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Wissenschaftler des Argonne National Laboratory haben künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die es ermöglicht, die Erkennung von Gravitationswellen zu beschleunigen, zu skalieren und zu reproduzieren. Der neue Algorithmus war in der Lage, die während des Betriebsmonats von LIGO gesammelten Daten in nur 7 Minuten zu analysieren. Dabei machte er keine Fehler.
Als Gravitationswellen 2015 erstmals vom Laser Interferometric Gravitational-Wave Observatory von LIGO entdeckt wurden, sorgten sie für Aufregung in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, weil sie eine weitere von Einsteins Theorien bestätigten und die Geburtsstunde der Gravitationswellenastronomie markierten. Im Laufe der Jahre haben Forscher viele Quellen von Gravitationswellen entdeckt, wie Neutronensterne und Schwarze Löcher, die im Weltraum kollidieren.
Die Empfindlichkeit von Gravitationswellendetektoren steigt von Jahr zu Jahr, sodass immer mehr Daten verarbeitet werden müssen. Irgendwann wird es nicht mehr funktionieren, es manuell zu machen, weil es zu viele Wellenerkennungsereignisse geben wird. Um dieses Problem zu lösen, haben Physiker des Argonne National Laboratory und mehrerer amerikanischer Universitäten eine Plattform für künstliche Intelligenz entwickelt, die die Analyse von Gravitationswellensignalen übernehmen kann.
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Die Autoren des Neuen von behaupten, dass KI-Modelle genauso empfindlich sein können wie herkömmliche Mustererkennungsalgorithmen, aber schneller laufen. Darüber hinaus erfordern diese KI-Algorithmen nur eine kostengünstige Grafikverarbeitungseinheit (GPU), was sie zu einer der effizientesten Methoden zur Untersuchung von Gravitationswellen macht.
Gravitationswellen sind Änderungen im Gravitationsfeld, die sich als Welle ausbreiten. Sie werden von bewegten Massen emittiert, lösen sich aber nach Bestrahlung von diesen und existieren unabhängig von diesen Massen. Mathematisch verwandt mit Störungen sind Raum-Zeit-Metriken, die als "Raum-Zeit-Wellen" beschrieben werden können. Als Ergebnis identifizierte die KI alle vier Verschmelzungen von binären Schwarzen Löchern, die zuvor in diesem Datensatz identifiziert wurden.
Wissenschaftler sagen, dass sie in dieser Studie die Kraft der künstlichen Intelligenz und kombiniert haben Supercomputer, um aktuelle und relevante Big-Data-Fragen zu lösen. Das Team plant, diese Kombination von Techniken weiter anzuwenden, um datengesteuerte Fragen nicht nur in der Physik, sondern auch in anderen interdisziplinären Wissenschaften zu lösen.
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