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Jun 24, 2024

最初のブラックホールのポートレートは機械学習のおかげでより鮮明になりました

科学者たちは機械学習を使用して、銀河 M87 の超大質量ブラック ホールの画像 (右) を、元の画像 (左) と比較してより鮮明に作成しました。 L. メデイロス 他 2023 エミリー・コノバー著

科学者たちは機械学習を使用して、銀河 M87 の超大質量ブラック ホールの画像 (右) を、元の画像 (左) と比較してより鮮明に作成しました。

L. メデイロス 他 2023

エミリー・コノバー著

2023 年 4 月 13 日午前 7 時

ブラック ホールの最初の画像がふわふわしたドーナツのように見えた場合、これは薄いオニオン リングです。

科学者らは機械学習技術を使用して、銀河M87の中心にある超大質量ブラックホールの描写を鮮明にし、以前に見られたものよりも薄い光るガスのハローを明らかにした。

2019 年、イベント ホライゾン望遠鏡を使用する科学者は、M87 のブラック ホールの画像を公開しました (SN: 4/10/19)。 この写真は史上初めてブラックホールを撮影したもので、黒い巨獣のシルエットのような渦巻くガスのぼやけたオレンジ色の輪が写っていた。 同じデータに基づいているにもかかわらず、新しいリングの厚さは元のリングの半分であると研究者らは4月13日のAstrophysical Journal Lettersで報告した。

Event Horizo​​n Telescope は、世界中の望遠鏡のネットワークを使用してデータを取得します。 しかし、この手法ではデータに穴が残ります。 ニュージャージー州プリンストン高等研究所の天体物理学者リア・メデイロス氏は、「望遠鏡で地球全体をカバーすることはできないので、欠落している情報があるということです」と語る。そのギャップの中で。」

以前の分析では、これらのギャップを埋めるために、滑らかな画像を優先するなど、特定の仮定が使用されていました。 しかし、この新しい技術では、ブラック ホールの周りで渦巻く物質の 30,000 枚を超えるシミュレーション画像に基づいて機械学習を使用してこれらのギャップを埋め、より鮮明な画像を作成します。

将来的には、この技術は科学者がブラック ホールの質量をより適切に把握し、重力の改良されたテストやブラック ホール物理学のその他の研究を実行するのに役立つ可能性があります。

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この記事のバージョンは、Science News の 2023 年 5 月 6 日号に掲載されます。

L.メデイロスら。 PRIMOで再構成されたM87ブラックホールの画像。 天体物理学ジャーナルレター。 2023 年 4 月 13 日にオンラインで公開。doi: 10.3847/2041-8213/acc32d。

物理学者のエミリー・コノバーは博士号を取得しています。 シカゴ大学で物理学の博士号を取得。 彼女は、DC サイエンス作家協会ニュースブリーフ賞を 2 回受賞しています。

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