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Jun 24, 2024

머신러닝 덕분에 최초의 블랙홀 초상화가 더욱 선명해졌습니다.

과학자들은 기계 학습을 사용하여 원본 이미지(왼쪽)와 비교하여 은하 M87(오른쪽)에 있는 초대질량 블랙홀의 더 선명한 이미지를 만들었습니다. L. Medeiros 외 2023 작성자: Emily Conover

과학자들은 기계 학습을 사용하여 원본 이미지(왼쪽)와 비교하여 은하 M87(오른쪽)에 있는 초대질량 블랙홀의 더 선명한 이미지를 만들었습니다.

L. Medeiros 외 2023

에밀리 코노버

2023년 4월 13일 오전 7시

블랙홀의 첫 번째 이미지가 퍼지 도넛처럼 보였다면, 이것은 얇은 양파링입니다.

과학자들은 기계 학습 기술을 사용하여 은하 M87의 중심에 있는 초거대 블랙홀의 초상화를 선명하게 만들어 이전에 본 것보다 더 얇은 빛나는 가스 후광을 드러냈습니다.

2019년에 이벤트 호라이즌 망원경(Event Horizon Telescope)을 가진 과학자들은 M87의 블랙홀 이미지를 공개했습니다(SN: 4/10/19). 이 사진은 최초로 블랙홀을 촬영한 것으로, 어두운 거대괴수의 실루엣으로 소용돌이치는 가스의 흐릿한 주황색 고리를 보여줍니다. 새로운 고리의 두께는 동일한 데이터를 기반으로 함에도 불구하고 원래 두께의 절반입니다. 연구원들은 4월 13일 천체물리학 저널 레터스(Asphysical Journal Letters)에 보고했습니다.

Event Horizon Telescope는 전 세계의 망원경 네트워크를 사용하여 데이터를 수집합니다. 하지만 이 기술은 데이터에 구멍을 남깁니다. 뉴저지 주 프린스턴 고등연구소의 천체물리학자 Lia Medeiros는 "망원경으로 지구 전체를 볼 수는 없기 때문에 일부 누락된 정보가 있다는 것을 의미합니다."라고 말합니다. 그 틈에.”

이전 분석에서는 이러한 격차를 메우기 위해 부드러운 이미지를 선호하는 등 특정 가정을 사용했습니다. 그러나 새로운 기술은 머신러닝을 사용하여 블랙홀 주위에 소용돌이치는 물질에 대한 30,000개 이상의 시뮬레이션 이미지를 기반으로 이러한 공백을 메우고 더 선명한 이미지를 생성합니다.

미래에 이 기술은 과학자들이 블랙홀의 질량을 더 잘 이해하고 향상된 중력 테스트 및 블랙홀 물리학에 대한 기타 연구를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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이 기사의 버전은 Science News 2023년 5월 6일호에 게재됩니다.

L. Medeiroset al. PRIMO로 재구성한 M87 블랙홀의 이미지. 천체 물리학 저널 편지. 2023년 4월 13일 온라인 게시. doi: 10.3847/2041-8213/acc32d.

물리학 작가 Emily Conover는 박사 학위를 가지고 있습니다. 시카고 대학교에서 물리학을 전공했습니다. 그녀는 DC Science Writers' Association Newsbrief 상을 두 번이나 수상했습니다.

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