Повышение чувствительности LIGO. Новая технология улучшила обнаружение гравитационных волн

Повышение чувствительности LIGO. Новая технология улучшила обнаружение гравитационных волн

Международный коллектив физиков разработал уникальный фильтр для гравитационной обсерватории LIGO, что позволило более чем втрое повысить её чувствительность к колебаниям пространства-времени. Этот успех связан с использованием технологии "сжатого света", который, несмотря на свои преимущества, создавал помехи для работы детектора. Открытие было опубликовано в журнале Science.

Под руководством профессора Массачусетского технологического института Мэттью Эванса учёные разработали подход, который улучшил способность LIGO регистрировать высокочастотные гравитационные волны, одновременно уменьшая влияние вибраций на низких частотах. Проблема заключалась в том, что "сжатый свет" вызывал колебания зеркал LIGO, особенно на частотах от 35 до 75 герц. Для её решения физики создали 300-метровый фильтр, который изменяет свойства света и устраняет эти вибрации.


«Новый фильтр позволил улучшить чувствительность детектора на частотах порядка килогерц и преодолеть квантовые ограничения, связанные с принципом неопределённости Гейзенберга»

Мэттью Эванс, профессор Массачусетского технологического института


Исследования показали, что благодаря фильтру чувствительность LIGO повысилась на 3-5,6 децибел как на низких, так и на высоких частотах. Это позволит обсерватории фиксировать более удалённые и слабые источники гравитационных волн, расширяя область наблюдений.


«Мы рассчитываем, что этот подход значительно увеличит радиус обнаружения гравитационных волн и откроет новые горизонты для изучения Вселенной»

Мэттью Эванс, профессор Массачусетского технологического института


Этот технологический прорыв открывает новые возможности для гравитационных обсерваторий и может стать важным шагом в исследовании далёких уголков космоса.

Безопасное лечение варикоза. Радиочастотная аблация в Томском НИМЦ
Финансовые рынки и ИИ. Ученые МГУ создали точную модель прогнозирования для РТС