Aujourd'hui, une équipe dirigée par des scientifiques de Caltech a utilisé des données de télescope et une technique de vision par ordinateur d'intelligence artificielle (IA) pour récupérer la première vidéo tridimensionnelle montrant à quoi pourraient ressembler de telles éruptions autour de Sagittarius A* (Sgr A*), le trou noir supermassif. au cœur de notre propre galaxie, la Voie Lactée.

La structure de l'éruption 3D présente deux éléments brillants et compacts situés à environ 75 millions de kilomètres (soit la moitié de la distance entre la Terre et le soleil) du centre du trou noir. Il est basé sur les données collectées par l'Atacama Large Millimeter Array (ALMA) au Chili sur une période de 100 minutes directement après une éruption observée par rayons X le 11 avril 2017.

"Il s'agit de la première reconstruction tridimensionnelle d'un gaz en rotation à proximité d'un trou noir", déclare Katie Bouman, professeur adjoint de sciences informatiques et mathématiques, de génie électrique et d'astronomie à Caltech, dont le groupe a dirigé l'effort décrit dans un article publié dans Astronomie de la nature intitulé "Tomographie polarimétrique orbitale d'une éruption près du trou noir supermassif Sagittaire A*."

Aviad Levis, chercheur postdoctoral dans le groupe de Bouman et auteur principal de l'article, souligne que même si la vidéo n'est pas une simulation, elle n'est pas non plus un enregistrement direct des événements tels qu'ils se sont produits. "Il s'agit d'une reconstruction basée sur nos modèles de physique des trous noirs. Il y a encore beaucoup d'incertitudes associées car elle dépend de la précision de ces modèles", dit-il.

Utiliser l'IA informée par la physique pour comprendre d'éventuelles structures 3D

Pour reconstruire l'image 3D, l'équipe a dû développer de nouveaux outils d'imagerie informatique qui pourraient, par exemple, rendre compte de la courbure de la lumière due à la courbure de l'espace-temps autour d'objets d'une énorme gravité, comme un trou noir.

L'équipe multidisciplinaire a d'abord examiné s'il serait possible de créer une vidéo 3D d'éruptions cutanées autour d'un trou noir en juin 2021. La collaboration Event Horizon Telescope (EHT), dont Bouman et Levis sont membres, avait déjà publié la première image du trou noir supermassif au cœur d'une galaxie lointaine, appelé M87, et travaillait pour faire de même avec les données EHT de Sgr A*.

Pratul Srinivasan de Google Research, co-auteur du nouvel article, rendait alors visite à l'équipe de Caltech. Il avait contribué au développement d'une technique connue sous le nom de champs de radiance neuronale (NeRF) qui commençait tout juste à être utilisée par les chercheurs; depuis, il a eu un impact énorme sur l’infographie. NeRF utilise l'apprentissage profond pour créer une représentation 3D d'une scène basée sur des images 2D. Il permet d'observer des scènes sous différents angles, même lorsque seules des vues limitées de la scène sont disponibles.

L’équipe s’est demandé si, en s’appuyant sur ces développements récents dans les représentations des réseaux neuronaux, elle pourrait reconstruire l’environnement 3D autour d’un trou noir. Leur grand défi :depuis la Terre, comme partout ailleurs, nous n'avons qu'un seul point de vue sur le trou noir.

L’équipe a pensé qu’elle pourrait peut-être surmonter ce problème, car le gaz se comporte de manière quelque peu prévisible lorsqu’il se déplace autour du trou noir. Prenons l'analogie d'essayer de capturer une image 3D d'un enfant portant une chambre à air autour de la taille.

Pour capturer une telle image avec la méthode NeRF traditionnelle, vous auriez besoin de photos prises sous plusieurs angles pendant que l'enfant reste immobile. Mais en théorie, vous pourriez demander à l'enfant de tourner pendant que le photographe reste immobile pour prendre des photos.

Les instantanés chronométrés, combinés à des informations sur la vitesse de rotation de l'enfant, pourraient également être utilisés pour reconstruire la scène 3D. De même, en exploitant les connaissances sur la façon dont le gaz se déplace à différentes distances d'un trou noir, les chercheurs ont cherché à résoudre le problème de reconstruction des éruptions 3D avec des mesures prises depuis la Terre au fil du temps.

Forte de ces informations, l’équipe a construit une version de NeRF qui prend en compte la façon dont le gaz se déplace autour des trous noirs. Mais il fallait également tenir compte de la façon dont la lumière se courbe autour d’objets massifs tels que les trous noirs. Sous la direction du co-auteur Andrew Chael de l'Université de Princeton, l'équipe a développé un modèle informatique pour simuler cette courbure, également connue sous le nom de lentille gravitationnelle.

Grâce à ces considérations, la nouvelle version de NeRF a pu récupérer la structure des éléments brillants en orbite autour de l’horizon des événements d’un trou noir. En effet, la preuve de concept initiale a montré des résultats prometteurs sur des données synthétiques.

Une fusée éclairante autour de Sgr A* à étudier

Mais l’équipe avait besoin de données réelles. C'est là qu'ALMA est intervenue. La désormais célèbre image de Sgr A* de l'EHT était basée sur des données collectées les 6 et 7 avril 2017, qui étaient des jours relativement calmes dans l'environnement entourant le trou noir. Mais les astronomes ont détecté un éclaircissement explosif et soudain dans les environs quelques jours plus tard, le 11 avril.

Lorsque Maciek Wielgus, membre de l'équipe de l'Institut Max Planck de radioastronomie en Allemagne, est revenu aux données ALMA de ce jour-là, il a remarqué un signal avec une période correspondant au temps qu'il faudrait à un point brillant à l'intérieur du disque pour terminer une orbite autour de Sgr A*. L'équipe a entrepris de récupérer la structure 3D de cet éclaircissement autour de Sgr A*.

ALMA est l'un des radiotélescopes les plus puissants au monde. Cependant, en raison de la grande distance qui le sépare du centre galactique (plus de 26 000 années-lumière), même ALMA n'a pas la résolution nécessaire pour voir les environs immédiats de Sgr A*. Ce qu'ALMA mesure, ce sont des courbes de lumière, qui sont essentiellement des vidéos d'un seul pixel scintillant, créées en collectant toute la lumière de longueur d'onde radio détectée par le télescope pour chaque instant d'observation.

Récupérer un volume 3D à partir d'une vidéo à un seul pixel peut sembler impossible. Cependant, en exploitant une information supplémentaire sur la physique attendue pour le disque autour des trous noirs, l'équipe a pu contourner le manque d'informations spatiales dans les données ALMA.

La lumière fortement polarisée des fusées éclairantes a fourni des indices

ALMA ne capture pas seulement une seule courbe de lumière. En fait, il fournit plusieurs « vidéos » de ce type pour chaque observation car le télescope enregistre des données relatives aux différents états de polarisation de la lumière. Comme la longueur d'onde et l'intensité, la polarisation est une propriété fondamentale de la lumière et représente la direction dans laquelle la composante électrique d'une onde lumineuse est orientée par rapport à la direction générale de déplacement de l'onde.

« Ce que nous obtenons d'ALMA, ce sont deux vidéos polarisées à un seul pixel », explique Bouman, qui est également boursier Rosenberg et chercheur à l'Heritage Medical Research Institute. "Cette lumière polarisée est en fait vraiment très informative."

Des études théoriques récentes suggèrent que les points chauds se formant dans le gaz sont fortement polarisés, ce qui signifie que les ondes lumineuses provenant de ces points chauds ont une direction d'orientation privilégiée distincte. Cela contraste avec le reste du gaz, qui a une orientation plus aléatoire ou brouillée. En rassemblant les différentes mesures de polarisation, les données ALMA ont fourni aux scientifiques des informations qui pourraient aider à localiser la provenance de l'émission dans l'espace 3D.

Présentation de la tomographie polarimétrique orbitale

Pour déterminer une structure 3D probable expliquant les observations, l'équipe a développé une version mise à jour de sa méthode qui intègre non seulement la physique de la courbure et de la dynamique de la lumière autour d'un trou noir, mais également l'émission polarisée attendue dans les points chauds en orbite autour d'un trou noir. Dans cette technique, chaque structure d'éruption potentielle est représentée comme un volume continu à l'aide d'un réseau neuronal.

Cela permet aux chercheurs de faire progresser informatiquement la structure 3D initiale d’un point chaud au fil du temps alors qu’il tourne autour du trou noir pour créer une courbe de lumière complète. Ils ont ensuite pu trouver la meilleure structure 3D initiale qui, une fois progressée dans le temps selon la physique des trous noirs, correspondait aux observations d'ALMA.

Le résultat est une vidéo montrant le mouvement dans le sens des aiguilles d’une montre de deux régions lumineuses compactes qui tracent un chemin autour du trou noir. "C'est très excitant", déclare Bouman. "Il n'était pas nécessaire que cela se produise de cette façon. Il aurait pu y avoir une luminosité arbitraire dispersée dans tout le volume. Le fait que cela ressemble beaucoup aux éruptions cutanées prédites par les simulations informatiques des trous noirs est très excitant."

Levis dit que le travail était particulièrement interdisciplinaire :« Il existe un partenariat entre informaticiens et astrophysiciens, qui est particulièrement synergique. Ensemble, nous avons développé quelque chose d'avant-garde dans les deux domaines :à la fois le développement de codes numériques qui modélisent la façon dont la lumière se propage autour les trous noirs et le travail d'imagerie informatique que nous avons effectué."

Les scientifiques notent que ce n’est que le début de cette technologie passionnante. "Il s'agit d'une application vraiment intéressante de la manière dont l'IA et la physique peuvent s'associer pour révéler quelque chose qui serait autrement invisible", explique Levis. "Nous espérons que les astronomes pourront l'utiliser sur d'autres données chronologiques riches pour faire la lumière sur la dynamique complexe d'autres événements similaires et tirer de nouvelles conclusions."