Данияр Нургалиев 
Благодаря синергии искусственного интеллекта, масштабных симуляций и передовых вычислений наступает новая эра в изучении черных дыр. Международная группа ученых использовала мощную нейронную сеть, обученную на миллионах синтетических изображений, чтобы раскрыть удивительные подробности о Стрельце A* — сверхмассивной черной дыре в сердце Млечного Пути. Результаты исследования, опубликованные в журнале Astronomy & Astrophysics, показали, что она вращается со скоростью, близкой к теоретическому максимуму.
Телескоп горизонта событий (EHT) поразил мир первыми в истории снимками черных дыр в 2019 и 2022 годах. Однако эти изображения были лишь верхушкой айсберга. Данные, лежащие в их основе, содержали массу сигналов, которые ученые до сих пор не могли полностью интерпретировать. Чтобы взломать этот код, исследователи создали колоссальную библиотеку из почти миллиона наборов смоделированных данных о черных дырах. Каждое такое симулированное изображение было связано с различными параметрами: скоростью вращения черной дыры, характеристиками магнитных полей и температурой аккреционного диска.
Команда обучила на этих симуляциях специальную байесовскую нейронную сеть, способную находить скрытые закономерности в реальных данных EHT. В отличие от традиционных моделей машинного обучения, такой ИИ не просто делает предположения, но и оценивает степень своей уверенности в результатах. Открытие оказалось неожиданным: Стрелец A* вращается с огромной скоростью, а его ось направлена почти прямо на Землю, что противоречит ранее существовавшим теориям об ориентации и магнитной структуре черных дыр.
«То, что мы бросаем вызов общепринятой теории, конечно, воодушевляет, — заявил ведущий исследователь Михаэль Янссен из Университета Радбауда в Нидерландах. — Однако я рассматриваю наш подход с использованием ИИ и машинного обучения в первую очередь как первый шаг. Далее мы будем улучшать и расширять связанные с ним модели и симуляции».
В основе этого прорыва лежали высокопроизводительные вычисления (HTC), которые позволили распределить гигантскую задачу на миллионы более мелких и выполнить их на обширной сети компьютеров. За три года команда проекта EHT обработала более 12 миллионов задач, используя вычислительные ресурсы Центра высокопроизводительных вычислений (CHTC) и консорциума Open Science Pool, объединяющего более 80 учреждений в США. Без этой мощности создать столь обширную базу симуляций было бы невозможно.
Исследование также выявило, что яркое кольцо вокруг черной дыры, запечатленное на знаменитых снимках, в основном создается горячими электронами в диске аккреции, а не джетами, как предполагалось ранее. Магнитные поля вблизи объекта также ведут себя иначе, чем предсказывали модели. Столь детальные выводы стали возможны только потому, что нейросеть обучалась на миллионах синтетических изображений, в то время как традиционные исследования оперировали лишь несколькими десятками.
Этот успех демонстрирует, что искусственный интеллект и большие данные становятся незаменимыми инструментами в современной астрономии. По мере совершенствования технологий телескопы будут предоставлять еще более точные данные, а модели ИИ станут еще сложнее. Это открывает путь к разгадке самых глубоких тайн космоса, позволяя ученым не просто фотографировать черные дыры, а по-настоящему их понимать.