技术突破 - 谷歌DeepMind与LIGO团队、GSSI合作开发Deep Loop Shaping技术，显著提升引力波探测的低频降噪能力[1] - 该技术将10-30Hz频段控制噪声强度降至传统方法的1/30，部分子频段降至1/100，超越量子极限设计目标[4][18] - 通过强化学习方法治理噪声，重构LIGO反馈控制系统，利用数字孪生模拟地震、海浪、温度漂移等干扰因素进行训练[16] 性能提升 - 有效观测范围从1.3亿光年扩展至1.7亿光年，可观测宇宙体积增加70%[20] - 在2024年3月GW240312黑洞碰撞事件中，成功识别振幅比传统阈值低15%的微弱信号[21] - 采用深度神经网络处理探测器数据流，动态识别微秒级环境干扰并优化数千个传感器输出[18] 科学价值 - 低频段（10-30Hz）对观测中等质量黑洞并合、双黑洞绕转及中子星并合早期预警具有关键作用[13] - 新技术可对宇宙碰撞事件提供更早预警，实现合并前指向特定天区的观测能力[22] - 突破此前因量子极限无法降低低频噪声的瓶颈，为天文学研究开辟新观测维度[13][18] 研究背景 - LIGO团队因引力波观测获2017年诺贝尔物理学奖，但低频段噪声难题长期未解决[3][13] - 引力波由黑洞、中子星碰撞产生，信号强度仅相当于原子核尺度的时空形变[6][7] - LIGO使用4千米长激光干涉仪探测引力波引发的时空拉伸收缩效应[8][10]