这是一张两个正在合并的黑洞模拟照片，每颗黑洞的质量大约为太阳的30倍。这几乎就相当于乘坐宇宙飞船去近距离观察黑洞合并时会看到的景象。
宇宙中最剧烈的天文事件之一就是两个黑洞的碰撞。黑洞是由大质量恒星的死亡坍缩形成的，它的致密程度令人难以置信——一个与恒星质量相当的黑洞附近的引力要比地球引力大1万亿倍。当两个密度如此之大的天体螺旋地结合在一起时——在太空中这是相当常见的现象——它们辐射出的能量比宇宙中所有恒星能量的总和还要多。
据《物理评论快报》（Physical Review Letters）1月11日刊发的一篇研究论文叙述，美国加州理工学院（California Institute of Technology，简称Caltech）的研究生Vijay Varma的团队，实现了迄今为止关于黑洞合并末期——在这一时期一个质量更大的新黑洞已经形成——最精确的计算机数据模型实验。这个模型得到了超级计算机和机器学习/人工智能的技术支持，并最终将帮助物理学家们就爱因斯坦的广义相对论进行更精确的测试与检验。
该论文共同作者、Caltech理论天体物理学博士后Davide Gerosa介绍道：“我们可以预测黑洞合并之后所形成大黑洞的特性——比如自旋和质量参数等等——其准确度则比之前研究所能实现的要高10到100倍。这一点很重要，因为对于广义相对论的检验成功与否，取决于我们能多精确地预测黑洞合并过程的最终状态。”这项研究与另一个利用激光干涉引力波天文台（LIGO）来探测黑洞的、规模更大的研究项目有关。
同建造LIGO的初衷一样，全球数千名分析LIGO观测数据的科学家的目标之一，也是更好地理解黑洞碰撞时的物理效应，并利用这些数据来评估爱因斯坦的广义相对论在这些极端条件下是否仍然成立。而一旦该理论崩溃，则可能会打开一扇新的大门，将科学家们引向一个人类还无从想象的新型物理学。
然而，经实践证明，对诸如黑洞碰撞这种巨型的天文事件进行建模是一项极为艰巨的任务。就在这两个相互吸引的黑洞变得非常接近、即将碰撞合并的前几秒钟，它们的引力场和速率会变得非常极端，因此对此阶段状态进行141学运算会变得非常复杂，以至于让使用标准分析手段的科学家黔驴技穷。
Varma解释道：“当涉及到对这些数据源进行建模时，我们可以使用纸笔的方法来解决合并初期黑洞还在相互螺旋运动时的爱因斯坦方程问题。然而，这类手段在它们即将合并时就失灵了。只有运用广义相对论方程的模拟实验才是能准确预测黑洞合并过程结果的唯一方法。”
这时，超级计算机的功用就体现出来了。该研究团队充分利用了之前近200个黑洞合并模拟实验的数据，而这些实验是由“模拟极端时空”（Simulating eXtreme Spacetimes，简称SXS）研究小组使用Caltech的惠勒（Wheeler）超级计算机和美国国家超级计算应用中心（NSCA）设立在伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign）的蓝色水域（Blue Waters）超级计算机而完成的。这些模拟实验的运算时长总共为2万小时。另外，Caltech的科学家研发的新款机器学习程序（算法）能从这些模拟实验数据中进行学习，从而为创建最终的模型提供了支持和辅助。
Varma感叹道：“现在使用我们打造的这款新模型，你不再需要花几个月的时间，而仅仅在几毫秒内就得出关于合并末期状态的结果和答案。”研究人员还表示，随着LIGO和其他下一代引力波探测器的测量能力变得越来越精确，他们的模型在几年后将体现出尤为重要的意义。
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编译：朱明逸
审稿：阿淼
责编：唐林芳
期刊来源：《物理评论快报》
期刊编号：0031-9007
原文链接：
https://phys.org/news/2019-01-physicists-supercomputers-ai-accurate-black.html
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