Как сфотографировать чёрную дыру

В центре Млечного Пути находится сверхмассивная чёрная дыра, которую питает вращающийся диск горячего газа. Она затягивает в себя всё, что оказывается рядом с ней, даже свет. Мы не можем её видеть, но её горизонт событий отбрасывает тень, фотография которой помогла бы нам найти ответы на многие важные вопросы о Вселенной. Учёные склонны думать, что для создания такой фотографии потребуется телескоп размером с Землю. Но Кэти Бауман и команда астрономов придумала хитроумную альтернативу. Узнайте, как можно видеть в кромешной темноте.

В фильме «Интерстеллар»

нам близко показали
сверхмассивную чёрную дыру.

На фоне яркой вспышки газа

сильнейшее гравитационное
притяжение чёрной дыры

изгибает свет в кольцо.

Однако это не настоящая фотография,

а всего лишь компьютерная графика,

художественная интерпретация того,
как чёрная дыра могла бы выглядеть.

Сто лет назад

Альберт Эйнштейн впервые опубликовал
общую теорию относительности.

Спустя годы

учёные предоставили много
доказательств в поддержку теории.

Но такое явление, как чёрные дыры,
предсказанное этой теорией,

до сих пор непосредственно не наблюдалось.

Хотя мы и имеем некоторое представление,
как чёрная дыра может выглядеть,

нам ещё ни разу не удалось
её сфотографировать.

Вы, наверное, удивитесь, узнав,
что это скоро может измениться.

В ближайшие пару лет мы сможем
увидеть первый снимок чёрной дыры.

Для этого понадобится
международная команда учёных,

телескоп размером с нашу планету

и алгоритм, который сведёт данные
в итоговое изображение.

Сегодня я не смогу вам показать
настоящую фотографию чёрной дыры,

но я бы хотела кратко изложить,
в чём заключаются наши усилия,

чтобы получить первую фотографию.

Меня зовут Кэти Бауман,

я аспирант в Массачусетском
технологическом институте.

Я провожу исследования
в лаборатории компьютерных наук,

цель которой — научить компьютеры
распознавать фото и видео.

Хотя я и не астроном,
сегодня я хотела бы вам показать,

в чём заключается мой личный вклад
в этот уникальный проект.

Если вы выйдете сегодня вечером
за пределы города и его огней,

вам, возможно, посчастливится
созерцать захватывающий вид

Галактики Млечного пути.

Если бы вы могли приблизиться
через миллионы звёзд

на 26 тысяч световых лет
к самому сердцу Млечного пути,

вы бы попали в скопление звёзд
прямо в его центре.

Всматриваясь в галактическую пыль
с помощью инфракрасных телескопов,

астрономы уже более 16 лет
наблюдают за этими звёздами.

Но они не видят самого впечатляющего.

Кажется, что эти звёзды вращаются
вокруг невидимого объекта.

Наблюдая за движением этих звёзд,

астрономы пришли к выводу,

что единственный небольшой, но тяжёлый
объект, способный вызвать это движение, —

это сверхмассивная чёрная дыра,

объект настолько плотный,
что он всасывает всё поблизости,

даже свет.

А что, если мы приблизимся ещё больше?

Возможно ли увидеть то,
что, по определению, невозможно увидеть?

Оказывается, что, рассматривая дыру
в радиоволновом диапазоне,

мы можем увидеть кольцо света

из-за гравитационного
линзирования горячей плазмы,

снующей вокруг чёрной дыры.

Другими словами,

чёрная дыра отбрасывает тень
на фон из светлого материала,

создавая тем самым сферу из темноты.

Это яркое кольцо очерчивает
горизонт событий чёрной дыры,

где притяжение становится
настолько сильным,

что даже свет не может вырваться.

Эйнштейн своими расчётами предсказал
возможный размер и форму кольца.

Поэтому сфотографировать его
было бы не только очень круто,

это помогло бы проверить
верность расчётов

в экстремальных условиях
вокруг чёрной дыры.

Однако эта чёрная дыра
настолько далека от нас,

что с Земли это кольцо выглядит крошечным,

как если бы мы хотели рассмотреть
апельсин на поверхности Луны.

Это чрезвычайно затрудняет
возможность съёмки кольца.

Почему так?

Всё сводится к простому уравнению.

Из-за такого явления, как дифракция,

существуют фундаментальные пределы

величины маленьких объектов,
которые возможно увидеть.

Согласно этому определяющему уравнению,
чем меньше рассматриваемый объект,

тем больше должен быть телескоп.

Но даже с помощью самых мощных
оптических телескопов на Земле

мы и близко не можем добиться
разрешения, необходимого

для снимка поверхности Луны.

Вот полученное с Земли изображение Луны
в самом высоком на сегодня разрешении.

Это приблизительно 13 000 пикселей,

однако в каждом из пикселей поместится
более 1,5 миллиона апельсинов.

Так насколько большим
должен быть телескоп,

чтобы увидеть апельсин на поверхности Луны

и, следовательно, нашу чёрную дыру?

Оказывается, если провести расчёты,

мы с лёгкостью сможем вычислить,
что нам нужен телескоп размером с Землю.

(Смех)

Если бы мы смогли создать такой телескоп,

мы бы всего лишь начали
различать кольцо света,

обозначающее горизонт
событий чёрной дыры.

На этом изображении
не будут видны все детали,

как на компьютерных моделях,

но оно позволит нам составить
первое представление о том,

что находится в непосредственной
близости от чёрной дыры.

Как вы понимаете,

невозможно создать телескоп
с одной тарелкой размером с Землю.

Но как пел Мик Джаггер:

«Ты не можешь всегда
получать то, что хочешь,

но если постараешься, ты поймёшь,

что получаешь всё, что тебе нужно».

Соединяя телескопы по всему миру,

международный проект под названием
Event Horizon Telescope

создаёт вычислительный
телескоп размером с Землю,

способный сфотографировать структуру

в масштабах горизонта событий чёрной дыры.

Планируется, что уже в следующем
году эта сеть телескопов

сможет сделать первое фото чёрной дыры.

Все телескопы в этой всемирной
сети работают сообща.

Координируя свою работу
по точным атомным часам,

команды учёных на каждом
телескопе «замораживают» свет,

собирая тысячи терабайт данных.

Эти данные затем обрабатываются
в лаборатории прямо здесь, в Массачусетсе.

Как же это делается?

Помните, что если мы хотим увидеть
чёрную дыру в центре нашей Галактики,

нам нужно создать невероятно большой
телескоп размером с Землю?

Давайте на секунду просто представим,
что нам удалось построить

телескоп размером с Землю.

Это будет выглядеть, как если бы мы
превратили Землю

в гигантский вращающийся диско-шар.

Каждое отдельное зеркало
будет собирать свет,

из которого мы затем сложим изображение.

Но давайте представим,
что мы удалили большинство зеркал,

так что только некоторые остались.

Мы все ещё можем попробовать
свести эту информацию воедино,

но теперь у нас много пробелов.

Оставшиеся зеркала показывают
места расположения наших телескопов.

Это невероятно малое количество данных
для создания целостной картины.

Хотя мы собираем свет только
с нескольких телескопов,

по мере вращения Земли
мы можем получать новые данные.

То есть, когда диско-шар вращается,
зеркала меняют своё положение,

и мы можем рассматривать
разные части изображения.

Разработанные нами алгоритмы
заполняют пробелы в диско-шаре,

чтобы восстановить исходное
изображение чёрной дыры.

Если бы у нас были телескопы
по всему земному шару,

другими словами, целый диско-шар,

это было бы просто.

Однако, у нас не много образцов,
и по этой причине

существует бесконечное множество
возможных изображений,

прекрасно сочетающихся
с показаниями наших телескопов.

Но не все изображения одинаковы.

Некоторые более похожи на то,
что мы ожидаем увидеть, чем другие.

Я помогаю в создании
первого фото чёрной дыры тем,

что создаю алгоритмы, находящие
самые приемлемые изображения,

которые совпадают с показаниями телескопа.

Как художник-криминалист
использует ограниченное описание,

чтобы собрать целую картинку,
прибегая к своим знаниям о строении лица,

так и созданные мной алгоритмы
используют неполные данные телескопов,

чтобы привести нас к изображению чего-то,
похожего на часть нашей Вселенной.

Используя эти алгоритмы,
мы смогли собрать воедино фотографии

из этих скудных зашумлённых данных.

Вот образец реконструкции, сделанный
с использованием смоделированных данных,

где наши телескопы как будто направлены

на чёрную дыру в центре нашей Галактики.

Хотя это всего лишь симуляция,
подобная реконструкция даёт надежду,

что вскоре мы сможем сделать
первое фото чёрной дыры

и по нему определить размер её кольца.

Я хотела бы остановиться поподробнее
на деталях этого алгоритма,

но к счастью для вас,
я ограничена во времени.

Но я всё равно хочу вкратце описать вам,

как мы определяем,
на что похожа наша Вселенная

и как используем это для реконструкции
и проверки наших результатов.

Так как существует бесконечное число
возможных изображений,

отлично объясняющих
показания наших телескопов,

мы должны выбрать
из них наиболее подходящие.

Мы делаем это, упорядочивая изображения

на основе предположений о том,
как выглядит чёрная дыра,

и затем выбирая наиболее подходящие.

Что я под этим подразумеваю?

Скажем, мы пытаемся создать модель,

определяющую вероятность того,
что некий снимок появится в Facebook.

Мы хотели бы, чтобы модель сказала:

«Вот это зашумлённое изображение слева
вряд ли кто-либо запостит,

зато наверняка кто-нибудь запостит селфи,

такое, как вот это справа.

Снимок посередине размыт,

и хотя он выглядит предпочтительнее

зашумлённого изображения,

мы скорее всего увидим в Facebook селфи».

Но когда дело касается
изображений чёрной дыры,

мы сталкиваемся с реальной проблемой:
мы никогда раньше не видели чёрную дыру.

На что она может быть похожа,

и какие предположения
мы можем делать о её строении?

Мы могли бы использовать
симулированные нами изображения,

такие как, например, чёрная дыра
в фильме «Интерстеллар»,

но это могло бы привести
к серьёзным проблемам.

Что, если теория Эйнштейна
не подтвердится?

Мы всё ещё хотим воссоздать
верное изображение происходящего.

Слишком активно используя
уравнения Эйнштейна в наших алгоритмах,

в результате мы просто увидим то,
что ожидали увидеть.

Другими словами, мы хотим
сохранить вариант

существования огромного слона
в центре нашей Галактики.

(Смех)

Различные типы изображений
имеют свои характерные особенности.

Мы можем легко отличить изображения
симулированной чёрной дыры

от снимков, которые мы
ежедневно делаем с Земли.

Нужно найти способ объяснить алгоритму,
как изображение выглядит

без введения в него слишком большого
количества черт однотипных объектов.

Один из способов избежать этого —

применять черты различных изображений

и наблюдать, как конкретное изображение
влияет на получившиеся результаты.

Если все типы изображений
воспроизведут в итоге одно похожее,

тогда мы почувствуем уверенность,

что делаемые нами предположения
не сильно отличаются от реальности.

Это как если дать одно и то же описание

трём разным художникам
из разных частей света.

Если они все нарисуют очень похожее лицо,

то мы будем уверены,

что на их портреты не повлияли
особенности их культуры.

Один из способов ввести в алгоритм
разные черты изображения —

использовать части уже
имеющихся изображений.

Поэтому мы берём большую
коллекцию изображений

и разделяем их на множество
маленьких частей.

И тогда мы можем рассматривать каждый
кусочек изображения как часть пазла.

Из типовых частей пазла
мы собираем целое изображение,

которое соответствует
показаниям телескопа.

Каждый тип изображений имеет
определённый набор кусочков пазла.

Так что же получится,
если взять одинаковые данные,

но использовать разные наборы пазлов
для воспроизведения изображения?

Начнём с набора с кусочками пазла
для получения изображения чёрной дыры.

Выглядит вполне приемлемо.

Это похоже на то,
что мы ожидаем увидеть.

Но получили ли мы его,

потому что составили из кусочков
для моделирования изображения чёрной дыры?

Давайте возьмём другой набор

с астрономическими объектами,
не являющимися чёрными дырами.

Хорошо, мы получили похожее изображение.

А как насчёт кусочков
повседневных изображений,

которые можно снять на обычную камеру?

Отлично, мы видим одно
и то же изображение.

Когда одинаковое изображение
получается из разных наборов кусочков,

тогда у нас появляется уверенность,

что наши предположения

не сильно влияют на конечный результат.

Другой вариант: мы можем взять
тот же самый набор из кусочков пазла,

как, например, производные
из повседневных снимков,

и использовать их для воспроизведения
разных видов исходных изображений.

В наших моделях мы предполагаем,

что чёрная дыра похожа
на другие астрономические объекты

и такие обыденные образы,
как слон в центре нашей Галактики.

Когда результаты работы наших
алгоритмов будут совпадать

со смоделированными изображениями вверху,

мы будем уверены,
что наши алгоритмы верны.

И я хочу подчеркнуть здесь,

что все эти изображения были созданы

путём склеивания маленьких кусочков
повседневных фотографий,

которые можно снять на обычную камеру.

Изображение чёрной дыры,
которое раньше никто не видел,

можно получить с помощью
объединения уже имеющихся снимков,

на которых изображены люди, дома,
деревья, кошки и собаки.

Подобные идеи визуализации
могут позволить нам

создать первую фотографию чёрной дыры,

а также, надеюсь, проверить
известные теории,

на которые опираются учёные
в своей ежедневной работе.

Конечно, заставить такую идею работать

было бы невозможно
без удивительной команды учёных,

с которыми я имею честь сотрудничать.

Меня поражает тот факт,

что несмотря на отсутствие у меня
опыта в астрофизике,

совместной работой
мы добились результата,

который может дать нам
первый снимок чёрной дыры.

Такие крупные проекты,
как Event Horizon Telescope,

успешны благодаря сотрудничеству
множества учёных,

являющихся экспертами
в различных областях знаний.

Все мы: астрономы, физики,
математики и инженеры —

плавимся в одном котле науки.

Так мы вскоре сделаем возможным то,

что когда-то казалось невозможным.

Я бы хотела призвать всех вас

помогать в расширении границ науки,

даже если на первый взгляд она кажется
такой же непостижимой, как чёрная дыра.

Спасибо.

(Аплодисменты)