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[導(dǎo)讀] AI技術(shù)都在朝向成熟發(fā)展,使用范圍也在不斷地?cái)U(kuò)大,盡管是在太空之上我們依然可以看到AI的影子。據(jù)悉天體物理學(xué)界熱門的的“引力波”就是得益于AI技術(shù)的進(jìn)步。最新的引力波信號(hào)

AI技術(shù)都在朝向成熟發(fā)展,使用范圍也在不斷地?cái)U(kuò)大,盡管是在太空之上我們依然可以看到AI的影子。據(jù)悉天體物理學(xué)界熱門的的“引力波”就是得益于AI技術(shù)的進(jìn)步。最新的引力波信號(hào)于2017年8月14日被探測(cè)到,由雙黑洞合并產(chǎn)生。

人工智能技術(shù)很早就被應(yīng)用于太空探索,包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等,獲得2017年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的引力波研究,也使用了AI技術(shù)分析數(shù)據(jù)?;蛟S未來,我們得給AI頒一個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)?

在近一個(gè)世紀(jì)前,愛因斯坦就曾在相對(duì)論中預(yù)言時(shí)空結(jié)構(gòu)中存在波動(dòng),即引力波。

后來,一批科學(xué)家組成“激光干涉引力波天文臺(tái)”(LIGO)項(xiàng)目在2015年9月14日首次探測(cè)到一個(gè)雙黑洞系統(tǒng)合并的引力波信號(hào),當(dāng)時(shí)就在天體物理學(xué)界引發(fā)了一場(chǎng)革命,那時(shí)候參與發(fā)現(xiàn)引力波的研究團(tuán)隊(duì)就被鎖定是諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的熱門人選。

之后科學(xué)界又三次探測(cè)到了引力波的存在,最近一次是美國“激光干涉引力波天文臺(tái)”(LIGO)和歐洲“處女座”(Virgo)引力波探測(cè)器兩個(gè)項(xiàng)目組在一份聲明中說,最新的引力波信號(hào)于2017年8月14日被探測(cè)到,與前三次類似,均由雙黑洞合并產(chǎn)生。

據(jù)了解,這兩個(gè)黑洞距離地球約18億光年,合并前的質(zhì)量分別相當(dāng)于31個(gè)和25個(gè)太陽,合并后的總質(zhì)量相當(dāng)于53個(gè)太陽,約3個(gè)太陽的質(zhì)量轉(zhuǎn)變成能量以引力波的形式釋放。

不出所料,2017年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)終于頒給了“引力波”研究團(tuán)隊(duì),包含美國科學(xué)家雷納·韋斯、巴里·巴里什和基普·索恩等,以表彰他們?yōu)?ldquo;激光干涉引力波天文臺(tái)”(LIGO)項(xiàng)目和發(fā)現(xiàn)引力波所作的貢獻(xiàn)。

一時(shí)間,“引力波”得到了各界關(guān)注,可啥是引力波呢?

簡(jiǎn)單說,這個(gè)引力波概念來源于愛因斯坦的廣義相對(duì)論,我們都知道,相對(duì)論總是在探討一些時(shí)空和物質(zhì)的辯證關(guān)系,而引力波的觀點(diǎn)就是物質(zhì)會(huì)引起時(shí)空的漣漪與彎曲,而時(shí)空彎曲通過波的形式從輻射源向外傳播,這種波以引力輻射的形式傳輸能量,其速度接近光速,極端的案例就是黑洞,其質(zhì)量超大造成時(shí)空扭曲,光線都跑不掉滑進(jìn)去了,我們聽說過水波,聲波,電波,這個(gè)就叫引力波吧。

因?yàn)槲覀冎髁鞯幕A(chǔ)物理科學(xué)知識(shí)都是基于牛頓的萬有引力理論嘛,任何物體之間都有相互吸引力,這個(gè)力的大小與各個(gè)物體的質(zhì)量成正比例,愛因斯坦認(rèn)為這個(gè)理論是膚淺的,進(jìn)一步研究萬有引力什么的根本不存在,之所以看上去是引力的效果是因?yàn)闀r(shí)空扭曲造成的現(xiàn)象。如果萬有引力定律是不對(duì)的,那我們現(xiàn)在的主流物理學(xué)知識(shí)是不是走上了歧途?這TM就很尷尬了,誰對(duì)誰錯(cuò)還是交給科學(xué)家們?nèi)ミM(jìn)一步研究吧。

不過話說回來,宇宙科學(xué)的研究目前也在用到越來越多的人工智能的分析技術(shù),比如引力波的探測(cè)與發(fā)現(xiàn)。

LIGO科學(xué)合作組織理事會(huì)成員曹軍威表示:“捕捉引力波最大的挑戰(zhàn)在于LIGO數(shù)據(jù)的采樣頻率特別高,達(dá)到每秒16000次以上,采樣信道達(dá)上萬個(gè),數(shù)據(jù)量特別大,采用機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)處理方法,能夠提高數(shù)據(jù)處理效率。”

據(jù)了解, LIGO探測(cè)器由10個(gè)子系統(tǒng)組成,其中之一是數(shù)據(jù)和計(jì)算系統(tǒng)(Data and CompuTIngSystems, DSC)。LIGO獲取的數(shù)據(jù)不但包括激光干涉儀引力波探測(cè)器輸出的數(shù)據(jù),還包括了各種獨(dú)立的對(duì)探測(cè)器的環(huán)境和探測(cè)器設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控的探測(cè)器和紀(jì)錄儀,對(duì)諸如溫度﹑氣壓﹑風(fēng)力﹑大雨﹑冰雹﹑地表震動(dòng)﹑聲響﹑電場(chǎng)﹑磁場(chǎng)等環(huán)境條件進(jìn)行監(jiān)測(cè),以及對(duì)引力波探測(cè)器內(nèi)部的平面鏡和透鏡的位置等探測(cè)器自身狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)獲取方面,例如在初級(jí)LIGO漢福德天文臺(tái),DAQ的H1和H2干涉儀記錄共12733個(gè)通道,其中1279個(gè)是快速通道(數(shù)字化速率在2048 Sa/秒或16384 Sa/秒)。升級(jí)的LIGO設(shè)計(jì)為記錄大于300000個(gè)通道的數(shù)據(jù)采集,其中大約3000個(gè)快速通道。這是典型的大數(shù)據(jù)分析處理問題,需要強(qiáng)大的計(jì)算資源與先進(jìn)的算法,才能有效處理如此巨大的數(shù)據(jù)量。

在搜尋引力波信號(hào)中,采用的是匹配濾波技術(shù)。匹配濾波是基于波形分析的技術(shù),要求對(duì)引力波波源建立合理的物理模型,根據(jù)模型產(chǎn)生成千上萬的模板,用這些模板去匹配引力波數(shù)據(jù)中信號(hào),從而找到相關(guān)的事件。

此外,與望遠(yuǎn)鏡不同的是,引力透鏡會(huì)將物體扭曲成模糊的環(huán)和弧線,因此理解難度相當(dāng)大,而將人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到對(duì)引力波圖像的分析上,會(huì)比原本的方法快1000萬倍,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)現(xiàn)新的鏡頭并確定它們的屬性、質(zhì)量分布以及背景星系的放大水平。

博士后研究員勞倫斯·佩雷納德·勒瓦瑟爾說,“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將幫助我們識(shí)別有趣的物體并快速分析它們,這將給我們更多的時(shí)間來探索關(guān)于宇宙的問題。”

目前來看,人工智能應(yīng)用于引力波大數(shù)據(jù)分析處理上,至少有幾個(gè)方面值得關(guān)注:

①有監(jiān)督學(xué)習(xí):匹配濾波器法需要知道信號(hào)的波形,這次引力波應(yīng)變數(shù)據(jù)分析是與海量波形庫中的波形匹配,顯然是一個(gè)計(jì)算工作量巨大的過程,如何提高搜索效率,降低對(duì)計(jì)算資源的消耗,無疑是值得去深入研究的。

②無監(jiān)督學(xué)習(xí):在引力波探測(cè)中, 大量事件的波形是未知的,對(duì)于超新星和旋轉(zhuǎn)中子星,目前的天文觀測(cè)積累還無法給出一個(gè)它們所釋放引力波強(qiáng)度的理論估計(jì),這需要采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來發(fā)現(xiàn)引力波數(shù)據(jù)中未知的模式。

③集成學(xué)習(xí)策略:這次探測(cè)到的雙黑洞并合的引力波之外的連續(xù)引力波、原初引力波等等其他類型的引力波還沒有被探測(cè)到,例如來自旋轉(zhuǎn)中子星的連續(xù)引力波,除了對(duì)探測(cè)器的靈敏度要求更高之外,對(duì)數(shù)據(jù)分析的能力也提出極高的要求。

天文科學(xué)研究離我們普通人太遠(yuǎn),研究引力波數(shù)據(jù)分析技術(shù)雖然沒有直接的商業(yè)價(jià)值,但后續(xù)可考慮技術(shù)(算法)遷移,將發(fā)展的大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)應(yīng)用到其他商業(yè)領(lǐng)域,或者其他學(xué)術(shù)研究上產(chǎn)生價(jià)值。引力波數(shù)據(jù)分析大部分是采用了一維信號(hào)處理技術(shù),這可遷移到光譜數(shù)據(jù)分析,F(xiàn)AST探測(cè)數(shù)據(jù)分析,腦電數(shù)據(jù)分析等方面。

其實(shí),人工智能技術(shù)很早就被應(yīng)用于太空探索中,包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等,探測(cè)器幫助我們獲取來自宇宙的圖像、信息、數(shù)據(jù),然后傳回地球,幫助人類提升理解宇宙的能力,而之后AI發(fā)揮的作用將會(huì)越來越大,宇宙科學(xué)的探索對(duì)AI技術(shù)的磨練也將終將惠及整個(gè)人類社會(huì)。

就像之前偶然聽到的一句臺(tái)詞:如果你仰望星空,你會(huì)看到一個(gè)蘋果,如果你看到一個(gè)蘋果你會(huì)研究它的來歷,如果你研究它的來歷你會(huì)探索一個(gè)定律,如果探索一個(gè)定律你會(huì)想要一個(gè)結(jié)論,如果你想要一個(gè)結(jié)論你會(huì)陷入矛盾,如果你陷入矛盾你需要仰望星空。

宇宙探索、AI技術(shù)、人類社會(huì),大概就是這樣的辯證輪回關(guān)系,這樣的輪回也不斷激發(fā)著人類文明產(chǎn)生源源不斷的想象力和發(fā)展動(dòng)力。

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