La studentessa del MIT Katie Bouman è la persona dietro all'algoritmo che ci ha permesso di "fotografare" (più realisticamente, immaginare) il buco nero, la foto scura con la figura tonda, sfocata e luminosa, che tutti vediamo e condividiamo sui nostri feed.
L'ambitissimo soggetto è il buco nero che si trova nella galassia M87, a circa 55 milioni di anni luce di distanza.
La sorpresa di Katie Bouman finisce sul web
Una sua foto, genuinamente incredula dopo aver visto l'immagine, è stata prima pubblicata su Facebook e poi sull'account Twitter ufficiale del MIT CSAIL. La didascalia suggerisce che la foto sia autentica: scattata nello stesso momento in cui l'immagine è stata elaborata.
Here's the moment when the first black hole image was processed, from the eyes of researcher Katie Bouman. #EHTBlackHole #BlackHoleDay #BlackHole (v/@dfbarajas) pic.twitter.com/n0ZnIoeG1d
— MIT CSAIL (@MIT_CSAIL) 10 aprile 2019
Katie, che ha solo 29 anni, aveva iniziato a sviluppare l'algoritmo utilizzato per creare questa immagine rivoluzionaria già nel 2016, lavorando con un team di ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT, dell'Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics e del MIT Haystack Observatory.
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La distanza del buco nero alla terra è tale che l'impresa era complicata quanto fotografare un'arancia sulla luna, dalla terra.
"Significa che avremmo bisogno di un telescopio con un diametro di 10.000 chilometri, il che non è pratico, perché il diametro della Terra non è nemmeno di 13.000 chilometri", aveva spiegato Katie Bouman.
Scientist Katie Bouman: photographing a black hole is "equivalent to taking an image of a grapefruit on the moon, but with a radio telescope." https://t.co/QV7Zf2snEP pic.twitter.com/ikjtmJcKKR
— MIT CSAIL (@MIT_CSAIL) 10 aprile 2019
Per raggiungere questo obiettivo, un gruppo di telescopi terrestri ha creato una rete in grado di raccogliere i dati sulla luce intorno al buco nero. Katie aveva anche descritto con precisione il processo in un TED Talk del 2017.
Come spiega il sito web del progetto, i dati raccolti possono rivelare ai ricercatori la struttura del buco nero, ma non sono sufficienti per elaborare un'immagine completa.
Come funziona CHIRP, l'algoritmo scritto da Katie Bouman per fotografare lo spazio
L'algoritmo di Bouman, CHIRP, utilizza i dati sparsi raccolti dai telescopi per aiutare a produrre un'immagine iniziando a colmare alcune lacune.
L'algoritmo utilizzato tradizionalmente per dare un senso ai dati astronomici consiste in una raccolta di singoli punti di luce e cerca di trovare quei punti la cui luminosità e posizione corrispondono meglio ai dati. Quindi, l'algoritmo "sfoca" i punti luminosi vicini l'uno all'altro, per ripristinare una certa continuità dell'immagine.
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Per produrre un'immagine più affidabile, CHIRP utilizza un modello leggermente più complesso dei singoli punti,: possiamo paragonare il modello a un foglio di gomma coperto da coni equidistanti, le cui altezze variano ma le cui basi hanno tutte lo stesso diametro.
In un Facebook post, Luca Perri, astrofisico e divulgatore, ha "spiegato" con uno stile fresco e alla mano, cosa abbiamo visto e perché.
Secondo Gianluca Lombardi, astrofisico e AO Scientist al Gemini Observatory in Cile, finanziato dalla National Science Foundation USA, «ci sono momenti nella storia che segnano un bivio. C'è sempre un prima e un dopo, sono eventi che marcano un cambio nelle nostro modo di percepire e capire la realtà che ci circonda. L'annuncio di ieri è uno di questi, così come lo è stato, l'11 Febbraio 2016, l'annuncio della prima detection di un'onda gravitazionale avvenuta il 14 Settembre 2015».
