A equipe de astronomia conseguiu produzir o vídeo de maior resolução já feito de um jato de material lançado por um buraco negro supermassivo, ao reunir quase 30 anos de dados e aplicar um modelo de aprendizado de máquina que reconstrói o movimento do plasma e aprimora as imagens.

O objeto em foco está no centro da galáxia 3C 345, conhecida como um blazar, um tipo de galáxia extremamente ativa cujo núcleo libera um poderoso jato de gás e plasma a velocidades próximas à da luz.

A origem do jato é um buraco negro supermassivo que pode estar orbitado por um segundo buraco negro, e o comportamento variável do jato tem chamado a atenção dos astrônomos há décadas.

Para produzir o vídeo, os pesquisadores utilizaram 116 imagens registradas entre 1995 e 2022, que foram posteriormente combinadas pelo algoritmo Kine, um modelo de aprendizado de máquina baseado em redes neurais que aprimora esse tipo de observação.

Alguns integrantes da equipe também trabalharam no Event Horizon Telescope, projeto responsável pela primeira imagem de um buraco negro supermassivo.

O vídeo apresenta três perspectivas dos jatos: a intensidade total, a polarização – utilizada como indicador do campo magnético – e o fluxo óptico, que representa a velocidade projetada.

A alta resolução permitiu aos pesquisadores estudar com grande detalhe a velocidade do plasma dentro do jato; as imagens revelam um fenômeno que parece impossível: o material expelido aparenta se mover mais rápido que a velocidade da luz, mas isso não significa violação do limite, pois o efeito é causado pela geometria da observação.

Devido ao ângulo em que esses jatos são vistos, materiais que se deslocam muito próximos à velocidade da luz podem parecer viajar várias vezes mais rápido que ela; a equipe calculou que a maior parte do gás se move entre nove e 12 vezes a velocidade da luz na velocidade aparente projetada.

Curiosamente, as regiões mais brilhantes do jato apresentam velocidades aparentes de dez a 13 vezes a velocidade da luz, surpreendendo os pesquisadores, que esperavam que essas regiões fossem frentes de choque e se movessem mais rapidamente que o material ao redor.

Os autores afirmam que não encontraram evidências de que os componentes brilhantes em movimento sejam regiões fortemente afetadas por choques, como havia sido proposto anteriormente, e que a ausência de correlação entre as estruturas brilhantes e os picos de polarização enfraqueceu a hipótese de frentes de choque.

O método proporciona uma resolução aproximadamente quatro vezes maior que as abordagens convencionais e um contraste 140 vezes maior.

Segundo os pesquisadores, o algoritmo de aprendizado de máquina provavelmente poderá ser utilizado quando for possível produzir o primeiro vídeo do horizonte de eventos de um buraco negro.

O estudo foi publicado na revista Nature, e representa mais um exemplo de como a IA está expandindo os limites da pesquisa astronômica, como já mostramos em nossa cobertura sobre a marca d’água invisível da DeepMind.

Com informacoes de Olhar Digital.