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Jun 24, 2024

Das erste Porträt eines Schwarzen Lochs wurde dank maschinellem Lernen schärfer

Wissenschaftler nutzten maschinelles Lernen, um im Vergleich zum Originalbild (links) ein schärferes Bild des supermassereichen Schwarzen Lochs in der Galaxie M87 (rechts) zu erstellen. L. Medeiros et al. 2023 Von Emily Conover

Wissenschaftler nutzten maschinelles Lernen, um im Vergleich zum Originalbild (links) ein schärferes Bild des supermassereichen Schwarzen Lochs in der Galaxie M87 (rechts) zu erstellen.

L. Medeiros et al. 2023

Von Emily Conover

13. April 2023 um 7:00 Uhr

Wenn das erste Bild eines Schwarzen Lochs wie ein flauschiger Donut aussah, ist dieses hier ein dünner Zwiebelring.

Mithilfe einer Technik des maschinellen Lernens haben Wissenschaftler das Porträt des supermassiven Schwarzen Lochs im Zentrum der Galaxie M87 geschärft und dabei einen dünneren Halo aus leuchtendem Gas als bisher sichtbar gemacht.

Im Jahr 2019 enthüllten Wissenschaftler des Event Horizon Telescope ein Bild des Schwarzen Lochs von M87 (SN: 10.04.19). Das Bild war das erste, das jemals von einem Schwarzen Loch aufgenommen wurde, und zeigte einen verschwommenen orangefarbenen Ring aus wirbelndem Gas, der von der Silhouette des dunklen Giganten umrahmt wurde. Die Dicke des neuen Rings ist halb so groß wie die des Originals, obwohl er auf denselben Daten basiert, berichten Forscher am 13. April in den Astrophysical Journal Letters.

Das Event Horizon Telescope erfasst Daten mithilfe eines Netzwerks von Teleskopen auf der ganzen Welt. Aber diese Technik hinterlässt Lücken in den Daten. „Da wir mit Teleskopen nicht einfach die gesamte Erde abdecken können, bedeutet das, dass einige Informationen fehlen“, sagt die Astrophysikerin Lia Medeiros vom Institute for Advanced Study in Princeton, New Jersey. „Wir brauchen einen Algorithmus, der die Aufgabe erfüllen kann.“ in diesen Lücken.“

Frühere Analysen basierten auf bestimmten Annahmen, um diese Lücken zu schließen, beispielsweise der Bevorzugung eines glatten Bildes. Aber die neue Technik nutzt maschinelles Lernen, um diese Lücken zu schließen, basierend auf über 30.000 simulierten Bildern von Materie, die um ein Schwarzes Loch wirbelt, und erzeugt so ein schärferes Bild.

In Zukunft könnte diese Technik Wissenschaftlern helfen, die Masse des Schwarzen Lochs besser in den Griff zu bekommen und verbesserte Schwerkrafttests und andere Studien zur Physik von Schwarzen Löchern durchzuführen.

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Eine Version dieses Artikels erscheint in der Science News-Ausgabe vom 6. Mai 2023.

L. Medeiros et al. Das mit PRIMO rekonstruierte Bild des Schwarzen Lochs M87. Die astrophysikalischen Tagebuchbriefe. Online veröffentlicht am 13. April 2023. doi: 10.3847/2041-8213/acc32d.

Die Physikautorin Emily Conover hat einen Ph.D. in Physik von der University of Chicago. Sie ist zweifache Gewinnerin des Newsbrief-Preises der DC Science Writers' Association.

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