Il nostro nuovo metodo Deep Loop Shaping migliora il controllo degli osservatori delle onde gravitazionali, aiutando gli astronomi a comprendere meglio la dinamica e la formazione dell’universo.
Per aiutare gli astronomi a studiare i processi più potenti dell’universo, i nostri team hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per stabilizzare uno degli strumenti di osservazione più sensibili mai costruiti.
In un articolo pubblicato oggi su Science, presentiamo Modellazione del ciclo profondoun nuovo metodo di intelligenza artificiale che sbloccherà la scienza delle onde gravitazionali di prossima generazione. Il Deep Loop Shaping riduce il rumore e migliora il controllo nel sistema di feedback di un osservatorio, aiutando a stabilizzare i componenti utilizzati per misurare le onde gravitazionali, le minuscole increspature nel tessuto dello spazio e del tempo.
Queste onde sono generate da eventi come collisioni di stelle di neutroni e fusioni di buchi neri. Il nostro metodo aiuterà gli astronomi a raccogliere dati fondamentali per comprendere le dinamiche e la formazione dell’universo e a testare meglio le teorie fondamentali della fisica e della cosmologia.
Abbiamo sviluppato Deep Loop Shaping in collaborazione con LIGO (Osservatorio delle onde gravitazionali dell’interferometro laser) gestito da Caltech, e GSSI (Gran Sasso Science Institute), e ha dimostrato il nostro metodo presso l’Osservatorio di Livingston, Louisiana.
LIGO misura le proprietà e le origini delle onde gravitazionali con incredibile precisione. Ma la minima vibrazione può disturbare le sue misurazioni, anche in caso di onde che si infrangono a 100 miglia di distanza sulla costa del Golfo. Per funzionare, LIGO si affida a migliaia di sistemi di controllo che mantengono ogni parte in un allineamento quasi perfetto e si adatta ai disturbi ambientali con un feedback continuo.
Il Deep Loop Shaping riduce il livello di rumore nel circuito di feedback più instabile e difficile di LIGO da 30 a 100 volte, migliorando la stabilità dei suoi specchi interferometrici altamente sensibili. L’applicazione del nostro metodo a tutti i circuiti di controllo degli specchi di LIGO potrebbe aiutare gli astronomi a rilevare e raccogliere dati su centinaia di eventi in più ogni anno, in modo molto più dettagliato.
In futuro, il Deep Loop Shaping potrebbe essere applicato anche a molti altri problemi ingegneristici che coinvolgono la soppressione delle vibrazioni, la cancellazione del rumore e sistemi altamente dinamici o instabili importanti nel settore aerospaziale, della robotica e dell’ingegneria strutturale.
Fonte: deepmind.google
