El aprendizaje automático revela cómo crecen los agujeros negros

Cómo funciona: usando prueba y error, el aprendizaje automático prueba muchos emparejamientos diferentes de galaxias simuladas y agujeros negros creados usando diferentes reglas, y luego elige el emparejamiento que mejor se adapta a las observaciones astronómicas reales. Crédito: H. Zhang, Wielgus et al. (2020), ESA/Hubble y NASA, A. Bellini

Por diferentes que parezcan, los agujeros negros y Las Vegas tienen una cosa en común: lo que sucede allí permanece allí, para gran frustración de los astrofísicos que intentan comprender cómo, cuándo y por qué se forman y crecen los agujeros negros.


Los agujeros negros están rodeados por una capa misteriosa e invisible horizonte de eventos– Nada puede escapar de él, ya sea importante, luz o información. El horizonte de sucesos se traga toda la evidencia sobre el pasado del agujero negro.

Debido a estas realidades físicas, pensó que era imposible medir cómo agujeros negros dijo Peter Behrozi, profesor asistente en el Observatorio Steward de la Universidad de Arizona e investigador del proyecto en el Observatorio Astronómico Nacional de Japón.

Junto con Haowen Zhang, estudiante de doctorado en Steward, Behroozi dirigió un equipo internacional para utilizar aprendizaje automático y supercomputadoras para reconstruir la historia de crecimiento de los agujeros negros, eliminando efectivamente sus horizontes de eventos para revelar lo que hay más allá.

Las simulaciones de millones de «universos» generados por computadora revelaron esto agujeros negros supermasivos Crece a un ritmo constante con sus galaxias anfitrionas. Esto se sospecha desde hace 20 años, pero los científicos no han podido confirmar esta relación hasta ahora. Se ha publicado un artículo con los hallazgos del equipo en Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society.

«Si vuelvo a tiempos anteriores y posteriores en Universo«Encuentras que la misma relación estaba presente», dijo Behrozi, uno de los coautores del artículo. Entonces, a medida que una galaxia crece de pequeña a grande, su agujero negro también crece de pequeño a grande, exactamente de la misma manera que lo vemos hoy en las galaxias de todo el universo».

Se cree que la mayoría, si no todas, las galaxias dispersas por todo el universo albergan una agujero negro gigante en su centro. Estos agujeros negros acumulan masas 100.000 veces mayores que la del Sol, y algunos cuentan con millones, incluso miles de millones de masas solares. Una de las preguntas más desconcertantes en astrofísica ha sido cómo estos gigantes crecen tan rápido y cómo se forman en primer lugar.

Para encontrar respuestas, Zhang, Behroozi y sus colegas crearon Trinity, una plataforma que utiliza una nueva forma de aprendizaje automático capaz de generar millones de universos diferentes en una supercomputadora, cada uno regido por diferentes teorías físicas sobre cómo se forman las galaxias. Los investigadores construyeron un marco en el que las computadoras sugerirían nuevas reglas sobre cómo los agujeros negros supermasivos pueden crecer con el tiempo.

Luego usaron estas reglas para simular el crecimiento de miles de millones de agujeros negros en el universo virtual y «observar» el universo virtual para probar si coincidía con décadas de observaciones reales de agujeros negros en el universo real. Después de millones de combinaciones de reglas propuestas y rechazadas, las computadoras se decidieron por las reglas que mejor describen las observaciones actuales.

«Estamos tratando de entender las reglas de cómo se forman las galaxias», dijo Behrozi. «En resumen, hacemos que la trinidad adivine cuáles podrían ser las leyes físicas y los dejamos ir a un universo simulado y ver cómo se transforma ese universo. ¿Algo se parece al universo real o no?»

Según los investigadores, este enfoque funciona bien para todo lo demás dentro del universo, no solo para las galaxias.

El nombre del proyecto, Trinity, hace referencia a las tres principales áreas de estudio: las galaxias, sus agujeros negros supermasivos y sus agujeros negros supermasivos. halos de materia oscuraEnormes capullos de materia oscura son invisibles para las mediciones directas, pero su existencia es esencial para explicar las propiedades físicas de las galaxias en todas partes. En estudios anteriores, los investigadores utilizaron una versión anterior de su marco, llamada Universe Machine, para simular millones de galaxias y halos de materia oscura. El equipo descubrió que las galaxias que crecen en halos de materia oscura siguen una relación muy específica entre la masa del halo y la masa de la galaxia.

«En nuestro nuevo trabajo, agregamos agujeros negros a esta relación y luego preguntamos cómo podrían crecer agujeros negros en esas galaxias para reproducir todas las observaciones que la gente hizo sobre ellos», dijo Behrozi.

«Tenemos muy buenas observaciones de las masas de los agujeros negros», dijo Zhang, el autor principal del artículo. Sin embargo, estos se limitan en gran medida al universo local y, a medida que se mira más lejos, se vuelve cada vez más difícil, e incluso imposible, medir con precisión las relaciones entre las masas de los agujeros negros y sus galaxias anfitrionas. no puede decirnos directamente si esta relación existe en todo el universo”.

La trinidad permite a los astrofísicos evitar no solo esta limitación, sino también la barrera de información del horizonte de eventos para agujeros negros individuales al agrupar información de los millones de agujeros negros observados en varias etapas de su crecimiento. Aunque no es posible reconstruir la historia de un agujero negro individual, los investigadores pueden medir la historia de crecimiento promedio de todos los agujeros negros combinados.

«Si pones agujeros negros en galaxias simuladas e introduces reglas sobre cómo crecen, puedes comparar el universo resultante con todas las observaciones de agujeros negros reales que tenemos», dijo Zhang. «Entonces podemos reconstruir cómo se veía cualquier agujero negro y galaxia en el universo desde hoy hasta el comienzo del universo».

Las simulaciones arrojan luz sobre otro fenómeno desconcertante: los agujeros negros supermasivos, como el que se encuentra en el centro de la Vía Láctea, crecieron vigorosamente durante su infancia, cuando el universo tenía unos miles de millones de años, solo para disminuir drásticamente a partir de entonces, durante el último 10 mil millones de años más o menos hacia eso.

«Sabemos desde hace un tiempo que las galaxias tienen este comportamiento extraño, en el que alcanzan su punto máximo en su tasa de formación de nuevas estrellas, luego disminuyen con el tiempo y luego dejan de formar estrellas por completo», dijo Behrozi. «Ahora, hemos podido demostrar que los agujeros negros hacen lo mismo: crecen y se cierran al mismo tiempo que ellos». galaxias anfitrionas. Esto confirma una hipótesis de hace décadas sobre el crecimiento de agujeros negros en las galaxias».

Pero, agregó, el hallazgo plantea más preguntas. Los agujeros negros son mucho más pequeños que las galaxias en las que viven. Si la Vía Láctea se redujera al tamaño de la Tierra, su agujero negro supermasivo sería del tamaño del punto al final de esta oración.

Para que un agujero negro duplique su masa en el mismo período de tiempo que la galaxia más grande, se requeriría una sincronización entre las salidas de gas de escalas muy diferentes. Aún no se comprende cómo los agujeros negros conspiran con las galaxias para lograr este equilibrio.

«Creo que lo realmente original de Trinity es que nos brinda una forma de ver qué tipo de conexiones entre los agujeros negros y las galaxias son compatibles con una variedad de diferentes conjuntos de datos y métodos de observación», dijo Zhang.

«El algoritmo nos permite seleccionar con precisión aquellas relaciones entre halos de materia oscura, galaxias y agujeros negros que pueden reproducir todas las observaciones que se han hecho. Básicamente nos dice: ‘Bueno, dados todos estos datos, sabemos el conexión entre galaxias Y el agujeros negros Debería verse así, no así. Este enfoque es muy poderoso».

más información:
Haowen Zhang (张昊文) et al., Trinity I: modelado subjetivo de la conexión de materia oscura halo-galaxia-agujero negro supermasivo de z = 0–10, Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society (2022). DOI: 10.1093/mnras/stac2633

Introducción de
universidad de arizona

La frase: El aprendizaje automático revela cómo crecen los agujeros negros (15 de diciembre de 2022), consultado el 15 de diciembre de 2022 en https://phys.org/news/2022-12-machine-reveals-black-holes.html

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