Ученые опубликовали улучшенное новое изображение первой в истории черной дыры

Ученые опубликовали значительно улучшенную версию первой черной дыры, которая когда-либо была замечена.В 2017 году совместная работа телескопа Event Horizon Telescope (EHT) собрала данные о M87*, черной дыре в центре соседней галактики. Эти данные были использованы для создания изображения черной дыры, которое выглядело как “размытый оранжевый” пончик, когда его показали на изображении, опубликованном два года спустя.

Теперь ученые использовали искусственный интеллект, чтобы улучшить это изображение и впервые получить изображение этой черной дыры в полном разрешении.

Ученые надеются, что это не только даст нам еще лучшее изображение этой черной дыры, но и сможет предоставить дополнительную информацию об этих все еще загадочных, интенсивных и массивных объектах.

“С помощью нашей новой техники машинного обучения PRIMO мы смогли достичь максимального разрешения текущего массива”, - говорит в своем заявлении ведущий автор Лиа Медейрос из Института перспективных исследований. “Поскольку мы не можем изучать черные дыры вблизи, детализация изображения играет решающую роль в нашей способности понять их поведение.“Ширина кольца на изображении теперь меньше примерно в два раза, что станет серьезным ограничением для наших теоретических моделей и тестов гравитации”.PRIMO расшифровывается как principal-component interferometric modeling и был разработан членами коллаборации EHT. Исследователи описывают технологию машинного обучения, а также новое изображение в новой статье "Изображение черной дыры M87, реконструированное с помощью PRIMO", опубликованной в The Astrophysical Journal Letters.Хотя EHT иногда описывают как превращение всей Земли в телескоп – путем объединения данных с семи существующих телескопов по всему миру, – охватить ими всю планету невозможно. Это означает, что в изображениях отсутствуют пробелы.

“PRIMO - это новый подход к сложной задаче построения изображений на основе наблюдений EHT”, - сказал Тод Лауэр из NOIRLab, еще один член команды, стоящей за этим.“Это обеспечивает способ компенсировать недостающую информацию о наблюдаемом объекте, которая необходима для создания изображения, которое было бы замечено с помощью одного гигантского радиотелескопа размером с Землю”.Он работает так же, как другие инструменты машинного обучения: ему показывают массив обучающих материалов, а затем используют его, чтобы увидеть закономерности в будущих, неизвестных изображениях. В данном случае это означало предоставить системе 30 000 подробных смоделированных изображений черных дыр, аккрецирующих газ, а затем использовать их для определения того, чего может не хватать на реальном изображении.Полученные результаты и новое изображение, для получения которого они были использованы, согласуются как с данными EHT, так и с тем, что теория оставляет исследователям ожидать.

“Мы используем физику для заполнения областей недостающих данных способом, которого никогда раньше не делали с помощью машинного обучения”, - сказал доктор Медейрос. “Это может иметь важные последствия для интерферометрии, которая играет важную роль в областях от экзопланет до медицины”.Ученые надеются использовать новое изображение, чтобы узнать больше как о черной дыре M87, так и об объектах в целом. Это должно позволить им лучше понять его массу, например, а также понять, как они взаимодействуют со Вселенной вокруг них.