科学チームは、重力波観測装置LIGOの制御システムにAI手法「Deep Loop Shaping」を適用し、フィードバックループのノイズを30〜100倍低減させることに成功したと発表しました。この手法は、宇宙の微小な揺らぎである重力波を検出する干渉計ミラーの安定性を向上させます。
Deep Loop Shapingは、Caltechが運営するLIGOおよびGSSIとの共同研究により開発されました。ルイジアナ州リヴィングストンにある観測所でその有効性が実証されています。LIGOはレーザー光の干渉を用いて重力波を測定しますが、沿岸部からの波や微細な振動が計測を乱す要因となっていました。
従来のLIGOでは、中間質量ブラックホールなどの「欠落したリンク」に相当する天体からの信号を捉えるのが困難でした。新手法の導入により、年間数百件規模でより詳細な事象データの収集が可能になるとしています。これにより、宇宙の動態や形成過程に関する理解が深まると期待されています。
同手法は重力波観測だけでなく、航空宇宙やロボティクスなど、振動抑制やノイズキャンセリングが必要な他の工学問題にも適用できる可能性があります。
出典: Using AI to perceive the universe in greater depth（HN 55pt・23コメント）（HN Search (backfill)、2025-09-05）