Según la declaración, la imagen recién renderizada es consistente con los datos de EHT y con las expectativas teóricas, incluido el anillo brillante de emisión, que se espera que produzca gas caliente que cae en el agujero negro.
En el año 2019 Se presentó la primera imagen de un agujero negro supermasivo ubicado en el núcleo de la galaxia Messier 87. Se trata de una especie de rosquilla difusa y anaranjada que, gracias a la aplicación de la inteligencia artificial, ha sido mejorada y se parece más a un anillo de oro fino.
La captura de la imagen original del agujero negro M87* fue posible gracias a la Telescopio de horizonte de eventos (EHT), una red de siete telescopios ubicados en diferentes partes del mundo. A pesar de sus poderes de observación, la imagen tenía algunas lagunas.
Sin embargo, gracias a una nueva técnica de aprendizaje automático llamada “Modelado interferométrico de componentes principales” o “PRIMO”, fue posible mejorar la resolución del agujero negro y rellenar los huecos de la imagen.
Una herramienta con muchos usos
Lia Medeirosun becario postdoctoral en astrofísica, señala que esta nueva imagen permite una mejor comprensión del comportamiento del agujero negro para el análisis, ya que el ancho del anillo ahora es más pequeño por un factor de dos, lo que permite ajustar los modelos teóricos y realizar pruebas de severidad.
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 acumulándose en un agujero negro, en busca de patrones comunes.
Una vez que se entrenó PRIMO, los resultados se combinaron para tener una representación precisa de las observaciones y proporcionaron una estimación de alta fidelidad de las partes. falta en la imagen.
Según el comunicado, la imagen acaba de rendido es consistente con los datos de EHT y con expectativas teóricas, incluido el anillo de emisión brillante, que se espera que produzca gas caliente que cae en el agujero negro.
Además, esta técnica de aprendizaje automático no solo funciona para Más desordenado 87pero también se puede aplicar a otras observaciones de EHT, como las del agujero negro de Sagitario A* en el centro del Vía Láctea.
En conclusión, la técnica PRIMO nos 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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