Google DeepMind и команда LIGO представили новую технологию Deep Loop Shaping, основанную на искусственном интеллекте. Этот инструмент позволяет значительно уменьшить шумы в самой сложной системе обратной связи обсерватории LIGO — комплекса, фиксирующего гравитационные волны, возникающие при столкновениях чёрных дыр и нейтронных звёзд.

Программа улучшила стабильность лазерных зеркал на 30–100 раз по сравнению с традиционными методами шумоподавления во время тестов на Луизианском детекторе LIGO.

Для работы детекторов нужны уникальная точность (измеряется колебаниями на уровне одной десятитысячной протона) и минимизация механических воздействий — даже землетрясения и волны в океане способны внести помехи.

До сих пор наиболее сложной задачей было удержать 40-килограммовые зеркала максимально неподвижно без внесения дополнительных возмущений. По словам члена команды LIGO из Caltech Раны Адхикари, Deep Loop Shaping позволяет избавиться от таких колебаний, подавляя шум управления.

Новая система обучалась на сотнях виртуальных «клонов» LIGO, где алгоритмы получали «баллы» за снижение шума и «штрафы» за его увеличение, постепенно оптимизируя управление детекторами.

Благодаря применению Deep Loop Shaping удалось расширить рабочий диапазон LIGO в низкочастотных областях, открывая новые возможности в обнаружении слияний нейтронных звёзд и чёрных дыр промежуточной массы — а также предоставлять заблаговременные предупреждения о близких космических столкновениях.

В дальнейшем команду ждут продолжительные испытания новой системы — в Луизиане, на объекте Hanford и на строящемся детекторе LIGO-India. Deep Loop Shaping может не только войти в стандартный инструментарий гравитационных обсерваторий, но и найти применение в других областях, от аэрокосмической навигации до промышленных систем управления и даже наушников с активным шумоподавлением.