Científicos logran mejorar la nitidez de la primera imagen de un agujero negro

Un equipo de científicos, que incluyó a un astrónomo de NOIRLab de NSF, desarrolló una nueva técnica de aprendizaje automático (machine-learning) para mejorar la definición y la nitidez de imágenes de interferometría de radio. La imagen del agujero negro supermasivo M87 publicada originalmente por la colaboración EHT en 219 (izquierda); y una nueva imagen generada por el algoritmo PRIMO utilizando el mismo conjunto de datos (derecha). Créditos: L. Medeiros (Instituto de Estudios Avanzados), D. Psaltis (Georgia Tech), T. Lauer (NOIRLab de la NSF) y F. Ozel (Georgia Tech).

Abril, 2023

La icónica imagen del agujero negro supermasivo ubicado en el centro de Messier 87 acaba de recibir su primer retoque gracias a una nueva técnica de aprendizaje automático, o machine-learning, conocida como PRIMO. Esta nueva imagen ilustra de mejor forma toda la extensión de la región oscura central del objeto y el sorprendentemente estrecho anillo exterior a su alrededor. Para lograr este resultado, un equipo de investigadores utilizó los datos originales obtenidos en 2017 por la colaboración del Telescopio Event Horizon (EHT por sus siglas en inglés) y crearon una nueva imagen que, por primera vez, representa la resolución completa de EHT.