全世界的望远镜团结起来，拍了这张黑洞照片

“当你凝视着深渊时，深渊也在凝视着你。”若将尼采这句名言嫁接到天文学上，当科学家凝视黑洞时，却连一丝光也看不到……

多年来，天文学家们只能通过间接地证据来证明黑洞的存在，就算是最顶尖的科学家，也不曾目睹它的真容。而在过去的十多年里，为了能够直接“看到”黑洞。

各国科学家们联合起来，全球八个天文台将各自的射电望远镜阵列组成了一个虚拟的望远镜网络，构成了口径等同于地球直径的“事件视界望远镜”（EHT）。

这次被观测的黑洞（M87*）位于银河系外，黑洞的质量达到了60亿个太阳质量，然而它距离地球非常非常远，足足有5500万光年，科学家们利用八个射电望远镜对准一个目标，同时观测，收集大量数据，然后汇集进行合并分析，最后产生了这张黑洞的图像。

尽管黑洞的第一张真身照是一张模糊、不规则的圆环，但这张照片的背后凝结了目前最先进的探测技术，整个过程历时十余年，动用了来自非洲、亚洲、欧洲、北美洲和南美洲的200多名研究人员，八个探测望远镜不分昼夜观测终有的成果。

跨越地球直径：八个望远镜坚守

通常，每台望远镜都独立运行，观测发出微弱无线电波的天体。然而，黑洞比宇宙中的其他任何射电源都要小得多、暗得多。为了看得更清楚，天文学家需要使用非常短的波长——1.3毫米——可以穿透黑洞和地球之间的物质云。

拍摄黑洞照片还需要放大率，或“角分辨率”，这相当于在巴黎路边的一间咖啡馆里阅读位于纽约的手机上的文本。望远镜的角分辨率随接收盘的大小而增大。然而，即使是地球上最大的射电望远镜也远没有大到足以看到黑洞。

但是，当多个距离很远的射电望远镜同步并聚焦于宇宙中的一个单一光源时，它们可以通过一种称为甚长基线干涉测量(VLBI)的技术，作为一个非常大的射电抛物面天线运行，这样它们的组合角分辨率因此可以大大提高。

对于EHT就是由8个参与的望远镜组合成为一个与地球一样大的虚拟射电天线，能够将一个物体的分辨率降低到20微角秒。巧合的是，根据爱因斯坦的方程，这几乎就是观测黑洞所需的精度。

2017年4月5日，由位于南极、智利、墨西哥、美国夏威夷、美国亚利桑那州、西班牙的8台亚毫米射电望远镜同时对黑洞展开观测，利用甚长基线干涉测量技术(VLBI)将这8台望远镜构建成超级“虚拟”望远镜——视界面望远镜（EHT），EHT口径13000公里，约等同于地球直径。

EHT形成之后，望远镜具备了“拍照”的能力，这只是黑洞照片的第一步，拍照之后的下一步是“洗”照片。

洗照片：超算处理百万G数据

实际上，EHT早就拍完了照片，而“洗照片”的过程长达两年。

为何“洗照片”时间如此之长？

因为这类观测的数据处理并非只用一套现成的方法。多台望远镜之间的钟差、望远镜自身状态随时间的微小改变等问题都会影响观测精度。另一方面，“拍照”对象黑洞本身也在不断变化，科学家需要探索新方法对“相机”进行校准，建立模型，以提升合成图像的质量和精度。

数据处理过程中需要根据处理结果不断调整运算方法进行改进，加之数据量巨大，因此用时很长。有报道称，为了处理这些海量数据，美国麻省理工学院等机构的科学家开发了新算法，以加快数据分析。

在射电天文学中，由望远镜检测到无线电波，其频率将入射光以波的形式记录，其幅度和相位以电压形式测出。在对这次拍摄的主角——M87进行观测时，每个望远镜都以电压的形式接收数据流，用数字形式表示。

每台望远镜都记录了大约1 PB（100万GB）的总数据。

在观测结束后，每个观测站点的研究人员收拾起成堆的硬盘，并快递给美国麻省的Haystack天文台和德国马普射电天文学研究所。（在数据量如此巨大的情况下，用快递空运硬盘要比电子方式传输数据快得多）

这两个天文台（所）有强大的高度专业化的超级计算机，计算机一次能够处理两个数据流。

由于每台望远镜在EHT的虚拟无线电盘上处于不同位置，因此它呈现的目标物体的视图会略有不同，这里的目标就是M87。由两个单独的望远镜接收的数据可以编码黑洞的类似信号，但也各自包含特定于每台望远镜的噪声。

超级计算机中的相关器将来自EHT的八个望远镜的每对可能的数据排成一行。通过比较，在数学上消除噪音，挑出黑洞的信号。每台望远镜上安装的高精度原子钟会为输入数据加上时间戳，让分析人员能够在事后对数据流进行匹配。

随后，Haystack天文台和马普射电天文学研究所的研究人员开始了“关联”数据的艰苦过程，识别来自不同望远镜的一系列问题，修复这些问题并重新运行相关器，直到数据通过严格验证。之后，这些数据会被发送至全球四个独立的团队，这些团队的任务是使用独立的技术由数据生成图像。

超算，打开人类奔向宇宙的想象

2015年，引力波的发现让黑洞的研究更进一步。

在今年1月出版的《物理评论快报》上，科学家发表了迄今为止最精确的黑洞合并末期计算机模型。

建立像黑洞碰撞这样巨大事件的模型非常困难，因为当相互碰撞的黑洞变得非常接近时，就在两者最终合并的前几秒钟，它们的引力场和速度变得极端，数学变得非常复杂，以至于无法用标准的分析方法来分析。

科研人员用加州理工学院的超算，接个新的机器学习程序或算法从模拟中学习，最终从近900个黑洞合并的模拟中创建模型，花费了20000小时的计算时间。

现在，计算力的能量已经不仅仅是模拟黑洞。

这次“洗照片”的德国马普射电天文学研究所，曾经做出过更前沿的探索——预测的大规模星系结构。他们还发现大型星系中的中心黑洞阻碍了恒星的形成。

星系层级的汇聚过程也获得了新的发现。理论长期以来推测应该首先形成一个小星系，然后在数十亿年的过程中聚集成更大的天体，被引力聚集在一起。中间会发生许多星系碰撞，星系经常被潮汐力破坏。然后它们的恒星最终在新形成的大型星系周围的宽轨道上运行，从而赋予它们微弱的背景光。

黑洞、宇宙模拟，这一切离不开计算力。