Между атомом и галактикой: как DeepMind нашёл лазейку к новому классу чёрных дыр
Попытки заглянуть в самую глубину Вселенной сталкиваются с удивительно "земной" проблемой — шумом, который мешает улавливать сигналы. Даже Лазерная интерферометрическая гравитационно-волновая обсерватория (LIGO), способная фиксировать колебания пространства-времени меньше ядра атома, уязвима к вибрациям от океанских волн или движения облаков. Теперь на помощь пришёл искусственный интеллект Google DeepMind, который может в сотни раз снизить уровень этого шума.
Что делает LIGO
Обсерватория состоит из двуОт волн океана до рёва чёрных дыр: как ИИ прорвался сквозь шум к тайнам космосах комплексов в США. В каждом — по два четырёхкилометровых луча, расположенных перпендикулярно. Лазеры отражаются от зеркал, и при прохождении гравитационной волны длина лучей меняется на невероятно малые величины. Именно так учёные регистрируют столкновения чёрных дыр и других космических объектов.
Но задача почти невыполнимая: малейшие колебания земли или атмосферы могут заглушить сигнал. Для компенсации приходится вручную подстраивать зеркала, и процесс этот бесконечно тонкий.
"Двигаешь одну деталь — уходит другая, потом ещё одна и ещё одна", — сказала Лаура Натталл из Портсмутского университета.
Эта кропотливая работа требовала огромного опыта и терпения, ведь малейшая неточность могла свести на нет часы регулировки. Именно поэтому автоматизация процесса давно казалась учёным спасением, но до недавнего времени технологии не позволяли достичь нужного уровня стабильности и точности. Появление алгоритмов искусственного интеллекта открыло возможность решить задачу, которая десятилетиями считалась почти неразрешимой.
Как работает DeepMind
Алгоритм Deep Loop Shaping AI обучили на сотнях тысяч симуляций. Его цель — удерживать зеркала максимально устойчиво, при этом не внося новых вибраций. В тестах на реальном оборудовании LIGO система снизила уровень управляющего шума до 100 раз.
"Со временем контроллер как бы находит, что работает, а что нет, и вырабатывает действительно хорошую стратегию", — пояснил Йонас Бухли из DeepMind.
Эксперимент пока ограничился всего одним часом, но даже этого хватило, чтобы показать потенциал метода.
Возможные открытия
Если технология подтвердит эффективность на длительных временных отрезках, её можно будет применять и к другим аспектам работы обсерватории. Это позволит открыть для наблюдений новый класс объектов — чёрные дыры промежуточных размеров, существование которых пока не подтверждено экспериментально.
"Мы знаем чёрные дыры до 100 солнечных масс. Мы знаем чёрные дыры с массами в миллионы. А что между ними?" — отметил Альберто Веккьо из Бирмингемского университета.
Кроме того, улучшения помогут фиксировать низкочастотные гравитационные волны, создаваемые более крупными космическими объектами. Это приблизит нас к пониманию структуры Вселенной и даст шанс увидеть то, что раньше скрывал шум.
Взгляд в будущее
Учёные подчеркивают: технология ещё сырая, но перспективы огромные. Возможность автоматизировать регулировку и при этом избавиться от мешающих вибраций может открыть целую эру новых открытий.
"Это выглядит чертовски многообещающе. Я в полном восторге", — сказала Натталл.
Восторг Натталл разделяют и многие её коллеги: для них появление такой технологии означает не просто повышение чувствительности оборудования, а фактическое расширение горизонтов наблюдаемой Вселенной. Если алгоритм подтвердит свою эффективность в долгосрочных испытаниях, учёные смогут фиксировать ещё более слабые и редкие сигналы. Это приблизит человечество к разгадке тайн космоса, включая происхождение и эволюцию чёрных дыр, а также поможет построить более точную картину истории Вселенной.
