Katie Bouman, nascida em 9 de maio de 1989 nos Estados Unidos, é cientista da computação e engenheira elétrica, conhecida mundialmente por sua contribuição no desenvolvimento do algoritmo que tornou possível a captura da primeira imagem de um buraco negro, em 2019.
Ela se formou em Engenharia Elétrica pela Universidade de Michigan em 2011 e concluiu seu mestrado em 2013 e doutorado em 2017 ambos no Massachusetts Institute of Technology (MIT), onde trabalhou em métodos computacionais para reconstrução de imagens astronômicas. Após finalizar seu doutorado, atuou como pesquisadora de pós-doutorado no Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, colaborando no projeto Event Horizon Telescope (EHT). Atualmente, é professora assistente no Caltech, onde continua a liderar pesquisas em processamento de sinais e imagens.
Katie começou a trabalhar no código que viabilizou a imagem do buraco negro cerca de seis anos antes da conclusão do projeto, ainda durante sua graduação no MIT. A pesquisa fez parte do projeto Telescópio de Horizonte de Eventos (EHT), que reuniu mais de 200 cientistas sob sua liderança para alcançar a imagem histórica.
O EHT conectou oito radiotelescópios espalhados pelo mundo – incluindo locais como o Polo Sul, Havaí, Chile e Espanha – criando um “telescópio virtual” do tamanho da Terra por meio de uma técnica chamada interferometria. O papel de Bouman foi crucial para o projeto, pois ela desenvolveu soluções matemáticas que compensavam lacunas nos dados, causadas por fatores como o atraso das ondas de rádio ao entrarem na atmosfera terrestre.
Como apenas um telescópio não seria grande o suficiente para observar um buraco negro, o algoritmo de Bouman combinou dados coletados pelos oito radiotelescópios. O processo de escaneamento levou 10 dias e capturou uma imagem do buraco negro, que mede 40 bilhões de quilômetros – o equivalente a três milhões de vezes o tamanho da Terra.
“Assim como um artista forense usa descrições limitadas para criar uma imagem com base em seu conhecimento sobre o formato de um rosto, os algoritmos de imagem que desenvolvi usam nossos dados limitados de telescópios para compor uma imagem”, explicou Katie em uma apresentação.
Referências
