Завдяки новому алгоритму машинного навчання вченим вдалося покращити відоме зображення чорної діри, розташованої у центрі галактики M87. Більш детальне зображення показало раніше невідомі подробиці навколишнього акреційного диска.
На зображення чорної діри, зробленому у 2019 році учасниками проекту «Телескоп Горизонту Події» (Event Horizon Telescope, EHT), були прогалини. Вони пов’язані з тим, що, хоча астрономам і вдалося створити віртуальний аналог радіотелескопа розміром з Землю, антени, що використовувалися в спостереженнях, в реальності не покривали всю нашу планету — звідси і неминуча втрата даних.
Щоб вирішити цю проблему, дослідники з Інституту перспективних досліджень Прінстона (Нью-Джерсі, США) скористалися штучним інтелектом. Вони розробили алгоритм машинного навчання під назвою PRIMO (principal-component interferometric modeling) та «натренували» його на 30 тисячах змодельованих зображень акреційних дисків чорних дірок.
Потім вони дали алгоритму можливість проаналізувати дані проекту Event Horizon Telescope. В результаті PRIMO створив чіткіше зображення силуету чорної діри, на якому видно набагато більше деталей навколишнього акреційного диска.
Нове зображення чорної діри у центрі M87, створене PRIMO, дозволить астрономам точніше визначити масу чорної діри. У майбутньому алгоритм PRIMO планується застосувати до обробки зображення чорної діри, розташованої у центрі Чумацького Шляху.
