Ученые представили новое улучшенное изображение черной дыры "тощий пончик"

Изображение сверхмассивной черной дыры в галактике M87, первоначально полученное коллаборацией Event Horizon Telescope (EHT) в 2019 году, показано слева; новое изображение, полученное алгоритмом PRIMO с использованием того же набора данных, показано справа на этом комбинированном раздаточном снимке. Medeiros et al.

Выход в 2019 году первого изображения черной дыры был назван значительным научным достижением. Но, по правде говоря, оно было немного размытым - или, как назвал его один астрофизик, участвовавший в работе, "размытым оранжевым пончиком".

В четверг ученые представили новое и улучшенное изображение этой черной дыры - огромного тела в центре близлежащей галактики - используя те же данные, что и для предыдущего снимка, но улучшив его разрешение с помощью алгоритмов реконструкции изображения, чтобы заполнить пробелы в первоначальных наблюдениях телескопа.

Труднодоступные для наблюдения по своей природе, черные дыры представляют собой небесные образования, оказывающие гравитационное притяжение настолько сильное, что ни материя, ни свет не могут от него избавиться.

Кольцо света - то есть материал, всасываемый в прожорливый объект - на новом снимке примерно вдвое меньше, чем на предыдущем. В центре также имеется большая "депрессия яркости" - по сути, дыра в виде пончика - вызванная тем, что свет и другая материя исчезают в черной дыре.

Изображение остается несколько размытым из-за ограниченности данных, лежащих в его основе - оно не совсем готово для голливудского фантастического блокбастера, но это уже прогресс по сравнению с версией 2019 года.

Эта сверхмассивная черная дыра находится в галактике Мессье 87, или М 87, на расстоянии около 54 миллионов световых лет от Земли. Световой год - это расстояние, которое свет проходит за год, 5,9 триллиона миль (9,5 триллиона км). Эта галактика, масса которой в 6,5 миллиардов раз больше массы нашего Солнца, больше и светлее нашего Млечного Пути.

"Я ласково называю предыдущее изображение "пушистым оранжевым пончиком", а это изображение я называю "тощим пончиком", что звучит невероятно неаппетитно. Мы также обсуждали "диетический пончик", который не менее неаппетитен", - сказала астрофизик Лиа Медейрос из Института перспективных исследований в Принстоне, штат Нью-Джерси, ведущий автор исследования, опубликованного в Astrophysical Journal Letters.

Четыре автора исследования являются членами проекта Event Horizon Telescope (EHT) - международного сотрудничества, начатого в 2012 году с целью прямого наблюдения за ближайшим окружением черной дыры. Горизонт событий черной дыры - это точка, за которой все - звезды, планеты, газ, пыль и все формы электромагнитного излучения - поглощается в небытие.

Медейрос сказала, что она и ее коллеги планируют использовать ту же технику для улучшения изображения единственной другой черной дыры, когда-либо запечатленной на снимке, который был опубликован в прошлом году и показывал обитающую в центре Млечного Пути черную дыру под названием Стрелец А*, или Sgr A*.

Изображение черной дыры M87 получено на основе данных, собранных семью радиотелескопами в пяти точках на Земле, которые, по сути, создают наблюдательную тарелку размером с планету.

"EHT - это очень редкий массив телескопов. С этим мы ничего не можем поделать, потому что нам нужно установить телескопы на вершинах гор, а эти горы немногочисленны и находятся далеко друг от друга. Большая часть Земли покрыта океанами", - сказал астрофизик из Georgia Tech и соавтор исследования Димитриос Псалтис.

В результате в массиве нашего телескопа много "дыр", и нам приходится полагаться на алгоритмы, которые позволяют заполнить недостающие данные", - добавил Псалтис. "Изображение, о котором мы сообщаем в новой работе, является наиболее точным представлением изображения черной дыры, которое мы можем получить с помощью нашего глобального телескопа".

Использованная ими методика машинного обучения называется PRIMO, что означает "интерферометрическое моделирование главных компонент".

"Это первый раз, когда мы использовали машинное обучение для заполнения пробелов, когда у нас нет данных", - сказал Медейрос. "Мы используем большой набор данных высокоточного моделирования в качестве обучающего набора и находим изображение, которое согласуется с данными, а также в целом соответствует нашим теоретическим ожиданиям". Тот факт, что предыдущие результаты EHT убедительно продемонстрировали, что изображение является кольцом, позволяет нам предположить это в нашем анализе".