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谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

时间:2025-09-14 13:05
探测宇宙深处的时空涟漪引力波,AI 也派上用场了。谷歌 DeepMind、LIGO(激光干涉仪引力波探测器)团队和 GSSI(格兰萨索科学研究所)合作开发的 Deep Loop Shaping 技术

探测宇宙深处的时空涟漪引力波,AI 也派上用场了。

谷歌 DeepMind、LIGO(激光干涉仪引力波探测器)团队和 GSSI(格兰萨索科学研究所)合作开发的 Deep Loop Shaping 技术,将引力波探测的低频降噪能力拉到了新高度。

该研究现已登上 Science。

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

LIGO 团队的雷纳・韦斯(Rainer Weiss)教授、基普・索恩(Kip Stephen Thorne)教授以及巴里・巴里什(Barry Clark Barish)教授之前就靠 LIGO 探测器和引力波观测拿到了 2017 年诺贝尔奖物理学奖。

但引力波探测领域依旧卡在低频段噪声难题上多年。

这次 AI 一出手,直接把 10-30Hz 频段控制噪声强度降低至传统方法的 1/30,部分子频段更是压至原来的 1/100,超越了量子极限设定的设计目标。

这是怎么做到的?

将 LIGO 观测距离扩至 1.7 亿光年

首先得明确,引力波探测本身就是天文学领域的顶尖难题。

引力波是黑洞、中子星碰撞时产生的时空扰动(或者说时空涟漪),信号极其微弱。

就比如说,哪怕是两个黑洞合并,传到地球上时引发的时空形变,比原子核还要小得多。

为了捕捉这种微小信号,LIGO 专门建造了长达 2.5 英里(约 4 千米)的激光干涉仪。

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

△ 图源:Google DeepMind(下同)

首先,LIGO 像一个大写的 L,两个真空管两端都装着一面超光滑的镜子,它会把一束激光分为两半,分别射进两条管子里,激光碰到镜子后会反射回来,最后两束反射光会重新合在一起,打在同一个探测器上。

正常情况下,两条管子一样长,两束激光走的距离相同,反射时间也一样,那么两束反射光合在一起时就会“抵消”(可以理解成波峰对波峰,波谷对波谷),探测器就看不到光信号。

但如果有引力波路过,就会把它经过的时空“拉伸收缩”,可能会把一条管子拉长同时把另一条管子压短,这样两条管子的距离不一样,反射光就不能完美抵消了,这时,探测器就能看到一个明暗变化的信号。

通过这个信号,科学家也能反推出:刚才是不是有引力波经过?

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

然而,探测效果一直受限于噪声干扰,尤其是 10-30Hz 的低频段。

而这个低频段,对于天文学研究的价值又不可替代。它是观测中等质量黑洞(质量为太阳几百到几万倍)并合、双黑洞长期绕转过程,以及中子星并合提供早期预警的关键频段。

但传统降噪方法在低频段早已触顶,此前科学家尝试过优化探测器结构、屏蔽环境干扰等多种方案,但始终无法将低频噪声降到不影响信号识别的水平,这一瓶颈也困扰领域多年。

现在,Deep Loop Shaping 通过 AI 技术实现了突破。

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

Deep Loop Shaping 技术的核心,并不是直接去寻找引力波,而是用强化学习方法来治理噪声,重构了 LIGO 的反馈控制系统。

研究团队首先构建了一个数字孪生版的 LIGO,将地震、海浪、温度漂移等各种干扰因素,也就是噪声模拟进去。利用奖励机制让 AI 在数百亿次迭代中试错学习,训练出了能优化探测器反馈回路的算法。

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

过去,LIGO 用线性控制方法降噪,容易在低频段放大噪声;而 Deep Loop Shaping 用深度神经网络,直接处理探测器收集的庞大数据流,从原始传感信号里提取引力波特征的最优路径,不再让控制器本身成为噪声源。

同时,该系统利用循环神经网络架构,能动态识别微秒级的环境干扰并迅速作出调整,还优化了真空管内数千个传感器的输出,进一步压低了背景噪音。

利用 Deep Loop Shaping 技术,在 LIGO Livingston 观测站和加州理工 40 米原型装置上,AI 直接把 10-30Hz 频段的控制噪声压缩至传统方法的 1/30,部分子频段甚至压到原来的 1/100,第一次让这一频段的控制噪声低于量子噪声,突破了之前受量子极限启发设定的的设计目标。

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

不仅如此,它还拓展了探测器的有效观测范围,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,可观测的宇宙体积增加了 70%,这意味着每年可探测的引力波事件数量大幅增加。

例如,在 2024 年 3 月的 GW240312 黑洞碰撞事件中,Deep Loop Shaping 技术成功识别出振幅比传统阈值低 15% 的微弱信号。

研究合著者 Jan・Harms 教授表示,新技术还能对即将发生的宇宙碰撞进行更早地预警。

“你可以进行合并前的预警,这样你就能让人们知道一分钟之后,两颗中子星将合并,”

“然后,如果你在线的探测器数量恰到好处,甚至可以指向天空中的某个特定区域,告诉他们‘看那里,等待它。’”

One More Thing

2015 年 9 月 14 日,LIGO 首次成功直接探测到引力波,证实了爱因斯坦在 100 年前基于广义相对论做出的预言:巨大质量的天体可以因加速运动而压缩、拉扯时空。

LIGO 项目的三位杰出贡献者雷纳・韦斯(Rainer Weiss)教授、基普・索恩(Kip Stephen Thorne)教授以及巴里・巴里什(Barry Clark Barish)教授也因此获得了 2017 年的诺贝尔物理学奖。

谷歌 DeepMind 用 AI 探测引力波,登上 Science 了

△ 从左至右依次为:Rainer Weiss、Kip Stephen Thorne、Barry Clark Barish

不过,令人没想到的是,有如此杰出贡献的韦斯教授,在学生时代还因为谈恋爱被学校开除过。

韦斯教授 1932 年出生于德国,1950 年进入 MIT(麻省理工学院)读电气工程专业。

在 MIT 读大二的暑假,韦斯异地恋的女朋友提出分手,当即他便离开剑桥,跑去芝加哥挽救爱情。

几个月后回到 MIT 时,才发现自己由于缺课太多已经被开除了。

后来,没有完成学业的韦斯在物理学家杰罗德・扎卡赖亚斯(Jerrold Zacharias)的课题组找到了一个担任技术员的工作。

在杰罗德教授的鼓励下,韦斯回到 MIT 继续完成学业,并在 1955 年获得学士学位,1962 年在杰罗德教授的课题组获得博士学位。而后进入普林斯顿大学做博士后,研究能否从地震信号中检测到引力波。

再到后来,韦斯领导的 LIGO 团队于 2015 年 9 月 14 日观测到引力波,并于 2016 年 2 月正式宣布,在 2017 年获得诺奖。

但就在这个即将到来的首次观测到引力波十周年纪念日的前几天,也就是 2025 年 8 月 25 日,诺奖三人中最年长的韦斯教授逝世,享年 93 岁。

在首次观测到引力波时,他曾说:

“有了引力波,你就有了一种新的观察宇宙的方式。”

“你可以看到大自然所蕴藏的一切。所以现在的问题是:你想发现什么?”

参考链接:

[1]https://www.geekwire.com/2025/ligo-google-ai-gravitational-waves/

[2]https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw1291

[3]https://deepmind.google/discover/blog/using-ai-to-perceive-the-universe-in-greater-depth/

[4]https://www.nytimes.com/2025/08/26/science/rainer-weiss-dead.html

本文来自微信公众号:量子位(ID:QbitAI),作者:闻乐

来源:https://www.ithome.com/0/882/694.htm
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