Nació el 9 de mayo de 1989 en Indiana, Estados Unidos. Estudió ingeniería eléctrica en la universidad de Michigan y obtuvo su doctorado en
ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en el instituto de Tecnología de Massachusetts. Ahora es profesora adjunta de ciencias de la computación y matemáticas en el Instituto de Tecnología de California. Es una ingeniera eléctrica y científica de la computación,
reconocida por desarrollar el algoritmo, crucial para capturar la primera imagen de un agujero negro en 2019 con 29 años. Como parte del equipo del Event horizon Telescope, su trabajo permitió reconstruir datos de radiotelescopios globales. Su algoritmo permitió visualizar el agujero negro en la galaxia M87, un hito que combinó procesando imágenes y astrofísica. Se convirtió en una figura destacada, resaltando siempre el trabajo en equipo, ya que más de 200 científicos participaron en el proyecto.
Katie Bouman es una experta en ciencias de la computación e ingeniería eléctrica, especializada en crear algoritmos que "ven lo invisible". Su campo de acción es la fotografía computacional, donde utiliza las matemáticas para reconstruir imágenes a partir de datos dispersos e incompletos. Su mayor logro fue liderar la creación del algoritmo CHIRP para el proyecto Event Horizon Telescope. Este sistema fue capaz de unir las piezas de un rompecabezas de datos masivos provenientes de observatorios de todo el mundo para generar, en 2019, la primera imagen real de un agujero negro. Gracias a su enfoque, que mezcla procesamiento de señales y aprendizaje automático, logró transformar señales de radio en una imagen visualmente nítida, validando así teorías de la física que nunca antes se habían podido fotografiar.
