Januar 2023
Erstes neuronales Netzwerk zur Zustandsbestimmung und Steuerung in einem Gravitationswellendetektor: GEO600-Forschende demonstrieren erstmalige erfolgreiche Implementierung
Dezeitige kilometergroße Gravitationswellen-Detektoren wie LIGO, Virgo, KAGRA und GEO600 sind sehr komplexe Systeme, die auf vielen sehr präzise ausgerichteten, abgehängten optischen Elemente beruhen. Deren Ausrichtung muss zu jeder Zeit so nah wie möglich an einem optimalen Zustand gehalten werden, während sie durch Umwelteinflüsse gestört wird. Abweichungen von der präzisen Ausrichtung verringern die Messempfindlichkeit der Gravitationswellen-Detektoren. Um die Grenzen heutiger Methoden zur Ausrichtung zu überwinden, haben Forschende des Max-Planck-Instituts für Gravitationsphysik (Albert-Einstein-Institut) und der Leibniz Universität Hannover erstmals erfolgreich eine auf neuronalen Netzen basierende Ausrichtungssensorik und -steuerung in einem Gravitationswellen-Detektor realisiert. Ihre Demonstration ist nicht nur ein weiterer Durchbruch des GEO600-Teams in der Technologie für die Detektoren, sondern auch ein vielversprechender erster Schritt in Richtung einer allgemeineren, auf maschinellem Lernen basierenden Steuerung in Gravitationswellen-Observatorien der derzeitigen und nächsten Generationen.