Ikonična slika supermasivne crne rupe u centru M87—koja se ponekad naziva i „mutna, narandžasta krofna“—dobila je svoju prvu zvaničnu preobrazbu uz pomoć mašinskog učenja. Nova slika dalje otkriva centralni region koji je veći i tamniji, okružen svetlim akreirajućim gasom u obliku „mršave krofne“. Tim je koristio podatke dobijene u saradnji sa Event Horizon Telescope (EHT) 2017. godine i postigao, po prvi put, punu rezoluciju niza.
U 2017. godini, EHT saradnja je koristila mrežu od sedam već postojećih teleskopa širom sveta za prikupljanje podataka o M87, stvarajući „teleskop veličine Zemlje“. Međutim, pošto je nemoguće pokriti celu površinu Zemlje teleskopima, pojavljuju se praznine u podacima—kao delovi koji nedostaju u slagalici.
„Sa našom novom tehnikom mašinskog učenja, PRIMO, uspeli smo da postignemo maksimalnu rezoluciju trenutnog niza“, kaže glavni autor Lia Medeiros iz Instituta za napredne studije. „Pošto ne možemo da proučavamo crne rupe izbliza, detalji slike igraju ključnu ulogu u našoj sposobnosti da razumemo njeno ponašanje. Širina prstena na slici je sada manja za faktor dva, što će biti snažno ograničenje za naše teorijske modele i testove gravitacije.“
PRIMO, što je skraćenica za interferometrijsko modeliranje glavne komponente, razvili su članovi EHT Lia Medeiros (Institut za napredne studije), Dimitrios Psaltis (Georgia Tech), Tod Lauer (NOIRLab) i Ferial Ozel (Georgia Tech). Njihova publikacija, „Slika crne rupe M87 rekonstruisana sa PRIMO-om“, sada je dostupna u The Astrophisical Journal Letters. Pregled simulacija koje su generisane za set za obuku PRIMO algoritma. Zasluge: Medeiros et al. 2023
„PRIMO je novi pristup teškom zadatku konstruisanja slika iz EHT posmatranja“, rekao je Lauer. „Pruža način da se nadoknade nedostajuće informacije o objektu koji se posmatra, a koji je potreban za generisanje slike koja bi se videla korišćenjem jednog gigantskog radio teleskopa veličine Zemlje.
PRIMO se oslanja na učenje rečnika, granu mašinskog učenja koja omogućava računarima da generišu pravila na osnovu velikih skupova materijala za obuku. Na primer, ako se računar napaja nizom različitih slika banane — uz dovoljnu obuku — možda će moći da utvrdi da li je nepoznata slika banana ili nije. Osim ovog jednostavnog slučaja, svestranost mašinskog učenja je demonstrirana na brojne načine: od stvaranja umetničkih dela u renesansnom stilu do završetka nedovršenog Betovenovog dela. Pa kako bi mašine mogle pomoći naučnicima da prikažu sliku crne rupe? Istraživački tim je odgovorio upravo na ovo pitanje.
Sa PRIMO-om, kompjuteri su analizirali preko 30.000 simuliranih slika visoke vernosti crnih rupa koje stvaraju gas. Skup simulacija pokrivao je širok spektar modela o tome kako crna rupa akreira materiju, tražeći uobičajene obrasce u strukturi slika. Različiti obrasci strukture su sortirani prema tome koliko su se često javljali u simulacijama, a zatim su pomešani da bi se obezbedila veoma tačna reprezentacija EHT opservacija, istovremeno pružajući visoku vernost procene strukture koja nedostaje na slikama. Rad koji se odnosi na sam algoritam objavljen je u The Astrophisical Journal 3. februara 2023.
„Koristimo fiziku da popunimo regione podataka koji nedostaju na način koji nikada ranije nije urađen korišćenjem mašinskog učenja“, dodao je Medeiros. „Ovo bi moglo imati važne implikacije za interferometriju, koja igra ulogu u poljima od egzoplaneta do medicine.“
Tim je potvrdio da je novo prikazana slika u skladu sa EHT podacima i sa teorijskim očekivanjima, uključujući svetli prsten emisije za koji se očekuje da će biti proizveden vrućim gasom koji pada u crnu rupu. Generisanje slike zahtevalo je pretpostavku odgovarajućeg oblika informacija koje nedostaju, a PRIMO je to uradio na osnovu otkrića iz 2019. da je crna rupa M87 u velikim detaljima izgledala kako je predviđeno.
„Približno četiri godine nakon što je EHT otkrio prvu sliku crne rupe u razmeri horizonta 2019. godine, obeležili smo još jednu prekretnicu, proizvodeći sliku koja koristi punu rezoluciju niza po prvi put“, rekao je Psaltis. „Nove tehnike mašinskog učenja koje smo razvili pružaju zlatnu priliku za naš kolektivni rad da razumemo fiziku crne rupe. Animacija bledi od slike crne rupe M87, koju je prvi put proizvela EHT saradnja 2019. godine, do nove slike koju generiše PRIMO algoritam koristeći isti skup podataka. Zasluge: Medeiros et al. 2023
Nova slika bi trebalo da dovede do preciznijih određivanja mase crne rupe M87 i fizičkih parametara koji određuju njen današnji izgled. Podaci takođe pružaju priliku istraživačima da postave veća ograničenja na alternative horizontu događaja (zasnovano na tamnijoj centralnoj depresiji osvetljenja) i izvedu robusnije testove gravitacije (na osnovu uže veličine prstena). PRIMO se takođe može primeniti na dodatna EHT posmatranja, uključujući ona Sgr A*, centralne crne rupe u našoj galaksiji Mlečni put.
M87 je masivna, relativno blizu, galaksija u jatu galaksija Devica. Pre više od jednog veka, primećeno je da misteriozni mlaz vrele plazme izbija iz njegovog centra. Počevši od 1950-ih, tada nova tehnika radio-astronomije pokazala je da galaksija ima kompaktan sjajan radio izvor u svom centru. Tokom 1960-ih, sumnjalo se da M87 ima ogromnu crnu rupu u svom centru koja pokreće ovu aktivnost. Merenja napravljena od zemaljskih teleskopa počevši od 1970-ih, a kasnije i Hubble svemirskog teleskopa počevši od 1990-ih, pružila su snažnu podršku da M87 zaista ima crnu rupu tešku nekoliko milijardi puta veću od mase Sunca na osnovu posmatranja velikih brzina zvezde i gas koji kruže oko njegovog centra. EHT posmatranja M87 iz 2017. dobijena su tokom nekoliko dana sa nekoliko različitih radio-teleskopa povezanih zajedno kako bi se dobila najveća moguća rezolucija. Sada već kultna slika crne rupe M87 „narandžasta krofna“, objavljena 2019. godine, odražava prvi pokušaj da se napravi slika iz ovih posmatranja.
„Slika 2019. bila je samo početak“, naveo je Medeiros. „Ako slika vredi hiljadu reči, podaci koji su u osnovi te slike imaju mnogo više priča za ispričati. PRIMO će nastaviti da bude kritično sredstvo u izvlačenju takvih uvida.“
