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아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory)의 과학자들은 중력파 탐지를 가속, 확장 및 재현할 수 있는 인공 지능(AI)을 개발했습니다. 새로운 알고리즘은 LIGO의 한 달 운영 기간 동안 수집된 데이터를 단 7분 만에 분석할 수 있었습니다. 동시에 그는 실수하지 않았습니다.
2015년 LIGO의 레이저 간섭계 중력파 관측소(Laser Interferometric Gravitational-Wave Observatory)에서 중력파가 처음 감지되었을 때, 그들은 아인슈타인의 또 다른 이론을 확인하고 중력파 천문학의 탄생을 알렸기 때문에 과학계에 흥분을 불러일으켰습니다. 수년에 걸쳐 연구원들은 중성자 별과 우주에서 충돌하는 블랙홀과 같은 많은 중력파 소스를 발견했습니다.
중력파 탐지기의 감도는 매년 증가하므로 처리해야 할 데이터의 양이 계속 증가하고 있습니다. 웨이브 감지 이벤트가 너무 많기 때문에 어떤 시점에서 수동으로 수행하는 것은 작동하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Argonne National Laboratory와 여러 미국 대학의 물리학자들은 중력파 신호를 분석하는 책임을 맡을 수 있는 인공 지능 플랫폼을 개발했습니다.
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새로운 저자 로봇 AI 모델이 기존의 패턴 일치 알고리즘만큼 민감할 수 있지만 더 빠르게 실행될 수 있다고 주장합니다. 또한 이러한 AI 알고리즘은 저비용 그래픽 처리 장치(GPU)만 필요하므로 중력파를 연구하는 가장 효율적인 방법 중 하나입니다.
중력파는 파동으로 전파되는 중력장의 변화입니다. 그것들은 움직이는 질량체에 의해 방출되지만, 복사 후에는 그것들로부터 분리되어 이러한 질량체와 독립적으로 존재합니다. 섭동과 수학적으로 관련된 것은 시공간 메트릭이며 "시공간 잔물결"로 설명될 수 있습니다. 그 결과 AI는 이 데이터 세트에서 이전에 식별된 개의 바이너리 블랙홀 병합을 모두 식별했습니다.
과학자들은 이 연구에서 그들이 인공 지능의 힘과 슈퍼컴퓨터, 시의적절하고 관련성 높은 빅 데이터 질문을 해결하는 데 도움이 됩니다. 팀은 물리학뿐만 아니라 다른 학제 간 과학에서도 데이터 기반 질문을 해결하기 위해 이러한 기술 조합을 추가로 적용할 계획입니다.
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