Gunakan Machine Learning, Peneliti Tingkatkan Kualitas Foto Black Hole

JAKARTA, iNews.id - Peneliti telah menggunakan machine learning untuk memperketat gambar black hole yang dirilis sebelumnya. Hasilnya potret black hole menunjukkan cincin cahaya yang lebih tipis.

Gambar asli ditangkap pada 2017 oleh Event Horizon Telescope (EHT), jaringan teleskop radio di sekitar Bumi yang bergabung untuk bertindak sebagai alat pencitraan super berukuran planet. Gambar awal terlihat seperti donat kabur sebagaimana dijelaskan NPR.

Baca Juga

Black Hole Langka Berukuran 1 Miliar Kali Massa Matahari Ditemukan

Kendati demikian peneliti menggunakan metode baru yang disebut PRIMO. Metode merekonstruksi gambar yang lebih akurat. PRIMO adalah algoritma berbasis pembelajaran kamus baru yang belajar untuk memulihkan gambar fidelitas tinggi bahkan di hadapan cakupan yang jarang, dengan melatih simulasi yang dihasilkan lebih dari 30.000 black hole.

Dengan kata lain, dia menggunakan data machine learning berdasarkan apa yang diketahui soal hukum fisik alam semesta. Black hole secara khusus menghasilkan bidikan yang terlihat lebih baik dan akurat dari data mentah yang ditangkap pada 2017.

Black hole adalah daerah luar angkasa yang misterius dan aneh, di mana gravitasi begitu kuat sehingga tidak ada yang bisa lepas. Mereka terbentuk ketika bintang yang sekarat runtuh ke diri mereka sendiri di bawah gravitasi mereka. 

Akibatnya, keruntuhan meremas massa bintang ke dalam ruang kecil. Batas antara lubang hitam dan massa di sekitarnya disebut cakrawala peristiwa, titik tidak bisa kembali di mana apa pun yang melintasinya (apakah cahaya, materi, atau Matthew McConaughey) tidak akan kembali.

Editor: Dini Listiyani