La “ciambella arancione sfocata” vista nella prima immagine di un buco nero mai scattata si è ridotta a un “anello dorato più magro” con l’aiuto di un AI che migliora le immagini dei buchi neri. La ridefinizione di questa immagine del buco nero della galassia M87, potrebbe aiutare a comprenderne meglio le caratteristiche. La metodica potrebbe essere applicata al buco nero Sagittarius A* nel cuore della nostra stessa galassia, la Via Lattea.
La tecnica PRIMO
L’ immagine storica del buco nero supermassiccio M87, noto come M87* è stata scattata dall’Event Horizon Telescope (EHT). I dati per creare l’immagine sono stati raccolti dall’EHT per diversi giorni due anni prima. L’EHT è una rete di sette telescopi in tutto il mondo che crea un telescopio delle dimensioni della Terra. Ma nonostante il suo potere di osservazione combinato, ci sono ancora lacune nei dati che raccoglie, proprio come i pezzi mancanti di un puzzle.
Un team di ricercatori, tra cui Lia Medeiros, membro della collaborazione EHT, ha utilizzato una nuova tecnica di apprendimento automatico. La tecnica chiamata modellazione interferometrica del componente principale (PRIMO) “riempire le lacune” nell’immagine M87* e aumentare al massimo la risoluzione.
“Poiché non possiamo studiare i buchi neri da vicino, i dettagli di un’immagine giocano un ruolo fondamentale nella nostra capacità di comprenderne il comportamento”, ha detto in una dichiarazione Medeiros (rif.). “La larghezza dell’anello nell’immagine è ora più piccola di circa due volte. Questo sarà un potente vincolo per i nostri modelli teorici e test di gravità”.
L’apprendimento automatico
Quando l’immagine del buco nero supermassiccio M87*, fu rivelata per la prima volta, gli scienziati sono rimasti sorpresi dalla corrispondenza con le previsioni fatta dalla teoria della relatività generale di Albert Einstein. Questa raffinata immagine PRIMO di M87* offre agli scienziati la possibilità di abbinare meglio le osservazioni di un vero buco nero alle previsioni teoriche.
“PRIMO è un nuovo approccio al difficile compito di costruire immagini dalle osservazioni EHT”, ha affermato nella dichiarazione Tod Lauer, membro di EHT. “Fornisce un modo per compensare le informazioni mancanti sull’oggetto osservato. Generiamo così un immagine che sarebbe stata vista utilizzando un singolo gigantesco radiotelescopio delle dimensioni della Terra”.
L’Institute for Advanced Study di Princeton, nel New Jersey, ha spiegato che PRIMO opera utilizzando l’apprendimento dizionario, un ramo dell’apprendimento automatico. Questo che consente ai computer di generare regole basate su grandi set di materiale didattico. Per esempio, se un programma come questo riceve un numero di immagini di una mela, può imparare a determinare se l’immagine di un oggetto sconosciuto è una mela oppure no.
Per addestrare PRIMO con i buchi neri, il team gli ha fornito 30.000 immagini simulate ad alta fedeltà di questi titani cosmici mentre si nutrono del gas circostante, la fase di “accrescimento”. Le immagini coprivano un’ampia gamma di previsioni teoriche su come i buchi neri accrescono la materia, consentendo a PRIMO di cercare degli schemi logici.
L’integrazione dell’AI nelle immagini
Una volta identificati, questi modelli sono stati ordinati in base alla frequenza con cui sono stati presi in considerazione nelle simulazioni. Il processo può essere incorporato nelle immagini EHT per generane una ad alta fedeltà di M87* e rivelare le strutture che il telescopio non percepisce.
“Stiamo usando la fisica per riempire regioni di dati mancanti in un modo che non è mai stato fatto prima usando l’apprendimento automatico”, ha spiegato Medeiros. “Ciò potrebbe avere importanti implicazioni per l’interferometria, che svolge un ruolo in campi che vanno dagli esopianeti alla medicina”.
L’immagine risultante resa da PRIMO concorda con i dati EHT e con i modelli teorici dei buchi neri. Questi modelli spiegano che l’anello luminoso è il risultato dell’accelerazione del gas a velocità vicine alla luce dall’incredibile influenza gravitazionale del buco nero. Ciò fa sì che il gas si riscaldi e si illumini mentre sfreccia attorno alla superficie che intrappola la luce. La regione che forma i limiti esterni del buco nero è chiamato orizzonte degli eventi.
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