A inteligência artificial permite a criação dos primeiros vídeos 3D de buracos negros.
O projeto TomoGrav abre caminho para a criação dos primeiros vídeos tridimensionais de buracos negros graças a novos algoritmos de inteligência artificial. Isso representa um avanço na astrofísica observacional, com implicações para a medicina e os estudos climáticos.
De imagens estáticas a representações dinâmicas de buracos negros
A pesquisa sobre buracos negros está se preparando para uma mudança de paradigma com o lançamento do projeto TomoGrav , uma iniciativa científica que visa criar os primeiros filmes tridimensionais das regiões próximas ao horizonte de eventos. O objetivo é superar as limitações das imagens estáticas disponíveis até o momento, introduzindo uma descrição espacial e temporal dos processos físicos que regem esses objetos extremos.
O projeto se baseia na experiência adquirida em imagens interferométricas de ultra-alta resolução e visa transformar a observação de buracos negros em uma ferramenta capaz de acompanhar a evolução dos fenômenos, em vez de se limitar a uma única imagem média ao longo do tempo.
O ponto de partida: as primeiras imagens de buracos negros
A primeira fotografia direta de um buraco negro, publicada em 2019, mostrou a região central da galáxia M87, localizada a cerca de 55 milhões de anos-luz da Terra. A imagem foi obtida graças à colaboração internacional do Telescópio Horizonte de Eventos, que combinou dados de radiotelescópios espalhados pelo planeta.
Este resultado representou a confirmação experimental das previsões da relatividade geral no regime de gravidade extrema. Ao mesmo tempo, destacou uma limitação fundamental: a imagem final era uma média temporal, incapaz de capturar as rápidas variações do plasma e dos campos magnéticos ao redor do buraco negro.
Os sinais coletados durante as observações abrangem intervalos de tempo nos quais a estrutura do disco de acreção evolui significativamente. A necessidade de instrumentos capazes de rastrear essa evolução levou ao desenvolvimento de novas metodologias de reconstrução.
O projeto TomoGrav e o financiamento da Royal Society
O projeto TomoGrav foi financiado com 4 milhões de libras pela Royal Society do Reino Unido e reúne um consórcio internacional de dez parceiros. A liderança científica está a cargo do astrofísico japonês Kazunori Akiyama , um dos protagonistas das primeiras imagens de buracos negros, com o apoio do físico belga Yves Wiaux , especialista em algoritmos de imagem e inteligência artificial aplicada a dados incompletos.
A equipe integra conhecimentos especializados que vão da astrofísica teórica à matemática aplicada, do processamento de sinais à ciência de dados. Essa abordagem reflete a complexidade do problema abordado: reconstruir estruturas tridimensionais confiáveis a partir de informações parciais e ruidosas.
tomografia gravitacional dinâmica
O núcleo conceitual do projeto é a chamada tomografia gravitacional dinâmica . A ideia é aplicar princípios semelhantes aos das técnicas tomográficas utilizadas em outros campos científicos, adaptando-os às condições extremas da física dos buracos negros.
Os radiotelescópios não fornecem uma imagem direta do espaço ao redor do horizonte de eventos, mas sim uma série de amostras no domínio da frequência. Os algoritmos desenvolvidos no TomoGrav combinam essas informações para reconstruir sequências tridimensionais que evoluem ao longo do tempo.
Os vídeos resultantes permitirão que você observe:
- o movimento do plasma ionizado no disco de acreção;
- a evolução dos campos magnéticos responsáveis pelo transporte de energia;
- Os efeitos da curvatura do espaço-tempo na propagação da radiação.
Da fotografia à evolução temporal dos fenômenos
Segundo Kazunori Akiyama, a transição de imagens estáticas para estruturas com resolução temporal altera radicalmente os tipos de questões científicas que podem ser abordadas. Torna-se possível observar como o plasma se move e se reorganiza, como os campos magnéticos se intensificam ou se dissipam e como a gravidade extrema molda o ambiente circundante.
Essa perspectiva nos permite testar diretamente modelos teóricos que até agora só podiam ser verificados por meio de simulações numéricas, inaugurando uma nova fase no estudo dos processos de acreção e emissão de energia associados a buracos negros supermassivos.
O papel da inteligência artificial na reconstrução de imagens
Os algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos para o TomoGrav desempenham um papel fundamental na transformação de dados observacionais em imagens tridimensionais consistentes. O principal desafio reside na incompletude dos dados disponíveis e no ruído inerente a eles.
A abordagem adotada combina técnicas de aprendizado de máquina com restrições físicas derivadas da relatividade geral e da magnetohidrodinâmica. Isso reduz as ambiguidades de reconstrução e produz representações consistentes com as leis fundamentais da física.
Aplicações médicas
Os mesmos problemas enfrentados na obtenção de imagens de buracos negros também surgem no diagnóstico médico . Técnicas como a ressonância magnética e a tomografia computadorizada reconstroem imagens do corpo humano a partir de um número limitado de medições.
Algoritmos mais avançados melhoram a qualidade da imagem ou reduzem o tempo de aquisição, com benefícios diretos para a eficiência do sistema de saúde e o conforto do paciente. As soluções desenvolvidas na TomoGrav são, portanto, transferíveis, com as devidas adaptações, para o setor médico.
Impacto nas ciências da Terra e nos estudos climáticos
Outra área de aplicação diz respeito ao monitoramento da Terra. As observações por satélite dos níveis do mar, das mudanças nas massas de gelo e de outros parâmetros climáticos são frequentemente baseadas em dados fragmentados e afetados por incertezas.
Os algoritmos de reconstrução desenvolvidos para a astrofísica podem melhorar a resolução espacial e temporal dos mapas ambientais, fornecendo ferramentas mais confiáveis para analisar as mudanças climáticas e os processos geofísicos em escala global.
Uma nova fase para a astrofísica observacional
O projeto TomoGrav representa um passo crucial no estudo dos buracos negros, transformando a observação de um exercício estático em uma investigação dinâmica dos processos fundamentais que governam o universo de alta energia. A integração de redes de radiotelescópios, inteligência artificial e modelagem física avançada redefine as possibilidades da astrofísica observacional.
As tecnologias desenvolvidas para compreender os buracos negros também demonstram um potencial de aplicação que vai além da pesquisa fundamental, fortalecendo a ligação entre a inovação científica e ferramentas úteis em áreas de alto impacto tecnológico e social.
O artigo "Os primeiros vídeos 3D de buracos negros chegam graças à inteligência artificial" foi escrito em: Tech | CUENEWS .
