بناء صورة جديدة عالية الدقة للثقب الأسود باستخدام تقنية التعليم الآلي

صورة جديدة عالية الدقة للثقب الأسود باستخدام تقنية التعلم الآلي

في عام 2019، كشف تعاون EHT النقاب عن أول صورة على الإطلاق لثقب أسود، والتي وصفها البعض بأنها "كعكة برتقالية ضبابية".

يتضمن EHT مجموعة عالمية من التلسكوبات الراديوية، والتي تعمل معاً على إنشاء مرصد فعال بدقة عالية، ومع ذلك، ونظراً لأن التلسكوبات لا يمكنها تغطية الكوكب بأكمله، يجب إنشاء الصورة من لقطات غير مكتملة من كل تلسكوب، ويظهر فريق من الباحثين الآن قوة التعلم الآلي في أداء هذه المهمة، حيث تكشف إعادة بناء M87 الجديدة عالية الدقة، عند مقارنتها بصورة 2019، عن منطقة مركزية محددة بشكل أفضل محاطة بحلقة لامعة رقيقة من الغاز المتراكم.

صورة الثقب الأسود الجديدة تمت باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

تم الحصول على الصورة الجديدة من خلال تقنية التعلم الآلي التي تسمى تعلم القاموس، والذي يستخدم مجموعة كبيرة من المواد التدريبية لاستخراج قواعد لتحليل البيانات، ويستخدم هذا الأسلوب في التعرف على الصور، على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية من هذا النوع، بعد تدريبها على مجموعة متنوعة من الصور لأنواع مختلفة من الكلاب، أن تتعلم التعرف على صورة الكلب وتحليلها، كما يقول "ديميتريوس بسالتيس" المؤلف المشارك في الورقة، وفي هذه الحالة أنتج الباحثون مجموعة من صور تحاكي الثقوب السوداء ثم حددوا كيف ستظهر تلك الثقوب السوداء في ملاحظات EHT، مما خلق مجموعة كبيرة من صور الثقب الأسود الاصطناعية لتدريب الخوارزمية.

صورة اصطناعية تحاكي الثقوب السوداء ذات الكتل المختلفة

ويقول بسالتيس: "أهم شيء في أي خوارزمية تدريب أو أي خوارزمية للتعلم الآلي هو التأكد من أن مجموعة التدريب الخاصة بك لا تحتوي على أفكار مسبقة لما ستكون عليه النتيجة"، ولمنع خوارزمية التعلم الآلي الخاصة بهم من إنشاء صورة لما كان من المتوقع أن يبدو عليه M87، بدلاً من شكل الثقب الأسود الحقيقي، قام الباحثون بتضمين مجموعة واسعة من الثقوب السوداء في إجراءات التدريب الخاصة بهم، وتم إنشاء مجموعة مكونة من 30000 صورة اصطناعية من محاكاة الثقوب السوداء ذات الكتل المختلفة، بالإضافة إلى بيئات مختلفة من المواد المتراكمة، ووجد الباحثون أن الصورة الناتجة تتلاءم جيداً مع التوقعات النظرية.