Катрин Боуман разработва алгоритъма, който в крайна сметка доведе до получаването на първата снимка на черна дупка. Тя е част от екипа на Event Horizon Telescope.

29-годишната Боуман, научен сътрудник в Центъра за астрофизика към Харвард-Смитсън, работи по такъв алгоритъм почти шест години - от времето, когато била е студентка в MIT.

Тя е една от около трите дузини компютърни учени, които използваха алгоритми за обработка на данните от проекта Event Horizon Telescope - световна колаборация на астрономи, инженери и математици.

Телескопите по света събират високочестотни радиосигнали от околностите на Messier 87 (M87), галактика със супермасивна черна дупка на разстояние 54 милиона светлинни години. Но заради атмосферните смущения и заплетените измервания има "безкраен брой възможни образи", които могат да обяснят данните, казва Бoуман. Добре проектираните алгоритми трябвало да отсеят картината от хаоса.

Снимката, която бе показана в сряда, е съставена от няколко такива реконструкции.

"Ние замъглихме две от изображенията и след това ги осреднихме на друго, за да получим изображението, което показахме днес", казва Боуман. Пръстенът материал, който заобикаля M87 *, който има маса от 6.5 милиарда слънца, "е нещо, за което бяхме невероятно уверени."

Буман не е астроном, завършила е компютърни науки и електротехника, после защитава докторска степен в компютърно виждане. Когато се решава да се присъедини към проекта, дори не знаела какво е черна дупка. Интересува се "как можем да видим неща или да измерваме неща, за които се смята, че са невидими за нас. И как можем да измислим уникални начини да обединим инструментариума и алгоритмите, за да измерим неща, които не могат да бъдат измерени със стандартни инструменти."

Телескопите от колаборацията Event Horizon Telescope са по целия свят. Всеки два телескопа в масива измерват единична честота, която казва нещо за това колко бързо се променят нещата. Тази частична информация е почти като да видите един пиксел в снимка, обяснява Боуман. Трябвало да измислят методи, които да отделят наистина редки, наистина шумни данни, и да се опитат да намерят изображението, което може да е причинило тези измервания.

"Добре, от всички изображения, които евентуално биха могли да се вместят в тези данни, този набор от изображения е най-вероятния." Съществува опасност при това да доведат резултата си до нещо, което очакват да видят.

"Прекарахме огромно количество време, за да сме сигурни, че това, което виждахме, е действително реално, а не просто нещо, което дори подсъзнателно може да сме наложили на данните."

За да няма възможност за пристрастие, споделено от целия екип, проектът разделя експертите си по компютърни изображения на четири различни групи, всяка от които работела по различен вид алгоритъм. Не им е било позволено да общуват.

"Най-малкото бяхме уверени, че виждаме тази пръстеновидна форма. Все пак не знаехме дали другите екипи ще получат същия резултат.", казва младият учен пред The Washington Post. Тя казва, че когато се събрали и видели резулататите, бил най-вълнуващият миг.