O mundo ficou a conhecer a primeira imagem de um buraco negro, que se situa na galáxia M87. Esta imagem e os dados recolhidos pela rede de telescópios só foi possível graças a um algoritmo criado pela jovem Katherine Bouman.
A cientista tem 29 anos, é doutorada em Engenharia Elétrica e Ciência da Computação pelo MIT e teve um papel fundamental.
O algoritmo do buraco negro
O mundo ontem viu algo que nunca havia sido possível. A informação existia, mas os meios para a fazer chegar até aos nossos olhos ainda não estavam disponíveis. Contudo, por trás do buraco negro divulgado ao mundo nesta quarta-feira, estão anos de trabalho de uma jovem cientista americana.
Katherine Bouman é a cientista que lidera a criação de um algoritmo fundamental para esta mais nova conquista da ciência.
No entanto, a história deste acontecimento tem de ser contada de trás para a frente.
Há mais de um século, Albert Einstein publicou pela primeira vez a sua teoria da relatividade. Desde então, os cientistas forneceram muitas evidências para a sustentar. Uma das coisas previstas na sua teoria, os buracos negros, ainda não foram observados diretamente.
Apesar de termos algumas ideias de como estes buracos negros possam aparentar, ainda não conseguimos de fato tirar uma foto de um.
Explicou Bouman em 2016 durante uma palestra no evento TEDxBeaconStreet.
Neste passado dia 10 de abril de 2019, Bouman foi uma das protagonistas deste feito. A cientista partilhou no Facebook a sua reação ao olhar para esta imagem inédita:
“A observar incrédula a primeira imagem que eu já fiz de um buraco negro durante o processo de reconstituição” (da imagem)
Conforme o que ela publica como legenda, o fotografar “um buraco negro é um longo processo de várias etapas – que inclui desde usar complexas fórmulas matemáticas a lidar com ruídos provenientes do espaço.
Assim, como um artista forense usa descrições limitadas para formar uma imagem usando o seu conhecimento sobre o formato do rosto, os algoritmos de imagem que eu desenvolvi usam os nossos dados limitados de telescópios para compor uma imagem.
Explicou a jovem no TEDxBeaconStreet.
Event Horizon Telescope – Rede de telescópios do tamanho da Terra
A equipa do projeto Event Horizon Telescope (EHT) – responsável pelo feito desta quarta-feira – usualmente dão exemplos “divertidos” sobre o captar uma imagem do Sagittarius A, um buraco negro no centro da Via-Láctea e que é um dos principais objetos de estudo da equipa. Segundo eles, o que têm tentado fazer compara-se ao tentar fotografar uma peça de fruta colocada na Lua.
E, como para observar objetos cada vez menores no espaço, é preciso telescópios cada vez maiores, neste caso, a equipa precisaria de um telescópio do tamanho da… Terra.
Assim, a equipa do EHT pensou numa alternativa, digamos, mais viável – ainda que bastante complexa.
O projeto reúne oito radiotelescópios ao redor do mundo – do Polo Sul ao Havai, passando também pelo Chile e Espanha. Com esta rede, os cientistas mimetizam uma espécie de “telescópio virtual” do tamanho da Terra através de uma técnica chamada de interferometria.
Daqui em diante entra o trabalho de Bouman
A jovem criou soluções matemáticas que preenchem lacunas de dados que foram surgindo. Por exemplo, com o atraso inevitável da entrada de ondas de rádio na atmosfera terrestre.
O desenvolvimento do algoritmo começou há 3 anos. Ainda estudante de pós-graduação no MIT, Bouman liderou o projeto com uma equipa do Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência da Computação do MIT, do Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica e do MIT Haystack Observatory.
Na prática, o seu trabalho inovou na forma de combinar estes dados para compor uma imagem.
Em linhas gerais, temos trabalhado até aqui em como fazer a melhor imagem possível (do buraco negro). Para começar, foi super difícil. Não apenas os dados estão super espalhados, mas é incrivelmente barulhento. Temos que lidar com coisas como a atmosfera a baralhar o nosso sinal.
Explicou a jovem à BBC em 2017.
Na ambição de conseguir melhorar e até catapultar para outro tipo de investigação, a jovem cientista também tornou públicos os modelos criados e dados recolhidos neste processo. Assim outros investigadores poderiam usufruir desta recolha de informação.
O dia que a catapultou para o conhecimento global
O dia foi histórico, pese o facto de muitas pessoas não perceberem o verdadeiro sentido da “descoberta”. Nessa altura, horas depois do lançamento da importante foto, o nome da investigadora tornou-se numa sensação internacional. O Twitter vibrava com o nome da jovem e as imagens que resultaram do seu trabalho.
Bouman também foi saudada pelo MIT e pelo Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica nas redes sociais.
Left: MIT computer scientist Katie Bouman w/stacks of hard drives of black hole image data.
Right: MIT computer scientist Margaret Hamilton w/the code she wrote that helped put a man on the moon.
(image credit @floragraham)#EHTblackhole #BlackHoleDay #BlackHole pic.twitter.com/Iv5PIc8IYd
— MIT CSAIL (@MIT_CSAIL) April 10, 2019
Este trabalho e o que dele resultou tem uma importância gigantesca. De tal forma que, no Twitter, o MIT comparou a cientista com Margaret Hamilton, também investigadora da instituição que escreveu os códigos que ajudaram a colocar o homem na Lua.
Aliás, como podemos ver em cima, ambas aparecem lado a lado. Vemos à esquerda Bouman com uma pilha de discos rígidos de dados da imagem do buraco negro e, à direita, Hamilton, com o código que ela escreveu.
Há 3 anos, a estudante de pós-graduação do MIT, Katie Bouman, liderou a criação de um novo algoritmo para produzir a primeira imagem de um buraco negro. Hoje, essa imagem foi lançada.
Referiu o MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab nas redes sociais.
Agora, Bouman espera que a sua equipa possa prosseguir com a realização de vídeos dos buracos negros. Eventualmente, poderão mesmo revelar outros aspetos físicos, como os campos magnéticos nestes objetos.
Além desta investigação, a cientista refere que há algo mais a trabalhar. No seu currículo diz que esta está a trabalhar para que “métodos computacionais expandam as fronteiras para a geração de imagens interdisciplinar”.
