AI技術(shù)都在朝向成熟發(fā)展，使用范圍也在不斷地?cái)U(kuò)大，盡管是在太空之上我們依然可以看到AI的影子。據(jù)悉天體物理學(xué)界熱門的的“引力波”就是得益于AI技術(shù)的進(jìn)步。最新的引力波信號于2017年8月14日被探測到，由雙黑洞合并產(chǎn)生。

人工智能技術(shù)很早就被應(yīng)用于太空探索，包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等，獲得2017年諾貝爾物理學(xué)獎的引力波研究，也使用了AI技術(shù)分析數(shù)據(jù)?；蛟S未來，我們得給AI頒一個諾貝爾獎？

在近一個世紀(jì)前，愛因斯坦就曾在相對論中預(yù)言時空結(jié)構(gòu)中存在波動，即引力波。

后來，一批科學(xué)家組成“激光干涉引力波天文臺”（LIGO）項(xiàng)目在2015年9月14日首次探測到一個雙黑洞系統(tǒng)合并的引力波信號，當(dāng)時就在天體物理學(xué)界引發(fā)了一場革命，那時候參與發(fā)現(xiàn)引力波的研究團(tuán)隊(duì)就被鎖定是諾貝爾物理學(xué)獎的熱門人選。

之后科學(xué)界又三次探測到了引力波的存在，最近一次是美國“激光干涉引力波天文臺”（LIGO）和歐洲“處女座”（Virgo）引力波探測器兩個項(xiàng)目組在一份聲明中說，最新的引力波信號于2017年8月14日被探測到，與前三次類似，均由雙黑洞合并產(chǎn)生。

據(jù)了解，這兩個黑洞距離地球約18億光年，合并前的質(zhì)量分別相當(dāng)于31個和25個太陽，合并后的總質(zhì)量相當(dāng)于53個太陽，約3個太陽的質(zhì)量轉(zhuǎn)變成能量以引力波的形式釋放。

不出所料，2017年諾貝爾物理學(xué)獎終于頒給了“引力波”研究團(tuán)隊(duì)，包含美國科學(xué)家雷納·韋斯、巴里·巴里什和基普·索恩等，以表彰他們?yōu)椤凹す飧缮嬉Σㄌ煳呐_”（LIGO）項(xiàng)目和發(fā)現(xiàn)引力波所作的貢獻(xiàn)。

一時間，“引力波”得到了各界關(guān)注，可啥是引力波呢？

簡單說，這個引力波概念來源于愛因斯坦的廣義相對論，我們都知道，相對論總是在探討一些時空和物質(zhì)的辯證關(guān)系，而引力波的觀點(diǎn)就是物質(zhì)會引起時空的漣漪與彎曲，而時空彎曲通過波的形式從輻射源向外傳播，這種波以引力輻射的形式傳輸能量，其速度接近光速，極端的案例就是黑洞，其質(zhì)量超大造成時空扭曲，光線都跑不掉滑進(jìn)去了，我們聽說過水波，聲波，電波，這個就叫引力波吧。

因?yàn)槲覀冎髁鞯幕A(chǔ)物理科學(xué)知識都是基于牛頓的萬有引力理論嘛，任何物體之間都有相互吸引力，這個力的大小與各個物體的質(zhì)量成正比例，愛因斯坦認(rèn)為這個理論是膚淺的，進(jìn)一步研究萬有引力什么的根本不存在，之所以看上去是引力的效果是因?yàn)闀r空扭曲造成的現(xiàn)象。如果萬有引力定律是不對的，那我們現(xiàn)在的主流物理學(xué)知識是不是走上了歧途？這TM就很尷尬了，誰對誰錯還是交給科學(xué)家們?nèi)ミM(jìn)一步研究吧。

不過話說回來，宇宙科學(xué)的研究目前也在用到越來越多的人工智能的分析技術(shù)，比如引力波的探測與發(fā)現(xiàn)。

LIGO科學(xué)合作組織理事會成員曹軍威表示：“捕捉引力波最大的挑戰(zhàn)在于LIGO數(shù)據(jù)的采樣頻率特別高，達(dá)到每秒16000次以上，采樣信道達(dá)上萬個，數(shù)據(jù)量特別大，采用機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)處理方法，能夠提高數(shù)據(jù)處理效率?！?/p>

據(jù)了解， LIGO探測器由10個子系統(tǒng)組成，其中之一是數(shù)據(jù)和計(jì)算系統(tǒng)（Data and ComputingSystems， DSC）。LIGO獲取的數(shù)據(jù)不但包括激光干涉儀引力波探測器輸出的數(shù)據(jù)，還包括了各種獨(dú)立的對探測器的環(huán)境和探測器設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控的探測器和紀(jì)錄儀，對諸如溫度﹑氣壓﹑風(fēng)力﹑大雨﹑冰雹﹑地表震動﹑聲響﹑電場﹑磁場等環(huán)境條件進(jìn)行監(jiān)測，以及對引力波探測器內(nèi)部的平面鏡和透鏡的位置等探測器自身狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)獲取方面，例如在初級LIGO漢福德天文臺，DAQ的H1和H2干涉儀記錄共12733個通道，其中1279個是快速通道（數(shù)字化速率在2048 Sa/秒或16384 Sa/秒）。升級的LIGO設(shè)計(jì)為記錄大于300000個通道的數(shù)據(jù)采集，其中大約3000個快速通道。這是典型的大數(shù)據(jù)分析處理問題，需要強(qiáng)大的計(jì)算資源與先進(jìn)的算法，才能有效處理如此巨大的數(shù)據(jù)量。

在搜尋引力波信號中，采用的是匹配濾波技術(shù)。匹配濾波是基于波形分析的技術(shù)，要求對引力波波源建立合理的物理模型，根據(jù)模型產(chǎn)生成千上萬的模板，用這些模板去匹配引力波數(shù)據(jù)中信號，從而找到相關(guān)的事件。

此外，與望遠(yuǎn)鏡不同的是，引力透鏡會將物體扭曲成模糊的環(huán)和弧線，因此理解難度相當(dāng)大，而將人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到對引力波圖像的分析上，會比原本的方法快1000萬倍，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)現(xiàn)新的鏡頭并確定它們的屬性、質(zhì)量分布以及背景星系的放大水平。

博士后研究員勞倫斯·佩雷納德·勒瓦瑟爾說，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將幫助我們識別有趣的物體并快速分析它們，這將給我們更多的時間來探索關(guān)于宇宙的問題?！?/p>

目前來看，人工智能應(yīng)用于引力波大數(shù)據(jù)分析處理上，至少有幾個方面值得關(guān)注：

①有監(jiān)督學(xué)習(xí)：匹配濾波器法需要知道信號的波形，這次引力波應(yīng)變數(shù)據(jù)分析是與海量波形庫中的波形匹配，顯然是一個計(jì)算工作量巨大的過程，如何提高搜索效率，降低對計(jì)算資源的消耗，無疑是值得去深入研究的。

②無監(jiān)督學(xué)習(xí)：在引力波探測中， 大量事件的波形是未知的，對于超新星和旋轉(zhuǎn)中子星，目前的天文觀測積累還無法給出一個它們所釋放引力波強(qiáng)度的理論估計(jì)，這需要采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來發(fā)現(xiàn)引力波數(shù)據(jù)中未知的模式。

③集成學(xué)習(xí)策略：這次探測到的雙黑洞并合的引力波之外的連續(xù)引力波、原初引力波等等其他類型的引力波還沒有被探測到，例如來自旋轉(zhuǎn)中子星的連續(xù)引力波，除了對探測器的靈敏度要求更高之外，對數(shù)據(jù)分析的能力也提出極高的要求。

天文科學(xué)研究離我們普通人太遠(yuǎn)，研究引力波數(shù)據(jù)分析技術(shù)雖然沒有直接的商業(yè)價值，但后續(xù)可考慮技術(shù)（算法）遷移，將發(fā)展的大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)應(yīng)用到其他商業(yè)領(lǐng)域，或者其他學(xué)術(shù)研究上產(chǎn)生價值。引力波數(shù)據(jù)分析大部分是采用了一維信號處理技術(shù)，這可遷移到光譜數(shù)據(jù)分析，F(xiàn)AST探測數(shù)據(jù)分析，腦電數(shù)據(jù)分析等方面。

其實(shí)，人工智能技術(shù)很早就被應(yīng)用于太空探索中，包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等，探測器幫助我們獲取來自宇宙的圖像、信息、數(shù)據(jù)，然后傳回地球，幫助人類提升理解宇宙的能力，而之后AI發(fā)揮的作用將會越來越大，宇宙科學(xué)的探索對AI技術(shù)的磨練也將終將惠及整個人類社會。

就像之前偶然聽到的一句臺詞：如果你仰望星空，你會看到一個蘋果，如果你看到一個蘋果你會研究它的來歷，如果你研究它的來歷你會探索一個定律，如果探索一個定律你會想要一個結(jié)論，如果你想要一個結(jié)論你會陷入矛盾，如果你陷入矛盾你需要仰望星空。

宇宙探索、AI技術(shù)、人類社會，大概就是這樣的辯證輪回關(guān)系，這樣的輪回也不斷激發(fā)著人類文明產(chǎn)生源源不斷的想象力和發(fā)展動力。