Recientemente ronda por la red y por los medios de comunicación la primera imagen de uno de los elemento que no es realmente visible para los humanos, un agujero negro.
Un agujero negro no se ve
Un agujero negro emite luz. Sin embargo, debido a su gran cantidad de masa concentrada en «poco» volumen, se produce una fuerza gravitacional tan elevada que ni si quiera la luz emitida consigue escaparse de él, haciéndolo invisible para cualquier organismo conocido.
Sin embargo, la física y la tecnología han demostrado ser capaces de mostrar muchos elementos de la naturaleza que son imperceptible para los humanos.
Entonces, ¿cómo se hizo?
En este caso, para poder reconstruir la reciente imagen, se ha utilizado una red de telescopios llamada Event Horizon Telescope (EHT). Este conjunto consta de ocho telescopios construidos gracias a mucha colaboración internacional y fue diseñada para capturar las imágenes de un agujero negro.
¿Cuántos datos han sido necesarios?
Hasta donde sé, los datos contenían información de la radiación electromagnética obtenida del horizonte de sucesos del agujero negro. Es más, la cantidad de datos recabados alcanzaban los 5 petabytes de información, y suponía tanta complicación enviarlos a través de la red que se decidió enviarlos por avión comercial, puesto que el tiempo de espera sería menor. De esta forma, podrían reconstruir la imagen lo antes posible.
The South Pole Telescope disks with data for the @ehtelescope have arrived at Haystack for correlation: a major step in the Event Horizon Telescope #BlackHole imaging process. #eht pic.twitter.com/O08nhcY4wZ
— MIT Haystack Observatory (@MITHaystack) December 14, 2017
Pero esto no es todo
Este proyecto comenzó ya hace tiempo. Como bien se sabe, las cosas de palacio van despacio, y la ciencia no queda exenta. Por muchos datos que existan hace falta un buen software que los utilice, y aquí es donde entra Katie Bouman.
Katie es la investigadora que creó el algoritmo con el que el resto de científicos pudieron reconstruir la imagen del agujero negro. Este software está basado en aprendizaje automático y Katie lo escribió en su MacBook de 15 pulgadas. Por si alguien es un entendido del tema, publicó el algoritmo junto con el resto de su equipo en NIPS Proceedings hace tres años.
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) April 10, 2019
El mac y la ciencia
Como podéis ver, Bouman usa su Mac a diario en la investigación. El ordenador diseñado por Apple ha tenido su participación en un gran descubrimiento de la ciencia, ya que el algoritmo que ha conseguido que un fenómeno que no podemos percibir sea observable, incluso a pesar de no emitir luz.
Personalmente, estoy enfocando mi carrera a la ciencia y la investigación y dispongo de un MacBook de 15 pulgadas de 2017. Este dispositivo cubre muchas de mis necesidades a nivel de potencia y memoria para realizar multitud de tareas.
Es cierto que a veces es frustrante ver como te quedas sin memoria u otros recursos y debes ingeniártelas para salir del pozo. En esos instantes me encantaría que un iMac Pro cayese del cielo con 256 GB de RAM y un Xeon de 18 núcleos. De todas formas, son más bien veces contadas, y un Mac como el portátil de 15 pulgadas es algo que me saca de muchos apuros habitualmente.
