Kedilerle eğitilen yapay zekâ ilk kara delik görüntüsünü yeniden çizdi, halka yerinde

Bir kara deliğin en ünlü fotoğrafı, kör bir testi geçti. Avustralya’nın ulusal bilim ajansı CSIRO’da küçük bir ekip, kedilerin, köpeklerin ve arabaların fotoğraflarından resimlerin neye benzediğini öğrenen bir görüntüleme programı geliştirdi; programı, bir kara deliğin ilk görüntüsünün arkasındaki ham Event Horizon Telescope verilerine yöneltti ve aynı parlayan halkayı elde etti.

Bu önemli çünkü halkanın bir rakibi vardı. Rakip bir yeniden analiz, yakındaki bir galaksinin merkezindeki dev kara deliğin çevresinde görülen simidin, verilerin işlenme biçiminden kaynaklanan bir yapay ürün olabileceğini ve gerçek nesnenin uzun, parlak bir nokta olabileceğini öne sürüyordu. Nature’da yayımlanan yeni çalışma, incelediği her yüksek kaliteli veri setinde halkayı buluyor ve boyutu, bağımsız tahminlerle uyumlu olarak Güneş’ten milyarlarca kat daha ağır bir kara deliğe işaret ediyor.

“Önemlisi, modelimiz M87 verilerine uygulandığında bir kara deliğin neye benzediğine dair hiçbir fikre sahip değildi,” dedi CSIRO’da gökbilimci olan başyazar Samuel Lai. “Bu, EHT görüntüsünün ilk gerçekten bağımsız doğrulaması ve bilimsel süreçte önemli bir adım.”

Bir kara delik fotoğrafı neden tartışma konusu olabilir

M87* yaklaşık 55 milyon ışık yılı uzaklıkta bulunuyor ve gölgesi gökyüzünde o kadar küçük bir dilim kaplıyor ki Lai, görevi “arka bahçenizde durup Ay’daki bir simidin fotoğrafını çekmeye çalışmak” olarak tanımlıyor. Hiçbir tek çanak bunu yapamaz. Event Horizon Telescope, Şili, Meksika, Hawaii, Arizona, İspanya ve başka yerlerdeki radyo gözlemevlerini birbirine bağlayarak tüm Dünya’nın tek bir teleskop gibi çalışmasını sağlıyor.

Bu sanal teleskop çoğunlukla boşluktan oluşuyor. Her bir çanak çifti, bir görüntü için gereken bilginin yalnızca ince bir izini örnekliyor ve her istasyon, elektronik aksamından ve üzerindeki türbülanslı havadan kaynaklanan hatalar ekliyor. Yazılımın boşlukları doldurması gerekiyor ve bu yazılımda yapılan seçimler nihai resmi değiştirebiliyor.

Orijinal iş birliği bunu biliyordu ve birbirlerinden habersiz, paralel olarak dört görüntüleme ekibi çalıştırdı. Dördü de bir halka buldu, ancak en parlak noktanın neresi olduğu gibi ince ayrıntılarda anlaşmazlığa düştüler. Ardından Makoto Miyoshi liderliğindeki bir Japon grubu, kamuya açık verileri klasik bir teknikle yeniden işledi ve eğer analiz daha geniş bir gökyüzü parçasına izin verirse, tek bir uzun parlak noktanın bir halkadan daha iyi uyduğunu bildirdi. Anlaşmazlık varsayımlara dayanıyordu ve bağımsız bir testin tam olarak kaldırması gereken şey de varsayımlardır.

Bunu nasıl yaptılar

CSIRO ekibi her iki zayıf noktaya aynı anda saldırdı. İlk olarak, veriler. Standart yaklaşım, her istasyonun kalibrasyon hatalarını sinyalle birlikte taşıyan teleskop çiftlerinden gelen ölçümleri birleştirir. Ekip bunun yerine, bu hataların birbirini götürdüğü, aynı anda üç teleskoptan oluşturulan nicelikler olan “kapanma değişmezlerini” kullandı. Proje lideri Nithyanandan Thyagarajan, “Tekniğimiz, bu hataları ortadan kaldırmak için standart teleskop veri çiftleri yerine üçlüleri birleştiriyor,” dedi.

İkinci olarak, yazılım. Ekip, metni resme dönüştüren araçlara benzer ancak yazılı bir komut yerine kapanma değişmezleri tarafından yönlendirilen, GenDIReCT adında üretken bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Sistem, gerçek görüntülerin neye benzediğini, diskler ve halkalar gibi basit şekillerin yanı sıra günlük fotoğraflardan oluşan standart bir kütüphaneden öğrendi. Bu halkaların yanıtı yanlı yönlendirmediğinden emin olmak için araştırmacılar, sistemi herhangi bir geometrik şekil olmadan yeniden eğitti ve kayda değer bir fark bulamadı.

Program herhangi bir M87* verisi görmeden önce, sentetik veriler ve diğer galaksilerin gerçek gözlemleri üzerinde testleri geçmek zorundaydı; kuasar 3C 279’un yayımlanmış görüntülerini %98 benzerlikle ve radyo galaksisi Centaurus A’nınkini %91 benzerlikle yeniden üretti. Ardından ekip modeli dondurdu, böylece kimse yanıtı gördükten sonra onu değiştiremezdi. Model, her biri üç gökyüzü penceresine sahip üç gözlem sezonundan sekiz gecelik kamuya açık veri üzerinde çalıştı ve veri seti başına yaklaşık 300 aday görüntü üretti. Makine öğrenimine hiçbir borcu olmayan bir çapraz kontrol olarak ekip, aynı üçlü verileri geleneksel bir halka istatistiksel modeliyle de uyumlandırdı.

Halka bize ne söylüyor

İyi teleskop kapsamına sahip her veri seti, gökyüzü penceresinin boyutu ne olursa olsun, yaklaşık 42 mikroark saniye genişliğinde kompakt bir halka üretti. Bu kararlılık, rakip analize doğrudan bir yanıttır; rakip analiz, parlak noktasını yalnızca pencere büyüdüğünde bulmuştu. CSIRO ekibi, önceki etkinin büyük olasılıkla seyrek kapsama ve daha düşük kaliteli verilere sahip bir geceden kaynaklandığını savunuyor. Makine öğrenimi görüntüleri 42.2 mikroark saniye ve geleneksel uyum 42.3 verdi ve hata payları dahilinde eşleşti. Makale, bu incelikteki bir ayrıntıyı çözümlemenin, 1000 kilometreden daha uzaktan bir insan saçının genişliğini ayırt etmeye benzediğini belirtiyor.

Bu boyuttan ekip, yaklaşık 0.5 milyar Güneş kütlesi toleransla 6.5 milyar Güneş kütlesi olduğunu tahmin ediyor. Bu, galaksideki yıldızların hareketlerinden elde edilen yaklaşık 6.6 milyar Güneş kütlesi bağımsız tahmininin neredeyse tam üzerinde ve yaklaşık yarısı genişliğinde bir halka üretecek olan gaz hareketlerine dayalı yaklaşık 3.5 milyar Güneş kütlesi tahmininden oldukça uzakta. Samanyolu’nun merkezindeki kara delik Sagittarius A* yaklaşık 4 milyon Güneş kütlesi ağırlığında olduğundan, M87* binden fazla kat daha ağırdır.

Görüntüler ayrıca kara deliği neredeyse önden, jetinden yaklaşık 20 derece açıyla gördüğümüzü gösteriyor; bu, jetin kendisinden ölçülen 17 dereceye yakın. Halkanın en parlak kısmı sezonlar arasında değişiyor ve yazarlar bunu yöntemden ziyade kara deliğe düşen türbülanslı gaza bağlıyor.

Çözmediği şeyler

Yeni analiz yöntem olarak bağımsız, veri olarak değil. Aynı kamuya açık Event Horizon Telescope ölçümlerini yeniden kullanıyor, bu nedenle ham kayıtlara yerleşmiş bir sorunu ekarte edemiyor; halkanın orijinal ekiplerin işleme tercihlerinin bir ürünü olmadığını gösteriyor.

Bazı özellikler belirsizliğini koruyor. Halkanın kalınlığı, merkezinin parlaklığı ve ne kadar dengesiz göründüğü, yöntemler ve geceler arasında değişiklik gösterdi ve yazarlar bunların muhtemelen gerçek kaynağı yansıtmadığını söylüyor. Meksika’daki kilit bir teleskobun eksik olduğu bir gece, en belirsiz sonuçları verdi.

Kütle, manşet rakamının önerdiğinden daha az kesin. Bir halka boyutunu kütleye dönüştürmek, bilgisayar simülasyonlarından alınan bir kalibrasyon faktörüne dayanır ve bu faktörün tam aralığı, tahmini 6.0 ile 6.7 milyar Güneş kütlesi arasında hareket ettirir. Görüntüler, kara deliğin ne kadar hızlı döndüğünü tam olarak belirleyemiyor, ancak bir miktar dönüşü destekliyor. Ekip ayrıca, verilere iyi bir uyumun bir görüntünün doğru olduğunun gerekli ancak yeterli bir kanıtı olmadığı konusunda uyarıyor, çünkü kontrol edilecek M87*’nin gerçek bir referans resmi yok.

M87* kara delik görüntüsü hakkında sık sorulan sorular

İlk kara delik görüntüsü gerçek mi?

Evet, bu bağımsız kontrole göre. Orijinal analizin dışındaki bir ekip, verileri birleştirmenin farklı bir yolunu ve daha önce hiç kara delik görmemiş bir yapay zekayı kullanarak aynı boyut ve yönelimde bir halka elde etti. Halkanın kalınlığı gibi ince ayrıntılar yöntemler arasında hâlâ değişiklik gösteriyor.

Bir kara deliğin fotoğrafı nasıl çekilir?

Etrafındaki sıcak gazın fotoğrafını çekersiniz. Bu gazdan gelen ışık kara deliğin etrafında bükülür ve karanlık bir gölgenin etrafında parlak bir halka oluşturur. Bu kadar küçük bir gölgeyi görmek için Event Horizon Telescope, gezegenin dört bir yanındaki radyo çanaklarını, Dünya kadar geniş bir teleskop gibi çalışacak şekilde birleştirir.

M87* kara deliği ne kadar büyük?

Yeni analiz, kütlesini Güneş’in yaklaşık 6.5 milyar katı olarak belirliyor; bu, galaksimizin merkezindeki kara delikten binden fazla kat daha ağır. Halkası gökyüzünde yaklaşık 42 mikroark saniye yayılıyor ve herhangi bir tek teleskopun çözümlemesi için çok küçük.

Sırada ne var

Veriler, Nisan 2017’de dört geceyi, Grönland Teleskobu’nun diziye katıldığı Nisan 2018’de iki geceyi ve Nisan 2021’de iki geceyi kapsıyor. Orijinal M87* resmi 10 Nisan 2019’da açıklandı ve Miyoshi’nin ekibinden gelen meydan okuma 2022 ve 2024’te ortaya çıktı. CSIRO araştırmacıları, donmuş modellerinin M87* verileri üzerinde ilk kez 4 Aralık 2025’te çalıştığını ve makalenin 11 Kasım 2026’da çevrimiçi olarak yayımlandığını, yeniden yapılandırmaları ve kodunun kamuya açıklandığını söylüyor.

Yazarlar, James Webb Uzay Teleskobu’nun NIRSpec cihazıyla yapılması planlanan gözlemlerin M87’nin çekirdeğindeki gaz ve yıldız hareketlerini haritalayarak kütleyi daraltmasını bekliyor. Thyagarajan, üçlü tekniğin tıbbi görüntülemeden depremleri izlemeye kadar birçok sensörü tek bir haritada birleştiren alanlara da yardımcı olabileceğini söylüyor. Daha büyük bir ödül daha uzakta: uzaydaki teleskoplar, gölgenin içindeki ince foton halkasını çözümleyebilir ve onunla birlikte M87*’nin ne kadar hızlı döndüğünü nihayet ölçebilir.

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

Etiketler: yapay zeka, astronomi, kara delikler, CSIRO, Event Horizon Telescope, M87