Las ondas gravitacionales, esas minúsculas vibraciones del espacio-tiempo, han revolucionado nuestra comprensión del Universo desde su primera detección. Una inteligencia artificial llamada Urania podría ahora ampliar los límites de su observación.
Ilustración de la primera observación de ondas gravitacionales por LIGO. Las formas de onda detectadas en Hanford (naranja) y Livingston (azul) se superponen bajo ilustraciones de agujeros negros en fusión.
Crédito: Aurore Simmonet (Sonoma State University), Cortesía Caltech/MIT/LIGO Laboratory
La detección de ondas gravitacionales, predichas por Einstein hace más de un siglo, requirió instrumentos de una precisión sin precedentes. El desafío técnico fue superado en 2016 por los observatorios LIGO, marcando un hito en la astrofísica. Estos detectores utilizan interferometría, un método basado en la superposición de ondas luminosas.
Un equipo del Max Planck Institute for the Science of Light desarrolló Urania, una IA capaz de diseñar detectores de ondas gravitacionales más eficientes. Al explorar un espacio de soluciones inconcebiblemente amplio, el algoritmo identificó configuraciones que superan los mejores diseños creados por humanos. Estos resultados, publicados en
Physical Review X, podrían ampliar el alcance de las detecciones.
Urania no solo validó técnicas conocidas, sino que también propuso diseños inéditos, a veces contraintuitivos. Estas soluciones, reunidas en un 'Detector Zoo', están ahora disponibles para la comunidad científica. La IA abre así el camino a una nueva generación de instrumentos de observación.
El enfoque combina optimización continua y aprendizaje automático, transformando el diseño de detectores en un problema matemático. Los diseños propuestos podrían mejorar la sensibilidad de los instrumentos en un orden de magnitud, permitiendo captar señales más débiles o lejanas.
a) Esquema del detector LIGO: un láser alimenta un interferómetro con brazos de 4 km. Espejos reciclan la luz para mejorar la detección. Un sistema reduce el ruido cuántico, y la señal se mide mediante detección homodina.
b) El modelo UIFO es una versión flexible de un interferómetro, formado por células ópticas parametrizables. Puede adaptarse a distintos diseños, como los de LIGO u otros detectores.
c) Ejemplo de integración del detector Voyager en un UIFO. Los elementos innecesarios se atenúan. El grosor de las líneas muestra la intensidad luminosa.
Esta colaboración entre humanos y máquinas ilustra el potencial de la IA en la investigación científica. Como señala Mario Krenn, comprender las soluciones propuestas por la IA se convierte en un reto clave. Esta sinergia podría extenderse a otros campos de la exploración espacial.
Los avances logrados por Urania demuestran la evolución de los métodos científicos. La IA no se limita a imitar al humano; explora territorios desconocidos, enriqueciendo así nuestra caja de herramientas para descifrar el Universo.
¿Cómo funciona un interferómetro gravitacional?
Un interferómetro gravitacional mide las diminutas deformaciones del espacio-tiempo causadas por eventos cósmicos violentos. Utiliza láseres divididos en dos haces que recorren brazos perpendiculares.
Cuando pasa una onda gravitacional, modifica ligeramente la longitud de los brazos, alterando la fase de los haces al reunirse. Este desfase crea interferencias reveladoras de la onda.
La precisión requerida es extrema: LIGO puede detectar variaciones menores al diámetro de un protón. Esta sensibilidad permite observar fusiones de agujeros negros a miles de millones de años luz.
Los nuevos diseños de Urania optimizan esta configuración básica, aumentando el alcance y la fiabilidad de las detecciones.
¿Por qué la IA cambia las reglas en el diseño científico?
La inteligencia artificial explora soluciones a una velocidad y escala inalcanzables para los humanos. Prueba millones de configuraciones, identificando optimizaciones contraintuitivas.
A diferencia de los métodos tradicionales, la IA no se limita a conocimientos existentes. Puede descubrir principios físicos o arreglos instrumentales aún desconocidos.
Esta capacidad es valiosa para problemas como el diseño de detectores, donde cada parámetro influye en el rendimiento global. La IA encuentra compromisos óptimos entre estas variables.
La IA también estimula la innovación humana. Las soluciones que propone inspiran nuevas teorías y enfoques, enriqueciendo el diálogo entre experimentación y modelización.
Fuente: Physical Review X