, який дозволяє прискорювати, масштабувати і відтворювати виявлення гравітаційних хвиль.){kind=link}
นักวิทยาศาสตร์ที่ Argonne National Laboratory ได้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้สามารถเร่งความเร็ว ปรับขนาด และสร้างการตรวจจับคลื่นความโน้มถ่วงซ้ำได้ อัลกอริทึมใหม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมระหว่างเดือนของการดำเนินการของ LIGO ได้ในเวลาเพียง 7 นาที ในเวลาเดียวกันเขาไม่ได้ทำผิดพลาดใด ๆ
เมื่อคลื่นความโน้มถ่วงถูกตรวจพบครั้งแรกในปี พ.ศ. 2015 โดยหอดูดาวคลื่นความโน้มถ่วงเลเซอร์อินเตอร์เฟอโรเมตริกของ LIGO คลื่นเหล่านี้สร้างความตื่นเต้นให้กับชุมชนวิทยาศาสตร์เพราะเป็นการยืนยันทฤษฎีอื่นของไอน์สไตน์และเป็นจุดกำเนิดของดาราศาสตร์คลื่นความโน้มถ่วง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา นักวิจัยได้ค้นพบแหล่งที่มาของคลื่นความโน้มถ่วงมากมาย เช่น ดาวนิวตรอนและหลุมดำที่ชนกันในอวกาศ
ความไวของเครื่องตรวจจับคลื่นความโน้มถ่วงเพิ่มขึ้นทุกปี ดังนั้นจึงมีข้อมูลที่ต้องประมวลผลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในบางจุด การดำเนินการด้วยตนเองจะไม่ทำงาน เนื่องจากจะมีเหตุการณ์การตรวจจับคลื่นมากเกินไป เพื่อแก้ปัญหานี้ นักฟิสิกส์จาก Argonne National Laboratory และมหาวิทยาลัยในอเมริกาหลายแห่งได้พัฒนาแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถรับหน้าที่ในการวิเคราะห์สัญญาณคลื่นความโน้มถ่วง
คำแนะนำของบรรณาธิการ:
- เลนส์โน้มถ่วงจะช่วยให้สร้าง Galactic Internet
- ภารกิจไปยังดาวยูเรนัสและเนปจูนสามารถกลายเป็นเครื่องตรวจจับคลื่นความโน้มถ่วงได้
ผู้เขียนใหม่ งาน อ้างว่าโมเดล AI นั้นไวพอๆ กับอัลกอริธึมการจับคู่รูปแบบดั้งเดิม แต่ทำงานได้เร็วกว่า นอกจากนี้ อัลกอริธึม AI เหล่านี้ต้องการเพียงหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่มีต้นทุนต่ำเท่านั้น จึงเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการศึกษาคลื่นความโน้มถ่วง
คลื่นความโน้มถ่วงคือการเปลี่ยนแปลงในสนามโน้มถ่วงที่แพร่กระจายเป็นคลื่น พวกมันถูกปล่อยออกมาจากมวลที่เคลื่อนที่ แต่หลังจากการแผ่รังสีพวกมันจะแยกออกจากพวกมันและดำรงอยู่อย่างอิสระจากมวลเหล่านี้ ในทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการก่อกวนคือการวัดปริภูมิ-เวลา และสามารถอธิบายได้ว่าเป็น "ระลอกอวกาศ-เวลา" เป็นผลให้ AI ระบุการควบรวมของหลุมดำแบบไบนารีทั้งสี่ซึ่งระบุไว้ก่อนหน้านี้ในชุดข้อมูลนี้
นักวิทยาศาสตร์กล่าวว่าในการศึกษาครั้งนี้ พวกเขารวมพลังของปัญญาประดิษฐ์และ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อช่วยแก้ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องและทันท่วงที ทีมงานวางแผนที่จะใช้เทคนิคร่วมกันนี้เพื่อแก้ปัญหาคำถามที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ไม่เพียงแต่ในฟิสิกส์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิทยาศาสตร์สหวิทยาการอื่นๆ ด้วย
อ่าน: