你见过第一张黑洞照片。现在用 AI 让它更清晰。

将广义相对论与机器学习相结合,一个天文上的甜甜圈看起来更像麦圈饼干。
M87 black hole Event Horizon Telescope image sharpened by AI with PRIMO algorithm. The glowing event horizon is now clearer and thinner and the black hole at the center darker.
人工智能,增强。Medeiros 等人,2023 年

天文学为我们揭示了塑造宇宙及其之外的一切的遥远、无形现象。 人工智能 筛选出微小、平凡的细节,帮助我们处理重要的模式。将两者结合起来,你几乎可以解决任何科学难题——比如确定黑洞的相对形状。

事件视界望远镜(EHT)(一个战略性地部署在全球的八个射电望远镜网络)于 2017 年在 M87 星系首次拍摄了 黑洞的第一张图像。在处理和压缩了超过五太字节的数据后,该团队于 2019 年发布了一张模糊的照片,引发了人们开玩笑说它实际上是一个火热的甜甜圈,或者是一张《指环王》的截图。当时,研究人员承认,通过更精细的观测或算法可以改进图像。

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在 4 月 13 日发表于《天体物理学报快报》的一项研究中,来自美国四所大学的物理学家利用人工智能来锐化这张标志性图像。该团队将望远镜的原始干涉测量数据输入一个算法,生成了更清晰、更准确的黑洞图像。他们使用的人工智能名为 PRIMO,它是一种自动分析工具,可以以更高的分辨率重建视觉数据,用于研究 引力人类基因组 等。在此案例中,作者使用 神经网络 训练了吸积黑洞(一种产生热能和辐射的吸积过程)的模拟。他们还依靠 一种名为傅里叶变换的数学技术 将能量频率、信号和其他伪影转化为人眼可见的信息。

他们编辑后的图像显示了一个更细的“事件视界”,这是当光和吸积的气体越过引力奇点时形成的辉光圆环。该论文指出,这可能“对基于 EHT 图像测量 M87 中心黑洞的质量具有重要意义”。

M87 black hole original image next to M87 black hole sharpened image to show AI difference
2019 年 M87 的原始图像(左)与 PRIMO 重建图像(中)以及“模糊”到 EHT 分辨率的 PRIMO 重建图像(右)的对比。模糊处理是为了使图像能够匹配 EHT 的分辨率,并且算法不会在填充 EHT 无法以其真实分辨率看到的空隙时增加分辨率。Medeirois 等人,2023 年

有一点是肯定的:照片中心的物体极其黑暗、强大而有力。在人工智能增强的版本中,它更加清晰,证实了 这个超大质量黑洞的质量高达太阳的 65 亿倍 的说法。相比之下,最近在银河系中心拍摄到的黑洞——人马座 A*——质量估计为太阳的 400 万倍。

人马座 A* 可能是 PRIMO 的另一个目标,研究的主要作者、高等研究院的天体物理学家 Lia Medeiros 告诉《美联社》。但该团队并不急于放弃距离我们 5500 万光年远的 M87 星系中的那个更遥远的黑洞。“感觉我们真的第一次看到了它,”她在《美联社》的采访中补充道。这张图像是天文学的一项壮举,现在,人们可以更加清晰地凝视它。

观看下面的研究人员更深入地讨论他们的人工智能方法的访谈。

 

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Purbita Saha

资深副主编

Purbita Saha(她)是《趣味科学》杂志的前资深副主编。她领导了该杂志的科学编辑部和实习生项目,还编辑了特稿,阅读了图书样书,客串了“我本周学到的最奇怪的事情”节目,并在@PopSci账号上发布了糟糕的笑话。


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