人工智能构建出有史以来第一张超大质量黑洞的全分辨率照片

2019年4月10日，科学家发布了有史以来第一张黑洞的图像，揭示了一个明亮的环状结构，中心区域是黑洞的阴影。现在，在人工智能（AI）的帮助下，该图像得到了正式改造，形成一张全分辨率照片。

据报道，这个被称为“橙色甜甜圈”的黑洞位于距离地球5500万光年的梅西耶87星系的中心，2019年成为第一个被天文学家直接成像的黑洞。

现在，在人工智能（AI）的帮助下，M87黑洞的图像得到了正式改造，形成一张全分辨率照片。

M87黑洞在处女座（Virgo）中的位置。

科学家们表示，由于我们无法近距离研究黑洞，这个关于超大质量黑洞的新照片将“对我们理解其行为的能力起到关键作用”，并可能有助于解释这一恒星现象如何“吃掉”物质。

他们称这是一个了解黑洞物理学的“黄金机会”。

研究人员说， M87黑洞的全分辨率图像揭示了一个中心区域，该区域比最初想象的更大、更暗，被一个明亮的增殖气体包围，形状像一个“瘦小的甜甜圈”。图像中的环状物的宽度也被发现比以前认为的小得多。

用AI渲染过的图像（上）跟最初图像的对比。

据悉，研究人员在“视界望远镜”（EHT）的数据帮助下制作了这张照片。

2017年，EHT使用由世界各地7个望远镜组成的网络来收集M87的数据，有效地创造了一个“地球大小的望远镜”。然而，由于根本不可能用望远镜覆盖地球的整个表面，数据中出现了缺口，就像拼图中缺少的碎片。

论文主要作者、美国新泽西州普林斯顿高级研究所的Lia Medeiros表示，使用新的机器学习技术PRIMO，研究人员实现了目前图像的最大分辨率。

EHT使用由世界各地7个望远镜组成的网络来收集M87黑洞的数据。

PRIMO是“主成分干涉测量模型”（principal-component interferometric modelling）的缩写，它依赖于“字典学习”，这是一种使计算机能够根据大量训练材料生成规则的技术。

Lia Medeiros表示，PRIMO提供了一种补偿被观测物体的缺失信息的方法，而这些信息是生成使用与地球一样大的单一巨型射电望远镜所能看到的图像所必需的。

通过PRIMO，计算机分析了3万多张黑洞吸积气体的图像。

这些模拟为黑洞M87如何可能吸积物质提供了广泛的例子，让PRIMO寻找共同的模式，以便与来自EHT观测的数据相互参照。

这导致了新渲染的全分辨率图像，它建立在2019年图片中所揭示的细节之上。

科学家们希望这将反过来导致更准确地确定M87黑洞的质量，同时也使他们能够对黑洞视界有更好的了解。

M87黑洞的质量约为我们太阳的65亿倍，并喷出强烈的能量射流。

据估计，M87黑洞的质量约为我们太阳的65亿倍，并喷出强烈的能量射流。

这些明亮的喷流从M87的核心出现，并从其中心延伸出至少5000光年，是该星系最神秘和最有能量的特征之一。

科学家们仍然不知道比星系更大的喷流是如何从黑洞中心区域发射的，也不知道物质是如何被“吃掉”或落入黑洞的。

文/南都记者 陈林