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Les chercheurs de NOIRLab ont utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour affiner la toute première image capturée d’un trou noir. L’image a été capturée par un réseau de radiotélescopes en 2017 et a montré un anneau lumineux créé par la gravité intense autour d’un trou noir 6,5 milliards de fois plus massif que le soleil. L’équipe a exécuté plus de 30 000 images via un système d’apprentissage automatique appelé PRIMO, qui a amélioré la netteté et la fidélité de l’image originale. L’image plus claire aidera à comprendre le fonctionnement des trous noirs et permettra des calculs plus précis de leur masse.
Des chercheurs du NOIRLab de la National Science Foundation ont appliqué la technologie de l’IA à la première image jamais capturée d’un trou noir pour présenter une image plus claire de la façon dont le gaz se transforme en trous noirs supermassifs.
L’image du trou noir supermassif au centre de la galaxie Messier 87, située à environ 54 millions d’années-lumière de la Terre, a été capturée en 2017 par la collaboration Event Horizon Telescope. L’image montre un anneau lumineux formé lorsque la lumière se courbe dans l’intense gravité autour d’un trou noir qui est 6,5 milliards de fois plus massif que le soleil.
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Cependant, l’image a maintenant été affinée en utilisant l’intelligence artificielle. L’équipe de chercheurs a publié un article dans The Astrophysical Journal Letters détaillant le processus utilisé pour améliorer la netteté et la fidélité de l’image de Messier 87.
Le processus impliquait l’exécution de plus de 30 000 images sur des ordinateurs à l’aide du système d’apprentissage automatique à modélisation interférométrique à composantes principales (PRIMO). Chaque image individuelle montrait le processus d’accumulation de gaz dans un trou noir.
“Grâce à notre nouvelle technique d’apprentissage automatique, PRIMO, nous avons pu atteindre la résolution maximale du réseau actuel”, a déclaré l’auteur principal de l’étude, Lia Medeiros.
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Lorsque le gaz s’approche d’un trou noir, il tourbillonne rapidement et surchauffe à cause du frottement, ce qui libère à son tour un rayonnement qui peut être détecté par les radiotélescopes. Les chercheurs espèrent que l’image plus claire aidera à créer une image plus précise du fonctionnement des trous noirs et donnera une représentation plus précise de la masse du trou noir supermassif.
“Puisque nous ne pouvons pas étudier de près les trous noirs, le détail d’une image joue un rôle essentiel dans notre capacité à comprendre son comportement. La largeur de l’anneau dans l’image est maintenant réduite d’un facteur deux, ce qui constituera une contrainte puissante pour nos modèles théoriques et nos tests de gravité », a déclaré Medeiros.
L’image a été capturée par un réseau de radiotélescopes qui créent ce que les chercheurs décrivent comme un “interféromètre de la taille de la Terre”. L’équipe de chercheurs a publié l’image en 2019. L’image plus nette donne une image plus claire de la façon dont le gaz se transforme en trous noirs supermassifs.
Cette percée dans l’IA et l’astronomie est une réalisation importante qui aidera les chercheurs à comprendre les objets les plus énigmatiques de l’univers. Les travaux de l’équipe de NOIRLab nous ont permis d’examiner de plus près les trous noirs, qui sont essentiels à notre compréhension de l’évolution de l’univers.
La technologie de l’IA est utilisée dans divers domaines et la communauté scientifique explore son potentiel en astronomie depuis un certain temps. Cette percée dans la technologie de l’IA et l’astronomie est une réalisation remarquable qui ouvre la voie à davantage de découvertes et d’avancées dans le domaine.
Pour lier le tout, le travail de l’équipe de NOIRLab a considérablement contribué à notre compréhension de l’univers et de ses objets les plus énigmatiques. Avec l’aide de la technologie de l’IA, nous pouvons désormais examiner de plus près les trous noirs et étudier leur comportement, ce qui fournira de nouvelles informations sur l’évolution de l’univers. Le travail de l’équipe témoigne de la puissance de l’IA et de son potentiel dans le domaine de l’astronomie.
