本文來自微信公眾號：量子位（ID：QbitAI），作者：黑洞栗、郭一璞

　　人類第一次看到黑洞照片之后，一名小姐姐的照片也跟著刷了屏。

　　她激動得十指交叉，身邊的電腦屏幕上，黑洞的樣子模糊顯現出來，一行行代碼在旁邊滾動。

　　在 Facebook 上發出這張照片時，小姐姐說：

“看著我做的第一張黑洞照片一點點“洗”出來，真是不可思議。”

　　“我做的第一張黑洞照片”？

　　對，全人類看到的第一張黑洞照片，就是她“做”的。

　　這位小姐姐名叫 KatieBouman（凱蒂·布曼），今年 29 歲。她帶領算法團隊“洗”出了這張照片，也成了第一批“看到”黑洞的人類之一。

　　人類“拍”到的第一張黑洞照片，并不是像我們拿手機拍照那樣點下屏幕就好，而是需要分布在全球各地的許多天文望遠鏡在同一時間“按下快門”，記錄無線電數據。

　　然后，再依靠機器學習算法，把數據拼到一起，重建出圖像。而這個“洗照片”的任務，就是凱蒂在 MIT 讀博時做的項目。

　　搞定半噸硬盤

　　六年前，凱蒂開始了她在 MITCSAIL 的博士生涯，想要研究“如何看見或者測量肉眼看不見的東西”，黑洞簡直是再合適不過的研究對象了。因此，她加入了 EHT（事件視界望遠鏡）團隊。

　　凱蒂的本科讀的是密歇根大學的電氣工程，碩士讀的是 MIT 的電氣工程和計算機科學專業，可以說，對于天文方面，她當時一竅不通。

　　就這樣，她開始研究“把多臺天文望遠鏡獲得的數據合成一張黑洞照片”的算法。

　　一搞就是三年的秘密工作。在 2016 年之前，這個項目一直是保密的，小姐姐研究這么激動人心的項目，卻憋著不能說，連自己的家人都沒告訴。

　　而且直到 2017 年 6 月，凱蒂的算法才終于可以開始實戰。她收到了一堆裝著黑洞觀測數據的硬盤：

　　這些硬盤足有半噸，從世界各地用飛機運來。數量之大，甚至讓人聯想到 1969 年瑪格麗特·漢密爾頓為阿波羅 11 號登月而準備的代碼——它們被打印在紙上。

　　這些硬盤中的數據，來自智利、夏威夷、南極洲、亞利桑那、西班牙、墨西哥六個地方的一共八臺天文望遠鏡。

　　天文望遠鏡獲取的數據量非常大，一晚上就能收集到 2PB（約 2000TB）。如此龐大的數據難以用網絡傳輸，必須裝到硬盤里，空運到 MIT。

　　而且，這半噸硬盤里的數據不僅僅是黑洞，還包含天空中的各種復雜、凌亂的數據，凱蒂要靠這些數據，拼出一張完整的黑洞寫真。

　　本來，根據射電望遠鏡數據還原天體圖像，需要人類天文學家參與。他們以自己的專業知識，將成像算法指引到他們認為正確的方向。

　　然而面對 PB 級稀疏、嘈雜的數據，想靠人力從中找出圖像太難了。于是，他們使用了機器學習方法。

　　雖然這支團隊已經花了好幾年的時間構建算法，在合成數據上實驗，但直到有了這些硬盤，他們才能真正知道他們的算法是不是真的能捕捉到不可見的黑洞。

　　這項任務究竟是什么樣的？就好比，你把一顆鵝卵石扔進池塘，卻還想看到它的樣子。

　　一石激起的漣漪

　　入水的瞬間，石子會激起一圈一圈的漣漪。

　　只要這些漣漪，就算石子沉到水下，也依然可以通過算法重現它的模樣。

　　黑洞，就像是這顆已經看不見的鵝卵石。

　　不同的望遠鏡收到的兩股無線電波相遇，就起了漣漪，學名叫做“干涉”。

　　而凱蒂提出的 CHIRP 算法，便是依靠“干涉”來重建黑洞圖像的。

　　具體來說，從銀河中心傳來的無線電信號，到達兩臺望遠鏡的時間是不一樣的，“干涉”也是這樣發生的。

　　所以說，重建黑洞照片，最重要的就是時間差。

　　可是，地球有厚重的大氣層保護著，無線電波穿過大氣層的時候，速度會變慢，時間的測定也就不夠準確了。

　　所以，小姐姐想出了一種機智的方法來解決這個問題：如果每一個測量值，都是三臺望遠鏡（不是兩臺）相乘的結果，大氣帶來的誤差就能相互抵消了。

　　這樣一來，算法有了，團隊便開始“沖洗”黑洞的照片了。

　　一洗就是兩年

　　半噸硬盤的數據量處理起來，工程量還是太大了。

　　洗照片的過程中，一度有四個團隊同時工作，每個團隊負責分析一部分數據。

　　原本預計一年洗好的照片，花了兩年時間才讓世界看到。

　　除了耗時之外，小姐姐也說過，團隊就是“一口大鍋”，里面有天文學家、物理學家、數學家、工程師……如果不是這樣，也不可能完成這個艱巨的任務。

　　而她的工作，是在照片終于合成成功并公布之后，可以告訴全世界合成第一張黑洞照片的意義：

“這是我們了解黑洞的一個窗口，從這里開始，我們驗證了我們的物理規律。雖然我們已經靠理論推斷出黑洞的樣子，但只有親眼所見才能驗證。因此，看到黑洞圖像也是巨大的科學進步。”

　　現在，凱蒂早已博士畢業，繼續在 MIT 的 EHT 項目做了一段時間的博士后之后，即將成為加州理工大學的助理教授。

　　龐大的團隊

　　除了凱蒂之外，整個團隊還有很多人，他們來自各種各樣的領域。

　　凱蒂在 2017 年的 TED 演講中分享了團隊的核心成員名單，包括：

• Sheperd Doeleman 哈佛大學黑洞計劃觀測助理主任

• Andrew Chael 哈佛大學黑洞計劃研究生

• Lindy Blackburn 哈佛大學黑洞計劃射電天文學家

• Michael Johnson 哈佛-史密森尼天體物理中心研究員

• Katherine Rosenfeld 哈佛-史密森尼天體物理中心研究員

• Hotaka Shiokawa 哈佛-史密森尼天體物理中心博士后

• William T. Freeman MIT 計算機科學與人工智能實驗室教授

• Vincent FishMIT Haystack 天文臺研究科學家

• Kazumori Akiyama MIT Haystack 天文臺博士后

• Daniel Zoran DeepMind 研究科學家

　　最后，如果你對他們所用的算法感興趣，可以讀一下這篇論文：Computational Imaging for VLBI Image Reconstruction

總結

以上是生活随笔為你收集整理的我们能看到黑洞的照片，还得感谢这位MIT博士小姐姐的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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