Primeira imagem de buraco negro da história fica mais nítida graças à IA

Estudo liderado por cientista brasileira usou aprendizado de máquina para melhorar a nitidez da primeira imagem de buraco negro da história
Flavia Correia13/04/2023 11h11, atualizada em 13/04/2023 21h14
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Divulgada em 2019, a primeira imagem real de um buraco negro já registrada na história está mais nítida, após receber um novo tratamento com a ajuda da Inteligência Artificial (IA). O resultado foi publicado nesta quinta-feira (13) no Astrophysical Journal Letters.

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Com isso, o que antes se mostrava como uma rosquinha difusa cor de laranja, agora mais parece um anel dourado afilado.

Segundo os cientistas responsáveis pelo feito, a redefinição da imagem do buraco negro supermassivo no coração da galáxia Messier 87 (M87) pode ajudar a entender melhor suas características. Além disso, também poderia ser estendida ao buraco negro supermassivo central da nossa galáxia, a Via Láctea, chamado Sagitário A*.

A imagem do buraco negro M87* foi captada pelo Event Horizon Telescope (EHT) ao longo de vários dias em 2017, sendo levada a público dois anos depois, no que representou um momento histórico para a astronomia.

Essencialmente, o EHT é uma grande rede global de sete radiotelescópios que combina os dados de várias estações de interferometria de linha de base distribuídas por toda a Terra, criando um telescópio do tamanho do planeta. No entanto, apesar de seu poder de observação combinada, ainda há lacunas nos dados que a rede coleta, como se fossem peças faltando em um quebra-cabeça.

Uma equipe de pesquisadores liderada pela brasileira Lia Medeiros, pós-doutoranda em astrofísica pela Fundação Nacional da Ciência dos EUA (NSF) e membro do EHT, usou uma nova técnica de aprendizado de máquina chamada modelagem interferométrica de componente principal (PRIMO, na sigla em inglês) para “preencher as lacunas” na imagem de M87* e impulsionar a matriz EHT para sua resolução máxima pela primeira vez.

“Como não podemos estudar buracos negros de perto, o detalhe de uma imagem desempenha um papel crítico em nossa capacidade de entender seu comportamento”, disse ela em um comunicado. “A largura do anel na imagem é agora menor em cerca de um fator de dois, o que será uma poderosa restrição para nossos modelos teóricos e testes de gravidade”.

Como o PRIMO melhorou a imagem do buraco negro M87*

Quando a imagem do buraco negro M87*, que está a 55 milhões de anos-luz da Terra e tem uma massa equivalente a seis bilhões e meio a do Sol, foi revelada pela primeira vez, os cientistas ficaram surpresos com o quão bem ela correspondia às previsões feitas pela teoria geral da relatividade de Albert Einstein de 1915. Agora, com a imagem refinada do PRIMO, os cientistas têm a chance de combinar melhor as observações de um buraco negro real com as previsões teóricas.

“O PRIMO é uma nova abordagem para a difícil tarefa de construir imagens a partir de observações do EHT”, disse Tod Lauer, membro do EHT e pesquisador do Laboratório Nacional de Pesquisa em Astronomia Óptica-Infravermelha dos EUA (NOIRLab), no mesmo comunicado. “Ele fornece uma maneira de compensar a informação que falta sobre o objeto que está sendo observado, que é necessária para gerar a imagem que teria sido vista usando um único radiotelescópio gigantesco do tamanho da Terra.”

Segundo o Instituto de Estudos Avançados em Princeton, Nova Jersey, o PRIMO opera usando o aprendizado de dicionário, um ramo do aprendizado de máquina que permite que os computadores gerem regras com base em grandes conjuntos de material de treinamento.

Nesse sentido, para treinar o PRIMO, a equipe o alimentou com 30 mil imagens simuladas de alta fidelidade de buracos negros à medida que se alimentam do gás circundante, um processo chamado “acreção”. As imagens cobriram uma ampla gama de previsões teóricas de como os buracos negros acumulam matéria, permitindo que o PRIMO buscasse padrões.

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Uma vez identificados, esses padrões foram classificados com base na frequência com que foram apareceram nas simulações. Isso foi então incorporado em imagens EHT para criar uma imagem de alta fidelidade de M87 * e revelar estruturas que a rede pode ter perdido.

A imagem resultante renderizada pelo PRIMO concorda com os dados do EHT e os modelos teóricos de buracos negros, que determinam que o anel brilhante visto nessas imagens de M87* é resultado da aceleração do gás a velocidades próximas à da luz pela incrível influência gravitacional do titã cósmico. Isso faz com que o gás aqueça e brilhe à medida que serpenteia em torno da superfície de retenção de luz que forma os limites externos do buraco negro, chamado horizonte de eventos.

Conforme destaca o site Space.com, o uso do PRIMO para aumentar a resolução das imagens EHT poderia ajudar a refinar melhor as estimativas das características dos buracos negros supermassivos, incluindo sua massa, tamanho e a taxa em que consomem matéria.

“Se uma imagem vale mais que mil palavras, os dados subjacentes a essa imagem têm muito mais histórias para contar”, disse Lia. “O PRIMO continuará a ser uma ferramenta fundamental na extração de tais dados”.

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Flavia Correia
Redator(a)

Jornalista formada pela Unitau (Taubaté-SP), com Especialização em Gramática. Já foi assessora parlamentar, agente de licitações e freelancer da revista Veja e do antigo site OiLondres, na Inglaterra.