Машинное обучение показало, что только слияния галактик недостаточно для роста черных дыр

Во время своей активности сверхмассивные черные дыры играют решающую роль в развитии галактик. До сих пор считалось, что их рост происходит в результате неистового столкновения двух галактик с последующим слиянием; однако новое исследование свидетельствует о том, что одного лишь слияния галактик недостаточно для питания черной дыры — нужен еще и резервуар холодного газа в центре галактики-хозяина.

Об этом рассказывается в пресс-релизе Университета Бата (Великобритания), передают OstanniPodii.com.

Новое исследование считается первым, использующим машинное обучение для классификации слияния галактик с конкретной целью: исследовать связь между слиянием галактик, аккрецией сверхмассивных черных дыр и звездообразованием. Как указывают исследователи, до сих пор слияния классифицировали часто неправильно, только на основе человеческих наблюдений.

«Когда люди ищут слияния галактик, они не всегда знают, на что они смотрят, и используют немалую долю интуиции для решения, произошло ли слияние», - сказала Матильда Авирет-Маккензи, аспирант на кафедре физики в Университете Бата и первый автор научной работы.

Она добавила: «Научив машину классифицировать слияния, вы получаете гораздо более правдивые данные о том, что на самом деле происходит в галактиках».

Сверхмассивные черные дыры

Сверхмассивные черные дыры находятся в центре всех массивных галактик (чтобы дать ощущение масштаба, Млечный Путь, насчитывающий около 200 миллиардов звезд, является галактикой среднего размера). Эти сверхбольшие черные дыры обычно весят от миллионов до миллиардов раз больше массы нашего Солнца.

Большую часть своей жизни эти черные дыры находятся в состоянии покоя, тихо сидя, пока материя вращается вокруг них по орбите, и мало влияют на галактику в целом. Но в короткие периоды своей жизни (короткие лишь в астрономическом масштабе, и, скорее всего, продолжительностью от миллионов до сотен миллионов лет) они используют силы гравитации для притягивания к себе большого количества газа в событии, известном как аккреция. В результате образуется яркий диск, который может превзойти по светимости всю галактику.

Именно эти короткие фазы активности являются наиболее важными для эволюции галактик, поскольку огромное количество энергии, высвобождаемой во время аккреции, может влиять на то, как образуются звезды в галактиках. Поэтому выяснение того, что заставляет галактику двигаться между двумя состояниями — покоем и звездообразованием — является одним из самых больших вызовов в астрофизике.

«Определение роли сверхмассивных черных дыр в эволюции галактик имеет решающее значение в наших исследованиях Вселенной», - говорит Авирет-Маккензи

Человеческий обзор против машинного обучения

Десятилетиями теоретические модели предполагали, что черные дыры растут тогда, когда галактики сливаются. Однако астрофизики, которые уже много лет изучают связь между слиянием галактик и ростом черных дыр, бросают вызов этим моделям простым вопросом: Как мы можем надежно идентифицировать слияния галактик?

Визуальный осмотр был самым распространенным методом. Люди-классификаторы — либо эксперты, либо представители общественности — наблюдают за галактиками и обнаруживают высокую асимметрию или длинные приливные хвосты (тонкие, вытянутые области звезд и межзвездного газа, которые простираются в космос), которые ассоциируются со слияниями галактик.

Однако этот метод наблюдения является трудоемким и ненадежным, поскольку человеку легко ошибиться в своих классификациях. Как следствие, исследования слияний галактик часто дают противоречивые результаты.

В новом исследовании ученые поставили перед собой задачу усовершенствовать способ классификации слияний, изучив связь между ростом черных дыр и эволюцией галактик с помощью искусственного интеллекта

Вдохновленные человеческим мозгом

Они обучили нейронную сеть (подмножество машинного обучения, вдохновленное человеческим мозгом, имитирующее способ, которым биологические нейроны сигнализируют друг другу) на симуляции слияния галактик, а затем применили эту модель к галактикам, наблюдаемым в космосе.

Таким образом, они смогли идентифицировать слияния без человеческих предубеждений и изучить связь между слиянием галактик и ростом черных дыр. Они показали, что нейронная сеть превосходит человеческие классификаторы в определении слияний, и на самом деле человеческие классификаторы склонны ошибочно принимать обычные галактики за слияния.

Применив новую методологию, исследователи смогли показать, что слияния не связаны с ростом черных дыр. Сигнатуры слияния одинаково распространены в галактиках со сверхмассивными черными дырами и без них.

Используя чрезвычайно большую выборку из примерно 8000 систем черных дыр, находящихся в процессе аккреции, — что позволило команде изучить вопрос гораздо подробнее — было обнаружено, что слияния приводят к росту черных дыр только в очень специфическом типе галактик: звездообразующих галактиках, которые содержат значительное количество холодного газа.

Это свидетельствует о том, что только слияния галактик недостаточно для подпитки черных дыр: для того, чтобы черная дыра могла расти, необходимо также наличие большого количества холодного газа.

Авирет-Маккензи говорит: «Для того, чтобы галактики образовали звезды, они должны содержать облака холодного газа, которые способны коллапсировать в звезды. Высокоэнергетические процессы, такие как аккреция сверхмассивных черных дыр, нагревают этот газ, делая его либо слишком энергичным для коллапса, либо вырывая его из галактики».

Она добавила: «В ясную ночь вы можете почти заметить этот процесс, происходящий в реальном времени, в туманности Ориона — обширной области звездообразования нашей галактики, ближайшей к Земле — где можно увидеть некоторые звезды, которые образовались недавно, и другие, которые все еще формируются».

Доктор Кэролин Уиллфорт, старший преподаватель кафедры физики и научный руководитель Авиретты-Маккензи в Бате, сказала: «До сих пор все изучали слияния одинаково — с помощью визуальной классификации. С помощью этого метода, с использованием экспертных классификаторов, которые могут заметить более тонкие особенности, мы могли рассмотреть лишь пару сотен галактик, не более».

«Зато использование машинного обучения открывает совершенно новую и очень увлекательную сферу, где можно анализировать тысячи галактик одновременно Вы получаете согласованные результаты на действительно больших выборках, и в любой момент вы можете наблюдать за многими различными свойствами черных дыр».

Работа опубликована в журнале "Ежемесячные сообщения Королевского астрономического общества".