在宇宙中发生的灾难性事件之一涉及两个黑洞的碰撞。由大质量恒星的致命坍塌形成，黑洞非常紧凑-一个站在恒星质量黑洞附近的人会感受到重力比地球上强大一万亿倍。当这个极端密度的两个物体一起旋转并合并时，在太空中相当普遍，它们比宇宙中的所有恒星辐射更多的能量。
"想象一下将30个太阳并将它们打包成一个像夏威夷大小的区域。然后取出两个这样的物体，将它们加速到光速的一半，使它们发生碰撞。这是自然界中最暴力的事件之一，"加州理工学院的研究生Vijay Varma说。
"物理评论快报"杂志的一项新研究中，瓦玛和他的同事报告了黑洞合并最终阶段，最精确的计算机模型，这是一个新的，更大质量的黑洞形成的时期。该模型由超级计算机和机器学习或人工智能（AI）工具辅助，最终将帮助物理学家对爱因斯坦的广义相对论进行更精确的测试。
"我们可以预测黑洞合并之后剩下的东西-最终黑洞的属性，如旋转和质量-精确度比之前提高了10到100倍，"加州理工学院理论天体物理学研究员Davide Gerosa说。"这很重要，因为广义相对论的测试取决于我们如何能够预测黑洞合并的最终状态。"
该研究涉及利用LIGO（激光干涉引力波天文台）研究黑洞的更大努力，该研究通过首次直接探测黑洞合并发射的引力波，创造了2015年的历史。从那以后，LIGO又发现了9个黑洞合并。引力波是空间和时间的涟漪，是爱因斯坦100多年前首次预测的。根据广义相对论，重力本身就是对时空结构的扭曲。当像黑洞这样的大型物体在时空中加速时，它们会产生引力波。
LIGO和数千名科学家分析其数据的目标之一是更好地理解黑洞碰撞的物理特性-并反过来使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适用。理论的细分可能为尚未想象的新型物理学打开了大门。
但是，创建像黑洞碰撞这样的巨大事件模型已被证明是一项艰巨的任务。由于碰撞的黑洞变得非常接近，在最终合并前几秒钟，它们的引力场和速度变得极端，并且数学对于标准分析方法变得太复杂。
"当谈到对这些来源进行建模时，人们可以使用纸笔方法在合并的早期阶段解决爱因斯坦方程，当时黑洞相互螺旋，"Varma说。"然而，这些方案在合并附近崩溃。使用广义相对论方程的模拟是准确预测合并过程结果的唯一方法。"
这就是超级计算机帮助的地方。该团队利用先前由Simulating eXtreme Spacetimes（SXS）小组运行的近900个黑洞合并模拟，使用Caltech的Wheeler超级计算机（由Sherman Fairchild Foundation支持）和美国国家超级计算应用中心的Blue Waters超级计算机（NCSA））在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校。模拟花费了20,000小时的计算时间。加州理工学院的科学家新的机器学习程序或算法从模拟中学习并帮助创建最终模型。
"现在我们已经建立了新模型，你不需要花费数月时间，"Varma说。"新模型可以在几毫秒内为您提供有关合并最终状态的答案。"
研究人员表示，他们的模型在几年内将变得特别重要，因为LIGO和其他下一代引力波探测器在测量中变得越来越精确。"在未来几年内，引力波探测器的噪音将会减少，"Gerosa说。"目前最终黑洞属性的模型在那个阶段还不够精确，而这正是我们的新模型可以真正帮助的地方。"
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