[미디어파인 칼럼 = 이상원 기자] 블랙홀의 첫 번째 이미지가 흐릿한 도넛처럼 보였다면, 이번 이미지는 얇은 양파 반지다. 과학자들은 기계 학습 기술을 사용하여 M87 은하 중심에 있는 초거대 블랙홀의 초상화를 더욱 선명하게 만들어 냈으며, 이로써 이전에 볼 수 있었던 빛나는 가스의 활발한 반지보다 더 얇게 보이게 되었다.
2019년, 이벤트 호라이즌 망원경을 이용한 과학자들은 M87의 블랙홀 이미지를 공개했다. 이 사진은 블랙홀의 첫 번째로 촬영된 이미지로, 어두운 거대 물체에 의해 윤곽이 드러나는 주황색 가스 반지를 보여줬다. 새로운 반지의 두께는 원래의 두께의 절반에 불과하며, 동일한 데이터를 기반으로 하고 있다고 연구자들은 보고했다. 이벤트 호라이즌 망원경은 전 세계의 망원경 네트워크를 사용하여 데이터를 수집한다. 그러나 이 기술은 데이터에 구멍을 남긴다. 프린스턴, 뉴저지의 고급 연구소의 천체 물리학자는 우리가 지구 전체를 망원경으로 덮을 수 없기 때문에, 이는 어떤 정보가 누락되었다는 것을 의미한다. 우리는 그 틈을 채울 알고리즘을 가져야 한다고 말한 바 있다.
이전 분석들은 이미지가 부드럽게 보이도록 하는 것과 같은 특정 가정을 사용하여 이러한 틈을 채웠다. 그러나 새로운 기술은 30,000개가 넘는 시뮬레이션 이미지를 기반으로 블랙홀 주변의 물질이 소용돌이치는 것을 기반으로 기계 학습을 사용하여 그 틈을 채워, 이미지를 더욱 선명하게 만들었다.
미래에는 이 기술이 과학자들에게 블랙홀의 질량을 더 잘 파악하게 도와주고, 중력과 다른 블랙홀 물리학에 대한 개선된 연구를 수행하는 데 도움이 될 수 있다.
[이상원 칼럼니스트]
고려대 산업경영공학과(재학 중)
미디어파인 대학생칼럼니스트 겸 기자