AIが最初のブラックホール画像をドーナツからチェリオに変換

AIが最初のブラックホール画像をドーナツからチェリオに変換

天文学は、宇宙とその外側のすべてを形作る、はるか遠くの目に見えない現象を明らかにします。人工知能は、些細で日常的な詳細をふるいにかけ、重要なパターンを処理できるように支援します。この 2 つを組み合わせると、ブラックホールの相対的な形状を決定するなど、ほとんどすべての科学的難問に取り組むことができます。

イベント・ホライズン・テレスコープ(世界中に戦略的に配置された8つの電波観測所のネットワーク)は、2017年にメシエ87銀河で初めてブラックホールの画像を撮影した。5テラバイトを超えるデータを処理および圧縮した後、チームは2019年にぼんやりとした画像を公開し、人々はそれが実際には燃えるドーナツかロード・オブ・ザ・リングのスクリーンショットだと冗談を言った。当時、研究者たちは、より微調整された観測やアルゴリズムで画像を改善できると認めていた。

[関連: AI が銀河望遠鏡の画像を「より鮮明」にする方法]

4月13日に天体物理学ジャーナルレターズ誌に発表された研究で、米国の4つの研究機関の物理学者がAIを使用してこの象徴的な画像を鮮明化した。研究グループは、観測所の生の干渉計データをアルゴリズムに入力し、ブラックホールのより鮮明で正確な描写を作成した。彼らが使用したPRIMOと呼ばれるAIは、重力やヒトゲノムなどを研究するために、高解像度で視覚データを再構築する自動分析ツールである。この場合、著者らは、熱エネルギーと放射線を生成する質量吸収プロセスであるブラックホールの集積のシミュレーションを使用してニューラルネットワークをトレーニングした。彼らはまた、フーリエ変換と呼ばれる数学的手法を利用して、エネルギー周波数、信号、その他のアーティファクトを目で確認できる情報に変換した。

編集された画像には、光と集積ガスが重力シンクに交差するときに形成される輝く円である「事象の地平線」が薄くなっていることが示されています。これは、「EHT画像に基づいてM87の中心ブラックホールの質量を測定する上で重要な意味を持つ可能性がある」と論文は述べています。

2019 年の M87 のオリジナル画像 (左)、PRIMO 再構成画像 (中央)、および EHT の解像度に合わせて「ぼかした」PRIMO 再構成画像 (右) を比較。ぼかしは、画像が EHT の解像度に一致するように行われ、EHT の実際の解像度では見えないギャップを埋めるときにアルゴリズムが解像度を追加しないようにします。Medeirois 他、2023

確かなことが 1 つあります。写真の中央にある被写体は、非常に暗く、迫力があり、パワフルです。AI 強化版ではさらに鮮明に描かれており、超大質量ブラックホールの質量が太陽の 65 億倍にもなるという主張を裏付けています。最近天の川銀河で撮影されたいて座 A* ブラックホールの質量は太陽の 400 万倍と推定されています。

いて座A*はPRIMOのもう一つのターゲットになる可能性があると、研究主任著者でインド高等研究所の天体物理学者リア・メデイロス氏はAP通信に語った。しかし研究チームは、5500万光年離れたメシエ87にあるさらに遠いブラックホールから急いで移動するつもりはない。「本当に初めて見ているような気がします」と彼女はAP通信のインタビューで付け加えた。この画像は天文学の偉業であり、今や人々はより鮮明にそれを見つめることができるのだ。

研究者が AI 手法についてさらに詳しく議論するインタビューを以下でご覧ください。

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