研究チームは機械学習を用いて、初めて撮影された遠方のブラックホールの画像に鮮明な画像を作成しました。重要なのは、この新しく更新された画像が、初めて望遠鏡アレイのフル解像度を示していることです。
ブラックホールは宇宙で最も質量の大きい天体の一つです。その重力は非常に強く、光でさえ事象の地平線から逃れることができません。そのため、上の画像では中央が黒くなっています。ここで見えているのはブラックホールそのものではなく、ブラックホールを取り囲む超高温の物質で、それがブラックホールの存在を示すシルエットを作り出しています。
機械学習モデルは、ぼやけていたブラックホールM87の画像を鮮明化し、電波望遠鏡画像の改善における機械学習モデルの有用性を示しました。研究チームの研究は本日、Astrophysical Journal Letters誌に掲載されました。
「2019年にEHTが初めて地平線規模のブラックホール画像を公開してから約4年、私たちは新たなマイルストーンを達成しました。初めてアレイのフル解像度を活用した画像を作成することに成功したのです」と、ジョージア工科大学の研究者であり、EHT共同研究メンバーでもあるディミトリオス・プサルティス氏は、高等研究所のリリースで述べています。「私たちが開発した新しい機械学習技術は、ブラックホールの物理を解明するための共同研究にとって絶好の機会となります。」
2019年、イベント・ホライズン・テレスコープの科学者たちは、5500万光年離れた超大質量ブラックホールM87の史上初の画像を公開しました。太陽の65億倍の質量を持つこの天体は、4大陸に7基の望遠鏡を設置し、大規模な電波望遠鏡アレイを構築することで撮影されました。
しかし、世界中の電波望遠鏡を使っても、天文学者たちはブラックホールの全体像を把握することはできません。PRIMOと呼ばれる機械学習技術を組み込むことで、共同研究チームは望遠鏡アレイの解像度を向上させることができました。2019年の画像では球根状のオレンジ色のドーナツに見えたものが、今では一つの指輪の繊細で薄い円を帯びています。
PRIMO（主成分干渉モデリング）を用いて、ガスを降着する過程にあるブラックホールの3万枚以上のシミュレーション画像を研究しました。このように高温の物質が降着することで、画像化されたブラックホールは不気味なシルエットを呈します。シミュレーションで得られたパターンは、2019年に公開されたぼやけた画像の解像度を向上させるために利用されました。
「私たちは、機械学習を用いて、物理学を駆使し、これまでにない方法で欠損データ領域を補完しています」と、高等研究所の研究者で論文の筆頭著者であるリア・メデイロス氏は、研究所の発表で述べた。「これは、太陽系外惑星から医療に至るまでの分野で重要な役割を果たしている干渉計測法にとって重要な意味を持つ可能性があります。」
ブラックホールのより鮮明な画像は、物理学者がブラックホールの事象の地平線の真の面積や、ブラックホールが及ぼす重力など、天体の詳細を解明するのに役立ちます。例えば、M87の新しい画像では、ブラックホールの周りの明るいリングが2分の1に縮小されました。
昨年、EHTは別のブラックホール、いて座A*、つまり私たちの銀河系の中心にあるブラックホールの画像を公開しました。この画像はM87の最初の画像と同様にぼやけていました。ブラックホール画像への機械学習の適用が日常化すれば、近い将来、私たちの銀河系中心部のより鮮明な画像が見られるようになるかもしれません。
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