Ученые ищут гравитационные волны с помощью искусственного интеллекта

Исследователи из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE), Чикагского университета, Иллинойского университета, NVIDIA и IBM разработали новую инфраструктуру искусственного интеллекта промышленного масштаба, которая позволяет быстрее обнаруживать гравитационные волны, сообщает пресс-служба DOE. Подробно о разработке рассказано в журнале Nature Astronomy. 

Эта новая структура указывает на то, что модели ИИ могут быть такими же чувствительными, как и традиционные алгоритмы сопоставления шаблонов, но работают в разы быстрее. Кроме того, для этих алгоритмов ИИ потребуется всего лишь недорогой графический процессор (GPU), аналогичный тем, которые используются в системах видеоигр. С его помощью алгоритм может быстрее обрабатывать расширенные данные LIGO.

Так, искусственный интеллект, использованный для этого исследования, обработал расширенные данные LIGO, полученные за месяц (август 2017) менее чем за семь минут, распределяя набор данных по 64 графическим процессорам NVIDIA V100.

«Как ученого-информатика меня захватывает в этом проекте то, – сказал Ян Фостер, директор подразделения Argonne Data Science and Learning (DSL), – что он показывает, как с помощью правильных инструментов методы искусственного интеллекта могут быть естественным образом интегрированы в рабочие процессы ученых, позволяющие им выполнять свою работу быстрее и лучше – они увеличивают, а не заменяют человеческий интеллект». 

Гравитационные волны были впервые обнаружены в 2015 году усовершенствованной обсерваторией гравитационных волн с лазерным интерферометром (LIGO). Это открытие подтвердило еще одну теорию Эйнштейна и ознаменовало рождение гравитационно-волновой астрономии. Пять лет спустя были обнаружены многочисленные источники гравитационных волн, включая первое наблюдение двух сталкивающихся нейтронных звезд в гравитационных и электромагнитных волнах. Сегодня метода обнаружения гравитационных волн улучшаются, аппараты совершенствуются – и ученые получают все больше данных, которые необходимо обрабатывать. 

[Иллюстрация: BY ARGONNE LEADERSHIP COMPUTING FACILITY, VISUALIZATION AND DATA ANALYTICS GROUP [JANET KNOWLES, JOSEPH INSLEY, VICTOR MATEEVITSI, SILVIO RIZZI]