研究人员使用机器学习来收紧先前发布的黑洞图像。结果，在今天发表在《天体物理学杂志快报》上的一篇报告中，距离地球超过 5300 万光年的梅西耶 87 星系中心的黑洞图像显示，其中心周围有一个更薄的光环和物质环。
原始图像于 2017 年由事件视界望远镜 (EHT) 拍摄，这是一个围绕地球的射电望远镜网络，结合起来充当行星大小的超级成像工具。正如NPR所描述的那样，最初的图片看起来像一个“模糊的甜甜圈”，但研究人员使用了一种称为 PRIMO 的新方法来重建更准确的图像。 PRIMO 是“一种基于字典学习的新型算法”，它通过对 30,000 多个黑洞的生成模拟进行训练，学会“即使在存在稀疏覆盖的情况下也能恢复高保真图像”。换句话说，它使用基于我们对宇宙物理定律（尤其是黑洞）的了解的机器学习数据，从 2017 年捕获的原始数据中生成更漂亮、更准确的照片。
黑洞是神秘而奇异的空间区域，那里的引力非常强大，任何东西都无法逃脱。当垂死的恒星在它们的引力作用下坍缩到自身时，它们就形成了。结果，坍缩将恒星的质量挤压到一个很小的空间里。黑洞与其周围质量之间的边界称为事件视界，这是一个不归路点，任何穿过它的东西（无论是光、物质还是 Matthew McConaughey）都不会返回。
“我们真正做的是了解图像不同部分之间的相关性。因此，我们通过分析从模拟中创建的数万张高分辨率图像来做到这一点，”新泽西州普林斯顿高级研究所的天体物理学家和论文作者 Lia Medeiros 告诉NPR 。 “如果你有一幅图像，靠近任何给定像素的像素并不是完全不相关的。并不是每个像素都在做完全独立的事情。”
研究人员表示，新图像与爱因斯坦的预测一致。然而，他们希望对机器学习和望远镜硬件的进一步研究能够带来更多的修改。 “20 年后，这幅图像可能不是我今天向您展示的图像，”Medeiros 说。 “它可能会更好。”
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