KI verbessert die Gravitationswellendetektion: Durchbruch mit Deep Loop Shaping

Wissenschaftler haben eine Deep-Learning-Methode namens Deep Loop Shaping verwendet, um die Kontrollgenauigkeit des Laser-Interferometer-Gravitationswellen-Observatoriums (LIGO) deutlich zu verbessern und das Rauschen um bis zu 100-mal zu reduzieren. Diese Technologie, die Reinforcement Learning nutzt, optimiert das Feedback-Kontrollsystem von LIGO und ermöglicht stabilere Messungen von Gravitationswellen. Dies hilft Astronomen, die Dynamik und Entstehung des Universums genauer zu untersuchen, beispielsweise durch die Detektion weiterer mittelgroßer Schwarzer Löcher und detailliertere Studien von Neutronensternkollisionen. Dieser Durchbruch dürfte die Gestaltung zukünftiger Gravitationswellenobservatorien beeinflussen und unser Verständnis des Kosmos erweitern.