Знаменитое изображение сверхмассивной черной дыры в центре M87, которую иногда называют «нечетким оранжевым пончиком», впервые официально преобразилось с помощью машинного обучения. На новом изображении также видна центральная область, которая больше и темнее, окруженная ярким аккрецирующим газом в форме «тощего пончика». Команда использовала данные, полученные коллаборацией Event Horizon Telescope (EHT) в 2017 году, и впервые добилась полного разрешения массива. В 2017 году коллаборация EHT использовала сеть из семи ранее существовавших телескопов по всему миру для сбора данных о M87, создав «телескоп размером с Землю». Однако, поскольку невозможно охватить телескопами всю поверхность Земли, в данных возникают пробелы, как недостающие части головоломки.
«С нашей новой техникой машинного обучения PRIMO мы смогли добиться максимального разрешения текущего массива», — говорит ведущий автор Лия Медейрос из Института перспективных исследований. «Поскольку мы не можем изучать черные дыры вблизи, детализация изображения играет решающую роль в нашей способности понять ее поведение. Ширина кольца на изображении теперь меньше примерно в два раза, что будет сильное ограничение для наших теоретических моделей и тестов гравитации». PRIMO, что означает интерферометрическое моделирование с главными компонентами, было разработано членами EHT Лией Медейрос (Институт перспективных исследований), Димитриосом Псалтисом (Технологический институт Джорджии), Тодом Лауэром (NOIRLab) и Ферьялом Озелем (Технологический институт Джорджии). Их публикация «Изображение черной дыры M87, реконструированное с помощью PRIMO» теперь доступна в The Astrophysical Journal Letters.
«PRIMO — это новый подход к сложной задаче создания изображений на основе наблюдений EHT, — сказал Лауэр. «Это дает способ компенсировать недостающую информацию о наблюдаемом объекте, которая требуется для создания изображения, которое можно было бы увидеть с помощью одного гигантского радиотелескопа размером с Землю». PRIMO опирается на словарное обучение, ветвь машинного обучения, которая позволяет компьютерам генерировать правила на основе больших наборов обучающих материалов. Например, если компьютер получает серию различных изображений бананов — при достаточном обучении — он может определить, является ли неизвестное изображение бананом или нет. Помимо этого простого случая, универсальность машинного обучения была продемонстрирована множеством способов: от создания произведений искусства в стиле эпохи Возрождения до завершения незавершенного произведения Бетховена. Так как же машины могут помочь ученым создать изображение черной дыры? Исследовательская группа ответила именно на этот вопрос.
С помощью PRIMO компьютеры проанализировали более 30 000 высокоточных смоделированных изображений аккрецирующего газа черных дыр. Ансамбль симуляций охватывал широкий спектр моделей того, как черная дыра аккрецирует материю, и искал общие закономерности в структуре изображений. Различные модели структуры были отсортированы по тому, насколько часто они встречались в моделировании, а затем были смешаны, чтобы обеспечить высокоточное представление наблюдений EHT, одновременно обеспечивая высокую точность оценки отсутствующей структуры изображений. Статья, относящаяся к самому алгоритму, была опубликована в The Astrophysical Journal 3 февраля 2023 года. «Мы используем физику, чтобы заполнить области недостающих данных способом, который никогда раньше не использовался с помощью машинного обучения», — добавил Медейрос. «Это может иметь важные последствия для интерферометрии, которая играет роль в областях от экзопланет до медицины».
Команда подтвердила, что недавно визуализированное изображение согласуется с данными EHT и теоретическими ожиданиями, включая яркое кольцо излучения, которое, как ожидается, будет вызвано падением горячего газа в черную дыру. Создание изображения требовало принятия соответствующей формы недостающей информации, и PRIMO сделал это, опираясь на открытие 2019 года, согласно которому черная дыра M87 в общих чертах выглядела так, как предсказывалось. «Примерно через четыре года после того, как EHT представила первое изображение черной дыры в масштабе горизонта в 2019 году, мы отметили еще одну веху, создав изображение, которое впервые использует полное разрешение массива», — заявил Псалтис. «Новые методы машинного обучения, которые мы разработали, предоставляют прекрасную возможность для нашей коллективной работы понять физику черных дыр».
Новое изображение должно привести к более точным определениям массы черной дыры M87 и физических параметров, определяющих ее нынешний вид. Эти данные также дают исследователям возможность наложить большие ограничения на альтернативы горизонту событий (на основе более темной центральной депрессии яркости) и выполнить более надежные тесты гравитации (на основе более узкого размера кольца). PRIMO также может применяться для дополнительных наблюдений EHT, в том числе для Sgr A*, центральной черной дыры в нашей собственной галактике Млечный Путь. M87 — массивная, относительно близкая галактика в скоплении галактик Девы. Более века назад из его центра исходила загадочная струя горячей плазмы. Начиная с 1950-х годов новая тогда техника радиоастрономии показала, что в центре галактики есть компактный яркий радиоисточник. В 1960-х годах предполагалось, что в центре M87 есть массивная черная дыра, которая обеспечивает эту активность.
Измерения, сделанные с помощью наземных телескопов, начиная с 1970-х годов, а затем космического телескопа Хаббла, начиная с 1990-х годов, убедительно подтвердили, что M87 действительно содержит черную дыру, масса которой в несколько миллиардов раз превышает массу Солнца, основанную на наблюдениях за высокими скоростями звезды и газ, вращающиеся вокруг его центра. Наблюдения EHT 2017 года за M87 были получены в течение нескольких дней с нескольких разных радиотелескопов, соединенных вместе в одно и то же время, чтобы получить максимально возможное разрешение. Ставшее культовым изображение черной дыры M87 в виде «оранжевого пончика», выпущенное в 2019 году, отражает первую попытку создать изображение на основе этих наблюдений. «Изображение 2019 года было только началом», — заявил Медейрос. «Если изображение стоит тысячи слов, данные, лежащие в основе этого изображения, могут рассказать еще много историй. PRIMO по-прежнему будет важным инструментом для извлечения таких идей».
