Contribuições reais de Katie Bouman para a imagem histórica do buraco negro

Há muitas notícias acontecendo sobre a ‘garota do buraco negro’ agora, e como ela está recebendo muito crédito por seu papel na primeira imagem histórica de um buraco negro. Porque isso é muito importante, quero esclarecer as coisas.

Uma vez que ‘Katie Bouman’ se tornou o ‘rosto’ da foto do buraco negro, e os artigos começaram a chamá-la de ‘a mulher por trás da foto do buraco negro’, uma variedade de pessoas que estou fortemente inclinado a chamar de incels, mas não chamarei, decidiu descobrir o quanto de papel ela tinha nisso. Por quê? Você teria que perguntar a eles. Algo em sua atratividade, juventude e feminilidade os perturbou a ponto de terem que cavar.

E depois de cavar, eles encontraram Andrew Chael, que escreveu um algoritmo, e colocou seu algoritmo online. Andrew Chael também trabalhou na foto do buraco negro. E porque as pessoas continuavam dizendo que Katie Bouman escreveu ‘o algoritmo’, essas pessoas decidiram que ‘o algoritmo’ em questão deve ser de Chael.

Então eles olharam para o repositório GitHub (plataforma de desenvolvimento de software) de Chael e verificaram o histórico. A história mostrou que Andrew Chael fez 850.000 commits no repositório GitHub, enquanto Katie Bouman fez apenas 2.400.

‘Meu Deus!’ todos eles disseram. “Ele fez quase todo o trabalho no algoritmo e, no entanto, é ela quem recebe todo o crédito!”

Eles cavaram um pouco mais fundo – mas não muito – e descobriram que o algoritmo que “em última análise” gerou a foto mundialmente famosa foi criado por um homem diferente, chamado Mareki Honma.

— Ela recebeu o crédito de dois homens! eles engasgaram. ‘O feminismo e a mídia politicamente correta estão destruindo tudo!’

O autor é programador e analista de dados apaixonado pela física. Ela publicou originalmente o artigo acima como uma ‘nota do Facebook’. Republicado aqui com permissão.

Houve, é claro, aqueles que tentaram ser gentis. “Ela sempre disse que isso era um esforço de equipe”, disseram eles. “Nós não a culpamos, culpamos a mídia. Ela não pediu para se tornar a garota-propaganda de um projeto de equipe para o qual mal contribuiu.

Enquanto isso, Andrew Chael – um homem gay – twittou em defesa dela. Ele agradeceu às pessoas por parabenizá-lo pelo trabalho em que passou anos, mas esclareceu que, se estivessem fazendo isso como parte de um ataque sexista a Katie Bouman, deveriam ir embora e reconsiderar suas vidas. Ele disse que seu trabalho não poderia ter acontecido sem Katie.

E acontece que foi ele quem tirou a foto viral de Bouman, especificamente porque ele não queria que suas contribuições se perdessem na história.

Então decidi descobrir por mim mesmo quais eram as contribuições reais de Katie Bouman. Como programador, estou bem ciente de que o número de commits do GitHub não significa nada sem contexto. E o próprio Chael esclareceu que as linhas contadas nos commits eram de commits automáticos de grandes arquivos de dados. O software real era composto de 68.000 linhas e, embora ele não contasse quantas ele fez pessoalmente, outra pessoa avaliou que ele escreveu cerca de 24.000 delas.

Seja 68.000 ou 24.000 — são mais de 2.400 certo? Por que chamá-lo de algoritmo ‘dela’, então?

Porque há mais de um algoritmo sendo referenciado aqui. Essas pessoas simplesmente não percebem isso.

Vou trabalhar para trás porque é mais fácil explicar dessa maneira.

A foto que todo mundo está olhando, a mundialmente famosa foto do buraco negro? Na verdade, é uma foto composta. Foi gerado por um algoritmo creditado a Mareki Honma. O algoritmo de Honma, baseado na tecnologia de ressonância magnética, é usado para ‘juntar’ fotos e preencher os pixels ausentes analisando os pixels ao redor.

Mas de onde vieram as fotos que são compostas nesta foto?

As fotos que compõem a composição foram geradas por quatro equipes separadas, lideradas por Katie Bouman e Andrew Chael, Kazu Akiyama e Sara Issaoun, Shoko Koyama, Jose L. Gomez e Michael Johnson. Cada equipe recebeu uma cópia dos dados do buraco negro e foi isolada uma da outra. Entre os quatro, eles usaram duas técnicas – uma mais antiga e tradicional chamada CLEAN e uma mais nova chamada RML – para gerar uma imagem.

O objetivo dessa divisão e isolamento de equipes foi feito deliberadamente para testar a precisão dos dados do buraco negro que todos estavam usando. Se quatro equipes isoladas usando algoritmos diferentes obtivessem resultados semelhantes, isso indicaria que os dados em si eram precisos.

E eis que foi exatamente isso que aconteceu. Os dados não eram apenas bons, são os mais precisos de seu tipo. Cinco petabytes (milhões de bilhões de bytes) de dados precisos de buracos negros.

Mas de onde vieram os dados?

Oito radiotelescópios ao redor do mundo focaram sua atenção no céu noturno na direção desse buraco negro. O buraco negro está a uma distância ímpia, uma partícula relativa entre bilhões de corpos celestes. E o que os telescópios capturaram não foram apenas os dados do buraco negro, mas também os dados de todo o resto.

Dados que precisariam ser classificados.

Claramente, não é o tipo de coisa que você pode classificar à mão. Para separar o trigo (dados de um buraco negro específico) do joio (literalmente tudo ao redor e entre aqui e ali) exigia um algoritmo que pudesse identificá-lo e separá-lo, cálculos que foram triturados em 800 CPUs em uma rede de 40 Gbit/s. E dado que os dados específicos do buraco negro resultantes eram cinco petabytes (centenas de libras em discos rígidos!), você pode imaginar que o conjunto de dados original era muitas vezes maior.

O algoritmo que realizou essa façanha foi chamado CHIRP, abreviação de ‘Reconstrução Contínua de Imagem de Alta Resolução usando Patch anteriores’.

O CHIRP foi criado por Katie Bouman.

Aos 23 anos, ela não sabia nada sobre buracos negros. Seu campo é ciência da computação e inteligência artificial, tópicos nos quais ela está envolvida desde o ensino médio. Ela tinha uma teoria sobre as sombras dos buracos negros, e seu algoritmo foi projetado para encontrar essas sombras. Katie Bouman usou uma variedade do que o Massachusetts Institute of Technology chamou de ‘soluções algébricas inteligentes’ para superar os obstáculos envolvidos na criação do algoritmo CHIRP. E embora ela tivesse uma equipe trabalhando para ajudá-la, seu nome vem em primeiro lugar na documentação revisada por pares.

É chamado de algoritmo CHIRP porque foi assim que ela o nomeou. É a única razão pela qual essas imagens podem ser criadas e é responsável por criar algumas das imagens que foram incorporadas à imagem final. É o algoritmo que fez o esforço de coletar todos esses dados valer a pena. Qualquer analista de dados pode dizer que você não pode analisar ou visualizar dados até que eles tenham sido preparados primeiro. Limpo. Restringiu-se às informações importantes.

Foi isso que Katie Bouman fez, e depois de trabalhar como analista de dados por dois anos com foco exatamente nisso – transformação de dados – posso dizer que não é fácil. Não é fácil nos pequenos conjuntos de dados com os quais trabalhei, onde eu poderia acabar passando uma semana procurando os padrões em uma planilha Excel de 68K contendo apenas um mês de programação para uma única estação de TV!

A contribuição de 2.400 linhas de Katie Bouman para o trabalho de Andrew Chael está no topo de todos os seus outros trabalhos. Ela passou cinco anos desenvolvendo e refinando o algoritmo CHIRP antes de liderar quatro equipes no teste dos dados criados. A fase de coleta de dados levou 10 dias em abril de 2017, quando os oito telescópios treinaram simultaneamente seus olhares para o buraco negro.

Esta foto foi criada como uma forma de testar a precisão do algoritmo de Katie Bouman. O MIT diz que é frequentemente mais preciso do que antecessores semelhantes. E é o algoritmo que nos deu nossa primeira imagem direta de um buraco negro.

Na internet, há pessoas que têm a percepção equivocada de que Katie Bouman é apenas o rostinho bonito, uma pequena colaboradora de um projeto onde homens como Andrew Chael e Mareki Honma merecem o crédito. Há memes e narrativas populares de que ela só está sendo aclamada por causa do feminismo. E porque Katie Bouman se recusa a dizer que isso não foi nada além de um esforço de equipe, mesmo os comentários mais lisonjeiros sobre ela ainda colocam suas contribuições para a foto em uma contribuição menos que igual aos outros.

Mas estou escrevendo para esclarecer a história:

Quando está escrito que Katie Bouman é a mulher ‘por trás da foto do buraco negro’, é objetivamente verdade. Ela não era a única mulher, mas seu trabalho foi crucial para que tudo isso acontecesse.

Quando Andrew Chael diz que seu software não poderia ter funcionado sem ela, ele não está apenas sendo um cara de pé, ele está sendo literal. E há aqueles que poderiam facilmente dizer o mesmo sobre sua contribuição, ou as contribuições de muitos outros.

E embora seja verdade que cada uma das mais de 200 pessoas envolvidas desempenhou um papel importante, Katie Bouman merece cada grama de estrelato que recebe.

Se deve haver um rosto para este projeto – e geralmente há – então por que não deveria ser ela, os dedos entrelaçados nos lábios, os olhos alegres luminosos e arregalados de admiração e alegria?

Editado:

Pensando um pouco mais, senti que deveria esclarecer que não estou realmente tentando minimizar Andrew Chael. Seu algoritmo de imagem é, na verdade, o resultado de anos de esforço, um trabalho de amor. Cada imagem que poderia ser composta na foto final trazia consigo uma visão única dos dados, sem a qual a foto final não estaria completa.

Então, vamos tirar um momento para celebrar o fato de que dois dos contribuintes mais importantes para a primeira foto direta de um buraco negro foram

uma mulher

e um homem gay.

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