Umjetnička ilustracija dvije crne rupe koje se spiraliraju zajedno, stvarajući gravitacijske valove u prostornom vremenu.
(Slika: © NASA)
Novi softverski program koji koristi umjetnu inteligenciju može pomoći u brzom otkrivanju i analiziranju gravitacijskih valova - mreškanja u kozmičkom tkivu prostora-vremena - od katastrofalnih događaja poput sudara između crnih rupa, pokazalo je novo istraživanje.
Nova tehnika, nazvana duboko filtriranje, može pomoći istraživačima da vide kataklizmičke događaje koje trenutni softver možda ne može otkriti, poput titanskih spajanja u srcima galaksija, tvrde autori novog rada koji opisuju djelo.
Gravitacijski valovi su valovi u tkivu prostora i vremena. Oni nastaju kada se bilo koji objekt s masom kreće, a oni putuju brzinom svjetlosti, protežući se i stišćući prostor-vrijeme na putu.
Gravitacijski valovi iznimno su teški za prepoznati, a oni koje znanstvenici mogu detektirati potječu od izuzetno masivnih objekata. Iako je postojanje gravitacijskih valova prvi predvidio Albert Einstein 1916. godine, trebalo je više od jednog stoljeća da su znanstvenici uspješno otkrili prve izravne dokaze gravitacijskih valova, koristeći Laser Interferometar Gravitacijski valni opservatorij (LIGO) kako bi uočili gravitacijske posljedice dvije crne rupe.
Otkrivanje gravitacijskih valova pripalo je trojici znanstvenika Nobelovu nagradu za fiziku za 2017. u listopadu 2017. Od tada su istraživači otkrili i gravitacijske valove iz sudarajućeg para mrtvih zvijezda nazvanih neutronske zvijezde - otkrića koja su mogla pomoći u rješavanju desetljećima stare misterije kako su stvoreni neki teški elementi svemira.
Međutim, softveru koji trenutno analizira signale koje detektiraju gravitacijski valovi može potrajati nekoliko dana kako bi suzili kakav bi događaj mogao stvoriti te gravitacijske valove, izjavila je koautorica studije Eliu Huerta u intervjuu za Space.com u intervjuu.
Štoviše, ovaj je softver specijaliziran za otkrivanje spajanja objekata koji su u približno kružnim orbitama jedan s drugim i relativno izolirani od svoje okoline, prema Huerta, teoretskom astrofizičaru sa Sveučilišta u Illinoisu, u Nacionalnom centru za superračunalne aplikacije Urbana-Champaign. Softver vjerojatno neće otkriti gravitacijske valove iz objekata u područjima gdje su zvijezde gusto zbijene, poput jezgara galaksija, gdje gravitacijski potezi obližnjih zvijezda mogu iskriviti orbite od kružnog do više „ekscentričnog“ ili ovalnog oblika, Huerta rekao je.
Autori studije sugeriraju da bi softver umjetne inteligencije mogao znatno pomoći u ubrzavanju analize gravitacijskih valova, kao i "[omogućiti] otkrivanje novih klasa izvora gravitacijskog vala koji mogu proći neopaženo s postojećim algoritmima otkrivanja", Huerta rekao za Space.com.
Novi AI softver uključuje umjetne neuronske mreže, u kojima se umjetnim komponentama nazvanim "neuroni" unose podaci i surađuju na rješavanju problema, poput prepoznavanja slike. Zatim neuronska mreža opetovano prilagođava veze između svojih neurona i vidi jesu li ti novi obrasci veze bolji u rješavanju problema. S vremenom, ovaj postupak pokušaja i pogrešaka otkriva koji su obrasci najbolji u računanju rješenja, oponašajući proces učenja u ljudskom mozgu.
Dok bi konvencionalnim tehnikama moglo biti potrebno nekoliko dana da suzbe značajke gravitacijskog događaja iz podataka detektora, najsuvremenije neuronske mreže poznate kao "duboke konvolucijske neuronske mreže" mogle bi to učiniti u roku jedne sekunde, otkrili su znanstvenici. Štoviše, dok bi za konvencionalne metode trebalo tisuće CPU-a (centralnih procesnih jedinica računala) da bi se ovaj zadatak obvezao, nova tehnika funkcionirala je "čak i s jednim CPU-om, tj. Sa vašim pametnim telefonom ili standardnim prijenosnikom", rekao je Huerta.
Osim toga, istraživači su otkrili da bi ova nova tehnika također mogla brzo analizirati spajanja koja su složenija nego što to može analizirati trenutni softver, poput spajanja koje uključuju crne rupe u ekscentričnoj orbiti. Novi je softver također imao niže stope pogrešaka i bio je bolji u uočavanju propusta u podacima.
Huerta i Daniel George, računski astrofizičar sa Sveučilišta u Illinoisu, u Nacionalnom centru za superkompjuterske aplikacije Urbana-Champaign, detaljno su otkrili svoja otkrića na mreži 27. prosinca u časopisu Physics Letters B.
