Нейросеть помогла получить максимально четкие фотографии "тени" черной дыры

Научный коллектив проекта Event Horizon Telescope (EHT) использовал недавно созданную систему машинного обучения PRIMO для повторного анализа данных, полученных в ходе наблюдений за галактикой M87, и подготовки четких фотографий "тени" сверхмассивной черной дыры M87*. Работа опубликована в The Astrophysical Journal Letters. О результатах в четверг сообщила пресс-служба американской Национальной лаборатории оптической и инфракрасной астрономии (NOIRLab).

"Алгоритм машинного обучения PRIMO позволил нам достичь максимально высокого разрешения, в теории доступного для текущей конфигурации EHT. Это позволило нам уточнить устройство "тени" черной дыры, в том числе толщину ее огненного кольца, что крайне важно для проверки теорий, описывающих поведение черных дыр и работу силы гравитации", - заявила научный сотрудник Института передовых исследований в Принстоне (США) Лия Медейрос, чьи слова приводит пресс-служба NOIRLab.

Первые в истории фотографии "тени" сверхмассивной черной дыры, своеобразного "отражения" ее горизонта событий, были опубликованы учеными в апреле 2019 года. Астрономам удалось решить эту задачу при наблюдениях за центральной областью относительно близкой к нам эллиптической галактики M87 в созвездии Девы. Эти наблюдения велись в рамках проекта Event Horizons Telescope (EHT).

Он представляет собой своеобразную виртуальную обсерваторию-интерферометр, которая объединила в себе мощности восьми самых чувствительных микроволновых радиообсерваторий мира. Проект EHT был запущен в 2009 году для наблюдений за двумя объектами: сверхмассивными черными дырами в центре Млечного Пути (Sgr A*) и галактики M87 (M87*).

Новые фотографии "тени" черной дыры

Медейрос и ее коллеги смогли повысить четкость этих изображений при помощи созданной ими системы искусственного интеллекта PRIMO, построенной на базе принципов так называемого обучения по словарю. Она была разработана специально для анализа данных, которые радиотелескопы получают при наблюдениях в интерферометрическом режиме.

Для ее обучения исследователи подготовили 30 тыс. высококачественных компьютерных моделей сверхмассивных черных дыр, поглощающих материю и вырабатывающих пучки радиоволн и микроволнового излучения. Этот набор примеров помог системе PRIMO научиться выделять в данных с EHT те последовательности данных, которые непосредственно связаны с излучением, вырабатываемым "тенью" черной дыры.

Убедившись в работоспособности новой системы машинного обучения, астрофизики использовали ее для повторного анализа данных, собранных телескопами EHT при наблюдениях за галактикой M87. Это позволило ученым значительно повысить четкость снимков, а также уточнить размеры "огненного кольца", окружающего "тень" черной дыры.

Как уточняется, оно оказалось примерно вдвое тоньше, чем на то указывали фотографии "тени" M87* менее высокого качества. Новые оценки толщины этого "огненного кольца", как отмечают ученые, помогут астрофизикам-теоретикам сузить число теорий, описывающих возможное устройство черных дыр и их взаимодействия с окружающим миром.