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使用AI来感知更深入的宇宙
我们的新型深循环塑形方法改善了对引力波观测站的控制，帮助天文学家更好地了解宇宙的动态和形成。
来源:DeepMind - 新闻与博客科学
使用AI来感知更深入的宇宙
- 发布于2025年9月4日，乔纳斯·布奇利（Jonas Buchli）
我们的新型深循环塑形方法改善了对引力波观测站的控制，帮助天文学家更好地了解宇宙的动态和形成。
为了帮助天文学家研究宇宙最强大的过程，我们的团队一直在使用AI来稳定有史以来最敏感的观察工具之一。
在今天发表在《科学》上的一篇论文中，我们引入了深层循环塑造，这是一种新颖的AI方法，可以解锁下一代重力波科学。深度循环塑造可减少噪音并改善观测站的反馈系统中的控制，有助于稳定用于测量重力波的组件 - 时空结构中的微小涟漪。
深循环塑形这些波是由中子星形碰撞和黑洞合并等事件产生的。我们的方法将帮助天文学家收集至关重要的数据，以了解宇宙的动态和形成，并更好地检验物理和宇宙学的基本理论。
我们与Caltech和GSSI（Gran Sasso Science Institute）经营的Ligo（激光干涉仪重力波动台）合作开发了深层循环塑造，并在路易斯安那州利文斯顿的天文台证明了我们的方法。
Ligo gssiLigo以令人难以置信的精度测量引力波的特性和起源。但是，丝毫振动也会破坏其测量值，即使在海湾海岸100英里外的海浪中也可以破坏其测量。为了发挥作用，Ligo依赖数千个控制系统，使每个部分都保持在接近完美的对齐状态，并通过连续反馈适应环境干扰。
测量宇宙
验证阿尔伯特·爱因斯坦一般的相对论的预测“