Come fotografare un buco nero

Nel cuore della Via Lattea si trova un buco nero massiccio che sprigiona un disco vorticoso di raggi cosmici e cattura tutto ciò che gli si avvicina, persino la luce. Non possiamo vederlo, ma il suo orizzonte proietta un'ombra, e l'immagine di quell'ombra potrebbe aiutarci a rispondere ad alcune importanti domande sull'universo. Gli scienziati pensavano che per riuscire a ottenere un'immagine del genere ci sarebbe voluto un telescopio della dimensione della Terra, finché Katie Bouman e il suo team di astronomi sono ricorsi a una brillante alternativa.
Questo discorso riesce a far luce nell'oscurità più buia.

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)