Das erste Porträt eines schwarzen Lochs wurde dank maschinellem Lernen schärfer.

Wenn das erste Bild eines schwarzen Lochs wie ein verschwommenes Donut aussah, sieht dieses wie ein dünner Zwiebelring aus.

Wissenschaftler haben mithilfe einer maschinellen Lerntechnik das Porträt des supermassiven schwarzen Lochs im Zentrum der Galaxie M87 geschärft und einen dünneren Halo leuchtenden Gases gezeigt als zuvor gesehen.

Im Jahr 2019 enthüllten Wissenschaftler des Event Horizon Telescope ein Bild des schwarzen Lochs von M87 (SN: 4/10/19). Das Bild war das erste, das jemals von einem schwarzen Loch aufgenommen wurde, und zeigte einen verschwommenen orangefarbenen Ring sich drehenden Gases, der von dem dunklen Koloss in Silhouette gesetzt wurde. Die Dicke des neuen Rings ist trotz derselben Daten nur halb so dick wie die des Originals - so berichten es Forscher am 13. April im Astrophysical Journal Letters.

Das Event Horizon Telescope verwendet ein Netzwerk von Teleskopen auf der ganzen Welt, um Daten zu sammeln. Aber diese Technik lässt 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, N.J. "Wir brauchen einen Algorithmus, der diese Lücken ausfüllen kann."

Frühere Analysen hatten bestimmte Annahmen verwendet, um diese Lücken auszufüllen, wie zum Beispiel die Vorliebe für ein Bild, das glatt ist. Aber die neue Technik verwendet maschinelles Lernen, um diese Lücken anhand von über 30.000 simulierten Bildern von sich um ein schwarzes Loch drehender Materie zu füllen und so ein schärferes Bild zu erzeugen.

In Zukunft könnte diese Technik Wissenschaftlern helfen, ein besseres Verständnis von der Masse des schwarzen Lochs zu bekommen und verbesserte Tests der Schwerkraft und andere Studien zur Physik von schwarzen Löchern durchzuführen.

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