Застосування машинного навчання, тобто штучного інтелекту, дало змогу створити нове зображення надмасивної чорної діри в галактиці M87 за даними, зібраними Телескопом горизонту подій (Event Horizon Telescope).
Група дослідників, до якої входив астроном з NOIRLab NSF, розробила нову методику машинного навчання для підвищення точності та чіткості радіоінтерферометричних зображень. Щоб продемонструвати потужність свого нового підходу, який називається PRIMO, група створила за даними спостережень Телескопа горизонту подій (Event Horizon Telescope) нову високоточну версію зображення надмасивної чорної діри в центрі величезної галактики Мессьє 87. Ця зоряна система міститься на відстані 55 мільйонів світлових років від Землі.
Культове зображення надмасивної чорної діри в центрі Мессьє 87 отримало своє перше офіційне оновлення завдяки новій методиці машинного навчання, відомій як PRIMO. Це нове зображення краще ілюструє всю темну центральну ділянку об’єкта та напрочуд вузьке зовнішнє кільце. Щоб досягти такого результату, група дослідників використала вихідні дані 2017 року, отримані за допомогою телескопа Event Horizon Telescope (EHT), і створила нове зображення, яке вперше демонструє повну роздільну здатність EHT.
PRIMO (principal-component interferometric modeling) — це новий алгоритм реконструкції зображень на основі аналізу головних компонентів, що дозволяє реконструювати зображення, які узгоджуються з інтерферометричними даними. Його розробили учасники колаборації EHT Лія Медейрос (Lia Medeiros) з Інституту перспективних досліджень, Дімітріос Псалтіс (Dimitrios Psaltis) з Технічного університету Джорджії, Тод Лауер (Tod Lauer) з NOIRLabNSF і Феріал Озел (Feryal Ozel) з Технічного університету Джорджії. Стаття з описом їхньої роботи опублікована в The Astrophysical Journal Letters.
У 2017 році колаборація EHT використала мережу із семи радіотелескопів у різних місцях по всьому світу, щоб сформувати віртуальний телескоп розміром із Землю. Його потужність та роздільна здатність дала змогу вперше спостерігати «тінь» горизонту подій чорної діри. Тінь чорної діри — це найкраще зображення самої чорної діри, абсолютно темного об’єкта, з якого не може вийти світло. У випадку з M87 межа чорної діри — горизонт подій (від цього поняття бере назву EHT) — приблизно в 2,5 рази менша за тінь, яку вона відкидає, і має розміри трохи менше 40 мільярдів кілометрів. Хоча застосування EHT дало змогу астрономам бачити надзвичайно дрібні деталі, йому бракувало збиральної здатності реального телескопа розміром із Землю, що залишало прогалини в даних. Новий спосіб машинного навчання, запропонований дослідниками, допоміг заповнити ці прогалини.
«За допомогою нашої нової техніки машинного навчання PRIMO ми змогли досягти максимальної роздільної здатності наявного масиву телескопів, що складають EHT», — сказала головний автор дослідження Лія Медейрос. «Оскільки ми не можемо досліджувати чорні діри зблизька, деталі зображення відіграють вирішальну роль у нашій здатності зрозуміти поведінку цих об’єктів. Ширина кільця на зображенні тепер менша приблизно вдвічі, що буде потужним обмеженням для наших теоретичних моделей і тестування гравітації».
PRIMO покладається на розділ машинного навчання, відомий як словникове навчання (dictionary learning), яке навчає комп’ютери певним правилам, показуючи їм тисячі прикладів. Потужність цього типу машинного навчання була продемонстрована багатьма способами, від створення витворів мистецтва в стилі Відродження до завершення незавершеного твору Бетховена.
Застосування алгоритму PRIMO до EHT-зображення M87 звелося до того, що комп’ютери проаналізували понад 30 000 високоякісних змодельованих зображень газу, що накопичується довкола чорної діри, щоб знайти спільні шаблони на зображеннях. Потім ці результати об’єднали, щоб отримати зображення, що максимально відповідає зображенню, отриманому за даними спостережень EHT. Водночас було отримано високоточні оцінки відсутньої структури зображення. Стаття, що стосується самого алгоритму, була опублікована раніше в The Astrophysical Journal 3 лютого 2023 року.
«PRIMO — це новий підхід до важкого завдання побудови зображень із спостережень EHT», — сказав Лауер. «Він забезпечує спосіб компенсувати відсутню інформацію про спостережуваний об’єкт, потрібну для створення зображення, яке можна було б побачити за допомогою одного гігантського радіотелескопа розміром із Землю».
Наукова група підтвердила, що нове відтворене зображення відповідає даним EHT і теоретичним очікуванням, зокрема про яскраве кільце випромінювання, яке, згідно з передбаченнями, має утворювати гарячий газ, що падає в чорну діру.
Нове зображення має привести до більш точного визначення маси чорної діри М87 і фізичних параметрів, які визначають її нинішній вигляд. Дані також дають можливість дослідникам накласти більші обмеження на альтернативи горизонту подій (на основі сильнішого ослаблення яскравості в центрі зображення) і виконати надійнішу перевірку гравітації (на основі вужчого розміру кільця). PRIMO також можна застосувати до інших EHT-спостережень, зокрема Стрільця A*, центральної чорної діри в нашій галактиці Молочний Шлях.
«Зображення 2019 року було лише початком», — сказала Медейрос. «Якщо зображення варте тисячі слів, то дані, що лежать в основі цього зображення, можуть розповісти ще багато історій. PRIMO й надалі залишатиметься критично важливим інструментом для отримання такої інформації».
За інф. з сайту https://noirlab.edu підготував Іван Крячко
