Arrivano i primi video in 3D dei buchi neri grazie all’intelligenza artificiale
Il progetto TomoGrav apre alla realizzazione dei primi video tridimensionali dei buchi neri grazie a nuovi algoritmi di intelligenza artificiale. Una svolta per l’astrofisica osservativa con ricadute anche in medicina e nello studio del clima.
Dalle immagini statiche alla rappresentazione dinamica dei buchi neri
La ricerca sui buchi neri si prepara a un cambio di paradigma con l’avvio del progetto TomoGrav, un’iniziativa scientifica che mira alla realizzazione dei primi filmati tridimensionali delle regioni prossime all’orizzonte degli eventi. L’obiettivo consiste nel superare i limiti delle immagini statiche finora disponibili, introducendo una descrizione spaziale e temporale dei processi fisici che governano questi oggetti estremi.
Il progetto nasce dall’esperienza maturata nell’imaging interferometrico ad altissima risoluzione e punta a trasformare l’osservazione dei buchi neri in uno strumento capace di seguire l’evoluzione dei fenomeni, anziché limitarsi a una singola istantanea media nel tempo.
Il punto di partenza: le prime immagini dei buchi neri
La prima fotografia diretta di un buco nero, pubblicata nel 2019, ha mostrato la regione centrale della galassia M87, situata a circa 55 milioni di anni luce dalla Terra. L’immagine è stata ottenuta grazie alla collaborazione internazionale Event Horizon Telescope, che ha combinato i dati di radiotelescopi distribuiti su scala planetaria.
Quel risultato ha rappresentato una conferma sperimentale delle previsioni della relatività generale in regime di gravità estrema. Allo stesso tempo, ha evidenziato un limite fondamentale: l’immagine finale era una media temporale, incapace di restituire le rapide variazioni del plasma e dei campi magnetici che circondano il buco nero.
I segnali raccolti durante le osservazioni coprono infatti intervalli di tempo nei quali la struttura del disco di accrescimento evolve in modo significativo. La necessità di strumenti capaci di seguire questa evoluzione ha portato allo sviluppo di nuove metodologie di ricostruzione.
Il progetto TomoGrav e il finanziamento della Royal Society
TomoGrav è finanziato con 4 milioni di sterline dalla Royal Society del Regno Unito e riunisce un consorzio internazionale di dieci partner. La guida scientifica è affidata all’astrofisico giapponese Kazunori Akiyama, tra i protagonisti delle prime immagini dei buchi neri, affiancato dal fisico belga Yves Wiaux, specialista in algoritmi di imaging e intelligenza artificiale applicata a dati incompleti.
Il team integra competenze che spaziano dall’astrofisica teorica alla matematica applicata, dall’elaborazione del segnale alla scienza dei dati. Questa impostazione riflette la complessità del problema affrontato: ricostruire strutture tridimensionali affidabili a partire da informazioni parziali e rumorose.
La tomografia gravitazionale dinamica
Il cuore concettuale del progetto è la cosiddetta tomografia gravitazionale dinamica. L’idea consiste nell’applicare principi simili a quelli delle tecniche tomografiche utilizzate in altri ambiti scientifici, adattandoli alle condizioni estreme della fisica dei buchi neri.
I radiotelescopi non forniscono un’immagine diretta dello spazio attorno all’orizzonte degli eventi, ma una serie di campionamenti nel dominio delle frequenze. Gli algoritmi sviluppati in TomoGrav combinano queste informazioni per ricostruire sequenze tridimensionali che evolvono nel tempo.
I filmati risultanti permetteranno di osservare:
- il moto del plasma ionizzato nel disco di accrescimento;
- l’evoluzione dei campi magnetici responsabili del trasporto di energia;
- gli effetti della curvatura dello spazio-tempo sulla propagazione della radiazione.
Dalla fotografia all’evoluzione temporale dei fenomeni
Secondo Kazunori Akiyama, il passaggio dalle immagini statiche alle strutture risolte nel tempo cambia radicalmente il tipo di domande scientifiche che è possibile affrontare. Diventa osservabile il modo in cui il plasma si muove e si riorganizza, come i campi magnetici si intensificano o si dissipano e come la gravità estrema modella l’ambiente circostante.
Questa prospettiva consente di testare direttamente modelli teorici finora verificabili solo tramite simulazioni numeriche, aprendo una nuova fase nello studio dei processi di accrescimento e di emissione energetica associati ai buchi neri supermassicci.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella ricostruzione delle immagini
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati per TomoGrav svolgono un ruolo centrale nella trasformazione dei dati osservativi in immagini tridimensionali coerenti. La difficoltà principale risiede nel fatto che i dati disponibili sono incompleti e soggetti a rumore strumentale.
L’approccio adottato combina tecniche di apprendimento automatico con vincoli fisici derivati dalla relatività generale e dalla magnetoidrodinamica. Questo consente di ridurre le ambiguità della ricostruzione e di ottenere rappresentazioni compatibili con le leggi fondamentali della fisica.
Applicazioni in ambito medico
Le stesse problematiche affrontate nell’imaging dei buchi neri emergono anche in diagnostica medica. Tecniche come la risonanza magnetica e la tomografia computerizzata ricostruiscono immagini del corpo umano a partire da un numero limitato di misurazioni.
Algoritmi più avanzati permettono di migliorare la qualità delle immagini o di ridurre i tempi di acquisizione, con benefici diretti per l’efficienza dei sistemi sanitari e per il comfort dei pazienti. Le soluzioni sviluppate in TomoGrav risultano quindi trasferibili, con opportuni adattamenti, al settore medico.
Ricadute sulle scienze della Terra e sullo studio del clima
Un ulteriore ambito di applicazione riguarda il monitoraggio della Terra. L’osservazione satellitare del livello dei mari, delle variazioni delle masse glaciali e di altri parametri climatici si basa spesso su dati frammentari e affetti da incertezze.
Gli algoritmi di ricostruzione sviluppati per l’astrofisica possono migliorare la risoluzione spaziale e temporale delle mappe ambientali, fornendo strumenti più affidabili per l’analisi dei cambiamenti climatici e dei processi geofisici su scala globale.
Una nuova fase per l’astrofisica osservativa
Il progetto TomoGrav rappresenta un passaggio cruciale nello studio dei buchi neri, trasformando l’osservazione da esercizio statico a indagine dinamica dei processi fondamentali che regolano l’universo ad alta energia. L’integrazione tra reti di radiotelescopi, intelligenza artificiale e modellazione fisica avanzata ridefinisce le possibilità dell’astrofisica osservativa.
Le tecnologie sviluppate per comprendere i buchi neri mostrano inoltre un potenziale applicativo che va oltre la ricerca fondamentale, rafforzando il legame tra innovazione scientifica e strumenti utili in ambiti ad alto impatto tecnologico e sociale.