С помощью применения нового алгоритма машинного обучения астрономы сумели улучшить знаменитое изображение черной дыры, расположенной в центре галактики M87. Новое изображение демонстрирует ранее неизвестные подробности окружающего ее аккреционного диска.
На изображение черной дыры, сделанном в 2019 году участниками проекта «Телескоп Горизонта Событий» (Event Horizon Telescope, EHT), имелись пробелы, своего рода отсутствующие кусочки пазла. Они связаны с тем, что хотя астрономам и удалось создать виртуальный аналог радиотелескопа размером с Землю, использовавшиеся в наблюдениях антенны в реальности не покрывали всю нашу планету — отсюда и неизбежная потеря данных. Чтобы решить эту проблему, ученые из Института перспективных исследований Принстона (Нью-Джерси, США) воспользовались помощью искусственного интеллекта (ИИ). Они разработали алгоритм машинного обучения под названием PRIMO (principal-component interferometric modeling) и «натренировали» его на 30 тысячах смоделированных изображениях аккреционных дисков черных дыр.
Затем они дали алгоритму возможность проанализировать данные проекта Event Horizon Telescope. В результате PRIMO создал более четкое изображение силуэта черной дыры, на котором видно значительно больше деталей окружающего ее аккреционного диска.
Новое изображение черной дыры в центре M87, созданное PRIMO, позволит астрономам более точно определить массу черной дыры. В будущем алгоритм PRIMO планируется применить к обработке изображения черной дыры, расположенной в центре Млечного Пути.
