谷歌AI技术突破引力波探测难题登上《Science》期刊
（图片来自网络）
谷歌DeepMind联合团队研发AI技术，突破引力波探测低频降噪难题，研究登上《Science》期刊
引力波是宇宙时空的“涟漪”，探测难度极高。谷歌DeepMind、LIGO（激光干涉仪引力波探测器）团队与格兰萨索科学研究所（GSSI）合作开发的Deep Loop Shaping技术，为引力波探测带来重大突破——将引力波探测低频段（10-30Hz）控制噪声强度压至传统方法的1/30，部分子频段更是降低至1/100，首次低于量子噪声，突破了此前受量子极限启发设定的设计目标。
LIGO探测器通过激光干涉仪捕捉引力波信号，但受低频段噪声困扰多年。该技术采用强化学习方法，构建数字孪生LIGO模拟环境干扰，利用奖励机制让AI在数百亿次迭代中优化探测器反馈控制系统。过去用线性控制方法的低频段降噪效果受限，而Deep Loop Shaping用深度神经网络处理大量数据流，从原始信号中提取引力波特征，动态识别微秒级环境干扰并迅速调整，进一步压缩背景噪声。
- 技术成果：10-30Hz频段控制噪声降低至传统方法的1/30
- 观测范围：将LIGO探测器有效观测范围扩展至1.7亿光年，可观测宇宙体积增加70%
- 科学价值：每年可探测引力波事件数量大幅提升，辅助宇宙演化研究
该研究登上国际顶级期刊《Science》，为引力波探测领域带来新曙光，也展现了AI技术在科学探测领域的巨大潜力，未来有望推动更多宇宙奥秘的发现。
（声明：该内容经AI精编）
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