Il buco nero M87 ha cambiato la sua immagine iconica grazie all‘intelligenza artificiale. M87 e’ il buco nero centrale della galassia ellittica gigante Galassia Virgo A. Si tratta di un buco nero supermassiccio, formatosi presumibilmente dalla fusione di diversi buchi neri. La nuova immagine espone una regione centrale che e’ piu’ grande e piu’ scura, circondata dal gas luminoso in accrescimento a forma di ‘ciambella magra’. Il team ha utilizzato i dati ottenuti dalla collaborazione Event Horizon Telescope (EHT) nel 2017 e ha raggiunto, per la prima volta, la piena risoluzione del vettore. Nel 2017, la collaborazione EHT ha utilizzato una rete di sette telescopi preesistenti in tutto il mondo per raccogliere dati su M87, creando un “telescopio delle dimensioni della Terra”. Tuttavia, poiché non e’ fattibile coprire l’intera superficie terrestre con i telescopi, sorgono lacune nei dati, come pezzi mancanti in un puzzle.
“Con la nostra nuova tecnica di apprendimento automatico, PRIMO, siamo stati in grado di ottenere la massima risoluzione dell’array attuale“, afferma l’autrice principale Lia Medeiros dell’Institute for Advanced Study. I risultati completi sono stati pubblicati su The Astrophysical Journal Letters. “Poiche’ non possiamo studiare i buchi neri da vicino – prosegue – il dettaglio di un’immagine gioca un ruolo fondamentale nella nostra capacita’ di comprenderne il comportamento. La larghezza dell’anello nell’immagine e’ ora piu’ piccola di circa un fattore due, il che sara’ un potente vincolo per i nostri modelli teorici e test di gravita’”. PRIMO, che sta per modellazione interferometrica dei componenti principali, e’ stato sviluppato dai membri dell’EHT Lia Medeiros (Institute for Advanced Study), Dimitrios Psaltis (Georgia Tech), Tod Lauer (NOIRLab) e Feryal Ozel (Georgia Tech). La loro pubblicazione, ‘The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO’, e’ ora disponibile su The Astrophysical Journal Letters. “PRIMO e’ un nuovo approccio al difficile compito di costruire immagini dalle osservazioni EHT – spiega Lauer – fornisce un modo per compensare le informazioni mancanti sull’oggetto osservato, necessarie per generare l’immagine che sarebbe stata vista utilizzando un singolo gigantesco radiotelescopio delle dimensioni della Terra”.
