M87-Schwarzes-Loch-Bild bestätigt: Was die Studie zeigt

Wurde das Bild des Schwarzen Lochs in M87 bestätigt?

Ja. Eine am 11. November 2026 in Nature veröffentlichte Studie hat den ringförmigen Schatten unabhängig reproduziert, der erstmals im Bild des Event Horizon Telescope von 2019 vom Schwarzen Loch in der Galaxie M87 zu sehen war ^[1][2]. Die Autoren von der CSIRO, der nationalen Wissenschaftsbehörde Australiens, schreiben, ihre Methode reproduziere „unmissverständlich“ eine ringartige Morphologie ^[1].

Das Team aus Samuel Lai, Nithyanandan Thyagarajan, Ivy Wong und Foivos Diakogiannis wandte eine neue Bildgebungsmethode auf die öffentlich verfügbaren EHT-Messdaten an ^[1][3]. „Als wir sie auf den ursprünglichen Datensatz des Event Horizon Telescope anwendeten, fanden wir ein Schwarzes Loch, das dem historischen EHT-Bild in Größe und Form fast gleicht“, sagte Lai und fügte hinzu: „Wichtig ist: Unser Modell hatte keine Ahnung, wie ein Schwarzes Loch aussieht“ ^[2].

Lai nennt es „die erste wirklich unabhängige Bestätigung des EHT-Bildes“ ^[2]. Laut CSIRO stärken die Ergebnisse das Vertrauen darin, dass der Ring ein echtes astrophysikalisches Merkmal ist und kein Artefakt der Bildrekonstruktion ^[2][3].

Der Größenunterschied ist auffällig. Das Bild von 2019 war das Werk von Hunderten Wissenschaftlern; die ESO erklärte damals, an der EHT-Kollaboration seien mehr als 200 Forschende beteiligt ^[2][6]. Die Überprüfung kam von einer Gruppe aus vier Personen. Lai ist Postdoktorand bei der CSIRO in Westaustralien, berichtet The Register ^[5], und die Studie erschien als Open Access, sodass jeder sie lesen kann ^[1].

Warum zweifelten Forscher am Bild des Schwarzen Lochs in M87?

Weil die Umwandlung von EHT-Daten in ein Bild aufwendige Verarbeitung erfordert und unterschiedliche Verarbeitungsentscheidungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führten ^[1][4]. Die Nature-Studie hält fest, dass verschiedene Analyse- und Bildgebungsverfahren voneinander abweichende Ansichten der Feinstruktur von M87* lieferten und dass manche externen Analysen sogar die grundlegende Ringform infrage stellten ^[1].

Das Kernproblem sind spärliche Daten. Das EHT verbindet Radioteleskope rund um den Globus, um ein Teleskop von der Größe der Erde nachzuahmen, eine Technik namens Very Long Baseline Interferometry ^[2][6]. Mit nur wenigen Stationen lassen die Messungen jedoch große Lücken, sodass die Bildrekonstruktion „ein unzureichend bestimmtes Problem“ ist und empfindlich auf Kalibrierung, Algorithmen und Einstellungen reagiert, schreiben die Autoren ^[1].

New Scientist berichtet, dass die meisten erneuten Analysen ähnliche Ringe lieferten, eine 2022 veröffentlichte aber gar keinen Ring fand ^[4]. „Es ist, als stünde man im Garten und versuchte, einen Donut auf dem Mond zu fotografieren“, sagte Lai über die Herausforderung ^[2].

Wie wurde das M87-Bild in der neuen Studie überprüft?

Das Bild wurde von Grund auf neu aufgebaut, und zwar nur aus Messungen, bei denen sich Gerätefehler aufheben, sowie mit einem KI-Modell, das nie ein Schwarzes Loch gesehen hatte ^[1][2]. Der Ansatz in Kürze:

1. Tripel statt Paare: Die Standardanalyse kombiniert Daten von Teleskoppaaren. Die CSIRO-Methode kombiniert Dreiergruppen, wodurch diese Fehler entfallen, erklärte Thyagarajan ^[2][4]; laut der Studie tragen die resultierenden Messungen „rein morphologische Information“, frei von Kalibriereffekten ^[1].
2. Closure Invariants: Die Studie nennt diese kalibrierunabhängigen Messgrößen „Closure Invariants“, eine vereinheitlichte Fassung der Closure-Phasen und -Amplituden, die Radioastronomen bereits nutzen ^[1].
3. Generative KI ohne Training mit Schwarzen Löchern: Der Algorithmus GenDIReCT ist ein Latent-Diffusion-Modell, das laut Studie mit Bildern ohne Bezug zur Astronomie trainiert wurde ^[1][4]. Laut dem Methodenteil bestand der Trainingssatz aus erweiterten natürlichen CIFAR-10-Bildern plus einfachen geometrischen Formen, darunter Ringe und Halbmonde; die Autoren berichten, dass ein Training ohne diese Formen keinen nennenswerten Unterschied machte ^[1].
4. Gegenprobe: Das Team passte außerdem einfache geometrische Formen an dieselben Daten an und maß einen mittleren Durchmesser von 42,3 ± 1,1 Mikrobogensekunden, vereinbar mit den 42,2 ± 1,5 aus den Bildern ^[1].

Diakogiannis würdigte Lai dafür, dass ein Teil der KI „während der Rekonstruktion jedes Bildes lernt“, geleitet von den Teleskopmessungen der jeweiligen Beobachtung ^[2].

Wie groß ist das Schwarze Loch in M87?

Die neue Studie ergibt eine Masse von 6,5 ± 0,5 Milliarden Sonnenmassen, abgeleitet aus einem Ring von 42,2 ± 1,5 Mikrobogensekunden Breite ^[1]. Das entspricht den 6,5 Milliarden Sonnenmassen, die bei der Veröffentlichung des ersten Bildes am 10. April 2019 genannt wurden ^[6].

Was ist der Ring genau? Die Nature-Studie beschreibt ihn als gravitativ gelinste und rotverschobene Strahlung aus dem Umfeld des zentralen supermassereichen Schwarzen Lochs, mit einem dunklen zentralen Schatten ^[1]. Die ESO erklärte den Schatten 2019 mit der Ablenkung und dem Einfang von Licht durch den Ereignishorizont ^[6]. Seine Größe hängt vor allem von Masse und Entfernung des Schwarzen Lochs ab, wodurch aus einem gemessenen Winkel eine Massenschätzung wird, „unter Annahme nomineller Skalierungsparameter“, wie die Autoren schreiben ^[1].

Eine Mikrobogensekunde ist ein Millionstel einer Bogensekunde, ein extrem kleiner Winkel. Das Schwarze Loch liegt 55 Millionen Lichtjahre entfernt im Zentrum von Messier 87, einer massereichen Galaxie im Virgo-Haufen ^[6]. Die Studie gibt die Entfernung mit 16,8 Megaparsec an ^[1].

Der Ring erscheint nach Süden oder Südwesten heller, und die beste Übereinstimmung mit synthetischen Bildern aus Simulationen ergibt sich bei einer Neigung von etwa 20 Grad zum herannahenden Jet, was die Studie als im Allgemeinen vereinbar mit den 17,2 ± 3,3 Grad aus früheren Radiobeobachtungen bei 43 GHz bezeichnet ^[1]. Die Autoren berichten, dass sich die Ausrichtung des Rings zwischen 2017 und 2018 gegen den Uhrzeigersinn verschob, was sie turbulenter Akkretion zuschreiben; sie weisen jedoch darauf hin, dass der Trend von 2017 teilweise die spärliche Abdeckung am 5. und 6. April widerspiegeln könnte ^[1].

Was die Studie nicht leistet: Sie schränkt nicht ein, wie schnell sich das Schwarze Loch dreht. Laut der Studie sprechen die besten Bildübereinstimmungen für einen Spin ungleich null, im Einklang mit früheren EHT-Analysen, aber nicht für dessen Größe ^[1].

Welche Daten nutzte die Studie?

Öffentliche EHT-Messdaten bei einer Wellenlänge von 1,3 Millimetern aus drei Beobachtungsjahren: 2017, 2018 und 2021 ^[1].

Die Kampagne von 2017, aus der das berühmte Bild hervorging, umfasste vier Beobachtungstage (5., 6., 10. und 11. April). Für 2018 und 2021 waren es jeweils zwei ^[1]. Das Team hebt den Tag mit der besten Qualität je Jahr hervor, den 11. April 2017, den 21. April 2018 und den 18. April 2021, und berichtet, dass alle einen kompakten Ring in der Größenordnung von etwa 40 Mikrobogensekunden ergeben ^[1].

Zum Vergleich reproduzierte das Team außerdem mit der öffentlichen Pipeline eht-imaging eine Referenzrekonstruktion für die EHT-Kollaboration ^[1]. Die ursprünglichen Beobachtungen von 2017 nutzten acht Teleskope an hochgelegenen Standorten, darunter Vulkane auf Hawaii und in Mexiko, und jedes Teleskop erzeugte täglich etwa 350 Terabyte an Daten ^[6]. The Register merkt an, die Messungen von 2019 stammten von acht Teleskopen an Standorten unter anderem in Chile, den USA und der Antarktis ^[5].

Mehrere Jahre zu nutzen ist wichtig: Ein Verarbeitungsartefakt würde kaum identisch in unabhängigen Datensätzen auftauchen, und EHT-Direktor Laurent Loinard wies darauf hin, dass GenDIReCT „die Ringstruktur von M87* über mehrere Jahre hinweg wiederfindet“ ^[2].

Beweist das die Allgemeine Relativitätstheorie?

Es stärkt ein wichtiges Indiz, beweist aber für sich allein keine Theorie ^[1][4]. Der Ring ist Licht, das von der Schwerkraft des Schwarzen Lochs abgelenkt und rotverschoben wird, wie es die Allgemeine Relativitätstheorie vorhersagt ^[1]. Als das erste Bild veröffentlicht wurde, sagte Heino Falcke, Vorsitzender des Wissenschaftsrats des EHT, in der ESO-Mitteilung, der Schatten sei „etwas, das Einsteins Allgemeine Relativitätstheorie vorhergesagt hat und das wir nie zuvor gesehen haben“ ^[6].

New Scientist beschreibt das neue Ergebnis als wichtige Bestätigung dafür, dass die Allgemeine Relativitätstheorie die Raumzeit um ein Schwarzes Loch genau beschreibt ^[4]. Die Nature-Studie ist zurückhaltender: Sie bestätigt den Ring und seine Größe und vergleicht die Bilder mit Simulationen von heißem, magnetisiertem Gas um ein Schwarzes Loch, um den Blickwinkel abzuschätzen ^[1].

Wissenschaft schreitet auch durch solche Überprüfungen voran, die kleine, unabhängige Teams durchführen. Loinard sagte: „Unabhängige Validierung steht im Zentrum des wissenschaftlichen Prozesses, und sie ist besonders wertvoll für so neuartige Ergebnisse wie die des Event Horizon Telescope“ ^[2]. Ein weiteres Beispiel für neue Methoden an alten Fragen finden Sie unter Kälteste Temperatur der Welt: 10 Pikokelvin im Weltraum sowie Euclid-Weltraumteleskop: Was die neue ESA-Karte zeigt.

Wie geht es mit der Bildgebung Schwarzer Löcher weiter?

Laut CSIRO könnte die Methode über die Astronomie hinaus eingesetzt werden, während die EHT-Kollaboration sie als Werkzeug für die gesamte Fachgemeinschaft sieht ^[2][3].

• Weitere Ziele: Laut der Studie wurde GenDIReCT auch an EHT-Daten der aktiven Galaxien 3C 279 und Centaurus A sowie an synthetischen Daten für die EHT- und ngEHT-Arrays getestet ^[1].
• Jenseits der Astronomie: Thyagarajan sagt, die Technik könne helfen, medizinische Bildgebung und die Kartierung von Erdbeben zu verbessern; das sind mögliche, keine nachgewiesenen Anwendungen ^[2][3].
• Ein breiteres Instrumentarium: Loinard sagte, solche Studien „bereichern das Instrumentarium der gesamten Fachgemeinschaft“ ^[2].

Bei KI-Behauptungen in der Berichterstattung ist Vorsicht geboten. Die KI hilft hier, aus echten Messungen ein Bild zu rekonstruieren; sie hat das Schwarze Loch nicht erfunden. How to Tell if an Image or Video Is AI-Generated: Signs, Tools and Limits erklärt, wie sich tatsächlich gefälschte Bilder erkennen lassen. Ivy Wong sagte, das Projekt habe „mit einem Gespräch zwischen Bürokollegen begonnen“ ^[2].