黑洞的原始圖像（左），在黑暗的空間中顯示出一個模糊的橙色甜甜圈狀形狀。 在右側（在基於機器學習的更新圖像中），一個更細的橙色環圍繞著一個更大的黑色中心。

研究人員使用機器學習來收緊先前發布的黑洞圖像。結果，在今天發表在《天體物理學雜誌快報》上的一篇報告中，距離地球超過 5300 萬光年的梅西耶 87 星系中心的黑洞圖像顯示，其中心周圍有一個更薄的光環和物質環。

原始圖像於 2017 年由事件視界望遠鏡（EHT）拍攝，這是一個圍繞地球的射電望遠鏡網絡，結合起來充當行星大小的超級成像工具。正如NPR所描述的那樣，最初的圖片看起來像一個「模糊的甜甜圈」，但研究人員使用了一種稱為 PRIMO 的新方法來重建更準確的圖像。PRIMO 是「一種基於字典學習的新型算法」，它通過對 30,000 多個黑洞的生成模擬進行訓練，學會「即使在存在稀疏覆蓋的情況下也能恢復高保真圖像」。換句話說，它使用基於我們對宇宙物理定律（尤其是黑洞）的了解的機器學習數據，從2017年捕獲的原始數據中生成更漂亮、更準確的照片。

黑洞是神秘而奇異的空間區域，那裡的引力非常強大，任何東西都無法逃脫。當垂死的恆星在它們的引力作用下坍縮到自身時，它們就形成了。結果，坍縮將恆星的質量擠壓到一個很小的空間裡。黑洞與其周圍質量之間的邊界稱為事件視界，這是一個不歸路點，任何穿過它的東西（無論是光、物質還是 Matthew McConaughey）都不會返回。

新澤西州普林斯頓高級研究所的天體物理學家和論文作者 Lia Medeiros 告訴NPR，他們真正做的是了解圖像不同部分之間的相關性，因此通過分析從模擬中創建的數万張高分辨率圖像來做到這一點，如果你有一幅圖像，靠近任何給定像素的像素並不是完全不相關的。並不是每個像素都在做完全獨立的事情。

研究人員表示，新圖像與愛因斯坦的預測一致。然而，他們希望對機器學習和望遠鏡硬件的進一步研究能夠帶來更多的修改。而Medeiros 說20 年後的圖像可能不是今天展示的圖像，它可能會更好。

文字：編輯部

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