{"id":9597,"date":"2023-04-19T22:07:22","date_gmt":"2023-04-19T22:07:22","guid":{"rendered":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/?p=9597"},"modified":"2023-04-19T22:07:22","modified_gmt":"2023-04-19T22:07:22","slug":"cientificos-mejoran-la-primera-imagen-nitida-de-un-agujero-negro-utilizando-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/cientificos-mejoran-la-primera-imagen-nitida-de-un-agujero-negro-utilizando-machine-learning\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos mejoran la primera imagen n\u00edtida de un agujero negro utilizando machine learning"},"content":{"rendered":"

Se trata de una nueva versi\u00f3n de la imagen capturada del agujero negro supermasivo situado en el centro de la galaxia el\u00edptica NGC 4486.<\/span><\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a>

Fotograf\u00eda de L. Medeiros (Institute for Advanced Study), D. Psaltis (Georgia Tech), T. Lauer (NSF\u2019s NOIRLab), and F. Ozel (Georgia Tech)<\/span><\/p><\/div>\n

Un equipo de investigadores, que incluy\u00f3 a un astr\u00f3nomo de NOIRLab de NSF, desarroll\u00f3 una nueva t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la resoluci\u00f3n y nitidez de las im\u00e1genes de interferometr\u00eda de radio. Para demostrar el poder de su nueva herramienta, llamada PRIMO, el equipo cre\u00f3 una nueva versi\u00f3n en alta calidad de la ic\u00f3nica imagen capturada por el Telescopio Event Horizon, del agujero negro supermasivo que se encuentra en el centro de la galaxia el\u00edptica Messier 87, ubicada a 55 millones de a\u00f1os luz de la Tierra. En la composici\u00f3n es posible ver la imagen del agujero negro supermasivo M87 publicada originalmente por la colaboraci\u00f3n EHT en 2019 (a la izquierda), y la nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO, que utiliz\u00f3 el mismo conjunto de datos (derecha).<\/p>\n

Esta ic\u00f3nica imagen del centro de la galaxia M87 (Messier 87) divulgada por el\u00a0Telescopio Event Horizon (EHT por sus siglas en ingl\u00e9s) en 2019\u00a0fue retocada a trav\u00e9s de la t\u00e9cnica del aprendizaje autom\u00e1tico o\u00a0<\/strong>Machine Learning<\/strong><\/em>, la cual fue llamada\u00a0<\/strong>PRIMO<\/strong>. De acuerdo con el art\u00edculo publicado por el centro de investigaci\u00f3n NOIRlab de NSF y AURA llamado\u00a0\u201cCient\u00edficos logran mejorar la nitidez de la primera imagen de un agujero negro\u201d,\u00a0<\/em>esta nueva imagen ilustra de mejor forma toda la extensi\u00f3n de la regi\u00f3n oscura central del objeto y el sorprendentemente estrecho anillo exterior a su alrededor.<\/p>\n

El\u00a0documento original fue divulgado por la revista\u00a0The Astrophysical Journal Letters\u00a0<\/em>y cuenta con la participaci\u00f3n de los f\u00edsicos Lia Medeiros y Dimitrios Psaltis, el astr\u00f3nomo de NOIRLab\/NSF Tod Lauer y la astrof\u00edsica Feryal Ozel. Estos investigadores\u00a0ense\u00f1aron al algoritmo determinadas reglas de comportamiento a partir de la exposici\u00f3n de m\u00e1s de 30 mil im\u00e1genes simuladas de alta calidad de gas acumulado en un\u00a0<\/strong>agujero negro<\/strong>.<\/p>\n

Con la utilizaci\u00f3n del m\u00e9todo de ense\u00f1anza llamado aprendizaje de diccionario (dictionary learning\u00a0<\/em>en ingl\u00e9s),\u00a0PRIMO<\/strong> aprendi\u00f3 a detectar patrones comunes entre los ejemplares de im\u00e1genes, completar una representaci\u00f3n m\u00e1s precisa de las observaciones capturadas por EHT y proveer una estimaci\u00f3n de alta calidad acerca de la estructura faltante del\u00a0centro de la galaxia.<\/p>\n

C\u00f3mo se estudian los Agujeros Negros desde la Tierra<\/strong><\/span><\/h2>\n

NOIRLab advierte que\u00a0la sombra de un agujero negro es lo m\u00e1s cercano que se puede estudiar<\/strong> con los resultados obtenidos a partir de una imagen, ya que\u00a0se trata de un objeto espacial completamente oscuro que a la luz le es imposible escapar<\/strong>. La informaci\u00f3n m\u00e1s reciente obtenida de M87 indica que:<\/p>\n

    \n
  • El l\u00edmite del agujero negro conocido como\u00a0Horizonte de Sucesos<\/em> es unas 2.5 veces m\u00e1s peque\u00f1o que la sombra que proyecta<\/li>\n
  • Mide poco menos de 40 000 millones de kil\u00f3metros de di\u00e1metro<\/li>\n
  • El anillo que lo rodea es producido por gas caliente que cae dentro de \u00e9l.<\/li>\n<\/ul>\n

    Medeiros explica que los montajes actuales de\u00a0agujeros negros juegan un papel crucial en la habilidad de comprender sus comportamientos debido a que es imposible estudiarlos de cerca: \u201cEl ancho del anillo en la imagen ahora es m\u00e1s peque\u00f1o en un factor de dos, lo que ser\u00e1 una poderosa limitaci\u00f3n para nuestros modelos te\u00f3ricos y pruebas de gravedad\u201d, concluye la\u00a0investigadora.<\/p>\n

    Es por este motivo que los nuevos resultados de la imagen n\u00edtida conducen a determinaciones m\u00e1s precisas acerca de la masa de Messier 87 y los par\u00e1metros f\u00edsicos que determinan su estructura. De tal modo, PRIMO puede ser funcional al estudio de\u00a0observaciones adicionales en EHT, incluyendo las de Sagittarius A, el agujero negro localizado en el centro de nuestra propia V\u00eda L\u00e1ctea.<\/p>\n

    Fuente: nationalgeographicla<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Se trata de una nueva versi\u00f3n de la imagen capturada del agujero negro supermasivo situado en el centro de la galaxia el\u00edptica NGC 4486. Un equipo de investigadores, que incluy\u00f3 a un astr\u00f3nomo de NOIRLab de NSF, desarroll\u00f3 una nueva t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la resoluci\u00f3n y nitidez de las im\u00e1genes de interferometr\u00eda […]<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":9598,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[35,4,5,37,380,36],"tags":[2416,358,682],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9597"}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9597"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9597\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9600,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9597\/revisions\/9600"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9598"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9597"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9597"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9597"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}