Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para mejorar la primera imagen de un agujero negro

Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para agudizar una imagen publicada previamente del agujero negro. Como resultado, la imagen del agujero negro en el centro de la galaxia Messier 87, a más de 53 millones de años luz de la Tierra, muestra un anillo de luz y materia aún más delgado que rodea su centro en Reportaje publicado hoy en Cartas de revistas astrofísicas.

Las imágenes originales fueron tomadas en 2017 por el Event Horizon Telescope (EHT), una red de radiotelescopios alrededor de la Tierra que se combinan para servir como un instrumento de superimagen del tamaño de un planeta. La imagen inicial parecía una “rosquilla difusa”. descrito por NPR, pero los investigadores utilizaron un nuevo método llamado PRIMO para reconstruir una imagen más precisa. PRIMO es un “nuevo algoritmo de aprendizaje basado en diccionario” que aprende a “restaurar imágenes de alta resolución incluso en presencia de escasa cobertura” entrenando en simulaciones creadas de más de 30.000 agujeros negros. En otras palabras, utiliza datos de aprendizaje automático basados ​​en lo que sabemos sobre las leyes físicas del universo, y específicamente sobre los agujeros negros, para producir una instantánea más precisa y de mejor aspecto que los datos sin procesar capturados en 2017.

Los agujeros negros son regiones misteriosas y extrañas en el espacio donde la gravedad es tan fuerte que nada puede escapar de ellos. Se forman cuando las estrellas moribundas colapsan sobre sí mismas bajo su propia gravedad. Como resultado, el colapso comprime la masa de la estrella en un espacio pequeño. El límite entre un agujero negro y la masa que lo rodea se llama horizonte de sucesos, y es el punto de no retorno donde nada (ya sea la luz, la materia o Matthew McConaughey) volverá a cruzarlo.

“Lo que realmente estamos haciendo es aprender las correlaciones entre diferentes partes de la imagen. Y lo hacemos analizando decenas de miles de imágenes de alta resolución generadas a partir de simulaciones”, dijo la astrofísica y autora del artículo Lia Medeiros del Instituto de Estudios Avanzados de Princeton, Nueva Jersey, NPR. “Si tienes una imagen, los píxeles cercanos a cualquier píxel dado no estarán completamente descorrelacionados. No es que cada píxel haga cosas completamente independientes”.

Los investigadores dicen que la nueva imagen es consistente con las predicciones de Albert Einstein. Sin embargo, esperan que una mayor investigación sobre el aprendizaje automático y el hardware del telescopio conduzca a revisiones adicionales. “En 20 años, la imagen puede no ser la que les muestro hoy”, dijo Medeiros. “Podría ser mejor.”