人工智能和物理學結合揭示了黑洞周圍爆發的耀斑的3D結構
時間：2025-11-23 16:00:06 來源：桑間濮上網 作者：探索 閱讀：199次
人工智能和物理學結合揭示了黑洞周圍爆發的耀斑的3D結構。來源：uux.cn/CC0公共域
（神秘的智能周圍地球uux.cn）據加州理工學院：科學家們認為，黑洞周圍的和物黑洞青島市南外圍（網上外圍）vx《365-2895》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達環境是動蕩的，其特征是理學熱磁化氣體以驚人的速度和溫度在圓盤中盤旋。天文觀測表明，結合揭示D結在這樣一個圓盤內，爆發斑神秘的人工耀斑每天發生幾次，暫時變亮，智能周圍然后逐漸消失。和物黑洞
現在，理學由加州理工學院科學家領導的結合揭示D結一個團隊利用望遠鏡數據和人工智能（AI）計算機視覺技術，恢復了第一段三維視頻，爆發斑顯示了人馬座a*（Sgr a*）周圍的人工這種耀斑可能是什么樣子，人馬座是智能周圍我們銀河系中心的超大質量黑洞。
三維耀斑結構具有兩個明亮、和物黑洞青島市南外圍（網上外圍）vx《365-2895》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達緊湊的特征，位于距離黑洞中心約7500萬公里（即地球和太陽距離的一半）的地方。它基于智利阿塔卡馬大型毫米陣列（ALMA）在2017年4月11日X射線數據顯示的火山爆發后100分鐘內收集的數據。
“這是第一次對在黑洞附近旋轉的氣體進行三維重建，”加州理工學院計算和數學科學、電氣工程和天文學助理教授Katie Bouman說，她的團隊領導了《自然天文學》上一篇題為《人馬座a*超大質量黑洞附近耀斑的軌道偏振層析成像》的論文中描述的這項工作
Bouman小組的博士后學者、該論文的主要作者Aviad Levis強調，雖然視頻不是模擬的，但它也不是事件發生時的直接記錄。他說：“這是基于我們的黑洞物理模型的重建。由于它依賴于這些模型的準確性，因此仍有很多不確定性。”。
利用物理學提供的人工智能來找出可能的3D結構
為了重建3D圖像，該團隊必須開發新的計算成像工具，例如，這些工具可以解釋由于黑洞等具有巨大引力的物體周圍的時空曲率而導致的光彎曲。
2021年6月，多學科團隊首次考慮是否有可能創建黑洞周圍耀斑的3D視頻。Bouman和Levis是事件視界望遠鏡（EHT）合作組織的成員，該組織已經發布了位于遙遠星系M87核心的超大質量黑洞的第一張圖像，并正在利用Sgr a*的EHT數據進行同樣的工作。
這篇新論文的合著者、谷歌研究公司的Pratul Srinivasan當時正在加州理工學院訪問該團隊。他幫助開發了一種被稱為神經輻射場（NeRF）的技術，當時該技術剛剛開始被研究人員使用；自那以后，它對計算機圖形學產生了巨大的影響。NeRF使用深度學習來基于2D圖像創建場景的3D表示。它提供了一種從不同角度觀察場景的方法，即使只有有限的場景視圖可用。
該團隊想知道，通過建立在神經網絡表示的這些最新發展基礎上，他們是否可以重建黑洞周圍的3D環境。他們面臨的最大挑戰是：從地球上，就像在任何地方一樣，我們只能看到黑洞的一個視角。
研究小組認為，他們可能能夠克服這個問題，因為氣體在黑洞周圍移動時的行為在某種程度上是可以預測的。考慮一下試圖捕捉一個孩子腰上戴著內胎的3D圖像的類比。
要用傳統的NeRF方法拍攝這樣的圖像，你需要在孩子靜止不動的情況下從多個角度拍攝照片。但從理論上講，你可以讓孩子在攝影師靜止不動的情況下旋轉。
定時快照與孩子的旋轉速度信息相結合，可以同樣好地用于重建3D場景。同樣，通過利用氣體如何在距離黑洞不同距離移動的知識，研究人員旨在通過從地球上隨時間推移進行的測量來解決3D耀斑重建問題。
(責任編輯：百科)
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