LIGO与Google联合开发新型AI工具 为引力波探测带来更大潜力

激光干涉引力波天文台（LIGO）与GoogleDeepMind团队宣布共同开发出一款名为“Deep Loop Shaping”的人工智能新工具，有望极大提升人类对宇宙引力波事件的探测能力。

一幅插图揭示了LIGO如何利用镜面和激光束探测黑洞碰撞

据悉，该方案已在《科学》杂志发表验证性研究成果。研究者希望未来将这一AI工具应用于美国路易斯安那州和华盛顿州汉福德基地的LIGO探测器。DeepMind研究科学家Jonas Buchli表示，“Deep Loop Shaping彻底革新了控制技术，能够在LIGO探测器最为不稳定和复杂的反馈回路中，有效降低噪音水平。”

引力波的存在曾于百年前被爱因斯坦预言，但直到2015年才借助LIGO首次被直接观测到，这一突破成就了2017年诺贝尔物理学奖。LIGO通过高精度的激光和镜面系统，捕捉到宇宙中极其微弱的时空涟漪，灵敏度要求达到万亿分之一的精度。然而，遥远地震、海浪等扰动都会影响镜面的稳定，给探测带来巨大挑战。

为此，LIGO团队与Google工程师联合开发出AI软件，采用强化学习训练，通过大规模模拟LIGO数据环境，让算法在减少噪音的“游戏”中不断优化自身表现。实测显示，Deep Loop Shaping能将镜面扰动降低至传统方法的1/30到1/100范围，大幅提升探测的稳定性。

位于汉福德的LIGO探测器站的引力波束线横跨华盛顿州东南部沙漠地带。这个L形探测器的每条臂长达2.5英里。（图片来源：LIGO）

意大利Gran Sasso科学研究院教授、论文合著者Jan Harms指出，新技术或将打开低频段引力波的观测前沿，为探测中子星碰撞、中等质量黑洞并合等现象，以及提前发出天体碰撞预警带来更多可能。他形象地表示，这相当于给望远镜扩展了新的观测波段。

对于大众关心的AI“幻想”风险，研究团队表示将密切监控算法表现，并开发相应检测和纠错机制，确保数据准确可靠。下一阶段，LIGO团队将对该AI工具开展为期数天或数周的长时间测试，未来还计划推广至LIGO-India等国际合作项目。

LIGO探测器采用复杂的光学系统，依靠激光束和精密控制的镜面来监测时空结构中极其微弱的涟漪。（加州理工学院/麻省理工学院/LIGO实验室供图）

科研人员认为，Deep Loop Shaping及类似AI方案不仅将成为引力波探测的标配，也有望应用于航空航天、高精度制造、城市工程、甚至降噪耳机等领域，为解决极高精度控制难题提供新范式。