超巨大ブラックホールの新たな観測画像公開 機械学習モデルで鮮明化
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一見すると解像度が上がったのか、おお！と思ってしまうのですが、この画像には注意が必要です。というのは、画像鮮明化のために使用した機械学習のデータが流体力学の数値シミュレーション（＊）のデータだからです。数値シミュレーションでは、解くべき基礎方程式を数値的に精度良く安定に解くために、また解きやすくするためにいくつかの仮定が入っています。よって、学習の成果としてアップデートされた画像は自然の姿ではなく物理モデルが反映されています。観測成果を良く説明する数値シミュレーションのデータを機械学習の学習データとして使用して画像の精度を向上するという手法（＊＊）は新しいですが、それが実際の場合とどの程度ずれているのか、そのずれの原因は何かには検証が必要です。今後の研究成果が望まれます。
【＊】正確には、一般相対論的磁気流体力学（GRMHD）の数値計算。ニュートン力学ではなく、一般相対性理論を基礎に導出した電磁流体力学の基礎方程式を数値的に解いたもの。基礎方程式をできるだけはしょらず（仮定を置かずに）に解くには式が複雑すぎて数値的にしか解けない。
【＊＊】参考文献
https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/acc32d
