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嘿 ， HAL ， 你能帮我们找到黑洞撞击吗？
数值相对论模拟的科学可视化描述了两个黑洞碰撞一致和双黑洞合并GW170814星是一致的 。 （图片来源：阿贡领导力计算机设施 ， 可视化与数据分析小组[Janet Knowles Joseph Insley Victor Mateevitsi Silvio Rizzi
）
科学家们在全宇宙搜寻形踪难觅的引力波 ， 新的工具：人工智能或许会增强他们在这项工作中的发现 。
引力波是时空波纹 ， 产生于大质量物体加速或受到干扰时 ， 例如一个黑洞和一颗中子星相撞 。 通过阿尔伯特·爱因斯坦的理论 ， 研究者们在2015年第一次通过LIGO (高级激光干涉仪引力波天文台)发现了引力波 ， 从而证实了其真实存在 。 六年后的现在我们已经探测到了至少50条引力波 。
但是在继续探测引力波时 ， 一些科学家认为如果使用AI技术 ， 他们能更快速的注意到引力波信号 ， 因此也会更加频繁地发现引力波 。 在一项新的研究中 ， 研究者们展示了使用超级计算机和AI技术是如何使其成为可能的 。
“在这项研究中 ， 我们将AI和超级计算机的力量合在一起 ， 来帮忙解决及时的相关的大数据实验 ， 我们现在不仅是确认AI是否能为巨大的挑战提供新的解决方案 ， 而且已经能让AI研究完全可再生 。 ”艾琉·赫尔塔 ， 能源部美国阿贡国家实验室的计算机科学家和来自阿贡、芝加哥大学、伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校、NVIDIA和IBM的合作方一起主导了这项研究 ， 并在一份研究报告中做了以上表述 。
【人工智能！这是个好东西，因为能帮天文学家找到引力波】
在这项新的研究里 ， 小组发展出一份AI框架 ， 希望将其应用于更快速 ， 更具规模及可再生的引力波探测中 。 根据同一份报告 ， 该小组认为这一框架比现有的方法更快捷 ， 而且仅需最基础且便宜的GPU来处理LIGO数据 。 作为参考：这种GPU通常用于视频游戏系统 。
有了AI框架 ， 小组处理LIGO 2017年一整个月的数据只用了不到七分钟 ， 还识别出全部四种由黑洞合并产生的引力波信号 。 还是同一份报告 ， 这四种信号早就已经被科学家定义过了 。
“作为一个计算机科学家 ， 这个项目最让我激动的地方在于只要用对工具 ， AI方法可以非常自然地成为科学工作的一部分 ， 让他们的工作完成的更快更好 。 增强而非取代人类智慧 。 ”伊恩·福斯特 ， 阿贡数据科学与学习分部总监在同一报告中发表以上论述 。
相关知识
黑洞是宇宙中一处超级隐蔽区 。 任何粒子或电磁射线 ， 光线都无法逃逸 ， 广义相对论证明了足够的致密质量是可以扭曲时空从而形成黑洞的 。 无法逃逸的边界称为事界 。 尽管它对穿越其的物体的命运和环境会产生巨大的影响 ， 但是根据广义相对论 ， 它尚无固定可探测的特点 ， 在很多方面黑洞看上去就像一个理想黑体 ， 不会反射任何光线 。
此外 ， 弯曲时空中量子场理论预测事界会发射霍金射线 ， 它的光谱和质量与温度成反比的黑体相同 。 对于星球黑洞来说 ， 这一温度大约是1/10亿开尔文 ， 这使得黑洞基本上不可能直接被观测到 。
在广义相对论里 ， 引力波是时空的涟漪 。 当投掷石头到池塘里时 ， 会在池塘表面产生涟漪 ， 从石头入水的位置向外传播 。 当带质量物体呈加速度运动时 ， 也会在时空产生涟漪 ， 从带质量物体位置向外传播 ， 这种时空的涟漪就是引力波[1
[2
。 由于广义相对论限制了引力相互作用的传播速度为光速 ， 因此两个宇宙物体间万有引力的感应会产生引力波的现象 ， 我们可以想像在平面上放置一颗重球移动后 ， 造成平面的时空扭曲波扩散出去要一段时间 ， 之后才会对远方的另一颗球产生影响 。 相反地说 ， 牛顿重力理论中的相互作用是以无限的速度传播 ， 所以在这一理论下并不存在引力波[3
。
BY: Chelsea Gohd
FY: ISHUCA·柳
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