Vea nuevas imágenes claras de agujeros negros icónicos
La primera imagen icónica de un agujero negro supermasivo ha adquirido un nuevo aspecto sorprendente gracias al aprendizaje automático.
En 2022, la imagen que cautivó al mundo mostraba un halo brillante y borroso. Pero una investigación publicada el 13 de abril en The Astrophysical Journal Letters agudiza esa vista hasta mostrar un anillo estrecho contra un fondo negro intenso. Los científicos dicen que la nueva imagen sienta las bases para una mayor comprensión de los agujeros negros.
«Creo que realmente están en este bonito nicho donde se pueden desarrollar algoritmos específicos para problemas específicos e incorporar conocimientos de física para lograr avances significativos». «Es un gran ejemplo de cómo las cosas pueden mejorar, cómo se puede ver más lejos, cómo se puede ver con mayor claridad», afirmó.
La galaxia M87 está a unos 54 millones de años luz de la Tierra. En su centro hay un agujero negro de aproximadamente 6.500 millones de veces la masa de nuestro sol. El gigante es uno de los dos objetivos principales del Event Horizon Telescope (EHT), un consorcio de observatorios de radioastronomía ubicados en todo el mundo. Combinando datos de estas fuentes, los científicos esencialmente construyeron un telescopio del tamaño de la Tierra lo suficientemente potente como para capturar detalles de la materia brillante que gira alrededor del agujero negro.
Pero EHT tiene un problema fundamental: sus datos son irregulares, como una escena vista a través de una ventana sucia, con luz que pasa sólo a través de unos pocos parches. Tanto la imagen de 2022 como la nueva se basan en datos recopilados de un puñado de lugares de la Tierra, lo que deja una gran brecha en lo que los científicos piensan sobre los agujeros negros.
Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático. Detrás de la imagen original del agujero negro de M87 en 2022 y la imagen mejorada actual del agujero negro de M87 hay técnicas de imágenes que utilizan el aprendizaje automático para actuar como «detectives matemáticos», dice el astrofísico del MIT Kazunori Akiyama. El Observatorio Haystack es miembro de la Colaboración del Telescopio Event Horizon, pero no participó en el nuevo estudio.
Cuando los científicos crearon las imágenes iniciales, confiaron en sistemas de aprendizaje automático de propósito general para llenar los vacíos. (Por ejemplo, un sistema de este tipo podría decidir que es más probable que dos píxeles adyacentes tengan el mismo brillo que muy diferentes). Cuando del proceso surgen imágenes únicas de anillos, esto ayuda a convencer a los científicos de que realmente están viendo Llegado al agujero negro. Pero la ambigüedad de los anillos dificulta aprender más sobre los agujeros negros.
«Nuestra opinión, y con razón, es que ésta es la primera vez que alguien ve un agujero negro, y realmente no queremos hacer ninguna suposición al respecto», dice la astrofísica Leah Medeiros del Instituto de Estudios Avanzados en Estados Unidos. Lía Medeiros) afirmó. Princeton, Nueva Jersey, y uno de los autores del nuevo estudio, que también ayudó a crear las imágenes de 2022. «Nadie había visto esto antes, por lo que no queríamos asumir que sería consistente con nuestra teoría».
Convencidos de que el enfoque original de EHT con IA aumentada funcionó bien para las imágenes de 2022, Medeiros y sus colegas decidieron subir la apuesta con una alternativa ligeramente diferente y posiblemente más compleja: un método al que llaman componentes principales. ).
Las reglas con las que opera PRIMO se derivan de la apariencia esperada de los agujeros negros por los científicos, un algoritmo obtenido del entrenamiento en una gran cantidad de agujeros negros simulados con diferentes características (diferentes masas, diferentes espines, etc.). El resultado es un algoritmo más especializado.
«Es un enfoque completamente nuevo», dijo Akiyama. «Usaron diferentes suposiciones sobre los tipos de imágenes que podrían aparecer».
Luego, Medeiros y sus colegas aplicaron PRIMO a los mismos datos iniciales de EHT. Las reglas más físicamente plausibles crearon una imagen más nítida, que representaba un anillo más estrecho alrededor de un centro verdaderamente negro. Una visión más clara podría cambiar la comprensión de los científicos sobre el objeto masivo, ya que se cree que características como el ancho del anillo reflejan características fundamentales del agujero negro. Sin embargo, el nuevo estudio no profundizó en estos efectos potenciales. Todavía se están trabajando en documentos relacionados, afirmó Medeiros.
Al igual que la imagen icónica de 2022, la nueva imagen PRIMO no será nuestro último retrato del agujero negro de M87. A Akiyama le gustaría que el algoritmo PRIMO se probara más a fondo, y Di Matteo subraya que el método será más sólido a medida que los científicos mejoren su comprensión de la física de los agujeros negros.
Ziri Younsi, astrofísica del University College de Londres, miembro de la Event Horizon Telescope Collaboration pero que no participó en el nuevo estudio, está de acuerdo. «Obviamente, se necesita más trabajo para estudiar este algoritmo y realizar más pruebas, pero este podría ser un resultado muy interesante», afirmó.
