باستخدام التعلم الآلي ، قام فريق من الباحثين بتحسين الصورة الأولى على الإطلاق لثقب أسود بعيد. الأهم من ذلك ، تُظهر الصورة المحدثة حديثًا الدقة الكاملة لصفيف التلسكوب لأول مرة.
الثقوب السوداء هي من أضخم الأجسام في الكون. جاذبيتها شديدة لدرجة أن الضوء لا يستطيع الهروب من أفق الحدث ، ومن هنا السواد في مركز الصورة أعلاه. أنت لا ترى الثقب الأسود في الواقع ، بل المواد شديدة الحرارة المحيطة به والتي تخلق صورة ظلية لمكان وجود الكائن.
شحذ نموذج التعلم الآلي الصورة غير الواضحة للثقب الأسود M87 ، مما يوضح فائدة نماذج التعلم الآلي في تحسين صور التلسكوب الراديوي. كان بحث الفريق نشرت اليوم في مجلة Astrophysical Journal Letters.
قال ديميتريوس بسالتيس: “بعد أربع سنوات تقريبًا من الكشف عن أول صورة بمقياس أفقي لثقب أسود بواسطة EHT في عام 2019 ، قمنا بوضع علامة بارزة أخرى ، حيث أنتجنا صورة تستخدم الدقة الكاملة للمصفوفة لأول مرة”. باحث في Georgia Tech وعضو في تعاون EHT ، في معهد للدراسات المتقدمة يطلق. “توفر تقنيات التعلم الآلي الجديدة التي طورناها فرصة ذهبية لعملنا الجماعي لفهم فيزياء الثقوب السوداء.”
هناك عمليات شطب من فئة المجرات يمكن إجراؤها الآن على العديد من مجموعات نماذج LEGO Star Wars الأكبر والأفضل.
في عام 2019 ، أصدر العلماء باستخدام Event Horizon Telescope أول صورة على الإطلاق لثقب أسود: M87 ، وهو ثقب أسود هائل يبعد 55 مليون سنة ضوئية. تم تصوير الجسم الذي تبلغ كتلته 6.5 مليار كتلة شمسية باستخدام شبكة من سبعة تلسكوبات في أربع قارات مختلفة ، لإنشاء مجموعة تلسكوبات راديوية ضخمة.
ولكن حتى استخدام التلسكوبات الراديوية حول العالم لا يمنح علماء الفلك رؤية كاملة للثقب الأسود. من خلال دمج تقنية التعلم الآلي المسماة PRIMO ، كان التعاون قادراً على تحسين دقة المصفوفة. ما ظهر بصلي الشكل دونات البرتقال في صورة 2019 اتخذت الآن الدائرة الرقيقة الدقيقة للحلقة الواحدة.
تم استخدام PRIMO (نمذجة قياس التداخل المكون الرئيسي) لدراسة أكثر من 30000 صورة محاكاة للثقوب السوداء في عملية تراكم الغاز. إن تراكم هذه المواد شديدة الحرارة هو الذي يعطي صورًا ظلية غريبة للثقوب السوداء المصوّرة. ثم تم استخدام الأنماط في المحاكاة لرفع دقة الصورة الضبابية التي تم إصدارها في عام 2019.
قالت ليا ميديروس ، الباحثة في معهد الدراسات المتقدمة والمؤلفة الرئيسية للورقة البحثية في معهد: “إننا نستخدم الفيزياء لملء مناطق البيانات المفقودة بطريقة لم يتم إجراؤها من قبل باستخدام التعلم الآلي”. . يطلق. “يمكن أن يكون لهذا تداعيات مهمة على قياس التداخل ، والذي يلعب دورًا في مجالات من الكواكب الخارجية إلى الطب.”
يمكن أن تساعد الصور الأكثر وضوحًا للثقوب السوداء الفيزيائيين في التركيز على تفاصيل الأجسام ، مثل المناطق الحقيقية لآفاق الحدث وقوى الجاذبية التي تمارسها الأجسام. على سبيل المثال ، الصورة الجديدة لـ M87 قللت من حجم الحلقة المضيئة حول الثقب الأسود بمعامل اثنين.
العام الماضي ، أصدرت EHT صورة لثقب أسود آخر: القوس A * ، الثقب الأسود في مركز مجرتنا. كانت تلك اللقطة غامضة بالمثل من النظرة الأولى على M87 ؛ إذا أصبح تطبيق التعلم الآلي على صور الثقب الأسود أمرًا روتينيًا ، فقد نرى رؤية أوضح لمركز مجرتنا قريبًا.
المزيد: شاهد المجالات المغناطيسية للثقب الأسود في صورة جديدة من تلسكوب أفق الحدث
اكتشاف المزيد من إشراق التقنية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
