Un grupo de investigadores ha desarrollado un modelo que podría ayudar a entender qué es lo que sucede en el interior de un agujero negro, fijándose en su superficie. Lo hacen recurriendo a la computación cuántica y el aprendizaje automático. Pero están ante todo un desafío por su complejidad…
La superficie de un agujero negro
La computación cuántica y el aprendizaje automático son, desde hace unos años, las próximas grandes revoluciones en el mundo de la informática. Sin embargo, estas técnicas tienen usos muy concretos. Según los expertos, servirán principalmente para algoritmos muy especializados. No solo eso, en rara ocasión podrán utilizarse en el mismo problema. Un ejemplo de en dónde podrían funcionar conjuntamente es en una de las grandes preguntas de la física. ¿Cómo se puede unir la relatividad general y el modelo estándar?
Un equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo que podría ayudar a encontrar cómo unificar ambas teorías. Hay que recordar que permiten explicar el conjunto del universo. La relatividad general nos cuenta cómo funciona el mundo de lo muy grande, allá donde la gravedad reina. El modelo Estándar, por su parte, nos cuenta qué sucede en el mundo de lo más pequeño, allá donde la mecánica cuántica gobierna. Lo cierto es que no hay muchos lugares donde ambos modelos choquen. Los agujeros negros son uno de esos lugares.
Los agujeros negros están dominados completamente por la física descrita en la relatividad general. Sin embargo, hay multitud de partículas dando vueltas en su horizonte de sucesos. El comportamiento de esas partículas cae por completo en lo explicado en el modelo estándar. Esto nos lleva a un escenario que resulta muy interesante, porque se ha estudiado el conjunto, en más de una ocasión, para intentar entender qué podría suceder en el interior. A fin de cuentas, no podemos ver más allá del horizonte de sucesos de un agujero negro…
Una descripción de lo que sucede en el interior…
Desde hace algún tiempo, se ha planteado que el movimiento y aceleraciones, de las partículas directamente sobre un agujero negro, podrían ser una proyección en dos dimensiones. Mostrarían lo que está haciendo el agujero negro en tres dimensiones. A este concepto se le denomina dualidad holográfica. Puede ofrecer una pista para encontrar ese medio que permita unir la relatividad general y el Modelo Estándar. La dualidad holográfica, sin embargo, es difícil de modelar con los algoritmos que se utilizan actualmente.
Por ello, los investigadores han intentado desarrollar un nuevo modelo apoyándose en la computación cuántica y el aprendizaje automático. La computación cuántica, en sí misma, puede ser útil para modelar la física de partículas. Parte de la física que explica la computación cuántica está sujeta, precisamente, a esas mismas leyes físicas que resultan tan extrañas en el mundo de lo muy grande. En este caso, los investigadores usaron un algoritmo, en un ordenador cuántico, para simular las partículas del modelo de dualidad holográfica.
Para ello, utilizando algo llamado modelo de matriz cuántica. Como en muchas simulaciones de física, el objetivo de esta simulación es descubrir el estado de energía más bajo posible de un sistema. Los modelos de matrices cuánticas permitirían encontrar el estado de energía más bajo de un sistema de partículas que estuviese sobre un agujero negro. Ayudaría a encontrarlo de una manera eficiente. Pero los algoritmos, ejecutados en un ordenador cuántico, no son la única manera de descubrir esos niveles más bajos.
El comportamiento de las partículas en la superficie de un agujero negro
Otro método para encontrar ese nivel más bajo es el uso de una red neuronal (una técnica que usa la inteligencia artificial). Se centran en utilizar sistemas parecidos a los que se encuentran en el cerebro humano. El equipo ha aplicado estos algoritmos a un modelo de matriz que se basa en ideas cuánticas, pero no requiere computación cuántica. Es algo conocido como una función de onda cuántica. De nuevo, representando la actividad de partículas en la superficie de un agujero negro. Como en el caso anterior, la inteligencia artificial fue muy útil.
Fue capaz de encontrar el nivel más bajo del sistema. El uso de estas técnicas, explican los investigadores, suponen un paso importante respecto a trabajos previos que han intentado resolver estos algoritmos. Así, cuentan que, en otros métodos, por lo general se puede encontrar la energía del nivel más bajo, pero no toda la estructura de la función de onda. ¿Cómo se traduce todo esto a algo que podamos entender con más sencillez? En realidad, nos deja en el mismo lugar en el que nos encontrábamos al principio de este artículo.
A la hora de entender qué sucede en el interior de un agujero negro, o qué podría permitir conectar el Modelo Estándar y la relatividad general, no se ha dado un gran paso. En teoría, debería haber una manera de crear un modelo del interior de un agujero negro utilizando la función de onda cuántica definida por estos algoritmos. Pero ese trabajo, que podría permitir unificar ambas teorías, está por realizar. La buena noticia es que, si todo sigue avanzando en ambos aspectos, puede que se llegue a encontrar la respuesta en los próximos años…
Estudio
El estudio es E. Rinaldi, X. Han, M. Hassan et al.; «Matrix-Model Simulations Using Quantum Computing, Deep Learning, and Lattice Monte Carlo«. Publicado en la revista PRX Quantum el 10 de febrero de 2022. Puede consultarse en este enlace.
Referencias: Universe Today
