Gửi bình luận
"Điều đó không được phép đối với vật lý lượng tử, vốn cho rằng cuộc đời của lỗ đen có thể được xem lại như một bộ phim," Calmet nói. "Từ bức xạ chugs ta có thể tái dựng lại lỗ đen ban đầu và cuối cùng là ngôi sao."
Stephen Hawking vào năm 1989.
Cùng với đồng nghiệm Steve Hsu - giáo sư vật lý lý thuyết ở Đại học bang Michigan (Mỹ), Calmet đã tìm cách phá vỡ nghịch lý Hawking bắt đầu từ năm 2021. Trong một nghiên cứu trước đã được công bố vào tháng 3 năm 2022, nhóm nghiên cứu đã thảo luận về việc các lỗ đen chắc chắn là "có tóc", thể hiện dưới một dạng hiệu ứng lượng tử đặc trưng trong trường hấp dẫn bao quanh chúng.
Trong những nỗ lực mới của mình, các nhà nghiên cứu đã đánh giá là những tính toán của Hawking từ năm 1976, nhưng lần này có tính thêm tới sự tham gia của "hấp dẫn lượng tử" (một cách mô tả hấp dẫn với sự tham gia của các nguyên lý trong cơ học lượng tử) - điều mà Hawking đã bỏ qua.
Theo Calmet, "mặc dù những hiệu chỉnh về hấp dẫn này là rất nhỏ, chúng rất quan trọng đối với sự bay hơi của lỗ đen. Chúng tôi có thể cho thấy rằng những hiệu ứng này hiệu chỉnh lại bức xạ Hawking theo cách khiến cho chúng trở nên phi nhiệt. Nói cách khác, khi tính đến hấp dẫn lượng tử thì bức xạ này có thể mang thông tin."
Mặc dù tóc lượng tử mà Calmetand Hsu đề xuất vốn là một khái niệm toán học trừu tượng, nhưng tới nay các nhà nghiên cứu đã có thể xác định chính xác hiện tượng dẫn tới sự thoát thông tin khỏi lỗ đen và làm thế nào mà người quan sát từ phía ngoài có thể lấy được nó. Tất nhiên, hiện tại điều này chỉ là lý thuyết, bởi sẽ cần tới những thiết bị cực kỳ nhạy (mà hiện nay chưa thể chế tạo được) để xác định được bức xạ Hawking.
Calmet thừa nhận, hiện tại không có cách nào để các nhà vật lý thiên văn có thể thực sự đo được hiệu ứng mà nhóm nghiên cứu đề xuất, vì nó quá nhỏ. Thay vào đó, ông đề xuất một cách để phát triển lý thuyết này là nghiên cứu các mô phỏng lỗ đen trong phòng thí nghiệm trên Trái Đất. Mô hình toán học của nhóm nghiên cứu về bức xạ Hawking và lỗ đen có thể cho thấy giá trị của nó trong những mô phỏng này.
Bryan
Theo Live Science
