当引力波在2015年初次被先辈的激光干涉引力波天文台（LIGO）探测到时，它们在科学界掀起了一阵“荡漾”，因为它们证实了爱因斯坦的另一个理论，标记着引力波天文学的降生。五年后，许多引力波源被探测到，包含初次观测到两颗碰撞的中子星的引力波和电磁波。跟着LIGO及其国际合作伙伴继续升级其探测器对引力波的敏感度，他们将可以探测更大的宇宙体积，从而使引力波源的探测成为日常。
这一发现大潮将开启正确天文学的时代，思量到太阳系外信使现象，包含电磁辐射、引力波、中微子和宇宙射线。然而，实现这一目标将必要对用于搜刮和发现引力波的现有方法进行彻底的重新思虑。
近来，USA能源部（DOE）阿贡国家实验室的较量科学家和转化打胎智能（AI）的负责人Eliu Huerta与来自芝加哥大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、英伟达和IBM的合作者一起，开发了一个新的生产规模AI框架，允许加快、可扩展和可重复的探测引力波。
这个新框架表明，打胎智能模型能够和传统的模板匹配算法一样敏感，但速率要快上几个数量级。此外，这些打胎智能算法只必要一个便宜的图形处理单元（GPU），就像视频游戏体系中的那些，就能够比及时更快地处理高级LIGO内容。
本研究使用的打胎智能组合在不到7分钟内处理了一整个月（2017年8月）的高级LIGO内容，将内容集分布在64个NVIDIA V100 GPU上。该团队用于这项阐发的打胎智能组合确定了该内容集中先前确定的所有四个双黑洞合并，并申报了没有错误的分类。
阿贡国家实验室内容科学和学习（DSL）部分主任Ian Foster说：“作为一名较量机科学家，这个项目让我感到兴奋的是，它表现了有了精确的工具，打胎智能方法能够天然地整合到科学家的工作流程中--让他们更快更好地完成工作--加强而不是代替人类智慧。”
行使分歧的资源，这个跨学科和多机构的合作者团队在《天然-天文学》上发表了一篇论文，展示了一种内容驱动的方法，连系团队的集体超等较量资源，实现了可重复的、加快的、AI驱动的引力波探测。
“在这项研究中，我们行使打胎智能和超等较量的综合力量，帮忙解决实时和相关的大内容实验。”Huerta说：“我们如今正在使打胎智能研究完全可重复，而不仅仅是确定打胎智能是否可能为大挑衅供应一个新的解决方案。”
在这个项目的跨学科性质的根蒂上，该团队期待着这个内容驱动的框架在物理学的大内容挑衅之外的新应用。
阿贡国家实验室和芝加哥大学的研究科学家Ben Blaiszik说：“这项工作凸起了内容根蒂设施对科学界的重大代价。USA能源部、国家科学基金会（NSF）、国家尺度与手艺研究院和其他机构所做的历久投资已经缔造了一系列的构建模块。我们有可能以新的和令人兴奋的方式将这些构件组合在一起，以扩大这种阐发，并在将来帮忙向其他人供应这些能力。”
Huerta和他的研究团队在国家科学基金会、阿贡实验室指导研究和发展（LDRD）规划以及能源部立异和新较量对理论和实验的影响（INCITE）规划的支持下开发了他们的新框架。
“这些国家科学基金会的投资包括了原始的、立异的想法，有进展改变以快速流达到的科学内容的处理方式。”国家科学基金会先辈收集根蒂设施办公室主任Manish Parashar说：“规划中的运动正在为许多科学实践整体带来加快和异构较量手艺。”
新的框架创建在Huerta和他的同事最初在2017年提出的框架根蒂上。该团队通过阿贡领导力较量设施（ALCF）内容科学规划的两年嘉奖，行使阿贡的超等较量资源，进一步推进他们将打胎智能用于天体物理学研究。这导致了该团队眼前在橡树岭领导力较量设施（OLCF）的Summit超等较量机上的INCITE项目。ALCF和OLCF是DOE科学办公室的用户设施。
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