拓展天文学认知边界，Google DeepMind用AI助力LIGO，填补宇宙演化史缺失环节
计算材料学
2025-09-06 07:58
文章摘要
背景：自2015年LIGO首次探测到引力波以来，天文学家已观测到数百次黑洞与中子星碰撞事件，但对中等质量黑洞的研究仍存在数据缺口。研究目的：Google DeepMind与LIGO合作提出深度环路整形技术，通过强化学习改进控制系统，降低噪声并提升观测精度。结论：该技术将控制器噪声抑制能力提升30-100倍，有望帮助天文学家每年多探测数百次宇宙事件，填补宇宙演化史的缺失环节，并影响未来天文台设计。
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