La Dra. Katie Bouman es especialista en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación. Es profesora asistente en el Instituto Tecnológico de California y forma parte del equipo de investigación del proyecto Event Horizon Telescope. Su trabajo se centra en la utilización de métodos computacionales para ampliar los límites de la imagen interdisciplinaria.
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La joven ingeniera estudió el doctorado en ciencias de la computación en el MIT y en 2016 encontró un método para obtener las imágenes de estos fenómenos de la galaxia. Para ello, unió las medidas astronómicas de telescopios de todo el mundo. Llamó al algoritmo CHIRP [Continuous High-resolution Image Reconstruction].
Katie Bouman ideó un nuevo algoritmo para unir los datos recopilados a través de la red EHT.
Bouman pasó a liderar una serie de pruebas elaboradas destinadas a garantizar que la imagen del agujero no fuera el resultado de algún tipo de fallo técnico o casualidad.
En una etapa, esto implicó la colaboración dividida en cuatro equipos separados que analizaron los datos de forma independiente hasta que estuvieron absolutamente seguros de sus hallazgos.
«Las longitudes de onda de la radio tienen muchas ventajas», dice Katie Bouman en una nota publicada por el MIT en 2016. «Al igual que las frecuencias de radio atraviesan las paredes, atraviesan el polvo galáctico. Nunca podríamos ver el centro de nuestra galaxia en longitudes de onda visibles porque hay demasiadas cosas entre ellas».
«Un agujero negro está muy, muy lejos y es muy compacto», dice Bouman. “Fotografiar una imagen del agujero negro en el centro de la galaxia Vía Láctea es equivalente a tomar una imagen de una toronja en la luna, pero con un radiotelescopio. Imaginar algo tan pequeño significa que necesitaríamos un telescopio con un diámetro de 10,000 kilómetros, lo cual no es práctico, porque el diámetro de la Tierra no es ni siquiera de 13,000 kilómetros».
La solución que Katie tomó en el proyecto Event Horizon Telescope fue coordinar las mediciones realizadas por radiotelescopios en lugares muy divergentes. El algoritmo unió los datos recopilados y completó los grandes huecos dejados por los datos.
https://twitter.com/MIT_CSAIL/status/1116007460039483392
“somos un crisol de astrónomxs, físicos, matemáticxs e ingenierxs, y eso es lo que se necesita para lograr algo que se creía imposible”, dijo bouman.
Fuente: Radio Formula, Publimetro y Mujeres con Ciencia
