Artículo completo
Los chorros de plasma que se forman en las proximidades de los agujeros negros supermasivos son estructuras extremadamente dinámicas, cuya evolución está condicionada por intensos campos magnéticos. Comprender cómo se mueven y cambian estos chorros es clave para conocer mejor los procesos físicos que tienen lugar en los entornos más extremos del universo.
Un trabajo liderado por el Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC) y publicado en 'Nature' presenta un nuevo algoritmo capaz de reconstruir en vídeo la evolución de estas fuentes a partir de datos de radiointerferometría, y aporta nuevas claves sobre su comportamiento, ha informado el instituto en una nota.
El estudio presenta un análisis detallado, píxel a píxel, de la evolución del chorro de plasma del blázar 3C 345, ubicado en la constelación de Hércules, a partir de 116 observaciones realizadas entre 1995 y 2022 con el Very Long Baseline Array (VLBA), en Estados Unidos, en el marco del programa de seguimiento Mojave.
Esta red de radiotelescopios trabaja mediante interferometría de muy larga base (VLBI), una técnica que combina antenas separadas por miles de kilómetros para obtener imágenes de objetos muy pequeños y lejanos. Para ello, el equipo ha desarrollado Kine, un nuevo algoritmo de reconstrucción de vídeos basado en una representación neuronal, capaz de procesar simultáneamente todas las observaciones disponibles, al tiempo que identifica y aprovecha las relaciones entre los cambios que se producen en distintas zonas del chorro a lo largo del tiempo.
Kine reconstruye además la polarización de la luz emitida por el chorro, que informa sobre la estructura de su campo magnético. «A partir de la reconstrucción en vídeo obtenemos, con gran detalle, un chorro altamente variable en el que podemos seguir el movimiento del plasma punto a punto, y una estructura del campo de polarización que se mantiene a lo largo de casi tres décadas, compatible con un campo magnético toroidal que atraviesa el chorro y que podría formar parte de un campo helicoidal a mayor escala», explica la investigadora Marianna Foschi, que lideró el trabajo junto a Brandon Zhao (Caltech) y Antonio Fuentes (IAA-CSIC).
Foschi desarrolló esta investigación durante su etapa en el IAA-CSIC, donde constituye el núcleo de su tesis doctoral, dirigida por el profesor de investigación José Luis Gómez. Actualmente, Foschi es investigadora posdoctoral en Caltech.
A diferencia de los métodos de obtención de imágenes utilizados hasta ahora, Kine no reconstruye el chorro únicamente a partir de imágenes independientes, sino que incorpora también la dimensión temporal. De este modo, el algoritmo permite seguir cómo cambia la estructura de la fuente a lo largo del tiempo y obtener una representación continua de su evolución.
Kine se basa en un modelo de aprendizaje profundo denominado «campos neuronales», capaz de identificar y aprovechar las relaciones espaciales y temporales presentes en los datos. Así, para reconstruir cada fotograma del vídeo, el algoritmo utiliza conjuntamente la información registrada a lo largo de todo el periodo de observación, en lugar de limitarse a los datos correspondientes al momento concreto de ese fotograma.
«Esta información adicional permite alcanzar una resolución aproximadamente cuatro veces superior y un rango dinámico más de cien veces mayor, lo que permite distinguir estructuras muy débiles junto a otras mucho más brillantes», apunta Foschi.
El algoritmo se diseñó específicamente para datos de interferometría de muy larga base y, en particular, para el caso más exigente: observaciones con muy poca cobertura instantánea, en las que ninguna imagen individual puede reconstruirse de forma fiable. De hecho, Kine se concibió inicialmente para el Telescopio del Horizonte de Sucesos (EHT), la red global de radiotelescopios que obtuvo las primeras imágenes de un agujero negro.
El objetivo era reconstruir la variabilidad de Sagitario A, el agujero negro supermasivo del centro de nuestra galaxia, cuya estructura cambia en cuestión de minutos, mucho menos de lo que dura una observación completa. En esas condiciones, la imagen dinámica es la única vía posible para resolver los cambios de la fuente. El chorro del blázar 3C 345, que evoluciona a lo largo de décadas, representa el caso opuesto y demuestra que un mismo método funciona en ambos extremos.
La mayor calidad de las imágenes y la posibilidad de reconstruir un vídeo continuo permiten seguir con mucho más detalle el movimiento del plasma en el chorro. Esto hace posible, además, medir por primera vez de forma completa cómo varía la velocidad del plasma en las distintas direcciones del plano de la imagen. "La continuidad y la alta resolución de nuestro vídeo nos han permitido obtener, por primera vez, un mapa completo de la velocidad y la dirección del movimiento del plasma en las distintas zonas del chorro.
Hasta ahora, los estudios sólo podían medir cómo se desplazaban algunas estructuras grandes dentro del chorro", señala Antonio Fuentes, colíder del trabajo e investigador posdoctoral en el IAA-CSIC. Ese mapa ha permitido comparar, por primera vez, la velocidad de las estructuras brillantes que recorren el chorro con la del plasma que las rodea.
Ambas resultan ser muy similares y, además, las zonas de mayor polarización no coinciden con esas estructuras. Estos resultados no encajan con la interpretación habitual, que las identifica con ondas de choque. El equipo propone, en cambio, que se trata de regiones donde la emisión se intensifica debido a un aumento local de la presión magnética.
El trabajo ha sido liderado por el Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC), responsable del desarrollo y la validación de Kine, así como de las pruebas necesarias para comprobar su funcionamiento y del análisis científico de su aplicación al chorro del blázar 3C 345. El artículo está encabezado por tres autores que han contribuido de forma equivalente: Marianna Foschi y Antonio Fuentes, ambos en el IAA-CSIC durante la realización del trabajo, y Brandon Zhao, de Caltech.
La idea original del algoritmo surgió del grupo de Katherine Bouman, en Caltech, y de Aviad Levis, hoy en la Universidad de Toronto, que aportaron además su experiencia en aprendizaje automático y en los aspectos técnicos del desarrollo del método.
«Kine nació de una necesidad muy concreta: pasar de las fotografías a las películas de los agujeros negros supermasivos que observamos con el EHT. Lo que demuestra este trabajo es que el método funciona también en el extremo contrario, con fuentes que cambian a lo largo de décadas, y que lo hace extrayendo mucha más información de datos que ya teníamos. Eso abre la puerta a revisar los archivos de los programas de seguimiento, como Mojave, que lleva décadas observando cientos de chorros, y a obtener de ellos una descripción del movimiento del plasma que hasta ahora no estaba a nuestro alcance. Es probable que algunas de las ideas que dábamos por establecidas sobre cómo se mueven estos chorros tengan que revisarse», concluye José Luis Gómez, profesor de investigación del IAA-CSIC.
