La prima immagine che abbiamo mai ottenuto di un buco nero supermassiccio è stata migliorata e resa nitida alla massima risoluzione possibile dall’intelligenza artificiale. La pubblicazione sulla rivista scientifica The Astrophysical Journal Letters mostra gli sbalorditivi risultati.
Un team di astronomi ha utilizzato l’apprendimento automatico per rendere più nitida l’immagine del buco nero M87*. Grazie ai mastodontici sforzi dell’Event Horizon Telescope, nel 2019, si riuscì infatti ad ottenere la prima immagine diretta mai scattata di un buco nero. Ora. questa già di per sé straordinaria immagine, è stata nuovamente lavorata ottenendo, grazie all’intelligenza artificiale, l’immagine super nitida di un buco nero supermassiccio.
L’immagine del buco nero M87* migliorata grazie all’intelligenza artificiale
Nel 2019 l’immagine di M87*, un buco nero al centro dell’ammasso di galassie della Vergine, è stata realizzata unendo la luce nelle onde radio giunta fino a noi dopo un viaggio di ben 53 milioni di anni luce.
Ora, grazie all’apprendimento automatico l’immagine è stata pulita, ottenendo una maggiore nitidezza e la massima risoluzione possibile ed esponendo una regione centrale più ampia e più scura circondata da gas incandescente.
Come spiega Lia Medeiros, astronoma dell’Institute for Advanced Study di Princeton, nel New Jersey e ricercatrice principale di questo nuovo studio, “con la nostra nuova tecnica di apprendimento automatico, PRIMO, siamo stati in grado di ottenere la massima risoluzione dell’attuale array. Poiché non possiamo studiare i buchi neri da vicino, il dettaglio di un’immagine gioca un ruolo fondamentale nella nostra capacità di comprenderne il comportamento. La larghezza dell’anello nell’immagine è ora più piccola di circa un fattore due, che sarà un potente vincolo per i nostri modelli teorici e test di gravità.”
Grazie a PRIMO abbiamo ricostruito i dati mancanti per ottenere un immagine nitida
Il buco nero Messier 87, è largo quanto il nostro sistema solare e ha 6,5 miliardi di volte la massa del sole, ed è stato ripreso dall’Event Horizon Telescope (EHT), una serie di otto radiotelescopi sincronizzati a livello globale. Ciò che la rete di radiotelescopi ha osservato, sono i dischi di accrescimento che circondano i buchi neri attivi e che vengono riscaldati a temperature altissime per attrito, producendo un bagliore debole ma rilevabile.
Ed è proprio grazie a questi deboli barlumi radio che gli astronomi sono stati in grado di ricostruire la prima immagine di un buco nero. Ma nei dati mancavano alcune parti, piccole zone di luce mancanti in questo puzzle cosmico, là dove non c’era nessun radiotelescopio per registrarle. Questi dati mancanti hanno fatto si che si ottenesse un immagine sfocata e mal definita.
Per migliorare dunque l’immagine e sopperire alla mancanza di dati, il team di ricerca ha messo a punto una nuova tecnica di intelligenza artificiale chiamata modellazione interferometrica a componenti principali (PRIMO), che ha analizzato più di 30.000 immagini simulate ad alta fedeltà di accrescimenti di gas di buchi neri per trovare dei modelli comuni. Questi modelli sono stati quindi ordinati in base alla frequenza con cui si sono verificati per poi essere fusi insieme e applicati all’immagine originale per produrne una più nitida.
L’intelligenza artificiale collima le previsioni degli astronomi
Controllando l’immagine appena renderizzata con i dati EHT e la teoria su come dovrebbe apparire il buco nero, i ricercatori hanno confermato che la loro immagine era un’approssimazione molto vicina alla realtà.
Come ha affermato dunque Medeiros “l’immagine del 2019 è stata solo l’inizio. Se un’immagine vale più di mille parole, i dati alla base di quell’immagine hanno molte più storie da raccontare. PRIMO continuerà a essere uno strumento fondamentale per estrarre tali intuizioni”.
Ph. Credit: Medeiros et al. 2023
