ทีมนักดาราศาสตร์ฟิสิกส์นานาชาติใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อฝึกฝนผู้มีชื่อเสียง
ภาพหลุมดำที่ถ่ายโดยกล้องโทรทรรศน์ขอบฟ้าเหตุการณ์และประมวลผลโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง รูปภาพ: Lia Medeiros และคณะ, The Astrophysical Journal Letters
ที่นักวิจัยใช้เองเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง PRIMO - การจำลององค์ประกอบหลักแบบอินเตอร์เฟอโรเมตริก โดยจะชดเชยข้อมูลที่ขาดหายไปเกี่ยวกับวัตถุที่สังเกตเพื่อสร้างภาพที่มองเห็นได้ด้วยกล้องโทรทรรศน์วิทยุขนาดยักษ์หนึ่งเท่าโลก
PRIMO อาศัยการเรียนรู้คำศัพท์สาขาการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างกฎโดยอิงจากสื่อการฝึกอบรมชุดใหญ่ ตัวอย่างเช่น หากคอมพิวเตอร์ป้อนภาพกล้วยหลายภาพโดยได้รับการฝึกฝนเพียงพอ คอมพิวเตอร์จะสามารถระบุได้ว่าภาพที่ไม่รู้จักนั้นเป็นกล้วยหรือไม่
การจำลองหลุมดำมวลมหาศาลด้วยคอมพิวเตอร์ วิดีโอ: สถาบันการศึกษาขั้นสูง
ด้วย PRIMO คอมพิวเตอร์ได้วิเคราะห์มากกว่าภาพจำลองที่มีความแม่นยำสูงถึง 30,000 ภาพ ของก๊าซที่เพิ่มขึ้นจากหลุมดำ การจำลองครอบคลุมแบบจำลองที่หลากหลายว่าหลุมดำสะสมสสารอย่างไร และมองหารูปแบบทั่วไปในโครงสร้างของภาพ ตัวอย่างโครงสร้างต่างๆ ถูกจัดเรียงตามความถี่ที่เกิดขึ้นในการจำลอง จากนั้นนำมาผสมกันเพื่อฝึกอัลกอริทึม
นักวิทยาศาสตร์กล่าวว่าการมองเห็นภาพแมชชีนเลิร์นนิงสอดคล้องกับการสังเกตการณ์ของกล้องโทรทรรศน์ขอบฟ้าเหตุการณ์ (EHT) และความคาดหวังทางทฤษฎี รวมถึงวงแหวนสว่างของรังสีที่คาดว่าจะเกิดจากก๊าซร้อนที่ตกลงไปในหลุมดำ
ภาพแรกของหลุมดำมวลมหาศาลเผยแพร่ในปี 2019 นักวิจัยจาก Event Horizon Telescope Collaboration ใช้เครือข่ายกล้องโทรทรรศน์วิทยุเจ็ดแห่งทั่วโลกเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ M87 และสร้าง "กล้องโทรทรรศน์ขนาดเท่าโลก" ปีที่แล้ว นักวิทยาศาสตร์ทีมเดียวกันได้แสดงให้เห็นว่าหลุมดำที่ใจกลางทางช้างเผือกมีหน้าตาเป็นอย่างไร
อ่านเพิ่มเติม:
นักวิทยาศาสตร์ได้ศึกษาวัตถุที่มีความสว่างมากซึ่งละเมิดกฎของฟิสิกส์
"ทะเล" ของควาร์กในหนึ่งโปรตอน: อนุภาคมูลฐานประกอบด้วยอะไร
ดูแผนที่ความละเอียดสูงสุดของดาวอังคาร: 110,000 เฟรมและ 5.7 ล้านล้านพิกเซล
</ p>