AI sẽ giúp con người nhìn lỗ đen rõ hơn
Hình ảnh hố đen đầu tiên vẫn còn nhiều lỗ hổng nên các nhà khoa học đã AI để hoàn thiện những phần còn thiếu, mô tả đúng lỗ đen ngoài vũ trụ.
Một nhóm các nhà thiên văn học đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tái hiện bức ảnh đầu tiên của hố đen vũ trụ từ năm 2019. Bức ảnh do AI tái tạo được công bố trên tạp chí khoa học Astrophysical Journal Letters hôm 13/4 và được xem là nguồn tư liệu quan trọng để nghiên cứu về lỗ đen ở thiên hà Messier 87 (M87) trong tấm ảnh và nhiều lỗ đen khác trong tương lai.
Dùng AI để hiểu về lỗ đen
Lỗ đen M87 được chụp bởi mạng lưới Kính viễn vọng Event Horizon (EHT) từ năm 2017. Với lỗ đen này, EHT sử dụng 8 kính viễn vọng vô tuyến, cùng quan sát lỗ đen trong một tuần vào tháng 4/2017. Tiếp theo là quá trình phân tích, chuyển đổi dữ liệu thành hình ảnh kéo dài suốt 2 năm.
Hình ảnh cho thấy lỗ đen ở trung tâm Messier 87 (M87), một thiên hà khổng lồ thuộc siêu thiên hà Xử Nữ (Virgo). Lỗ đen M87 có đường kính 40 tỷ km, có khối lượng lớn hơn Mặt trời 6,5 tỷ lần và nằm cách hành tinh của chúng ta 54 triệu năm ánh sáng.
Đây là hình ảnh thực đầu tiên về một hố đen vũ trụ. Tất cả hình ảnh trước đây đều là sản phẩm của trí tưởng tượng hoặc mô phỏng máy tính thông qua dữ liệu và phân tích của các nhà khoa học.
Tuy nhiên, không giống như những hình ảnh mô phỏng bấy lâu, hình ảnh được công bố không phải là một khối cầu đen với vòng xoáy kỳ vĩ và khổng lồ của những vật chất vũ trụ. Hình ảnh đầu tiên về M87 chỉ là một vòng tròn lạ lẫm với màu vàng và cam. Nói một cách chính xác hơn, chúng ta chỉ mới nhìn thấy được "chiếc bóng" của hố đen M87, theo Live Science.
Do đó, nhiều nhà khoa học cho rằng ảnh chụp M87 vào thời điểm đó vẫn còn nhiều lỗ hổng khi không thể dùng kính viễn vọng để cho ra chất lượng ảnh rõ hơn. Họ đã sử dụng một thuật toán công nghệ máy học để hoàn thiện những phần còn thiếu của tấm ảnh lỗ đen M87 công bố năm 2019. Thuật toán này có khả năng thu thập dữ liệu từ hàng nghìn tấm ảnh mô phỏng lỗ đen dựa trên tính toán số học.
“Với thuật toán PRIMO mới nhất, chúng tôi có thể cho ra tấm ảnh có độ phân giải cao nhất. Vì không thể nghiên cứu lỗ đen với khoảng cách gần nên một bức ảnh có độ chi tiết cao như vậy góp phần quan trọng để chúng tôi có những phát hiện mới về nó”, Tiến sĩ Lia Medeiros, chủ nhiệm đề tài, chia sẻ.
Cột mốc mới trong ngành thiên văn học
Theo các thành viên của EHT và nhà nghiên cứu Tod Lauer của NOIRLab, sự xuất hiện của PRIMO sẽ giúp bù lại những thông tin khuyết thiếu khi quan sát về lỗ đen bằng cách tạo lập.
PRIMO có thể làm phần việc của cả một kính viễn vọng vô tuyến khổng lồ có kích thước bằng cả Trái Đất. “Bức ảnh năm 2019 chỉ là khởi đầu. Nếu một hình ảnh có giá trị hơn nghìn từ ngữ, ảnh chụp hố đen có có nhiều điều để nói hơn vậy”, Tiến sĩ Lia Medeiros nhận định.
Theo Space, để huấn luyện thuật toán máy học, nhóm nghiên cứu đã dùng 30.000 tấm ảnh giả lập lỗ đen chất lượng cao với khí ga bồi tụ xung quanh. Sau đó, PRIMO sẽ dự đoán mô hình tiềm năng của lỗ đen và dùng vật lý học để bổ sung vào những phần bị thiếu.
Bức ảnh lỗ đen mới nhất mà PRIMO tạo ra cho thấy vòng tròn màu cam bao bọc bên ngoài là những khối khí, bụi bị hút vào lỗ đen, được bồi tụ với tốc độ ánh sáng do lực hút khổng lồ của lỗ đen. Điều đó đã khiến phần khí nóng lên, phát sáng và dọc theo vành bán nguyệt. Còn lại là vùng hố đen phủ bóng.
Điểm này tương đồng với dữ liệu mà EHT ghi lại từ năm 2019. “Độ rộng của vòng tròn nhỏ hơn rất nhiều so với tấm ảnh trước đây do hai nguyên nhân khác nhau. Điều này sẽ thách thức công nghệ nghiên cứu chúng tôi và thử nghiệm với nhiều trọng lực khác nhau”, Tiến sĩ Lia Mederos khẳng định.
Theo các nhà khoa học, độ chính xác của PRIMO khi phân tích hố đen M87 sẽ giúp họ nghiên cứu về các vật thể thiên văn khác trong vũ trụ từng được EHT chụp lại như Sagittarius A* (Sgr A*), lỗ đen khổng lồ nằm ở trung tâm Dải Ngân hà.
“Đã 4 năm kể từ khi tấm ảnh hố đen đầu tiên được chụp và chúng tôi đã đạt đến một cột mốc mới, tạo ra tấm ảnh có đầy đủ độ phân giải. Bộ thuật toán mới chính là cơ hội tuyệt vời để chúng tôi nghiên cứu sâu về lỗ đen vũ trụ”, Tiến sĩ Psaltis từ Georgia Tech chia sẻ.
Nguồn Znews: https://zingnews.vn/ai-giai-ma-ho-den-post1422303.html