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| Nueva imagen del agujero negro supermasivo M87 generada por el algoritmo PRIMO utilizando datos del EHT de 2017. Crédito: Medeiros et al. 2023 |
Un equipo de investigadores, entre ellos un astrónomo del NOIRLab de la NSF,
ha desarrollado una nueva técnica de aprendizaje automático para mejorar la
fidelidad y nitidez de las imágenes de radiointerferometría. Para demostrar la
potencia de su nuevo método, denominado PRIMO, el equipo creó una nueva
versión de alta fidelidad de la imagen del agujero negro supermasivo situado
en el centro de Messier 87, una galaxia elíptica gigante situada a 55 millones
de años luz de la Tierra, captada por el emblemático Event Horizon Telescope.
La icónica imagen del agujero negro supermasivo situado en el centro de
Messier 87 ha recibido su primera renovación oficial, gracias a una nueva
técnica de aprendizaje automático conocida como PRIMO. Esta nueva imagen
ilustra mejor toda la extensión de la oscura región central del objeto y el
sorprendentemente estrecho anillo exterior. Para lograr este resultado, un
equipo de investigadores utilizó los datos originales de 2017 obtenidos por la
colaboración Event Horizon Telescope (EHT) y creó una nueva imagen que, por
primera vez, representa la resolución completa del EHT.
PRIMO, que significa modelado interferométrico de componente principal, fue
desarrollado por los miembros del EHT Lia Medeiros (Instituto de Estudios
Avanzados), Dimitrios Psaltis (Georgia Tech), Tod Lauer (NOIRLab de NSF) y
Feryal Ozel (Georgia Tech). Un artículo que describe su trabajo se ha
publicado en The Astrophysical Journal Letters.
En 2017, la colaboración EHT utilizó una red de siete radiotelescopios en
diferentes lugares del mundo para formar un telescopio virtual del tamaño de
la Tierra con la potencia y la resolución capaces de observar la "sombra" del
horizonte de sucesos de un agujero negro. Aunque esta técnica permitía a los
astrónomos observar detalles extraordinariamente precisos, carecía de la
capacidad de captación de un telescopio real del tamaño de la Tierra, lo que
dejaba lagunas en los datos. La nueva técnica de aprendizaje automático de los
investigadores ayudó a colmar esas lagunas.
"Con nuestra nueva técnica de aprendizaje automático, PRIMO, pudimos alcanzar
la máxima resolución del conjunto actual", explica la autora principal, Lia
Medeiros. "Como no podemos estudiar los agujeros negros de cerca, los detalles
de la imagen son fundamentales para comprender su comportamiento. La anchura
del anillo en la imagen es ahora aproximadamente dos veces menor, lo que
supondrá una poderosa limitación para nuestros modelos teóricos y pruebas de
gravedad."
PRIMO se basa en una rama del aprendizaje automático conocida como aprendizaje
de diccionario, que enseña a los ordenadores ciertas reglas exponiéndolos a
miles de ejemplos. La potencia de este tipo de aprendizaje automático se ha
demostrado de numerosas formas, desde la creación de obras de arte al estilo
renacentista hasta la finalización de la obra inacabada de Beethoven.
Aplicando PRIMO a la imagen EHT de Messier 87, los ordenadores analizaron más
de 30.000 imágenes simuladas de alta fidelidad del gas que se acumula en un
agujero negro para buscar patrones comunes en las imágenes. A continuación,
los resultados se mezclaron para proporcionar una representación muy precisa
de las observaciones EHT, proporcionando simultáneamente una estimación de
alta fidelidad de la estructura faltante de la imagen. El 3 de febrero de 2023
se publicó en The Astrophysical Journal un artículo sobre el algoritmo.
"PRIMO es un nuevo enfoque para la difícil tarea de construir imágenes a
partir de observaciones EHT", afirma Lauer. "Proporciona una forma de
compensar la información que falta sobre el objeto observado, necesaria para
generar la imagen que se habría visto utilizando un único radiotelescopio
gigantesco del tamaño de la Tierra".
El equipo confirmó que la imagen recién generada es coherente con los datos
del EHT y con las expectativas teóricas, incluido el anillo brillante de
emisión que se espera que produzca el gas caliente que cae en el agujero
negro.
La nueva imagen permitirá determinar con mayor precisión la masa del agujero
negro Messier 87 y los parámetros físicos que determinan su aspecto actual.
Los datos también brindan a los investigadores la oportunidad de imponer
mayores restricciones a las alternativas al horizonte de sucesos (basándose en
la depresión central del brillo, más oscura) y realizar pruebas más sólidas de
la gravedad (basándose en el tamaño más estrecho del anillo). PRIMO también
puede aplicarse a observaciones adicionales de EHT, incluidas las de Sagitario
A*, el agujero negro central de nuestra propia galaxia, la Vía Láctea.
"La imagen de 2019 fue sólo el principio", dijo Medeiros. "Si una imagen vale
más que mil palabras, los datos subyacentes a esa imagen tienen muchas más
historias que contar. PRIMO seguirá siendo una herramienta fundamental para
extraer esos conocimientos."
Fuentes, créditos y referencias: