Gli astronomi rilasciano un'immagine migliorata di un buco nero: NPR
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Gli astronomi rilasciano un'immagine migliorata di un buco nero: NPR

May 10, 2023

Nell Greenfieldboyce

I ricercatori hanno utilizzato simulazioni computerizzate di buchi neri e apprendimento automatico per generare una versione rivista (a destra) della famosa prima immagine di un buco nero rilasciata nel 2019 (a sinistra). Medeiros et al 2023 nascondono la didascalia

I ricercatori hanno utilizzato simulazioni computerizzate di buchi neri e apprendimento automatico per generare una versione rivista (a destra) della famosa prima immagine di un buco nero rilasciata nel 2019 (a sinistra).

La prima immagine iconica di un buco nero sembrava una ciambella arancione e sfocata, ma ora quell’immagine è stata resa più nitida fino a diventare un anello infuocato, grazie alle simulazioni al computer e all’apprendimento automatico.

L'interno nero di questo anello di gas caldi è un'area di stranezza cosmica e di gravità così forte che nulla, nemmeno la luce, può sfuggire. Sembra molto più grande e più scuro nell'immagine aggiornata, secondo un nuovo rapporto pubblicato su The Astrophysical Journal Letters.

L'immagine mostra il buco nero M87, un grande buco nero distante circa 55 milioni di anni luce e che si ritiene sia 6,5 ​​miliardi di volte più massiccio del Sole. Questo è il buco nero che è stato osservato nel 2017 da una rete di telescopi sparsi per il mondo conosciuta come Event Horizon Telescope, che insieme fungevano da radiotelescopio gigante delle dimensioni della Terra.

Due anni dopo, con grande clamore, il team internazionale dell'EHT annunciò di aver prodotto la prima immagine dell'M87. "Siamo molto, molto orgogliosi e siamo davvero entusiasti di quell'immagine. Sono stato davvero coinvolto nella realizzazione di quell'immagine", afferma l'astrofisica Lia Medeiros dell'Institute for Advanced Study di Princeton, NJ

Anche così, dice, "cercheremo sempre di migliorare e di avere un'immagine sempre migliore".

L'idea di un oggetto celeste con una gravità così forte da non lasciare sfuggire la luce, rendendolo invisibile, esiste dal XVIII secolo. Gli astronomi ora sanno che i buchi neri possono formarsi quando una stella morente collassa su se stessa. Sebbene il buco nero stesso non possa essere visto, la sua presenza può essere dedotta dagli effetti della sua gravità sull’ambiente circostante.

Ad esempio, il gas, la polvere e i detriti che vengono trascinati in un buco nero vorticano e si riscaldano mentre cadono verso l’interno, creando un contorno attorno alla bestia invisibile e insaziabile. Questo schema è ciò che il team EHT è riuscito a catturare.

L'impressione di questo artista raffigura un buco nero supermassiccio in rapida rotazione circondato da un sottile disco di materiale rotante, i resti di una stella simile al Sole. ESO, ESA/Hubble, M. Kornmesser/N. Bartmann nasconde la didascalia

Ma realizzare un ritratto di un buco nero con una serie di telescopi, spiega Medeiros, è molto diverso dallo scattare una foto con una normale macchina fotografica. "Non scattiamo davvero una foto nel senso che, sai, c'è solo una fotocamera che fa semplicemente clic", dice.

Invece, i ricercatori devono affrontare le lacune nei loro dati facendo determinate ipotesi ed eseguendo un sacco di calcoli.

In questa nuova versione dell’immagine, le lacune sono state colmate con l’aiuto della fisica – vale a dire, simulazioni computerizzate di buchi neri – e dell’apprendimento automatico. I ricercatori hanno generato oltre 30.000 immagini simulate di buchi neri, coprendo un’ampia gamma di possibilità, e poi hanno cercato modelli comuni all’interno di quelle immagini.

I ricercatori hanno utilizzato decine di migliaia di immagini generate dalle simulazioni dei buchi neri per addestrare il loro programma di apprendimento automatico. Credito: Medeiros et al. 2023

"Quello che facciamo realmente è apprendere le correlazioni tra le diverse parti dell'immagine. E lo facciamo analizzando decine di migliaia di immagini ad alta risoluzione create da simulazioni", afferma Medeiros. "Se hai un'immagine, i pixel vicini a ciascun pixel non sono completamente incorrelati. Non è che ogni pixel faccia cose completamente indipendenti."