Благодаря новому алгоритму машинного обучения ученым удалось улучшить известное изображение черной дыры, расположенной в центре галактики M87. Более детализированное изображение показало ранее неизвестные подробности окружающего аккреционного диска.
На изображение черной дыры, сделанном в 2019 году участниками проекта «Телескоп Горизонта События» (Event Horizon Telescope, EHT), были пробелы. 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, исследователи из Института перспективных исследований Принстона (Нью-Джерси, США) воспользовались искусственным интеллектом. Они разработали алгоритм машинного обучения под названием PRIMO (principal-component interferometric modeling) и «натренировали» его на 30 тысячах смоделированных изображений аккреционных дисков черных дыр.
Затем они предоставили алгоритму возможность проанализировать данные проекта Event Horizon Telescope. В результате PRIMO создал более четкое изображение силуэта черной дыры, на котором видно гораздо больше деталей окружающего аккреционного диска.
Новое изображение черной дыры в центре M87, созданное PRIMO, позволит астрономам точнее определить массу черной дыры. В будущем алгоритм PRIMO планируется применить к обработке изображения черной дыры, расположенной в центре Млечного Пути.
