科学家使用人工智能迅速侦测重力波

美国政府底下规模最大的阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory),披露了最新将人工智能用于天文探索的研究,这个研究集结了阿贡国家实验室、芝加哥大学、伊利诺大学厄巴纳-香槟分校、Nvidia和IBM的研究人员,所共同开发的大规模人工智能框架,可用来加速、扩展且重复地检测重力波。

重力波可以说是时空的涟漪,就像是把石头丢到水里所产生的涟漪一样,当有质量的物体进行加速度运动的时候,就会在时空中产生涟漪,并且从有质量物体向外扩散,这种时空中的涟漪便被称作重力波。重力波可以用来观测一些剧烈的天文事件,像是百矮星、中子星和黑洞这一类的星体,所组成的联星、超新星,或是大爆炸,天文学家可以利用重力波,来观测一些超新星的核心,或是大爆炸最初的数分之一秒。

在2015年的时候,激光干涉重力波天文台(Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory,LIGO),第一次侦测到来自13亿光年外的两个黑洞碰撞,在整合时所产生的重力波,从那个时候以来,LIGO探测到了更多的重力波来源,随着天文台的传感器升级和技术的改进,不只探测的宇宙范围更广,也产生了更大量的资料供研究使用,而处理这些资料流的速度,是推进重力波天文学进步的关键。

而现在新发布的人工智能框架,不仅能够与传统的模板配对算法一样灵敏,运算速度更是提升了数个量级,且进行这些复杂运算,只需要游戏使用的GPU,就能以比即时更快的速度运算LIGO资料。研究人员利用这个人工智能框架,在64个Nvidia V100 GPU上,运算2017年8月整个月的LIGO资料,整体花耗时间不到7分钟,就找出了四个双黑洞整合,并且还找出了未分类的情况。

阿贡国家实验室数据科学与学习部门主任Ian Foster提到,这个项目显示,借由适当的工具,可以在科学家工作流程中应用人工智能方法,目的不是要替代人类智能,而是能够大幅度减少工作。这个研究验证了爱因斯坦相对论中的部分理论,时间与空间的关联,同时也代表了重力波天文学研究的起点,人们可以开始以更快的速度,深入了解宇宙,包括暗能量、重力和中子星等。

这个研究源自于2018年,阿贡国家实验室的人工智能研究成果,当时该实验室就曾展示运用机器学习,从多个探测器资料流中,侦测重力波的能力,而在最新的研究中,研究人员进一步完善该模型,将使用cuDNN加速的深度学习框架,分散到64个GPU上,不只在7分钟内处理完1个月的资料,而且没有任何错误分类发生。

这个研究的贡献在于,结合人工智能和超级计算机的力量,可以即时解决庞大资料实验,而且该项人工智能研究已可重现,而非仅是在验证人工智能是否可用于解决重大挑战的阶段。目前该模型已经开源,可供其他研究团队使用。

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