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AI助力引力波探测突破低频噪声瓶颈，谷歌DeepMind联合LIGO实现重大突破

引力波作为爱因斯坦广义相对论的重要预言，自2015年首次被LIGO探测到以来，一直是天文学研究的热点。然而，受限于低频段噪声干扰，引力波探测在10-30Hz频段始终难以取得突破。近日，谷歌DeepMind与LIGO、GSSI合作，利用AI技术开发出Deep Loop Shaping方法，成功将低频噪声降低至传统技术的1/30，部分子频段甚至降至1/100，突破了量子极限的设计目标。

引力波探测：宇宙信号的“微弱回声”

引力波由黑洞、中子星等大质量天体碰撞产生，是一种极其微弱的时空扰动。即便是在黑洞合并这种剧烈事件中，引力波到达地球时引起的时空变化也比原子核还要小。为了捕捉这些信号，LIGO建造了长度达4公里的激光干涉仪，通过激光干涉原理检测引力波带来的微小形变。

LIGO的探测原理基于激光干涉。当引力波经过时，会拉伸或压缩空间，导致两束激光的路径长度发生变化，从而产生可检测的信号。然而，环境噪声，尤其是10-30Hz的低频噪声，长期限制了探测器的灵敏度。

Deep Loop Shaping：AI重构LIGO反馈控制系统

此次DeepMind提出的新技术Deep Loop Shaping，采用了强化学习方法，对LIGO的反馈控制系统进行了重构。研究人员构建了一个数字孪生版的LIGO系统，模拟各种噪声源（如地震、温度变化等），通过数十亿次迭代训练AI模型，使其能够动态识别并抑制噪声。

与传统线性控制方法不同，Deep Loop Shaping使用深度神经网络直接处理原始传感数据，提取引力波特征，并通过循环神经网络（RNN）实现对微秒级环境变化的快速响应。这种方法不仅降低了控制器本身的噪声贡献，还优化了数千个传感器的输出，显著提升了探测器的信噪比。

探测范围扩大，宇宙观测进入新阶段

应用Deep Loop Shaping后，LIGO的观测距离从1.3亿光年扩展至1.7亿光年，可观测宇宙体积增加了70%。这意味着每年可探测的引力波事件数量将大幅提升。例如，在2024年3月的GW240312事件中，该技术成功识别出比传统阈值低15%的微弱信号。

研究合著者Jan Harms教授表示，该技术还能实现对中子星并合等事件的提前预警。“你可以提前一分钟知道两颗中子星即将合并，”他说，“如果你有足够多的探测器，甚至可以定位到天空中的特定区域。”

回顾引力波探测历程与诺奖得主的传奇人生

2015年9月14日，LIGO首次成功探测到引力波，验证了爱因斯坦的百年预言。三位关键贡献者——Rainer Weiss、Kip Thorne和Barry Barish也因此获得了2017年诺贝尔物理学奖。

Rainer Weiss教授的人生经历也颇具传奇色彩。他在MIT求学期间因异地恋分手而中断学业，一度被学校开除。后来在物理学家Jerrold Zacharias的鼓励下重返校园，并最终获得博士学位。他后来进入普林斯顿大学从事引力波研究，成为LIGO项目的核心人物。

令人惋惜的是，2025年8月25日，Rainer Weiss教授在引力波首次探测十周年纪念日前夕去世，享年93岁。他曾说：“有了引力波，你就有了一种新的观察宇宙的方式。你可以看到大自然所蕴藏的一切。”

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本文来源： 量子位【阅读原文】