Perimeter Institute for Theoretical Physics
Un equipo internacional de astrónomos usó nuevos algoritmos de reconstrucción de imágenes para revelar, por primera vez, el anillo de fotones del agujero negro supermasivo de la galaxia M87, captado en 2017 por la red global de radiotelescopios denominada ‘proyecto Event Horizon Telescope’ (EHT). En su informe, publicado el 10 de agosto en The Astrophysical Journal, los investigadores, dirigidos por el astrofísico Avery Broderick, expusieron que dentro de los datos obtenidos por el EHT hay esencialmente dos imágenes; una de ellas es del propio anillo de fotones y la otra corresponde al resplandor borroso de la región circundante.
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El agujero negro, ubicado en el centro de la galaxia Messier 87 (o M87), está bañado por la luz del gas cercano, incluida la luz de radio. La teoría y los modelos predecían la existencia de un delgado círculo de luz conocido como el anillo de fotones.
Sin embargo, solo después de que se emplearan estos nuevos potentes algoritmos de modelado híbrido fue posible separar el anillo de fotones del resplandor borroso de la región circundante. “Apagamos el reflector para ver las luciérnagas”, dijo Broderick, miembro asociado del Perimeter Institute y la Universidad de Waterloo, en un comunicado de la universidad.
La emisión de radio de la vecindad inmediata del agujero negro se utilizó para reconstruir la primera imagen directa de un agujero negro, estimar su masa e interpretar su entorno teórico. La imagen, publicada en 2019, muestra lo que parece una dona naranja poco nítida, debido a que la luz se dispersa en su camino por el espacio. Todo esto, a pesar de que los agujeros negros pueden actuar como una lente gravitatoria realmente potente, haciendo que la luz que pase extremadamente cerca se enfoque directamente hacia nosotros.
En relación con la aplicación de las nuevas técnicas de ‘software’ para reconstruir los datos originales de 2017, Dominic Pesce, miembro del equipo con sede en el Centro de Astrofísica Harvard y Smithsonian, dijo en el comunicado que “Este modelo descompone la imagen reconstruida en las dos piezas que más nos importan, de modo que podemos estudiar ambas piezas individualmente en lugar de combinarlas”.
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