Orijinal olarak 2019’da EHT işbirliğiyle görüntülenen M87 süper kütleli kara delik (solda); ve PRIMO algoritması tarafından aynı veri seti kullanılarak oluşturulan yeni görüntü (sağda). Kredi bilgileri: Medeiros ve ark. 2023
Kullanılan gökbilimciler[{” 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 algoritmasının eğitim seti için oluşturulan simülasyonlara genel bakış. Kredi bilgileri: Medeiros ve ark. 2023
Dünya’dan yaklaşık 55 milyon ışıkyılı uzaklıkta, M87 olarak bilinen eliptik bir galaksinin merkezindeki süper kütleli kara deliğin EHT görüntüsü, 2019’da bilim dünyasını büyüledi. Resim, dünya çapındaki bir radyo teleskop dizisinden alınan gözlemlerin birleştirilmesiyle üretildi — ancak verilerdeki boşluklar, resmin eksik ve biraz bulanık olduğu anlamına geliyordu.
Geçen hafta yayınlanan bir çalışmada Astrofizik Dergi Mektuplarıuluslararası bir gökbilimciler ekibi, 30.000’den fazla simüle edilmiş kara delik görüntüsünü analiz ederek boşlukları nasıl doldurduklarını anlattı.
Institute for Advanced Study’den çalışma baş yazarı Lia Medeiros bir haber bülteninde, “Yeni makine öğrenimi tekniğimiz PRIMO ile mevcut dizinin maksimum çözünürlüğünü elde edebildik” dedi.
PRIMO, EHT’nin yerçekimsel tekilliğe düşerken kara deliğin etrafında dönen sıcak malzeme halkası görüşünü zayıflattı ve keskinleştirdi. Medeiros, bunun daha güzel bir resimden daha fazlasını yaptığını açıkladı.
“Kara delikleri yakından inceleyemeyeceğimiz için, bir görüntünün ayrıntısı, onun davranışını anlama becerimizde kritik bir rol oynuyor” dedi. “Görüntüdeki halkanın genişliği şimdi yaklaşık iki kat daha küçük, bu da teorik modellerimiz ve yerçekimi testlerimiz için güçlü bir kısıtlama olacak.”
Medeiros ve meslektaşları tarafından geliştirilen teknik — olarak bilinir temel bileşen interferometrik modelleme, veya kısaca PRIMO — eksik verileri doldurmanın en olası yollarını bulmak için eğitim görüntülerinin büyük veri kümelerini analiz eder. Bu, AI araştırmacılarının Ludwig von Beethoven’ın müzik eserlerinin bir analizini kullanma biçimine benzer. bestecinin bitmemiş 10. Senfonisi için bir partisyon üretmek.
M87’nin kara deliğine dönen gaz için çok çeşitli yapısal modelleri kapsayan on binlerce simüle edilmiş EHT görüntüsü PRIMO modeline beslendi. Mevcut veriler için en uygun olanı sağlayan simülasyonlar, kayıp verilerin aslına uygun bir şekilde yeniden oluşturulmasını sağlamak için bir araya getirildi. Ortaya çıkan görüntü daha sonra EHT’nin gerçek maksimum çözünürlüğüne uyacak şekilde yeniden işlendi.
Araştırmacılar, yeni görüntünün M87’nin kara deliğinin kütlesinin ve olay ufkunun ve toplanma halkasının kapsamının daha kesin tespitlerine yol açması gerektiğini söylüyor. Bu belirlemeler, karadelikler ve yerçekimi ile ilgili alternatif teorilerin daha sağlam testlerine yol açabilir.
M87’nin daha keskin görüntüsü sadece başlangıç. PRIMO, Event Horizon Telescope’un kendi merkezimizdeki süper kütleli kara delik olan Sagittarius A*’nın bulanık görüntüsünü keskinleştirmek için de kullanılabilir. Samanyolu gökada. Hepsi bu kadar da değil: PRIMO tarafından kullanılan makine öğrenimi teknikleri, kara deliklerden çok daha fazlasına uygulanabilir. Medeiros, “Bunun, ötegezegenlerden tıbba kadar alanlarda rol oynayan interferometri için önemli etkileri olabilir.” Dedi.
Orijinal olarak yayınlanan bir makaleden uyarlanmıştır. Evren Bugün.
Kaynak: “PRIMO ile Yeniden Yapılandırılan M87 Kara Delik Görüntüsü”, Lia Medeiros, Dimitrios Psaltis, Tod R. Lauer ve Feryal Özel3, 13 Nisan 2023, bu Astrofizik Dergi Mektupları.
DOI: 10.3847/2041-8213/acc32d
