Когда они активны, сверхмассивные черные дыры играют решающую роль в эволюции галактик. До сих пор считалось, что рост вызван сильным столкновением двух галактик с последующим их слиянием; однако новое исследование, проведенное Университетом Бата, предполагает, что одних только слияний галактик недостаточно, чтобы подпитывать черную дыру — необходим также резервуар холодного газа в центре родительской галактики.
Новое исследование , опубликованное в журнале « Ежемесячные уведомления Королевского астрономического общества», считается первым, в котором машинное обучение используется для классификации слияний галактик с конкретной целью изучения взаимосвязи между слияниями галактик, аккрецией сверхмассивных черных дыр и звездообразованием . До сих пор слияния классифицировались (часто неправильно) только на основе человеческого наблюдения.
«Когда люди ищут слияния галактик, они не всегда знают, на что смотрят, и используют интуицию, чтобы решить, произошло ли слияние», — сказала Матильда Авиретт-Маккензи, доктор философии. студент факультета физики Университета Бата и первый автор исследовательской работы.
Исследование стало результатом сотрудничества партнеров из BiD4BEST (Применение больших данных для исследований эволюции черных дыр), чья инновационная учебная сеть обеспечивает докторскую подготовку по вопросам формирования сверхмассивных черных дыр.
Она добавила: «Обучив машину классифицировать слияния, вы получите гораздо более правдивое представление о том, что на самом деле делают галактики».
Сверхмассивные черные дыры
Сверхмассивные черные дыры находятся в центре всех массивных галактик (чтобы дать представление о масштабе, Млечный Путь, насчитывающий около 200 миллиардов звезд, представляет собой всего лишь галактику среднего размера). Эти сверхразмерные черные дыры обычно весят в миллионы и миллиарды раз больше массы нашего Солнца.
Большую часть своей жизни эти черные дыры находятся в состоянии покоя, спокойно сидя, пока материя вращается вокруг них, и оказывая незначительное влияние на галактику в целом. Но в течение коротких периодов своей жизни (кратких только в астрономическом масштабе и, скорее всего, продолжающихся от миллионов до сотен миллионов лет) они используют силы гравитации, чтобы притянуть к себе большие количества газа (событие, известное как аккреция), что приводит к яркий диск, способный затмить всю галактику.
Именно эти короткие фазы активности наиболее важны для эволюции галактик, поскольку огромное количество энергии, высвобождаемой в результате аккреции, может повлиять на формирование звезд в галактиках. Не зря же установление того, что заставляет галактику перемещаться между двумя состояниями — покоя и звездообразования — является одной из величайших задач астрофизики.
«Определение роли сверхмассивных черных дыр в эволюции галактик имеет решающее значение в наших исследованиях Вселенной», — сказал Авиретт-Маккензи.
Человеческий взгляд против машинного обучения
На протяжении десятилетий теоретические модели предполагали, что черные дыры растут при слиянии галактик. Однако астрофизики, изучающие связь между слияниями галактик и ростом черных дыр, на протяжении многих лет ставили под сомнение эти модели, задавая простой вопрос: как мы можем надежно идентифицировать слияния галактик?
Визуальный осмотр является наиболее распространенным методом. Человеческие классификаторы — либо эксперты, либо представители общественности — наблюдают за галактиками и выявляют высокую асимметрию или длинные приливные хвосты (тонкие, вытянутые области звезд и межзвездного газа, которые простираются в космос), оба из которых связаны со слияниями галактик.
Однако этот метод наблюдения требует много времени и ненадежен, поскольку людям легко допустить ошибки в своих классификациях. В результате исследования слияний часто дают противоречивые результаты.
В новом исследовании под руководством Бата исследователи поставили перед собой задачу улучшить способ классификации слияний путем изучения связи между ростом черных дыр и эволюцией галактик с помощью искусственного интеллекта.
Вдохновлен человеческим мозгом
Они обучили нейронную сеть (подмножество машинного обучения, вдохновленное человеческим мозгом и имитирующее способ передачи сигналов биологическими нейронами друг другу) на моделировании слияний галактик, а затем применили эту модель к галактикам, наблюдаемым в космосе.
Благодаря этому они смогли идентифицировать слияния галактик без предубеждений человека и изучить связь между слияниями галактик и ростом черных дыр. Они показали, что нейронная сеть превосходит человеческие классификаторы в выявлении слияний, и на самом деле человеческие классификаторы склонны ошибочно принимать обычные галактики за слияния.
Применяя эту новую методологию, исследователи смогли показать, что слияния не сильно связаны с ростом черных дыр. Признаки слияния одинаково распространены в галактиках с аккрецирующими сверхмассивные черные дыры и без них.
Используя чрезвычайно большую выборку из примерно 8000 аккрецирующих систем черных дыр, что позволило команде изучить вопрос гораздо более подробно, было обнаружено, что слияния приводят к росту черных дыр только в очень специфическом типе галактик: звездообразующих. галактики, содержащие значительное количество холодного газа.
Это показывает, что одних слияний галактик недостаточно для подпитки черных дыр: также должно присутствовать большое количество холодного газа, чтобы черная дыра могла расти.
Авиретт-Маккензи сказала: «Чтобы галактики образовывали звезды, они должны содержать облака холодного газа, которые способны коллапсировать в звезды. Высокоэнергетические процессы, такие как аккреция сверхмассивных черных дыр, нагревают этот газ, либо делая его слишком энергичным для коллапса, либо взрывая его. из галактики».
Она добавила: «Ясной ночью вы можете почти увидеть этот процесс, происходящий в реальном времени, с помощью туманности Ориона — большой области звездообразования в нашей галактике и самой близкой в своем роде к Земле — где вы можете увидеть некоторые звезды, которые сформировались недавно, и другие, которые все еще формируются».
Доктор Кэролин Виллфорт, старший преподаватель кафедры физики и научный руководитель Авиретт-Маккензи в Бате, сказала: «До сих пор все изучали слияния одним и тем же способом — посредством визуальной классификации. С помощью этого метода, при использовании экспертных классификаторов, которые могут обнаружить больше тонких особенностей, нам удалось рассмотреть лишь пару сотен галактик, не больше.
«Вместо этого использование машинного обучения открывает совершенно новую и очень интересную область, в которой вы можете анализировать тысячи галактик одновременно. Вы получаете последовательные результаты на действительно больших выборках, и в любой момент вы можете просмотреть множество различных свойств черной дыры.»