.In a research first, team uses precision astrometry to discover new exoplanet outside Earth's solar system
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.In a research first, team uses precision astrometry to discover new exoplanet outside Earth's solar system
먼저 연구에서 팀은 정밀 천문학을 사용하여 지구 태양계 외부의 새로운 외계 행성을 발견합니다
샌 안토니오 텍사스 대학교 신용: Pixabay/CC0 퍼블릭 도메인 APRIL 13, 2023
UTSA 천체물리학 부교수 Thayne Currie가 이끄는 국제 연구팀이 새로운 행성 탐색을 가속화하는 데 돌파구를 마련했습니다. Science 에 발표된 논문에서 Currie 는 궤도를 도는 별의 위치를 측정하여 행성을 식별하는 새로운 간접 방법인 직접 이미징과 정밀 천문학을 통해 공동으로 발견된 최초의 외계 행성을 보고합니다. 하와이의 스바루 망원경과 유럽 우주국(ESA)의 우주 망원경의 데이터는 팀의 발견에 필수적이었습니다.
-태양계 외 행성이라고도 하는 외계 행성은 다른 별을 공전하는 태양계 외부의 행성입니다 . 직접 이미징을 통해 천문학자들은 망원경으로 외계 행성의 빛을 보고 그 대기를 연구할 수 있습니다. 그러나 지난 15년 동안 약 20개만이 직접 이미지화되었습니다. 대조적으로 간접 행성 탐지 방법은 궤도를 도는 별에 미치는 영향을 통해 행성의 존재를 결정합니다. 이 접근법은 행성의 질량과 궤도에 대한 상세한 측정을 제공할 수 있습니다.
Currie는 행성의 위치를 조사하기 위해 직간접적인 방법을 결합하면 외계 행성에 대한 보다 완전한 이해를 제공한다고 말합니다. "간접 행성 탐지 방법은 지금까지 대부분의 외계 행성 발견에 책임이 있습니다. 이러한 방법 중 하나인 정밀 천문 측정법을 사용하면 행성을 이미지화하기 위해 어디를 봐야 하는지 알 수 있습니다. 그리고 우리가 알게 된 것처럼 이제 우리는 행성을 훨씬 더 쉽게 볼 수 있습니다. "라고 커리가 말했다.
HIP 99770 b라고 불리는 새로 발견된 외계 행성은 목성 질량의 약 14~16배이며 태양보다 거의 두 배 무거운 별을 공전합니다. 행성계는 또한 우리 태양계의 외부 지역과 유사점을 공유합니다. HIP 99770 b는 태양계에서 가장 거대한 행성인 목성이 태양으로부터 받는 빛만큼의 빛을 받습니다. 그것의 호스트 별은 태양 주위에서 관찰되는 얼음 물체의 고리 인 우리 태양계의 Kuiper 벨트와 유사한 행성 형성에서 남은 얼음 잔해로 둘러싸여 있습니다. Currie와 팀은 HIP 99770 b의 발견을 진전시키기 위해 Hipparcos-Gaia 가속 카탈로그를 사용했습니다.
이 카탈로그는 ESA의 가이아 미션과 가이아의 전신인 히파르코스의 데이터로 구성되어 있으며, 25년 동안 정확한 별 위치와 움직임의 기록을 제공합니다. 그것은 별 HIP 99770이 보이지 않는 행성의 중력에 의해 가속되고 있을 가능성이 있음을 밝혔습니다. 그런 다음 팀은 하와이에 있는 스바루 망원경의 초점에 영구적으로 설치된 SCExAO(Subaru Coronagraphic Extreme Adaptive Optics) 장비를 사용하여 HIP 99770 b의 존재를 이미지화하고 확인했습니다.
Currie는 HIP 99770 b의 발견은 과학자들이 외계 행성을 이전보다 더 포괄적으로 발견하고 특성화할 수 있는 새로운 길을 열어주기 때문에 중요하다고 말하며 행성계의 다양성과 진화에 대해 밝혔습니다. 간접적인 방법을 사용하여 행성을 이미지화하기 위한 노력을 안내하면 언젠가는 과학자들이 다른 지구의 첫 번째 이미지에 더 가까워질 수 있습니다. "이것은 우리가 기대하는 많은 발견 중 첫 번째입니다.
우리는 외계 행성을 연구하는 새로운 시대에 있습니다 ."라고 Currie는 말했습니다.
추가 정보: Thayne Currie, 가속하는 별을 공전하는 거대 가스 행성의 직접 이미징 및 천문학적 탐지, Science (2023). DOI: 10.1126/science.abo6192 . www.science.org/doi/10.1126/science.abo6192 저널 정보: 과학 텍사스 대학교 샌안토니오 제공 추가 탐색 숨겨진 외계 행성 발견
https://phys.org/news/2023-04-team-precision-astrometry-exoplanet-earth.html
.1st-ever black hole image gets a sharp new AI makeover
사상 최초의 블랙홀 이미지, AI로 새롭게 변신
(이미지 제공: L. Medeiros(Institute for Advanced Study), D. Psaltis(Georgia Tech), T. Lauer(NSF의 NOIRLab), F. Ozel(Georgia Tech))
로버트 레아출판약 9시간 전 은하 Messier 87의 중심에 있는 초대질량 블랙홀의 이미지는 블랙홀 모델에 대해 훈련된 기계 학습 프로그램에 의해 높은 정확도로 향상되었습니다.
멀리 떨어져 있는 초대질량 블랙홀이 슈퍼컴퓨터에서 개조된 후 날카롭게 보입니다. 지금까지 촬영된 블랙홀 의 첫 번째 이미지에서 본 "퍼지 오렌지 도넛"은 머신 러닝의 도움으로 더 얇은 "가늘고 긴 황금 고리"로 얇아졌습니다. 은하 Messier 87 (M87) 의 중심에 있는 초대질량 블랙홀의 이 이미지를 재정의하면 그 특성을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 우리 은하의 중심에 있는 블랙홀인 은하수까지 확장될 수 있습니다 . 스폰서 링크 브라우저에서 지금 플레이하세요 영웅 전쟁 M87*으로 알려진 M87 초대질량 블랙홀의 역사적인 이미지는 Event Horizon Telescope(EHT)로 촬영되어 2019 년 에 대중에게 공개되었습니다. 이미지를 생성하기 위한 데이터는 2017년 며칠 동안 EHT에서 수집되었습니다.
관련: 블랙홀의 첫 번째 이미지는 자기장에 빛을 비추는 편광 업데이트를 얻습니다.
왼쪽은 2019년 Event Horizon Telescope 공동 작업으로 처음 공개된 M87 초대질량 블랙홀의 유명한 이미지입니다. 오른쪽은 동일한 데이터 세트를 사용하여 PRIMO 알고리즘에 의해 생성된 블랙홀의 새로운 이미지입니다. 왼쪽은 2019년 Event Horizon Telescope 공동 작업으로 처음 공개된 M87 초대질량 블랙홀의 유명한 이미지입니다. 오른쪽은 동일한 데이터 세트를 사용하여 PRIMO 알고리즘에 의해 생성된 블랙홀의 새로운 이미지입니다.(이미지 제공: L. Medeiros(Institute for Advanced Study), D. Psaltis(Georgia Tech), T. Lauer(NSF의 NOIRLab), F. Ozel(Georgia Tech))
EHT는 지구 크기의 망원경을 생성하는 전 세계 7개의 망원경으로 구성된 네트워크이지만 결합된 관측 능력에도 불구하고 수집한 데이터에는 직소 퍼즐 조각처럼 여전히 공백이 있습니다. EHT 협력 멤버이자 천체물리학 박사 후 연구원인 Lia Medeiros를 포함한 연구팀은 Principal-Component Interferometric Modeling 또는 "PRIMO"라는 새로운 기계 학습 기술을 사용하여 M87 이미지의 "간격을 메우고" EHT 어레이를 최대로 향상했습니다.
-처음으로 해상도. "블랙홀을 가까이에서 연구할 수 없기 때문에 이미지의 세부 사항은 동작을 이해하는 능력에 중요한 역할을 합니다."라고 연구 책임자인 Medeiros는 성명에서 말했습니다 .(새 탭에서 열림). "이미지에서 고리의 너비는 이제 약 2배 더 작아졌는데, 이는 우리의 이론적 모델과 중력 테스트에 강력한 제약이 될 것입니다." 지구에서 5,500만 광년 떨어져 있고 태양의 65억 개에 해당하는 질량을 가진 M87 초대질량 블랙홀(M87*)의 이미지가 처음 공개되었을 때 과학자들은 예측과 얼마나 일치하는지에 대해 놀랐습니다.
Albert Einstein의 1915 일반 상대성 이론 에 의해 만들어졌습니다 . M87*의 이 PRIMO 정제 이미지는 과학자들에게 실제 블랙홀의 관측을 이론적 예측과 더 잘 일치시킬 수 있는 기회를 제공합니다. EHT 회원이자 NOIRLab 연구원인 Tod Lauer는 성명서에서 "PRIMO는 EHT 관찰에서 이미지를 구성하는 어려운 작업에 대한 새로운 접근 방식입니다. "지구 크기의 거대한 단일 전파 망원경을 사용하여 볼 수 있는 이미지를 생성하는 데 필요한 관찰 대상에 대한 누락된 정보를 보상하는 방법을 제공합니다." 더 나은 블랙홀을 구축하기 위한 PRIMO 교육 뉴저지주 프린스턴에 있는 고등연구소(Institute for Advanced Study)는 PRIMO가 기계 학습의 한 분야인 사전 학습을 사용하여 작동한다고 설명했습니다.
이 사전 학습은 컴퓨터가 대량의 교육 자료 세트를 기반으로 규칙을 생성할 수 있도록 합니다. 예를 들어 이와 같은 프로그램에 바나나 이미지를 여러 개 입력하면 알 수 없는 물체의 이미지가 바나나인지 여부를 결정하는 방법을 학습할 수 있습니다. PRIMO가 블랙홀에 대해 동일한 작업을 수행하도록 훈련하기 위해 팀은 이 우주 거인이 주변 가스를 먹고 있을 때 30,000개의 고충실도 시뮬레이션 이미지를 "강착"이라고 하는 프로세스에 제공했습니다.
이미지는 블랙홀이 어떻게 축적되어 PRIMO가 패턴을 찾을 수 있는지에 대한 광범위한 이론적 예측을 다루었습니다. 일단 식별되면 이러한 패턴은 시뮬레이션에 얼마나 자주 반영되었는지에 따라 분류되었습니다. 그런 다음 이를 EHT 이미지에 통합하여 M87*의 고화질 이미지를 생성하고 망원경 배열이 놓쳤을 수 있는 구조를 밝힐 수 있습니다. Medeiros는 "우리는 기계 학습을 사용하여 이전에 수행된 적이 없는 방식으로 누락된 데이터 영역을 채우기 위해 물리학을 사용하고 있습니다."라고 설명했습니다. "이것은 외계 행성에서 의학에 이르는 분야에서 역할을 하는 간섭계에 중요한 의미를 가질 수 있습니다."
PRIMO에 의해 렌더링된 결과 이미지는 EHT 데이터 및 이론적 블랙홀 모델과 일치합니다. 이 모델들은 M87*의 이 이미지에서 보이는 밝은 고리가 블랙홀의 놀라운 중력 영향에 의해 가스가 거의 빛의 속도로 가속된 결과라고 설명합니다. 이로 인해 가스가 가열되어 이벤트 지평선 이라고 하는 블랙홀의 외부 경계를 형성하는 빛을 가두는 표면 주위를 휘젓는 것처럼 빛납니다 .
관련 기사: — 은하수의 블랙홀이 밝혀지면서 하나의 큰 미스터리가 여전히 남아 있다고 노벨상 수상자가 말했습니다. — 은하수의 괴물 블랙홀 사진을 찍은 후 과학자들은 비디오를 꿈꿉니다. — 새로운 이미지에서 밝혀진 초대질량 블랙홀의 밝은 '광자 고리'
Psaltis는 "EHT가 2019년에 블랙홀의 첫 수평 규모 이미지를 공개한 지 약 4년 만에 우리는 어레이의 전체 해상도를 처음으로 활용하는 이미지를 생성하는 또 다른 이정표를 세웠습니다."라고 말했습니다. "우리가 개발한 새로운 기계 학습 기술은 블랙홀 물리학을 이해하기 위한 공동 작업에 절호의 기회를 제공합니다." PRIMO 기술은 이제 우리 은하의 중심인 초대질량 블랙홀 이미지에 적용될 수 있습니다.
EHT는 2022년 5월에 궁수자리 A* (Sgr A*) 라고 하는 작지만 훨씬 더 가까운 초대질량 블랙홀의 이미지를 공개했습니다. Sgr A*의 이미지는 2017년에도 수집된 EHT의 데이터를 사용하여 생성되었지만 M87*에 비해 지구에서 26,000광년 떨어진 곳에 위치한 이 400만 개의 태양 질량 블랙홀은 데이터를 정제하기 더 어렵게 만들었습니다. PRIMO를 사용하여 EHT 이미지의 해상도를 높이면 질량, 크기 및 물질을 소비하는 속도를 포함하여 초대질량 블랙홀의 특성을 더 잘 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다. "2019년 이미지는 시작에 불과했습니다."라고 Medeiros는 결론을 내렸습니다.
"사진 한 장이 천 단어의 가치가 있다면 그 이미지의 기본 데이터에는 더 많은 이야기가 있습니다. PRIMO는 계속해서 이러한 통찰력을 추출하는 데 중요한 도구가 될 것입니다." 연구팀의 연구는 4월 13일 Astrophysical Journal Letters 에 발표되었습니다.
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메모 230414_0338,0448 나의 사고실험 oms 스토리텔링
태양계 외 행성이라고도 하는 외계 행성은 다른 별을 공전하는 태양계 외부의 행성이다. 직접 이미징을 통해 천문학자들은 망원경으로 외계 행성의 빛을 보고 그 대기를 연구할 수 있다. 그러나 지난 15년 동안 약 20개만이 직접 이미지화되었다. 우주에는 수천조의 행성들이 있다. 그이미지들을 보고 싶지 않나?
샘플링 qoms.mser one.oss.base를 상상하면 하나의 우주에 그얼마나 많은 물질의 진상을 볼 수 있음이여. 허허.
블랙홀의 이미지가 정확한지 인공지능에게 학습시켜 좀 날신하고 날카로운 모습을 얻은 모양이다.
이는 보기1.4차 베이스에서 얻는 [정확한 이미지=
magic square]를 의미하는 것과 매일반이다.
보기1.4th.base(magic square)
04110613
14051203
15080902
0110071
보기1.이 마방진.블랙홀의 이미지가 있다면 01~16까지 선을 이여보라. 이미지가 나타날거여. 이를 나는 상수해법으로 1980년초에 672가지 이미지를 인공지능이 블랙홀을 그려내듯 그려낸거여. 이를 확인하려면 나의 홈페이지를 방문해보셔.
https://youtu.be/j__yvQtPh5I
https://jk0620.tripod.com/
블랙홀은 일종에 샘플링 oss.base이다. 수퍼인공지능이 그 이미지를 정확하게 구현한다면 마방진을 푼거여. 허허.
- Exoplanets, also known as extrasolar planets, are planets outside our solar system that orbit other stars. Direct imaging allows astronomers to see exoplanets' light through telescopes and study their atmospheres. However, only about 20 have been directly imaged in the last 15 years. In contrast, indirect planet detection methods determine the presence of planets through their impact on orbiting stars. This approach can provide detailed measurements of a planet's mass and orbit.
- Resolution for the first time. "Because black holes cannot be studied up close, the detail in the images plays an important role in our ability to understand their behavior," Medeiros, lead author of the study, said in a statement(opens in a new tab). "The width of the rings in the image is now about twice as small, which would be a strong constraint on our theoretical models and gravity tests." When images of the M87 supermassive black hole (M87*), 55 million light-years away from Earth and with a mass equivalent to 6.5 billion solar masses, were first released, scientists were amazed at how well they matched their predictions.
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Memo 230414_0338,0448 My thought experiment oms storytelling
Exoplanets, also known as extrasolar planets, are planets outside our solar system that orbit other stars. Direct imaging allows astronomers to see the exoplanet's light through a telescope and study its atmosphere. However, only about 20 have been directly imaged in the past 15 years. There are trillions of planets in the universe. Wouldn't you like to see those images?
If you imagine sampling qoms.mser one.oss.base, you can see the truth of how many substances in one universe. haha.
It seems that the image of the black hole is a bit sharp and sharp by learning artificial intelligence.
This is obtained from the example 1.4th base [correct image =
magic square] and half every day.
Example 1.4th.base(magic square)
04110613
14051203
15080902
01100716
Example 1. If you have an image of this magic square.black hole, try connecting lines from 01 to 16. image will appear. As a constant solution, I drew 672 images in the early 1980s as artificial intelligence draws a black hole. To check this, visit my homepage.
https://youtu.be/j__yvQtPh5I
https://jk0620.tripod.com/
Blackhole is a sort of sampling oss.base. If the super artificial intelligence accurately reproduces the image, the magic square is broken. haha.
ㅡOf course you won't believe it, but just believe in it for one day.. heh heh.
https://youtu.be/Y5Jf3_asO9M
https://youtu.be/yLeMl77c89o
----Perhaps it's because I'm speechless, but I'm forgetting what to say...
https://youtu.be/GZIKkJVaISM
samplea.oms.base (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sampleb. qoms.base (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
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0001100000
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0010000001
sampleb.poms.base (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
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samplec.oss.base (standard)
zxdxybzyz
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cadccbcdc
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zxezybzyy
bddbcbdca
Example 1.
4ms.obase.constant
01020304_0203
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13141516
() view2.qoms.vix.smola
()|>x7.11.srgA*.2
2000
0011
0101
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It shows what is expected to happen in 2036 when X7.11 comes closest to Sgr A*.2. 0 gives four positions where 11 becomes a constant. In 2036, the celestial body appears in a momentary variety of 4base.image after 4 large flashes are formed.
In this way, I myself discovered in the early 1980s that the images were 672 stamps. haha.
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