|
Самообучающаяся нейронная сеть изучает черные дыры
|
|
|
|
Команда астрономов под руководством Майкла Янссена (Janssen Michael) из Университета Радбуда (Radboud University, Нидерланды) обучила нейронную сеть работе с миллионами синтетических наборов данных о черных дырах. Основываясь на сети и данных телескопа Event Horizon, они, среди прочего, предсказывают, что черная дыра в центре нашего Млечного Пути вращается с почти максимальной скоростью. Астрономы опубликовали свои результаты и методологию в трех статьях в журнале Astronomy & Astrophysics.
|
|
|
|
В 2019 году коллаборация Event Horizon Telescope опубликовала первое изображение сверхмассивной черной дыры в центре галактики M87. В 2022 году они представили изображение черной дыры в нашем Млечном Пути, Стрельца А*. Однако данные, стоящие за изображениями, по-прежнему содержат огромное количество труднодоступной информации. Международная команда исследователей обучила нейронную сеть извлекать из данных как можно больше информации.
|
|
От нескольких единиц до миллионов
|
|
|
|
В предыдущих исследованиях, проведенных коллаборацией Event Horizon Telescope Collaboration, использовалось лишь несколько реалистичных синтетических файлов данных. На этот раз астрономы загрузили миллионы таких файлов данных в так называемую байесовскую нейронную сеть, которая может количественно оценивать неопределенности. Это позволило исследователям провести гораздо лучшее сравнение между данными EHT и моделями.
|
|
|
|
|
|
|
Благодаря нейронной сети исследователи теперь подозревают, например, что черная дыра в центре Млечного Пути вращается почти с максимальной скоростью. Ось ее вращения направлена на Землю. Кроме того, излучение вблизи черной дыры в основном вызвано чрезвычайно горячими электронами в окружающем аккреционном диске, а не так называемой струей. Кроме того, магнитные поля в аккреционном диске, по-видимому, ведут себя иначе, чем в обычных теориях о таких дисках.
|
|
|
|
"То, что мы бросаем вызов господствующей теории, конечно, впечатляет", - говорит ведущий исследователь Майкл Janssen (Университет Радбуда в Неймегене, Нидерланды). "Однако я рассматриваю наш подход к ИИ и машинному обучению в первую очередь как первый шаг. Далее мы улучшим и расширим соответствующие модели и симуляции. А когда к сбору данных подключится строящийся Африканский миллиметровый телескоп, мы получим еще более качественную информацию, которая позволит с высокой точностью подтвердить общую теорию относительности для сверхмассивных компактных объектов".
|
|
Впечатляющий масштаб
|
|
|
|
"Возможность масштабирования до миллионов файлов синтетических данных является впечатляющим достижением, - говорит один из исследователей Джорди Давелаар (Принстонский университет, США). - Вам нужен объем хранилища, суперкомпьютер, конвейер программного обеспечения и программа, которая распределяет работу".
|
|
|
|
Исследователи подчеркивают, что такой масштаб работы стал возможен благодаря скоординированной экосистеме вычислительных сервисов: CyVerse для хранения данных, OSG OS Pool для высокопроизводительных вычислений, Pegasus для управления рабочими процессами, немецкому центру вычислений и обработки данных Max Planck для обучения нейронных сетей, а также программным средствам, включая TensorFlow, Horovod, и КАСА.
|
|
|
|
Исследователи не просто делали прогнозы относительно Стрельца А*. Они также изучили M87*, черную дыру в центре M87. Среди прочего, они обнаружили, что эта черная дыра также вращается быстро, но не так быстро, как Стрелец А*. Кроме того, она вращается в направлении, противоположном направлению падения газа. Астрономы предполагают, что это вращение в противоположную сторону может быть результатом слияния с другой галактикой.
|
|
|
|
Источник
|
