En abril de 2019, un equipo internacional de 200 investigadores mostró al mundo la primera imagen de un agujero negro . Situado en el centro de la galaxia elíptica gigante Messier 87, a 55 millones de años luz de la Tierra, el objeto masivo es equivalente a 7.000 millones soles y tiene un núcleo de 40.000 millones de kilómetros de diámetro. Fotografiado por el Telescopio Event Horizon (EHT) , resultó un logro tecnológico tan difícil como captar una naranja en la superficie de la Luna. Ahora, un equipo de científicos ha publicado en la revista ‘The Astrophysical Journal Letters’ una nueva versión de la imagen más definida y nítida, gracias al desarrollo de una nueva técnica de aprendizaje automático (machine-learning) llamada PRIMO. El retoque permite apreciar mejor toda la extensión de la región oscura central del objeto y el sorprendentemente estrecho anillo exterior a su alrededor. Para lograr este resultado, los investigadores utilizaron los datos originales obtenidos en 2017 por la colaboración del EHT y crearon una nueva imagen que, por primera vez, representa la resolución completa del telescopio. Noticia Relacionada estandar No Confirmado: ahí fuera hay ‘algo’ que rompe las leyes de la física José Manuel Nieves Se trata de las llamadas ‘fuentes ultraluminosas de rayos X’ (ULX), tan brillantes que no deberían existir El EHT utilizó una red de siete radiotelescopios ubicados en distintos lugares del mundo para formar un telescopio virtual del tamaño de la Tierra con el poder y la resolución capaces de observar la ‘sombra’ del horizonte de eventos de un agujero negro. Si bien esta técnica permitió a los astrónomos observar detalles notablemente finos, no contaba con el poder de un telescopio real del tamaño de la Tierra, lo que dejó algunos vacíos en los datos. La nueva técnica de aprendizaje automático ayuda a rellenar esos vacíos. En la composición, la imagen del agujero negro supermasivo M87 publicada originalmente por la colaboración EHT en 2019 (a la izquierda), y la nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO, que utilizó el mismo conjunto de datos (derecha). L. Medeiros (Institute for Advanced Study), D. Psaltis (Georgia Tech), T. Lauer (NSF’s NOIRLab), and F. Ozel (Georgia Tech) «Con PRIMO hemos sido capaces de conseguir la máxima resolución del montaje actual», ha explicado la autora principal del artículo científico, Lia Medeiros. «Como no podemos estudiar los agujeros negros de cerca, el detalle en una imagen juega un papel crucial en nuestra habilidad de comprender su comportamiento. El ancho del anillo en la nueva imagen es más pequeño en un factor de dos, lo que será una poderosa limitación para nuestros modelos teóricos y pruebas de gravedad». Aprendizaje de diccionario PRIMO se basa en una rama del aprendizaje automático conocido como aprendizaje de diccionario (dictionary learning), que enseña a los computadores ciertas reglas después de exponerlos a miles de ejemplos. El poder de este tipo de aprendizaje automático ha sido demostrado en numerosas formas, desde la creación de obras de arte de estilo renacentista, hasta la finalización de la obra sin concluir de Beethoven. Para aplicar PRIMO a la imagen EHT de Messier 87, los computadores analizaron más de 30.000 imágenes simuladas de alta calidad del gas que se acumula en un agujero negro, con el objetivo de buscar patrones comunes en las imágenes. Entonces, los resultados se combinaron para proporcionar una representación bastante precisa de las observaciones del EHT, y al mismo tiempo, proveer una estimación de alta calidad de la estructura faltante de la imagen. «PRIMO es una nueva aproximación a la difícil tarea de construir imágenes desde las observaciones de EHT», ha indicado Lauer. «Proporciona una forma de compensar la información faltante del objeto que se observa, y que se necesita para generar la imagen que habría sido posible obtener utilizando un radiotelescopio gigante del tamaño de la Tierra», ha añadido. El equipo confirmó que la nueva imagen es consistente con los datos del EHT y con las expectativas teóricas, incluyendo el brillante anillo de emisión que se estima que se produce por el gas caliente que cae en el agujero negro. En nuestra propia galaxia Según los científicos, la nueva imagen debería conducir a determinaciones más precisas de la masa del agujero negro de Messier 87 y los parámetros físicos que determinan su apariencia actual. PRIMO también puede ser aplicado en nuevas observaciones de EHT, incluyendo las de Sagitario A* , el agujero negro localizado en el centro de nuestra propia Vía Láctea. MÁS INFORMACIÓN noticia Si Nicolas Altobelli, científico planetario: «Ningún ser vivo de la Tierra puede atravesar los 100 km de hielo de Ganímedes» noticia No Dos litros de agua al día, sin duchas y casi sin espacio: nueve científicas catalanas se van a ‘vivir’ a Marte «La imagen de 2019 fue sólo el comienzo», ha dicho Medeiros. «Si una fotografía vale mil palabras, los datos subyacentes a esa imagen tienen muchas historias más que contar. PRIMO seguirá siendo una herramienta crucial para extraer esa información», ha concluido.
