2019년에 사상 처음으로 블랙홀이 촬영되었습니다. 이 때의 이미지는 꽤 흐릿한 것이었지만 PRIMO(주성분 간섭 모델링)라는 새로운 기계학습 기술로 현실의 모습에 가까운 충실한 이미지의 재구축이 이루어졌다고 발표되었습니다.
1st-ever black hole image gets a sharp new AI makeover | Space
https://www.space.com/first-ever-black-hole-image-ai-makeover
1st-ever black hole image gets a sharp new AI makeover
The image of the supermassive black hole at the heart of the galaxy Messier 87 was boosted to high fidelity by a machine learning program trained on black hole models.
www.space.com
The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO - IOPscience
http://dx.doi.org/10.3847/2041-8213/acc32d
Iconic image of M87 black hole just got a machine-learning makeover | Ars Technica
https://arstechnica.com/science/2023/04/iconic-image-of-m87-black-hole-just-got-a-machine-learning-makeover/
Iconic image of M87 black hole just got a machine-learning makeover
“PRIMO is a new approach to the difficult task of constructing images from EHT observations.”
arstechnica.com
2019년 4월, 지구 규모로 가상적으로 초거대 망원경을 구성하는 프로젝트 '이벤트 호라이즌 텔레스코프(EHT)'가 블랙홀의 촬영에 사상 처음으로 성공했습니다. 블랙홀의 모습은 CG 합성이나 시뮬레이션 결과가 아닌 실제 관측결과로 얻은 것이어서 높은 가치가 있었습니다.
프린스턴 고등연구소 Lia Medeiros 씨는 공개된 M87 은하의 블랙홀 이미지를 만드는 데 사용된 2017년에 수집된 원본 데이터에 대해 PRIMO라는 기계학습 기술을 사용하여 이미지의 누락된 부분을 채웠습니다.
PRIMO는 컴퓨터가 대량의 트레이닝 자료에 근거해 룰을 생성할 수 있도록 하는 사전학습으로, 블랙홀에 사용하기 위해 블랙홀이 어떻게 가스를 흡입하는지를 보여주는 시뮬레이션 영상을 3만 패턴 학습했습니다.
이 시도에 대해 Medeiros 씨는 "물리학을 사용하고 기계학습을 사용하여 이전에 수행되지 않은 방식으로 누락된 데이터의 영역을 채우는 이 기술은 계외행성이나 의학 등 넓은 분야에서 역할을 하는 간섭법에 중요한 진보를 가져올 가능성이 있다"고 보았습니다.
PRIMO를 이용하여 이미지를 고해상도화함으로써 질량이나 크기, 물질을 삼키는 속도 등 대질량 블랙홀의 특성을 보다 정확하게 추정할 수 있습니다.
Medeiros 씨는 “2019년의 이미지는 시작에 불과했고 해당 이미지의 근원에 있는 데이터에는 더 많은 이야기가 있습니다. PRIMO는 그 통찰력을 끌어내는 데 중요한 도구가 될 것"이라고 전망했습니다.
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