Das erste Foto eines supermassereichen Schwarzen Lochs wurde dank künstlicher Intelligenz (KI) mit „maximaler Auflösung“ überarbeitet.
Das ikonische 2019-Bild des M87*Ein schwarzes Loch von der Größe eines Sonnensystems im Zentrum des Virgo-Galaxienhaufens, das durch Zusammenballen von Radiolicht entstand, das durch 53 Millionen Lichtjahre des Weltraums zu uns gereist war.
Jetzt wurde maschinelles Lernen verwendet, um das Bild zu bereinigen, es zu schärfen, um die höchstmögliche Auflösung zu erreichen, und eine größere, dunklere zentrale Region freizulegen, die von leuchtendem Gas umgeben ist, das Astronomen als „dünnen Donut“ beschrieben haben. Die Forscher veröffentlichten das aktualisierte Bild am 13. April in Die Briefe der astrophysikalischen Zeitschrift (öffnet in einem neuen Tab).
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„Mit unserer neuen maschinellen Lerntechnik PRIMO konnten wir die derzeit höchste Auflösung erreichen [telescope] Matrix“, Hauptautor Lia Medeiros (öffnet in einem neuen Tab), ein Astronom am Institute for Advanced Study in Princeton, New Jersey, in einer Erklärung. „Da wir Schwarze Löcher nicht aus der Nähe untersuchen können, spielt das Detail eines Bildes eine entscheidende Rolle für unsere Fähigkeit, ihr Verhalten zu verstehen. Die Breite des Rings im Bild ist jetzt um den Faktor zwei kleiner, was a sein wird starke Einschränkung für unsere theoretischen Modelle und Gravitationstests”.
Das Schwarze Loch Messier 87, das so breit ist wie unser Sonnensystem und 6,5 Milliarden Sonnenmassen hat, wurde vom Event Horizon Telescope (EHT) abgebildet, einer Anordnung von acht global synchronisierten Radioteleskopen. Schwarze Löcher haben eine so starke Anziehungskraft, dass nichts (nicht einmal Licht) ihren Kiefern entkommen kann, aber das bedeutet nicht, dass sie nicht gesehen werden können. Dies liegt daran, dass aktive Schwarze Löcher von Akkretionsscheiben umgeben sind (riesige Materieringe, die aus den Gaswolken und Sternen geblasen werden, die die Ereignishorizonte des Schwarzen Lochs umkreisen), die durch Reibung rotglühend erhitzt werden und ein schwaches, aber erkennbares Leuchten erzeugen.
Aus diesen schwachen Funkblitzen konnten Astronomen die ferne Singularität als ein Ringloch rekonstruieren, das von einem Lichtschein umgeben ist. Aber Lücken in den Daten, die aus fehlenden Lichtstücken des Puzzles entstanden, wo es kein Radioteleskop gab, um sie zu empfangen, ließen das Bild verschwommen und schlecht definiert zurück.
Zur Feinabstimmung des Bildes wandten sich die Forscher einer neuen KI-Technik namens PRIMO (Principal Component Interferometric Modeling) zu, die mehr als 30.000 hochauflösende simulierte Bilder von Gasklumpen von Schwarzen Löchern analysierte, um gemeinsame Muster zu finden. Diese Muster wurden dann danach geordnet, wie oft sie auftraten, bevor sie kombiniert und auf das Originalbild angewendet wurden, um eine genauere Schätzung zu erhalten.
Durch die Überprüfung des neu gerenderten Bildes mit EHT-Daten und der Theorie, wie das Schwarze Loch aussehen sollte, bestätigten die Forscher, dass ihr Bild der Realität sehr nahe kam. Dies erforderte offensichtlich die große Annahme, dass das Schwarze Loch so aussehen wird, wie wir es erwarten, aber die Forscher sagten, dass das Bild von 2019 bereits theoretische Vorhersagen seiner allgemeinen Details bestätigt habe. Dieses neue Bild wird eine noch detailliertere Untersuchung der extremen Effekte ermöglichen, die von kosmischen Dolinen erzeugt werden, wo unsere Theorien der Schwerkraft und der Quantenmechanik brechen und verschmelzen, fügte das Team hinzu.
„Das Bild von 2019 war nur der Anfang“, sagte Medeiros. „Wenn ein Bild mehr als tausend Worte sagt, haben die Daten, die diesem Bild zugrunde liegen, viel mehr Geschichten zu erzählen. PRIMO wird auch weiterhin ein entscheidendes Werkzeug sein, um solche Erkenntnisse zu gewinnen.“