Usando l’IA per percepire l’universo in modo più approfondito

 | Intelligenza-Artificiale

Scienza

Pubblicato
Autori

Brendan Tracey, Jonas Buchli

L'illustrazione di un artista su come gli osservatori delle onde gravitazionali sono usate per scrutare nell'universo. Sullo sfondo, due fori neri in orbita distorcono il tessuto di Spacetime, inviando onde gravitazionali. In primo piano, un rilevatore concettuale, molto simile a Ligo, usa un raggio laser tra due specchi per misurare questi disturbi infiniti, svelando i segreti delle collisioni cosmiche.

Il nostro nuovo metodo di modellatura del loop profondo migliora il controllo degli osservatori delle onde gravitazionali, aiutando gli astronomi a comprendere meglio le dinamiche e la formazione dell’universo.

Per aiutare gli astronomi a studiare i processi più potenti dell’universo, i nostri team hanno usato l’IA per stabilizzare uno degli strumenti di osservazione più sensibili mai costruiti.

In un documento pubblicato oggi in scienze, introduciamo DEEP DEOOP SHAPINGUn nuovo metodo AI che sbloccherà la scienza delle onde gravitazionali di prossima generazione. La modellatura del ciclo profondo 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 piccole increspature nel tessuto dello spazio e del tempo.

Queste onde sono generate da eventi come le collisioni di stelle di neutroni e le fusioni del buco nero. Il nostro metodo aiuterà gli astronomi a raccogliere i dati fondamentali per comprendere le dinamiche e la formazione dell’universo e teorie migliori teorie fondamentali della fisica e della cosmologia.

Abbiamo sviluppato una modellatura a loop profondo in collaborazione con Ligo (Osservatorio di onde gravitazionali interferometriche) gestito da Caltech e GSS (Gran Sasso Science Institute), e ha dimostrato il nostro metodo all’Osservatorio di Livingston, in Louisiana.

Ligo misura le proprietà e le origini delle onde gravitazionali con incredibile precisione. Ma la minima vibrazione può interrompere le sue misurazioni, anche dalle onde che si schiantano a 100 miglia di distanza sulla costa del Golfo. Per funzionare, Ligo si basa su migliaia di sistemi di controllo che mantengono ogni parte in un allineamento quasi perfetto e si adatta ai disturbi ambientali con feedback continuo.

La modellatura profonda del ciclo riduce il livello di rumore nel ciclo di feedback più instabile e difficile a Ligo di 30 a 100 volte, migliorando la stabilità dei suoi specchi interferometri altamente sensibili. L’applicazione del nostro metodo a tutti i loop di controllo degli specchi di Ligo potrebbe aiutare gli astronomi a rilevare e raccogliere dati su centinaia di più eventi all’anno, molto più in dettaglio.

In futuro, la modellatura a loop profonda potrebbe anche essere applicata a molti altri problemi di ingegneria che coinvolgono la soppressione delle vibrazioni, la cancellazione del rumore e i sistemi altamente dinamici o instabili importanti in aerospaziale, robotica e ingegneria strutturale.

Misurare attraverso l’universo

Ligo utilizza l’interferenza della luce laser per misurare le proprietà delle onde gravitazionali. Studiando queste proprietà, gli scienziati possono capire cosa li ha causati e da dove provengono. I laser dell’Osservatorio riflettono su specchi posizionati a 4 chilometri di distanza, alloggiati nelle più grandi camere a vuoto del mondo.

Vista aerea di Ligo (Osservatorio di onde gravitazionali interferometriche laser) a Livingston, Louisiana, USA. I laser dell’Osservatorio riflettono su specchi posizionati a 4 chilometri di distanza. Credito fotografico di Caltech/MIT/LIGO Lab.

Dal momento che hanno rilevato le onde gravitazionali prodotte da una coppia di buchi neri da collisione, nel 2015, Verificare le previsioni della teoria generale della relatività di Albert EinsteinLe misurazioni di Ligo hanno profondamente cambiato la nostra comprensione dell’universo.

Con questo osservatorio, gli astronomi hanno rilevato centinaia di collisioni di stelle neutroni e neutroni, ha dimostrato l’esistenza di sistemi binari del buco nero, hanno visto nuovi buchi neri formati in collisioni di stelle di neutroni, hanno studiato la creazione di elementi pesanti come l’oro e altro ancora.

Gli astronomi sanno già molto dei buchi neri più grandi e più piccoli, ma abbiamo solo dati limitati sui buchi neri di massa intermedia-considerato il “collegamento mancante” alla comprensione dell’evoluzione della galassia.

Fino ad ora, Ligo è stato solo in grado di osservare pochissimi di questi sistemi. Per aiutare gli astronomi a catturare maggiori dettagli e dati di questi fenomeni, abbiamo lavorato per migliorare la parte più difficile del sistema di controllo ed espandere quanto possiamo vedere questi eventi.

Studiare l’universo usando la gravità anziché la luce, è come ascoltare invece di guardare. Questo lavoro ci consente di sintonizzarci sul basso.

Rana Adhikari, professore di fisica al Caltech, 2025

Ridurre il rumore e stabilizzare il sistema

Mentre le onde gravitazionali passano attraverso le due braccia da 4 chilometri di Ligo, si deformano lo spazio tra loro, cambiando la distanza tra gli specchi alle due estremità. Queste minuscole differenze di lunghezza sono misurate usando l’interferenza della luce per una precisione di 10^-19 metri, che è 1/10’000 della dimensione di un protone. Con le misurazioni questo piccolo, gli specchi del rivelatore di Ligo devono essere tenuti estremamente fermi, isolati da disturbi ambientali.

Closeup Fotografia di Ligo, che utilizza forti laser e specchi per rilevare onde gravitazionali nell’universo, generate da eventi come collisioni e fusioni di buchi neri. Credito fotografico di Caltech/MIT/LIGO Lab.

Ciò richiede un sistema per l’isolamento meccanico passivo e un altro sistema di controllo per sopprimere attivamente le vibrazioni. Troppo poco controllo provoca l’oscillazione degli specchi, rendendo impossibile misurare qualsiasi cosa. Ma troppo controllo amplifica effettivamente le vibrazioni nel sistema, invece di sopprimerle, annegando il segnale in alcune gamme di frequenza.

Queste vibrazioni, note come “rumore di controllo”, sono un bloccante critico per migliorare la capacità di Ligo di scrutare nell’universo. Il nostro team ha progettato una modellatura ad anello profondo per andare oltre i metodi tradizionali, come i metodi di progettazione di controllo lineare attualmente in funzione, per rimuovere il controller come causa significativa di rumore.

Un sistema di controllo più efficace

Deep Loop Shaping sfrutta un metodo di apprendimento di rinforzo utilizzando premi di dominio di frequenza e supera le prestazioni di controllo del feedback all’avanguardia.

In un ambiente di Ligo simulato, abbiamo addestrato un controller che cerca di evitare di amplificare il rumore nella banda di osservazione utilizzata per misurare le onde gravitazionali – la fascia in cui abbiamo bisogno che lo specchio sia ancora per vedere eventi come fusioni di buco nero fino a poche centinaia di masse solari.

Diagramma che mostra gli intricati sistemi di laser e specchi di Ligo. Un sistema di controllo distribuito regola attivamente gli specchi, contrastando la pressione delle radiazioni laser e le vibrazioni da fonti esterne.

Attraverso un’interazione ripetuta, guidata dai premi del dominio di frequenza, il controller impara a sopprimere il rumore di controllo nella banda di osservazione. In altre parole, i nostri controller imparano a stabilizzare gli specchi senza aggiungere rumore di controllo dannoso, abbattendo i livelli di rumore di un fattore di dieci o più, al di sotto della quantità di vibrazioni causato da fluttuazioni quantistiche Nella pressione di radiazione della luce che si riflette dagli specchi.

Forti prestazioni in simulazione e hardware

Abbiamo testato i nostri controller sul vero sistema LIGO a Livingston, Louisiana, USA, scoprendo che hanno funzionato anche su hardware come nella simulazione.

I nostri risultati mostrano che la modellatura del loop profondo controlla il rumore fino a 30-100 volte migliore dei controller esistenti e ha eliminato per la prima volta il ciclo di feedback più instabile e difficile come fonte significativa di rumore su Ligo.

Grafico delle linee che mostra lo spettro di rumore di controllo risultante usando il nostro metodo di modellatura del loop profondo. C’è un miglioramento di 30-100 volte nei livelli di rumore di controllo iniettati nel ciclo di controllo del feedback più instabili e difficili.

In ripetuti esperimenti, abbiamo confermato che il nostro controller mantiene il sistema dell’osservatorio stabile per periodi prolungati.

Meglio capire la natura dell’universo

La formazione di loop profonda spinge i confini di ciò che è attualmente possibile nell’astrofisica risolvendo un bloccante critico allo studio delle onde gravitazionali.

L’applicazione di una forma di anello profondo all’intero sistema di controllo specchio di Ligo ha il potenziale per eliminare il rumore dal sistema di controllo stesso, aprendo la strada all’espansione della sua portata cosmologica.

Oltre a migliorare in modo significativo il modo in cui gli osservatori delle onde gravitazionali esistenti misurano ulteriormente e le fonti dimmer, ci aspettiamo che il nostro lavoro influenzi la progettazione di futuri osservatori, sia sulla Terra che nello spazio – e alla fine aiutano a collegare per la prima volta i collegamenti mancanti in tutto l’universo.

Scopri di più sul nostro lavoro

Riconoscimenti

Questa ricerca è stata condotta da Jonas Buchli, Brendan Tracey, Tomislav Andric, Christopher Wipf, Yu Him Justin Chiu, Matthew Lochbrunr, Craig Donner, Rana x Aadhikari, Jan Harms, Iain Barr, Serkieser, Serkieser, Serkies, Serkieser Cabi, Jonas DeGrave, Yuzhu Dong, Leslie Fritt, Anchal Gupta, Oliver Groth, Sandy Huang, Tamara Norman, Hannah Openshaw, Jameson Rollins, Greg Thornton, George Van Driesche, Markus Wulfmeier, Pushmeet Kohli, Martin Riedmiller, Calma, Calta, Calta, Caltech, calco GSSI e GSM.

Vorremmo ringraziare il fantastico team di strumenti LIGO per il loro instancabile lavoro per mantenere gli osservatori e funzionare e sostenere i nostri esperimenti.

Fonte: deepmind.google

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *