普朗克光科学研究所：AI 找到了观察宇宙中最极端事件的新方法

黑洞碰撞或恒星爆炸等极端宇宙事件会在时空中引起涟漪，即所谓的引力波。他们的发现为宇宙打开了一扇新的窗口。为了观察它们，需要超精密探测器。设计它们仍然是人类面临的一项重大科学挑战。

马克斯·普朗克光科学研究所 （MPL） 的研究人员一直在研究人工智能系统如何探索难以想象的巨大可能设计空间，以找到全新的解决方案。

研究结果最近发表在《物理评论 X》杂志上。

一个多世纪前，爱因斯坦从理论上预测了引力波。

它们只能在 2016 年直接检测到，因为必要探测器的开发极其复杂。

MPL 人工智能科学家实验室研究小组负责人 Mario Krenn 博士与成功建造了这些探测器的 LIGO（“激光干涉引力波天文台”）团队合作，设计了一种名为 ›Urania 的基于 AI 的算法，以设计新型干涉引力波探测器。

干涉测量法描述了一种使用波的干涉的测量方法，即它们相遇时的叠加。

探测器设计需要优化布局和参数。

科学家们已将这一挑战转化为持续优化问题，并使用受现代机器学习启发的方法解决了它。

他们发现了许多新的实验设计，其性能优于最著名的下一代探测器。

这些结果有可能将可检测信号的范围提高一个数量级以上。

不墨守成规，富有创造力：这就是 Urania 的发现

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。

›Urania‹ 还提出了非正统的设计，这可能会重塑我们对探测器技术的理解。

“经过大约两年的开发和运行我们的 AI 算法，我们发现了数十种新的解决方案，这些解决方案似乎比人类科学家的实验蓝图要好。我们问自己，与机器相比，人类忽略了什么，“Krenn 说。

研究人员扩展了他们的科学方法，以了解 AI 发现的技巧、想法和技术。

他们中的许多人对他们来说仍然完全陌生。他们在公共 ›Detector Zoo‹ 中汇编了 50 个表现最好的设计，并将它们提供给科学界进行进一步研究。

最近发表的研究表明，人工智能可以发现新颖的探测器设计，并激发人类研究人员探索新的实验和理论思想。更广泛地说，它表明人工智能可以在设计未来探索宇宙的工具方面发挥重要作用，从最小到最大的尺度。“我们正处于一个机器可以在科学中发现新的超人类解决方案的时代，而人类的任务是了解机器做了什么。这肯定会成为未来科学的一个非常突出的部分，”Krenn 说。