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谷歌DeepMind用AI探測(cè)引力波,登上Science了

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聞樂 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

探測(cè)宇宙深處的時(shí)空漣漪引力波,AI也派上用場(chǎng)了。

谷歌DeepMind、LIGO(激光干涉儀引力波探測(cè)器)團(tuán)隊(duì)和GSSI(格蘭薩索科學(xué)研究所)合作開發(fā)的Deep Loop Shaping技術(shù),將引力波探測(cè)的低頻降噪能力拉到了新高度。

該研究現(xiàn)已登上Science



LIGO團(tuán)隊(duì)的雷納·韋斯(Rainer Weiss)教授、基普·索恩(Kip Stephen Thorne)教授以及巴里·巴里什(Barry Clark Barish)教授之前就靠LIGO探測(cè)器和引力波觀測(cè)拿到了2017年諾貝爾獎(jiǎng)物理學(xué)獎(jiǎng)

但引力波探測(cè)領(lǐng)域依舊卡在低頻段噪聲難題上多年。

這次AI一出手,直接把10-30Hz頻段控制噪聲強(qiáng)度降低至傳統(tǒng)方法的1/30,部分子頻段更是壓至原來的1/100,超越了量子極限設(shè)定的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

這是怎么做到的?

將LIGO觀測(cè)距離擴(kuò)至1.7億光年

首先得明確,引力波探測(cè)本身就是天文學(xué)領(lǐng)域的頂尖難題。

引力波是黑洞、中子星碰撞時(shí)產(chǎn)生的時(shí)空擾動(dòng)(或者說時(shí)空漣漪),信號(hào)極其微弱。

就比如說,哪怕是兩個(gè)黑洞合并,傳到地球上時(shí)引發(fā)的時(shí)空形變,比原子核還要小得多。

為了捕捉這種微小信號(hào),LIGO專門建造了長(zhǎng)達(dá)2.5英里(約4千米)的激光干涉儀。



△圖源:Google DeepMind(下同)

首先,LIGO像一個(gè)大寫的L,兩個(gè)真空管兩端都裝著一面超光滑的鏡子,它會(huì)把一束激光分為兩半,分別射進(jìn)兩條管子里,激光碰到鏡子后會(huì)反射回來,最后兩束反射光會(huì)重新合在一起,打在同一個(gè)探測(cè)器上。

正常情況下,兩條管子一樣長(zhǎng),兩束激光走的距離相同,反射時(shí)間也一樣,那么兩束反射光合在一起時(shí)就會(huì)“抵消”(可以理解成波峰對(duì)波峰,波谷對(duì)波谷),探測(cè)器就看不到光信號(hào)。

但如果有引力波路過,就會(huì)把它經(jīng)過的時(shí)空“拉伸收縮”,可能會(huì)把一條管子拉長(zhǎng)同時(shí)把另一條管子壓短,這樣兩條管子的距離不一樣,反射光就不能完美抵消了,這時(shí),探測(cè)器就能看到一個(gè)明暗變化的信號(hào)。

通過這個(gè)信號(hào),科學(xué)家也能反推出:剛才是不是有引力波經(jīng)過?



然而,探測(cè)效果一直受限于噪聲干擾,尤其是10-30Hz的低頻段。

而這個(gè)低頻段,對(duì)于天文學(xué)研究的價(jià)值又不可替代。它是觀測(cè)中等質(zhì)量黑洞(質(zhì)量為太陽幾百到幾萬倍)并合、雙黑洞長(zhǎng)期繞轉(zhuǎn)過程,以及中子星并合提供早期預(yù)警的關(guān)鍵頻段。

但傳統(tǒng)降噪方法在低頻段早已觸頂,此前科學(xué)家嘗試過優(yōu)化探測(cè)器結(jié)構(gòu)、屏蔽環(huán)境干擾等多種方案,但始終無法將低頻噪聲降到不影響信號(hào)識(shí)別的水平,這一瓶頸也困擾領(lǐng)域多年。

現(xiàn)在,Deep Loop Shaping通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了突破



Deep Loop Shaping技術(shù)的核心,并不是直接去尋找引力波,而是用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來治理噪聲,重構(gòu)了LIGO的反饋控制系統(tǒng)。

研究團(tuán)隊(duì)首先構(gòu)建了一個(gè)數(shù)字孿生版的LIGO,將地震、海浪、溫度漂移等各種干擾因素,也就是噪聲模擬進(jìn)去。利用獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制讓AI在數(shù)百億次迭代中試錯(cuò)學(xué)習(xí),訓(xùn)練出了能優(yōu)化探測(cè)器反饋回路的算法。



過去,LIGO用線性控制方法降噪,容易在低頻段放大噪聲;而Deep Loop Shaping用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),直接處理探測(cè)器收集的龐大數(shù)據(jù)流,從原始傳感信號(hào)里提取引力波特征的最優(yōu)路徑,不再讓控制器本身成為噪聲源。

同時(shí),該系統(tǒng)利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),能動(dòng)態(tài)識(shí)別微秒級(jí)的環(huán)境干擾并迅速作出調(diào)整,還優(yōu)化了真空管內(nèi)數(shù)千個(gè)傳感器的輸出,進(jìn)一步壓低了背景噪音。

利用Deep Loop Shaping技術(shù),在LIGO Livingston觀測(cè)站和加州理工40米原型裝置上,AI直接把10-30Hz頻段的控制噪聲壓縮至傳統(tǒng)方法的1/30,部分子頻段甚至壓到原來的1/100,第一次讓這一頻段的控制噪聲低于量子噪聲,突破了之前受量子極限啟發(fā)設(shè)定的的設(shè)計(jì)目標(biāo)。



不僅如此,它還拓展了探測(cè)器的有效觀測(cè)范圍,將LIGO探測(cè)器的有效觀測(cè)范圍從1.3億光年擴(kuò)展至1.7億光年,可觀測(cè)的宇宙體積增加了70%,這意味著每年可探測(cè)的引力波事件數(shù)量大幅增加。

例如,在2024年3月的GW240312黑洞碰撞事件中,Deep Loop Shaping技術(shù)成功識(shí)別出振幅比傳統(tǒng)閾值低15%的微弱信號(hào)。

研究合著者Jan·Harms教授表示,新技術(shù)還能對(duì)即將發(fā)生的宇宙碰撞進(jìn)行更早地預(yù)警。

  • “你可以進(jìn)行合并前的預(yù)警,這樣你就能讓人們知道一分鐘之后,兩顆中子星將合并,”
  • “然后,如果你在線的探測(cè)器數(shù)量恰到好處,甚至可以指向天空中的某個(gè)特定區(qū)域,告訴他們‘看那里,等待它!
One More Thing

2015年9月14日,LIGO首次成功直接探測(cè)到引力波,證實(shí)了愛因斯坦在100年前基于廣義相對(duì)論做出的預(yù)言:巨大質(zhì)量的天體可以因加速運(yùn)動(dòng)而壓縮、拉扯時(shí)空。

LIGO項(xiàng)目的三位杰出貢獻(xiàn)者雷納·韋斯(Rainer Weiss)教授、基普·索恩(Kip Stephen Thorne)教授以及巴里·巴里什(Barry Clark Barish)教授也因此獲得了2017年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。

△從左至右依次為:Rainer Weiss、Kip Stephen Thorne、Barry Clark Barish

不過,令人沒想到的是,有如此杰出貢獻(xiàn)的韋斯教授,在學(xué)生時(shí)代還因?yàn)檎剳賽郾粚W(xué)校開除過。

韋斯教授1932年出生于德國(guó),1950年進(jìn)入MIT(麻省理工學(xué)院)讀電氣工程專業(yè)。

在MIT讀大二的暑假,韋斯異地戀的女朋友提出分手,當(dāng)即他便離開劍橋,跑去芝加哥挽救愛情。

幾個(gè)月后回到MIT時(shí),才發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)自己由于缺課太多已經(jīng)被開除了。

后來,沒有完成學(xué)業(yè)的韋斯在物理學(xué)家杰羅德·扎卡賴亞斯 (Jerrold Zacharias)的課題組找到了一個(gè)擔(dān)任技術(shù)員的工作。

在杰羅德教授的鼓勵(lì)下,韋斯回到MIT繼續(xù)完成學(xué)業(yè),并在1955年獲得學(xué)士學(xué)位,1962年在杰羅德教授的課題組獲得博士學(xué)位。而后進(jìn)入普林斯頓大學(xué)做博士后,研究能否從地震信號(hào)中檢測(cè)到引力波。

再到后來,韋斯領(lǐng)導(dǎo)的LIGO團(tuán)隊(duì)于2015年9月14日觀測(cè)到引力波,并于2016年2月正式宣布,在2017年獲得諾獎(jiǎng)。

但就在這個(gè)即將到來的首次觀測(cè)到引力波十周年紀(jì)念日的前幾天,也就是2025年8月25日,諾獎(jiǎng)三人中最年長(zhǎng)的韋斯教授逝世,享年93歲。

在首次觀測(cè)到引力波時(shí),他曾說:

  • “有了引力波,你就有了一種新的觀察宇宙的方式!
  • “你可以看到大自然所蘊(yùn)藏的一切。所以現(xiàn)在的問題是:你想發(fā)現(xiàn)什么?”


[1]https://www.geekwire.com/2025/ligo-google-ai-gravitational-waves/
[2]https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw1291
[3]https://deepmind.google/discover/blog/using-ai-to-perceive-the-universe-in-greater-depth/
[4]https://www.nytimes.com/2025/08/26/science/rainer-weiss-dead.html

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