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Usan IA para mejorar la primera imagen de un agujero negro

El mundo observó con deleite cuando los científicos revelaron la primera imagen de un agujero negro en 2019, mostrando el enorme agujero negro en el centro de la galaxia Messier 87. Ahora, esa imagen se ha refinado y afilado utilizando técnicas de aprendizaje automático. El enfoque, llamado PRIMO o modelado interferométrico de componentes principales, fue desarrollado por algunos de los mismos investigadores que trabajaron en el proyecto original del Event Horizon Telescope que tomó la foto del agujero negro.

Esa imagen combinó datos de siete radiotelescopios de todo el mundo que trabajaron juntos para formar una matriz virtual del tamaño de la Tierra. Si bien ese enfoque fue increíblemente efectivo para ver un objeto tan distante ubicado a 55 millones de años luz de distancia, significó que había algunas lagunas en los datos originales. El nuevo enfoque de aprendizaje automático se ha utilizado para llenar esos vacíos, lo que permite una imagen final más nítida y precisa.

Un equipo de investigadores, incluido un astrónomo de NOIRLab de NSF, ha desarrollado una nueva técnica de aprendizaje automático para mejorar la fidelidad y la nitidez de las imágenes de interferometría de radio. Para demostrar el poder de su nuevo enfoque, que se llama PRIMO, el equipo creó una nueva versión de alta fidelidad de la imagen del icónico Event Horizon Telescope del agujero negro supermasivo en el centro de Messier 87, una galaxia elíptica gigante ubicada a 55 millones de años luz de la Tierra. La imagen del agujero negro supermasivo M87 publicada originalmente por la colaboración EHT en 2019 (izquierda); y una nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO utilizando el mismo conjunto de datos (derecha).
La imagen del agujero negro supermasivo M87 publicada originalmente por la colaboración Event Horizon Telescope en 2019 (izquierda); y una nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO utilizando el mismo conjunto de datos (derecha). L. Medeiros (Instituto de Estudios Avanzados), D. Psaltis (Georgia Tech), T. Lauer (NOIRLab de NSF) y F. Ozel (Georgia Tech)

«Con nuestra nueva técnica de aprendizaje automático, PRIMO, pudimos lograr la máxima resolución de la matriz actual», dijo la autora principal de la investigación, Lia Medeiros, del Instituto de Estudios Avanzados, en un comunicado. «Dado que no podemos estudiar los agujeros negros de cerca, el detalle en una imagen juega un papel crítico en nuestra capacidad para comprender su comportamiento. El ancho del anillo en la imagen es ahora más pequeño en aproximadamente un factor de dos, lo que será una poderosa restricción para nuestros modelos teóricos y pruebas de gravedad».

PRIMO fue entrenado usando decenas de miles de imágenes de ejemplo que se crearon a partir de simulaciones de acreción de gas en un agujero negro. Al analizar las imágenes que resultaron de estas simulaciones para los patrones, PRIMO pudo refinar los datos para la imagen EHT. El plan es que la misma técnica también se pueda usar para futuras observaciones de la colaboración EHT.

«PRIMO es un nuevo enfoque para la difícil tarea de construir imágenes a partir de observaciones EHT», dijo otro de los investigadores, Tod Lauer de NOIRLab de NSF. «Proporciona una forma de compensar la información faltante sobre el objeto que se observa, que se requiere para generar la imagen que se habría visto usando un solo radiotelescopio gigantesco del tamaño de la Tierra».

En 2022, la colaboración EHT siguió su imagen del agujero negro en M87 con una impresionante imagen del agujero negro en el corazón de la Vía Láctea, por lo que esa imagen podría ser el próximo objetivo para el afilado utilizando esta técnica.

«La imagen de 2019 fue solo el comienzo», 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 crítica para extraer tales conocimientos».

La investigación se publica en The Astrophysical Journal Letters.

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