2019년 EHT 협력으로 처음 촬영된 초대질량 블랙홀 M87(왼쪽); 동일한 데이터 세트를 사용하여 PRIMO 알고리즘에 의해 생성된 새 이미지(오른쪽). 신용: Medeiros 외. 2023년
천문학자 사용[{” 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 알고리즘 학습 세트에 대해 생성된 시뮬레이션의 개요입니다. 신용: Medeiros 외. 2023년
지구에서 약 5500만 광년 떨어진 M87로 알려진 타원은하의 중심에 있는 초거대질량 블랙홀의 EHT 이미지는 2019년 과학계를 놀라게 했습니다. 그러나 데이터의 간격은 그림이 다소 고르지 못하고 흐릿하다는 것을 의미합니다.
지난 주에 발표된 연구에서 천체 물리학 저널 편지국제 천문학자 팀은 30,000개 이상의 블랙홀 시뮬레이션 이미지를 분석하여 간격을 메운 방법을 설명했습니다.
“새로운 기계 학습 방법인 PRIMO를 사용하여 기존 매트릭스에 대해 최대 정확도를 달성할 수 있었습니다.
PRIMO는 블랙홀이 중력 특이점으로 떨어질 때 블랙홀을 도는 뜨거운 물질 고리에 대한 EHT의 관점을 좁히고 날카롭게 했습니다. Medeiros는 이것이 그를 단지 더 예쁜 사진 이상으로 만든다고 설명했습니다.
“우리는 블랙홀을 면밀히 연구할 수 없기 때문에 이미지의 세부 사항은 블랙홀의 행동을 이해하는 능력에 중요한 역할을 합니다.”라고 그녀는 말했습니다. “이미지에 있는 고리의 너비는 이제 약 2배 더 작아졌는데, 이는 우리의 이론적 모델과 중력 테스트에 강력한 제한이 될 것입니다.”
Medeiros와 그녀의 동료들이 개발한 기술인 주성분 간섭계 모델링, 또는 줄여서 PRIMO – 훈련 이미지의 대규모 데이터 세트를 분석하여 누락된 데이터를 채우는 가장 좋은 방법을 찾습니다. AI 연구원들이 루트비히 폰 베토벤의 음악 작품을 분석하는 데 사용한 방식과 유사합니다. 작곡가의 미완성 10번 교향곡 악보 생성.
수만 개의 시뮬레이션된 EHT 이미지가 PRIMO 모델에 입력되어 M87의 블랙홀에서 소용돌이치는 가스의 광범위한 구조적 패턴을 포함합니다. 사용 가능한 데이터에 가장 잘 맞는 시뮬레이션을 함께 결합하여 누락된 데이터의 충실도가 높은 재구성을 생성했습니다. 결과 이미지는 EHT의 실제 최대 해상도와 일치하도록 재처리되었습니다.
연구원들은 새로운 이미지가 M87의 블랙홀의 질량과 사건의 지평선 및 강착 고리의 범위를 보다 정확하게 결정할 수 있을 것이라고 말합니다. 이러한 결정은 블랙홀과 중력에 관한 대안 이론에 대한 보다 강력한 테스트로 이어질 수 있습니다.
M87의 선명한 사진은 시작에 불과합니다. PRIMO는 우리 중심에 있는 초거대질량 블랙홀인 궁수자리 A*에 대한 이벤트 호라이즌 망원경의 흐릿한 시야를 선명하게 하는 데에도 사용할 수 있습니다.[{” 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
“요은 베이컨과 알코올에 대한 전문 지식을 가진 닌자입니다. 그의 탐험적인 성격은 다양한 경험을 통해 대중 문화에 대한 깊은 애정과 지식을 얻게 해주었습니다. 그는 자랑스러운 탐험가로서, 새로운 문화와 경험을 적극적으로 탐구하며, 대중 문화에 대한 그의 열정은 그의 작품 속에서도 느낄 수 있습니다.”
