Die Illustration eines Künstlers von zwei schwarzen Löchern, die sich spiralförmig zusammenziehen und in der Raumzeit Gravitationswellen erzeugen.
(Bild: © NASA)
Ein neues Softwareprogramm, das künstliche Intelligenz verwendet, kann dabei helfen, Gravitationswellen - Wellen im kosmischen Gefüge der Raum-Zeit - aus katastrophalen Ereignissen wie Kollisionen zwischen Schwarzen Löchern schnell zu erkennen und zu analysieren, so eine neue Studie.
Die neue Technik, die als Tiefenfilterung bezeichnet wird, kann Forschern helfen, katastrophale Ereignisse zu erkennen, die aktuelle Software möglicherweise nicht erkennt, wie z. B. Titanfusionen in den Herzen von Galaxien, so die Autoren eines neuen Papiers, das die Arbeit beschreibt.
Gravitationswellen sind Wellen im Gefüge von Raum und Zeit. Sie werden erzeugt, wenn sich ein Objekt mit Masse bewegt, und sie bewegen sich mit Lichtgeschwindigkeit und dehnen und drücken dabei die Raumzeit.
Gravitationswellen sind außerordentlich schwer zu erkennen, und diejenigen, die Wissenschaftler erkennen können, stammen von außergewöhnlich massiven Objekten. Obwohl die Existenz von Gravitationswellen erstmals 1916 von Albert Einstein vorhergesagt wurde, dauerte es über ein Jahrhundert, bis Wissenschaftler den ersten direkten Nachweis von Gravitationswellen mithilfe des Laserinterferometer-Gravitationswellenobservatoriums (LIGO) erfolgreich ermittelten, um die Gravitationsfolgen von zu erkennen zwei schwarze Löcher zerschlagen.
Die Entdeckung von Gravitationswellen brachte drei Wissenschaftlern im Oktober 2017 den Nobelpreis für Physik 2017 ein. Seitdem haben Forscher auch Gravitationswellen von einem kollidierenden Paar toter Sterne namens Neutronensterne entdeckt - Erkenntnisse, die zur Lösung des jahrzehntealten Rätsels von beigetragen haben könnten wie einige der schweren Elemente des Universums erschaffen wurden.
Die Software, die derzeit die Signale analysiert, die von Gravitationswellen-Observatorien erfasst werden, kann jedoch mehrere Tage dauern, um einzugrenzen, welche Art von Ereignis diese Gravitationswellen erzeugt haben könnte, sagte der Co-Autor der Studie, Eliu Huerta, gegenüber Space.com in einem Interview.
Laut Huerta, einem theoretischen Astrophysiker an der Universität von Illinois im Nationalen Zentrum für Supercomputing-Anwendungen von Urbana-Champaign, ist diese Software darauf spezialisiert, Fusionen zwischen Objekten zu erkennen, die sich in ungefähr kreisförmigen Umlaufbahnen befinden und relativ isoliert von ihrer Umgebung sind. Die Software wird wahrscheinlich keine Gravitationswellen von Objekten in Bereichen erfassen können, in denen Sterne dicht zusammengepackt sind, wie z. B. den Kernen von Galaxien, in denen die Gravitationszüge benachbarter Sterne die Umlaufbahnen von kreisförmiger zu "exzentrischer" oder ovaler Form, Huerta, verzerren können sagte.
Die Autoren der Studie schlagen nun vor, dass Software mit künstlicher Intelligenz dazu beitragen könnte, die Analyse von Gravitationswellen erheblich zu beschleunigen und "die Erkennung neuer Klassen von Gravitationswellenquellen zu ermöglichen, die mit vorhandenen Erkennungsalgorithmen möglicherweise unbemerkt bleiben", so Huerta sagte Space.com.
Die neue KI-Software umfasst künstliche neuronale Netze, in denen künstliche Komponenten, die als "Neuronen" bezeichnet werden, mit Daten gespeist werden und zusammenarbeiten, um ein Problem wie das Erkennen eines Bildes zu lösen. Ein neuronales Netzwerk passt dann wiederholt die Verbindungen zwischen seinen Neuronen an und prüft, ob diese neuen Verbindungsmuster das Problem besser lösen können. Im Laufe der Zeit zeigt dieser Prozess des Versuchs und Irrtums, welche Muster am besten für Computerlösungen geeignet sind, und ahmt den Lernprozess im menschlichen Gehirn nach.
Während herkömmliche Techniken mehrere Tage benötigen könnten, um die Merkmale von Gravitationsereignissen aus Detektordaten einzugrenzen, könnten hochmoderne neuronale Netze, die als "tiefe Faltungs-neuronale Netze" bekannt sind, dies innerhalb einer Sekunde tun, fanden die Wissenschaftler heraus. Während herkömmliche Methoden Tausende von CPUs (die Zentraleinheiten von Computern) benötigen würden, um diese Aufgabe auszuführen, funktionierte die neue Technik "sogar mit einer einzelnen CPU - das heißt mit Ihrem Smartphone oder einem Standard-Laptop", sagte Huerta.
Darüber hinaus stellten die Forscher fest, dass diese neue Technik auch Fusionen schnell analysieren kann, die komplexer sind als die derzeitige Software, beispielsweise Fusionen mit schwarzen Löchern in exzentrischen Umlaufbahnen. Die neue Software hatte auch niedrigere Fehlerraten und war besser darin, Störungen in den Daten zu erkennen.
Huerta und Daniel George, ein Computerastrophysiker an der Universität von Illinois im Nationalen Zentrum für Supercomputing-Anwendungen von Urbana-Champaign, haben ihre Ergebnisse online am 27. Dezember in der Zeitschrift Physics Letters B veröffentlicht.
