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ASTRONOMÍA

La lección de Katie Bouman para fotografiar un agujero negro

Por Mujer Dínamo 12 Abr, 2019

Doctorada en el MIT, hace tres años esta veinteañera adelantó en una charla TED el trabajo que hoy tiene asombrado al mundo por la imagen del siglo.

En 2016 cuando todavía era estudiante de Informática e Inteligencia Artificial en el MIT, Katie Bouman (29) lideró un equipo de científicos cuyo principal objetivo fue elaborar un algoritmo capaz que recoger información de varios telescopios para ensamblar la imagen del agujero negro en una galaxia remota.

Ese año ofreció una charla TED premonitoria, ya que esta semana se dio a conocer la primera imagen de un agujero negro gracias a ocho radio telescopios instalados en diversas localidades del mundo y a un trabajo de decenas de científicos que aportaron sus conocimientos para lograr esta captura. Uno de los factores fundamentales en su construcción fue el conocimiento de Katie Bouman, quien dio la clave en el algoritmo que permitió este resultado.

El objetivo era muy difícil por varias razones. Los agujeros negros están muy lejos y son muy compactos, lo que dificulta fotografiarlos. Además, se supone que por definición son invisibles, aunque pueden emitir una sombra cuando interactúan con el material que los rodea.

La red global de telescopios -conocida como el proyecto Event Horizon Telescope- recogió millones de gigabytes de datos de la galaxia M87 utilizando una técnica conocida como interferometría. Sin embargo, todavía había grandes lagunas en los datos que debían ser llenados. Ahí es entró en juego el algoritmo de Bouman, junto con varios otros científicos. Usando algoritmos de imagenología los investigadores crearon los códigos que permitieron ensamblar la imagen a partir de los “datos escasos y ruidosos” que obtenían de los telescopios.

“Desarrollamos formas de generar datos sintéticos y usamos diferentes algoritmos y probamos a ciegas para ver si podemos recuperar una imagen”, dijo Bouman a CNN.

Suena complejo, pero en la charla TED de 2016 la joven científica acerca todo el proceso en modo muy amigable. Así explica que la composición de imágenes del algoritmo no es muy diferente de lo que hace un artista forense al juntar sus conocimientos sobre estructura facial con las descripciones limitadas que da un testigo sobre un sospechoso. ¿Y en qué conocimientos se basa el algoritmo? Para empezar, en la teoría de la relatividad de Albert Einstein.

Revisa su exposición y gran lección aquí:

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