Mahasiswa pascasarjana MIT Katie Bauman dan timnya telah mengembangkan algoritme yang akan membantu kita akhirnya melihat seperti apa sebenarnya lubang hitam itu. Semua gambar lubang hitam yang pernah Anda lihat, termasuk yang di atas, sebenarnya adalah interpretasi artistik biasa (visi, atau fiksi, jika Anda mau).
Untuk mendapatkan gambaran nyata, katakanlah, lubang hitam supermasif di pusat galaksi kita, kita membutuhkan teleskop luar biasa dengan diameter lensa yang hampir sama dengan diameter planet kita. Tidak mungkin untuk membuat potongan sebesar ini, sehingga algoritma Bauman, yang disebut Rekonstruksi Gambar Resolusi Tinggi Berkelanjutan, atau CHIRP, dapat datang untuk menyelamatkan, yang akan dibangun pada database yang diperoleh dari Event Horizon Telescope. …
Teleskop cakrawala peristiwa menyatukan banyak teleskop radio di seluruh dunia. Kekuatan seperti itu memungkinkan tidak hanya untuk menerobos awan gas dan debu kosmik yang padat, tetapi juga untuk mencapai resolusi gambar yang maksimal. Demi kepentingan, kami mencatat bahwa para astronom sudah terbiasa menganggap array ini sebagai satu kesatuan, satu teleskop raksasa seukuran Bumi. Tapi tidak sesederhana itu. Masalahnya, tidak semua teleskop dari jajaran raksasa ini mampu menerima data pada saat yang bersamaan. Alasan untuk ini semua adalah debu kosmik yang sama. Algoritma CHIRP dapat mengatasi masalah ini. Itu mampu menyaring semua kebisingan atmosfer yang mengganggu aliran sinyal, dan pada akhirnya membuat gambar dari data yang diterima yang jauh lebih bersih daripada yang ditawarkan algoritma serupa lainnya.
Salah satu penulis algoritme, Michael Johnson, bercanda dalam sebuah wawancara dengan PopSci bahwa berkat algoritme ini, para ilmuwan sekarang akan "dapat membuat film nyata tentang apa yang dimakan lubang hitam." Tetapi sebagai permulaan, alangkah baiknya untuk mendapatkan setidaknya gambar statis dari fenomena kosmik unik ini dan akhirnya memastikan apakah lubang hitam asli benar-benar memiliki kesamaan dengan apa yang dapat kita lihat di Interstellar.
NIKOLAY KHIZHNYAK
