Un grup de cercetători a dezvăluit recent o metodă inovatoare pentru detectarea surselor de unde gravitaționale, pe care o consideră capabilă să îmbunătățească semnificativ acuratețea acestor detectări și să accelereze identificarea acestor evenimente cosmice misterioase. Studiul lor, publicat astăzi în revista Nature, prezintă un algoritm care se concentrează pe emisiile de unde gravitaționale provenite din fuziunile stelelor neutronice. Odată ce astfel de evenimente sunt recunoscute, astronomii din întreaga lume pot fi alertați, ceea ce permite experților să adune informații extinse despre aceste surse de unde gravitaționale scurte și enigmatice. Pentru a pune lucrurile în perspectivă, undele gravitaționale sunt unduiri în structura spațiu-timp, teoretizate pentru prima dată de Einstein acum mai bine de un secol și detectate pentru prima dată în 2015 de o parte din actuala Colaborare LIGO-Virgo-KAGRA. Aceste unde sunt produse prin interacțiunile unor dintre cele mai masive obiecte din univers, și anume găurile negre și stelele neutronice. Algoritmul cercetătorilor vizează în mod specific stelele neutronice care se rotesc una spre alta, apropiindu-se treptat până la fuziune, un fenomen cunoscut sub numele de „fuziune de stele neutronice. ” Detectarea undelor gravitaționale emise în timpul acestor fuziuni ajută astronomii să înțeleagă structurile stelelor neutronice, originile anumitor elemente grele, să testeze teoria relativității generale, să măsoare rata de expansiune a universului și, posibil, să dezvăluie natura materiei întunecate. Utilizarea inteligenței artificiale poate accelera analiza acestor evenimente de unde gravitaționale și, conform descoperirilor echipei, îmbunătăți acuratețea prezicerii locației fuziunii. Ei afirmă că metoda lor poate determina originea undelor gravitaționale în doar o secundă și poate servi ca un model pentru analiza datelor pentru detectorii de unde gravitaționale de generație următoare, cum ar fi LISA. „După antrenare, când are loc o nouă observație, rețeaua neuronală poate lua măsura ca input și prezice proprietățile stelelor neutronice binare (inclusiv localizarea acestora) în mai puțin de o secundă, ” a explicat Maximilian Dax, un cercetător în învățare automată și fizician la Universitatea din Tübingen, care este autorul principal al studiului, într-un e-mail trimis către Gizmodo.

„Această reacție rapidă este posibilă deoarece nu necesită simulări noi de unde gravitaționale pe durata inferenței. ” Dax a exprimat, de asemenea, speranța că metoda lor va facilita detectarea mai timpurie a semnalelor electromagnetice din fuziunile stelelor neutronice binare, permițând observații mai apropiate de momentul fuziunii. „Aceste observații multi-mesager sunt incredibil de interesante și au semnificații în diverse domenii, inclusiv cosmologie, fizica nucleară și gravitație. ” Algoritmul cercetătorilor se laudă cu o îmbunătățire de 30% în acuratețe comparativ cu modelele anterioare și poate asista astronomii în identificarea acelor evenimente de fuziune care necesită observații suplimentare, adesea urgente. „Învățarea automată a atras o atenție considerabilă în ultima vreme în domeniul cercetării undelor gravitaționale ca un mijloc de a îmbunătăți sau, posibil, înlocui metodele actuale de analiză, ” a observat Michael Williams, un cosmolog la Universitatea din Portsmouth, Marea Britanie, într-un articol News & Views. „Cu toate acestea, persistă mai multe provocări, ” a adăugat Williams, care nu este implicat în noua cercetare. „Eficiența algoritmilor de învățare automată depinde în general de modul în care sunt antrenați. O provocare particulară pentru acest algoritm este că caracteristicile zgomotului real în detectoarele de unde gravitaționale se schimbă în timp, comparativ cu cele presupuse pe durata antrenării rețelei, ceea ce poate induce erori sistematice care distorsionează rezultatele. ” Williams a concluzionat că adevăratul test va fi dacă algoritmul echipei poate transmite efectiv informații despre următoarea fuziune de stele neutronice binare atunci când aceasta se va întâmpla.