人工知能が天の川ブラックホールのエネルギー爆発に関する答えを発見

天体物理学者は、人工知能技術を使用して 3D マップを作成し、高エネルギーの爆発を引き起こすメカニズムを理解す…

人工知能が天の川ブラックホールのエネルギー爆発に関する答えを発見
Mapa tridimensional do buraco negro da Via Láctea foi criado para estudar a produção de flares

ブラックホールの周囲の環境は非常にダイナミックで乱流です。ブラックホールが降着の過程にあるときにプラズマがどのように振る舞うかを理解することは、ブラックホール物理学の重要なポイントの1つです。プラズマ力学は、中心物体自体と、この極端な領域で起こるプロセスについての答えを提供します。

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答えが必要なそのような質問の 1 つは、電磁 X 線スペクトルのほぼ全体にわたって観察される高エネルギーのフレアの発生ですフレアは、降着円盤で発生する真のエネルギー爆発です。これらのフレアがどのように発生するかを説明するメカニズムはまだ完全には理解されておらず、この現象を説明するために観察が使用されてきました。

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カリフォルニア工科大学の科学者グループは、超大質量ブラックホール Sgr A* の観測結果を利用して答えを見つけました。この研究では、物質の進化を説明するために観察から 3D マップを再作成できる人工知能モデルを作成しました。このモデルを使用すると、これらのフレアがどのように生成されるかについてある程度の洞察を得ることができます。

Sgr A*

天の川銀河の中心には、太陽質量約400万個の超大質量ブラックホールが存在します。ブラックホールは射手座の方向に位置するため、射手座A*またはSgr A*と呼ばれます。超大質量ブラックホールとしては比較的質量が小さいため、水星の軌道よりも小さい。

Foto obtida pela colaboração EHT do buraco negro Sgr A* divulgada em 2022

Sgr A* は、電波天文学を利用してブラック ホールを撮影するイベント ホライゾン テレスコープの共同研究の観測対象の 1 つです。 2022 年に、このコラボレーションは Sgr A* の最初の写真と、環境を詳細に研究するための一連の記事を公開しました。この写真は史上2番目に記録されたブラックホールだった。

Sgr A*の特徴の一つは、物質の吸収率が低いことです。 Sgr A* を非アクティブとして分類すべきではないかについて議論する人もいます。私たちの近くにある超大質量ブラックホールのほとんどは、この降着状態にあります。

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降着円盤

ブラックホールが摂食すると、物体の周囲に円盤状の構造が形成されます。この構造は降着円盤と呼ばれます。降着円盤は高温と高速に達するプラズマで構成されています。降着円盤のダイナミクスを研究できることは、ブラック ホールの特性を得るために重要です。

ブラックホールの降着円盤の研究は、現在の技術では詳細に調査できない非常に近い領域について話しているため、複雑です。

降着円盤を理解するには、一般相対性理論や電磁気学などの物理学のさまざまな分野を組み合わせる必要があります。降着円盤内で起こる物理的プロセスは複雑であり、研究するには高価なコンピューターシミュレーションが必要です。シミュレーションはアルマ望遠鏡などの望遠鏡による観測と比較されます。

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フレア観測

2017年、アルマ望遠鏡はSgr A*の噴火を観測し、電波信号の周期性を観測しました。さらに、レントゲン検査でも発疹が認められました。これらの観察により、時系列をマッピングして、現象が時間の経過とともにどのように進化したかを理解することができました。

アルマ望遠鏡の特徴の一つは、信号の偏光だけでなく明るさの強度も観測できることです。両方の特性により、プロセスとブラック ホール自体に関する物理情報を取得することが可能です。次のステップは、アルマ望遠鏡によって得られた観測結果を使用して降着円盤の 3D マップを再構成することです。

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人工知能の活用

チームが選択した技術は、いわゆる神経放射フィールドです。この技術は、2 次元情報から 3 次元画像を構築することに基づいています。観測の場合、アルマ望遠鏡によって得られるデータは、深さの次元を除いた 2 次元画像によく似ています。

この技術とシステムの物理的特性を使用すると、深層学習に基づくこのモデルをトレーニングして 3 次元マップを作成することができます。著者らによれば、まるでマップがピクセルから作成されたかのようですが、その作成には物理法則があったとのことです。

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結果

研究チームは、フレア形成後の降着円盤の 3D ビューを取得したいと考えていました。このようにして、フレアの形成後に円盤がどのように進化したのか、そしてそれが円盤の力学にどのような影響を与えるのかを理解することができました。主な結果は、2017 年に観察されたフレアの 1 つをコンピューターが表示できたことです。

研究チームによると、次のステップはアルマ望遠鏡で観測されたパラメータ以外のパラメータを使ってモデルを訓練することだという。このようにして、各パラメータがフレアの生成や降着円盤の挙動にどのような影響を与えるかを研究することが可能になります。

参照

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