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人工智能消除噪音 助力提升引力波探測靈敏度
美國路易斯安那州的雷射干涉儀引力波觀測站（LIGO Livingston）位於一片郁郁蔥蔥的森林中，專門用來偵測宇宙間因雙中子星合併及可能存在的中等質量黑洞碰撞所產生的引力波。近日，LIGO的科學家與Google DeepMind合作，成功訓練出一套人工智能系統，能夠有效抑制背景震動，從而提升對這些極其微弱信號的捕捉能力。
加州理工學院（Caltech）物理學教授Rana Adhikari表示：「我們本來已經處於全球最尖端的測量水平，但有了人工智能，我們能進一步提升LIGO的探測效能，捕捉更大質量的黑洞訊號。」他補充，這項技術不僅有助於現有LIGO的升級，未來還能用於建造新一代更大規模的引力波探測器。
LIGO的兩個干涉儀分別位於路易斯安那州和華盛頓州，設有長達4公里的真空管道，激光在管內來回反射，透過懸吊於兩端的巨大鏡子捕捉空間時間的微細波動。當引力波經過地球時，會使這些管道的長度產生極微小的伸縮，LIGO透過激光系統偵測這些細微變化，主要集中於30至2000赫茲的頻率範圍。
然而，背景噪音一直是探測的一大挑戰，尤其是來自數公里外海洋波浪引起的鏡子微震動。Caltech的研究員Christopher Wipf形容：「LIGO彷彿就坐落在海灘旁，海浪在地球上搖晃，產生低頻且緩慢的震動，嚴重干擾兩個設施。」
為解決這問題，研究團隊仿效噪音消除耳機的原理，利用麥克風先捕捉海洋聲波，再透過控制器發出反向聲波予以抵銷。Wipf解釋：「想像你戴著降噪耳機聽海浪聲，麥克風接收聲音，控制器則發出相反聲波中和噪音。LIGO的系統也是這樣控制海洋及地震帶來的干擾。」
不過，這種降噪方法會產生一種新的高頻「嘶嘶聲」，亦即麥克風本身的內部噪音，而這種噪音正好落在10至30赫茲的關鍵頻段。這段頻率對於捕捉假設中的中等質量黑洞合併引力波特別重要，同時也是探測軌道偏心（橢圓形）黑洞和雙中子星合併的早期信號所在頻段。
根據最新發表於《Science》期刊的研究報告，改進這一低頻靈敏度不僅能提前數倍時間警示雙中子星合併，讓科學家得以同步觀察中子星碰撞、重元素形成及黑洞誕生的過程，對天文物理學意義重大。
為此，LIGO團隊邀請DeepMind開發一套名為“Deep Loop Shaping”的人工智能控制系統，利用強化學習方法進行訓練。Adhikari解釋：「這種方法需要大量訓練資料，我們提供數據，DeepMind則透過模擬多個LIGO系統進行並行訓練。你可以把這過程想像成玩遊戲，減少噪音得分，增加噪音扣分。成功的‘玩家’會不斷嘗試贏得這場LIGO遊戲。」
在路易斯安那州的LIGO Livingston觀測站測試中，這套人工智能控制器在10至30赫茲頻段的噪音抑制效果比傳統系統提升超過30倍。研究團隊計劃進行更長時間的測試，待確認效果穩定後，將在LIGO整體系統中正式部署。
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評論與啟示：AI與基礎科學的完美結合
這項研究展示了人工智能在尖端基礎科學中的巨大潛力。引力波探測本身需要極致的精密與穩定，任何微小震動都可能淹沒宇宙深處的微弱信號。傳統硬件和控制系統在面對自然環境的干擾時已達極限，AI的加入不僅是性能的提升，更是一種顛覆性的技術革新。
更重要的是，這種跨界合作打破了純理論與應用技術的壁壘。Google DeepMind的強化學習技術，原本多用於遊戲和商業領域，現在成為探索宇宙奧秘的關鍵工具，這種轉化令人振奮。
此外，提升對低頻引力波的靈敏度，將有助於捕捉更多不同類型的天體合併事件，擴展我們對宇宙中黑洞和中子星演化的理解。提前預警雙中子星合併，甚至可能讓天文學家同步調動多波段望遠鏡進行觀測，開啟全新天文觀測時代。
香港作為亞洲科技與創新重鎮，應積極關注並推動類似跨學科合作，結合AI與基礎科學研究，培育更多具國際視野的科研人才。這不僅能提升本地科研實力，更有望在未來的科技競賽中占據一席之地。
總括而言，LIGO與DeepMind的合作不僅是技術突破，更是一種科學探索的新範式，顯示AI與人類智慧攜手能推動科學進入前所未有的深度與廣度。這種模式值得全球科研機構借鑒，啟發更多創新可能。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
