Katie Bouman, cientista da computação dos EUA, que se tornou uma sensação global por seu papel na geração da primeira imagem mundial de um buraco negro, descreveu o processo meticuloso como semelhante a ouvir um piano com teclas quebradas.

Testemunhando perante o Congresso na quinta-feira, o pós-doutorado do Harvard Smithsonian Center for Astrophysics também sugeriu que a tecnologia desenvolvida pelo projeto poderia ter aplicações práticas nas áreas de imagens médicas, previsão sísmica e carros autônomos.

Uma foto divulgada no mês passado do monstro devorador de estrelas no coração da galáxia Messier 87 (M87) revelou um núcleo escuro rodeado por um halo laranja-fogo de plasma branco quente.

Mas como o M87 está a 55 milhões de anos-luz de distância, "Este anel parece incrivelmente pequeno no céu:cerca de 40 microssegundos de tamanho, comparável ao tamanho de uma laranja na superfície da Lua, visto de nossa localização na Terra, "disse Bouman.

As leis da física exigiriam um telescópio do tamanho de nosso planeta inteiro para visualizá-lo:uma proposição impossível.

Em vez disso, a Colaboração Event Horizon Telescope (EHT) passou mais de uma década construindo um telescópio computacional do tamanho da Terra que combinava os sinais recebidos por vários telescópios trabalhando em pares ao redor do mundo.

Contudo, uma vez que há um número limitado de locais, os telescópios são capazes de capturar apenas algumas frequências, deixando grandes lacunas nas informações.

"Como analogia, você pode pensar sobre as medidas que o EHT faz um pouco como as notas de uma música; cada medida corresponde ao tom de uma nota, "disse Bouman.

"Observar o buraco negro com o Event Horizon Telescope é um pouco como ouvir uma música tocada em um piano com mais da metade das teclas quebradas."

A abordagem levou a inúmeras lacunas que poderiam ser preenchidas com infinitas possibilidades consistentes com os dados.

"Mas, assim como seu cérebro ainda pode ser capaz de reconhecer uma música tocada em um piano quebrado se houver teclas funcionando o suficiente, podemos projetar algoritmos para preencher de forma inteligente as informações ausentes do EHT para revelar a imagem do buraco negro subjacente, "ela concluiu.

Evitando preconceitos humanos

Enquanto as imagens foram capturadas em 2017, o resultado final teve que ser validado de forma independente por quatro equipes de EHT trabalhando em todo o mundo para evitar o preconceito humano compartilhado.

As quatro imagens que produziram variaram ligeiramente, mas todos eles continham a mesma estrutura básica.

"Ver essas imagens pela primeira vez foi realmente incrível e uma das memórias mais felizes da minha vida, "lembrou Bouman, que manteve um largo sorriso ao longo de seu testemunho.

A imagem final lançada ao público em 10 de abril deste ano foi uma composição das quatro imagens posteriormente ajustadas por algoritmos projetados para eliminar as preferências humanas.

Bouman disse que começou a trabalhar no EHT como uma estudante de pós-graduação estudando visão computacional no MIT e descobriu que o problema compartilhava semelhanças impressionantes com o trabalho que ela havia feito em imagens cerebrais com base em dados limitados de um scanner de ressonância magnética.

"Assim, embora o projeto estivesse bem fora da minha área central, e eu não tinha experiência em astrofísica, muito menos buracos negros, Eu esperava ser capaz de fazer a diferença. "

Ela também elogiou os cientistas em início de carreira que vieram para o projeto de várias áreas e variavam de pós-doutorados a graduandos cujo trabalho era vital para o projeto.

"Contudo, como buracos negros, muitos cientistas em início de carreira com contribuições significativas muitas vezes passam despercebidos, " ela disse.

© 2019 AFP