根据Google DeepMind官方消息，其团队在LIGO系统硬件上测试了深度环路整形控制器，结果显示AI控制器在噪声抑制方面比现有方案高出30-100倍，并能消除LIGO中最不稳定且复杂的反馈回路噪声（来源：Google DeepMind，Twitter，2025年9月4日）。这一突破性进展不仅显著提升了引力波探测的灵敏度，也展现了AI技术在高精度科学仪器控制领域的巨大商业和科研机会。

根据Google DeepMind消息，他们的Deep Loop Shaping方法利用人工智能在模拟LIGO环境中有效抑制控制噪声，实现了超过10倍的降噪效果。这一创新技术能够稳定引力波探测器的镜面位置和观测频带，大幅提升设备灵敏度，有助于科学家更准确地观测微弱宇宙事件。该成果展示了AI在物理实验和精密仪器控制中的实际应用和商业潜力（来源：Google DeepMind，Twitter，2025年9月4日）。