تعمل طريقة تشكيل الحلقة العميقة الجديدة لدينا على تحسين التحكم في مراصد موجات الجاذبية، مما يساعد علماء الفلك على فهم ديناميكيات الكون وتكوينه بشكل أفضل.
لمساعدة علماء الفلك على دراسة أقوى عمليات الكون، استخدمت فرقنا الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستقرار في واحدة من أكثر أدوات المراقبة حساسية على الإطلاق.
في ورقة بحثية نشرت اليوم في مجلة Science، قدمنا Deep Loop Shaping، وهي طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي من شأنها أن تطلق العنان لعلم موجات الجاذبية للجيل القادم. تعمل تقنية Deep Loop Shaping على تقليل الضوضاء وتحسين التحكم في نظام ردود الفعل الخاص بالمرصد، مما يساعد على استقرار المكونات المستخدمة لقياس موجات الجاذبية – التموجات الصغيرة في نسيج المكان والزمان.
تتولد هذه الموجات عن طريق أحداث مثل اصطدام النجوم النيوترونية واندماج الثقوب السوداء. ستساعد طريقتنا علماء الفلك على جمع البيانات المهمة لفهم ديناميكيات الكون وتكوينه، واختبار النظريات الأساسية للفيزياء وعلم الكونيات بشكل أفضل.
قمنا بتطوير Deep Loop Shaping بالتعاون مع LIGO (مرصد قياس تداخل موجات الجاذبية بالليزر) الذي يديره معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا، وGSSI (معهد غران ساسو للعلوم)، وأثبتنا طريقتنا في المرصد في ليفينغستون، لويزيانا.
يقيس مرصد LIGO خصائص وأصول موجات الجاذبية بدقة مذهلة. لكن أدنى اهتزاز يمكن أن يعطل قياساته، حتى من الأمواج المتلاطمة على بعد 100 ميل على ساحل الخليج. لكي يعمل، يعتمد LIGO على الآلاف من أنظمة التحكم التي تحافظ على كل جزء في محاذاة شبه مثالية، وتتكيف مع الاضطرابات البيئية من خلال ردود الفعل المستمرة.
يقلل تشكيل الحلقة العميقة من مستوى الضوضاء في حلقة التغذية الراجعة الأكثر صعوبة واستقرارًا في مرصد LIGO بمقدار 30 إلى 100 مرة، مما يحسن استقرار مرايا مقياس التداخل شديدة الحساسية. إن تطبيق طريقتنا على جميع حلقات التحكم في المرآة الخاصة بمرصد LIGO يمكن أن يساعد علماء الفلك على اكتشاف وجمع البيانات حول مئات الأحداث الإضافية سنويًا، وبتفاصيل أكبر بكثير.
في المستقبل، يمكن أيضًا تطبيق Deep Loop Shaping على العديد من المشكلات الهندسية الأخرى التي تتضمن قمع الاهتزازات وإلغاء الضوضاء والأنظمة الديناميكية للغاية أو غير المستقرة المهمة في مجال الطيران والروبوتات والهندسة الإنشائية.
