Inteligența artificială dezvăluie o vedere uimitoare, de înaltă rezoluție, a găurii negre supermasive a lui M87

Folosiți astronomi[{” attribute=””>machine learning to improve the Event Horizon Telescope’s first black hole image, aiding in black hole behavior understanding and testing gravitational theories. The new technique, called PRIMO, has potential applications in various fields, including exoplanets and medicine.

Astronomers have used machine learning to sharpen up the Event Horizon Telescope’s first picture of a black hole — an exercise that demonstrates the value of artificial intelligence for fine-tuning cosmic observations.

The image should guide scientists as they test their hypotheses about the behavior of black holes, and about the gravitational rules of the road under extreme conditions.

Prezentare generală a simulărilor generate pentru setul de antrenament al algoritmului PRIMO. Credit: Medeiros et al. 2023

O imagine EHT a găurii negre supermasive din centrul unei galaxii eliptice cunoscută sub numele de M87, la aproximativ 55 de milioane de ani lumină de Pământ, a uimit lumea științei în 2019. Imaginea a fost produsă prin combinarea observațiilor de la o gamă globală de radiotelescoape – dar lacune în Date înseamnă că imaginea era oarecum neregulată și neclară.

Într-un studiu publicat săptămâna trecută în Scrisori din jurnalul astrofizicO echipă internațională de astronomi a descris modul în care au completat golurile analizând peste 30.000 de imagini simulate ale unei găuri negre.

„Folosind o nouă metodă de învățare automată, PRIMO, am reușit să obținem acuratețe maximă pentru matricea existentă”, a declarat autorul principal al studiului, Leah Medeiros, de la Institutul pentru Studii Avansate, într-un comunicat de presă.

PRIMO a restrâns și a clarificat viziunea EHT asupra inelului de materie fierbinte care orbitează în jurul găurii negre în timp ce aceasta cade într-o singularitate gravitațională. Medeiros a explicat că asta îl face mai mult decât o fotografie mai frumoasă.

„Deoarece nu putem studia găurile negre îndeaproape, detaliile imaginii joacă un rol important în capacitatea noastră de a înțelege comportamentul lor”, a spus ea. „Lățimea inelului din imagine este acum de aproximativ două ori mai mică, ceea ce va fi o limitare puternică pentru modelele noastre teoretice și testele gravitaționale”.

Tehnica dezvoltată de Medeiros și colegii ei – cunoscută ca Modelarea interferometriei componentelor principale, sau PRIMO pe scurt – analizează seturi mari de date de imagini de antrenament pentru a descoperi cele mai bune modalități de a completa datele lipsă. Este asemănător cu modul în care cercetătorii AI au folosit pentru a analiza lucrările muzicale ale lui Ludwig von Beethoven Produce o partitură pentru Simfonia a zecea neterminată a compozitorului.

Zeci de mii de imagini EHT simulate au fost introduse în modelul PRIMO, acoperind o gamă largă de modele structurale de gaz în vârtej în gaura neagră a lui M87. Simulările care au oferit cea mai bună potrivire la datele disponibile au fost combinate împreună pentru a produce o reconstrucție de înaltă fidelitate a datelor lipsă. Imaginea rezultată a fost apoi reprocesată pentru a se potrivi cu rezoluția maximă reală a EHT.

Cercetătorii spun că noua imagine ar trebui să conducă la determinări mai precise ale masei găurii negre a lui M87 și a extinderii orizontului de evenimente și a inelului de acreție. Aceste decizii, la rândul lor, ar putea conduce la teste mai robuste ale teoriilor alternative privind găurile negre și gravitația.

Imaginea mai clară a lui M87 este doar începutul. PRIMO poate fi, de asemenea, folosit pentru a clarifica vederea neclară a Telescopului Event Horizon asupra Săgetător A*, gaura neagră supermasivă din centrul nostru.[{” attribute=””>Milky Way galaxy. And that’s not all: The machine learning techniques employed by PRIMO could be applied to much more than black holes. “This could have important implications for interferometry, which plays a role in fields from exoplanets to medicine,” Medeiros said.

Adapted from an article originally published on Universe Today.

Reference: “The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO” by Lia Medeiros, Dimitrios Psaltis, Tod R. Lauer and Feryal Özel3, 13 April 2023, The Astrophysical Journal Letters.
DOI: 10.3847/2041-8213/acc32d