La IA optimiza la detección de ondas gravitacionales

Un equipo internacional de investigadores de Caltech, el Instituto de Ciencias Gran Sasso (Italia) y Google DeepMind ha desarrollado un nuevo algoritmo de Inteligencia Artificial, denominado Deep Loop Shaping, que ha permitido eliminar el ruido no deseado en el observatorio de ondas gravitacionales LIGO. La innovación, publicada en la revista Science, busca optimizar el rendimiento de uno de los instrumentos más precisos del mundo y ampliar su capacidad de detección de fusiones cósmicas.

LIGO, compuesto por dos instalaciones en Estados Unidos (Washington y Luisiana), fue el primer observatorio en detectar ondas gravitacionales en 2015, un hallazgo que abrió una nueva era en la astronomía y valió el Premio Nobel de Física a tres de sus fundadores en 2017. Actualmente, el sistema detecta de media una fusión de agujeros negros cada tres días y colabora con sus homólogos Virgo en Italia y KAGRA en Japón.

Los responsables del proyecto subrayan que esta mejora permitirá a LIGO detectar no solo más fusiones de agujeros negros, sino también eventos de mayor masa que podrían pertenecer a la hipotética categoría de agujeros negros de masa intermedia, situados entre los de origen estelar y los supermasivos que habitan en el corazón de las galaxias. Asimismo, facilitaría la detección de sistemas con órbitas excéntricas o en fases muy tempranas de coalescencia.

El término “ruido” en LIGO hace referencia a perturbaciones diminutas, como vibraciones en los espejos gigantes que forman el núcleo de los interferómetros. Este tipo de interferencias puede enmascarar señales auténticas. Con Deep Loop Shaping, dichas vibraciones se controlan de forma más eficaz, lo que aumenta la sensibilidad del detector.

La investigadora Rana Adhikari, profesora de Física en Caltech, destacó que este avance sitúa a LIGO “aún más en La Vanguardia de la innovación”, y que además abre el camino para la próxima generación de detectores. El desarrollo se basó en técnicas de aprendizaje por refuerzo, en las que el algoritmo recibe “puntos” por reducir el ruido y “penalizaciones” por aumentarlo.

El sistema fue entrenado con decenas de simulaciones ejecutadas en paralelo por Google DeepMind. “El resultado es magnífico: el algoritmo suprime el ruido del espejo”, explicó Adhikari. El método se ha probado con éxito en LIGO durante una hora y el equipo confía en poder aplicarlo a más sistemas y por periodos más prolongados.

Los científicos resaltan que esta innovación podría tener también aplicaciones fuera del campo astrofísico, en áreas como la cancelación de vibraciones en ingeniería estructural, la robótica, la industria aeroespacial o cualquier sistema de control que requiera alta precisión.

“Estamos ante una herramienta que cambia nuestra perspectiva sobre las capacidades de los detectores terrestres”, concluyen los autores, convencidos de que la IA se convertirá en un aliado indispensable en la exploración de las fronteras del cosmos.