Das erste Porträt eines Schwarzen Lochs wurde dank maschinellem Lernen schärfer

Wenn das erste Bild eines Schwarzen Lochs wie ein unscharfer Donut aussah, ist dieses ein dünner Zwiebelring.

Mithilfe einer Technik des maschinellen Lernens haben Wissenschaftler das Porträt des supermassereichen Schwarzen Lochs im Zentrum der Galaxie M87 geschärft und einen dünneren Halo aus leuchtendem Gas als zuvor sichtbar gemacht.

Im Jahr 2019 enthüllten Wissenschaftler des Event Horizon Telescope ein Bild des Schwarzen Lochs von M87 (SN: 10.04.19). Das Bild war das allererste, das jemals von einem Schwarzen Loch aufgenommen wurde, und zeigte einen verschwommenen orangefarbenen Ring aus wirbelndem Gas, der von dem dunklen Ungetüm umrissen wurde. Die Dicke des neuen Rings ist halb so groß wie die des Originals, obwohl er auf denselben Daten basiert, berichten Forscher vom 13. April in der Astrophysikalische Zeitschriftenbriefe.

Das Event Horizon Telescope nimmt Daten mit einem Netzwerk von Teleskopen auf der ganzen Welt auf. Aber diese Technik hinterlässt Löcher in den Daten. „Da wir nicht einfach die gesamte Erde mit Teleskopen abdecken können, bedeutet das, dass einige Informationen fehlen“, sagt die Astrophysikerin Lia Medeiros vom Institute for Advanced Study in Princeton, NJ. „Wir brauchen einen Algorithmus, der füllen kann in diesen Lücken.“

Frühere Analysen hatten bestimmte Annahmen verwendet, um diese Lücken zu füllen, wie z. B. die Bevorzugung eines glatten Bildes. Aber die neue Technik nutzt maschinelles Lernen, um diese Lücken zu schließen, basierend auf über 30.000 simulierten Bildern von Materie, die um ein Schwarzes Loch wirbelt, wodurch ein schärferes Bild entsteht.

In Zukunft könnte diese Technik Wissenschaftlern helfen, die Masse des Schwarzen Lochs besser in den Griff zu bekommen und verbesserte Gravitationstests und andere Studien zur Physik des Schwarzen Lochs durchzuführen.