渦巻く2つのブラックホールが時空に重力波を生み出しているアーティストのイラスト。
（画像：©NASA）
人工知能を使用する新しいソフトウェアプログラムは、ブラックホール間の衝突などの壊滅的なイベントから重力波（時空の宇宙構造における波紋）を迅速に検出して分析するのに役立ちます。
深層フィルタリングと呼ばれる新しい手法は、研究者が研究を説明している新しい論文の著者によると、研究者が現在のソフトウェアが検出できないかもしれない大変動の出来事、例えば銀河の中心でのタイタニックな合併などを見るのを助けることができます。
重力波は、空間と時間の構造の波紋です。それらは、質量のあるオブジェクトが移動すると生成され、それらは光の速度で移動し、途中で時空を伸縮します。
重力波は非常に検出が困難であり、科学者が検出できるものは非常に大きな物体からのものです。重力波の存在は1916年にアルバートアインシュタインによって最初に予測されましたが、科学者がレーザー干渉計重力波観測装置（LIGO）を使用して重力波の余波を見つけることにより、重力波の最初の直接的な証拠を検出するのに1世紀以上かかりました2つのブラックホールが一緒に破壊されます。
重力波の発見により、2017年10月に3人の科学者が2017年のノーベル物理学賞を受賞しました。それ以来、研究者たちは、中性子星と呼ばれる衝突する死んだ星のペアから重力波を検出しました。宇宙の重い要素のいくつかがどのように作成されたか。
ただし、重力波観測装置が検出する信号を現在分析しているソフトウェアは、どのようなイベントがそれらの重力波を生成したのかを絞り込むのに数日かかる可能性があると研究共同執筆者のEliu Huerta氏は、インタビューでSpace.comに語った。
さらに、イリノイ大学アーバナシャンペーン国立スーパーコンピューティングアプリケーションセンターの理論天体物理学者であるHuerta氏によると、このソフトウェアは、互いにほぼ円形の軌道にあり、周囲から比較的孤立しているオブジェクト間の結合を検出するのに特化しています。銀河の核など、星が密集している領域にあるオブジェクトからの重力波をソフトウェアが検出できない可能性があります。近くの星の引力により、軌道が円形からより「偏心」または楕円形に変形する可能性があります。Huerta前記。
現在、研究の著者らは、人工知能ソフトウェアが重力波の分析を大幅に高速化するだけでなく、「既存の検出アルゴリズムでは気付かれない可能性のある新しいクラスの重力波源の検出を可能にする」ことができると示唆しています。 Space.comに語った。
新しいAIソフトウェアには、「ニューロン」と呼ばれる人工コンポーネントにデータが供給され、協力して画像の認識などの問題を解決する人工ニューラルネットワークが含まれます。ニューラルネットワークは、ニューロン間の接続を繰り返し調整し、これらの新しい接続パターンが問題の解決に優れているかどうかを確認します。時間の経過とともに、この試行錯誤のプロセスは、どのパターンがコンピューティングソリューションに最適であるかを明らかにし、人間の脳での学習プロセスを模倣します。
従来の手法では検出器データから重力イベントの特徴を絞り込むのに数日かかる可能性がありましたが、「ディープたたみ込みニューラルネットワーク」として知られる最先端のニューラルネットワークは1秒以内に可能であると科学者は発見しました。さらに、従来の方法ではこのタスクを実行するために数千のCPU（コンピューターの中央処理装置）が必要でしたが、新しい手法は「単一のCPUでも、つまりスマートフォンや標準のラップトップでも」機能しました」とHuerta氏は述べています。
さらに、研究者たちは、この新しい手法が、偏心軌道のブラックホールを含む合併など、現在のソフトウェアで分析できるよりも複雑な合併もすばやく分析できることを発見しました。新しいソフトウェアはエラー率も低く、データの不具合を見つけるのに優れていました。
HuertaとDaniel Georgeは、イリノイ大学アーバナシャンペーン国立スーパーコンピューティングアプリケーションセンターの計算天体物理学者で、Physics Letters B.
