A quoi ressemblent vraiment les trous noirs ?

02 décembre 2020 à 09h48
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Jusqu'à présent, on ne représentait les trous noirs que par des « vues d'artistes », puisque nos moyens actuels ne nous permettent pas d'en capturer une image. Une équipe de chercheurs du MIT et de Harvard a peut-être trouvé une solution pour qu'on ait une idée plus précise de leur « apparence ».

Saisir l'image d'un trou noir. Voilà une idée bien saugrenue, si l'on part du principe qu'un trou noir attire la lumière. Pourtant, le problème ne se situe pas là. Car s'il n'est pas possible de « voir » un trou noir via des observations directes, il est en revanche tout à fait envisageable de détecter l'influence du trou noir sur son environnement proche.

On peut donc établir une représentation fidèle d'un trou noir en interprétant les signaux émis à son voisinage. Les chercheurs ont le choix de travailler sur différentes longueurs d'ondes comme les rayons X. Mais survient alors une autre difficulté : celui de l'interaction de ces rayons avec les poussières galactiques, qui faussent l'interprétation.

Katie Bouman et son équipe ont donc opté pour les ondes radio, qui ont l'avantage de ne pas subir ces perturbations. Le hic, c'est qu'il faudra un radiotélescope de la taille de la Terre pour récolter l'ensemble des signaux en un seul et unique instrument.

D'où l'idée du projet Event Horizon Telescope, qui consiste à recueillir les données de télescopes tout autour de la Terre afin de recouper les différents relevés. Vient ensuite l'étape de modélisation de ces données : c'est là qu'intervient l'algorithme conçu par l'équipe de la jeune chercheuse.

CHIRP, de son petit nom (pour Continuous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors), a pour fonction de combiner les signaux reçus par les différents instruments, en prenant en compte les interférences subies par les ondes radio à leur arrivée sur Terre.

Reste alors à représenter en un signal continu les nombreux points ainsi obtenus. Le programme de Katie Bouman utilise à la fois un algorithme d'apprentissage et de reconstruction d'images pour aboutir à un résultat qui, pour l'heure, n'a pas encore été publié.

Nous verrons alors si la représentation que nous nous faisons des trous noirs est proche de la réalité.

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