AI 找到了观察宇宙中最极端事件的新方法

快速阅读: 据《科学日报》称，研究人员开发了一种名为“乌拉尼亚”的AI算法，用于设计新型引力波探测器，发现的方案性能优于现有下一代探测器。该研究强调了人机协作在未来科学发展中的重要性。

马克斯·普朗克光科学研究所（MPL）的研究人员一直致力于研究一个人工智能系统如何探索一个无法想象的巨大设计空间，从而找到全新的解决方案。这些研究成果近期发表于《物理评论X》期刊。

一个多世纪以前，爱因斯坦从理论上预言了引力波的存在。直到2016年，人类才首次直接探测到它们，这是因为开发必要的探测器极其复杂。MPL“人工智能实验室”研究组负责人马里奥·克伦博士与成功建造这些探测器的LIGO团队（“激光干涉引力波天文台”）合作，设计了一种名为“乌拉尼亚”的基于人工智能的算法，用于研发新型的干涉式引力波探测器。干涉测量法描述了一种利用波的干涉现象（即波相遇时的叠加）进行测量的方法。探测器的设计需要优化布局和参数。科学家们将这一挑战转化为一个连续优化问题，并使用现代机器学习方法解决了它。他们发现了许多新的实验设计方案，其性能超过了已知的下一代探测器。这些成果有望将可探测信号的范围提升十倍以上。

非传统且富有创意：“乌拉尼亚”发现了一些非传统且富有创意的设计。在算法的解决方案中，研究人员重新发现了许多已知的技术。然而，“乌拉尼亚”还提出了非传统的设计，这可能重塑我们对探测器技术的理解。

“经过大约两年的发展和运行我们的AI算法，我们开始思考，人类在哪些方面被机器超越了，”克伦博士说道。研究人员拓展了他们的科研思路，以理解AI发现的技巧、想法和技术。其中许多对他们来说仍然完全陌生。他们在公共的“探测器动物园”中整理了50个最优设计，并供科学界进一步研究。

最近发表的工作表明，AI能够发现新的探测器设计并启发人类研究人员探索新的实验和理论方向。更广泛地说，它暗示AI可能在设计未来从小到大尺度探索宇宙的工具中发挥重要作用。

“我们正处于一个机器可以在科学中发现超越人类能力的解决方案的时代，而人类的任务是理解机器做了什么。这无疑将是未来科学发展的重要部分，”克伦博士总结道。

这些研究成果不仅展示了人工智能在科学研究中的潜力，也提醒我们，在未来的科学发展中，人类与机器的合作将成为不可或缺的一部分。

(以上内容均由Ai生成)