Skupina výzkumníků nedávno představila inovativní metodu pro detekci zdrojů gravitačních vln, o které věří, že by mohla významně zlepšit přesnost těchto detekcí a urychlit identifikaci těchto tajemných kosmických událostí. Jejich studie, publikovaná dnes v časopise Nature, představuje algoritmus, který se zaměřuje na emisí gravitačních vln z fúzí neutronových hvězd. Jakmile jsou takové události rozpoznány, mohou být astronomové po celém světě upozorněni, což umožní expertům shromáždit podrobné informace o těchto krátkých a záhadných zdrojích gravitačních vln. Abychom věci uvedli do kontextu, gravitační vlny jsou vlnění v tkanivu časoprostoru, poprvé teoretizované Einsteinem před více než stoletím a poprvé detekované v roce 2015 částí současné spolupráce LIGO-Virgo-KAGRA. Tyto vlny vznikají interakcemi mezi některými z nejhmotnějších objektů vesmíru, konkrétně černými dírami a neutronovými hvězdami. Algoritmus výzkumníků se konkrétně zaměřuje na neutronové hvězdy, které se spirálovitě přibližují, postupně se přibližují až do fúze, jevu známému jako „fúze neutronových hvězd“. Detekce gravitačních vln emitovaných během těchto fúzí pomáhá astronomům porozumět struktuře neutronových hvězd, původu některých těžkých prvků, testování obecné relativity, měření rychlosti expanze vesmíru a potenciálně odhalování povahy temné hmoty. Využití umělé inteligence může urychlit analýzu těchto událostí gravitace a podle zjištění týmu zvýšit přesnost predikce místa fúze. Tvrdí, že jejich metoda může určit původ gravitačních vln během jedné sekundy a může sloužit jako šablona pro analýzu dat pro detektory gravitačních vln nové generace, jako je LISA. „Po zaškolení, když dojde k nové pozorování, může neuronová síť vzít měření jako vstup a předpovědět vlastnosti binárních neutronových hvězd (včetně jejich lokalizace) za méně než sekundu, “ vysvětlil Maximilian Dax, výzkumník strojového učení a fyzik na Univerzitě v Tübingen, který je hlavním autorem studie, v e-mailu pro Gizmodo.

„Tento rychlý výkon je možný, protože během inferencí nevyžadujeme nové simulace gravitačních vln. “ Dax také vyjádřil naději, že jejich metoda usnadní dřívější detekci elektromagnetických signálů z fúzí binárních neutronových hvězd, což umožní pozorování blíže k okamžiku fúze. „Tato vícerozměrná pozorování jsou neskutečně vzrušující a mají význam napříč různými obory, včetně kosmologie, jaderné fyziky a gravitace. “ Algoritmus vědců vykazuje o 30 % lepší přesnost v porovnání s předchozími modely a může astronomům pomoci určit, které fúzní události si zaslouží další, často urgentní, pozorování. „Strojové učení v poslední době přitahuje značnou pozornost v oblasti výzkumu gravitačních vln jako prostředek pro zlepšení nebo potenciální nahrazení současných metod analýzy, “ poznamenal Michael Williams, kosmolog na Univerzitě v Portsmouthu ve Velké Británii, v článku News & Views. „Nicméně přetrvává několik výzev, “ dodal Williams, který se na novém výzkumu nepodílí. „Účinnost algoritmů strojového učení obecně závisí na tom, jak jsou trénovány. Specifickou výzvou pro tento algoritmus je, že charakteristiky skutečného šumu v detektorech gravitačních vln se v průběhu času mění ve srovnání s těmi, které byly předpokládány během trénování sítě, což může vést k systematickým chybám, které zkreslují výsledky. “ Williams uzavřel, že skutečným testem bude, zda dokáže algoritmus týmu efektivně předat informace o další fúzi binárních neutronových hvězd, když k tomu dojde.