Новый искусственный интеллект ищет гравитационные волны в реальном времени

Обнаружить гравитационные волны √ невероятно сложная задача. Но искусственному интеллекту она под силу.

Обнаружить гравитационные волны √ невероятно сложная задача. Но искусственному интеллекту она под силу.
Иллюстрация R. Haas, E. Huerta (NCSA/University of Illinois).

Учёные создали нейронную сеть, которая способна детектировать гравитационные волны в реальном времени и найти новые источники таких волн. Результат может привести к созданию "новой физики".

Даниэль Джордж (Daniel George) и Элиу Уэрта (Eliu Huerta) из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США) создали нейронную сеть, которая способна детектировать гравитационные волны в реальном времени и таким образом может помочь найти новые источники таких волн. Об этом учёные сообщают в научной статье, опубликованной в журнале Physics Letters B.

"Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) подробно рассказывали о том, что такое гравитационные волны и как устроены их детекторы. Обнаружить подобный сигнал – дело сложное, ведь волна вызывает колебания зеркал с амплитудой, которая в тысячу раз меньше радиуса протона. Приходится учитывать всевозможные источники помех и шумов, вплоть до теплового движения молекул в зеркалах.

Авторы подключили к решению этой непростой задачи искусственный интеллект. Они создали свёрточную нейронную сеть (это одна из многочисленных разновидностей нейронных сетей, основные принципы работы которых мы описывали) и применили алгоритмы глубокого обучения. Это первый случай, когда подобная разработка применяется к поиску гравитационных волн.

Первоначально для обучения нейронной сети применялся искусственно смоделированный сигнал. Для этого исследователи использовали суперкомпьютер Blue Waters и среду Einstein Toolkit, специально предназначенную для расчётов по общей теории относительности.

 

Затем настала очередь реальных данных с гравитационного детектора LIGO. Обучение своего "подопечного" физики ускорили с помощью графических процессоров Tesla P100 и DGX-1, а в качестве языка программирования использовали Wolfram, на котором написана знаменитая система Wolfram Mathematica.

Получившийся алгоритм авторы назвали глубокой фильтрацией. Оказалось, что такая фильтрация имеет ту же чувствительность, что и традиционные методы поиска сигнала, но требует гораздо меньших вычислительных ресурсов и более устойчива к ошибкам, что позволяет анализировать сигнал в режиме реального времени.

Быстрая обработка сигнала важна для того, чтобы отдать команду другим инструментам навестись на нужную точку неба. Напомним, что в 2017 году источник гравитационных волн был впервые зарегистрирован телескопами разных диапазонов.

Как уточняется в пресс-релизе, новый алгоритм может обнаруживать гравитационные волны не только от слияния чёрных дыр и нейтронных звёзд, но и от других источников, если таковые найдутся. Это может привести к созданию "новой физики".

К слову, "Вести.Наука" и ранее писали об использовании искусственного интеллекта в исследованиях космоса. Например, мы рассказывали о том, как нейронная сеть впервые открыла планету.