El primer retrato de un agujero negro se volvió más nítido gracias al aprendizaje automático.
Si la primera imagen de un agujero negro parecía un donut borroso, esta parece una fina cebolla frita.
Usando una técnica de aprendizaje automático, los científicos han mejorado el retrato del agujero negro supermasivo en el centro de la galaxia M87, revelando un halo más delgado de gas luminoso que el visto anteriormente.
En 2019, los científicos del Telescopio del Horizonte de Sucesos presentaron una imagen del agujero negro de M87 (SN: 4/10/19). La imagen fue la primera tomada de un agujero negro y mostró un anillo anaranjado borroso de gas girando en torno al behemoth oscuro. El grosor del nuevo anillo es la mitad del original, a pesar de estar basado en los mismos datos, informan los investigadores el 13 de abril en las Cartas del Diario Astrofísico.
El Telescopio del Horizonte de Sucesos toma datos utilizando una red de telescopios en todo el mundo. Pero esa técnica deja lagunas en los datos. "Ya que no podemos cubrir toda la Tierra con telescopios, eso significa que hay información faltante", dice la astrofísica Lia Medeiros del Instituto de Estudios Avanzados de Princeton, Nueva Jersey. "Necesitamos un algoritmo que pueda rellenar esos huecos".
Análisis previos habían utilizado ciertas suposiciones para rellenar esos huecos, como preferir una imagen que fuera uniforme. Pero la nueva técnica utiliza el aprendizaje automático para rellenar esos huecos basándose en más de 30.000 imágenes simuladas de materia girando en torno a un agujero negro, creando una imagen más definida.
En el futuro, esta técnica podría ayudar a los científicos a comprender mejor la masa del agujero negro y realizar pruebas mejoradas de la gravedad y otros estudios de la física del agujero negro.
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