Los chorros de plasma que emergen de las proximidades de los agujeros negros supermasivos se encuentran entre las estructuras más dinámicas del universo. Ahora, un equipo liderado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha conseguido reconstruir por primera vez en vídeo la evolución de uno de estos chorros a partir de observaciones realizadas durante casi tres décadas.
El resultado permite seguir punto a punto cómo se mueve el plasma y estudiar con un detalle hasta ahora inalcanzable la estructura de estos gigantescos chorros relativistas. Además, las imágenes aportan una pista que puede obligar a revisar una de las interpretaciones habituales sobre las estructuras brillantes que aparecen en ellos.
El estudio, publicado en la revista Nature, analiza el chorro de plasma del blázar 3C 345, situado en la constelación de Hércules, a partir de 116 observaciones realizadas entre 1995 y 2022 con el VLBA, en Estados Unidos, dentro del programa de seguimiento MOJAVE.
Tres décadas de un chorro de plasma convertidas en una película
Hasta ahora, las observaciones de estos objetos permitían obtener imágenes individuales. El nuevo método permite dar un paso más: reconstruir la evolución del chorro a lo largo del tiempo, como si las fotografías se transformaran en una película.
Para conseguirlo, el equipo liderado por el Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC) ha desarrollado Kine, un algoritmo de reconstrucción de vídeos basado en una representación neuronal capaz de procesar simultáneamente todas las observaciones disponibles.
El sistema no analiza cada imagen de manera aislada. En su lugar, aprovecha las relaciones existentes entre los cambios que se producen en diferentes zonas del chorro a lo largo del tiempo. De esta manera puede reconstruir cómo evoluciona la fuente y obtener una representación continua de su comportamiento.
Además, Kine permite reconstruir la polarización de la luz emitida por el chorro, una información especialmente valiosa porque proporciona datos 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, y una estructura del campo de polarización que se mantiene a lo largo de casi tres décadas, compatible con un campo magnético toroidal que atraviesa el chorro y que podría formar parte de un campo helicoidal a mayor escala”, explica Marianna Foschi, investigadora posdoctoral en el Instituto Tecnológico de California (Caltech), que lideró el trabajo junto a Brandon Zhao (Caltech) y Antonio Fuentes, investigador del CSIC en el IAA.
La investigación constituye el núcleo de la tesis doctoral de Foschi, desarrollada durante su etapa en el IAA-CSIC bajo la dirección de José Luis Gómez, profesor de investigación en este instituto.
Una resolución cuatro veces mayor para ver el movimiento del plasma
La principal diferencia respecto a los métodos utilizados hasta ahora es que Kine incorpora la dimensión temporal a la reconstrucción de las imágenes. Para generar cada fotograma, el algoritmo utiliza conjuntamente la información registrada durante todo el periodo de observación y no únicamente los datos correspondientes a ese instante.
Este procedimiento permite alcanzar una resolución aproximadamente cuatro veces superior y un rango dinámico más de cien veces mayor, según explica Foschi. Esto hace posible distinguir estructuras muy débiles situadas junto a otras mucho más brillantes.
Kine se basa en un modelo de aprendizaje profundo denominado campos neuronales, capaz de identificar las relaciones espaciales y temporales presentes en los datos.
El algoritmo fue diseñado específicamente para observaciones obtenidas mediante interferometría de muy larga base (VLBI), una técnica que combina radiotelescopios separados por miles de kilómetros para obtener imágenes de objetos extremadamente pequeños y lejanos.
Su aplicación resulta especialmente relevante en aquellas observaciones con una cobertura instantánea muy limitada, en las que una imagen individual no puede reconstruirse de manera fiable.
Un método nacido para observar agujeros negros
Kine fue concebido inicialmente para trabajar con el Telescopio del Horizonte de Sucesos (EHT), la red mundial de radiotelescopios que permitió obtener las primeras imágenes de un agujero negro.
El objetivo original era reconstruir la variabilidad de Sagitario A*, el agujero negro supermasivo situado en el centro de la Vía Láctea. En este caso, el reto es completamente diferente al de 3C 345: la estructura de Sagitario A* cambia en cuestión de minutos, un periodo mucho menor que el necesario para completar una observación.
En esas condiciones, una imagen estática puede mezclar diferentes estados de la fuente. La reconstrucción dinámica se convierte así en una vía para intentar resolver cómo cambia el agujero negro con el tiempo.
El chorro del blázar 3C 345 representa el extremo contrario: su evolución puede seguirse durante décadas. El estudio demuestra que el mismo método puede aplicarse en ambos escenarios y extraer información adicional de observaciones que ya estaban disponibles.
Un mapa completo de la velocidad del plasma
La calidad de las imágenes y la posibilidad de reconstruir un vídeo continuo han permitido seguir con mucho más detalle el desplazamiento del plasma.
Uno de los resultados más relevantes es que el equipo ha podido obtener por primera vez un mapa completo de la velocidad y la dirección del movimiento del plasma en las diferentes zonas del chorro.
“La continuidad y la alta resolución de nuestro vídeo nos han permitido obtener, por primera vez, un mapa completo de la velocidad y la dirección del movimiento del plasma en las distintas zonas del chorro. Hasta ahora, los estudios sólo podían medir cómo se desplazaban algunas estructuras grandes dentro del chorro”, señala Antonio Fuentes, colíder del trabajo e investigador posdoctoral en el IAA-CSIC.
El mapa permite además comparar la velocidad de las estructuras brillantes que recorren el chorro con la del plasma que las rodea. El resultado es especialmente llamativo: ambas velocidades son muy similares.
Las estructuras brillantes podrían no ser ondas de choque
Esta observación plantea dudas sobre una de las interpretaciones habituales de estas estructuras brillantes. Hasta ahora, se habían identificado con frecuencia como ondas de choque que recorren el chorro.
Sin embargo, los resultados obtenidos con Kine muestran además que las zonas donde la polarización es mayor no coinciden con esas estructuras brillantes.
Estos dos resultados no encajan con la interpretación habitual basada en ondas de choque. El equipo propone una explicación alternativa: podrían tratarse de regiones en las que la emisión se intensifica debido a un aumento local de la presión magnética.
La posibilidad de observar simultáneamente el movimiento del plasma, su estructura y la polarización de la luz proporciona así una perspectiva mucho más completa sobre lo que ocurre en el interior de estos chorros.
El archivo de los agujeros negros puede esconder más información
La importancia del nuevo método va más allá de las observaciones de 3C 345. El equipo considera que Kine puede aplicarse a los archivos acumulados durante décadas por programas de seguimiento como MOJAVE, que han observado cientos de chorros relativistas.
“Kine nació de una necesidad muy concreta: pasar de las fotografías a las películas de los agujeros negros supermasivos que observamos con el EHT. Lo que demuestra este trabajo es que el método funciona también en el extremo contrario, con fuentes que cambian a lo largo de décadas, y que lo hace extrayendo mucha más información de datos que ya teníamos”, explica José Luis Gómez.
El investigador señala que esto abre la puerta a revisar los archivos de programas que llevan décadas observando chorros y a obtener de ellos una descripción del movimiento del plasma que hasta ahora no estaba disponible.
“Es probable que algunas de las ideas que dábamos por establecidas sobre cómo se mueven estos chorros tengan que revisarse”, concluye Gómez.
La idea original del algoritmo surgió del grupo de Katherine Bouman, en Caltech, y de Aviad Levis, actualmente en la Universidad de Toronto, que aportaron su experiencia en aprendizaje automático y en los aspectos técnicos del desarrollo del método.
