人工知能は、M87のビッグブラックホールの素晴らしい高精細画像を示しています。

2019年にEHT協力でオリジナルに撮影されたM87超大質量ブラックホール（左）。 同じデータセットを使用してPRIMOアルゴリズムによって生成された新しい画像（右側）。 クレジット: Medeirosら。 2023年

使用された天文学者[{” 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.

PRIMOアルゴリズムのトレーニングセットに対して生成されたシミュレーションの概要。 クレジット: Medeirosら。 2023年

地球から約5,500万光年離れたM87として知られる楕円銀河の中心にある超巨大質量ブラックホールのEHTイメージは、2019年に科学界を驚かせました。 この写真は、世界中の電波望遠鏡の観測を組み合わせたものです。 しかし、データの空白は、画像が不完全で、やや曖昧であることを意味しました。

先週発表された研究で 天体物理学ジャーナルの手紙国際天文学者チームは、30,000以上のシミュレートされたブラックホール画像を分析してギャップを埋める方法を説明しました。

「私たちの新しい機械学習技術であるPRIMOにより、私たちは現在アレイの最大解像度を達成することができました。

PRIMOは、ブラックホールが重力特異点に落ちたときにブラックホールの周りを渦巻く熱い物質の輪に対するEHTの視野を減らし、鋭くしました。 Medeirosはこう説明しました。

「ブラックホールを近くで研究することはできないので、画像の詳細は動きを理解する能力に重要な役割を果たしています」と彼女は言いました。 「画像の輪の幅は今では約2倍小さくなりました。これは私たちの理論モデルと重力テストにとって強力な制約になります」

Medeirosと彼女の同僚によって開発された技術 主成分干渉計のモデリング、縮小PRIMO – トレーニング画像の大規模なデータセットを分析して、欠落しているデータを埋める可能性が最も高い方法を見つけます。 AI研究者がLudwig von Beethovenの音楽作品分析を使って 作曲家の未完成交響曲10番楽譜制作。

数万のシミュレートされたEHT画像がPRIMOモデルに入力され、M87のブラックホールで渦巻くガスの広範な構造パターンが含まれています。 利用可能なデータに最適なシミュレーションを組み合わせて、欠落しているデータの忠実度の高い再構成を作成しました。 得られた画像は、EHTの実際の最大解像度と一致するように再処理した。

研究者たちは、新しい画像がM87ブラックホールの質量とイベントの地平線と沈着輪の範囲をより正確に決定できると述べた。 これらの決定は、ブラックホールと重力に関連する代替理論のより強力なテストにつながる可能性があります。

M87のより鮮明な画像は始まりに過ぎません。 PRIMOはまた、Event Horizo​​n望遠鏡が私たちの銀河の中心にある超巨大ブラックホールである射手座A *のぼやけた視野を鮮明にするために使用することができます。[{” 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