Trou noir supermassif : une prouesse informatique pour obtenir la première image

Un groupe de chercheurs répartis dans le monde entier a enfin réussi à obtenir une image d'un trou noirtrou noir, celui au centre de la galaxiegalaxie M87M87. La contribution d'une scientifique américaine, Katie Bouman, a été centrale pour ce projet, en développant l'algorithme qui a permis cette avancée. Le cliché n'est pas une simple photo prise avec un télescopetélescope puissant, mais une reconstitution se basant sur 5 pétaoctets (5 millions de Go) de données. Selon Dan Marrone, professeur de l'université d'Arizona, cela équivaut à 5.000 années de MP3 enregistrées.

Pour obtenir une image d’un trou noir, il faudrait un télescope de la taille de la Terre. Résultat : les chercheurs ont donc trouvé une autre solution. Ils ont relié huit télescopes pour créer un télescope virtuel de la même taille qu'ils ont baptisé Event Horizon Telescope. Le second obstacle concerne la récupération des données enregistrées à travers le monde. La quantité d'informations est telle que les connexions Internet des différents observatoires se sont révélées trop lentes.

En fait, les chercheurs ont calculé que, dans le meilleur des cas, et avec une connexion fiable de bout en bout, il aurait fallu des dizaines d'heures pour transférer les données. On parle même d'une semaine pour le transfert ! Dans l'ère du tout connecté, les chercheurs ont donc été obligés d'expédier les disques durs par avion vers Boston et l'Allemagne. Le poids de l'ensemble ? 450 kilos !

Quatre équipes séparées pour assurer la fiabilité

Il ne suffit pas de produire les données, puis de les récupérer, encore faut-il les assembler. Katie Bouman a mené l'équipe qui a créé un des algorithmes utilisés, celui destiné à combiner toutes ces mesures. Il a notamment fallu compenser la différence dans le temps mis par les signaux astronomiques pour atteindre les différents télescopes. La chercheuse a découvert que c'est en multipliant les mesures de trois télescopes que les délais causés par le bruit atmosphérique s'annulent. Chaque mesure nécessite donc les données de trois télescopes au lieu de deux.

Pour assurer la fiabilité du projet, quatre équipes ont passé un mois à travailler séparément sur les données collectées pour construire chacun une image qu'ils ont ensuite comparée. « Quand j'ai vu que toutes les équipes avaient des images très similaires, ça a été le moment le plus heureux que j'aie jamais connu », a déclaré Katie Bouman.