Vea la imagen más nítida hasta ahora de un agujero negro supermasivo

La primera fue publicada en 2019, aunque para muchos se asemejaba a una “rosquilla”. Cómo se llegó a la última captura hecha por EHT

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La primera imagen del agujero negro M87 (izquierda) salió en 2019; la nueva versión, generada por el algoritmo PRIMO, utilizó el mismo conjunto de datos pero rellenó algunos huecos para afinar nuestra visión del objeto (Medeiros)
La primera imagen del agujero negro M87 (izquierda) salió en 2019; la nueva versión, generada por el algoritmo PRIMO, utilizó el mismo conjunto de datos pero rellenó algunos huecos para afinar nuestra visión del objeto (Medeiros)

La primera imagen de un agujero negro, publicada por los astrónomos en 2019, fue asombrosa, sorprendente, sobrecogedora y todo ese jazz, pero también fue (para ser perfectamente franco) borrosa. Incluso para los astrónomos involucrados, parecía ser una “rosquilla borrosa y anaranjada”, algo visto a través de una densa niebla cósmica.

Pero la ciencia ha seguido avanzando y ahora el mundo dispone de la imagen más nítida hasta la fecha de un agujero negro, en este caso uno supermasivo situado a 54 millones de años luz de distancia en una galaxia gigantesca llamada Messier 87.

Esta imagen más nítida puede ayudar a los teóricos a comprender mejor la física de los agujeros negros, mientras que la tecnología utilizada para crearla puede aplicarse a otros tipos de investigación, como el estudio de planetas alienígenas que orbitan estrellas lejanas.

La imagen recién procesada, publicada el jueves en la revista Astrophysical Journal Letters, utilizó el aprendizaje automático para rellenar muchos datos que faltaban en la original obtenida por el Event Horizon Telescope. El EHT no es un único instrumento, sino un consorcio de telescopios repartidos por todo el planeta que recogieron datos mediante una técnica denominada interferometría de línea de base muy larga.

Este método es muy potente y permite a los astrónomos imitar un telescopio con una antena del tamaño de la Tierra. Pero ese telescopio está lleno de agujeros, y la falta de datos de observación supone un reto para los astrónomos.

Así surgió “PRIMO”, un algoritmo de aprendizaje automático entrenado específicamente con miles de simulaciones de alta fidelidad de materia cayendo en agujeros negros.

La nueva imagen capta la radiación emitida por la materia sobrecalentada que se arremolina alrededor del agujero negro al caer en él. Según Lia Medeiros, astrofísica del Instituto de Estudios Avanzados de Princeton (Nueva Jersey) y autora principal del estudio, ese anillo de luz es unas 2,6 veces mayor que el diámetro del “horizonte de sucesos”, el punto de no retorno de la materia que cae.

El horizonte de sucesos en sí no es una característica observable. Lo que vemos es lo que llamamos la sombra del agujero negro”, explicó Medeiros.

Medeiros explicó que el próximo objetivo de las imágenes mejoradas es Sagitario A* (también conocido como Sgr A*, que se pronuncia “sadge-ay-star”), el agujero negro supermasivo situado en el centro de nuestra galaxia cuyo retrato EHT se publicó el año pasado.

Sheperd Doeleman, astrofísico de Harvard y líder de la colaboración EHT, alabó la creatividad del nuevo enfoque, aunque también señaló que el aprendizaje automático tiene algunas limitaciones.

PRIMOconfía parcialmente en la veracidad de estos modelos informáticos para rellenar las lagunas del EHT”, afirmó. “Esto le permite crear imágenes un poco más nítidas, pero habrá que comprobar si las imágenes son más precisas cuando tengamos más datos”.

Y el EHT está lejos de estar acabado. Doeleman dijo que su equipo está duplicando ahora el número de telescopios en todo el planeta que observarán agujeros negros, permitiendo una gama más amplia de radiofrecuencias. Esto incluirá pequeños radiotelescopios en lugares optimizados de todo el mundo. Este esfuerzo llenará muchos de los agujeros de imagen y permitirá la producción de imágenes de alta resolución, incluyendo películas.

Con más datos”, dijo, “pronto todos estaremos viendo verdadero ‘cine’ de agujeros negros”.

(C) The Washington Post.-