Google stellt KI vor, die Gravitationswellen finden und Observatorien steuern kann

Google hat diese Woche Deep Loop Shaping vorgestellt, das die Beobachtung von Gravitationswellen erleichtern und verbessern soll.

Mit dem neuen Modell von Google DeepMind werden mehr Gravitationswellenbeobachtungen möglich sein. Bildquelle: Google DeepMind

Gravitationswellen sind Verzerrungen in der Raumzeit, die entstehen, wenn sich Materie oder Energie beschleunigt. Sie wurden 1916 von Einstein kurz nach der Veröffentlichung seiner Arbeit zur Allgemeinen Relativitätstheorie vorhergesagt. Dieses Phänomen wurde jedoch erst 2015 bestätigt, als das LIGO-Observatorium die Kollision zweier Schwarzer Löcher aufzeichnete.

Die erste Entdeckung im Jahr 2015 war wichtig, da sie den Beginn zahlreicher Gravitationswellenbeobachtungen markierte. Die Entdeckung führte dazu, dass Kip Thorne, Rainer Weiss und Barry Barish 2017 den Nobelpreis für Physik erhielten. Dennoch haben die derzeitigen Observatorien Einschränkungen, da sie nur Wellen in bestimmten Frequenzbereichen erkennen können. Dies verhindert die Beobachtung von Phänomenen mit niedrigen Frequenzen, wie beispielsweise der Verschmelzung supermassiver Schwarzer Löcher.

Um einige dieser Einschränkungen von Observatorien zu beheben, hat Google DeepMind diese Woche ein neues Modell namens Deep Loop Shaping vorgestellt. Das System optimiert die Steuerung des Interferometers in Echtzeit, reduziert Instabilitäten und filtert Störgeräusche heraus, die die Daten beeinträchtigen könnten. Dadurch können Observatorien mit größerer Stabilität und Präzision arbeiten, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, Gravitationswellen über einen größeren Frequenzbereich aufzuzeichnen.

Gravitationswellen

Gravitationswellen sind Schwingungen, die in der Raum-Zeit-Struktur auftreten und 1916 von Albert Einstein in seiner Allgemeinen Relativitätstheorie vorhergesagt wurden. Sie entstehen, wenn Objekte beschleunigen und Energie freisetzen. Derzeit können nur extrem massive Objekte wie stellare Schwarze Löcher oder Neutronensterne Gravitationswellen erzeugen, die mit modernen Observatorien beobachtet werden können.

Diese Wellen bewegen sich mit Lichtgeschwindigkeit fort und verformen den Raum minimal, indem sie Entfernungen dehnen und komprimieren.

Die erste Gravitationswellenbeobachtung wurde vom LIGO-Observatorium durchgeführt, das die Verschmelzung zweier Schwarzer Löcher in mehr als einer Milliarde Lichtjahren Entfernung von der Erde aufzeichnete. Anschließend wurden weitere Beobachtungen durchgeführt, von denen einige auch die entsprechenden elektromagnetischen Strahlungen umfassten. Diese beiden Arten von Beobachtungen eröffneten ein neues Gebiet der Astronomie, die sogenannte Multimessenger-Astronomie.

Einschränkungen

Aktuelle Gravitationswellendetektoren wie LIGO und Virgo sind extrem empfindliche Laserinterferometer. Sie arbeiten in einem begrenzten Frequenzbereich zwischen etwa 10 Hz und einigen kHz. Das bedeutet, dass wir nur sehr energiereiche und schnelle Ereignisse beobachten können, wie beispielsweise Verschmelzungen von stellaren Schwarzen Löchern und Neutronensternen. Signale mit niedrigeren Frequenzen, wie sie beispielsweise von supermassiven Schwarzen Löchern erzeugt werden, liegen außerhalb der Reichweite dieser Instrumente.

Darüber hinaus erschwert der Lärm in der Umgebung der Observatorien die Erkennung anderer Frequenzbänder. Seismische Schwingungen der Erde stören niederfrequente Signale, während thermischer und elektronischer Lärm höhere Frequenzbänder beeinträchtigt. Da Gravitationswellensignale extrem schwach sind, kann jede Störung nachteilig sein. Daher beschränkt sich die Beobachtung nach wie vor auf einen engen Bereich des möglichen Gravitationswellenspektrums, sodass viele Signale übersehen werden.

Tiefes Loop-Shaping

Google DeepMind hat Deep Loop Shaping vorgestellt, eine neue KI-Methode, die Störgeräusche reduziert und die Steuerung der Rückkopplungssysteme von LIGO verbessert. Diese Technik stabilisiert die Spiegel, die zur Messung von Gravitationswellen verwendet werden. Dieses Modell kann die Leistung des Observatoriums bei der Aufzeichnung von Gravitationswellen um das bis zu 100-Fache verbessern. Die Methode wurde bei LIGO Livingston (USA) getestet und hat sich auch in realistischen Anwendungen außerhalb des Simulationsbereichs als wirksam erwiesen.

Ein neues Modell kann Umgebungsgeräusche reduzieren, indem es die Instrumente des Gravitationswellenobservatoriums steuert. Quelle: Google DeepMind

Mit dieser Verbesserung soll Deep Loop Shaping dazu beitragen, jedes Jahr Hunderte neuer Ereignisse mit größerer Genauigkeit und Detailtreue zu erkennen. Das Modell nutzt belohnungsbasiertes Reinforcement Learning im Frequenzbereich und gewährleistet so Stabilität, ohne das System mit Rauschen zu belasten. Trotz seiner Anwendung im Bereich der Gravitationswellen argumentiert Google DeepMind, dass das Modell auch in anderen Bereichen eingesetzt werden kann, in denen Schwingungsunterdrückung und dynamische Systemsteuerung erforderlich sind.

Google DeepMind

Google DeepMind ist eines der weltweit führenden Forschungslabore für künstliche Intelligenz. Es wurde 2010 gegründet und 2014 von Google übernommen. Das in London ansässige Labor wurde weltweit bekannt durch AlphaGo, das erste System, das in der Lage ist, selbstständig zu lernen und menschliche Champions im Go-Spiel zu besiegen. Später stellte das Labor AlphaFold vor, das Proteinstrukturen vorhersagen kann.

Die Bedeutung von AlphaFold war so groß, dass DeepMind-CEO und Neurowissenschaftler Demis Hassabis 2024 den Nobelpreis für Chemie erhielt. Dies war nicht die einzige Arbeit, die DeepMind in den letzten Jahren durchgeführt hat, und das Labor setzt KI weiterhin in verschiedenen Bereichen ein, darunter auch bei der Erstellung von Modellen zur Stabilisierung von Kernreaktoren.