Una IA entrenada con gatos rehízo la primera foto de un agujero negro y el anillo sigue ahí

La imagen más famosa de un agujero negro ha superado una prueba ciega. Un pequeño equipo de la CSIRO, la agencia nacional de ciencia de Australia, construyó un programa de imagen que aprendió cómo son las imágenes a partir de fotos de gatos, perros y coches, lo aplicó a los datos brutos del Event Horizon Telescope que dieron lugar a la primera imagen de un agujero negro, y obtuvo el mismo anillo brillante.

Eso es importante porque el anillo tenía un rival. Un reanálisis alternativo argumentó que la rosquilla observada alrededor del agujero negro gigante en el centro de una galaxia cercana podría ser un artefacto de cómo se procesaron los datos, y que el objeto real podría ser un punto brillante alargado. El nuevo trabajo, publicado en Nature, encuentra el anillo en todos los conjuntos de datos de alta calidad que examinó, y su tamaño apunta a un agujero negro miles de millones de veces más pesado que el Sol, en línea con estimaciones independientes.

«Es importante destacar que nuestro modelo no tenía ni idea de cómo era un agujero negro cuando lo aplicamos a los datos de M87», afirmó el autor principal, Samuel Lai, astrónomo de la CSIRO. «Esta es la primera validación verdaderamente independiente de la imagen del EHT, un paso importante en el proceso científico».

Por qué se puede discutir sobre una imagen de un agujero negro

M87* se encuentra a unos 55 millones de años luz de distancia, y su sombra abarca una porción de cielo tan pequeña que Lai compara la tarea con «estar en tu jardín trasero e intentar fotografiar una rosquilla en la Luna». Ningún plato individual puede hacerlo. El Event Horizon Telescope enlaza observatorios de radio en Chile, México, Hawái, Arizona, España y otros lugares, de modo que toda la Tierra actúa como un solo telescopio.

Ese telescopio virtual es en su mayor parte espacio vacío. Cada par de platos muestrea solo una fina traza de la información necesaria para una imagen, y cada estación añade errores de su electrónica y del aire turbulento que tiene encima. El software tiene que rellenar los huecos, y las decisiones que se toman en ese software pueden inclinar la imagen final.

La colaboración original lo sabía y puso en marcha cuatro equipos de imagen en paralelo, ciegos entre sí. Los cuatro encontraron un anillo, pero discreparon en detalles finos como dónde es más brillante. Luego, un grupo japonés liderado por Makoto Miyoshi reprocesó los datos públicos con una técnica clásica y comunicó que, si el análisis permitía una porción de cielo más amplia, un único punto brillante alargado encajaba mejor que un anillo. La disputa giraba en torno a suposiciones, y las suposiciones son exactamente lo que una prueba independiente debe eliminar.

Cómo lo hicieron

El equipo de la CSIRO atacó ambos puntos débiles a la vez. Primero, los datos. El enfoque estándar combina mediciones de pares de telescopios, que arrastran los errores de calibración de cada estación junto con la señal. El equipo utilizó en su lugar «invariantes de cierre», cantidades construidas a partir de tres telescopios a la vez, en las que esos errores se cancelan. «Nuestra técnica combina tripletes en lugar de los pares estándar de datos de telescopio para eliminar esos errores», explicó el director del proyecto, Nithyanandan Thyagarajan.

Segundo, el software. El equipo construyó un sistema de IA generativa llamado GenDIReCT, similar en espíritu a las herramientas que convierten texto en imágenes, pero guiado por los invariantes de cierre en lugar de un prompt escrito. Aprendió cómo son las imágenes reales a partir de una biblioteca estándar de fotos cotidianas más formas simples como discos y anillos. Para asegurarse de que esos anillos no sesgaban la respuesta, los investigadores lo reentrenaron sin ninguna forma geométrica y no encontraron diferencias notables.

Antes de ver cualquier dato de M87*, el programa tuvo que pasar pruebas con datos sintéticos y con observaciones reales de otras galaxias, reproduciendo imágenes publicadas del cuásar 3C 279 con un 98% de similitud y de la radiogalaxia Centaurus A con un 91%. Luego el equipo congeló el modelo, para que nadie pudiera ajustarlo después de ver la respuesta. Trabajó durante ocho noches de datos públicos de tres temporadas de observación, cada una con tres ventanas de cielo, produciendo alrededor de 300 imágenes candidatas por conjunto de datos. Como comprobación cruzada que no debía nada al aprendizaje automático, el equipo también ajustó los mismos datos de tripletes con un modelo estadístico convencional de un anillo.

Lo que nos dice el anillo

Cada conjunto de datos con buena cobertura de telescopios produjo un anillo compacto de unos 42 microarcosegundos de diámetro, independientemente del tamaño de la ventana de cielo. Esa estabilidad es la respuesta directa al análisis rival, que encontraba su punto brillante solo cuando la ventana se hacía grande. El equipo de la CSIRO sostiene que el efecto anterior probablemente se debe a una noche con cobertura escasa y datos de menor calidad. Las imágenes de aprendizaje automático dieron 42,2 microarcosegundos y el ajuste convencional 42,3, coincidiendo dentro de los márgenes de error. Resolver un detalle tan fino, señala el artículo, es como distinguir el grosor de un cabello humano desde más de 1.000 kilómetros de distancia.

A partir de ese tamaño, el equipo estima una masa de 6.500 millones de soles, más o menos 500 millones. Eso se sitúa casi exactamente sobre una estimación independiente a partir de los movimientos de las estrellas en la galaxia, unos 6.600 millones de soles, y muy lejos de una estimación basada en movimientos de gas, unos 3.500 millones, que habría producido un anillo aproximadamente la mitad de ancho. Sagitario A*, el agujero negro en el centro de la Vía Láctea, pesa unos 4 millones de soles, así que M87* es más de mil veces más pesado.

Las imágenes también sugieren que vemos el agujero negro casi de frente, a unos 20 grados de su chorro, cerca de los 17 grados medidos a partir del propio chorro. La parte más brillante del anillo cambia entre temporadas, lo que los autores atribuyen a gas turbulento que cae en el agujero negro, no al método.

Lo que no resuelve

El nuevo análisis es independiente en el método, no en los datos. Reutiliza las mismas mediciones públicas del Event Horizon Telescope, por lo que no puede descartar un problema incrustado en las grabaciones originales; demuestra que el anillo no es un producto de las decisiones de procesamiento de los equipos originales.

Algunas características siguen siendo difusas. El grosor del anillo, el brillo de su centro y lo asimétrico que parece cambiaron entre métodos y entre noches, y los autores dicen que probablemente no reflejan la fuente real. Una noche, cuando faltaba un telescopio clave en México, dio los resultados más ambiguos.

La masa es menos firme de lo que sugiere la cifra principal. Convertir un tamaño de anillo en masa depende de un factor de calibración tomado de simulaciones por ordenador, y el rango completo de ese factor mueve la estimación entre 6.000 y 6.700 millones de soles. Las imágenes no pueden precisar la velocidad de rotación del agujero negro, aunque favorecen cierta rotación. Y el equipo advierte que un buen ajuste a los datos es necesario pero no suficiente para demostrar que una imagen es correcta, ya que no existe una imagen de referencia de M87* con la que contrastarla.

Preguntas frecuentes sobre la imagen del agujero negro M87*

¿Es real la primera imagen de un agujero negro?

Sí, según esta comprobación independiente. Un equipo ajeno al análisis original, utilizando una forma diferente de combinar los datos y una IA que nunca había visto un agujero negro, recuperó un anillo del mismo tamaño y orientación. Los detalles finos, como el grosor del anillo, siguen variando entre métodos.

¿Cómo se fotografía un agujero negro?

Se fotografía el gas caliente que lo rodea. La luz de ese gas se curva alrededor del agujero negro y forma un anillo brillante alrededor de una sombra oscura. Para ver una sombra tan pequeña, el Event Horizon Telescope combina platos de radio en todo el planeta para que funcionen como un solo telescopio tan ancho como la Tierra.

¿Qué tamaño tiene el agujero negro M87*?

El nuevo análisis sitúa su masa en unas 6.500 millones de veces la del Sol, más de mil veces más pesado que el agujero negro del centro de nuestra galaxia. Su anillo abarca unos 42 microarcosegundos en el cielo, demasiado pequeño para que cualquier telescopio individual lo resuelva.

Qué viene después

Los datos abarcan cuatro noches de abril de 2017, dos de abril de 2018, cuando el Telescopio de Groenlandia se unió al conjunto, y dos de abril de 2021. La imagen original de M87* se presentó el 10 de abril de 2019, y el desafío del equipo de Miyoshi apareció en 2022 y 2024. Los investigadores de la CSIRO afirman que su modelo congelado se ejecutó por primera vez sobre los datos de M87* el 4 de diciembre de 2025, y el artículo apareció en línea el 11 de noviembre de 2026, con sus reconstrucciones y código hechos públicos.

Los autores esperan que las observaciones previstas con el instrumento NIRSpec del Telescopio Espacial James Webb permitan cartografiar los movimientos de gas y estrellas en el núcleo de M87 y ajustar la masa. Thyagarajan señala que la técnica de tripletes también podría ayudar en campos que combinan muchos sensores en un solo mapa, desde la imagen médica hasta el seguimiento de terremotos. Un premio mayor está más lejos: los telescopios en el espacio podrían resolver el fino anillo de fotones dentro de la sombra y, con él, medir finalmente la velocidad de rotación de M87*.

Referencia: Lai et al., «Independent interferometric observable confirms black hole shadow in M87*,» Nature, 2026. DOI: 10.1038/s41586-026-11241-9

Etiquetas: inteligencia artificial, astronomia, agujeros negros, CSIRO, Event Horizon Telescope, M87