Katie Bouman, la estudiante del MIT detrás de la primera imagen del agujero negro
Además de Bouman, el investigador español José Luis Gómez, investigador del CSIC, participó en el desarrollo de los algoritmo que permitieron ver por primera vez uno de estos gigantes espaciales
Detrás de la histórica foto que la humanidad contempló ayer de un agujero negro (concretamente el del centro de la galaxia M87 ) están los nombres de dos centenares de investigadores que lo han hecho posible . Y entre ellos, en las últimas horas sobresale en redes sociales el de Katie Bouman , una joven estudiante a la que se le atribuye la creación de uno de los algoritmos necesarios para formar la primera imagen de los monstruos en el centro de las galaxias.
«Somos un crisol de astrónomos, físicos, matemáticos e ingenieros, y eso es lo que se necesita para lograr algo que se creía imposible», afirmó Bouman restándose mérito durante uno de los múltiples actos celebrados a lo largo y ancho del planeta para dar a conocer el hallazgo. Según The Guardian , mientras Bowman estudiaba en el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT, por sus siglas en inglés), se le ocurrió el algoritmo para unir los datos recopilados en toda la red del consorcio Event Horizon Telescope (EHT), formado por los radiotelescopios y observatorios astronómicos que han participado en la titánica tarea del retrato cósmico.
Bouman, que después de su hallazgo ofreció varias charlas TED tratando el tema de cómo fotografiar un agujero negro , pasó a liderar una serie de pruebas destinadas a garantizar que la imagen de EHT no fuera el resultado de algún tipo de fallo técnico o casualidad. Se produjeron varias reuniones, incluidas las de cuatro grupos separados que analizaron los datos de forma independiente hasta que estuvieron seguros de sus hallazgos.
También un nombre propio español
«Durante el tiempo de las pruebas no nos comunicamos de ninguna manera. De hecho, ni siquiera compartimos los datos directamente entre nosotros, sino que primero enviamos nuestras conclusiones a un programa que comparó los resultados y vio que coincidían en un porcentaje altísimo», explicó durante la rueda de prensa José Luis Gómez , científico español del CSIC que también estuvo involucrado en la creación de los tres algoritmos que finalmente reconstruyeron la histórica imagen.
La tarea de los algortimos fue, de hecho, crucial: el telescopio virtual Event Horizon se basa en una técnica llamada interferometría . «Trata de reconstruir una imagen a partir de unos datos numéricos gracias a una teoría matemática. Es casi magia», explicaba Miguel Sánchez-Portal , director del Instituto de Radioastronomía Milimétrica -IRAM- a ABC. Es algo así como reconstruir el tamaño y la forma de una piedra que cae a un estanque colocando en los bordes unos detectores que miden las ondas que provoca la roca al chocar con el agua. A grandes rasgos es lo que se hizo con las señales de los ocho telescopios combinados. «Pero no teníamos todos los datos, así que ahí entran los algoritmos», decía Sánchez-Portal.
70.000 pruebas para una sola imagen
Con todos esos datos, en base a los resultados obtenidos y modelos matemáticos predefinidos, los datos se combinaron en 70.000 imágenes diferentes . Los tres algoritmos decidieron cuáles eran las representaciones más fieles del agujero negro, como elaborar la fotografía de la hipotética roca en el estanque en base a sus ondas, pero con tanta información acumulada que solo se pudo almacenar en media tonelada de discos duros que fueron analizados en el observatorio Haystack MIT. Un desafío computacional no solo por la ingente cantidad de datos, sino también porque había que eliminar parámetros como el ruido causado por factores como la humedad atmosférica, que distorsiona las ondas de radio y sincroniza con precisión las señales capturadas por los telescopios remotos.
Y, salvando todos estos obstáculos, llegó la foto en un día histórico, que será la base muchas, muchísimas de las futuras investigaciones espaciales. Gracias a la idea de Bouman y la aportación de dos centenares de personas más.
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