Starptautiska astrofiziķu komanda izmantoja mašīnmācīšanos, lai uzlabotu slaveno
Melnā cauruma attēls, kas uzņemts ar Event Horizon teleskopu un apstrādāts, izmantojot mašīnmācīšanos. Attēli: Lia Medeiros et al., The Astrophysical Journal Letters
Pētnieki izmantoja savusPRIMO mašīnmācīšanās tehnika — galvenās sastāvdaļas interferometriskā simulācija. Tas kompensē trūkstošo informāciju par novēroto objektu, lai izveidotu attēlu, ko varētu redzēt ar vienu milzu Zemes izmēra radioteleskopu.
PRIMO balstās uz vārdu krājuma apguvi, filiālimašīnmācība, kas ļauj datoriem ģenerēt noteikumus, pamatojoties uz lieliem mācību materiālu komplektiem. Piemēram, ja datoram tiek ievadīta virkne dažādu banānu attēlu – ar pietiekamu apmācību – tas var noteikt, vai nezināmais attēls ir banāns vai nav.
Supermasīva melnā cauruma datorsimulācija. Video: Padziļināto studiju institūts
Izmantojot PRIMO, datori ir analizējuši vairāk nekā30 000 augstas precizitātes simulētu attēlu, kuros redzama gāzes uzkrāšanās no melnajiem caurumiem. Simulācijas aptvēra plašu modeļu klāstu par to, kā melnais caurums uzkrāj matēriju, un meklēja kopīgus modeļus attēlu struktūrā. Dažādie struktūru paraugi tika sakārtoti pēc tā, cik bieži tie notika simulācijā, un pēc tam sajauca kopā, lai apmācītu algoritmu.
Zinātnieki saka, ka vizualizētsMašīnmācīšanās attēls atbilst Event Horizon Telescope (EHT) novērojumiem un teorētiskajām prognozēm, tostarp spilgtam starojuma gredzenam, ko, domājams, izraisīs karstā gāze, kas iekrīt melnajā caurumā.
Pirmais supermasīva melnā cauruma attēlstika publicēts 2019. Pētnieki no Event Horizon Telescope Collaboration izmantoja septiņu atsevišķu radioteleskopu tīklu visā pasaulē, lai savāktu datus par M87, izveidojot "Zemes izmēra teleskopu". Pagājušajā gadā tā pati zinātnieku komanda parādīja, kā izskatās melnais caurums Piena ceļa centrā.
Lasīt vairāk:
Zinātnieki ir izpētījuši īpaši spilgtu objektu, kas pārkāpj fizikas likumu
Kvarku "jūra" viena protona iekšpusē: no kā sastāv elementārdaļiņa
Apskatiet Marsa augstākās izšķirtspējas karti: 110 000 kadru un 5,7 triljonus pikseļu
</ p>