Si la primera imagen de un agujero negro parecía una rosquilla borrosa, esta es un aro de cebolla delgado.
Usando una técnica de aprendizaje automático, los científicos han refinado el retrato del agujero negro supermasivo en el centro de la galaxia M87, revelando un halo de gas brillante más delgado que el observado anteriormente.
En 2019, científicos del Event Horizon Telescope revelaron una imagen del agujero negro de M87 (Número de serie: 10/04/19). La foto fue la primera que se tomó de un agujero negro y mostraba un anillo naranja borroso de gas arremolinado recortado por el gigante negro. EL el grosor del nuevo anillo es la mitad del originalaunque basándose en los mismos datos, los investigadores informan el 13 de abril en el Cartas de revistas astrofísicas.
El Event Horizon Telescope toma datos utilizando una red de telescopios en todo el mundo. Pero esta técnica deja agujeros en los datos. «Dado que no podemos simplemente cubrir toda la Tierra con telescopios, eso significa que falta información», dice la astrofísica Lia Medeiros del Instituto de Estudios Avanzados en Princeton, Nueva Jersey. «Necesitamos un algoritmo que pueda llenar estos vacíos.
Los análisis anteriores habían utilizado ciertas suposiciones para abordar estas deficiencias, como preferir una imagen fluida. Pero la nueva técnica utiliza el aprendizaje automático para llenar esos vacíos basándose en más de 30 000 imágenes simuladas de materia girando alrededor de un agujero negro, creando una imagen más nítida.
En el futuro, esta técnica podría ayudar a los científicos a comprender mejor la masa del agujero negro y realizar mejores pruebas de gravedad y otros estudios de la física de los agujeros negros.