Katie Bouman y el algoritmo que descifró uno de los mayores enigmas del universo
Katie Bouman ideó el algoritmo que hizo capaz la reconstrucción de la primera imagen real de un agujero negro.
El día de ayer, una buena parte del mundo estuvo expectante e incluso asombrada ante la noticia de la primera imagen de un agujero negro, sin duda uno de los fenómenos más enigmáticos de todos los que ocurren en el cosmos. Como decíamos en la nota respectiva, grosso modo, los agujeros negros son zonas del espacio-tiempo en donde la fuerza gravitacional es tan intensa que ninguna partícula escapa a su atracción, llevando hacia su vórtice incluso las partículas más elementales, o los fotones de los cuales está hecha la luz. De ahí su nombre, pues del lugar donde se encuentra no queda más que oscuridad y vacío.
Por estas características, entre otras, hasta ayer había sido imposible para el ser humano obtener una imagen fidedigna de dicho fenómeno. Sin embargo, gracias a un esfuerzo de varias agencias y observatorios espaciales reunidos en el proyecto Event Horizon Telescope (EHT), ayer fue posible dar a conocer esta imagen, que ahora se ha vuelto ya histórica.
Dicho brevemente, el proyecto Event Horizon Telescope consistió en coordinar las acciones de ocho telescopios radiales en distintos puntos del planeta (la mayoría en el continente americano, más uno en España, otro en Hawái y uno más en el polo sur) para obtener un telescopio virtual del tamaño de nuestro planeta y, por ende, mucho más potente y eficaz. Por medio de una técnica conocida como interferometría, fue posible combinar las señales de radio obtenidas en dichas instalaciones para obtener una imagen mucho más fiable y exacta del objetivo en cuestión, en este caso, el agujero negro supermasivo detectado en la constelación de Sagitario A, a 25 mil 640 años luz de distancia de la Tierra.
En este punto quizá valdría la pena aclarar que la información obtenida en los observatorios adscritos al EHT no son imágenes visuales como las que observamos a través de un telescopio, sino señales de radio que emiten los distintos cuerpos y fenómenos que se encuentran en el universo y que es posible detectar gracias a antenas diseñadas para tal efecto. Dichas antenas obtienen entonces no una imagen como tal, sino información que después es necesario reconstruir para obtener una imagen apta para nuestra percepción.
Dicho esto, el proyecto del EHT puede parecer más comprensible. Sumando las señales obtenidas no por uno o dos telescopios radiales sino por ocho, suena lógico que al momento de reconstruir la información recibida se consiga una imagen mucho más nítida de aquello que se observa. Esto, al menos en la teoría.
¿Pero cómo reinterpretar y reconstruir en nuestros días la información de ese tipo? De hecho, en cierta forma y aunque a una escala muy distinta, eso sucede todos los días frente a nuestros ojos, y de hecho, ha venido sucediendo desde haca ya varias décadas. Las imágenes que vemos en la televisión o, en nuestra época, en las pantallas de nuestros teléfonos y nuestras computadoras existen bajo esa forma sólo una vez que han pasado por distintas máquinas que han codificado y decodificado su información varias veces hasta hacerlas legibles para nosotros. Piezas de información que ahora nos parecen tan cotidianas como una fotografía en Facebook, un mensaje de voz o el capítulo de nuestra serie predilecta nos llegan luego de ser transformados varias veces en piezas elementales de información capaces de trasladarse de un punto a otro del planeta y adquirir su forma original ahí donde son solicitadas.
La clave de dicha reconstrucción está en los algoritmos, la base de los sistemas computacionales que toman dicho nombre por el hecho simple de que computan datos. Cuando el ser humano fue capaz de reducir ciertas formas de su información a dos alternativas elementales –sí o no, 0 o 1, prendido o apagado–, esto dio a las computadoras la posibilidad de tratar procesos cuya principal característica es la repetición. Si una operación es repetitiva y sus opciones de acción son el 0 o el 1, entonces es posible expresarla en forma de un algoritmo que a su vez puede ser interpretado por una máquina. Los lenguajes de programación no son otra cosa más que la expresión en un vocabulario y una sintaxis específicos de las instrucciones que una máquina debe seguir.
En el caso del proyecto EHT y la información recabada por los observatorios participantes, el tratamiento que condujo a su interpretación requirió de un algoritmo. Y éste fue obra de una joven científica de 29 años cuyo nombre, justamente, también ha dado la vuelta al mundo, junto con la imagen que con su ingenio fue posible obtener: Katie Bouman.
Como estudiante de ciencias computacionales en el prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), Bouman estuvo al frente de la pieza del proyecto que desarrolló el algoritmo que permitió la reconstrucción de la imagen del agujero negro a partir de las ondas de radio obtenidas por el EHT. Hace unos años, en un artículo de 2016, la joven decía sobre las dificultades de este proyecto que obtener una imagen de dicho fenómeno era un poco, por la distancia a la cual se encuentra, como querer fotografiar una uva sobre la superficie de la Luna. En cuanto al modelo matemático utilizado, esto se dijo entonces:
[…] Se podría pensar en el modelo como una lámina de goma recubierta de conos espaciados regularmente, cuyas alturas varían, pero cuyas bases tienen todas el mismo diámetro.
Ajustar el modelo a los datos interferométricos es cuestión de ajustar las alturas de los conos, que podrían ser cero para tramos largos, correspondientes a una lámina plana. Traducir el modelo en una imagen visual es como cubrirlo con una envoltura de plástico: El plástico se tensará entre los picos cercanos, pero se inclinará hacia abajo por los lados de los conos adyacentes a las regiones planas. La altitud de la envoltura de plástico corresponde a la luminosidad de la imagen. Debido a que esa altitud varía continuamente, el modelo conserva la continuidad natural de la imagen.
Como dato adicional cabría comentar una de las imágenes más peculiares de Bouman que han circulado en las últimas horas, en la que se le observa feliz junto a unos objetos metálicos que no son otra cosa más que discos duros, pilas y pilas de discos duros que contuvieron nada más que la información obtenida por los telescopios del EHT, misma que era tanta (5 pentabytes, casi 2 mil discos duros de 1 terabyte de capacidad cada uno) que en vez de transmitirla por Internet fue mucho más práctico transportarla físicamente. Ese fue el volumen de información tratado por el algoritmo de Bouman.
Además de la historia de éxito o de inspiración que podemos ver en la trayectoria de Bouman, este caso puede servirnos también para mostrar por qué los algoritmos han conquistado ámbitos importantes de nuestra vida actual, pues con frecuencia suelen ofrecer evidencia de que, como ya lo dijo Descartes en su Discurso del método, no hay ninguna tarea imposible, por compleja que parezca, si somos capaces de dividirla en parcelas asequibles y realizables utilizando nuestra razón y nuestros conocimientos.
