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La inteligencia artificial revela una impresionante vista de alta definición del gran agujero negro de M87

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La inteligencia artificial revela una impresionante vista de alta definición del gran agujero negro de M87

Agujero negro supermasivo M87 fotografiado originalmente por la colaboración EHT en 2019 (izquierda); y nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO utilizando el mismo conjunto de datos (derecha). Crédito: Medeiros et al. 2023

Los astrónomos han utilizado[{» attribute=»»>machine learning to improve the Event Horizon Telescope’s first black hole image, aiding in black hole behavior understanding and testing gravitational theories. The new technique, called PRIMO, has potential applications in various fields, including exoplanets and medicine.

Astronomers have used machine learning to sharpen up the Event Horizon Telescope’s first picture of a black hole — an exercise that demonstrates the value of artificial intelligence for fine-tuning cosmic observations.

The image should guide scientists as they test their hypotheses about the behavior of black holes, and about the gravitational rules of the road under extreme conditions.


Descripción general de las simulaciones generadas para el conjunto de entrenamiento del algoritmo PRIMO. Crédito: Medeiros et al. 2023

La imagen EHT del agujero negro supermasivo en el centro de una galaxia elíptica conocida como M87, a unos 55 millones de años luz de la Tierra, asombró al mundo científico en 2019. La imagen se produjo al combinar observaciones de una red mundial de radiotelescopios: pero las lagunas en los datos significaban que la imagen estaba incompleta y algo confusa.

En un estudio publicado la semana pasada en Cartas del Diario Astrofísicoun equipo internacional de astrónomos ha descrito cómo llenaron los vacíos analizando más de 30.000 imágenes de agujeros negros simulados.

«Gracias a nuestra nueva técnica de aprendizaje automático, PRIMO, pudimos alcanzar la resolución máxima de la red actual», dijo en un comunicado de prensa la autora principal del estudio, Lia Medeiros, del Instituto de Estudios Avanzados.

PRIMO refinó y refinó la visión del EHT del anillo de materia caliente que giraba alrededor del agujero negro mientras caía en la singularidad gravitatoria. Hace más que una imagen más bonita, explicó Medeiros.

«Dado que no podemos estudiar los agujeros negros de cerca, el detalle de una imagen juega un papel fundamental en nuestra capacidad para comprender su comportamiento», dijo. «El ancho del anillo en la imagen ahora es un factor de dos más pequeño, lo que será una poderosa restricción para nuestros modelos teóricos y pruebas de gravedad».

La técnica desarrollada por Medeiros y sus colegas, conocida como modelado interferométrico de componentes principales, o PRIMO para abreviar: análisis de grandes conjuntos de datos de imágenes de entrenamiento para determinar las formas más probables de completar los datos faltantes. Es similar a cómo los investigadores de inteligencia artificial han utilizado un análisis de las obras musicales de Ludwig von Beethoven para producir una partitura para la décima sinfonía inacabada del compositor.

Se han introducido decenas de miles de imágenes EHT simuladas en el modelo PRIMO, que cubre una amplia gama de modelos estructurales para el gas en remolino en el agujero negro M87. Las simulaciones que mejor coincidían con los datos disponibles se combinaron para producir una reconstrucción de alta fidelidad de los datos faltantes. Luego, la imagen resultante se reprocesó para que coincidiera con la resolución máxima real del EHT.

Los investigadores dicen que la nueva imagen debería conducir a determinaciones más precisas de la masa del agujero negro de M87 y la extensión de su horizonte de eventos y anillo de acreción. Estas determinaciones, a su vez, podrían conducir a pruebas más sólidas de teorías alternativas relacionadas con los agujeros negros y la gravedad.

La imagen más nítida del M87 es solo el comienzo. PRIMO también se puede utilizar para agudizar la vista difusa del Event Horizon Telescope de Sagitario A*, el agujero negro supermasivo en el centro de nuestro propio[{» attribute=»»>Milky Way galaxy. And that’s not all: The machine learning techniques employed by PRIMO could be applied to much more than black holes. “This could have important implications for interferometry, which plays a role in fields from exoplanets to medicine,” Medeiros said.

Adapted from an article originally published on Universe Today.

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

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Lanzamiento de SpaceX en el Centro Espacial Kennedy, Cabo Cañaveral: cómo verlo

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Lanzamiento de SpaceX en el Centro Espacial Kennedy, Cabo Cañaveral: cómo verlo

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Enterrada en la Nebulosa Pata de Gato se encuentra una de las moléculas espaciales más grandes jamás observadas.

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Enterrada en la Nebulosa Pata de Gato se encuentra una de las moléculas espaciales más grandes jamás observadas.

Los científicos han descubierto una molécula espacial previamente desconocida mientras investigaban una región relativamente cercana de intenso nacimiento estelar, un punto cósmico a unos 5.550 años luz de distancia. Es parte de la Nebulosa Pata de Gato, también conocida como NGC 6334.

El equipo, dirigido por el estudiante graduado del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Zachary Fried, examinó una sección de la nebulosa conocida como NGC 6334I con el Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA). Esto reveló la presencia de una molécula compleja conocida como 2-metoxietanol, que nunca antes se había observado en el mundo natural, aunque sus propiedades habían sido simuladas en laboratorios en la Tierra.

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La misión ClearSpace-1 cambia de objetivo en respuesta a una colisión de desechos espaciales

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La misión ClearSpace-1 cambia de objetivo en respuesta a una colisión de desechos espaciales

Imagen artística de Proba-1 en órbita ©ClearSpace

La misión de eliminación de desechos ClearSpace-1 cambió de objetivo después de detectar una colisión de desechos espaciales del objetivo con desechos imposibles de rastrear. Empresa de eliminación de desechos espaciales Espacio libre anunció la decisión el 24 de abril.

ClearSpace avanzó a la siguiente etapa de la misión ClearSpace-1 después de una revisión técnica y programática con el Agencia Espacial Europea (ESA). El objetivo de escombros se ha modificado para ajustar los requisitos de la misión, simplificar la estructura de su equipo industrial y reducir el riesgo.

Ahora se espera que la nueva misión ClearSpace-1 se encuentre con PROBA-1, una nave espacial de la ESA con capacidades totalmente autónomas que capturará y realizará una maniobra de disminución del perigeo en el veterano satélite espacial de 20 años. La misión utilizará un mecanismo de captura de cuatro brazos para agarrar el satélite cliente y luego reingresar de manera segura a la atmósfera de la Tierra, donde se quemará.

El objetivo inicial de la misión, un adaptador de carga útil VESPA que quedó en órbita durante el lanzamiento de Vega en 2013, era golpeado por otros desechos espaciales el año pasado.

La ESA ha permitido continuar con la fase preparatoria que será ejecutada por un consorcio liderado por la empresa alemana OHB SE, que suministrará el bus satélite y se encargará de la integración y lanzamiento del sistema. ClearSpace proporcionará liderazgo técnico en operaciones de proximidad y captura.

«Nos sentimos honrados de colaborar con OHB y permanecer a la vanguardia del servicio en órbita con la misión ClearSpace-1», dijo Luc Piguet, director ejecutivo de ClearSpace.

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