Uma parceria entre cientistas permitiu que a rede global de telescópios Event Horizon Telescope (EHT), que já gerou imagens de dois buracos negros, aumentasse sua resolução em 50%.
Captar um buraco negro é uma tarefa quase impossível, uma vez que eles têm uma densidade tamanha que "suga" tudo ao redor, até a luz. Porém, em 2019, a rede de telescópios produziu imagens do M87*, um buraco negro super massivo no centro da galáxia M87. Em 2022, observou o SgrA*, buraco negro no centro da Via Láctea.
Neste novo experimento, os cientistas queriam maior resolução. Para obter essas imagens, os astrônomos geralmente recorrem a telescópios maiores. No entanto, o EHT já é do tamanho da Terra. Para aumentar a resolução de suas observações, foi necessário adotar uma abordagem diferente. Outra forma de aumentar a resolução de um telescópio é observar a luz com o comprimento de onda mais curto. Foi isso que a equipe fez.
O comprimento de onda da luz observado pelos cientistas com a rede de telescópios ou de 1,3mm para 0,87 mm.
“Com o EHT, vimos as primeiras imagens de buracos negros usando as observações de comprimento de onda de 1,3 mm, mas o anel brilhante que vimos, formado pela curvatura da luz na gravidade do buraco negro, ainda parecia desfocado, porque estávamos no limite absoluto da nitidez das imagens”, disse o co-líder do estudo, Alexander Raymond, do Laboratório de Propulsão a Jato, nos Estados Unidos. “A 0,87 mm, as nossas imagens serão mais nítidas e detalhadas, o que, por sua vez, irá provavelmente revelar novas propriedades, tanto as que foram previamente previstas como talvez algumas que não o foram”, afirma.
A Colaboração EHT, como é chamada a equipe, conseguiu obter observações com um pormenor de 19 microarco-segundos, o que significa que os pesquisadores observaram com a resolução mais elevada alcançada por um telescópio a partir da superfície da Terra. No entanto, ainda não foi possível obter imagens: embora tenham feito detecções robustas da luz de várias galáxias distantes, não foram utilizadas antenas suficientes para poder reconstruir com precisão uma imagem a partir dos dados.