, який дозволяє прискорювати, масштабувати і відтворювати виявлення гравітаційних хвиль.){kind=link}
Аргонна Улуттук лабораториясынын окумуштуулары гравитациялык толкундарды аныктоону тездетүүгө, масштабга жана кайра чыгарууга мүмкүндүк берген жасалма интеллектти (AI) иштеп чыгышты. Жаңы алгоритм LIGO иштеген ай ичинде чогултулган маалыматтарды болгону 7 мүнөттө талдай алган. Ошол эле учурда ал эч кандай ката кетирген эмес.
Гравитациялык толкундар биринчи жолу 2015-жылы LIGOнун Лазердик Интерферометриялык Гравитациялык-Толкун Обсерваториясы тарабынан аныкталганда, алар Эйнштейндин дагы бир теориясын тастыктап, гравитациялык-толкун астрономиясынын жаралышын белгилегендиктен илимий чөйрөдө толкунданууну жараткан. Жылдар ичинде изилдөөчүлөр нейтрон жылдыздары жана космосто кагылышып жаткан кара тешиктер сыяктуу гравитациялык толкундардын көптөгөн булактарын табышкан.
Гравитациялык толкун детекторлорунун сезгичтиги жыл сайын жогорулайт, ошондуктан кайра иштетилиши керек болгон маалыматтардын барган сайын көбөйүп жаткан көлөмү бар. Кээ бир учурда аны кол менен жасоо иштебей калат, анткени толкундарды аныктоо окуялары өтө көп болот. Бул көйгөйдү чечүү үчүн Аргонна улуттук лабораториясынын жана бир нече америкалык университеттердин физиктери гравитациялык толкун сигналдарын талдоо жоопкерчилигин өзүнө ала турган жасалма интеллект платформасын иштеп чыгышты.
Редактордун сунушу:
- Гравитациялык линзалар Галактикалык Интернетти түзүүгө мүмкүндүк берет
- Уран менен Нептунга болгон миссия гравитациялык толкундардын детектору болуп калышы мүмкүн
Жаңынын авторлору иш AI моделдери салттуу үлгү дал келүүчү алгоритмдер сыяктуу сезимтал болушу мүмкүн, бирок ылдамыраак иштей алат деп ырасташат. Кошумчалай кетсек, бул AI алгоритмдери арзан графикалык иштетүү блогун (GPU) гана талап кылат, бул гравитациялык толкундарды изилдөөнүн эң эффективдүү жолдорунун бири.
Гравитациялык толкундар – толкун катары таралуучу тартылуу талаасындагы өзгөрүүлөр. Алар кыймылдуу массалардан бөлүнүп чыгат, бирок радиациядан кийин алардан ажырап, бул массалардан көз карандысыз жашайт. Математикалык жактан пертурбацияга байланыштуу мейкиндик-убакыт көрсөткүчтөрү жана аларды "мейкиндик-убакыт толкундары" деп атоого болот. Натыйжада, AI бул маалымат топтомунда мурда аныкталган бардык төрт бинардык кара тешиктердин биригүүсүн аныктады.
Окумуштуулар бул изилдөөдө алар жасалма интеллекттин күчү менен айкалышканын айтышат суперкомпьютерлер, өз убагында жана актуалдуу чоң маалымат суроолорун чечүүгө жардам берүү. Команда мындан ары физикада гана эмес, башка дисциплиналар аралык илимдерде да маалыматтарга негизделген суроолорду чечүү үчүн техникалардын бул айкалышын колдонууну пландаштырууда.
Ошондой эле окуңуз: