就在剛剛，AI又將物理學(xué)，推動(dòng)到了全新的領(lǐng)域。

來自馬克斯·普朗克光科學(xué)研究所（MPL）、加州理工等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，AI已經(jīng)設(shè)計(jì)出了人類尚未理解的引力波探測工具。

這一發(fā)現(xiàn)，直接將可觀測的宇宙體積擴(kuò)大了50倍！

此外，這次人類研究者，還發(fā)現(xiàn)了全新的物理思想的核心。這種方法很容易擴(kuò)展到AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，跨越基礎(chǔ)物理的廣泛領(lǐng)域，為宇宙打開新窗口。

這項(xiàng)研究，已經(jīng)發(fā)表于「Physical Review X」上。

論文地址：https://journals.aps.org/prx/pdf/10.1103/PhysRevX.15.021012

一百多年前，愛因斯坦就設(shè)想出了引力波這個(gè)概念，但直到2016年，這項(xiàng)技術(shù)才終于趕上。

十一年后，人類科學(xué)家再次突破引力波的界限，這次，是在一個(gè)名為Urania的人工智能的幫助下。

最令人著迷的就是，在這個(gè)過程中，AI不僅復(fù)制了已知策略，還發(fā)明了一些全新的策略，完全超出了現(xiàn)有概念，讓目前的人類遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法理解。

現(xiàn)在，這些設(shè)計(jì)已經(jīng)在「Detector Zoo」公開，供全球研究使用。

領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的Mario Krenn表示，如今，AI已經(jīng)可以在科學(xué)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)超人類的全新解決方案了，而我們?nèi)祟愃龅?，就是盡量去理解，AI為什么要這樣做。

2025年的AI，讓百年前的愛因斯坦圓夢

一百多年前，愛因斯坦預(yù)測了引力波的存在——這是一種時(shí)空結(jié)構(gòu)中的漣漪。

圖源：國家地理

但直到2016年，LIGO（激光干涉引力波天文臺(tái)）團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了高度復(fù)雜的探測器，才讓科學(xué)家得以直接探測到引力波。

LIGO觀測到的首個(gè)引力波插圖：LIGO Hanford（橙色）和LIGO Livingston（藍(lán)色）探測到的波形，疊加在合并黑洞的插圖下方

而這次，MPL人工科學(xué)家實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Mario Krenn博士和LIGO的研究者合作，共同開發(fā)了一種名為Urania的AI算法，直接將探測器設(shè)計(jì)提升到了一個(gè)全新的水平！

在以前，設(shè)計(jì)這些探測器是一項(xiàng)極其復(fù)雜的任務(wù)，涉及到對布局和許多具體參數(shù)的微調(diào)。

這次，團(tuán)隊(duì)設(shè)想：能否將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)連續(xù)優(yōu)化問題，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來解決？

結(jié)果，AI給出的答案，讓他們喜出望外！

它給出了一系列全新的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，其中的許多設(shè)計(jì)，甚至超越了為下一代探測器提出的最佳概念。

其中有些設(shè)計(jì)，可以將靈敏度提高到十倍以上，大幅擴(kuò)展人類能探測到的引力波信號(hào)范圍。

所有實(shí)驗(yàn)配置的抽象空間。這個(gè)空間包含了所有可能的實(shí)驗(yàn)設(shè)置，包括那些具有特殊屬性、能夠探測引力波的配置（以星號(hào)表示）。在這個(gè)空間中，人類研究者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了許多令人興奮的設(shè)計(jì)（橙色），然而部分有用但不正統(tǒng)的設(shè)計(jì)可能無法通過這種方式被發(fā)現(xiàn)。此時(shí)，基于AI人的設(shè)計(jì)可能會(huì)有所幫助（紫色）

AI的想法：非傳統(tǒng)，且富有創(chuàng)意

在AI提出算法的解決方案中，研究者對于許多已知的技術(shù)，又有了全新的認(rèn)識(shí)。

而它提出的非傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)，則會(huì)重塑物理學(xué)家對探測器技術(shù)的理解。

MPL研究組組長Mario Krenn博士表示，開發(fā)了這種AI算法后，他們用了大約兩年的時(shí)間，發(fā)現(xiàn)了幾十種全新的解決方案。

這些新方案，似乎都無一例外都比人類科學(xué)家的實(shí)驗(yàn)藍(lán)圖要更好。

我們問自己，與機(jī)器相比，人類到底忽略了什么。

為了理解這些AI發(fā)現(xiàn)所包含的技巧、想法和技術(shù)，研究者擴(kuò)展了他們的方法。

然而，其中許多對他們來說，仍然是完全陌生的。

為了集思廣益，現(xiàn)在他們在「Detector Zoo」中，將50種表現(xiàn)最佳的設(shè)計(jì)匯編 在一起，希望廣大科學(xué)家能共同展開進(jìn)一步的探究。

我們正處于一個(gè)機(jī)器可以在科學(xué)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)新的超人類解決方案的時(shí)代，而人類的任務(wù)，就是理解機(jī)器所做的事情。這無疑將成為未來科學(xué)的重要組成部分。

論文解讀

引力波是由兩個(gè)劇烈的高能天體物理現(xiàn)象（比如兩個(gè)黑洞或超新星的碰撞），在時(shí)空中產(chǎn)生的漣漪。

引力波的發(fā)現(xiàn)，為觀察宇宙中的現(xiàn)象打開了新的窗口。它獨(dú)立于電磁波、中微子或重粒子，并且為多信使天體物理學(xué)開辟了全新領(lǐng)域。

而目前一代的引力波（GW）探測器，包括先進(jìn)激光干涉引力波天文臺(tái)（aLIGO）、Virgo、上野引力波探測器（KAGRA）和GEO600探測器，都采用了光學(xué)干涉技術(shù)，能夠檢測時(shí)空的扭曲。

LIGO的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及當(dāng)前和未來升級的靈敏度

目前，這些探測器的全部架構(gòu)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，都是由人類研究者設(shè)計(jì)的，有時(shí)還會(huì)通過小規(guī)模的計(jì)算優(yōu)化個(gè)別光學(xué)參數(shù)（例如尋找理想的激光功率、鏡面反射率和相位、g因子或腔長）。

不過，馬普所團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，還有一個(gè)極其龐大的實(shí)驗(yàn)拓?fù)淇臻g，是人類研究者尚未探索過的。

這就意味著，存在大量未被探索的引力波探測器配置，不僅超越了當(dāng)前設(shè)計(jì)，還能提高全新的實(shí)驗(yàn)概念和創(chuàng)意！

而在這次實(shí)驗(yàn)中，研究者就采用了AI方法，將離散的（因此計(jì)算困難的）拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)問題重新表述為一個(gè)可處理的連續(xù)優(yōu)化問題，即為引力波探測器設(shè)計(jì)通用干涉儀（UIFO）。

他們發(fā)現(xiàn)，AI設(shè)計(jì)的一些新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)約束下，要優(yōu)于當(dāng)前的下一代設(shè)計(jì)。

數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)方法

巨大的拓?fù)渌阉骺臻g

僅用一束激光、十個(gè)光學(xué)元件（如鏡子或分束器）和兩個(gè)探測器，研究者就能構(gòu)建超過一億種獨(dú)特的配置。

此外，每一種配置都有一個(gè)巨大的連續(xù)搜索空間。

因此，尋找新的引力波探測器，本質(zhì)上就是一個(gè)在極高維度空間中的搜索問題。

在通用干涉儀中表示引力波探測器

為了將主要是離散的搜索問題，轉(zhuǎn)化為一個(gè)純粹的連續(xù)優(yōu)化問題，研究者發(fā)明了一個(gè)準(zhǔn)通用干涉儀。

通用干涉儀（UIFO）的靈感，來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用函數(shù)逼近概念，它是一個(gè)高度表達(dá)能力的、參數(shù)化的光學(xué)干涉儀。

在構(gòu)造UIFO時(shí)，通過設(shè)置合適的參數(shù)，可以獲得不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；比如，我們可以在圖1(c)中，編碼下一代LIGO Voyager的設(shè)計(jì)圖。

天體物理設(shè)計(jì)目標(biāo)

在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，研究者的目標(biāo)，就是找到更高靈敏度的全新引力波探測器。

因此，他們需要找到UIFO的精確參數(shù)設(shè)置。

他們搜索了一個(gè)寬頻帶探測器，頻率范圍為20–5000 Hz，用于檢測如雙黑洞合并等通用來源。

另一個(gè)目標(biāo)，是在低頻范圍內(nèi)尋找高靈敏度設(shè)計(jì)，范圍為10–30 Hz，這一范圍是來自宇宙中最早恒星的黑洞合并信號(hào)的預(yù)期頻段。

此外，他們還在尋找用于超新星爆炸的探測器，這些信號(hào)預(yù)期在200–1000 Hz范圍內(nèi)。

引力波探測器的計(jì)算模擬

為了計(jì)算UIFO設(shè)置的性能，研究者使用了PYKAT，這是一個(gè)FINESSE的PYTHON接口。

FINESSE是一個(gè)開源的干涉儀仿真程序。

研究者在滿足參數(shù)（如鏡面反射率的最大值）和全局約束（如通過光學(xué)元件的最大激光功率）等物理約束的同時(shí)，試著將靈敏度最大化。

在目標(biāo)頻率范圍的100個(gè)離散步長上，研究者計(jì)算了應(yīng)變靈敏度，定義為光學(xué)響應(yīng)與讀出噪聲的比值。參數(shù)約束使用與LIGO Voyager設(shè)計(jì)中相同的約束。

全局設(shè)計(jì)約束作為懲罰項(xiàng)加入計(jì)算目標(biāo)函數(shù)中，防止光學(xué)元件傳輸?shù)墓夤β蔬^大，或在光子探測器上的光學(xué)功率過大。

AI立大功：全局優(yōu)化算法Urania誕生！

研究者成功開發(fā)出了一個(gè)AI——Urania。

它是一種高度并行的混合局部-全局優(yōu)化算法，如下圖所示。

它會(huì)啟動(dòng)1000個(gè)并行的局部優(yōu)化任務(wù)，使用改進(jìn)版的BFGS算法，來最小化目標(biāo)函數(shù)。

BFGS是一種高效的梯度下降優(yōu)化器，能夠近似求解逆海森矩陣。

對于每個(gè)局部優(yōu)化，Urania會(huì)根據(jù)Boltzmann分布，從池中選擇一個(gè)目標(biāo)。找到更優(yōu)設(shè)置時(shí)，就會(huì)用新方案替代舊方案。

最終，這個(gè)AI成功地完成了復(fù)雜搜索空間中的導(dǎo)航，并且發(fā)現(xiàn)了總共50個(gè)超越人類最佳拓?fù)湓O(shè)計(jì)的方案！

令人驚訝的是，這些方案并不是持續(xù)改進(jìn)的，而是經(jīng)歷了相變。在某些時(shí)段改進(jìn)不明顯，在一些時(shí)段AI則效率極高。

具體來說，這50種優(yōu)于優(yōu)化版aLIGO基準(zhǔn)的UIFO配置中，包括6種寬帶解決方案，7種適用于宇宙學(xué)窗口的解決方案，3種適用于超新星窗口的解決方案，其余的34種則用于分析中子星合并后的物理過程。

在下圖中，展示了這四個(gè)頻率范圍內(nèi)最佳解決方案的結(jié)果。

與原始LIGO Voyager基線相比，最大靈敏度分別提高了6.8、9.5、5.0和9.0。

而在雙中子星合并的預(yù)期頻率范圍最佳方案中，平均靈敏度提升了4.1倍，可使觀測率提高驚人的68.7倍！

AI，創(chuàng)造全新物理學(xué)

最后，研究者們總結(jié)道：未來的研究可以集中在創(chuàng)建自動(dòng)微分仿真器，類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中的仿真器，或者開發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代模型，以高效地逼近物理仿真器。

最令人興奮的是，這種方法并不僅限于引力波物理學(xué)！

由于這種計(jì)算框架的普適性，以及以及基礎(chǔ)物理學(xué)是由二階微分方程支配的，這項(xiàng)技術(shù)還可以直接擴(kuò)展到（量子增強(qiáng)）光學(xué)、機(jī)械學(xué)、電子學(xué)或液壓設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。

無論是應(yīng)用還是基礎(chǔ)科學(xué)中的全新硬件設(shè)計(jì)，前景都會(huì)更令人興奮，包括暗物質(zhì)探測器、暗能量探測器和量子引力探測。

從此，在AI的幫助下，人類將擁有全新的途徑，去觀察這個(gè)宇宙。