“甜甜圈”图像更新！全分辨率 M87 黑洞图像生成|世界微动态

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本文转自【科技日报】；

科技日报讯 （记者张佳欣）人类首张黑洞照片就仿佛一个 " 模糊的橙色甜甜圈 "，但在机器学习的帮助下，这一来自 M87 星系中心的黑洞正式 " 改头换面 "。新图像进一步展示了一个更大、更暗的中心区域，周围环绕着明亮的吸积气体。美国研究团队使用了在 2017 年联网观测的 " 事件视界望远镜 "（EHT）合作组织获得的数据，首次实现了阵列的全分辨率。相关论文已发表在《天体物理学杂志快报》上。

最初由 EHT 合作组织于 2019 年拍摄的 M87 超大质量黑洞（左）；和 PRIMO 算法生成的新图像（右）。图片来源：EHT 小组 / 普林斯顿高级研究所

2017 年，集结了地球上 8 台无线电波望远镜的 EHT 成功拍摄到了 M87 超大质量黑洞的影子。然而，数据中出现了缺口，就像拼图游戏中缺失的碎片。普林斯顿大学 EHT 小组成员表示，利用新机器学习技术 PRIMO，他们能够实现当前阵列的最大分辨率。PRIMO 能够根据大量训练材料生成规则。例如，如果向计算机提供一系列不同的香蕉图像，经过充分的训练，它能确定一张未知的图像是不是香蕉。

研究小组表示，利用 PRIMO，计算机分析了 3 万多张黑洞吸积气体的高保真模拟图像。这些图集涵盖了黑洞如何吸积物质的广泛模型，以便寻找图像结构中的共同模式。各种结构模式根据它们在模拟中出现的频率进行分类，进而混合，以高度准确地显示黑洞图像，同时，还提供对图像缺失结构的高保真估计。

该团队表示，新绘制的图像与 EHT 数据和理论预期是一致的。生成图像需要假设缺失信息的适当形式，而 PRIMO 也做到了这一点。