Культове зображення "пухнастого пончика" стало чіткішим. Штучний інтелект покращив перше у світі фото чорної діри photo icon

Це вже покращений знімок, учені назвали його "тонким пончиком"
Фото: noirlab.edu
Група американських дослідників за допомогою нової методики машинного навчання (це клас методів штучного інтелекту) PRIMO оновила фото чорної діри в галактиці Messier 87, зробивши його чіткішим.

Про це 13 квітня повідомила пресслужба американського науково-дослідного центру NOIRLab, співробітник якого входить у групу дослідників.

Ідеться про перший у світі знімок чорної діри, уточнили автори релізу. Його зробили 2017 року за допомогою телескопа із проєкту Event Horizon (EHT).

"Культове зображення надмасивної чорної діри в центрі M87, яку іноді називають "пухнастим помаранчевим пончиком", має своє перше офіційне оновлення за допомогою машинного навчання. Нове зображення ще більше розкриває центральну ділянку, яка більше й темніше, оточену яскравим акреційним газом у формі "худого" пончика", – додав пресцентр Інституту перспективних досліджень у Принстоні, співробітниця якого також брала участь у дослідженні.

Фото: noirlab.edu

PRIMO розробили учасники проєкту EHT Лія Медейрос (Інститут перспективних досліджень), Дімітріос Псалтіс (Технологічний інститут Джорджії), Тод Лауер (NOIRLab) і Феріал Озель (Технологічний інститут Джорджії).

Як сказав Лауер, їхня програма – це новий підхід до складного завдання побудови зображень за даними спостережень EHT.

"Це може мати важливі наслідки для інтерферометрії, яка відіграє важливу роль у різних сферах – від екзопланет до медицини", – додав він.

Як ідеться в релізі NOIRLab, 2017 року колаборація EHT використовувала мережу із семи радіотелескопів у різних точках світу для створення віртуального телескопа розміром із Землю та з потужністю й роздільною здатністю, які дають змогу спостерігати "тінь" горизонту подій чорної діри.

Цей метод дав змогу астрономам побачити напрочуд тонкі деталі, але йому забракло можливостей реального телескопа розміром із Землю, що залишало прогалини в даних. За допомогою PRIMO ці прогалини даних заповнили.

Відео: Institute for Advanced Study / YouTube