由荷蘭拉德堡大學（Radboud University）Michael Janssen領導的研究團隊利用數百萬筆合成的黑洞資料集訓練了一套神經網路。結合事件視界望遠鏡（EHT）的真實資料，他們預測到銀河系中心的黑洞正以接近極限速度旋轉。相關的研究成果與方法於今年6月6日以三篇論文發表於《Astronomy \& Astrophysics》。
圖說：人工神經網路連結觀測資料（左）與模型（右），藝術圖。Credit: EHT Collaboration/Janssen et al.
2019年，EHT公佈了M87星系中心超大質量黑洞的首張影像，2022年則釋出了銀河系中心黑洞人馬座A*的影像。然而，這些影像背後的資料仍隱含大量難以破解的資料，國際研究團隊因此訓練神經網路以獲取更多資訊。
從數十筆到百萬筆資料
過去EHT的研究只使用少量真實的合成資料，本次研究則使用數百萬筆合成資料訓練貝氏人工神經網路（BANN），可使研究人員量化不確定性，大幅提升模型與EHT資料符合的精確度。
藉助神經網路分析後，研究人員發現銀河系中心黑洞自旋高達0.8─0.9，自轉速度幾乎達到極限，傾角約 20─40°，僅生成弱噴流。此外，黑洞周圍的輻射主要來自吸積盤的超高溫電子而非噴流，而且吸積盤中的磁場行為與傳統理論有顯著差異。
系統規模與計算基礎設施
研究人員指出，能處理如此龐大的資料量是很大的突破，這需要儲存容量、一臺超級電腦、一個軟體自動化流程和一個分配所有工作的程式。此能力仰賴協調式的計算生態系統，包括：CyVerse用於資料儲存、OSG OS Pool用於高流量計算、Pegasus用於流程管理，以及德國馬克斯·普朗克電腦科學研究所（MPI）的資料與GPU訓練設施，搭配TensorFlow、Horovod與CASA在內的軟體工具。在第三篇論文中，研究人員指出隨著未來更多大型電波望遠鏡加入計畫（如：非洲毫米波望遠鏡），模型的引數誤差還可縮小三倍，可望更嚴格的檢驗廣義相對論。
M87*黑洞與噴流方向
除了人馬座A*，研究人員也對M87*進行預測，發現它也旋轉迅速，但不如 Sagittarius A*快速（自旋0.5─0.94），且噴流生成強烈的同步輻射。此外，它的自轉方向與流入的氣體相反，這可能是源自於該星系曾經與另一個星系合併的結果。（編譯／王庭萱）
資料來源：NOVA
論文資料：
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