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在机器学习的帮助下，第一张超大质量黑洞的直接图像从“模糊的橙色甜甜圈”变成了“瘦甜甜圈”。周四，一组天文学家公布了一张更清晰的黑洞照片，名为M87，位于5500万光年外室女座星系团的中心。新照片进一步暴露了一个更大、更暗的中心区域，周围是明亮的吸积气体，呈环状。

2019年，使用视界望远镜的科学家首次公布了M87的图像，它的质量与65亿个太阳相同。他们在世界各地使用七台望远镜组成的网络创建了一个“地球大小的望远镜”。但他们仍然无法获得黑洞的完整视图。

佐治亚理工学院研究员、EHT合作成员Dimitrios Psaltis在高级研究所发布的一份新闻稿中说:“在2019年EHT公布第一张黑洞的水平尺度图像大约四年后，我们又取得了另一个里程碑，首次制作了一张利用阵列全分辨率的图像。”“我们开发的新机器学习技术为我们的集体工作提供了一个理解黑洞物理学的黄金机会。”

使用一种名为PRIMO的机器学习技术，即主成分干涉建模，天文学家能够提高阵列的分辨率，并填补缺失的部分。利用PRIMO，计算机分析了3万多张黑洞吸积气体的模拟图像，寻找图像结构中的共同模式。各种结构模式根据它们在模拟中出现的频率进行排序，并混合在一起，以提高2019年模糊图像的分辨率。新图像将黑洞周围的发光环缩小了大约两倍。

高级研究所的研究员Lia Medeiros在新闻稿中说:“我们正在用物理学来填补缺失的数据区域，这是以前从未用机器学习做到过的。”“这可能对干涉测量术产生重要影响，干涉测量术在从系外行星到医学领域都发挥着重要作用。”

科学家们表示，新图像将有助于更准确地确定M87的质量。PRIMO技术也可以应用于EHT去年发布的人马座A*的类似模糊图像，人马座A*是银河系中心的一个黑洞。