Искусственный интеллект впервые изучил черную дыру изнутри: нейросеть раскрыла тайны Стрельца А*
Международная команда астрономов под руководством Майкла Янссена из Университета Радбуда совершила научный прорыв, обучив искусственный интеллект анализу данных о черных дырах. Результаты исследования, опубликованные в журнале Astronomy & Astrophysics, могут изменить наше понимание фундаментальных законов Вселенной.
Главное открытие: Нейросеть впервые точно определила параметры черной дыры Стрелец А* в центре Млечного Пути, обнаружив, что она вращается почти на максимальной скорости.
Как нейросеть изучила черную дыру: революция в астрономии
Ученые использовали байесовскую нейронную сеть, обученную на миллионах синтетических симуляций черных дыр. Данные получены с помощью Event Horizon Telescope (EHT) — глобальной сети радиотелескопов.
Ключевые открытия искусственного интеллекта:
- Черная дыра Стрелец А* в центре Млечного Пути вращается почти на максимальной скорости
- Ось вращения направлена прямо к Земле
- Излучение создается горячими электронами в аккреционном диске, а не релятивистским джетом
- Магнитные поля ведут себя не так, как предсказывает общепринятая теория
Применение ИИ в космических исследованиях: новые возможности
Машинное обучение против традиционных методов
Исследование подтверждает основные положения теории относительности Эйнштейна, но выявляет неожиданные особенности поведения материи в экстремальных условиях.
Нейросети в астрономии: будущее уже здесь
Проект показал, что машинное обучение может извлекать информацию из данных, недоступную традиционным методам анализа. Нейросеть обработала более 12 миллионов вычислительных задач за три года.
Технологии искусственного интеллекта в космических исследованиях
Используемые ИИ-технологии:
- Event Horizon Telescope — сеть из 8 радиотелескопов по всему миру
- Байесовская нейронная сеть для количественной оценки неопределенностей
- Суперкомпьютерные технологии Центра высокопроизводительных вычислений (CHTC)
Обработка данных с помощью ИИ:
- Миллионы синтетических файлов данных
- Программные средства: TensorFlow, Horovod, CASA
- Автоматизированное управление через Pegasus
Будущее астрономии: ИИ и черные дыры
Методика машинного обучения может применяться для изучения других черных дыр и экстремальных космических объектов. Планируется расширение исследований с подключением строящегося Африканского миллиметрового телескопа.
Практические применения нейросетей в науке
- Развитие квантовых компьютеров
- Совершенствование GPS-навигации
- Новые медицинские технологии сканирования
- Предсказание природных катастроф с помощью ИИ
Искусственный интеллект раскрывает тайны Вселенной
Черные дыры — это природные лаборатории для изучения фундаментальных физических законов. Понимание их работы с помощью ИИ может привести к:
- Созданию "Теории Всего"
- Разгадке тайны темной материи (95% Вселенной)
- Развитию технологий управления гравитацией
- Возможности межзвездных путешествий
Нейросети и космические исследования: новая эра
Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для изучения космоса, позволяя анализировать данные, недоступные человеческому восприятию.
Международное сотрудничество
В проекте участвовали исследователи из:
- Университета Радбуда (Нидерланды)
- Университета Южной Калифорнии (США)
- Института информационных наук USC
- Европейской южной обсерватории
Финансирование: Национальный научный фонд США в рамках проекта Partnership to Advance Throughput Computing (PATh).
Перспективы развития ИИ в астрономии
Исследователи планируют улучшить и расширить модели машинного обучения, включить данные с более высоким разрешением и применить методику к другим черным дырам. Следующий этап — создание алгоритмов ИИ для более точного анализа космических объектов.
Исследование "Deep learning inference with the Event Horizon Telescope" опубликовано в журнале Astronomy & Astrophysics в трех частях 6 июня 2025 года.