SITUADO A 55 MILLONES DE AÑOS LUZ DE LA TIERRA

Obtienen la imagen más nítida del agujero negro Messier 87

Una nueva técnica mejora la nitidez y la fidelidad de las imágenes obtenidas en el espacio. Las nuevas imágenes ayudarán a los astrónomos a conocer más detalles sobre el agujero negro Messier 87 y otros futuros a los que se hagan fotos.

Imagen del agujero negro supermasivo en el centro de Messier 87

Imagen del agujero negro supermasivo en el centro de Messier 87L. Medeiros (Instituto de Estudios Avanzados), D. Psaltis (Georgia Tech), T. Lauer (NSF's NOIRLab) y F. Ozel (Georgia Tech)

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En 2017, la colaboración Event Horizon Telescope obtuvo la imagen de un agujero negro. Ahora, una nueva técnica ha permitido mejorar la nitidez y la fidelidad del mismo, publicando una imagen que ayudará a los astrónomos a entender mejor cómo funciona un agujero negro.

Lo han hecho a través de el nuevo proceso de aprendizaje automático PRIMO. Este sistema ha creado una versión de alta fidelidad de la imagen del agujero negro supermasivo Messier 87. Este se sitúa en una galaxia elíptica gigante que está ubicada a unos 55 millones de años luz de la Tierra.

Esta nueva imagen, que se puede ver en la parte superior de la noticia, ilustra mejor la extensión completa de la región central oscura del objeto y el anillo exterior sorprendentemente estrecho. El estudioque presenta el agujero negro supermasivo con resolución completa se ha publicado en 'The Astrophysical Journal Letters'.

"Con nuestra nueva técnica de aprendizaje automático, PRIMO, pudimos lograr la resolución máxima de la matriz actual", explica la autora principal del estudio, Lia Medeiros, a NOIRLab. "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", continúa.

La nueva técnica desarrollada, PRIMO, se basa en aprendizaje automático o de diccionario. Este sistema enseña a los ordenadores ciertas reglas exponiéndolas a miles de ejemplos. Así, al aplicar PRIMO a la imagen de Messier 87 de 2017, los ordenadores tuvieron que analizar más de 30 000 imágenes simuladas de alta fidelidad.

En estos ejemplos se apreciaba gas acumulado en el agujero negro. De esta forma, PRIMO debía buscar patrones comunes en las imágenes. Después los resultados se combinaron. Esta nueva forma de investigar el espacio y las galaxias lejanas puede ayudar a determinar cómo es la masa del agujero negro Messier 87 y los parámetros físicos que determinan su apariencia actual.

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