機械学習が導き出したブラックホールの成長史

【2022年12月22日 国立天文台】

ほとんどの銀河の中心には、太陽の数百万倍から数十億倍という超大質量のブラックホールが存在すると考えられている。そのようなブラックホールが、どのように作られてどのように成長するのかは、長年の謎だ。米・アリゾナ大学のHaowen Zhangさんをはじめとする国際研究チームは、機械学習を用いて、この謎の解明に挑んだ。

研究の概念図。機械学習により、ブラックホールと本体の銀河の組み合わせを多数テストし、その中から実際の観測と最もよく一致する組み合わせを選ぶ（提供：H. Zhang, M. Wielgus et al., ESA/Hubble & NASA, A. Bellini）

研究チームが構築した手法では、まず超大質量ブラックホールの成長に関わるパラメーターを整理し、そのパラメーター同士のつながりを何パターンも想定することで、プログラムに多数の成長法則を提案させた。それぞれの法則を用いて何十億個ものブラックホールをコンピューターの仮想宇宙で成長させ、最後に仮想宇宙を「観測」して、実際の宇宙で観測されるブラックホールと特徴が一致するかどうかをテストした。

プログラムが提案した何百万もの法則から、既存の観測結果を最もよく説明できる法則が選び出された。それによれば、超大質量ブラックホールの成長は、宇宙誕生から数十億年間が最も活発で、以降はたいへんゆっくりと進む。これは銀河の成長と足並みをそろえているように見える。銀河の中で新たな星が生まれる速度は、宇宙誕生から数十億年でピークに達した後、時間とともに減少して、やがて星形成が停止することが知られていた。

超大質量ブラックホールと銀河は一緒に成長しているという仮説は、数十年前から検討されてきた。今回の研究はその仮説を裏付けるものだが、さらなる疑問も投げかけている。いくら質量が大きくても、ブラックホールのサイズは銀河に比べればはるかに小さい。そのブラックホールが銀河と一緒に成長するということは、スケールが大きく異なるガスの流れが同期していることを意味する。超大質量ブラックホールと銀河がどのように連携を実現しているのかは未解明で、今後の研究の進展が待たれる。