Un algoritmo desarrollado por el IAA-CSIC permite reconstruir en vídeo los chorros de los agujeros negros
El nuevo método, publicado en 'Nature', logra una resolución cuatro veces superior y permitirá estudiar con un detalle sin precedentes el movimiento del plasma en torno a agujeros negros supermasivos
Un equipo liderado por el Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC) ha desarrollado un nuevo algoritmo capaz de reconstruir en vídeo la evolución de los chorros de plasma que se forman en las proximidades de los agujeros negros supermasivos. El trabajo, publicado en la revista científica 'Nature', aporta nuevas claves para comprender los procesos físicos que tienen lugar en algunos de los entornos más extremos del universo.
El estudio analiza, píxel a píxel, la evolución del chorro de plasma del blázar 3C 345, situado en la constelación de Hércules, utilizando 116 observaciones realizadas entre 1995 y 2022 con el Very Long Baseline Array (VLBA) de Estados Unidos dentro del programa de seguimiento Mojave.
Para realizar esta reconstrucción, los investigadores han desarrollado Kine, un algoritmo basado en aprendizaje profundo que procesa simultáneamente todas las observaciones disponibles e identifica las relaciones existentes entre los cambios registrados en las diferentes regiones del chorro a lo largo del tiempo.
A diferencia de los métodos empleados hasta ahora, que reconstruían imágenes independientes, Kine incorpora la dimensión temporal y permite generar una representación continua de la evolución de la fuente. Además, reconstruye la polarización de la luz emitida por el chorro, proporcionando información 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", explica Marianna Foschi, quien lideró el trabajo junto a Brandon Zhao, de Caltech, y Antonio Fuentes, del IAA-CSIC.
Los investigadores han observado también una estructura del campo de polarización que permanece durante casi tres décadas y que resulta compatible con un campo magnético toroidal que atraviesa el chorro y que podría formar parte de otro helicoidal a mayor escala.
Kine utiliza un modelo de aprendizaje profundo denominado "campos neuronales", capaz de aprovechar las relaciones espaciales y temporales presentes en los datos. Para reconstruir cada fotograma utiliza conjuntamente la información recopilada durante todo el periodo de observación.
Esta técnica permite alcanzar una resolución aproximadamente cuatro veces superior a la obtenida con métodos anteriores y un rango dinámico más de cien veces mayor, haciendo posible distinguir estructuras muy débiles situadas junto a otras mucho más brillantes.
El algoritmo fue concebido inicialmente para el Telescopio del Horizonte de Sucesos (EHT), la red internacional de radiotelescopios que obtuvo las primeras imágenes de un agujero negro. Su objetivo era reconstruir la variabilidad de Sagitario A*, el agujero negro supermasivo situado en el centro de la Vía Láctea, cuya estructura puede cambiar en cuestión de minutos.
Su aplicación al blázar 3C 345 demuestra ahora que la misma metodología puede utilizarse también para estudiar fenómenos cuya evolución se prolonga durante décadas.
La continuidad y resolución de las imágenes han permitido además elaborar por primera vez un mapa completo de la velocidad y dirección del movimiento del plasma en las diferentes regiones del chorro.
"Hasta ahora, los estudios sólo podían medir cómo se desplazaban algunas estructuras grandes dentro del chorro", señala Antonio Fuentes.
Los nuevos resultados han permitido comparar la velocidad de esas estructuras brillantes con la del plasma que las rodea, comprobando que ambas son muy similares.
Los resultados cuestionan además la interpretación habitual que identifica estas estructuras brillantes con ondas de choque. Los investigadores plantean como alternativa que podrían tratarse de regiones donde aumenta la emisión debido a un incremento local de la presión magnética.
El IAA-CSIC ha sido responsable del desarrollo y validación de Kine y del análisis científico de su aplicación al blázar 3C 345. El trabajo está encabezado por Marianna Foschi, Antonio Fuentes y Brandon Zhao, mientras que la idea original del algoritmo surgió del grupo de Katherine Bouman, en Caltech, y de Aviad Levis, actualmente en la Universidad de Toronto.
El profesor de investigación del IAA-CSIC José Luis Gómez destaca que la nueva herramienta abre también la posibilidad de volver a analizar enormes cantidades de información recopiladas durante décadas.
"Kine nació de una necesidad muy concreta: pasar de las fotografías a las películas de los agujeros negros supermasivos que observamos con el EHT", explica Gómez, quien considera que el nuevo método permitirá extraer mucha más información de datos que ya estaban disponibles.
Según el investigador, su aplicación a los archivos de programas de seguimiento como Mojave podría proporcionar una descripción del movimiento del plasma que hasta ahora resultaba inaccesible y obligar incluso a revisar algunas de las ideas establecidas sobre el comportamiento de estos chorros.
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