Yeni veriler, M87* için aynı görünüm

Yaklaşık beş yıl önce, dünya çapındaki gökbilimcilerden oluşan bir ekip, dünyaya ilk kez bir kara deliğin görüntüsünü verdi. Ekip artık hem orijinal bulgularını hem de kara delik anlayışımızı süper kütleli kara deliğin M87* yeni görüntüsüyle doğruladı. Güneşimizin kütlesinin 6,5 milyar katı olan bu süper kütleli kara delik, Dünya’dan 55 milyon ışıkyılı uzaklıkta bulunan Başak gökada kümesindeki Messier 87 (M87) gökadasının merkezinde yer almaktadır.

Yeni görüntü, tıpkı eskisi gibi, gezegen boyunca uzanan bir dizi radyo teleskopu olan Olay Ufku Teleskobu (EHT) tarafından yakalandı. Ancak bu yeni veriler bir yıl sonra, 2018’de toplandı ve teleskop dizisindeki geliştirmelerden, özellikle de Grönland’a bir teleskopun dahil edilmesinden yararlanıldı.

EHT’nin orijinal M87* görüntüsü, yalnızca insanların bir kara deliği ilk kez görüntülediğini temsil ettiği için değil, aynı zamanda nesnenin görünmesi gerektiği gibi göründüğü için de önemliydi. Görüntü özellikle kara delik gölgesi olarak bilinen şeyi gösteriyordu; kara deliği çevreleyen sıcak maddeden oluşan parlak bir diskin merkezindeki karanlık bir bölge. Kara delik gölgesi, güneşli bir günde dışarıda yürürken yarattığınız gölgeyle aynı anlamda bir gölge değildir. Bunun yerine, karanlık bölge, kara deliğin, ışığın ondan kaçamayacağı kadar güçlü olan devasa çekim alanı tarafından yaratılıyor. Kara delikten hiçbir ışık çıkmadığı için karanlık görünür.

Ek olarak, bu güçlü yerçekimi, kara deliğin yakınından geçen ışığı kara deliğin içine düşmeden bükerek etkili bir şekilde mercek gibi davranır. Bu, yerçekimsel merceklenme olarak bilinir ve kara deliğe hangi açıdan bakılırsa bakılsın görülebilen bir ışık halkası oluşturur. Bu etkilerin her ikisi de Albert Einstein’ın genel görelilik teorisinden tahmin ediliyordu. M87*’nin görüntüsü bu etkileri gösterdiği için, genel göreliliğin ve kara deliklerin fiziği konusundaki anlayışımızın doğru olduğuna dair güçlü bir kanıttır.

Bu yeni M87* görüntüsü, Caltech’teki bir görüntüleme ekibinin önemli katkılarıyla üretildi; bunlar arasında bilgisayar ve matematik bilimleri, elektrik mühendisliği ve astronomi alanlarında yardımcı doçent olan Profesör Katherine (Katie) L. Bouman; eski Caltech Ph.D. öğrenci Nitika Yadlapalli Yurk, Ph.D.; ve bilgisayar ve matematik bilimleri alanında mevcut Caltech doktora sonrası araştırma görevlisi Aviad Levis.

Bouman, EHT Görüntüleme Çalışma Grubunun koordinatörüdür ve orijinal görüntü 2019’da yayınlandığında Harvard Smithsonian Astrofizik Merkezi’nde doktora sonrası araştırmacı olarak görev yapmış ve EHT görüntüleme ekibinin eşbaşkanlığını yapmıştır. Bu görevinde, algoritmaların geliştirilmesine yardımcı olmuştur. EHT’nin çoklu radyo teleskopları tarafından toplanan veri yığınını tek ve uyumlu bir görüntüde birleştirdi. Aynı zamanda Rosenberg Bursu ve Heritage Tıbbi Araştırma Enstitüsü Araştırmacısı olan Bouman, Caltech fakültesine katıldığından beri EHT ile çalışmalarına devam ediyor. Ayrıca Samanyolu’nun süper kütleli kara deliğinin 2022’de yayınlanan görüntülemesine de öncülük etti.

Yurk, 2020 yılında EHT İşbirliği’ne katıldı ve en son M87* görüntüsünün görüntüleme ekibinde aktif rol oynadı. Başlıca katkıları arasında görüntüleme algoritmalarının eğitiminde ve doğrulanmasında kullanılacak sentetik veri kümelerinin geliştirilmesi yer alıyordu. Yurk ayrıca görüntü adaylarının araştırılmasında kullanılan yazılımı da yazdı. Yakın zamanda doktora derecesine yönelik çabaları nedeniyle EHT tarafından tanındı. En yeni M87* görüntüsünün görüntülenmesi ve doğrulanması konusunda sağladığı ilerlemeler için Tez Ödülü. Şu anda Caltech’in NASA için yönettiği JPL’de NASA Doktora Sonrası Program üyesidir.

M87* gibi bir nesneyi EHT ile görüntülemek, Satürn gibi bir gezegeni geleneksel bir teleskopla görüntülemekten çok farklıdır. EHT, ışığı görmek yerine nesnelerin yaydığı radyo dalgalarını gözlemliyor ve bir resim oluşturmak için bilgileri hesaplamalı olarak birleştirmesi gerekiyor.

Yurk, “Bu teleskoplardan çıkan ham veriler temelde yalnızca voltaj değerleridir” diyor. “Radyo teleskoplarını dünyanın en hassas voltmetreleri olarak tanımlamayı seviyorum ve onlar gökyüzünün farklı yerlerinden gelen voltajları gerçekten doğru bir şekilde topluyorlar.”

Bouman, bu voltaj değerlerini bir görüntüye dönüştürmenin zor olduğunu söylüyor çünkü araştırmacıların üzerinde çalıştığı bilgiler eksik ve hiç kimse M87*’yi kendi gözleriyle görmediği için görüntüyü karşılaştıracak hiçbir şey yok.

Bouman, “Görüntüyü hesaplamalı olarak oluştururken kara deliğin nasıl görünmesi gerektiğine dair beklentilerimizi yerine getirmek istemiyoruz” diyor. “Aksi takdirde bu bizi gerçeği yakalayan bir görüntüden ziyade beklediğimiz bir görüntüye yönlendirebilir.”

Bu sorunu önlemek için araştırmacılar, görüntü işleme algoritmalarını, sentetik veriler olarak bilinen, basit geometrik şekillere sahip simüle edilmiş görüntülerden oluşan bir paketle test ediyorlar. Bu veriler bir görüntü oluşturmak için algoritmalardan geçirilir. Çıkış görüntüsü giriş görüntüsüyle doğruysa, algoritmanın doğru çalıştığını biliyorlar ve kara deliğin etrafındaki şaşırtıcı yapıları doğru bir şekilde görebilecekler.

Bouman, Yurk’un ortaklaşa yönettiği sürecin, farklı görüntü yapılarını yeniden yapılandırmada algoritmaların etkinliğini ölçmek için yüz binlerce parametrenin araştırılmasını içerdiğini söylüyor. Ekip, Grönland teleskobunun EHT’ye eklenmesiyle, yöntemlerin görüntülerdeki özellikleri daha güçlü bir şekilde kurtardığını buldu.

Süreç, ilkinden yalnızca biraz farklı olan bir M87* görüntüsü üretti. En belirgin fark, M87*’yi çevreleyen parlayan halkanın en parlak kısmının saat yönünün tersine yaklaşık 30 derece kaymış olmasıdır. EHT’ye göre bu hareket muhtemelen maddenin bir kara deliğin etrafındaki türbülanslı akışının sonucudur. Daha da önemlisi, halkanın aynı boyutta kalması, genel göreliliğin de öngördüğü gibi.

Bouman, ekibin M87*’nin önceki görüntüyle bu kadar yakından örtüşen yeni verilerle başka bir görüntüsünü üretme yeteneğinin heyecan verici olduğunu ekliyor.

“Sanırım insanlar ‘Bu neden önemli? Zaten M87’nin* bir resmini göstermiştiniz’ diye soracaklar.’ Diğer gruplar M87* resmini 2017’de alınan verilerle çoğalttı. Ancak farklı bir yılda alınan yeni bir veri setine sahip olmak ve aynı sonuçlara varmak tamamen farklı bir şey. Bağımsız verilerle tekrarlanabilirlik de büyük önem taşıyor. “