Stories
-
رياضة
RT STORIES
إنفانتينو يرد على منتقدي مونديال 2026 برسالة مثيرة للجدل
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
اتحاد الكرة المصري يعلن موقف "كاف" النهائي من زيادة عدد الأندية في البطولات الإفريقية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
استقالة مسؤول رفيع ثان في الأهلي السعودي
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
بعد مغادرة معسكر النمسا.. بنزيما يضع "الهلال السعودي" أمام تحد كبير
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
بيرلو يكسر صمته بشأن تدريب إيطاليا ويعلق على أزمة شركة المراهنات الروسية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
كواليس مفاوضات التعاقد مع ديوماندي.. لماذا انسحب باريس سان جيرمان وترك الساحة لريال مدريد؟
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
الجزائر تهزم السنغال بثنائية في افتتاح كأس الأمم الإفريقية للسيدات بالمغرب
#اسأل_أكثر #Question_More
رياضة
-
تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران
RT STORIES
في أي قائمة يصنف البنتاغون قتلاه في الأردن والعراق؟
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
استطلاع أمريكي: هل واجهت إدارة ترامب صعوبات أكثر من المتوقع في حرب إيران؟
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
مسؤولون: منشورات البنتاغون عن نفاد الصواريخ الأمريكية تهدد الأمن القومي
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
إعلام: الجيش الأمريكي يقلص اعتراض الصواريخ الإيرانية لحماية مخزون الذخائر
#اسأل_أكثر #Question_More
تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران
-
العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
RT STORIES
الدفاع الروسية: استهداف سفينتين محملتين بشحنات عسكرية في ميناء نيكولايف الأوكراني
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
الدفاع الروسية تعلن إسقاط 276 مسيرة أوكرانية الليلة الماضية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
صفارات الإنذار تدوي في 8 مقاطعات أوكرانية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
قبيل لقائه بيرنهام.. زيلينسكي يعلن رغبته في بناء مصنع كبير لإنتاج المسيرات في بريطانيا
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
مقتل شخصين وإصابة 5 آخرين في هجوم أوكراني على مقاطعة روستوف الروسية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
بوتين: أوكرانيا ستفقد أراضيها الغربية عاجلا أم آجلا
#اسأل_أكثر #Question_More
العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
-
فيديوهات
RT STORIES
مشاهد متداولة لحرائق غابات جنوبي إيطاليا
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
مشاهد تحبس الأنفاس لرياح عاتية من إعصار "نول" في الصين
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
لحظة ملامسة مركبة الفضاء الروسية "سويوز" للأرض وعلى متنها رواد روس وأمريكي
#اسأل_أكثر #Question_Moreفيديوهات
-
إسرائيل توسع عملياتها في الضفة
RT STORIES
الجزائر تدين اعتداءات المستوطنين في الضفة الغربية وتدعو لتحرك دولي
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
أكثر من 80 نائبا بريطانيا يطالبون بفرض عقوبات على إسرائيل
#اسأل_أكثر #Question_More
إسرائيل توسع عملياتها في الضفة
-
صنعاء والرياض.. عودة المواجهة
RT STORIES
الحوثيون والتعاون الأمني محور أول حوار بين بورنهام وبن سلمان
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
"التحالف العربي" يوضح مبررات قصف الحديدة ويحذر الحوثيين من استمرار "الأعمال العدائية"
#اسأل_أكثر #Question_More
صنعاء والرياض.. عودة المواجهة
-
ترامب يتسبب في أزمة لناد إنجليزي
RT STORIES
ترامب يتسبب في أزمة لناد إنجليزي
#اسأل_أكثر #Question_More
العلماء يطلقون صورة جديدة محسّنة لأول ثقب أسود شوهد على الإطلاق
أصدر العلماء نسخة محسنة بشكل كبير من صورة أول ثقب أسود شوهد على الإطلاق، معروف باسم "مسييه 87" (M87).
وفي عام 2017، جمع علماء بالتعاون مع المشروع الدولي "مقراب أفق الحدث" (Event Horizon Telescope) أو اختصارا EHT، بيانات عن M87، وهو ثقب أسود في وسط مجرة قريبة.
So excited to finally share that our paper presenting a new image of M87 is out! See press release here: https://t.co/oQWrdhw6lh paper here: https://t.co/o2wKKtdACg pic.twitter.com/93AlQvreNw
— Lia Medeiros PhD (@astronolia) April 13, 2023
وتم استخدام هذه البيانات لإنشاء صورة للثقب الأسود، فظهرت على شكل كعكة دائرية "ضبابية برتقالية" عندما تم عرضها في صورة تم إصدارها بعد ذلك بعامين.
والآن، استخدم العلماء الذكاء الاصطناعي لتحسين تلك الصورة وإنتاج صورة كاملة الدقة لهذا الثقب الأسود لأول مرة.
🆕BLACK HOLE GETS NEW LOOK WITH MACHINE LEARNING. A team led by IAS Member Lia Medeiros (@astronolia) has produced a groundbreaking new image of the M87 black hole, achieving, for the first time, the full resolution of the @ehtelescope. Read more: https://t.co/QciNekWNjf pic.twitter.com/0bPBJeb8aK
— Institute for Advanced Study (IAS) (@the_IAS) April 13, 2023
A machine learning technique filled in data gaps in the image of M87’s black hole, resulting in a thinner ring. https://t.co/M7xll1eSc4
— Society for Science (@Society4Science) April 13, 2023
وبالإضافة إلى إعطائنا صورة أفضل عن هذا الثقب الأسود، يأمل العلماء في أن يتمكنوا من توفير مزيد من المعلومات حول تلك الأجسام الكبيرة الحجم التي ما تزال غامضة.
وتقول المؤلفة الرئيسية ليا ميديروس من معهد الدراسات المتقدمة، في بيان: "باستخدام أسلوب التعلم الآلي الجديد، PRIMO، تمكنا من تحقيق أقصى دقة للمصفوفة الحالية. وبما أننا لا نستطيع دراسة الثقوب السوداء عن قرب، فإن تفاصيل الصورة تلعب دورا مهما في قدرتنا على فهم سلوكها".
وأضافت أن عرض الحلقة في الصورة الآن "أصبح أصغر بنحو ضعفين". ويقول العلماء إن هذا المنظور الجديد للثقب الأسود الفائق الكتلة "سيلعب دورا حاسما في قدرتنا على فهم سلوكه'' ويمكن أن يساعد على تفسير كيف "تأكل'' الثقوب السوداء المادة من حولها.
وتم تطوير PRIMO من قبل أعضاء تعاون "مقراب أفق الحدث" (EHT). ويصف العلماء تقنية التعلم الآلي هذه، بالإضافة إلى الصورة الجديدة في ورقة بحثية جديدة نُشرت في مجلة The Astrophysical Journal Letters.

دراسة حديثة تشرح كيف يتحدى جسم غريب أكثر سطوعا من الشمس بـ10 ملايين مرة قانون الفيزياء
على الرغم من وصف "مقراب أفق الحدث" أحيانا بأنه يحول الأرض بأكملها إلى تلسكوب، من خلال تمشيط البيانات من سبعة تلسكوبات موجودة حول العالم، فمن غير المجدي تغطية الكوكب بأكمله بها. وهذا يعني أن هناك فجوات مفقودة في الصور.
وأوضح تود لاور، من NOIRLab، وأحد أعضاء الفريق العلمي: "PRIMO هو نهج جديد للمهمة الصعبة المتمثلة في تكوين صور من ملاحظات مقراب أفق الحدث. إنه يوفر طريقة للتعويض عن المعلومات المفقودة حول الكائن الذي تتم ملاحظته، وهو أمر مطلوب لتوليد الصورة التي كان يمكن رؤيتها باستخدام تلسكوب راديو عملاق واحد بحجم الأرض".
وباستخدام PRIMO، حللت أجهزة الكمبيوتر أكثر من 30 ألف صورة محاكاة عالية الدقة للثقوب السوداء المتراكمة للغاز. وغطت مجموعة عمليات المحاكاة مجموعة واسعة من النماذج لكيفية تراكم الثقب الأسود للمادة، بحثا عن الأنماط الشائعة في بنية الصور.
وهذا ما يشير إلى توفير تمثيل دقيق للغاية لملاحظات "مقراب أفق الحدث"، ما يوفر في الوقت نفسه تقديرا عالي الدقة للبنية المفقودة في الصور الحقيقية.
وقالت الدكتورة ميديروس: "نحن نستخدم الفيزياء لملء مناطق البيانات المفقودة بطريقة لم يتم القيام بها من قبل باستخدام التعلم الآلي. ويمكن أن يكون لهذا تداعيات مهمة على قياس التداخل، الذي يلعب دورا في مجالات تبدأ من الكواكب الخارجية وتنتهي إلى الطب".
المصدر: إندبندنت
التعليقات