Астрономы смогли создать видео с наивысшим разрешением, когда-либо достигнутым, изображающее струю, исходящую от сверхмассивной черной дыры. Для получения этого результата команда объединила почти три десятилетия данных и применила новую модель машинного обучения, способную восстанавливать движение материала и улучшать изображения.
Объект наблюдения находится в центре галактики 3C 345, известной как блазар — чрезвычайно активный тип галактики, чей ядро испускает мощную струю вещества, включая газ и плазму, со скоростями, близкими к скорости света. Источником этой струи является сверхмассивная черная дыра, которая потенциально может вращаться вокруг второй черной дыры. Изменчивое поведение этой струи привлекало внимание астрономов на протяжении многих десятилетий.
Для создания видео исследователи использовали 116 снимков, сделанных в период с 1995 по 2022 год. Эти изображения затем были обработаны алгоритмом Kine, который основан на нейронных сетях и предназначен для улучшения подобных наблюдений. Некоторые члены команды также участвовали в проекте Event Horizon Telescope, ответственном за получение первого изображения сверхмассивной черной дыры.
Видео демонстрирует три аспекта струй: общую интенсивность, поляризацию (которая служит индикатором магнитного поля) и оптический поток, представляющий собой проецируемую скорость. Этот результат удивил ученых, поскольку существовало предположение, что самые яркие области являются ударными фронтами и, следовательно, должны двигаться значительно быстрее окружающего материала. Однако полученные данные этого не подтвердили.
Авторы исследования заявляют, что не обнаружили свидетельств того, что движущиеся яркие компоненты являются областями, сильно подверженными воздействию ударов, как предполагалось ранее. Интерпретация, основанная на ударных фронтах, также ослабла из-за отсутствия корреляции между яркими структурами и пиками поляризации. Хотя это не исключает полностью гипотезу о ударных фронтах, наблюдения поднимают новые вопросы о том, что именно происходит в этих таинственных релятивистских струях.
Одним из ключевых элементов работы стало использование нейронной сети для реконструкции движения струи. Вместо анализа каждого снимка по отдельности, алгоритм позволил исследователям визуализировать перемещение плазмы вдоль структуры. Этот метод обеспечивает разрешение примерно в четыре раза выше, чем традиционные подходы, а контраст — в 140 раз выше. По мнению исследователей, данный алгоритм машинного обучения, вероятно, сможет быть применен, когда будет возможно создание первого видео горизонта событий черной дыры. Исследование было опубликовано в журнале Nature.