Un nou model AI promite detalii remarcabile despre gaura neagră din centrul galaxiei noastre, însă unii experți pun la îndoială acuratețea reprezentării din cauza calității datelor inițiale.
Sagittarius A*, gaura neagră supermasivă din centrul Căii Lactee, pare să se rotească aproape de viteza maximă teoretică – potrivit unui model de inteligență artificială antrenat pe date obținute de Telescopul Event Horizon (EHT).
O imagine „clarificată” cu AI: cât de reală este?
Cercetătorii susțin că modelul AI ar putea genera cea mai detaliată imagine a acestei entități cosmice misterioase.
EHT este un sistem de telescoape conectate global, utilizând unde milimetrice pentru observarea apropierii de orizontul evenimentelor unei găuri negre.
Observările EHT sunt deseori afectate de interferențe atmosferice, motiv pentru care multe date sunt considerate prea „zgomotoase” pentru a fi utilizate.
O echipă internațională de cercetători, condusă de astrofizicianul Michael Janssen de la Universitatea Radboud (Olanda), a folosit AI pentru a extrage informații din aceste date inițial neutilizabile.
Prin acest proces, ei au generat o nouă imagine a Sagittarius A*, sugerând o axă de rotație a găurii negre orientată către Terra. Rezultatele au fost publicate în revista Astronomy & Astrophysics.
Scepticism științific: „AI nu este o soluție universală”
Reinhard Genzel, laureat al Premiului Nobel pentru Fizică în 2020 și un reputat cercetător în domeniul găurilor negre, a exprimat rezerve privind aceste concluzii.
„Sunt extrem de interesat de abordarea lor, dar inteligența artificială nu este o soluție universală”, a afirmat el pentru o publicație științifică.
Principala sa preocupare este calitatea scăzută a datelor folosite în antrenamentul rețelei neuronale. Datele inițiale necorespunzătoare pot genera rezultate eronate sau bazate pe presupuneri. Imaginea generată trebuie interpretată cu prudență, fără a fi considerată o reprezentare perfectă a realității.
Cu toate acestea, Janssen evidențiază potențialul metodei: „Este foarte dificil să se interpreteze datele EHT clasic. O rețea neuronală este ideală pentru extragerea semnalului din zgomotul atmosferic”.
Cercetătorii intenționează să aplice această tehnică și pe date noi de la EHT, comparând rezultatele cu măsurători independente.
Scopul este de a perfecționa modelul și de a valida eventualele concluzii referitoare la viteza de rotație a găurii negre, o informație esențială pentru înțelegerea comportamentului radiației și a stabilității discului de materie din jurul ei.