Según el comunicado, la imagen recién renderizada es consistente con los datos de EHT y con las expectativas teóricas, incluyendo el anillo brillante de emisión, del que se espera que produzca gas caliente que cae en el agujero negro.
En el año 2019 se presentó las primera imagen de un agujero negro supermasivo ubicado en el núcleo de la galaxia Messier 87. Se trata de una especie de dona difusa y naranja que, gracias a la aplicación de inteligencia artificial, ha sido mejorada y se asemeja más a un delgado anillo dorado.
La captura de la imagen original del agujero negro M87* fue posible gracias al Event Horizon Telescope (EHT), una red de siete telescopios ubicados en diferentes partes del mundo. A pesar de su capacidad de observación, la imagen presentaba algunas lagunas.
Sin embargo, gracias a una nueva técnica de aprendizaje automático llamada "Modelado interferométrico de componentes principales" o "PRIMO", se logró mejorar la resolución del agujero negro y llenar los vacíos de la imagen.
Una herramienta de muchos usos
Lía Medeiros, una becaria postdoctoral en astrofísica, señala que esta nueva imagen permite una mejor comprensión del comportamiento de los agujeros negros para su análisis, ya que el ancho del anillo es ahora más pequeño en un factor de dos, lo que permite ajustar los modelos teóricos y las pruebas de gravedad.
PRIMO se basa en una rama del aprendizaje automático conocida como "aprendizaje de diccionario". Antes de aplicar esta técnica a Messier 87, las computadoras analizaron más de 30,000 imágenes simuladas de alta fidelidad de gas acumulado en un agujero negro, buscando patrones comunes.
Una vez que se entrenó a PRIMO, se combinaron los resultados para tener una representación precisa de las observaciones y se proporcionó una estimación de alta fidelidad de las partes faltantes de la imagen.
Según el comunicado, la imagen recién renderizada es consistente con los datos de EHT y con las expectativas teóricas, incluyendo el anillo brillante de emisión, del que se espera que produzca gas caliente que cae en el agujero negro.
Además, esta técnica de aprendizaje automático no solo funciona para Messier 87, sino que también se puede aplicar a otras observaciones del EHT, como las del agujero negro Sagitario A* que se encuentra en el centro de la Vía Láctea.
En conclusión, la técnica PRIMO ha permitido mejorar la imagen del agujero negro supermasivo M87* y, en consecuencia, una mejor comprensión del comportamiento de los agujeros negros en general.
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