Skupina vedcov nedávno predstavila inovatívnu metódu na detekciu zdrojov gravitačných vĺn, o ktorej sa domnievajú, že by mohla významne zlepšiť presnosť týchto detekcií a urýchliť identifikáciu týchto tajomných kozmických javov. Ich štúdia, publikovaná dnes v časopise Nature, predstavuje algoritmus zameraný na emisie gravitačných vĺn z fúzií neutronových hviezd. Po rozpoznaní takýchto udalostí môžu astronómovia po celom svete dostať upozornenie, čo umožní odborníkom zhromaždiť rozsiahle informácie o týchto krátkych a záhadných zdrojoch gravitačných vĺn. Aby sa veci uvedli do perspektívy, gravitačné vlny sú vlny v tkanive časopriestoru, prvýkrát teoretizované Einsteinom pred viac ako storočím a prvýkrát detegované v roku 2015 časťou súčasnej spolupráce LIGO-Virgo-KAGRA. Tieto vlny produkujú interakcie medzi niektorými z najťažších objektov vo vesmíre, konkrétne čiernymi dierami a neutronovými hviezdami. Algoritmus vedcov sa špecificky zameriava na neutronové hviezdy, ktoré sa navzájom spirálovite približujú, postupne sa k sebe približujú, až sa zlúčia, fenomén známy ako "fúzia neutronových hviezd". Detekcia gravitačných vĺn emitovaných počas týchto fúzií pomáha astronómom pochopiť štruktúry neutronových hviezd, pôvod niektorých ťažkých prvkov, testovať všeobecnú relativitu, merať rýchlosť expanzie vesmíru a potenciálne odhaliť povahu temnej hmoty. Využitie umelej inteligencie môže urýchliť analýzu týchto výskytov gravitačných vĺn a podľa zistení tímu zlepšiť presnosť predpovedania miesta fúzie. Tvrdenia, že ich metóda dokáže určiť pôvod gravitačných vĺn za len jednu sekundu a môže slúžiť ako šablóna na analýzu dát pre detektory gravitačných vĺn nasledujúcej generácie, ako napríklad LISA. „Po tréningu, keď dôjde k novej pozorovaniu, môže neurónová sieť prijať meranie ako vstup a predpovedať vlastnosti dvojitých neutronových hviezd (vrátane ich lokalizácie) za menej než sekundu, “ vysvetlil Maximilian Dax, výskumník v oblasti strojového učenia a fyzik na univerzite v Tübingene, ktorý je hlavným autorom štúdie, v e-maile pre Gizmodo.

„Tento rýchly reakčný čas je možný, pretože počas inferencie nepotrebujeme nové simulácie gravitačných vĺn. “ Dax tiež vyjadril nádeje, že ich metóda uľahčí skoršiu detekciu elektromagnetických signálov z fúzií dvojitých neutronových hviezd, čo umožní pozorovania bližšie k okamihu fúzie. „Tieto multi-messenger pozorovania sú nesmierne vzrušujúce a majú význam v rôznych oblastiach, vrátane kozmológie, jadrovej fyziky a gravitácie. “ Algoritmus vedcov sa pýši zlepšením presnosti o 30 % v porovnaní s predchádzajúcimi modelmi a môže pomôcť astronómom identifikovať, ktoré fúzne udalosti si vyžadujú ďalšie, často urgentné, pozorovania. „Strojové učenie v poslednej dobe získalo značnú pozornosť v oblasti výskumu gravitačných vĺn ako prostriedok na zlepšenie alebo potenciálne nahradenie súčasných analytických metód, “ poznamenal Michael Williams, kozmológ na univerzite v Portsmouthu vo Veľkej Británii, v článku News & Views. „Avšak, niekoľko výziev pretrváva, “ dodal Williams, ktorý nie je zapojený do nového výskumu. „Účinnosť algoritmov strojového učenia vo všeobecnosti závisí od toho, ako sú trénované. Konkrétnou výzvou pre tento algoritmus je, že vlastnosti skutočného šumu v detektoroch gravitačných vĺn sa časom menia v porovnaní s tými, ktoré sa predpokladajú počas tréningu siete, čo môže spôsobiť systematické chyby, ktoré skresľujú výsledky. “ Williams uzavrel, že pravým testom bude, či algoritmus tímu dokáže účinne preniesť informácie o ďalšej fúzii dvojitých neutronových hviezd, keď sa to stane.