AI 중력파 감지 확장 및 가속화

과학자들은 인공 지능(AI)을 사용해 중력파 감지를 가속화하기 시작했다.

2015년 고급 레이저 간섭계 중력파 관측소(LIGO)가 중력파를 처음 감지했다. 5년 후, 중력파와 전자기파에서 충돌하는 두 개의 중성자 별을 처음으로 관찰하는 것을 포함하여 수많은 중력파 소스가 발견됐다.

LIGO와 국제 협력팀이 중력파에 대한 탐지기의 민감도를 계속 업그레이드함에 따라 더 많은 우주를 탐사할 수 있어 중력파 소스를 매일 감지할 수 있게 됐다.

이 발견 대홍수는 전자기 복사, 중력파, 중성미자 및 우주선을 포함한 태양 외 메신저 현상을 고려한 정밀 천문학의 시대를 열고있다. 그러나 이 목표를 실현하려면 중력파를 검색하고 찾는 데 사용되는 기존 방법에 대한 근본적인 재검토가 필요하다.

최근에는 미국 에너지부(DOE) 아르곤 국립 연구소(ANL)의 전산 과학자이자 AI 책임자 Eliu Huerta가 일리노이 대학(the University of Illinois at Urbana-Champaign), 시카고 대학(University of Chicago), NVIDIA, IBM협력자들과 함께 중력파 감지를 가속화하고 확장 가능하며 재현 가능한 감지를 돕는 새로운 AI 프레임 워크를 개발했다.

이 새로운 프레임 워크는 AI 모델이 기존 템플릿 일치 알고리즘만큼 민감하면서 훨씬 더 빠를 수 있음을 나타낸다. 또한 이러한 AI 알고리즘은 비디오 게임 시스템에서 볼 수 있는 것과 같이 저렴한 그래픽 처리 장치 (GPU)만 있으면 고급 LIGO 데이터를 실시간보다 빠르게 처리할 수 ​​있다.

이 연구에 사용된 AI 앙상블은 2017 년 8월 한 달 동안 고급 LIGO 데이터를 7 분 이내에 처리, 64 개의 NVIDIA V100 GPU에 데이터 세트를 배포했다. 이 분석을 위해 팀이 사용한 AI 앙상블은 해당 데이터 세트에서 이전에 식별된 4 개의 이진 블랙홀 합병을 모두 식별했으며 오 분류는 보고하지 않았다.

ANL 데이터 과학 및 학습 (DSL) 부문 디렉터 Ian Foster는 “컴퓨터 과학자로서 이 프로젝트에 대해 저에게 흥미로운 점은 올바른 도구를 사용하여 AI를 자연스럽게 통합할 수 있는 방법을 보여준다는 것”이라고 말했다.

협력 연구팀은 5일(현지시각) 과학저널 Nature Astronomy에 팀의 집단 슈퍼 컴퓨팅 리소스를 결합하여 재현 가능하고 가속화된 AI 기반 중력파 감지를 가능하게 하는 데이터 기반 접근 방식을 보여주는 논문을 발표했다.

Huerta는 “이 연구에서 우리는 AI와 슈퍼 컴퓨팅의 결합된 힘을 사용하여 시기 적절하고 적절한 빅 데이터 실험을 해결하는 데 도움을 주었다. 우리는 이제 AI 연구가 거대한 도전에 대한 새로운 솔루션을 제공할 수 있는지를 확인하는 것이 아니라 AI 연구를 완전히 재현 가능하게 만들고 있다”고 말했다.

이 프로젝트의 학제적 특성을 바탕으로 팀은 물리학의 빅 데이터 과제를 넘어서 이 데이터 기반 프레임 워크의 새로운 응용 프로그램을 기대한다.

Huerta와 그의 연구팀은 NSF, Argonne의 LDRD(Laboratory Directed Research and Development) 프로그램 및 DOE의 INCITE (Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment) 프로그램의 지원을 통해 새로운 프레임 워크를 개발했다.