კვლევის ჯგუფმა हाल हाल ურთიერთობა გამოაშკარავა ინოვაციური მეთოდი გრავიტაციული ტალღების წყაროების გამოვლენისთვის, რომლის მტკიცებით, ეს შესაძლოა მნიშვნელოვანი სარგებლობა მოიტანოს ამ აღმოჩენების სიზუსტეში და ამ საიდუმლო კოსმიური მოვლენების იდენტიფიცირების სიჩქარეში. მათი კვლევა, რომელმაც დღეს გამოქვეყნდა ჟურნალ Nature-ში, წარმოადგენს ალგორითმს, რომელიც კონცენტრირდება ნეიტრონული ვარსკვლავების შერევის დროს გრავიტაციული ტალღების emissão-ზე. როდესაც ასეთი მოვლენები აღიარებულია, ასტრონომები მთელ მსოფლიოში შეიძლება გააფრთხილონ, რაც ექსპერტებს საშუალებას აძლევს შეაგროვონ დიდი ინფორმაცია ამ მოკლე და ამოუცნობ გრავიტაციული ტალღების წყაროებზე. უსაფრთხოების მიზნით, გრავიტაციული ტალღები არის ცვლადობა სივრცე-დროის ქსოვილში, რომელიც პირველად იახგაზდომასით ენშტაინმა უფრო ვიდრე ასწლეულის წინ და პირველად აღმოჩენილი იყო 2015 წელს არსებული LIGO-Virgo-KAGRA კოლაბორაციის მიერ. ეს ტალღები წარმოადგება სამყაროს რამდენიმე ყველაზე მძიმე ობიექტის, კერძოდ, შავი აშშ-ის ვარსკვლავების და ნეიტრონული ვარსკვლავების ურთიერთქმედებისგან. კვლევის ჯგუფის ალგორითმი სპეციფიურად მიზნად ისახავს ნეიტრონულ ვარსკვლავებს, რომლებიც ერთმანეთისკენ სპირალურად მოძრაობენ, თანდათან ახლოვდებიან, ვიდრე გაწვდებიან, რაც ცნობილია როგორც "ნეიტრონული ვარსკვლავის გაწვდენა. " ამ გაწვდების დროს გამოწვეული გრავიტაციული ტალღების აღმოჩენა ასტრონომებს ეხმარება ნეიტრონული ვარსკვლავების სტრუქტურების გაგებაში, გარკვეული მძიმე ელემენტების წარმოშობაში, ზოგადი რელატივობის ტესტირებაში, სამყაროს გაფართოების სიჩქარის გაზომვაში და შესაძლოა ქალბატონის ბუნების გამჟღავნებაში. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შეუძლია გააჩქარებს ამ გრავიტაციული ტალღების შემთხვევების ანალიზს და, ჯგუფის მონაცემების მიხედვით, გაზრდილი სიზუსტე გაწვდების ადგილის პროგნოზირებაში. ისინი აცხადებენ, რომ მათი მეთოდი შეუძლია გრავიტაციული ტალღების წყაროს გამოვლენა მხოლოდ ერთ წამში და შეიძლება იყოს ნიმუში მონაცემების ანალიზისთვის მომავალ поколения გრავიტაციული ტალღების დეტექტორებისთვის, როგორიც კია LISA. „გასწავლების შემდეგ, როდესაც ახალი დაკვირვება ხდება, ნერვული ქსელი შეგიძლია მიღებული მონაცემები გამოიყენოს და პროგნოზირებული თვისებები წყვილი ნეიტრონული ვარსკვლავების (ძირითადად მათი ლოკალიზაცია) ერთ წამში, “ განმარტა მაქსიმილიან დაქსმა, მანქანური სწავლების მკვლევარმა და ფიზიკოსმა ტიუბინგენის უნივერსიტეტში, რომელიც არის კვლევის მთავარი ავტორი.

“ეს სწრაფი რეაქცია შესაძლებელი არის იმიტომ, რომ ჩვენ არ გვჭირდება ახალი გრავიტაციული ტალღების სიმულაციები ინფერენციის პროცესში. ” დაქსმაც იმედი გამოთქვა, რომ მათი მეთოდი შეუწყობს ადრე აღმოჩენის ელექტრომაგნიტური სიგნალების კვირტებად გაწვდილი ნეიტრონული ვარსკვლავებიდან, რაც საშუალებას აძლევს დაკვირვებას გაწვდვის მომენტის უფრო ახლოს. “ეს მრავალშენიანი დაკვირვებები წარმოუდგენლად ამაღელვებელია და მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა აქვს სხვადასხვა სფეროებში, მათ შორის კოსმოლოგიაში, ბირთვულ ფიზიკაში და გრავიტაციაში. ” კვლევის ჯგუფის ალგორითმი 30%-იანი გაუმჯობესება აქვს სიზუსტეში ადრეულ მოდელებთან შედარებით და შეუძლია ასტრონომებს დაეხმაროს გაეცნობოს, რომელი გაწვდვის მოვლენები მოითხოვს დამატებით, ხშირად მანდატურ დაკვირვებებს. „მუხათური სწავლება ბოლო დროს დიდი ყურადღება მიიპყრო გრავიტაციული ტალღების კვლევის სფეროში, როგორც საშუალება თანამედროვე ანალიზის მეთოდების გასაუმჯობესებლად ან შესაძლოა მათი ჩანაცვლებით, “ აღნიშნა მაიკლ უილიამსი, კოსმოლოგი პორტსმუთის უნივერსიტეტში, დიდი ბრიტანეთი, News & Views-ის სტატიაში. „თუმცა, რამდენიმე გამოწვევა კვლავაც რჩება, “ ადასტურებს უილიამსი, რომელიც ამ ახალ კვლევასთან არ არის დაკავებული. “მანქანური სწავლების ალგორითმების ეფექტურობა ძირითადად დამოკიდებულია იმაზე, როგორ არიან ისინი გაწვდილი. ამ ალგორითმის კონკრეტული გამოწვევა არის ის, რომ გრავიტაციული ტალღების დეტექტორებში მართლა ხმაურის მახასიათებლები დროთა განმავლობაში იცვლება, რაც შეიძლება გამოიწვიოს სისტემური შეცდომები, რომლებიც შედეგებს აშორებს. ” უილიამსი დაასრულებს, რომ რეალური გამოცდა იქნება, შეუძლია თუ არა ჯგუფის ალგორითმს ეფექტურად გადმოიცვას ინფორმაცია შემდეგი წყვილი ნეიტრონული ვარსკვლავის გაწვდვის შესახებ, როდესაც ეს მოხდება.