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アルゴンヌ国立研究所の科学者は、重力波の検出を加速、スケーリング、再現できる人工知能 (AI) を開発しました。 新しいアルゴリズムは、LIGO の 7 か月の稼働中に収集されたデータをわずか 分で分析することができました。 同時に、彼は間違いを犯しませんでした。
重力波が 2015 年に LIGO のレーザー干渉重力波天文台によって最初に検出されたとき、アインシュタインの別の理論を確認し、重力波天文学の誕生をマークしたため、科学界に興奮を引き起こしました。 何年にもわたって、研究者は宇宙で衝突する中性子星やブラックホールなど、重力波の多くの発生源を発見してきました。
重力波検出器の感度は年々向上しているため、処理する必要のあるデータの量は増え続けています。 ある時点で、波検出イベントが多すぎるため、手動で行うとうまくいきません。 この問題を解決するために、アルゴンヌ国立研究所といくつかのアメリカの大学の物理学者は、重力波信号の分析の責任を引き継ぐことができる人工知能プラットフォームを開発しました。
編集者の推奨事項:
新作の作者たち の AI モデルは、従来のパターン マッチング アルゴリズムと同じくらい感度が高く、より高速に実行できると主張しています。 さらに、これらの AI アルゴリズムは低コストのグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) しか必要としないため、重力波を研究する最も効率的な方法の つとなっています。
重力波は、波として伝播する重力場の変化です。 それらは移動する質量によって放出されますが、放射後はそれらから離れ、これらの質量とは独立して存在します。 摂動に数学的に関連するのは時空メトリックであり、「時空の波紋」として説明できます。 その結果、AI は、このデータ セットで以前に特定された つのバイナリ ブラック ホールの合体をすべて特定しました。
科学者たちは、この研究で人工知能の力と スーパーコンピューター、タイムリーで関連するビッグデータの質問を解決するのに役立ちます。 チームは、この技術の組み合わせをさらに適用して、物理学だけでなく他の学際的な科学におけるデータ駆動型の問題を解決することを計画しています。
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