¿Quién es la Dra. Katie Bouman?

La Dra. Katie Bouman es una experta en ciencias de la computación de 29 años. Ella contribuyó a la creación del algoritmo con el que fue capturada la primera imagen de un agujero negro mediante una colaboración internacional de ocho telescopios vinculados entre sÍ. Hace tres años, cuando era estudiante en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT por sus siglas en inglés) Katie Bouman comenzó a desarrollar este algoritmo con la ayuda de un equipo de científicos. El resultado se vió reflejado en junio del año pasado, pero no fue divulgado hasta el 10 de abril de 2019.

Foto: Momento en el que la Dra. Katie Bouman, quien procesó media tonelada de discos llenos de información, ve finalmente el resultado.

¿En qué consiste el algoritmo? (plática de Katie Bouman en Ted Talks en 2016)

Cuanto más pequeño y lejano es un elemento, más grande tiene que ser el telescopio para estudiarlo. Un agujero negro está tan lejos que, para obtener una imagen con buena resolución, el telescopio para estudiarlo debería tener el tamaño de la Tierra. Katie Bouman imaginó una forma de crear este telescopio enorme virtual.

El algoritmo vincula a los radiotelescopios más importantes que se encuentran en operación y procesa toda la información en el laboratorio de Massachussetts. Como la Tierra gira, los telescopios pueden captar diferentes partes del objeto que estén observando. Sin embargo, las imágenes recibidas no tienen la misma calidad. Por eso, Katie Bouman concibió un algoritmo que encuentra cual es la imagen que representa mejor el agujero negro, y que corresponde a las medidas del telescopio.

¿Como escoger estas imágenes?

El resultado final, es producto del ensamble de millones de imágenes de diferentes telescopios en distintos puntos de la Tierra. Debido a que el ser humano no puede escoger la imagen que más se parece a un agujero negro sin estar influenciado por las representaciones que ya existen, el algoritmo de Katie Bouman analiza la información y guarda los elementos similares de cada imagen, para crear algo más apegado a la realidad, el resultado no necesariamente se parece a las representaciones que se habían hecho.

Conferencia de la Dra. Bouman en formato TED