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目前或许还没有能解开超大质量黑洞所有秘密的望远镜，但人工智能已开始着手研究。最近，一个国际天文学家团队成功用数百万个黑洞模拟训练了一个神经网络，使其能解读现实中从这些神秘太空物体捕获的模糊数据。
在研究黑洞的各种方法中，事件视界望远镜最为著名。它不是单个仪器，而是世界各地的多个射电望远镜协同工作，如同一个望远镜。多亏了事件视界望远镜，才得以获得超大质量黑洞 M87 和人马座 A*的图像。这些不是传统意义上的图像，而是来自黑洞的无线电波的可视化呈现。
为创建这些图像，世界各地的超级计算机处理了事件视界望远镜捕获的无线电信号，但在这个过程中，它们丢弃了大量收集到的信息，因为这些信息难以解读。
由威斯康星州莫里格迪奇研究所的专家训练的新神经网络，旨在利用那海量数据来提高事件视界望远镜读数的分辨率并做出新发现。根据该研究所的一份新闻稿，人工智能成功分析了曾经被丢弃的信息，并建立了位于银河系中心的人马座 A*的新参数。生成了黑洞结构的替代图像，揭示了黑洞的一些新特征。
研究人员在一份新闻稿中写道：“研究人员现在怀疑银河系中心的黑洞正以几乎最快的速度旋转。”新图像还表明，黑洞的旋转轴指向地球，并为围绕黑洞旋转的物质盘的成因和特征提供了线索。天文学家此前估计人马座 A*以中高速旋转。知道其实际旋转速度很重要，因为这能让我们推断黑洞周围的辐射行为，并提供其稳定性的线索。
荷兰奈梅亨拉德堡德大学的首席研究员迈克尔·扬森在新闻稿中表示：“我们正在挑战主流理论，这当然令人兴奋。然而，我认为我们的人工智能和机器学习方法主要是第一步。接下来，我们将改进和扩展相关模型和模拟。”
此故事最初出现在《连线》西班牙语版，并已从西班牙语翻译而来。