Katie Bouman
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Nel film "Interstellar" c'è un'immagine ravvicinata di un buco nero supemassiccio. Da un campo di fondo di gas luminosi, l'attrazione gravitazionale del buco nero curva la luce ad anello. Ma questa non è una vera fotografia solo una resa grafica al computer, un'interpretazione artistica di come potrebbe apparire un buco nero.

Cent'anni fa, Albert Einstein pubblicò la sua teoria della relatività generale. Da allora, gli scienziati hanno fornito molte prove a sostegno. Ma i buchi neri, preannunciati da questa teoria, non sono stati ancora osservati direttamente. Benché possiamo avere un'idea di come potrebbero apparire, in realtà finora non ne abbiamo mai scattato una fotografia. Ma vi sorprenderà sapere che presto le cose potrebbero cambiare. Potremmo vedere la prima fotografia di un buco nero tra un paio d'anni. Per questo primo scatto ci vorranno un team di scienziati di tutto il mondo, un telescopio [virtuale] con le dimensioni della Terra e un algoritmo che componga l'immagine finale. Anche se oggi non posso mostrarvi una foto reale di un buco nero vorrei darvi un'anteprima degli sforzi che sono necessari per ottenere questo primo scatto.

Mi chiamo Katie Bouman e sono dottoranda al MIT. Lavoro in un laboratorio informatico dove usiamo computer per aumentare la definizione di immagini e video. E anche se non sono un astronomo, oggi vorrei mostrarvi come ho potuto contribuire a questo entusiasmante progetto.

Se vi allontanate dalle luci della città, potreste avere la fortuna di osservare le meraviglie della Via Lattea. E se ingrandissimo al di là di milioni di stelle, 26.000 anni luce verso il centro della vorticosa Via Lattea, raggiungeremmo un gruppo di stelle proprio al centro. Scrutando attraverso particelle cosmiche con telescopi a infrarossi gli astronomi hanno osservato queste stelle per oltre 16 anni. Ma la cosa più spettacolare. è ciò che non vedono. Queste stelle sembrano orbitare attorno a un corpo invisibile. Calcolando le orbite di queste stelle, gli astronomi conclusero che l'unica cosa piccola e abbastanza pesante da originare movimento è un buco nero supermassiccio, una massa così densa da catturare tutto ciò che le si avvicina troppo, persino la luce.

Ma cosa vedremmo se ci avvicinassimo ancora di più? È possibile vedere qualcosa che, per definizione, è impossibile vedere? Si è scoperto che se se potessimo ingrandire alla lunghezza di onde radio, vedremmo un anello di luce, creato dalla lente gravitazionale del plasma incandescente che ruota attorno al buco nero. In altre parole, il buco nero proietta un'ombra su questo fondo di materia luminosa, dando vita a una sfera di oscurità. Questo anello di luce rivela l'orizzonte del buco nero, dove l'attrazione gravitazionale diventa così forte da trattenere persino la luce. Le equazioni di Einstein ne stimano grandezza e forma, quindi scattare una fotografia non sarebbe solo ncredibile, ma aiuterebbe a verificare se tali equazioni sono valide nelle condizioni estreme attorno a un buco nero.

Tuttavia, questo buco nero è così lontano da noi, che dalla Terra quest'anello sembra incredibilmente piccolo, grande quanto un'arancia sulla superficie della Luna. E questo rende estremamente difficile fotografarlo. Perché? Tutto è riconducibile a una semplice equazione. Per effetto di un fenomeno detto diffrazione ci sono dei limiti di fondo per riuscire a vedere gli oggetti più piccoli. Questa equazione stabilisce che per vedere oggetti sempre più piccoli dobbiamo rendere il telescopio sempre più grande. Ma persino con i telescopi ottici più potenti qui sulla Terra non ci avviciniamo nemmeno alla risoluzione necessaria per vedere la superficie della luna. Vi mostro una delle immagini a più alta risoluzione mai scattata della luna dalla Terra. Si compone di circa 13.000 pixel, e ogni pixel conterrebbe oltre un milione e mezzo di arance.

Quanto deve essere grande il telescopio al fine di vedere un'arancia sulla superficie lunare e per estensione, il nostro buco nero? A quanto pare, facendo due conti, si calcola facilmente che ci vorrebbe un telescopio grande quanto tutta la Terra.

(Risate)

Se riuscissimo a costruire questo telescopio potremmo iniziare a vedere il distintivo anello di luce, indicativo dell'orizzonte di un buco nero. Sebbene tale fotografia non possa contenere i dettagli che vediamo con elaborazioni grafiche, permetterebbe una prima osservazione sicura del campo gravitazionale che circonda un buco nero.

Tuttavia, come potete immaginare, costruire un radiotelescopio grande quanto la Terra è impossibile. Ma come dice Mick Jagger: "Non sempre puoi avere ciò che vuoi, ma se qualche volta ci provi, potresti scoprire che hai ciò ti che serve". Collegando i telescopi di tutto il mondo, un'associazione internazionale chiamata "Event Horizon Telescope" sta creando un telescopio computazionale grande quanto la Terra per fornire una prova diretta oggettiva dell'orizzonte di un buco nero. Questa rete di telescopi ha in programma di scattere la prima foto di un buco nero l'anno prossimo. Ogni telescopio collabora all'interno della rete globale. Sincronizzati con gli orologi atomici, squadre di ricercatori di ogni sito congelano la luce raccogliendo migliaia di terabyte di dati. Questi dati vengono poi elaborati in un laboratorio qui in Massachusetts.

Ma come funziona? Se vogliamo vedere il buco nero al centro della nostra galassia dobbiamo costruire questo telescopio grande quanto la Terra. Per un attimo,facciamo finta di poter costruire un telescopio grande quanto la Terra. Questo sarebbe in parte come trasformare la Terra in un'enorme palla stroboscopica rotante. Ogni specchietto catturerebbe la luce che potremmo poi assemblare per creare un'immagine. Ora rimuoviamo la maggior parte di quegli specchietti in modo che ne rimangano pochi. Potremmo ancora provare ad assemblare le informazioni ma otterremmo molte lacune. Gli specchi rimanenti rappresentano le sedi dei telescopi, ed è una quantità estremamente ridotta da cui ricavare un'immagine. Ma anche se i telescopi fossero collocati in poche località, mentre la Terra ruota, possiamo ottenere nuove misurazioni. Mentre la palla stroboscopica gira, gli specchi cambiano posizione e noi possiamo osservare parti diverse della stessa immagine. Gli algoritmi grafici rimediano alle lacune sulla palla stroboscopica per ricostruire l'immagine sottostante del buco nero. Se avessimo telescopi situati in ogni punto della Terra, ovvero, l'intera palla stroboscopica, sarebbe semplicissimo. Tuttavia vediamo solo pochi campioni di dati e per questa ragione, c'è un numero infinito di immagini possibili perfettamente coerenti con le misurazioni dei nostri telescopi. Tuttavia, non tutte le immagini sono create allo stesso modo. Solo alcune immagini sembrano più simili a ciò che definiamo come immagine. Quindi il mio ruolo nel catturare la prima immagine di un buco nero è progettare algoritmi che trovino l'immagine più soddisfacente che sia anche compatibile con le misurazioni del telescopio.

Proprio come un ritrattista forense usa descrizioni limitate per disegnare un viso sfruttando la propria conoscenza dei volti, gli algoritmi grafici che sviluppo usano dati limitati del telescopio per guidarci verso un'immagine simile ai corpi celesti del nostro universo. Usando questi algoritmi, siamo in grado di assemblare immagini partendo da questi dati scarsi e confusi. Vi mostro l'esempio di una semplice ricostruzione fatta con dati simulati, fingendo di puntare i nostri telescopi verso il buco nero al centro della nostra galassia. Anche se si tratta di una simulazione, ricostruzioni come questa fanno sperare che presto otterremo una prima immagine affidabile di un buco nero e da essa determineremo le dimensioni del suo anello. Anche se mi piacerebbe dilungarmi sui dettagli di questo algoritmo, siete fortunati, non ne ho il tempo.

Ma vorrei comunque in breve darvi un'idea di come definiamo l'aspetto del nostro universo, e come lo usiamo per ricostruire e verificare i nostri risultati. Dato che c'è un numero infinito di immagini possibili coerenti con le misurazioni dei nostri telescopi, dobbiamo trovare il modo di sceglierne alcune Lo facciamo classificando le immagini in base alla loro probabilità di essere quella del buco nero e poi scegliamo quella che gli si avvicina di più.

Che cosa intendo dire esattamente? Ipotizziamo di fare un modello matematico che ci dice quale foto ha più probabilità di apparire su Facebook. Vorremmo che tale modello dicesse che quasi nessuno userebbe l'immagine offuscata sulla sinistra e probabilmente si preferisce mostrare un selfie come questo sulla destra. L'immagine al centro è sfuocata, perciò anche se è più probabile vederla su Facebook rispetto a quella offuscata, è meno probabile rispetto al selfie.

Ma quando parliamo di immagini di un buco nero siamo di fronte a un vero enigma: non lo abbiamo mai visto prima d'ora. In questo caso, com'è l'immagine di un buco nero e cosa potremmo dedurre sulla struttura dei buchi neri? Potremmo provare a usare immagini ricostruite, come l'immagine del buco nero in "Interstellar", ma se lo facessimo sorgerebbero seri problemi. Che cosa accadrebbe se le teorie di Einstein non fossero veritiere? Vorremmo comunque ricostruire un'immagine iniziale accurata. Se usassimo troppo le equazioni di Einstein nei nostri algoritmi, finiremmo col vedere quello che ci aspettiamo di vedere. Vogliamo lasciare aperta la possibilità di un enorme elefante al centro della nostra galassia.

(Risate)

Diversi tipi di immagini hanno caratteristiche molto diverse. È semplice distinguere fra le immagini simulate di un buco nero e le fotografie scattate ogni giorno qui sulla Terra. Dobbiamo dire ai nostri algoritmi quali immagini si assomigliano senza imporre troppo le caratteristica di una sulle altre. Un modo in cui possiamo provare a farlo è imporre le caratteristiche di immagini di diverso tipo per capire come l'immagine ipotizzata influenzi le nostre ricostruzioni. Se tutti i tipi di immagini producono un'immagine simile allora possiamo essere più sicuri che le ipotesi che stiamo facendo non pregiudicano del tutto i risultati.

È quasi come dare la stessa descrizione a tre diversi ritrattisti in diverse parti del mondo. Se tutti disegnano un volto simile, allora possiamo iniziare a pensare che nei loro disegni non impongono i propri pregiudizi culturali. Un modo per provare a imporre caratteristiche diverse è attraverso l'uso di pezzi di immagini esistenti. Prendiamo una grande raccolta di immagini che scomponiamo in piccoli frammenti. Poi trattiamo quei frammenti come le tessere di un puzzle e usiamo tessere di puzzle comuni per formare un'immagine coerente con le misurazioni del nostro telescopio.

Diversi tipi di immagine hanno tessere di puzzle altrettanto diverse. Allora cosa accade quando prendiamo gli stessi dati ma usiamo diversi set di tessere per ricostruire l'immagine? Iniziamo con le immagini simulate del buco nero ridotte a tessere di puzzle. Questo mi sembra accettabile. È come ci aspetteremmo l'immagine un buco nero. Ma l'abbiamo ottenuta solo perché abbiamo assemblato le tessere di un buco nero simulato? Proviamo con un altro set di tessere di oggetti astronomici che non siano buchi neri. Otteniamo un'immagine simile. E che dire di frammenti di immagini quotidiane come le foto che scattiamo con la nostra fotocamera? Fantastico! Vediamo la stessa immagine. Quando otteniamo la stessa immagine da set di tessere differenti possiamo avere maggiore certezza che le nostre ipotesi sulle immagini non interferiscono troppo con il risultato finale.

Un'altra cosa che possiamo fare è prendere lo stesso set di tessere, come le fotografie della vita quotidiana, e usarle per ricostruire diverse tipi di immagini originali. Nelle nostre simulazioni fingiamo che un buco nero assomigli a corpi astronomici diversi da buchi neri come le immagini comuni con l'elefante al centro della galassia. Quando i risultati dei nostri algoritmi appaiono molto simili all'immagine della simulazione in alto a sinistra, allora possiamo sentirci più certi dei nostri algoritmi. Vorrei davvero sottolineare che tutte le immagine sono state create assemblando frammenti di fotografie comuni, come quelle che fate con la vostra fotocamera. Perciò l'immagine di un buco nero che non abbiamo mai visto prima alla fine potrebbe essere creata assemblando le immagini comuni di persone, edifici, alberi, cani e gatti. Formare immagini come questa ci renderà possibile scattare la prima fotografia di un buco nero, e, si spera, verificare quelle famose teorie su cui gli scienziati si basano ogni giorno.

Ma ovviamente, formare queste immagini non sarebbe stato possibile senza un fantastico team di ricercatori con cui ho il privilegio di lavorare. Mi stupisce tutt'ora, che benché abbia iniziato questo progetto senza basi di astrofisica, il risultato di questa collaborazione unica potrebbe risultare nella prima immagine di un buco nero. Ma i grandi progetti come l'Event Horizon Telescope hanno successo grazie alle conoscenze interdisciplinari che diversi esperti mettono in gioco. Siamo un insieme di astronomi, fisici, matematici e ingegneri. Ed è questo che presto renderà possibile raggiungere un risultato che si credeva impossibile.

Vorrei incoraggiarvi a farvi avanti e aiutare ad ampliare i confini della scienza anche se a prima vista può sembrare tanto misterioso quanto un buco nero.

Grazie.

(Applausi)