Sie wurde bekannt, als sie im Zuge der Veröffentlichung des ersten auf gemessenen Daten beruhenden Bildes eines Schwarzen Lochs von verschiedenen Medien als Gesicht der wissenschaftlichen Gemeinschaftsleistung sowie allgemein der Bedeutung von Frauen in der Wissenschaft dargestellt wurde.[4]
Katie Bouman studierte Elektrotechnik an der University of Michigan und schloss 2011 ihren Bachelor of Engineering mit summa cum laude ab.[7] Sie erlangte ihren Master in Elektrotechnik am Massachusetts Institute of Technology (MIT). Bouman war Mitglied des MIT Haystack Observatory.[8] Sie wurde durch ein National Science Foundation Graduate Fellowship unterstützt. Ihre Masterthesis “Estimating Material Properties of Fabric through the observation of Motion”‚Schätzung der Materialeigenschaften von Stoffen durch Beobachtung der Bewegung‘ wurde mit dem “Ernst Guillemin Award for best Masters Thesis”‚Ernst-Guillemin-Preis für die beste Masterarbeit‘ ausgezeichnet.[9] Bouman ging als PostdocFellow an die Harvard University in das Team für elektronische Bildverarbeitung für das Event Horizon Telescope.[10][11][12] 2016 hielt Bouman den TEDx Talk “How to Take a Picture of a Black Hole”‚Wie man ein Schwarzes Loch fotografiert‘, in dem sie einen der im Projekt verwendeten Algorithmen erklärte.[13][14] Sie erlangte 2017 am MIT ihren Doktortitel in Elektrotechnik und Informatik.[7]
Forschung und Karriere
Bouman leitete am MIT das Team, das den Algorithmus “Continuous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors”‚Kontinuierliche hochauflösende Bildrekonstruktion unter Verwendung von Patch-Priors‘ (CHIRP) an die Erfordernisse des Event Horizon Telescopes anpasste.[14] Dieser Algorithmus wurde verwendet, um das supermassive Schwarze Loch im Kern der Galaxie Messier 87 bildlich darzustellen.[1] Das Bild wurde im April 2019 veröffentlicht.[15] Der Algorithmus unterstützte Berechnungen bei der Untersuchung der Starken Wechselwirkung in der Allgemeinen Relativitätstheorie.[8][16][17] Die Methode beruht unter anderem auf der Theorie, dass Schwarze Löcher Hintergrundschatten auf heiße Gaswolken werfen, die 1999 von Heino Falcke, Fulvio Melia und Eric Agol vorgeschlagen wurde.[18] Der Maschinenlernalgorithmus füllte Lücken in den Daten, die von Teleskopen aus der ganzen Welt produziert worden waren.[3][19] Bouman bemühte sich um Fortschritte im Bereich der Überprüfung von Bildern und der Auswahl von Bildparametern für das Event Horizon Telescope.[15]
↑EECS Celebrates - Fall 2014 Awards. In: eecs.mit.edu. 18. November 2014, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 13. Mai 2019; abgerufen am 11. April 2019 (englisch).
↑Katie Bouman. In: bhi.fas.harvard.edu. Archiviert vom Original am 10. April 2019; abgerufen am 15. September 2019 (englisch).