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English to Spanish: What does a black hole look like General field: Science Detailed field: IT (Information Technology)
Source text - English This is an incredibly small number of measurements to make a picture from. But although we only collect light at a few telescope locations, as the Earth rotates, we get to see other new measurements. In other words, as the disco ball spins, those mirrors change locations and we get to observe different parts of the image. The imaging algorithms we develop fill in the missing gaps of the disco ball in order to reconstruct the underlying black hole image. If we had telescopes located everywhere on the globe — in other words, the entire disco ball — this would be trivial. However, we only see a few samples, and for that reason,there are an infinite number of possible images that are perfectly consistent with our telescope measurements. However, not all images are created equal. Some of those images look more like what we think of as images than others. And so, my role in helping to take the first image of a black hole is to design algorithms that find the most reasonable image that also fits the telescope measurements.
Just as a forensic sketch artist uses limited descriptions to piece together a picture using their knowledge of face structure, the imaging algorithms I develop use our limited telescope data to guide us to a picture that also looks like stuff in our universe. Using these algorithms, we're able to piece together pictures from this sparse, noisy data. So here I show a sample reconstruction done using simulated data, when we pretend to point our telescopes to the black hole in the center of our galaxy. Although this is just a simulation, reconstruction such as this give us hope that we'll soon be able to reliably take the first image of a black hole and from it, determine the size of its ring. Although I'd love to go on about all the details of this algorithm, luckily for you, I don't have the time.
But I'd still like to give you a brief idea of how we define what our universe looks like, and how we use this to reconstruct and verify our results. Since there are an infinite number of possible images that perfectly explain our telescope measurements, we have to choose between them in some way. We do this by ranking the images based upon how likely they are to be the black hole image, and then choosing the one that's most likely.
So what do I mean by this exactly? Let's say we were trying to make a model that told us how likely an image were to appear on Facebook. We'd probably want the model to sayit's pretty unlikely that someone would post this noise image on the left, and pretty likely that someone would post a selfie like this one on the right. The image in the middle is blurry, so even though it's more likely we'd see it on Facebook compared to the noise image, it's probably less likely we'd see it compared to the selfie.
But when it comes to images from the black hole, we're posed with a real conundrum: we've never seen a black hole before. In that case, what is a likely black hole image, and what should we assume about the structure of black holes?
Translation - Spanish Es una cantidad increíblemente pequeña de lecturas para formar una imagen. Pero, aunque solo recolectemos luz de algunas ubicaciones de los telescopios, mientras la Tierra rota recibimos nuevas lecturas. En otras palabras, al mismo tiempo que la bola de disco gira, esos espejos cambian de lugar, lo que nos permite observar distintas partes de la imagen. Los algoritmos de imagen que desarrollamos llenan los espacios de la bola de disco para reconstruir la imagen subyacente del agujero negro. Si tuviéramos telescopios ubicados en todas partes del mundo, es decir, toda la bola de boliche, esto sería insignificante. Sin embargo, solo vemos algunas muestras y, por ese motivo, hay una cantidad infinita de posibles imágenes que son perfectamente consistentes con las lecturas de nuestro telescopio. No obstante, no todas las imágenes son creadas iguales. Algunas de esas imágenes se asemejan más que otras a la idea que tenemos de lo que es una imagen. Y, por eso, mi rol para ayudar a lograr capturar la primera imagen de un agujero negro es diseñar algoritmos que encuentren la imagen más razonable que también coincida con las lecturas del telescopio.
Al igual que un artista forense utiliza descripciones limitadas para formar una imagen utilizando su conocimiento sobre estructura facial, los algoritmos de imagen que desarrollé utilizan la información limitada del telescopio para guiarnos hacia una imagen que también se vea como algo de nuestro universo. Utilizando estos algoritmos podemos discernir imágenes de los datos escasos y ruidosos. Aquí les presento la muestra de una reconstrucción hecha con datos simulados cuando aparentamos apuntar el telescopio al agujero negro que se encuentra en el centro de nuestra galaxia. A pesar de que esto es solo una simulación, una reconstrucción como esta nos da la esperanza de que pronto podremos capturar la primera imagen de un agujero negro de forma confiable y, desde ella, determinar el tamaño de su anillo. A pesar de que me encantaría entrar en detalle sobre este algoritmo, por suerte para ustedes, no tengo tiempo.
De todos modos, aun así me gustaría darles una idea resumida de cómo definimos la forma en la que se ve nuestro universo, y cómo utilizamos esto para reconstruir y verificar nuestros resultados. Dado que hay una cantidad infinita de imágenes posibles que encajan perfectamente con las lecturas de nuestro telescopio, tenemos que seleccionar entre ellas de alguna forma y lo hacemos mediante un ranking de las imágenes que se basa en cuál es la probabilidad de que sean imágenes del agujero negro. De ahí, elegimos la que sea más probable.
¿Qué quiero decir con esto exactamente? Supongamos que estamos intentando armar un modelo que nos dijera cuán probable es que una imagen aparezca en Facebook. Queremos que el modelo diga que es poco probable que alguien fuera a postear esta imagen ruidosa que ven a la izquierda, y que es muy poco probable que alguien suba una selfie como la que ven a la derecha. La imagen del medio es borrosa, así que incluso si hay mayor posibilidad de que la veamos en Facebook que a la imagen ruidosa, es menos probable que la veamos si la comparamos con la selfie.
Por otro lado, cuando se trata de imágenes del agujero negro, nos encontramos frente a un gran enigma: nunca hemos visto un agujero negro antes. En este caso, ¿Cómo se debería ver un agujero negro? y, ¿qué deberíamos asumir sobre su estructura?
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Translation education
Bachelor's degree - Escuela Normal Superior en Lenguas Vivas 'SB Spangenberg'
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Years of experience: 9. Registered at ProZ.com: Aug 2015.