美国加州理工学院、意大利格兰萨索科学研究所（GSSI）研究人员与谷歌DeepMind的研究人员合作，开发出AI工具——“深度循环整形（Deep Loop Shaping）”，成功解决了激光干涉引力波天文台（LIGO）探测器在10-30Hz低频段的控制噪声难题。该非线性最优控制技术使LIGO利文斯顿观测站的噪声降低超30倍，在一些子频段甚至达到100倍的改善，突破量子极限，为研究中质量黑洞合并等宇宙学现象开辟了新途径，其方法论更可拓展至仪器控制和各类精密测量系统领域。相关研究成果于2025年9月4日发表在《科学》期刊上。

引力波探测器的革命性突破正在改写天体物理学认知。传统探测器在30-2000Hz频段已成功捕捉到黑洞和中子星信号，但在10-30Hz低频段却长期受控于顽固的控制噪声。为突破这一限制，研究人员将最严苛的反馈控制回路噪声压制至量子噪声以下，在关键10-30Hz频段实现超30倍噪声抑制，部分子频段甚至达100倍改善。这项技术突破不仅消除了探测器灵敏度提升的关键障碍，更为探测中质量黑洞合并、双黑洞轨道偏心性等宇宙学现象，以及双中子星合并的多信使早期预警提供了全新可能。

信息来源：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw1291

https://www.ebiotrade.com/newsf/2025-9/20250905171539444.htm