"Размитата оранжева поничка", видяна на първата снимка на черна дупка, правена някога, се е смалила до по-тънък "кльощав златен пръстен" с помощта на машинно обучение.

Преосмислянето на това изображение на свръхмасивната черна дупка в сърцето на галактиката Месие 87 (M87) може да помогне за по-доброто разбиране на нейните характеристики и може да бъде разширено до черната дупка в сърцето на нашата собствена галактика - Млечния път.

Историческото изображение на свръхмасивната черна дупка в М87, известна като М87*, е направено от телескопа Event Horizon Telescope (EHT) и беше разкрито пред обществеността през 2019 г. Данните за създаването на изображението са събрани от EHT в продължение на няколко дни през 2017 г.

EHT е мрежа от седем телескопа по целия свят, които създават телескоп с размерите на Земята, но въпреки комбинираната наблюдателна мощ, в събраните данни все още има пропуски, подобно на липсващите парчета от пъзел.

Екип от изследователи, включващ член на сътрудничеството с EHT и постдокторант по астрофизика Лиа Медейрос, използва нова техника за машинно обучение, наречена интерферометрично моделиране на главните компоненти, или PRIMO, за да "запълни пропуските" в изображението на М87 и да повиши за първи път максималната разделителна способност на масива на EHT.

"Тъй като не можем да изучаваме черните дупки отблизо, детайлността на изображението играе решаваща роля за способността ни да разберем неговото поведение", казва водещият автор на изследването Медейрос в изявление. "Ширината на пръстена в изображението сега е около два пъти по-малка, което ще бъде мощно ограничение за нашите теоретични модели и тестове на гравитацията."

Когато изображението на свръхмасивната черна дупка М87 (М87*), която се намира на 55 милиона светлинни години от Земята и има маса, равна на шест и половина милиарда слънца, беше разкрито за първи път, учените бяха изумени от това колко добре съвпада с прогнозите, направени от общата теория на относителността на Алберт Айнщайн през 1915 г.

Това прецизирано от PRIMO изображение на М87* дава възможност на учените да сравнят по-добре наблюденията на действителна черна дупка с теоретичните прогнози.

"PRIMO е нов подход към трудната задача за конструиране на изображения от наблюденията на EHT", добавя членът на EHT и изследовател на NOIRLab Тод Лауер. "Той осигурява начин да се компенсира липсващата информация за наблюдавания обект, която е необходима за генериране на изображение, което би било видяно с помощта на един гигантски радиотелескоп с размерите на Земята."

Институтът за напреднали изследвания в Принстън, Ню Джърси, обясни, че PRIMO работи с помощта на речниково обучение - клон на машинното обучение, който позволява на компютрите да генерират правила въз основа на големи набори от учебен материал. Така например, ако на подобна програма се предоставят редица изображения на банан, тя може да се научи да определя дали изображение на неизвестен обект е банан или не.

За да обучи PRIMO да прави същото нещо с черни дупки, екипът я захранва с 30 000 симулирани изображения с висока степен на достоверност на тези космически титани, които се хранят със заобикалящ ги газ - процес, наречен "акреция". Изображенията обхващат широк спектър от теоретични прогнози за това как черните дупки акретират материя, което позволява на PRIMO да търси модели.

След като бяха идентифицирани, тези модели бяха подредени въз основа на това колко често се появяват в симулациите. След това те могат да бъдат включени в изображенията на EHT, за да се създаде висококачествено изображение на М87* и да се разкрият структури, които масивът на телескопа може да е пропуснал.

Снимка: Unsplash

Виж още: Интерактивните методи на образование - необходима стъпка от ново поколение