Bu ay, astrofizikte büyük bir başarının yıl dönümü. 10 Nisan 2019’da Event Horizon Telescope (EHT) iş birliği ile bir kara deliğin gölgesinin ilk doğrudan görüntüsünü ortaya çıkaran bilim insanları şimdi de, M87’nin yeni ve daha keskin bir görüntüsünü ortaya çıkarmak için orijinal verileri yeniden işlemek amacıyla yeni bir makine öğrenimi tekniği kullandılar.

Bu yeni görünüm, bir kara deliğin etrafındaki ekstrem ortama daha ayrıntılı bakmamıza olanak sağlıyor ve bu da doğal olarak ileride yapılacak bilimsel analizler bugünkünden daha gelişmiş olacak demek.

Institute for Advanced Study ve EHT’den astrofizikçi Lia Medeiros, “Yeni makine öğrenimi tekniğimiz PRIMO ile mevcut dizinin maksimum çözünürlüğünü elde edebildik. Kara delikleri yakından inceleyemeyeceğimiz için bu görüntüdeki ayrıntı, onun davranışını anlama yeteneğimizde kritik bir rol oynuyor. Görüntüdeki halkanın genişliği şimdi yaklaşık iki kat daha küçük, bu da teorik modellerimiz ve yerçekimi testlerimiz için güçlü bir kısıtlama demek.” diyor.

M87’yi barındıran galaksi, 55 milyon ışık yılı uzaklıkta yer alarak EHT için ilk hedef olarak seçildi çünkü diğer galaksilere nispeten daha yakın ve  Güneş’in 6,5 milyar katı kütleye sahip. Bu da merkezindeki süper kütleli kara deliğin mevcut teknolojimizin çözebileceği kadar büyük ve aktif olduğunu gösteriyor.

Kara deliklerin kendileri görülemez; ancak aktif bir süper kütleli kara delik veya aktif olarak madde ile beslenen bir kara delik, çevresinde görülebilir parlayan sıcak bir diske ve madde tortusuna sahip.

Ulusal Bilim Vakfı’nın NOIRLab’inden astronom Tod Lauer, “PRIMO, EHT gözlemlerinden görüntüler oluşturma gibi zorlu bir göreve yönelik yeni bir yaklaşımdır. Bizim için gözlenen nesne hakkındaki eksik bilgileri telafi etmenin bir yolunu sağlıyor; bu da, Dünya büyüklüğündeki tek bir devasa radyo teleskop kullanılarak görülebilecek görüntüyü oluşturmak için gerekli olduğunu gösteriyor.” diyor.

PRIMO, bir algoritmanın o şeyin nasıl çalıştığının kurallarını öğrenmek için bir şeyin binlerce örneği gösterilerek eğitildiği, sözlük öğrenme adı verilen bir sisteme dayanır. Araştırmacılar, PRIMO’yu sürecin nasıl çalıştığını öğrenmesi ve gerekli araştırmaları yapabilmesi için 30.000’den fazla simüle edilmiş aktif kara delik görüntüsüyle eğitti.

Ardından PRIMO, araştırmacıların söylediğine göre şu anda mümkün olan maksimum çözünürlükte M87’nin oldukça doğru bir görüntüsünü üretti. Hem orijinal görüntüde eksik olan yapıyı ortaya koydu hem de bunu 2017’de toplanan dört günlük veriyle (yaklaşık 5 petabayt değerinde) ve teorik tahminlerle tutarlı olacak şekilde yaptı.

Bu yeni görüntü, ekibin M87’nin daha önce mümkün olandan daha ayrıntılı ölçümlerini yapmasına ve etrafındaki yerçekimi rejimi için daha sıkı testler yapmasına da olanak sağladı. Gelecekte algoritma, geçen yıl ortaya çıkarılan Samanyolu’nun kalbindeki süper kütleli kara delik olan Sagittarius A’nınki de dahil olmak üzere bu tür diğer görüntülere de uygulanabilir.

Derleyen: Ceren Korkmaz