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M87銀河の超巨大ブラックホールの象徴的な画像は、まさにイベントホライゾンテレスコープ(EHT)の能力を見事に証明するものだった。しかし、観測データにはまだギャップがあり、EHTが達成できる解像度には限界があった。今回、EHTの共同研究メンバー4人は、PRIMO(主成分干渉モデリング)と呼ばれる新しい機械学習技術を2017年のオリジナルデータに適用し、あの有名な画像を更に鮮明に生まれ変わらせたのだ。彼らはその成果を『The Astrophysical Journal Letters』誌に掲載された新しい論文で説明している。

「PRIMOは、EHT観測から画像を構築するという難しい課題に対する新しいアプローチです。それは、地球の大きさの単一の巨大な電波望遠鏡を使用して見られたであろう画像を生成するために必要な、観測される物体に関する欠落した情報を補償する方法を提供します」と、共著者のTod Lauer氏(NOIRLab)は述べている。

ここで説明しておくと、EHTは多くの人が想像するような望遠鏡ではない。ハワイからヨーロッパ、南極からグリーンランドまで、世界中に点在する望遠鏡の集合体を指すものだ。そして、最初の観測ではこれらのすべてがアクティブだったわけではない。この望遠鏡は、干渉計と呼ばれるプロセスによって作られ、異なる場所で捉えた光を使って、巨大な望遠鏡(個々の望遠鏡の最も遠い位置間の距離と同じ大きさの望遠鏡)に匹敵する解像度の画像を構築することが出来る。

2019年、EHTは、約5,500万光年先のおとめ座にあるブラックホールを初めて直接撮影したことを発表し、大きな話題となった。これは、ほんの一世代前なら不可能だった偉業で、技術的なブレークスルー、革新的な新しいアルゴリズム、そしてもちろん、世界最高の電波観測所数か所をつなぐことで可能になった。サイエンス誌は、この画像を「ブレイクスルー・オブ・ザ・イヤー」に選出した。

EHTは、ブラックホール周辺の軌道に閉じ込められた光子が、光速に近い速度で渦を巻き、ブラックホールの周りに明るいリングを作る様子を捉えた。このことから、ブラックホールは時計回りに回転していると推定された。また、ブラックホールの影が、リングの中心部にある暗い領域であることも分かった。ブラックホールは、事象の地平線を超えると光は抜け出せなくなるため、この影は実際のブラックホールの写真に限りなく近いと言える。そして、事象の地平線の大きさがブラックホールの質量に比例するように、ブラックホールの影もまた、質量が大きいほど影が大きくなるのだ。これは、一般相対性理論を見事に裏付けるもので、極端な重力環境下でもその予言が成り立つことを示した。

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2019年にEHT共同研究によって撮影されたM87超巨大ブラックホール(左)と、同じデータセットを用いてPRIMOアルゴリズムによって生成された新しい画像(右) (Credit: Medeiros et al. 2023)

そして今回、EHTは同じブラックホールの新しい画像を発表し、今度は偏光で見た様子を示した。この偏光は、ブラックホールの縁にある磁場のサインであり、ブラックホールがどのように物質を吸収し、その中心から強力なジェットを放出するかについて新たな知見を得ることが出来た。この偏光によって、ブラックホールの縁にある磁力線の分布が明らかになり、ブラックホールに流れ込む物質と外部に吹き出される物質の相互作用を研究することが出来たのだ。

そして今回、PRIMOは天文学者にM87の超大質量ブラックホールをさらに鮮明に映し出すことができた。「我々は、機械学習を用いることで、これまでにない方法で、物理学を使ってデータの欠落した領域を埋めています。これは、外惑星から医療までの分野で役割を果たす干渉計に重要な影響を与える可能性があります」と、共著者である高等研究所のLia Medeiros氏は述べている。

PRIMOは、バナナの画像を大量に学習させることで、未知の画像が例えばバナナであるかどうかを識別できるようになる、いわゆる辞書学習を利用している。M87*の場合、PRIMOは、ブラックホールがガスを吸収する様子を写した3万枚以上の画像を分析した。このとき、物質の吸収がどのように起こるかについてのさまざまなモデルを考慮した。そして、シミュレーションで頻出した構造パターンを分類し、PRIMOがそれらをブレンドして、ブラックホールの忠実な画像を新たに作り出した。

新しい画像では、中央の大きな暗黒領域がより詳細に示されている一方で、加速するガスの周囲の雲は、”痩せたドーナツ”を控えめにするように減衰している。著者らによると、この画像は2017年のEHTデータと理論的予測の両方と一致しており、特に、ブラックホールに落ちる高温のガスから生じる明るいリングが特徴的だ。より高い解像度は、天文学者がブラックホールの質量をより正確に把握し、事象の地平線の代替モデルに対する制約を強化し、重力のより強固なテストを可能にするのに役立つ。

「新しい機械学習技術であるPRIMOによって、現在のアレイの最大解像度を達成することができました。ブラックホールを間近で研究することはできないので、画像の詳細は、その挙動を理解する上で重要な役割を担っています。画像のリングの幅は約2倍小さくなりました。これは、我々の理論モデルや重力のテストにとって強力な制約となるでしょう」と、Medeiros氏は説明する。

「2019年の画像は始まりに過ぎません。『百聞は一見にしかず』といいますが、その画像の根底にあるデータには、もっと多くの物語があります。PRIMOは、そうした知見を引き出すための重要なツールであり続けるでしょう」。


論文

参考文献

研究の要旨

2017年のデータセットからM87ブラックホールのEvent Horizon Telescope (EHT) 画像の新しい再構成を発表する。加速するブラックホールの高忠実度シミュレーションをトレーニングセットとして使用する、新しい辞書学習ベースのアルゴリズムであるPRIMOを使用する。干渉計データの空間の異なる領域間の相関を学習することで、このアプローチでは、疎なカバレッジがある場合でも高忠実度の画像を復元し、EHTアレイの公称分解能に到達することが出来る。ブラックホール画像は、直径41.5±0.6μasの薄い明るいリングからなり、その分画幅は、これまでの報告よりも少なくとも2倍小さくなっている。この結果は、EHTの画像からM87の中心ブラックホールの質量を測定する上で重要な意味を持ち。

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