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Katie Bouman war eine von 200 Wissenschaftlern, die geholfen haben, das erste Bild eines Schwarzen Lochs zu erstellen, das im April dieses Jahres veröffentlicht wurde. Die 30-jährige Forscherin, die kürzlich zur Assistenzprofessorin für Informatik und Mathematik am California Institute of Technology (CalTech) ernannt wurde, kam zum Open Science Day der EPFL. Martin Vetterli nutzte die Gelegenheit, sich mit ihr zusammenzusetzen und ihr ein paar Fragen zu ihrem gemeinsamen Interessensgebiet zu stellen.
MV: "Es ist ziemlich ungewöhnlich, dass jemand in so jungen Jahren ein Starforscher wird. Wie bist du zur Wissenschaft gekommen?
KB: Ich war als Kind sehr an Naturwissenschaften interessiert. Ich erinnere mich, dass ich in der dritten Klasse die ganze Zeit unter die Felsen geschaut habe. Als ich älter wurde, zog es mich im Unterricht immer zu den wissenschaftlichen Themen. In der sechsten Klasse engagierte ich mich zum ersten Mal für Projekte zu naturwissenschaftlichen Messen, und das blieb so während der gesamten High School. Als ich dann zum ersten Mal in die Forschung hineinschnupperte war ich begeistert: Es war so anders als bei Hausaufgaben, wo man weiß, dass es eine Lösung gibt, auch wenn sie schwer zu finden ist. Die Forschung war für mich eine neue Denkweise und Problemlösung, und das fand ich sehr spannend.
Wie bist du zur Informatik gekommen?
Es dauerte bis zur High School, als mich ein Freund davon überzeugte, einen Informatikkurs zu besuchen. Zuerst dachte ich: "Das macht keinen Spass, was soll ich damit anfangen?" Aber es hat mir ein völlig neues Gebiet eröffnet! Wir haben keine großen Probleme oder so gelöst, aber weil ich diesen Kurs gemacht und diese neue Computersprache gelernt hatte, wurde mir im folgenden Sommer der Job angeboten, in einem Labor der Purdue University in meiner Heimatstadt zu arbeiten und den Doktoranden bei ihren Projekten zu helfen. Einige arbeiteten an Bildgebungsproblemen, z.B. im Bereich der Forensik. Es war so aufregend zu sehen, wie wir Informationen aus Bildern herausholen und damit versteckte Eigenschaften über die Welt wiederherstellen konnten. Von da an interessierte ich mich mehr und mehr für Bildverarbeitung und Elektrotechnik und schließlich für Computer Vision. Mein Weg wurde immer von der Liebe zur Forschung und zu Bildern geleitet, denn ich mag es sehr, wenn ich das, woran ich arbeite, optisch sichtbar machen kann.
Das Projekt der Schwarzlochdarstellung war sehr interdisziplinär. Wie war es, in diesem Team zu arbeiten?
Es war eine ganz neue Erfahrung, und ich hatte viel Spass! Zu diesem Zeitpunkt hatte das Team bereits intensiv auf der Instrumentierungsseite gearbeitet und gerade erst mit dem Imaging-Teil begonnen. Sie brauchten wirklich jemanden, der die Daten interpretieren und neue Wege im Umgang mit den Herausforderungen entwickeln konnte. Ich habe zum ersten Mal durch eine Präsentation von dem Projekt gehört und eigentlich habe ich gar nichts verstanden, es war wie Kauderwelsch [lacht]. Dennoch verließ ich diese Präsentation mit dem Gedanken "Ich will ein Teil davon sein", weil ich sehen konnte, dass die für dieses Projekt benötigten Werkzeuge so ähnlich waren wie die, die wir für andere Probleme entwickelten, wie beispielsweise in der medizinischen Bildgebung. Als ich dem Team beitrat, wusste ich nichts über schwarze Löcher. Aber ich habe mit einer erstaunlichen Gruppe von Forschern zusammengearbeitet. Sie brachten mir freundlicherweise alles bei, was ich über Radioastronomie, Astrophysik, Schwarze Löcher und so weiter wissen musste. Ich konnte auch etwa anderthalb Monate hinter einem Teleskop verbringen, um mehr über das technische System zu erfahren. Und ich denke, dieser Prozess war wichtig, denn wenn man eine bildgebende Methode entwickelt, muss man nicht nur verstehen, wie Probleme bei Beobachtungen entstehen und sich in die Daten, die man analysiert, einarbeiten, sondern auch, was man erwarten kann. Um das Beste aus den Daten herauszuholen, müssen Sie so viel wie möglich über die entsprechenden Bereiche lernen. Deshalb ist die Arbeit in interdisziplinären Teams heute für das Vorankommen vieler grosser Wissenschaftsprojekte so wichtig.
Bei der Erstellung des ersten Bilds eines Schwarzen Lochs zu helfen, ist eine wichtige Leistung so früh in Ihrer Karriere. Was kommt als nächstes für Sie als Nachwuchsforscherin bei CalTech?
Ich bin wirklich begeistert, neue Dinge zu tun. Zum Beispiel beginne ich, an der Seismologie zu arbeiten - dem Versuch, Erdbeben abzubilden - die für die Region Kalifornien entscheidend ist. Ich freue mich sehr über diesen Job, denn CalTech ist eine kleine Schule, die es einfacher macht, mit Menschen in anderen Bereichen in Kontakt zu treten. Ich habe das Glück, bereits mit vielen Menschen in verschiedenen Bereichen zusammenzuarbeiten. Mein oberstes Ziel ist es, darüber nachzudenken, wie wir Wissenschaftlern helfen können, neue Dinge zu entdecken. Wir sind es so gewohnt, unsere eigenen Hypothesen zu entwickeln und herauszufinden, was wir beobachten sollten, um sie zu testen. Aber wir können jetzt Maschinen entwickeln, um Trends und Daten zu finden, die wir vielleicht nicht als Menschen sehen oder wahrnehmen. Ich bin wirklich daran interessiert, wie man Maschinen entwickelt, die uns sagen können, wie wir unsere Experimente durchführen sollen, und welche neue Wellenlänge oder Datendomäne wir betrachten müssen, um etwas zu entdecken, was wir sonst nicht sehen würden. Im Allgemeinen interessiere ich mich sehr dafür, wie wir datengesteuerte wissenschaftliche Entdeckungen machen.
Ein paar Jungs haben gerade den Nobelpreis für die Entdeckung des ersten Exoplaneten vor 25 Jahren gewonnen. Anfangs glaubten sie ihren Ergebnissen nicht und wiederholten das Experiment mehrmals. Einige Dinge haben sich seitdem geändert, aber wir haben es immer noch mit verrauschten Daten zu tun, oder?
Ja, als wir das Schwarzlochbild zum ersten Mal erstellt haben, oder zumindest am Tag, an dem wir die Daten erhalten haben, haben wir es in ein Bildskript eingegeben und ein Ring erschien. Meine Begeisterung verwandelte sich in Wut auf die Kollegen, die uns die Daten gegeben haben - von denen ich überzeugt war, dass sie gefälscht sind. Es schien einfach zu schön, um wahr zu sein! Nichts funktioniert beim ersten Mal so. Es war einfach so viel schöner als alle synthetischen Daten, die wir erstellt hatten. Es dauerte eigentlich Wochen, bis ich glaubte, dass die Daten echt waren, und dass unsere Kollegen nicht versuchten, uns zu täuschen oder zu testen.