人工智能生成了 M87 大黑洞更清楚的图像

天文学家使用机器学习来改善首张事件视界望远镜拍摄的黑洞照片的解析，这项工作充分展示了人工智能对微调宇宙观测的价值。

黑洞陷入引力奇点时，PRIMO 缩小并锐化了EHT对围绕黑洞旋转的物质的观测。梅代罗斯说，这不仅仅是一张更漂亮的照片。

梅代罗斯进一步解释道：“由于我们无法近距离研究黑洞，图像的细节在我们理解其行为的能力中起着关键作用。图像中环的宽度现在缩小了大约1 / 2，这将对我们的理论模型和重力测试构成强大的约束。”

利亚·梅代罗斯和她的同事开发的技术被称为“主成分干涉建模”，或简称 PRIMO，分析训练图像的大型数据集，以找出填补缺失数据的最有可能的方法。这类似于人工智能研究人员对路德维希·冯·贝多芬音乐作品的分析，补充了这位杰出的作曲家未完成的第十交响曲作词的继续精心设计的谱曲。

数以万计的模拟EHT图像被输入到 PRIMO 模型中，覆盖了进入M87黑洞的气体的广泛结构模式。为可用数据提供最佳拟合的模拟被混合在一起，以产生缺失数据的高保真重建。然后，对得到的图像进行重新处理，以匹配EHT的实际最大分辨率。这种方法可以用于医学成像，例如x射线摄影、ct扫描、超声成像、核磁共振成像等。在这些领域，该技术已经被广泛应用。

（编辑：银川站长网）

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