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AI創(chuàng)造新物理學(xué),暴力破解引力波!宇宙觀測開掛50倍,三體人直呼內(nèi)行

人工智能 新聞
剛剛,馬普所、加州理工的研究者發(fā)現(xiàn),AI設(shè)計出了人類尚未理解的引力波探測工具,直接將物理學(xué)推動到了全新的領(lǐng)域!從此,人類可直接觀測的宇宙體積,又?jǐn)U大了50倍。更令人興奮的是,這個AI甚至直接創(chuàng)造了全新的物理學(xué)。

就在剛剛,AI又將物理學(xué),推動到了全新的領(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)動的實驗設(shè)計,跨越基礎(chǔ)物理的廣泛領(lǐng)域,為宇宙打開新窗口。

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

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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)想出了引力波這個概念,但直到2016年,這項技術(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,是在一個名為Urania的人工智能的幫助下。

最令人著迷的就是,在這個過程中,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)計已經(jīng)在「Detector Zoo」公開,供全球研究使用。

領(lǐng)導(dǎo)這項研究的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。

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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——這是一種時空結(jié)構(gòu)中的漣漪。

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圖源:國家地理

但直到2016年,LIGO(激光干涉引力波天文臺)團(tuán)隊開發(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。

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LIGO觀測到的首個引力波插圖: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)家實驗室負(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)計提升到了一個全新的水平!

在以前,設(shè)計這些探測器是一項極其復(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)隊設(shè)想:能否將其轉(zhuǎn)化為一個連續(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驗設(shè)計,其中的許多設(shè)計,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,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范圍。

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

而它提出的非傳統(tǒng)的設(shè)計,則會重塑物理學(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)家的實驗藍(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。

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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。

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論文解讀

引力波是由兩個劇烈的高能天體物理現(xiàn)象(比如兩個黑洞或超新星的碰撞),在時空中產(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(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),能夠檢測時空的扭曲。

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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)計的,有時還會通過小規(guī)模的計算優(yōu)化個別光學(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)隊發(fā)現(xiàn),還有一個極其龐大的實驗拓?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,還能提高全新的實驗概念和創(chuàng)意!

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

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

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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、十個光學(xué)元件(如鏡子或分束器)和兩個探測器,研究者就能構(gòu)建超過一億種獨特的配置。

此外,每一種配置都有一個巨大的連續(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)化為一個純粹的連續(xù)優(yōu)化問題,研究者發(fā)明了一個準(zhǔn)通用干涉儀。

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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,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)計圖。

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天體物理設(shè)計目標(biāo)

在這個實驗中,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。

另一個目標(biāo),是在低頻范圍內(nèi)尋找高靈敏度設(shè)計,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,這些信號預(yù)期在200–1000 Hz范圍內(nèi)。

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引力波探測器的計算模擬

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

FINESSE是一個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,試著將靈敏度最大化。

在目標(biāo)頻率范圍的100個離散步長上,研究者計算了應(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)計中相同的約束。

全局設(shè)計約束作為懲罰項加入計算目標(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。

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它會啟動1000個并行的局部優(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。

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

最終,這個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個超越人類最佳拓?fù)湓O(shè)計的方案!

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。在某些時段改進(jìn)不明顯,在一些時段AI則效率極高。

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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。

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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)建自動微分仿真器,類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算中的仿真器,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)!

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由于這種計算框架的普適性,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,前景都會更令人興奮,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,去觀察這個宇宙。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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