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Algorithmen gaben uns ein schwarzes Loch-Bild, sie ist die Wissenschaftlerin, die bei der Erstellung geholfen hat

Bouman, 29, Postdoktorandin am Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, arbeitete seit fast sechs Jahren an einem solchen Algorithmus, seit sie am MIT am College studiert hatte. Sie war eine von etwa drei Dutzend Informatikern, die mithilfe von Algorithmen die Daten des Event Horizon Telescope-Projekts, einer weltweiten Zusammenarbeit von Astronomen, Ingenieuren und Mathematikern, sammelten.

Video: Katie Bouman war eine Postdoktorandin am MIT, als sie ein Team leitete, das einen der Algorithmen entwickelte, der dabei half, Daten zu analysieren, die zu den ersten Bildern eines Schwarzen Lochs führten. (Adriana Usero / Die Washington Post)

Teleskope auf der ganzen Welt sammelten hochfrequente Radiowellen aus der Nähe des Messier 87, einem 54 Millionen Lichtjahre entfernten supermassiven Schwarzen Loch. Aber die atmosphärische Störung und die Einsparung der Messungen bedeuteten, dass "eine unendliche Anzahl möglicher Bilder" die Daten erklären könnte, sagte Bouman. Gut durchdachte Algorithmen mussten sich durch das Chaos kämpfen.

Das Bild, das am Mittwoch geteilt wurde und mit einem geschmolzenen Donut oder dem Auge von Sauron oder sogar einem Rembrandt verglichen wurde, ist eine Zusammenstellung mehrerer solcher Rekonstruktionen. "Wir haben zwei der Bilder verwischt und dann mit den anderen gemittelt, um das Bild zu erhalten, das wir heute gezeigt haben", sagte Bouman. Der Materialring, der Messier 87 umgibt, mit einer Masse von 6,5 Milliarden Sonnen, "ist etwas, dessen wir uns unglaublich sicher waren."

Die Washington Post sprach mit Bouman nach der Enthüllung des Bildes. Das folgende ist aus Gründen der Übersichtlichkeit leicht bearbeitet.

F: Sie sind kein Astronom. Also, wie bist du dazu gekommen, ein schwarzes Loch zu fotografieren?

A: Ich komme aus den Bereichen Informatik und Elektrotechnik. Ich habe in einer Computer-Vision-Gruppe promoviert, in der Sie versuchen, Bilder zu verstehen. Und ich habe von diesem Projekt gehört, von der Idee, schwarze Löcher abzubilden. Ich wusste damals kaum, was ein schwarzes Loch ist. Aber ich habe mich an diesem Meeting beteiligt [where Shep Doeleman, the Harvard University astronomer who directs the Event Horizon Telescope project, was discussing black holes]. Ich hatte keine Ahnung, wovon er sprach, aber als ich das Meeting verließ, wusste ich, dass ich daran arbeiten wollte.

Ich habe ein Interesse daran, wie wir Dinge sehen oder messen können, die wir für unsichtbar halten. Und wie können wir auf einzigartige Weise die Instrumente und Algorithmen zusammenführen, um Dinge zu messen, die Sie mit Standardinstrumenten nicht messen können.

F: Welche Rolle spielte der Algorithmus für dieses Bild, indem es Daten von Teleskopen auf der ganzen Welt zusammengefügt hat?

A: Wir haben Teleskope auf der ganzen Welt verteilt. Für jeweils zwei Teleskope im Teleskop-Array messen wir eine einzelne Ortsfrequenz, die Ihnen etwas darüber sagt, wie schnell sich Dinge ändern.

Wir erhalten diese Teilinformationen. Es ist fast so, als würde man ein Pixel in einem Bild sehen (aber es befindet sich in einer anderen Art von Domäne). Wir müssen uns Methoden vorstellen, die diese wirklich spärlichen, sehr lauten Daten aufnehmen und versuchen, das Bild zu finden, das diese Messungen verursacht haben könnte.

Was wir am Ende tun müssen, ist das Auferlegen von Dingen, die als "Regularizer" oder "Vorreiter" bezeichnet werden und die uns erlauben zu sagen: "OK, von allen Bildern, die möglicherweise zu diesen Daten passen könnten, ist dieser Satz von Bildern höchstwahrscheinlich".

Aber die Gefahr ist, dass wir keine zusätzlichen Informationen in das Problem einbringen möchten, um unser Ergebnis auf etwas zu richten, das wir erwarten würden. Wir haben sehr viel Zeit darauf verwendet, sicherzustellen, dass das, was wir sahen, tatsächlich real war und nicht nur etwas, das wir selbst unbewusst den Daten auferlegt haben könnten.

(Um die Möglichkeit des Vorurteils zu beseitigen, die das gesamte Team teilt, unterteilt das Projekt seine Computerbild-Experten in vier verschiedene Gruppen, die jeweils mit einem anderen Algorithmus arbeiten. Sie durften nicht miteinander kommunizieren.)

F: Wann wussten Sie, dass das Schwarze Loch ein Loch war?

A: Wir waren zumindest zuversichtlich, dass wir diese ringähnliche Funktion sahen. Wir wussten jedoch nicht, dass andere Teams dasselbe Ergebnis erzielen würden.

Wir haben uns alle bei einem Meeting in Cambridge, Massachusetts, getroffen und am zweiten Tag des Meetings haben wir alle enthüllt, welches Bild wir aus den Daten rekonstruiert haben. Es war wahrscheinlich der aufregendste Moment, den ich je mit dem Projekt hatte.

Als ich sah, dass wir diesen Ring alle rekonstruiert hatten, wusste ich, dass es eine unglaublich robuste Funktion war.

(Die Computerwissenschaftler versuchten monatelang, ihre Bilder zu brechen. Sie entwickelten neue Skripte oder Pipelines und schulten diese Pipelines mit Daten für Platten; diese astronomischen Strukturen haben keine Löcher. Aber wenn die Wissenschaftler die echten Teleskopdaten wieder einspeisen die für Festplatten entwickelten Pipelines rekonstruierten einen Ring. Das Merkmal war vorhanden.)

Wir haben keine Diskette bekommen. Wir haben immer noch dieses Loch.

Dieser Artikel wurde von Ben Guarino, einem Reporter der Washington Post, verfasst.

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