Aprendizado de máquina usado para aguçar a primeira imagem de um buraco negro
O mundo assistiu com alegria quando os cientistas revelaram a primeira imagem de um buraco negro em 2019, mostrando o enorme buraco negro no centro da galáxia Messier 87. Agora, essa imagem foi refinada e aprimorada usando técnicas de aprendizado de máquina. A abordagem, chamada PRIMO ou modelagem interferométrica de componentes principais, foi desenvolvida por alguns dos mesmos pesquisadores que trabalharam no projeto original do Event Horizon Telescope que tirou a foto do buraco negro.
Essa imagem combinou dados de sete radiotelescópios ao redor do globo, que trabalharam juntos para formar uma matriz virtual do tamanho da Terra. Embora essa abordagem tenha sido incrivelmente eficaz em ver um objeto tão distante localizado a 55 milhões de anos-luz de distância, isso significava que havia algumas lacunas nos dados originais. A nova abordagem de aprendizado de máquina foi usada para preencher essas lacunas, o que permite uma imagem final mais nítida e precisa.
“Com nossa nova técnica de aprendizado de máquina, PRIMO, conseguimos atingir a resolução máxima da matriz atual”, disse a principal autora da pesquisa, Lia Medeiros, do Instituto de Estudos Avançados, emcomunicado . “Como não podemos estudar os buracos negros de perto, os detalhes de uma imagem desempenham um papel crítico em nossa capacidade de entender seu comportamento. A largura do anel na imagem agora é menor em cerca de um fator de dois, o que será uma restrição poderosa para nossos modelos teóricos e testes de gravidade”.
O PRIMO foi treinado usando dezenas de milhares de imagens de exemplo criadas a partir de simulações de gás se acumulando em um buraco negro. Ao analisar as imagens resultantes dessas simulações em busca de padrões, o PRIMO conseguiu refinar os dados para a imagem EHT. O plano é que a mesma técnica também possa ser usada para observações futuras da colaboração do EHT.
“PRIMO é uma nova abordagem para a difícil tarefa de construir imagens a partir de observações do EHT”, disse outro dos pesquisadores, Tod Lauer, do NOIRLab da NSF. “Ele fornece uma maneira de compensar a falta de informações sobre o objeto observado, o que é necessário para gerar a imagem que seria vista usando um único radiotelescópio gigantesco do tamanho da Terra”.
Em 2022, a colaboração do EHT acompanhou sua imagem do buraco negro em M87 com uma imagem impressionante do buraco negro no coração da Via Láctea , para que a imagem pudesse ser o próximo alvo de nitidez usando essa técnica.
“A imagem de 2019 foi só o começo”, disse Medeiros. “Se uma imagem vale mais que mil palavras, os dados subjacentes a essa imagem têm muito mais histórias para contar. O PRIMO continuará a ser uma ferramenta crítica na extração de tais insights.”
A pesquisa foi publicada no The Astrophysical Journal Letters .
