Astrônomos conseguiram criar um vídeo com a mais alta resolução já alcançada, mostrando um jato que emana de um buraco negro supermassivo. Para obter este resultado, a equipe combinou quase três décadas de dados e aplicou um novo modelo de aprendizado de máquina capaz de reconstruir o movimento do material e melhorar as imagens.
O objeto de observação está no centro da galáxia 3C 345, conhecida como quasar — um tipo extremamente ativo de galáxia cujo núcleo emite um poderoso jato de matéria, incluindo gás e plasma, a velocidades próximas à da luz. A fonte deste jato é um buraco negro supermassivo, que potencialmente pode estar girando em torno de um segundo buraco negro. O comportamento variável deste jato atraiu a atenção dos astrônomos ao longo de muitas décadas.
Para criar o vídeo, os pesquisadores utilizaram 116 imagens tiradas entre 1995 e 2022. Essas imagens foram então processadas pelo algoritmo Kine, baseado em redes neurais e projetado para melhorar tais observações. Alguns membros da equipe também participaram do projeto Event Horizon Telescope, responsável pela obtenção da primeira imagem de um buraco negro supermassivo.
O vídeo demonstra três aspectos dos jatos: intensidade geral, polarização (que serve como indicador do campo magnético) e fluxo óptico, que representa a velocidade projetada. Este resultado surpreendeu os cientistas, pois havia a suposição de que as regiões mais brilhantes eram frentes de choque e, portanto, deveriam se mover significativamente mais rápido do que o material circundante. No entanto, os dados obtidos não confirmaram isso.
Os autores do estudo afirmam não ter encontrado evidências de que os componentes brilhantes em movimento sejam regiões fortemente afetadas por choques, como se supunha anteriormente. A interpretação baseada em frentes de choque também enfraqueceu devido à falta de correlação entre as estruturas brilhantes e os picos de polarização. Embora isso não exclua completamente a hipótese de frentes de choque, as observações levantam novas questões sobre o que exatamente está acontecendo nesses misteriosos jatos relativísticos.
Um dos elementos chave do trabalho foi o uso de uma rede neural para reconstruir o movimento do jato. Em vez de analisar cada imagem individualmente, o algoritmo permitiu aos pesquisadores visualizar o deslocamento do plasma ao longo da estrutura. Este método oferece uma resolução cerca de quatro vezes maior do que as abordagens tradicionais, e um contraste 140 vezes maior. Segundo os pesquisadores, este algoritmo de aprendizado de máquina provavelmente poderá ser aplicado quando for possível criar o primeiro vídeo do horizonte de eventos de um buraco negro. O estudo foi publicado na revista Nature.