Принцип работы «Урании» заключается в преобразовании задачи оптимизации детектора в непрерывную задачу, где необходимо сбалансировать параметры и расположение элементов. Это похоже на попытку собрать идеальный пазл, где каждая деталь влияет на общую картину. Результаты показали, что предложенные ИИ конструкции могут превзойти существующие проекты, увеличивая диапазон обнаруживаемых сигналов в десятки раз.

Сотрудничество с командой LIGO, построившей первые успешные детекторы, позволило исследователям не только улучшить известные методы, но и открыть непривычные подходы. За два года работы алгоритм обнаружил десятки новых решений, которые пока что остаются загадкой для человека. Научное сообщество может изучить эти разработки в публичном «Зоопарке детекторов», что ускорит поиск новых идей.

Как подчёркивает руководитель исследования Марио Кренн, роль человека теперь — понимать логику машин, что станет ключевым аспектом будущей науки. Это открытие демонстрирует, как ИИ может стать соавтором новых инструментов для изучения вселенной, от микрокосмоса до далёких галактик.