La semana anterior, fuimos testigos de un momento que marcará la historia por siempre: la primera foto de un agujero negro. Lo recordarán las futuras generaciones como la prueba de que la teoría de relatividad de Newton es cierta. Un equipo internacional de astrónomos internacionales, junto con el poder de ocho radiotelescopios de alrededor del mundo, lograron una foto de un agujero negro que se encuentra a 55 millones de años luz del planeta tierra. [1] El nombre de la iniciativa es Event Horizon Telescope (EHT) en la que participan a cerca de 200 científicos. [2]
El profesor Falcke de la universidad de Radboud de Holanda, fue quien tuvo la idea de ubicar ocho telescopios alrededor del mundo para poder obtener la información. [3] “Avances en tecnología, conexiones entre los mejores radio observatorios y algoritmos innovadores se combinaron para abrir una ventana completamente nueva a los agujeros negros.” [4] Para poder analizar la información recibida por los telescopios, los datos se enviaron por avión a Bonn, Alemania y Boston, Estados Unidos porque era imposible mandarlos usando el internet.
La información es tan grande que es imposible usar un método de transferencia como la nube o el correo electrónico. El proyecto es tan grande que necesitó miles de personas trabajando en conjunto para poder realizarlo. Pero el algoritmo creado, es lo más interesante de este proyecto.
El algoritmo
Detrás de esta foto, existe un algoritmo que se encargó de crearla, que tiene una ingeniería que ha hecho este evento posible. La información era tan masiva que era imposible poder revelar la foto sencillamente. Entonces, un equipo liderado por una estudiante de post doctorado, Katie Bauman, del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), por sus siglas en inglés, [4] creó un algoritmo se llama CHIRP – Continous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors, que se encarga de recolectar la información de los ocho telescopios del EHT y la convirtió en una imagen cohesiva. [5]
El CHIRP fue anunciado en 2016 por MIT, con el objetivo de convertir el planeta en un “plato de radiotelescopio” para poder obtener la información del espacio exterior. [6] Esto quiere decir que, con los ocho telescopios, crearon el poder de uno gigantesco. Pero ¿por qué es necesario un algoritmo? El problema es que las señales astronómicas llegan a los radiotelescopios en diferentes ritmos, entonces los investigadores tuvieron que encontrar un método adecuado para extraer los datos precisos y la información visual pueda ser extraída. [7]
La metodología utilizada por la doctora Bauman fue una solución algebraica al problema, “si las mediciones de tres de los telescopios se multiplican, los retrasos causados por el ruido atmosférico se eliminan el uno al otro. Esto quiere decir que cada nueva data recibida requiere de información de tres telescopios e incrementa la precisión de la información que se pierde con el ruido. El algoritmo reconstruye y redefine las imágenes originales para prepararlas a convertirse en la foto final que hemos visto del agujero negro.” [8]
El camino hacia el algoritmo
De acuerdo con Bauman, la imagen que vimos del agujero negro es básicamente un detalle minpusculo de una foto al que hicimos zum con nuestros dedos en la pantalla de un celular. Si uno ve la vía láctea, y enfoca pasando por millones de estrellas, a 26 mil años luz de distancia, llegamos a un grupo de estrellas en el centro, que los astrónomos han estado observando cerca de 20 años. [9] Los astrónomos se dieron cuenta que estas estrellas tienen una órbita especifica de un objeto tan pequeño, pero tan poderoso, que puede ser sólo un agujero negro. [10]
Si logramos hacer zum a estas luces que producen la gravitación de las estrellas, podríamos ver algo que podría parecer el centro del agujero, ya que la luz que va tragando, crea esta esfera de luz, que hemos visto en la foto. Bauman presentó esta teoría en 2016, en una charla Ted. La científica, explica que la foto del agujero negro es tan lejana para nosotros que es casi imposible de tomar; la relación es como tomar una foto de una naranja que yace en la superficie de la luna. [11]
Bauman explica que, mientras más pequeño es el objeto, más grande es el telescopio necesario para capturarlo desde la tierra, lo que quiere decir que necesitamos un telescopio del tamaño de la tierra, para poder obtener una foto del agujero negro. [12] Fue así como nació la idea del Event Horizon Telescope, del que les hablé antes, una unión de ocho telescopios alrededor del mundo, encargados de tomar esta foto del agujero negro. [13]
Los ocho telescopios dejarán muchos huecos al momento de tomar fotos por sus posiciones geográficas, pero tenemos la gran ventaja de que la tierra rota en su propio eje y nos permite obtener fotos desde cada telescopio desde diferentes ángulos. El famoso algoritmo llena los huecos de las fotos que los telescopios no pueden tomar para reconstruir la foto del agujero negro. [14]
¿Cómo enseñar al algoritmo?
Básicamente, la reconstrucción de la foto del agujero negro se hizo mediante la recolección de miles de fotos que se obtuvieron. [15] Se tuvo que enseñar al algoritmo a elegir las fotos que sean más parecidas a un agujero negro, pero sin decirle al algoritmo como se ve este objeto. Lo que querían evitar los investigadores, era de crear una imagen que sea un reflejo de sus pensamientos, porque no estaríamos viendo un agujero negro real, sino una imagen basada en una reconstrucción de estudios.
Para entender mejor, imaginemos a una persona que describe a un criminal a tres artistas que hacen un retrato hablado, con la información de los tres, tenemos más posibilidades de encontrar la descripción exacta de la persona que buscamos. [16]
Bauman y su equipo de trabajo, decidieron crear un set de fotografías, divididas en tres categorías: fotos de lo que se cree que es un agujero negro, fotos de la galaxia, y fotos comunes, como del carrete del celular. Estas fotos se dividieron en pequeños pedazos, como de un rompecabezas, para que el algoritmo elija fotos similares a estos pedazos, sin importan que sean las fotos de tu bebe, tu perro o una galaxia lejana, de esta manera se puede crear una foto realística de un agujero negro, porque no se le ha enseñado a elegir las fotos del resultado final que queremos. [17] De esta manera, el equipo de Bauman obtuvo una foto acertadísima a la realidad de cómo se ve un agujero negro.
La BBC ha definido esta foto como un “trompetista en un teatro” [18] porque la foto que se vio del agujero negro ha ensombrecido una foto realmente increíble del resto del universo que rodea el agujero. A esta imagen, captada por el EHT, la llamaron Chandra, y equivale a las sobras sonoras que emite el agujero negro. [19] Chandra y la foto del agujero negro, son dos imágenes distintas, pero son parte del mismo fenómeno. Chandra, por su parte, “permite a los investigadores entender como viaja y funciona el sonido… además de explicar como se comporta el agujero.” [20] Veremos cómo estas fotos nos pueden ayudar a entender el universo más y más.