La primera imagen de un agujero negro es mejorada gracias a una inteligencia artificial

Un grupo de científicos ha logrado mejorar la primera imagen directa que se obtuvo de la sombra de un agujero negro a través de un algoritmo impulsado por inteligencia artificial llamado PRIMO, según un estudio que recoge Science Alert.

El 10 de abril de 2019, la colaboración Event Horizon Telescope (EHT) reveló la fotografía y, ahora, los investigadores han utilizado una nueva técnica de aprendizaje automático para reprocesar los datos originales y crear una nueva vista más nítida del material naranja que gira alrededor de la galaxia Messier 87 (M87).

La galaxia, que se encuentra a 55 millones de años luz de distancia, fue elegida como el primer objetivo para el EHT por su cercanía. Además, 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 la tecnología pudiera trabajar sobre él. Aun así, obtener imágenes de M87 no fue algo fácil.

Se necesitaron siete radiotelescopios en todo el mundo que combinaron sus fuerzas para crear lo que es un telescopio del tamaño de la Tierra, y cuatro días de tiempo de observación para recopilar los datos que se convirtieron en la imagen ahora familiar. Luego vino el procesamiento de datos, y eso requería mucha mano de obra.

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No obstante, la técnica de combinar los siete telescopios no resultó perfecta: hay lagunas en los datos. Por ello, los autores del nuevo estudio han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático llamado modelado interferométrico de componentes principales (PRIMO) para llenar esos vacíos.

Con la nueva técnica entrenada con simulaciones de alta fidelidad de agujeros negros, los astrónomos esperan mejorar las siguientes  instantáneas que se capturen de las singularidades del universo. Y es que esto brinda una visión más detallada del entorno extremo alrededor de un agujero negro, lo que a su vez mejorará los análisis científicos.

"Con nuestra nueva técnica de aprendizaje automático, PRIMO, pudimos lograr la resolución máxima de la matriz actual", comenta la astrofísica Lia Medeiros del Instituto de Estudios Avanzados y el EHT. "Dado que no podemos estudiar los agujeros negros de cerca, el detalle en una imagen juega un papel fundamental en nuestra capacidad para comprender su comportamiento. El ancho del anillo en la imagen ahora es más pequeño en un factor de dos, lo que será un poderoso restricción para nuestros modelos teóricos y pruebas de gravedad", añade Medeiros.

"PRIMO es un nuevo enfoque para la difícil tarea de construir imágenes a partir de observaciones EHT", explica el astrónomo Tod Lauer del NOIRLab de la Fundación Nacional de Ciencias. "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 utilizando un único radiotelescopio gigantesco del tamaño de la Tierra".

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PRIMO se basa en algo llamado aprendizaje de diccionario, en el que se entrena un algoritmo al mostrarle miles de ejemplos de una cosa para aprender las reglas de cómo funciona. Los investigadores entrenaron a PRIMO con más de 30.000 imágenes simuladas de agujeros negros activos para que pudiera aprender cómo funciona el proceso y buscar patrones.

Luego, PRIMO produjo lo que, según los investigadores, es una imagen de alta precisión de M87, con la máxima resolución actualmente posible. Revela la estructura que falta en la imagen original y es consistente tanto con los datos de cuatro días recopilados en 2017 (alrededor de 5 petabytes) como con las predicciones teóricas.

Esta nueva imagen permitió al equipo tomar medidas más detalladas de M87 de lo que era posible anteriormente y realizar pruebas más estrictas del régimen gravitatorio a su alrededor. En el futuro, el algoritmo se puede aplicar a otras imágenes similares, incluida la de Sagitario A, el agujero negro supermasivo en el corazón de la Vía Láctea que se reveló el año pasado.

"La imagen de 2019 fue solo el comienzo", dice 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 fundamental para extraer tales conocimientos".