人工智能正助力天文学家更深入探索宇宙。谷歌团队与LIGO（激光干涉引力波天文台）及格兰萨索科学研究所（GSSI）合作，推出了一种名为“深度环路整形”（Deep Loop Shaping）的新型AI方法，显著提升了引力波观测设备的稳定性与精度。 引力波是时空中的微小涟漪，由黑洞合并、中子星碰撞等极端宇宙事件产生。LIGO通过激光干涉技术探测这些信号，其探测系统极为敏感，哪怕百英里外海浪的震动都可能干扰测量。为维持高精度，LIGO依赖数千个反馈控制系统，实时调整反射镜位置，以抵消外界振动和激光压力。 传统控制方法在某些最不稳定的反馈回路中难以有效抑制噪声。而“深度环路整形”利用AI算法，将这些关键回路中的控制噪声降低了30至100倍，极大提升了干涉仪镜面的稳定性。这一突破有望使LIGO每年探测到的引力波事件数量大幅增加，并获取更精细的数据。 该技术已在位于路易斯安那州利文斯顿的LIGO观测站成功验证。未来，该方法不仅可应用于引力波探测，还可推广至航空航天、机器人、结构工程等领域，解决振动抑制与噪声控制难题。 自2015年首次探测到双黑洞合并产生的引力波以来，LIGO已帮助科学家确认爱因斯坦广义相对论的预言，发现大量黑洞与中子星合并事件，揭示重元素如金的形成过程，并首次观测到中子星碰撞后形成的新型黑洞。然而，对中等质量黑洞——被视为理解星系演化“缺失环节”的关键天体——的观测仍极为有限。新方法有望突破这一瓶颈，让科学家“听”清宇宙深处的“低音”，进一步揭示宇宙的起源与演化规律。 正如加州理工学院物理教授拉纳·阿迪卡里所言：“用引力探索宇宙，就像用耳朵聆听，而非用眼睛观察。这项工作，让我们能更清晰地‘调频’到宇宙的深沉回响。”