谷歌DeepMind用AI探测引力波，登上Science了

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文章摘要

【关键词】 引力波探测、AI技术、低频降噪、Deep Loop、诺奖得主

探测宇宙深处的引力波，AI发挥了重要作用。谷歌DeepMind、LIGO团队和GSSI合作开发的Deep Loop Shaping技术，提升了引力波探测的低频降噪能力，相关研究登上Science。

引力波是黑洞、中子星碰撞时产生的微弱时空扰动。LIGO通过激光干涉仪探测引力波，正常情况下两束反射光合在一起会“抵消”，探测器看不到光信号；若有引力波路过，时空被“拉伸收缩”，反射光不能完美抵消，探测器就能捕捉到信号。然而，探测效果受噪声干扰，尤其是10 – 30Hz的低频段，该频段对天文学研究至关重要，是观测中等质量黑洞并合等现象的关键频段，但传统降噪方法在低频段已达极限。

Deep Loop Shaping技术用强化学习方法治理噪声，重构了LIGO的反馈控制系统。研究团队构建数字孪生版LIGO，模拟各种干扰因素，让AI在数百亿次迭代中试错学习，训练出优化探测器反馈回路的算法。该技术用深度神经网络处理数据，从原始传感信号里提取引力波特征的最优路径，避免控制器成为噪声源；利用循环神经网络架构动态识别干扰并调整，优化传感器输出，进一步压低背景噪音。

利用该技术，在LIGO Livingston观测站和加州理工40米原型装置上，10 – 30Hz频段控制噪声强度降至传统方法的1/30，部分子频段压至原来的1/100，超越量子极限设定的设计目标。它还将LIGO探测器的有效观测范围从1.3亿光年扩展至1.7亿光年，可观测宇宙体积增加70%，每年可探测的引力波事件数量大幅增加，如在GW240312黑洞碰撞事件中，成功识别出振幅比传统阈值低15%的微弱信号，还能对宇宙碰撞进行更早预警。

此外，2015年LIGO首次成功直接探测到引力波，证实爱因斯坦预言，LIGO项目三位杰出贡献者获2017年诺贝尔物理学奖。但在首次观测到引力波十周年纪念日的前几天，诺奖三人中最年长的韦斯教授逝世，享年93岁。他曾表示，引力波是一种新的观察宇宙的方式。