kozmos.hr
  • Naslovnica
  • /
  • Astronomija
  • /
  • Strojno učenje poboljšava sliku legendarne crne rupe u središtu Messiera 87
Astronomija

Strojno učenje poboljšava sliku legendarne crne rupe u središtu Messiera 87

objavljeno

Metoda strojnog učenja poboljšava sliku crne rupe Messiera 87

Novi pogled na prvu sliku crne rupe

Istraživači, uključujući astronoma iz NSF-ovog NOIRLab-a, razvili su tehniku strojnog učenja nazvanu PRIMO kako bi poboljšali jasnoću i preciznost slika radio interferometrije. Ovaj novi pristup iskorišten je za stvaranje visokokvalitetne verzije poznate slike teleskopa Event Horizon (EHT) supermasivne crne rupe u središtu Messiera 87.

Preobrazba za ikoničnu sliku crne rupe

Ikonografska slika supermasivne crne rupe u Messieru 87 doživjela je svoje prvo službeno ažuriranje zahvaljujući tehnici strojnog učenja PRIMO. Ova poboljšana slika točnije prikazuje tamno središte crne rupe i neočekivano uski vanjski prsten. Istraživači su generirali novu sliku koristeći izvorne podatke iz 2017. godine iz EHT kolaboracije te su, po prvi puta, postigli punu rezoluciju EHT-a.

Razvijanje PRIMO-a: Proboj u strojnom učenju

Članovi EHT-a Lia Medeiros (Institut za napredne studije), Dimitrios Psaltis (Georgia Tech), Tod Lauer (NSF-ov NOIRLab) i Feryal Ozel (Georgia Tech) razvili su PRIMO, što znači modeliranje glavne komponente interferometrije, ili na Engleskom “principal-component interferometric modeling”. Njihov rad opisan je u časopisu The Astrophysical Journal Letters.


Popunjavanje praznina u podacima radioteleskopa

2017 godine, EHT kolaboracija iskoristila je globalnu mrežu od sedam radioteleskopa kako bi stvorila virtualni teleskop veličine Zemlje sposoban za promatranje “sjene” horizonta događaja crne rupe. Iako je ova tehnika omogućila astronomima snimanje iznimno detaljnih slika, nedostajala je snaga prikupljanja podataka stvarnog teleskopa veličine Zemlje, ostavljajući praznine u informacijama. Nova tehnika PRIMO rješava te praznine.

Postizanje maksimalne rezolucije s PRIMO-om

Lia Medeiros, vodeća autorica studije, objašnjava da je PRIMO pomogao timu da postigne maksimalnu rezoluciju trenutačnog niza. Uža širina prstena na slici pružit će snažna ograničenja za teorijske modele i testove gravitacije. PRIMO koristi granu strojnog učenja nazvanu učenje rječnika, koja trenira računala na specifičnim pravilima pomoću tisuća primjera.

Primjena PRIMO-a na EHT podatke

Kada je PRIMO primijenjen na EHT sliku Messiera 87, računala su pregledala preko 30 000 visokokvalitetnih simuliranih slika plina koji se akumulira na crnu rupu, tražeći zajedničke obrasce. Ti su rezultati zatim kombinirani kako bi stvorili vrlo precizan prikaz EHT opservacija, istovremeno pružajući visokokvalitetnu procjenu nedostajuće strukture slike. Rad o PRIMO algoritmu objavljen je u The Astrophysical Journal 3. veljače 2023.

Potencijal PRIMO-a za buduća promatranja

Ažurirana slika je dosljedna s EHT podacima i teorijskim očekivanjima, uključujući svijetli emisijski prsten koji nastaje uslijed pada vrućeg plina u crnu rupu. Ova nova slika trebala bi dovesti do preciznijeg određivanja mase crne rupe Messier 87 i fizičkih parametara koji oblikuju njezin izgled. PRIMO se također može primijeniti na druge EHT opservacije, kao što su one Sagittariusa A*, središnje crne rupe u Mliječnom putu.

Nastavak otključavanja tajni crnih rupa

Lia Medeiros potvrđuje da je slika iz 2019. godine bila tek početak i da će PRIMO biti ključan alat u izvlačenju daljnjih uvida iz podataka koji stoje iza slike.

Pridružite se raspravi u našoj Telegram grupi. KOZMOS Telegram –t.me/kozmoshr

Pratite Kozmos na Google Vijestima.