En abril de 2019, un equipo internacional de 200 investigadores mostr\u00f3 al mundo la primera imagen de un agujero negro . Situado en el centro de la galaxia el\u00edptica gigante Messier 87, a 55 millones de a\u00f1os luz de la Tierra, el objeto masivo es equivalente a 7.000 millones soles y tiene un n\u00facleo de 40.000 millones de kil\u00f3metros de di\u00e1metro. Fotografiado por el Telescopio Event Horizon (EHT) , result\u00f3 un logro tecnol\u00f3gico tan dif\u00edcil como captar una naranja en la superficie de la Luna. Ahora, un equipo de cient\u00edficos ha publicado en la revista ‘The Astrophysical Journal Letters’ una nueva versi\u00f3n de la imagen m\u00e1s definida y n\u00edtida, gracias al desarrollo de una nueva t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico (machine-learning) llamada PRIMO. El retoque permite apreciar mejor toda la extensi\u00f3n de la regi\u00f3n 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 colaboraci\u00f3n del EHT y crearon una nueva imagen que, por primera vez, representa la resoluci\u00f3n completa del telescopio. Noticia Relacionada estandar No Confirmado: ah\u00ed fuera hay ‘algo’ que rompe las leyes de la f\u00edsica Jos\u00e9 Manuel Nieves Se trata de las llamadas ‘fuentes ultraluminosas de rayos X’ (ULX), tan brillantes que no deber\u00edan existir El EHT utiliz\u00f3 una red de siete radiotelescopios ubicados en distintos lugares del mundo para formar un telescopio virtual del tama\u00f1o de la Tierra con el poder y la resoluci\u00f3n capaces de observar la ‘sombra’ del horizonte de eventos de un agujero negro. Si bien esta t\u00e9cnica permiti\u00f3 a los astr\u00f3nomos observar detalles notablemente finos, no contaba con el poder de un telescopio real del tama\u00f1o de la Tierra, lo que dej\u00f3 algunos vac\u00edos en los datos. La nueva t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico ayuda a rellenar esos vac\u00edos. En la composici\u00f3n, la imagen del agujero negro supermasivo M87 publicada originalmente por la colaboraci\u00f3n EHT en 2019 (a la izquierda), y la nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO, que utiliz\u00f3 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) \u00abCon PRIMO hemos sido capaces de conseguir la m\u00e1xima resoluci\u00f3n del montaje actual\u00bb, ha explicado la autora principal del art\u00edculo cient\u00edfico, Lia Medeiros. \u00abComo 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 m\u00e1s peque\u00f1o en un factor de dos, lo que ser\u00e1 una poderosa limitaci\u00f3n para nuestros modelos te\u00f3ricos y pruebas de gravedad\u00bb. Aprendizaje de diccionario PRIMO se basa en una rama del aprendizaje autom\u00e1tico conocido como aprendizaje de diccionario (dictionary learning), que ense\u00f1a a los computadores ciertas reglas despu\u00e9s de exponerlos a miles de ejemplos. El poder de este tipo de aprendizaje autom\u00e1tico ha sido demostrado en numerosas formas, desde la creaci\u00f3n de obras de arte de estilo renacentista, hasta la finalizaci\u00f3n de la obra sin concluir de Beethoven. Para aplicar PRIMO a la imagen EHT de Messier 87, los computadores analizaron m\u00e1s de 30.000 im\u00e1genes simuladas de alta calidad del gas que se acumula en un agujero negro, con el objetivo de buscar patrones comunes en las im\u00e1genes. Entonces, los resultados se combinaron para proporcionar una representaci\u00f3n bastante precisa de las observaciones del EHT, y al mismo tiempo, proveer una estimaci\u00f3n de alta calidad de la estructura faltante de la imagen. \u00abPRIMO es una nueva aproximaci\u00f3n a la dif\u00edcil tarea de construir im\u00e1genes desde las observaciones de EHT\u00bb, ha indicado Lauer. \u00abProporciona una forma de compensar la informaci\u00f3n faltante del objeto que se observa, y que se necesita para generar la imagen que habr\u00eda sido posible obtener utilizando un radiotelescopio gigante del tama\u00f1o de la Tierra\u00bb, ha a\u00f1adido. El equipo confirm\u00f3 que la nueva imagen es consistente con los datos del EHT y con las expectativas te\u00f3ricas, incluyendo el brillante anillo de emisi\u00f3n que se estima que se produce por el gas caliente que cae en el agujero negro. En nuestra propia galaxia Seg\u00fan los cient\u00edficos, la nueva imagen deber\u00eda conducir a determinaciones m\u00e1s precisas de la masa del agujero negro de Messier 87 y los par\u00e1metros f\u00edsicos que determinan su apariencia actual. PRIMO tambi\u00e9n puede ser aplicado en nuevas observaciones de EHT, incluyendo las de Sagitario A* , el agujero negro localizado en el centro de nuestra propia V\u00eda L\u00e1ctea. M\u00c1S INFORMACI\u00d3N noticia Si Nicolas Altobelli, cient\u00edfico planetario: \u00abNing\u00fan ser vivo de la Tierra puede atravesar los 100 km de hielo de Gan\u00edmedes\u00bb noticia No Dos litros de agua al d\u00eda, sin duchas y casi sin espacio: nueve cient\u00edficas catalanas se van a ‘vivir’ a Marte \u00abLa imagen de 2019 fue s\u00f3lo el comienzo\u00bb, ha dicho Medeiros. \u00abSi una fotograf\u00eda vale mil palabras, los datos subyacentes a esa imagen tienen muchas historias m\u00e1s que contar. PRIMO seguir\u00e1 siendo una herramienta crucial para extraer esa informaci\u00f3n\u00bb, ha concluido.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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