Nueva imagen del agujero negro supermasivo M87 generada por el algoritmo PRIMO a partir de datos EHT de 2017. Crédito: Medeiros et al. 2023
El aprendizaje automático reconstruye una nueva imagen a partir de los datos de EHT.
La imagen del M87[{» attribute=»»>black hole has been enhanced using a machine learning technique called PRIMO, providing a more accurate representation and allowing for improved determinations of its mass and physical parameters.
The iconic image of the supermassive black hole at the center of M87—sometimes referred to as the “fuzzy, orange donut”—has gotten its first official makeover with the help of machine learning. The new image further exposes a central region that is larger and darker, surrounded by the bright accreting gas shaped like a “skinny donut.” The team used the data obtained by the Event Horizon Telescope (EHT) collaboration in 2017 and achieved, for the first time, the full resolution of the array.
In 2017, the EHT collaboration used a network of seven pre-existing telescopes around the world to gather data on M87, creating an “Earth-sized telescope.” However, since it is infeasible to cover the Earth’s entire surface with telescopes, gaps arise in the data—like missing pieces in a jigsaw puzzle.
M87 supermassive black hole originally imaged by the EHT collaboration in 2019 (left); and new image generated by the PRIMO algorithm using the same data set (right). Credit: Medeiros et al. 2023
“With our new machine learning technique, PRIMO, we were able to achieve the maximum resolution of the current array,” says lead author Lia Medeiros of the Institute for Advanced Study. “Since we cannot study black holes up close, the detail of an image plays a critical role in our ability to understand its behavior. The width of the ring in the image is now smaller by about a factor of two, which will be a powerful constraint for our theoretical models and tests of gravity.”
PRIMO, which stands for principal-component interferometric modeling, was developed by EHT members Lia Medeiros (Institute for Advanced Study), Dimitrios Psaltis (Georgia Tech), Tod Lauer (NOIRLab), and Feryal Özel (Georgia Tech). Their publication, “The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO,” was published today (April 13) in The Astrophysical Journal Letters.
“PRIMO is a new approach to the difficult task of constructing images from EHT observations,” said Lauer. “It provides a way to compensate for the missing information about the object being observed, which is required to generate the image that would have been seen using a single gigantic radio telescope the size of the Earth.”
Animation fades from M87 black hole image, first produced by the EHT collaboration in 2019, to the new image generated by the PRIMO algorithm using the same data set. Credit: Medeiros et al. 2023
PRIMO relies on dictionary learning, a branch of machine learning which enables computers to generate rules based on large sets of training material. For example, if a computer is fed a series of different banana images—with sufficient training—it may be able to determine if an unknown image is or is not a banana. Beyond this simple case, the versatility of machine learning has been demonstrated in numerous ways: from creating Renaissance-style works of art to completing the unfinished work of Beethoven. So how might machines help scientists to render a black hole image? The research team has answered this very question.
With PRIMO, computers analyzed over 30,000 high-fidelity simulated images of black holes accreting gas. The ensemble of simulations covered a wide range of models for how the black hole accretes matter, looking for common patterns in the structure of the images. The various patterns of structure were sorted by how commonly they occurred in the simulations, and were then blended to provide a highly accurate representation of the EHT observations, simultaneously providing a high fidelity estimate of the missing structure of the images. A paper pertaining to the algorithm itself was published in The Astrophysical Journal on February 3, 2023.
“We are using physics to fill in regions of missing data in a way that has never been done before by using machine learning,” added Medeiros. “This could have important implications for interferometry, which plays a role in fields from exo-planets to medicine.”
Descripción general de las simulaciones generadas para el conjunto de entrenamiento del algoritmo PRIMO. Crédito: Medeiros et al. 2023
El equipo confirmó que la imagen recién renderizada es consistente con los datos de EHT y con las expectativas teóricas, incluido el anillo de emisión brillante que debería producir el gas caliente que cae en el agujero negro. La generación de una imagen requería asumir una forma apropiada de la información que faltaba, y PRIMO hizo esto basándose en el descubrimiento de 2019 de que el agujero negro M87 en gran detalle se veía como se esperaba.
“Aproximadamente cuatro años después de que EHT revelara la primera imagen en escala de horizonte de un agujero negro en 2019, hemos dado otro paso adelante al producir una imagen que por primera vez utiliza la resolución completa de la red”, dijo Psaltis. «Las nuevas técnicas de aprendizaje automático que hemos desarrollado brindan una oportunidad de oro para que nuestro trabajo colectivo comprenda la física de los agujeros negros».
La nueva imagen debería conducir a determinaciones más precisas de la masa del agujero negro M87 y los parámetros físicos que determinan su apariencia actual. Los datos también ofrecen a los investigadores la capacidad de imponer mayores restricciones en las alternativas del horizonte de eventos (basadas en la depresión de luminosidad central más oscura) y realizar pruebas de gravedad más sólidas (basadas en el tamaño más estrecho del anillo). PRIMO también se puede aplicar a otras observaciones de EHT, incluidas las de Sgr A*, el agujero negro central de nuestro propio[{» attribute=»»>Milky Way galaxy.
M87 is a massive, relatively nearby, galaxy in the Virgo cluster of galaxies. Over a century ago, a mysterious jet of hot plasma was observed to emanate from its center. Beginning in the 1950s, the then new technique of radio astronomy showed the galaxy to have a compact bright radio source at its center. During the 1960s, M87 had been suspected to have a massive black hole at its center powering this activity. Measurements made from ground-based telescopes starting in the 1970s, and later the Hubble Space Telescope starting in the 1990s, provided strong support that M87 indeed harbored a black hole weighing several billion times the mass of the Sun based on observations of the high velocities of stars and gas orbiting its center. The 2017 EHT observations of M87 were obtained over several days from several different radio telescopes linked together at the same time to obtain the highest possible resolution. The now iconic “orange donut” picture of the M87 black hole, released in 2019, reflected the first attempt to produce an image from these observations.
“The 2019 image was just the beginning,” stated Medeiros. “If a picture is worth a thousand words, the data underlying that image have many more stories to tell. PRIMO will continue to be a critical tool in extracting such insights.”
Reference: “The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO” by Lia Medeiros, Dimitrios Psaltis, Tod R. Lauer and Feryal Özel3, 13 April 2023, The Astrophysical Journal Letters. DOI: 10.3847/2041-8213/acc32d
Development of the PRIMO algorithm was enabled through the support of the National Science Foundation Astronomy and Astrophysics Postdoctoral Fellowship.
Por primera vez observamos el agujero negro de Sagitario A* en luz polarizada. La colaboración del Event Horizon Telescope dice que la imagen ofrece una nueva mirada al «campo magnético alrededor de la sombra del agujero negro» en el centro de la Vía Láctea.
Colaboración EHT
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Colaboración EHT
Por primera vez observamos el agujero negro de Sagitario A* en luz polarizada. La colaboración del Event Horizon Telescope dice que la imagen ofrece una nueva mirada al «campo magnético alrededor de la sombra del agujero negro» en el centro de la Vía Láctea.
Colaboración EHT
El agujero negro en el centro de nuestra galaxia ha sido comparado con un donut, y resulta que ese donut tiene remolinos. Los científicos compartieron una nueva imagen fascinante el miércoles, que muestra a Sagitario A* con un detalle sin precedentes. La imagen de luz polarizada muestra la estructura del campo magnético del agujero negro en forma de una llamativa espiral.
«Lo que estamos viendo ahora es que hay campos magnéticos fuertes, retorcidos y organizados cerca del agujero negro en el centro de la Vía Láctea», dijo Sara Issaoun, codirectora del proyecto y becaria Einstein en el programa de la Vía Láctea. Becas Hubble de la NASA. Centro Harvard y Smithsonian de Astrofísica, dijo en un declaración sobre la imagen.
La imagen captura lo que la colaboración del Event Horizon Telescope llama una «nueva vista del monstruo que acecha en el corazón de la Vía Láctea».
La analogía del donut también se aplica a la distancia: debido a la distancia entre la Vía Láctea y la Tierra, mirarla desde nuestro planeta es como ver un donut en la superficie de la Luna.
Sagitario A*, también llamado a menudo Sgr A*, está aproximadamente a 27.000 años luz de la Tierra. La primera imagen del agujero negro supermasivo se publicó hace dos años y muestra gas brillante alrededor de un centro oscuro, y carece de los detalles de la nueva imagen.
El agujero negro supermasivo Sagitario A* es visible a la izquierda, en luz polarizada. La imagen central insertada muestra la emisión polarizada del centro de la Vía Láctea, capturada por SOFIA. La imagen de fondo muestra el mapeo de la emisión de polvo polarizado a través de la Vía Láctea realizado por la Colaboración Planck.
S. Issaoun, Colaboración EHT
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S. Issaoun, Colaboración EHT
El agujero negro supermasivo Sagitario A* es visible a la izquierda, en luz polarizada. La imagen central insertada muestra la emisión polarizada del centro de la Vía Láctea, capturada por SOFIA. La imagen de fondo muestra el mapeo de la emisión de polvo polarizado a través de la Vía Láctea realizado por la Colaboración Planck.
S. Issaoun, Colaboración EHT
Se sabe que los agujeros negros son «efectivamente invisibles», como se muestra La NASA dice. Pero afectan significativamente el espacio que los rodea, más obviamente al crear un disco de acreción: un remolino de gas y material que orbita una región central oscura.
La primera imagen de un agujero negro se publicó en 2019, cuando el proyecto Event Horizon Telescope compartió una imagen del agujero negro en el centro de la galaxia Messier 87 (M87), a unos 55 millones de años luz de la Tierra en el cúmulo de galaxias Virgo. . Aunque está más lejos, el agujero negro conocido como M87* es mucho más grande que Sagitario A*.
Cuando los investigadores compararon recientemente vistas de los dos agujeros negros en luz polarizada, quedaron sorprendidos por sus características comunes, siendo las más espectaculares estos remolinos.
«Además del hecho de que Sgr A* tiene una estructura de polarización sorprendentemente similar a la observada en el agujero negro M87*, mucho más grande y poderoso», dijo Issaoun, «hemos aprendido que los campos magnéticos fuertes y ordenados son esenciales para cómo funcionan los agujeros negros». Los agujeros interactúan con el gas y la materia que los rodea”.
Las imágenes lado a lado de M87* y Sagitario A* revelan que los agujeros negros supermasivos tienen estructuras de campo magnético similares, lo que sugiere que los procesos físicos que gobiernan los agujeros negros supermasivos pueden ser universales.
Colaboración EHT
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Las imágenes lado a lado de M87* y Sagitario A* revelan que los agujeros negros supermasivos tienen estructuras de campo magnético similares, lo que sugiere que los procesos físicos que gobiernan los agujeros negros supermasivos pueden ser universales.
Desde un punto de vista práctico, los agujeros negros presentan una diferencia sorprendente: mientras que M87* tiene la habilidad de permanecer estable, nuestro Sgr A* «cambia tan rápidamente que no se queda quieto para tomar fotografías», dijeron los investigadores en su comunicado de prensa. .
En el momento en que se capturaron las observaciones de Sgr A*, la colaboración del EHT estaba utilizando ocho telescopios en todo el mundo, uniéndolos para crear un instrumento del tamaño de un planeta, aunque virtual. Los resultados de su trabajo fueron publicados el miércoles en Cartas de la revista astrofísica..
Se espera que la colaboración observe a Sgr A* nuevamente en abril.
Llevamos semanas hablando de ello, pero el eclipse solar total del 8 de abril de 2024 está cada vez más cerca. Y debería ser glorioso.
En la tarde del 8 de abril, la mayoría de nosotros podremos ver el eclipse de alguna forma, pero la distancia entre su ubicación y la trayectoria de totalidad determinará qué parte del Sol será cubierta por el eclipse.
Muchos lugares de Estados Unidos experimentarán un eclipse total, durante el cual el sol quedará completamente oscurecido y, durante unos minutos, el cielo quedará sumido en la oscuridad. Otros lugares experimentarán un eclipse parcial (si el clima lo permite).
Busque su código postal a continuación para revelar el tiempo, la duración, el pico y el porcentaje del eclipse.
¿Cuándo tendrá lugar el eclipse solar de 2024? ¿A qué hora es el eclipse cerca de mí?
Utilice nuestro práctico localizador de códigos postales a continuación para saber cuándo ocurrirá el eclipse solar de 2024 en su área, de principio a fin, y cómo puede esperar que se vea.
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El eclipse solar del 8 de abril de 2024 comenzará en el norte de México antes de dirigirse hacia los Estados Unidos, comenzando cuando la sombra de la luna pase por Texas a la 1:27 p.m. CDT.
El eclipse trazará un camino a través de Texas antes de dirigirse al noreste a través del resto del país, incluidos Oklahoma, Arkansas, Missouri, Kentucky, Indiana, Ohio, Pensilvania, Nueva York, Vermont, New Hampshire y Maine. Esto también incluye una pequeña porción del sureste del condado de Monroe, Michigan.
Hay una pequeña parte del condado de Monroe, cerca de Toledo, que se espera que esté en el camino de la totalidad. Esto significa que el área probablemente se oscurecerá y las temperaturas bajarán unos pocos grados a medida que la sombra de la luna cubra el sol.
Aquí es cuando puedes esperar ver el eclipse desde tu ciudad o región. (¿No ves el gráfico a continuación? Toca aquí.)
Los astronautas a bordo de la Estación Espacial Internacional (ISS) enfrentan muchos desafíos durante su estadía a bordo del laboratorio flotante, y uno de esos desafíos es garantizar que sus pertenencias no se pierdan en el vacío del espacio.
Desafortunadamente, eso es lo que experimentaron los astronautas Jasmin Moghbeli y Loral O'Hara el 2 de noviembre de 2023, cuando una bolsa de herramientas valorada en unos 100.000 dólares se les escapó de las garras durante una caminata espacial. La bolsa de herramientas ahora está siendo rastreada desde la superficie de la Tierra mientras orbita el planeta, como se puede ver en el siguiente video tomado en Añasco, Puerto Rico, el 11 de noviembre de 2023. En particular, la bolsa de herramientas parece cambiar de brillo, lo que sugiere que está dando vueltas mientras orbita el planeta.
Además, Crew-7 fue devuelto a la superficie de la Tierra por la cápsula Crew Dragon de SpaceX y recientemente se sentó para su primera conferencia de prensa posterior al vuelo en la que el astronauta de la Agencia Espacial Japonesa de Exploración Aeroespacial (JAXA), Satoshi Furakawa, explicó que se sintió avergonzado cuando descubrió que capturó accidentalmente la bolsa de herramientas mientras intentaba tomar una foto del monte. Fuji.
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«Creo que estábamos en el nodo 1, almorzando o cenando, y Satoshi había salido a la cúpula para tomar fotografías.«, relató el comandante de la misión, el astronauta de la Agencia Espacial Europea Andreas Mogensen. «Él entra y dice: “Bueno, ya sabes, lo siento mucho, mucho, mucho. Pero ya sabes, tomé esta foto. Y todos pensábamos: “¿Qué está pasando?«
«Había logrado tomar una foto de la bolsa de herramientas mientras cruzaba el Monte Fuji.» Mogensen continuó. «Intentó tomar una foto del Monte Fuji y terminó con una foto de la bolsa de herramientas.«