Le premier portrait de trou noir est devenu plus net grâce à l'apprentissage automatique.
Si la première image d'un trou noir ressemblait à un beignet flou, celle-ci ressemble à un anneau d'oignon fin.
En utilisant une technique d'apprentissage automatique, des scientifiques ont affiné le portrait du trou noir supermassif au centre de la galaxie M87, révélant un halo plus mince de gaz lumineux qu'auparavant.
En 2019, des scientifiques de l'Event Horizon Telescope ont dévoilé une image du trou noir de M87 (SN: 4/10/19). La photo était la première jamais prise d'un trou noir et montrait un anneau orange flou de gaz tourbillonnant silhouetté par le monstre noir. L'épaisseur du nouvel anneau est la moitié de l'original, malgré le fait qu'il soit basé sur les mêmes données, rapportent les chercheurs le 13 avril dans la revue Astrophysical Journal Letters.
L'Event Horizon Telescope prend des données en utilisant un réseau de télescopes à travers le monde. Mais cette technique laisse des trous dans les données. "Comme nous ne pouvons pas simplement couvrir l'ensemble de la Terre avec des télescopes, cela signifie qu'il y a des informations manquantes", explique l'astrophysicienne Lia Medeiros de l'Institute for Advanced Study de Princeton, dans le New Jersey. "Nous avons besoin d'un algorithme qui peut remplir ces lacunes."
Les analyses précédentes avaient utilisé certaines hypothèses pour remplir ces lacunes, telles que préférer une image qui est lisse. Mais la nouvelle technique utilise l'apprentissage automatique pour combler ces lacunes en se basant sur plus de 30 000 images simulées de matière tourbillonnant autour d'un trou noir, créant une image plus nette.
Dans l'avenir, cette technique pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre la masse du trou noir et à effectuer des tests améliorés de la gravité et d'autres études de la physique des trous noirs.
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