Ainda não pode haver um telescópio que possa desbloquear todos os segredos de um buraco negro super-huge, mas a IA está atualmente em processo. Recentemente, uma equipe internacional de astrônomos treinou com sucesso redes neurais com milhões de simulações de buracos negros para permitir a interpretação de dados difusos capturados desses objetos espaciais enigmáticos na vida real.
Dos vários métodos para investigar buracos negros, o telescópio de horizonte de eventos é o mais famoso. O EHT não é um único instrumento, mas muitos telescópios sem fio em todo o mundo que trabalham juntos como um único telescópio. Graças ao EHT, foi possível obter imagens do buraco negro super grande M87 e Sagitário A*. Essas não são imagens no sentido tradicional, mas visualizações de ondas de rádio provenientes de buracos negros.
Para criar essas imagens, os supercomputadores em várias regiões do mundo processaram os sinais de rádio capturados pelo EHT. No entanto, no processo, eles descartaram grande parte das informações que haviam coletado porque era difícil de interpretar. Treinados por especialistas no Moorgridge Institute, Wisconsin, novas redes neurais visam utilizar o oceano de dados para melhorar a resolução de medição de EHT e fazer novas descobertas.
De acordo com um comunicado de imprensa do Instituto, a inteligência artificial analisou com sucesso a aparente informação e estabeleceu novos parâmetros para Sagitário A* no coração da Via Láctea. Imagens alternativas da estrutura do buraco negro foram geradas, revelando novas propriedades do buraco negro.
“Os pesquisadores agora suspeitam que um buraco negro no coração da Via Láctea esteja girando a uma velocidade quase máxima”, escreveram os pesquisadores em um comunicado à imprensa. A nova imagem também mostra que o eixo de rotação do buraco negro aponta para a terra, fornecendo pistas sobre as causas e propriedades do disco de material que circula ao redor do buraco negro.
Os astrônomos estimaram anteriormente que Sagitário A* gira em velocidades moderadas a rápidas. É importante saber a velocidade de rotação real. Isso ocorre porque pode inferir como a radiação em torno de um buraco negro funciona e fornecer pistas sobre sua estabilidade.
“É certamente emocionante que somos contra a teoria comum”, disse Michael Janssen, investigador principal da Nijmegen, Universidade de Radbaud, na Holanda, em um comunicado à imprensa. “No entanto, nossas abordagens de IA e aprendizado de máquina são vistas principalmente como a primeira etapa. Em seguida, melhoramos e expandimos os modelos e simulações relevantes”.
Esta história apareceu originalmente em Espanyol com fio e é traduzida do espanhol.
