Астрономы получили новый взгляд на черную дыру M87
Знаменитое изображение сверхмассивной черной дыры в центре M87 впервые официально преобразилось с помощью машинного обучения. На новом изображении также видна центральная область, которая больше и темнее, окруженная ярким аккрецирующим кольцом газа. Ученые использовали 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 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 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 сильным ограничением для наших теоретических моделей и тестов гравитации».
PRIMO, что означает интерферометрическое моделирование с главными компонентами (principal-component interferometric modeling), было разработано членами коллаборации EHT.
«PRIMO — это новый подход к сложной задаче создания изображений на основе наблюдений EHT, — говорят ученые. «Он 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 dictionary learning, ветвь машинного обучения, которая позволяет компьютерам генерировать правила на основе больших наборов обучающих материалов. Например, если компьютер получает серию различных изображений яблок — при достаточном обучении — он может определить, является ли неизвестное изображение яблоком 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.
«Мы используем физику, чтобы заполнить области недостающих данных способом, который никогда раньше не использовался с помощью машинного обучения», — говорят исследователи. «Это может иметь важные последствия для интерферометрии, которая играет большую роль в разных областях — от изучения 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 2019 году, мы отметили еще одну веху, создав изображение, которое впервые использует полное разрешение массива. 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 быть применен к дополнительным наблюдениям EHT, включая Sgr A* , центральную черную дыру в нашей галактике Млечный Путь.
M87 — массивная, относительно близкая галактика в скоплении галактик Девы. 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 наземных телескопов начиная с 1970-х годов, а затем космическим телескопом Хаббл, начиная с 1990-х годов, убедительно подтвердили, что M87 действительно содержит черную дыру, масса которой в несколько миллиардов раз превышает массу Солнца, основываясь на наблюдениях за высокими скоростями звезд и газа, вращающихся вокруг ее центра.
Наблюдения EHT 2017 года за M87 велись 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», — говорят астрономы. «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».