## 623｜当AI成为宇宙最强“声音降噪师”：引力波探测领域的新突破

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

这两天，我看到谷歌DeepMind官网在9月份发布的一篇研究进展，顿时对它产生了兴趣。简单点儿说，就是谷歌DeepMind和LIGO团队合作，用AI把引力波探测的噪声控制能力提升了30到100倍，成果直接发表在全球科研顶刊《Science》上了。

而我感兴趣是因为突然意识到，上一次特别关注引力波探测，还是因为2017年的诺贝尔物理学奖，所以很好奇有了AI之后，对引力波探测这种天文学顶尖难题会有什么样的帮助。

说实话，当我看到“30-100倍噪声降低”这个数据的时候，第一反应是：这数据真的假的？是不是太夸张了点儿。

要知道，这里“降噪”这个词的背后意义，可不是我们现在市场上常见的一两千块钱的降噪耳机。引力波探测可是被称为人类最精密的测量技术之一，能在这个基础上再提升这么多，简直就像是给已经很敏感的耳朵装上了超级助听器。

我来用通俗但不太准确的方式，和你说一下这个研究。你看，如果说传统的天文学是用眼睛看宇宙，那引力波探测就是用耳朵听宇宙。LIGO，这个和我们小孩子常玩的乐高在英文缩写上只差了一个字母，但却是人类历史上首个成功直接探测到引力波的实验装置，如果把它的全称直接翻译的话，叫做“激光干涉引力波天文台”。这名字记不住不要紧，你只要知道LIGO就相当于这个“宇宙最敏感的耳朵”，能听到137亿光年外两个黑洞撞击时发出的“声音”。

但问题来了，这个声音实在太微弱了，说个不恰当的类比，这就像你站在北京的地铁里，想听到上海的地铁里的一对情侣在窃窃私语一样，这可是难到天边了。而且更要命的是，无论是北京地铁，还是上海地铁，周围还有各种“杂音”在干扰，比如喇叭声、地铁进站的刹车声、甚至旁边大妈的争吵声，这些都能影响测量结果。

现在AI出手了，就像给这个超级敏感的耳朵配了个顶级的降噪系统。谷歌DeepMind开发的这个叫“Deep Loop Shaping”的技术，用强化学习训练出AI控制器，能够智能识别和消除各种噪声干扰，目的就是让LIGO装置能听到更远、更微弱的宇宙“音乐”。

不过，要理解这个突破有多不容易，咱们得先聊聊引力波探测这个领域的传奇历史，听故事可比读那些论文有意思多了。主角是雷纳·韦斯教授，他是2017年诺贝尔物理学奖得主之一。这位老爷子的人生经历，简直比电影还精彩。

1950年，18岁的韦斯进入MIT，也就是鼎鼎大名的麻省理工学院，读电气工程，这也是当时学院的王牌专业之一。按理说，这应该是个学霸的标准开局，但谁能想到，大二那年暑假，这小伙子为了挽救一段异地恋，直接抛下学业跑到芝加哥去找女朋友了。结果可想而知，恋情没能挽救成功，几个月后回到MIT时，发现自己因为缺课太多已经被学校开除了。看看，这说明了什么，哪怕是未来的顶级科学家、诺贝尔奖得主，能搞定全球最难的引力波实验，也未必能搞定异地恋。

因为逃课谈恋爱被MIT开除，又不是比尔·盖茨辍学去创业，所以这在当时可是相当丢脸的事情。不过，韦斯这个人有个特点，就是不服输。他没有灰溜溜地离开，而是一个办公室一个办公室地敲门，找MIT物理系的教授们求情。大部分教授都把他当成了麻烦，但有一个叫杰罗德·扎卡赖亚斯的教授被他的执着打动了，收留了他在实验室当技术员。

就这样，韦斯在实验室干了两年技术活，一边工作一边重新申请入学。1955年，他终于拿到了学士学位，1962年又在扎卡赖亚斯教授的指导下获得了博士学位。更有趣的是，1967年，韦斯被“抓壮丁”去教本科生广义相对论课程，正是在准备这门课的过程中，他开始思考如何探测爱因斯坦预言的引力波。

你想想，一个因为谈恋爱被MIT开除的学生，最后不仅成为了MIT的教授，还因为引力波探测获得了诺贝尔奖。这样的反转是不是比任何励志故事都精彩？而且更让人感慨的是，从韦斯1966年首次提出用激光干涉仪探测引力波的设想，到2015年LIGO首次成功探测到引力波，整整用了50年时间。

为什么这么难？说实话，引力波探测的技术难度，真的是超出了普通人的想象。咱们先来感受一下这个精度要求：LIGO需要测量的长度变化是10的负18次方米，这是什么概念？比原子核还要小10000倍。用个更直观的比喻，这就相当于要测量地球到太阳的距离，有没有变化一个原子的宽度。

好家伙，这个精度要求听起来就像天方夜谭。为了达到这种测量精度，LIGO建造了两条长达4公里的激光干涉臂，就像一个巨大的“L”形。激光在这两条臂里来回反射大约280次，把有效的测量距离增加到了数百倍。整个系统被装在世界上最大的真空管里，为的就是避免空气分子的干扰。我在下方放了几张图片，你只看图片就能一下子感觉到这个实验有多难了。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025092921/1888876149841950732/092921.png)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025092921/1888876175611679252/092921.png)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025092921/1888876193865290260/092921.png)

但即便有了如此大的装置，各种噪声干扰依然是个大麻烦。地震会让整个装置晃动，100英里外墨西哥湾的某次海浪都能影响测量结果，路上跑过的卡车、附近的雷暴、甚至温度的微小变化，都可能掩盖掉引力波的信号。这就好比你想在雷声中听清楚蚊子的嗡嗡声，难度可想而知。

为了对付这些干扰，LIGO的工程师们想尽了办法。他们给每面重达40公斤的反射镜装上了四级摆悬挂系统，就像给镜子穿上了多层减震衣。还开发了主动减震系统，原理就像降噪耳机一样，先测量外部的震动，然后产生反向的振动来抵消干扰。

2015年9月14日早上5点51分，这个超级敏感的“耳朵”终于听到了来自13亿光年外的声音——两个黑洞碰撞产生的引力波。信号非常清晰，频率越来越高，在黑洞合并的瞬间达到峰值，然后迅速归零。这个发现不仅验证了爱因斯坦100年前的预言，更开启了人类观察宇宙的全新方式。

不过，尽管这个研究有了重大突破，甚至获得了诺贝尔物理学奖，但是噪声控制这个老大难问题却一直没有得到根本解决。

因为传统方法在低频段，特别是10-30Hz这个关键频段，经常会出现一个尴尬的情况：控制系统本身就成了噪声源。就好比你想用扩音器放大微弱的声音，结果扩音器自己滋滋啦啦的电流声反而把原本的声音给盖住了。

这时候，就是今天文章中的AI系统出场了。谷歌DeepMind的研究团队想了个特别聪明的办法，他们用强化学习的方法训练了一个AI控制器，取名叫“Deep Loop Shaping”。这个名字听起来很技术范，但原理其实不难理解。

他们首先在计算机里建了一个数字版的LIGO，把地震、海浪、温度漂移等各种干扰因素都模拟进去。然后让AI在这个虚拟环境里反复试错，就像训练一个游戏AI一样。AI的任务很明确：既要保持引力波探测器镜子的稳定，又不能在关键频段引入额外的噪声。现在很多人形机器人的训练也都是这样进行的，在虚拟世界里，让他们面对各种各样的障碍和情况，一旦他们能够很好地应对这些挑战，企业才会生产出实体机器人。

所以，经过数百亿次的试错学习，这个AI控制器变得越来越聪明。它学会了如何在微秒级的时间内识别各种干扰模式，最关键的是，它不再像传统方法那样需要事先了解噪声的物理机制，而是能够自适应地处理各种复杂的、非线性的干扰，也就是说并不需要人类再去预设一个噪声，比如青蛙叫之类的，AI遇到一个陌生的噪声，自己可以自适应处理。

当研究团队把这个系统部署到路易斯安那州的LIGO观测站时，效果简直让人震撼——在最难控制的低频段，控制噪声强度降为原来传统方法的1/30到1/100。这意味着什么？就是那些原本被噪声掩盖的微弱信号，现在都能被清晰地“听”到了。

更厉害的是，这个AI系统还展现出了超强的稳定性。在长达数月的连续运行中，它始终保持优异的性能，没有出现传统控制系统常见的漂移或失效问题。这项技术让我们能够“听到”更多以前听不到的宇宙“音乐”。比如说，中等质量黑洞的合并事件，这些被称为“缺失环节”的天体，对理解星系演化至关重要，但以前由于探测能力有限，很难观测到。现在有了AI降噪技术，这些微弱的信号也能被清晰地捕捉到。

说实话，当我看到LIGO团队的雷纳·阿迪卡里教授的那句话时，真的被震撼到了。他说：“用引力波研究宇宙，就像用听觉而不是视觉来感知世界。这项工作让我们能够调谐到宇宙的低音。”

所以想想看，当我们仰望星空的时候，正有一个超级敏感的“耳朵”正在静静地聆听着宇宙深处的声音，这是AI正在帮人类开拓科学研究的边疆。

最后，再说一件咱AI学习圈的事。今天圈子里上线了一讲10分钟的小课《如何用秘塔快速定制旅行攻略》。

马上要十一国庆假期了，你是不是也怕假期出游，结果全是在人挤人、猛走回头路？这门课不讲高深理论，专为那些愁着十一假期没做功课的同学设计。

这门课会教你怎么用秘塔把所有想去的景点直接标在地图上，一眼看清路线，彻底告别绕路。

但它真正的核心，是藏在底下的一套“提问四步法”，教你把模糊的想法，变成清晰、可执行的方案。

这套方法有多强？前段时间有同学想去新疆摩旅30天，AI用这个方法，直接给了一份连路况风险都考虑到的专业级规划，当场就把他惊艳到了。

这门课程，今天正式上线，推荐你现在就点击文稿区，开始学习。

点击学习上新课程

> 课程链接：https://d.dedao.cn/1i0wpri

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. DeepMind 官网：
> https://deepmind.google/discover/blog/using-ai-to-perceive-the-universe-in-greater-depth/
> 2. 《Science》论文地址：
> https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw1291

---

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025092921/1888876028508588480/092921.png)
