Messier 87 es una galaxia elíptica gigante ubicada a unos 53 millones de años luz de distancia de la Tierra en la constelación de Virgo. En abril de 2019, EHT Collaboration publicó unas impresionantes imágenes de M87*, el agujero negro supermasivo en el centro de Messier 87. Ahora, años después, un algoritmo de inteligencia artificial ha mejorado la imagen existente produciendo una más fina y con más detalle del impresionante agujero negro del corazón de esta galaxia.
Gracias al aprendizaje automático
El agujero negro aparece mucho más nítido en la nueva y mejorada imagen gracias a la IA. Así, si la primera imagen nos parecía una rosquilla más bien borrosa, ahora parece un aro de cebolla. En la nueva imagen vemos perfectamente cómo el halo de gas brillante del agujero negro es mucho más delgado que el visto anteriormente. El grosor del nuevo anillo es la mitad del original, a pesar de estar basado en los mismos datos.
M87* fue elegido como el primer objetivo para el EHT porque está relativamente cerca y porque, con 6.500 millones de veces la masa del Sol, el agujero negro supermasivo en su centro es lo suficientemente grande y activo como para que nuestra tecnología actual pueda resolverlo.
¿Cómo se gestó la foto del agujero negro?
Para recopilar los datos, los astrónomos del EHT utilizaron 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. Ahora, gracias al aprendizaje automático (a la IA, bautizada como PRIMO), se ha conseguido llenar los vacíos o lagunas en los datos que se recolectaron en su día.
“Con PRIMO pudimos lograr la resolución máxima de la matriz actual”, explicó Lia Medeiros, astrónoma del Observatorio Steward de la Universidad de Arizona y el Instituto de Estudios Avanzados. "Dado que no podemos estudiar los agujeros negros de cerca, el detalle de una imagen juega un papel fundamental en nuestra capacidad para comprender su comportamiento. El ancho del anillo en la imagen ahora es más pequeño por un factor de dos, lo que será una poderosa restricción para nuestros modelos teóricos y pruebas de gravedad".
La fuerza de la IA
Esta nueva imagen, con un cambio de imagen de IA, muestra mejor la región central oscura del objeto y el anillo de emisión brillante inesperadamente estrecho del gas caliente que cae en el agujero negro. Esto se debe a que la nueva técnica utiliza el aprendizaje automático para llenar los vacíos basándose en más de 30.000 imágenes simuladas de materia girando alrededor de un agujero negro, creando una imagen más nítida.
PRIMO, que significa modelado interferométrico de componentes principales, se basa en el aprendizaje de diccionarios, una técnica que permite a los ordenadores generar reglas basadas en grandes conjuntos de material de capacitación. Este tipo de aprendizaje automático se ha utilizado anteriormente para crear obras de arte de estilo renacentista, o incluso para completar algunas de las obras inacabadas del compositor Beethoven.
En el futuro, el algoritmo se puede aplicar a otras imágenes similares, incluida la de Sagitario A*, el agujero negro supermasivo que se encuentra en el centro de la Vía Láctea y que fue revelado el año pasado.
“La imagen de 2019 fue solo el comienzo”, dicen los autores, que publican su estudio en la revista The Astrophysical Journal Letters. “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 tales conocimientos”.
Referencia:
L. Medeiros et al. The image of the M87 black hole reconstructed with PRIMO. The Astrophysical Journal Letters. Published online April 13, 2023. doi: 10.3847/2041-8213/acc32d.
Lia Medeiros et al. 2023. Principal-component Interferometric Modeling (PRIMO), an Algorithm for EHT Data. I. Reconstructing Images from Simulated EHT Observations. ApJ 943, 144; doi: 10.3847/1538-4357/acaa9a
