تصوير فيلم عن ثقب أسود يواجه مشكلة أساسية: الضوء القادم من أجزاء مختلفة من قرص التراكم يصل إلى الراصد في أزمنة مختلفة، وإذا أُهمل هذا الأمر تشوهت الصورة. التقريبات السريعة الحالية تقرأ نفس لقطة البلازما لجميع الأشعة، وهو ما ينجح مع المصادر المدمجة لكنه يفشل مع النفاثات الممتدة والاستقطاب. الحساب الكامل البطيء يتطلب الاحتفاظ بمئات اللقطات ثلاثية الأبعاد في الذاكرة في وقت واحد، وهو ما يتجاوز قدرات الحواسيب العادية. يأتي هذا العمل ضمن جهود المناهج الهجينة، حيث يُطبَّق الحساب البطيء على جزء فقط من الفضاء، لكن لم تكن هناك حتى الآن طريقة لمعرفة مسبقًا أي جزء يجب اختياره.
ابتكر المؤلفون إطارًا برمجيًا باسم CoportSL يقوم أولاً بتحليل أولي رخيص التكلفة: لكل منطقة في الفضاء يقدّر مساهمتها في الانبعاث والامتصاص وتأثيرات فاراداي. ثم يحدد تلقائيًا المناطق التي يتجاوز فيها المجموع الكلي عتبة معينة، ويحتفظ هناك فقط بالاعتماد على الزمن. أما بقية الفضاء فيُجمَّد الزمن فيه، لكن نقل الإشعاع يُحسب على طول الشعاع كاملاً. إضافة إلى ذلك، تبني الطريقة نافذة زمنية فعالة من توزيع تأخيرات الانتشار داخل المنطقة المختارة، متجاهلة الأطراف النادرة. اختُبر كل هذا على بيانات قرص ممغنط متأخر مشابه لـ M87*، مع نموذجين للإلكترونات ومقياسين للصورة: قريب من الأفق وواسع يشمل النفاث.
للمنطقة القريبة من الأفق، خفضت الطريقة عدد الطبقات المحملة في وقت واحد من 903 إلى 223، أي بنسبة 75.3%، وللنفاث من 897 إلى 496، أي بنسبة 44.7%. وفي الوقت نفسه، لم يتجاوز الخطأ الأقصى في صور ستوكس 4×10⁻³ مقارنة بالحساب الكامل. انخفضت الذاكرة اللازمة لهياكل البيانات الأساسية من 65.7 إلى 20.2 غيغابايت للصورة القريبة ومن 64.1 إلى 37.3 غيغابايت للنفاث، وهو ما يتسع لمحطة عمل. بقي زمن حساب إطار واحد بالطريقة البطيئة الهجينة مشابهًا للطريقة السريعة عند عدد قليل من الأنوية، ويزيد بمقدار 1.9 مرة فقط عند 64 نواة. أظهرت مقارنة منحنيات اللمعان السريعة والبطيئة ارتباطًا عاليًا للمنطقة القريبة، لكن بالنسبة للنفاث، لا يزيل الإزاحة الزمنية الشاملة الاختلافات المحلية، وتبقى الاختلافات المكانية في الاستقطاب كبيرة.
يتميز هذا العمل عن المخططات الهجينة المجاورة بأنه ولأول مرة يحدد المنطقة البطيئة ليس هندسيًا أو بالتجربة والخطأ، بل من خلال مساهمة معاملات النقل نفسها، بما فيها حدود فاراداي التي تؤثر على الاستقطاب حتى حيث لا يوجد انبعاث ساطع. وهذا إجابة مباشرة على سؤال أين يجب الحفاظ على تطور السائل من أجل ستوكس كامل. كما تربط الطريقة لأول مرة بين اختيار النافذة الزمنية وتوزيع التأخيرات داخل المنطقة المختارة بالفعل، وليس بالنطاق الكامل. هذا الربط يسمح بتقييم الخطأ كميًا وتوفير الموارد دون إعادة تشغيل متكررة.
يمكن أن يتطور العمل لاحقًا نحو تكييف تقسيم المنطقة والنافذة الزمنية مع الكمية المرصودة المحددة، مثل إحصاءات حلقة الفوتون أو التغير قصير الدورة. سيكون من الضروري أيضًا معرفة سبب تشبع التسارع المتوازي عند عدد كبير من الأنوية وتحسين الوصول إلى البيانات للتسلسلات الطويلة. اختبار حالات أخرى من التراكم وزوايا الرصد ونماذج الإلكترونات سيُظهر مدى عمومية العتبات والنوافذ الموجودة.
ستؤثر الطريقة مباشرة على إعداد المكتبات النظرية للصور لتلسكوب أفق الحدث من الجيل الجديد وعلى تفسير قياس الاستقطاب الديناميكي. كما قد تكون مفيدة لنمذجة تغير النوى المجرية النشطة (blazars) والنفاثات النسبية الأخرى حيث تكون سرعة الضوء المحدودة جوهرية.
الخطوة التالية هي تحويل الصور السريعة والبطيئة إلى قيم رؤية (visibilities) وكميات إغلاق مع تغطية خط أساس واقعية وضوضاء، لفهم أي اختلافات بنيوية سيتمكن ngEHT من رؤيتها. ثم ينبغي تكرار الاختبارات لحلقة الفوتون والصدى، حيث تكون التأخيرات النسبية نفسها هي الهدف.
في فيزياء الثقوب السوداء يبقى السؤال مفتوحًا: كيف نميز تأثيرات انتشار الضوء عن الديناميكية الذاتية لتدفق التراكم؟ يظهر هذا العمل ولأول مرة كميًا أن الضوء السريع قد يعطي منحنيات لمعان متطابقة تقريبًا لكن خرائط مكانية مختلفة جدًا للاستقطاب، مما يعني أن إهمال السرعة المحدودة للضوء قد يؤدي إلى تفسير خاطئ للبنية المغناطيسية قرب الأفق.
بالنسبة لـ M87*، يبلغ نصف قطر الجاذبية الواحد حوالي 9.6 مليار كيلومتر، وزمن عبور الضوء له حوالي 8.9 ساعة. في المقالة، تُقاس التأخيرات بهذه الوحدات، وحتى النافذة "القصيرة" التي تبلغ 110 نصف قطر جاذبية تعني تباينًا في أزمنة الانبعاث يقارب 41 يومًا.
في فيلم "Interstellar"، يظهر تأخير الزمن عند الثقب الأسود Gargantua على أنه تمدد زمني تثاقلي، لكن هنا الأمر مختلف: الضوء من أجزاء مختلفة من القرص يصل إلى الكاميرا في لحظات مختلفة، وبدون أخذ ذلك في الحسبان، لن تكون الصورة منزاحة فحسب، بل ستُجمع من قطع ذات أعمار مختلفة، مثل الكولاج.