseksi, uusi tekniikka toimi "jopa yhdellä prosessorilla - eli älypuhelimellasi tai tavallisella kannettavalla tietokoneella", Huerta sanoi.
Lisäksi tutkijat havaitsivat, että tämä uusi tekniikka voisi myös nopeasti analysoida sulautumisia, jotka ovat monimutkaisempia kuin nykyiset ohjelmistot pystyvät analysoimaan, kuten sulautumiset, joissa epäkeskeisten kiertoratojen mustia reikiä. Uudella ohjelmistolla oli myös alhaisemmat virheasteet ja se pystyi paremmin havaitsemaan häiriöitä tiedoissa.
Urbanue-Champaignin National Supercomputing Applications -keskuksen Illinoisin yliopiston laskennallinen astrofysiologi Huerta ja Daniel George esittelivät havaintonsa verkossa 27. joulukuuta Physics Letters B. -lehdessä.
