AI học từ ảnh mèo dựng lại bức ảnh hố đen đầu tiên, và vòng sáng vẫn còn nguyên

Bức ảnh nổi tiếng nhất về một hố đen vừa vượt qua một bài kiểm tra mù. Một nhóm nhỏ tại CSIRO, cơ quan khoa học quốc gia của Úc, đã xây dựng một chương trình xử lý ảnh học cách nhận diện hình ảnh từ những bức ảnh chụp mèo, chó và ô tô, rồi đưa nó vào dữ liệu thô của Event Horizon Telescope đằng sau bức ảnh đầu tiên về một hố đen, và thu được cùng một vòng sáng.

Điều đó quan trọng bởi vì vòng sáng đã có một đối thủ. Một phân tích lại đối nghịch cho rằng chiếc bánh vòng nhìn thấy xung quanh hố đen khổng lồ ở trung tâm một thiên hà lân cận có thể chỉ là một hiện tượng giả tạo từ cách xử lý dữ liệu, và vật thể thực sự có thể là một điểm sáng kéo dài. Nghiên cứu mới, được công bố trên Nature, tìm thấy vòng sáng trong mọi bộ dữ liệu chất lượng cao mà nó kiểm tra, và kích thước của nó chỉ ra một hố đen nặng gấp hàng tỷ lần Mặt Trời, phù hợp với các ước tính độc lập.

“Quan trọng là, mô hình của chúng tôi không hề biết hố đen trông như thế nào khi chúng tôi áp dụng nó vào dữ liệu M87*,” cho biết tác giả chính Samuel Lai, nhà thiên văn học tại CSIRO. “Đây là lần xác nhận độc lập thực sự đầu tiên đối với ảnh EHT, một bước quan trọng trong quy trình khoa học.”

Tại sao một bức ảnh hố đen lại có thể gây tranh cãi

M87* nằm cách chúng ta khoảng 55 triệu năm ánh sáng, và bóng của nó trải dài trên một mảnh bầu trời nhỏ đến mức Lai so sánh nhiệm vụ này với việc “đứng trong sân sau của bạn và cố gắng chụp ảnh một chiếc bánh vòng trên Mặt Trăng.” Không có một đĩa kính thiên văn nào có thể làm được điều đó. Event Horizon Telescope kết nối các đài quan sát vô tuyến ở Chile, Mexico, Hawaii, Arizona, Tây Ban Nha và những nơi khác, để toàn bộ Trái Đất hoạt động như một kính thiên văn duy nhất.

Kính thiên văn ảo đó chủ yếu là không gian trống. Mỗi cặp đĩa chỉ lấy mẫu một đường mỏng của thông tin cần thiết cho một hình ảnh, và mỗi trạm thêm vào các lỗi từ thiết bị điện tử của nó và từ bầu khí quyển hỗn loạn phía trên. Phần mềm phải lấp đầy các khoảng trống, và các lựa chọn được đưa ra trong phần mềm đó có thể làm thay đổi bức ảnh cuối cùng.

Nhóm hợp tác ban đầu biết điều này và đã vận hành bốn nhóm xử lý ảnh song song, không biết kết quả của nhau. Cả bốn đều tìm thấy một vòng sáng, nhưng họ bất đồng về các chi tiết nhỏ như vị trí sáng nhất. Sau đó, một nhóm Nhật Bản do Makoto Miyoshi dẫn đầu đã xử lý lại dữ liệu công khai bằng một kỹ thuật cổ điển và báo cáo rằng, nếu phân tích cho phép một vùng bầu trời rộng hơn, thì một điểm sáng kéo dài đơn lẻ phù hợp hơn là một vòng sáng. Cuộc tranh luận xoay quanh các giả định, và các giả định chính xác là điều mà một bài kiểm tra độc lập phải loại bỏ.

Cách họ thực hiện

Nhóm CSIRO đã tấn công cả hai điểm yếu cùng một lúc. Đầu tiên, dữ liệu. Cách tiếp cận tiêu chuẩn kết hợp các phép đo từ các cặp kính thiên văn, mang theo lỗi hiệu chuẩn của mỗi trạm cùng với tín hiệu. Nhóm thay vào đó sử dụng “bất biến đóng” (closure invariants), các đại lượng được xây dựng từ ba kính thiên văn cùng một lúc, trong đó các lỗi đó triệt tiêu lẫn nhau. “Kỹ thuật của chúng tôi kết hợp các bộ ba thay vì các cặp dữ liệu kính thiên văn tiêu chuẩn để loại bỏ các lỗi đó,” cho biết trưởng nhóm dự án Nithyanandan Thyagarajan.

Thứ hai, phần mềm. Nhóm đã xây dựng một hệ thống AI tạo sinh có tên GenDIReCT, tương tự về tinh thần với các công cụ biến văn bản thành hình ảnh, nhưng được điều hướng bởi các bất biến đóng thay vì một lời nhắc bằng văn bản. Nó học được hình ảnh thực trông như thế nào từ một thư viện tiêu chuẩn gồm các bức ảnh hàng ngày cùng với các hình dạng đơn giản như đĩa và vòng tròn. Để đảm bảo các vòng tròn đó không làm lệch kết quả, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện lại nó mà không có bất kỳ hình dạng hình học nào và không tìm thấy sự khác biệt đáng kể.

Trước khi nhìn thấy bất kỳ dữ liệu M87* nào, chương trình phải vượt qua các bài kiểm tra trên dữ liệu tổng hợp và trên các quan sát thực tế về các thiên hà khác, tái tạo các bức ảnh đã công bố của quasar 3C 279 với độ tương đồng 98% và của thiên hà vô tuyến Centaurus A với 91%. Sau đó, nhóm đã đóng băng mô hình, để không ai có thể điều chỉnh nó sau khi thấy kết quả. Nó đã xử lý qua tám đêm dữ liệu công khai từ ba mùa quan sát, mỗi mùa có ba cửa sổ bầu trời, tạo ra khoảng 300 ảnh ứng viên cho mỗi bộ dữ liệu. Để kiểm tra chéo không phụ thuộc vào học máy, nhóm cũng khớp cùng một dữ liệu bộ ba với một mô hình thống kê thông thường của một vòng sáng.

Vòng sáng cho chúng ta biết điều gì

Mọi bộ dữ liệu có độ phủ kính thiên văn tốt đều tạo ra một vòng sáng nhỏ gọn với đường kính khoảng 42 micro giây cung, bất kể kích thước của cửa sổ bầu trời. Sự ổn định đó là câu trả lời trực tiếp cho phân tích đối thủ, vốn chỉ tìm thấy điểm sáng của nó khi cửa sổ mở rộng. Nhóm CSIRO lập luận rằng hiệu ứng trước đó rất có thể bắt nguồn từ một đêm có độ phủ thưa thớt và dữ liệu chất lượng thấp hơn. Các ảnh học máy cho ra 42,2 micro giây cung và khớp thông thường cho ra 42,3, khớp nhau trong phạm vi sai số. Bài báo lưu ý rằng việc phân giải chi tiết nhỏ đến vậy giống như nhận biết độ rộng của một sợi tóc người từ khoảng cách hơn 1.000 km.

Từ kích thước đó, nhóm ước tính khối lượng là 6,5 tỷ lần Mặt Trời, sai số cộng trừ 0,5 tỷ. Con số này gần như chính xác với ước tính độc lập từ chuyển động của các ngôi sao trong thiên hà, khoảng 6,6 tỷ lần Mặt Trời, và khác xa với ước tính dựa trên chuyển động của khí, khoảng 3,5 tỷ, vốn sẽ tạo ra một vòng sáng rộng gần một nửa. Sagittarius A*, hố đen ở trung tâm Dải Ngân hà, nặng khoảng 4 triệu lần Mặt Trời, vì vậy M87* nặng hơn hơn một nghìn lần.

Các ảnh cũng cho thấy chúng ta nhìn thấy hố đen gần như từ phía trước, khoảng 20 độ so với luồng phản lực của nó, gần với 17 độ đo được từ chính luồng phản lực. Phần sáng nhất của vòng sáng dịch chuyển giữa các mùa, mà các tác giả cho là do khí hỗn loạn rơi vào hố đen chứ không phải do phương pháp.

Những gì nó chưa giải quyết

Phân tích mới độc lập về phương pháp, nhưng không độc lập về dữ liệu. Nó sử dụng lại cùng các phép đo Event Horizon Telescope công khai, vì vậy nó không thể loại trừ một vấn đề đã được tích hợp sẵn trong các bản ghi thô; nó cho thấy vòng sáng không phải là sản phẩm của các lựa chọn xử lý của nhóm ban đầu.

Một số đặc điểm vẫn còn mờ nhạt. Độ dày của vòng sáng, độ sáng của tâm và mức độ lệch tâm của nó đều thay đổi giữa các phương pháp và giữa các đêm, và các tác giả cho rằng những điều này có thể không phản ánh nguồn thực sự. Một đêm, khi một kính thiên văn quan trọng ở Mexico bị thiếu, đã cho kết quả mơ hồ nhất.

Khối lượng kém chắc chắn hơn con số tiêu đề gợi ý. Việc chuyển đổi kích thước vòng sáng thành khối lượng phụ thuộc vào một hệ số hiệu chuẩn lấy từ mô phỏng máy tính, và phạm vi đầy đủ của hệ số đó làm thay đổi ước tính từ 6,0 đến 6,7 tỷ lần Mặt Trời. Các ảnh không thể xác định chính xác tốc độ quay của hố đen, mặc dù chúng ủng hộ một số vòng quay. Và nhóm cảnh báo rằng một sự phù hợp tốt với dữ liệu là cần thiết nhưng không đủ để chứng minh một bức ảnh là chính xác, vì không có bức ảnh thực tế nào của M87* để kiểm tra đối chiếu.

Các câu hỏi thường gặp về ảnh hố đen M87*

Bức ảnh hố đen đầu tiên có thật không?

Có, theo kiểm tra độc lập này. Một nhóm bên ngoài phân tích ban đầu, sử dụng một cách kết hợp dữ liệu khác và một AI chưa từng thấy hố đen, đã thu được một vòng sáng có cùng kích thước và hướng. Các chi tiết nhỏ như độ dày của vòng sáng vẫn thay đổi giữa các phương pháp.

Làm thế nào để chụp ảnh một hố đen?

Bạn chụp ảnh khí nóng xung quanh nó. Ánh sáng từ khí đó bị bẻ cong quanh hố đen và tạo thành một vòng sáng xung quanh một bóng tối. Để nhìn thấy một bóng tối nhỏ như vậy, Event Horizon Telescope kết hợp các đĩa vô tuyến trên khắp hành tinh để chúng hoạt động như một kính thiên văn rộng bằng Trái Đất.

Hố đen M87* lớn đến mức nào?

Phân tích mới đặt khối lượng của nó vào khoảng 6,5 tỷ lần Mặt Trời, nặng hơn hơn một nghìn lần so với hố đen ở trung tâm thiên hà của chúng ta. Vòng sáng của nó trải dài khoảng 42 micro giây cung trên bầu trời, quá nhỏ để bất kỳ kính thiên văn đơn lẻ nào có thể phân giải.

Điều gì tiếp theo

Dữ liệu bao gồm bốn đêm vào tháng 4 năm 2017, hai đêm vào tháng 4 năm 2018, khi Kính thiên văn Greenland tham gia mạng lưới, và hai đêm vào tháng 4 năm 2021. Bức ảnh M87* ban đầu được công bố vào ngày 10 tháng 4 năm 2019, và thách thức từ nhóm của Miyoshi xuất hiện vào năm 2022 và 2024. Các nhà nghiên cứu CSIRO cho biết mô hình đóng băng của họ lần đầu tiên chạy trên dữ liệu M87* vào ngày 4 tháng 12 năm 2025, và bài báo xuất hiện trực tuyến vào ngày 11 tháng 11 năm 2026, với các bản tái tạo và mã nguồn được công bố công khai.

Các tác giả hy vọng các quan sát theo kế hoạch với thiết bị NIRSpec của Kính viễn vọng Không gian James Webb sẽ lập bản đồ chuyển động của khí và sao trong lõi M87 và thắt chặt ước tính khối lượng. Thyagarajan cho biết kỹ thuật bộ ba cũng có thể giúp ích cho các lĩnh vực kết hợp nhiều cảm biến thành một bản đồ, từ chụp ảnh y tế đến theo dõi động đất. Một giải thưởng lớn hơn nằm xa hơn: các kính thiên văn trong không gian có thể phân giải vòng sáng photon mỏng bên trong bóng tối và, cùng với nó, cuối cùng đo được tốc độ quay của M87*.

Tài liệu tham khảo: Lai et al., “Independent interferometric observable confirms black hole shadow in M87*,” Nature, 2026. DOI: 10.1038/s41586-026-11241-9

Thẻ: trí tuệ nhân tạo, thiên văn học, hố đen, CSIRO, Event Horizon Telescope, M87