ABOUT THE SPEAKER
Katie Bouman - Imaging scientist
Katie Bouman is part of an international team of astronomers that's creating the world's largest telescope to take the very first picture of a black hole.

Why you should listen

It is believed that the heart of the Milky Way hosts a four-million-solar-mass black hole feeding off a spinning disk of hot gas. An image of the shadow cast by the event horizon of the black hole could help to address a number of important scientific questions. For instance, does Einstein's theory of general relativity hold in extreme conditions? Unfortunately, the event horizon of this black hole appears so small in the sky that imaging it would require a single-dish radio telescope the size of the entire Earth. Although a single-dish telescope this large is unrealizable, by connecting disjoint radio telescopes located all around the globe, Katie Bouman and a team of astronomers are creating an Earth-sized computational telescope -- the Event Horizon Telescope -- that is capable of taking the very first up-close picture of a black hole.

Bouman is a PhD candidate in the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) at the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The focus of her research is on using emerging computational methods to push the boundaries of interdisciplinary imaging. By combining techniques from both astronomy and computer science, Bouman has been working on developing innovative ways to combine the information from the Event Horizon Telescope network to produce the first picture of a black hole. Her work on imaging for the Event Horizon Telescope has been featured on BBCThe Boston GlobeThe Washington PostPopular Science and NPR.

More profile about the speaker
Katie Bouman | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Katie Bouman: How to take a picture of a black hole

Кеті Боуман: Як зробити знімок чорної діри

Filmed:
5,455,257 views

У центрі Чумацького Шляху знаходиться надмасивна чорна діра, що живиться від диску розпеченого газу, котрий обертається довкола неї і поглинає будь-що, що наважиться занадто наблизитися. Навіть світло. Її неможливо побачити, але її горизонт подій відкидає тінь, знімок якої міг би допомогти із відповідями на кілька важливих питань про всесвіт. Науковці вважали, що для такого знімку знадобиться телескоп розміром із Землю. Аж доки Кеті Боуман та команда астрономів не запропонували розумнішу альтернативу. Дізнайтесь більше про те, як можна зазирнути у цілковиту пітьму.
- Imaging scientist
Katie Bouman is part of an international team of astronomers that's creating the world's largest telescope to take the very first picture of a black hole. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
In the movieфільм "InterstellarМіжзоряного,"
0
1436
1860
У фільмі "Інтерстеллар"
00:15
we get an up-closeдо закриття look
at a supermassiveсупермасивна blackчорний holeдірка.
1
3320
3327
ми можемо зблизька розгледіти
надмасивну чорну діру.
00:18
SetНабір againstпроти a backdropфон of brightяскравий gasгаз,
2
6671
2143
На фоні яскравого газу
00:20
the blackчорний hole'sдіра massiveмасивний
gravitationalгравітаційний pullтягнути
3
8838
2118
потужна гравітація
чорної діри
00:22
bendsвигини lightсвітло into a ringкаблучка.
4
10980
1435
згинає світло у кільце.
00:24
HoweverОднак, this isn't a realреальний photographфотографувати,
5
12439
2109
Але це не справжня фотографія,
00:26
but a computerкомп'ютер graphicграфіка renderingрендеринг --
6
14572
1786
а лише комп'ютерна графіка:
00:28
an artisticхудожні interpretationінтерпретація
of what a blackчорний holeдірка mightможе look like.
7
16382
3390
художнє осмислення того,
як могла б виглядати чорна діра.
00:32
A hundredсто yearsроків agoтому назад,
8
20401
1166
Сотню років тому
00:33
AlbertАльберт EinsteinЕйнштейн first publishedопубліковано
his theoryтеорія of generalзагальний relativityвідносність.
9
21591
3601
Альберт Ейнштейн вперше опублікував
свою загальну теорію відносності.
00:37
In the yearsроків sinceз then,
10
25216
1439
З того часу
00:38
scientistsвчені have providedнадано
a lot of evidenceсвідчення in supportпідтримка of it.
11
26679
2973
науковці надали чимало доказів
на її користь.
00:41
But one thing predictedпередбачений
from this theoryтеорія, blackчорний holesотвори,
12
29676
3084
Але спрогнозований нею об'єкт,
чорну діру,
00:44
still have not been directlyбезпосередньо observedспостерігається.
13
32784
2350
досі не вдалося безпосередньо побачити.
00:47
AlthoughХоча we have some ideaідея
as to what a blackчорний holeдірка mightможе look like,
14
35158
3206
Хоча ми і маємо припущення,
як саме має виглядати чорна діра,
00:50
we'veми маємо never actuallyнасправді takenвзятий
a pictureкартина of one before.
15
38388
2779
її ще ні разу
не вдалося сфотографувати.
00:53
HoweverОднак, you mightможе be surprisedздивований to know
that that mayможе soonскоро changeзмінити.
16
41191
4279
Мабуть, ви здивуєтеся, але можливо,
це скоро зміниться.
00:57
We mayможе be seeingбачачи our first pictureкартина
of a blackчорний holeдірка in the nextдалі coupleпара yearsроків.
17
45494
4164
Можливо, що перше фото чорної діри
можна буде побачити вже за кілька років.
01:01
GettingОтримання this first pictureкартина will come down
to an internationalміжнародний teamкоманда of scientistsвчені,
18
49682
3958
Отримання першого зображення залежатиме
від міжнародної команди науковців,
01:05
an Earth-sizedЗемлі розміром telescopeтелескоп
19
53664
1567
телескопу розміром із Землю,
01:07
and an algorithmалгоритм that putsставить togetherразом
the finalфінал pictureкартина.
20
55255
2832
та алгоритму, що згенерує
фінальне фото.
01:10
AlthoughХоча I won'tне буде be ableздатний to showпоказати you
a realреальний pictureкартина of a blackчорний holeдірка todayсьогодні,
21
58111
3528
Хоча я і не зможу показати вам
справжнє фото чорної діри сьогодні,
01:13
I'd like to give you a briefкороткий glimpseперегляд
into the effortзусилля involvedучасть
22
61663
2911
я все ж хотіла б побіжно розповісти вам
про ті зусилля, котрі необхідні,
аби дістати це перше зображення.
01:16
in gettingотримувати that first pictureкартина.
23
64598
1613
Мене звати Кеті Боуман,
01:19
My nameім'я is KatieКеті BoumanБоуман,
24
67477
1437
і я - аспірантка у
Массачусетському технологічному інституті.
01:20
and I'm a PhDPhD studentстудент at MITMIT.
25
68938
2566
Я проводжу дослідження у
комп'ютерній лабораторії,
01:23
I do researchдослідження in a computerкомп'ютер scienceнаука labлабораторія
26
71528
2027
01:25
that worksпрацює on makingвиготовлення computersкомп'ютери
see throughчерез imagesзображення and videoвідео.
27
73579
3298
котра займається комп'ютерним аналізом
зображень та відео.
01:28
But althoughхоча I'm not an astronomerастроном,
28
76901
2162
І хоч я і не астроном,
сьогодні я хочу показати,
01:31
todayсьогодні I'd like to showпоказати you
29
79087
1285
01:32
how I've been ableздатний to contributeвнесок
to this excitingхвилююче projectпроект.
30
80396
2903
як саме я змогла допомогти
цьому захопливому проекту.
01:35
If you go out pastминуле
the brightяскравий cityмісто lightsвогні tonightсьогодні ввечері,
31
83323
2831
Якщо ви вночі поїдете
подалі від яскравих вогнів міста,
01:38
you mayможе just be luckyвдалий enoughдостатньо
to see a stunningприголомшливий viewвид
32
86178
2436
то, можливо, вам пощастить побачити
вражаючий краєвид
01:40
of the MilkyМолочного кольору Way GalaxyГалактика.
33
88638
1493
галактики Чумацький Шлях.
01:42
And if you could zoomзбільшити pastминуле
millionsмільйони of starsзірки,
34
90155
2462
І якби ви могли промайнути
повз мільйони зірок
01:44
26,000 light-yearsсвітлових років towardдо the heartсерце
of the spiralingвиривається MilkyМолочного кольору Way,
35
92641
3755
на 26 тисяч світлових років
у саме серце нашої спіральної галактики,
01:48
we'dми б eventuallyврешті-решт reachдосягти
a clusterкластер of starsзірки right at the centerцентр.
36
96420
3521
ви дісталися б скупчення зірок
у самісінькому центрі.
01:51
PeeringВдивляючись pastминуле all the galacticгалактичних dustпил
with infraredінфрачервоний telescopesтелескопи,
37
99965
3206
Прозираючи крізь космічний пил
за допомогою інфрачервоних телескопів,
01:55
astronomersастрономи have watchedспостерігав these starsзірки
for over 16 yearsроків.
38
103195
3867
астрономи спостерігали за цими зірками
більше 16 років.
01:59
But it's what they don't see
that is the mostнайбільше spectacularвражаючий.
39
107086
3589
Але найбільш захопливим є саме те,
чого вони побачити не можуть.
02:02
These starsзірки seemздається to orbitорбіта
an invisibleневидимий objectоб'єкт.
40
110699
3066
Здається, що зорі кружляють довкола
невидимого об'єкта.
02:05
By trackingвідстеження the pathsшляхи of these starsзірки,
41
113789
2323
Відслідковуючи траєкторії цих зірок,
02:08
astronomersастрономи have concludedукладено
42
116136
1294
астрономи дійшли висновку,
02:09
that the only thing smallмаленький and heavyважкий
enoughдостатньо to causeпричина this motionрух
43
117454
3129
що єдина річ настільки мала
і важка, аби спричинити цей рух, -
02:12
is a supermassiveсупермасивна blackчорний holeдірка --
44
120607
1968
це надмасивна чорна діра:
02:14
an objectоб'єкт so denseщільний that it sucksсмокче up
anything that venturesпідприємства too closeзакрити --
45
122599
4178
об'єкт такої густини, що всмоктує все,
що наважиться наблизитися до нього.
02:18
even lightсвітло.
46
126801
1494
Навіть світло.
02:20
But what happensбуває if we were
to zoomзбільшити in even furtherдалі?
47
128319
3061
Але що буде, якщо наблизитися
ще більше?
02:23
Is it possibleможливий to see something
that, by definitionвизначення, is impossibleнеможливо to see?
48
131404
4733
Чи можна побачити те, що, по суті,
побачити неможливо?
02:28
Well, it turnsвиявляється out that if we were
to zoomзбільшити in at radioрадіо wavelengthsдовжини хвиль,
49
136719
3244
Виявляться, що при близькому розгляді
у діапазоні радіочастот
02:31
we'dми б expectчекати to see a ringкаблучка of lightсвітло
50
139987
1682
ми, скоріш за все, побачили б
кільце світла
02:33
causedвикликаний by the gravitationalгравітаційний
lensingлінзування of hotгарячий plasmaплазми
51
141693
2411
спричинене гравітаційним лінзуванням
гарячої плазми,
02:36
zippingзастібання around the blackчорний holeдірка.
52
144128
1829
котра ущільнюється довкола чорної діри.
02:37
In other wordsслова,
53
145981
1160
Іншими словами,
02:39
the blackчорний holeдірка castsвиливків a shadowтінь
on this backdropфон of brightяскравий materialматеріал,
54
147165
3171
чорна діра відкидає тінь
на фон із яскравої матерії,
02:42
carvingрізьблення out a sphereсфера of darknessтемрява.
55
150360
1842
утворюючи сферу із темряви.
02:44
This brightяскравий ringкаблучка revealsпоказує
the blackчорний hole'sдіра eventподія horizonгоризонт,
56
152226
3339
Це яскраве кільце показує
горизонт подій чорної діри:
02:47
where the gravitationalгравітаційний pullтягнути
becomesстає so great
57
155589
2400
місце, де гравітація стає
настільки сильною,
що навіть світло не має шансу вирватися.
02:50
that not even lightсвітло can escapeВтеча.
58
158013
1626
Рівняння Ейнштейна передбачають розмір
та форму цього кільця.
02:51
Einstein'sЕйнштейна equationsрівняння predictпередбачати
the sizeрозмір and shapeформа of this ringкаблучка,
59
159663
2859
02:54
so takingвзяти a pictureкартина of it
wouldn'tне буде only be really coolкруто,
60
162546
3208
Тож його фотографія буде не лише
дуже крутою штукою,
02:57
it would alsoтакож help to verifyперевірити
that these equationsрівняння holdтримайся
61
165778
2618
а й допоможе підтвердити, що ці рівняння
мають силу
03:00
in the extremeкрайній conditionsумови
around the blackчорний holeдірка.
62
168420
2466
і у надзвичайних умовах
довкола чорної діри.
03:02
HoweverОднак, this blackчорний holeдірка
is so farдалеко away from us,
63
170910
2558
Однак ця чорна діра настільки
далеко від нас,
03:05
that from EarthЗемлі, this ringкаблучка appearsз'являється
incrediblyнеймовірно smallмаленький --
64
173492
3098
що з Землі це кільце здаватиметься
неймовірно маленьким -
03:08
the sameтой же sizeрозмір to us as an orangeапельсин
on the surfaceповерхня of the moonмісяць.
65
176614
3590
такого ж розміру для нас, як і апельсин
на поверхні місяця.
03:12
That makesробить takingвзяти a pictureкартина of it
extremelyнадзвичайно difficultважко.
66
180758
2824
Це робить процес фотографії
надзвичайно складним.
03:16
Why is that?
67
184645
1302
Чому ж так?
03:18
Well, it all comesприходить down
to a simpleпростий equationрівняння.
68
186512
3188
Все зводиться до простого рівняння.
03:21
DueDue to a phenomenonявище calledназивається diffractionДифракція,
69
189724
2416
Через явище, що зветься дифракція,
03:24
there are fundamentalфундаментальний limitsмежі
70
192164
1355
існують фізичні обмеження
03:25
to the smallestНайменша objectsоб'єкти
that we can possiblyможливо see.
71
193543
2670
щодо граничного розміру об'єкта,
котрий ми можемо побачити.
03:28
This governingщо регулюють equationрівняння saysкаже
that in orderзамовлення to see smallerменший and smallerменший,
72
196789
3672
Згідно основного рівняння, аби бачити
все менші і менші об'єкти,
03:32
we need to make our telescopeтелескоп
biggerбільший and biggerбільший.
73
200485
2587
нам треба будувати телескопи все
більшими і більшими.
03:35
But even with the mostнайбільше powerfulпотужний
opticalОптичні telescopesтелескопи here on EarthЗемлі,
74
203096
3069
Але навіть із найпотужнішими оптичними
телескопами на Землі
ми не наблизимося до
роздільної здатності, необхідної
03:38
we can't even get closeзакрити
to the resolutionроздільна здатність necessaryнеобхідний
75
206189
2419
03:40
to imageзображення on the surfaceповерхня of the moonмісяць.
76
208632
2198
для знімка поверхні Місяця.
03:42
In factфакт, here I showпоказати one of the highestнайвищий
resolutionроздільна здатність imagesзображення ever takenвзятий
77
210854
3617
До слова, ось фото
з найбільш детальнім зображенням
поверхні Місяця, котре колись
було зроблено з Землі.
03:46
of the moonмісяць from EarthЗемлі.
78
214495
1397
03:47
It containsмістить roughlyгрубо 13,000 pixelsпікселів,
79
215916
2557
На ньому приблизно 13 000 пікселів
03:50
and yetвсе-таки eachкожен pixelпіксель would containмістити
over 1.5 millionмільйон orangesапельсини.
80
218497
4050
а у кожному пікселі умістилися б
1,5 мільйони апельсинів.
03:55
So how bigвеликий of a telescopeтелескоп do we need
81
223396
1972
Тож наскільки великий потрібен телескоп,
03:57
in orderзамовлення to see an orangeапельсин
on the surfaceповерхня of the moonмісяць
82
225392
2765
аби побачити апельсин на поверхні Місяця,
04:00
and, by extensionрозширення, our blackчорний holeдірка?
83
228181
2214
і, відповідно, нашу чорну діру?
04:02
Well, it turnsвиявляється out
that by crunchingхрускіт the numbersномери,
84
230419
2340
Виявляться, що виконавши деякі розрахунки,
04:04
you can easilyлегко calculateрозрахувати
that we would need a telescopeтелескоп
85
232783
2610
можна легко визначити, що телескоп
має бути
04:07
the sizeрозмір of the entireцілий EarthЗемлі.
86
235417
1393
розміром із Землю.
(Сміх)
04:08
(LaughterСміх)
87
236834
1024
Якби нам вдалося збудувати
цей планетарний телескоп,
04:09
If we could buildбудувати
this Earth-sizedЗемлі розміром telescopeтелескоп,
88
237882
2119
ми змогли б лише трохи розгледіти
це специфічне кільце світла,
04:12
we could just startпочати to make out
that distinctiveвідмінний ringкаблучка of lightсвітло
89
240025
2925
04:14
indicativeвказує of the blackчорний
hole'sдіра eventподія horizonгоризонт.
90
242974
2183
що окреслює горизонт подій
чорної діри.
04:17
AlthoughХоча this pictureкартина wouldn'tне буде containмістити
all the detailдетально we see
91
245181
2918
І хоча на цьому фото не буде
усіх тих деталей,
котрі ми бачимо на
комп'ютерних малюнках,
04:20
in computerкомп'ютер graphicграфіка renderingsвізуалізація,
92
248123
1506
04:21
it would allowдозволити us to safelyбезпечно get
our first glimpseперегляд
93
249653
2299
воно точно дозволить нам
вперше розгледіти
04:23
of the immediateнегайний environmentнавколишнє середовище
around a blackчорний holeдірка.
94
251976
2487
навколишнє середовище
чорної діри.
04:26
HoweverОднак, as you can imagineуявіть собі,
95
254487
1613
Проте, як можна собі уявити,
04:28
buildingбудівля a single-dishсингл блюдо telescopeтелескоп
the sizeрозмір of the EarthЗемлі is impossibleнеможливо.
96
256124
3624
створити телескоп із єдиною антеною
розміром із Землю просто неможливо.
Але цитуючи відомі слова Міка Джаггера:
04:31
But in the famousзнаменитий wordsслова of MickМік JaggerДжаггер,
97
259772
1887
"Ти не завжди можеш отримати те,
чого хочеш,
04:33
"You can't always get what you want,
98
261683
1791
але якщо постаратися одного разу
зрозумієш,
04:35
but if you try sometimesіноді,
you just mightможе find
99
263498
2187
що ти отримуєш те,
що тобі потрібно."
04:37
you get what you need."
100
265709
1215
04:38
And by connectingпідключення telescopesтелескопи
from around the worldсвіт,
101
266948
2464
З'єднуючи телескопи
по всьому світу,
04:41
an internationalміжнародний collaborationспівпраця
calledназивається the EventПодія HorizonГоризонт TelescopeТелескоп
102
269436
3538
спільний міжнародний проект
під назвою Event Horizon Telescope
04:44
is creatingстворення a computationalобчислювальна telescopeтелескоп
the sizeрозмір of the EarthЗемлі,
103
272998
3109
створює комп'ютерний телескоп
розміром із Землю,
04:48
capableздатний of resolvingвирішення structureструктура
104
276131
1537
котрий має роздільну здатність,
що відповідає масштабам
горизонту подій чорної діри.
04:49
on the scaleмасштаб of a blackчорний
hole'sдіра eventподія horizonгоризонт.
105
277692
2199
04:51
This networkмережа of telescopesтелескопи is scheduledзаплановано
to take its very first pictureкартина
106
279915
3387
Планується, що ця мережа телескопів
може зробити перше фото
04:55
of a blackчорний holeдірка nextдалі yearрік.
107
283326
1815
чорної діри наступного року.
04:57
EachКожен telescopeтелескоп in the worldwideсвітовий
networkмережа worksпрацює togetherразом.
108
285165
3338
Кожен телескоп у всесвітній мережі
працює разом із іншими.
05:00
LinkedЗв'язані throughчерез the preciseточний timingтерміни
of atomicатомний clocksГодинники,
109
288527
2712
Зв'язні за точним часом
атомних годинників,
05:03
teamsкоманд of researchersдослідники at eachкожен
of the sightsвизначні пам'ятки freezeзаморозити lightсвітло
110
291263
2657
групи дослідників у своїх діапазонах
фіксують світло,
05:05
by collectingзбирати thousandsтисячі
of terabytesтерабайт of dataдані.
111
293944
2962
збираючи тисячі терабайт даних.
05:08
This dataдані is then processedоброблено in a labлабораторія
right here in MassachusettsМассачусетс.
112
296930
5017
Опісля ці дані аналізуються у лабораторії
тут, у Массачусетсі.
05:13
So how does this even work?
113
301971
1794
Тож як це взагалі працює?
05:15
RememberПам'ятайте if we want to see the blackчорний holeдірка
in the centerцентр of our galaxyгалактика,
114
303789
3403
Пам'ятаєте: аби побачити чорну діру
в центрі нашої галактики,
05:19
we need to buildбудувати this impossiblyнеймовірно largeвеликий
Earth-sizedЗемлі розміром telescopeтелескоп?
115
307216
2982
потрібно збудувати велетенський
телескоп розміром із Землю?
Давайте на хвилинку уявимо,
що ми справді можемо
05:22
For just a secondдругий,
let's pretendробити вигляд we could buildбудувати
116
310222
2232
05:24
a telescopeтелескоп the sizeрозмір of the EarthЗемлі.
117
312478
1842
збудувати такий планетарний телескоп.
05:26
This would be a little bitбіт
like turningповорот the EarthЗемлі
118
314344
2455
Це буде ніби як перетворити Землю
05:28
into a giantгігант spinningспінінг discoдискотека ballкуля.
119
316823
1747
на величезну дискокулю.
05:30
EachКожен individualіндивідуальний mirrorдзеркало would collectзбирати lightсвітло
120
318594
2200
Кожне окреме дзеркальце
збиратиме світло,
котре потім можна буде поєднати разом,
аби зробити фото.
05:32
that we could then combineкомбінувати
togetherразом to make a pictureкартина.
121
320818
2597
05:35
HoweverОднак, now let's say
we removeвидалити mostнайбільше of those mirrorsдзеркала
122
323439
2661
Але, що буде, якщо ми приберемо
більшість дзеркал
05:38
so only a fewмало хто remainedзалишився.
123
326124
1972
і залишимо лише кілька з них?
05:40
We could still try to combineкомбінувати
this informationінформація togetherразом,
124
328120
2877
Ми все одно можемо спробувати
поєднати отриману інформацію,
05:43
but now there are a lot of holesотвори.
125
331021
1993
але тепер у нас буде багато прогалин.
05:45
These remainingзалишився mirrorsдзеркала representпредставляти
the locationsмісця розташування where we have telescopesтелескопи.
126
333038
4373
Дзеркала, котрі залишилися - це
місця, де знаходяться телескопи.
05:49
This is an incrediblyнеймовірно smallмаленький numberномер
of measurementsвимірювання to make a pictureкартина from.
127
337435
4079
Це вкрай мала кількість даних
для фото.
05:53
But althoughхоча we only collectзбирати lightсвітло
at a fewмало хто telescopeтелескоп locationsмісця розташування,
128
341538
3838
І хоча ми збираємо світло,
використовуючи лише кілька телескопів,
05:57
as the EarthЗемлі rotatesобертається, we get to see
other newновий measurementsвимірювання.
129
345400
3423
Земля обертаєтеся, що дає нам можливість
отримувати нові дані.
06:00
In other wordsслова, as the discoдискотека ballкуля spinsспинами,
those mirrorsдзеркала changeзмінити locationsмісця розташування
130
348847
3819
Іншими словами, коли диско-куля
обертається, дзеркала змінюють положення
06:04
and we get to observeспостерігати
differentінший partsчастин of the imageзображення.
131
352690
2899
і ми можемо спостерігати різні частини
одного зображення.
06:07
The imagingImaging algorithmsалгоритми we developрозвиватися
fillзаповнити in the missingвідсутній gapsпрогалини of the discoдискотека ballкуля
132
355613
4018
Алгоритми візуалізації, над котрими
ми працюємо, заповнюють прогалини на кулі,
06:11
in orderзамовлення to reconstructреконструювати
the underlyingОсновні blackчорний holeдірка imageзображення.
133
359655
3033
аби відтворити базове зображення
чорної діри.
06:14
If we had telescopesтелескопи locatedрозташована
everywhereскрізь on the globeглобус --
134
362712
2636
Якби телескопи були розміщені
по усій планеті -
06:17
in other wordsслова, the entireцілий discoдискотека ballкуля --
135
365372
1941
тобто вкривали всю диско-кулю -
06:19
this would be trivialтривіальний.
136
367337
1284
то це було б надто просто.
06:20
HoweverОднак, we only see a fewмало хто samplesзразки,
and for that reasonпричина,
137
368645
3322
Однак у нас є лише кілька фрагментів,
і саме тому
06:23
there are an infiniteнескінченний numberномер
of possibleможливий imagesзображення
138
371991
2388
існує нескінченна кількість
можливих зображень
06:26
that are perfectlyчудово consistentпослідовний
with our telescopeтелескоп measurementsвимірювання.
139
374403
2964
котрі відповідають даним,
що зібрав наш телескоп.
06:29
HoweverОднак, not all imagesзображення are createdстворений equalрівний.
140
377391
3016
Але не усі зображення однакові.
06:32
Some of those imagesзображення look more like
what we think of as imagesзображення than othersінші.
141
380849
4458
Деякі з них більше схожі на
фото у нашому розумінні, ніж інші.
06:37
And so, my roleроль in helpingдопомагає to take
the first imageзображення of a blackчорний holeдірка
142
385331
3222
І тому моя частина роботи над отриманням
зображення чорної діри
полягає у розробці алгоритмів, котрі
знаходять потрібні знімки,
06:40
is to designдизайн algorithmsалгоритми that find
the mostнайбільше reasonableрозумний imageзображення
143
388577
2932
06:43
that alsoтакож fitsпідходить the telescopeтелескоп measurementsвимірювання.
144
391533
2222
що також відповідають даним з телескопів.
06:46
Just as a forensicсудова медицина sketchескіз artistхудожник
usesвикористовує limitedобмежений descriptionsописи
145
394727
3942
Наче художник-криміналіст, котрий
працює із обмеженою кількістю відомостей
06:50
to pieceшматок togetherразом a pictureкартина usingвикористовуючи
theirїх knowledgeзнання of faceобличчя structureструктура,
146
398693
3514
для відтворення образу, застосовуючи
власні знання про будову обличчя,
алгоритми візуалізації, котрі я розробляю,
використовують обмежені дані з телескопів,
06:54
the imagingImaging algorithmsалгоритми I developрозвиватися
use our limitedобмежений telescopeтелескоп dataдані
147
402231
3315
06:57
to guideпутівник us to a pictureкартина that alsoтакож
looksвиглядає like stuffречі in our universeвсесвіт.
148
405570
4322
аби вказати на зображення, котре
виглядатиме як щось із цього всесвіту.
07:01
UsingЗа допомогою these algorithmsалгоритми,
we're ableздатний to pieceшматок togetherразом picturesмалюнки
149
409916
3651
Використовуючи ці алгоритми,
ми можемо скласти зображення
із цих мізерних і нечітких
шматочків інформації.
07:05
from this sparseрозріджені, noisyгаласливий dataдані.
150
413591
2180
07:07
So here I showпоказати a sampleзразок reconstructionреконструкція
doneзроблено usingвикористовуючи simulatedімітований dataдані,
151
415795
4529
Отже, зараз я демонструю зразок
реконструкції із використанням
імітованих даних: ніби ми насправді
спрямували наш телескоп
07:12
when we pretendробити вигляд to pointточка our telescopesтелескопи
152
420348
1933
07:14
to the blackчорний holeдірка
in the centerцентр of our galaxyгалактика.
153
422305
2585
на чорну діру в центрі галактики.
07:16
AlthoughХоча this is just a simulationсимуляція,
reconstructionреконструкція suchтакий as this give us hopeнадія
154
424914
4455
Хоч це і симуляція, подібна реконструкція
дає надію на те,
07:21
that we'llдобре soonскоро be ableздатний to reliablyнадійно take
the first imageзображення of a blackчорний holeдірка
155
429393
3453
що нам, вірогідно, невдовзі вдасться
зробити перший знімок чорної діри
07:24
and from it, determineвизначити
the sizeрозмір of its ringкаблучка.
156
432870
2595
і на його основі визначити розміри кільця.
І хоча я із задоволенням розповіла б
вам про усі деталі алгоритму,
07:28
AlthoughХоча I'd love to go on
about all the detailsподробиці of this algorithmалгоритм,
157
436118
3199
у мене, на щастя для вас,
не вистачить на це часу.
07:31
luckilyна щастя for you, I don't have the time.
158
439341
2174
Але я хочу дати вам
загальне уявлення про те,
07:33
But I'd still like
to give you a briefкороткий ideaідея
159
441539
2001
07:35
of how we defineвизначити
what our universeвсесвіт looksвиглядає like,
160
443564
2302
яким чином ми визначаємо
як саме виглядає наш всесвіт,
07:37
and how we use this to reconstructреконструювати
and verifyперевірити our resultsрезультати.
161
445890
4466
і як ми це використовуємо для відтворення
та підтвердження результатів.
Оскільки існує нескінченна кількість
можливих зображень,
07:42
SinceПочинаючи з there are an infiniteнескінченний numberномер
of possibleможливий imagesзображення
162
450380
2496
07:44
that perfectlyчудово explainпояснити
our telescopeтелескоп measurementsвимірювання,
163
452900
2365
котрі ідеально описують
дані з наших телескопів,
07:47
we have to chooseвибирай
betweenміж them in some way.
164
455289
2605
нам якось треба їх сортувати.
Ми робимо це, оцінюючи можливість того,
07:49
We do this by rankingРейтинг the imagesзображення
165
457918
1838
07:51
basedна основі uponна how likelyшвидше за все they are
to be the blackчорний holeдірка imageзображення,
166
459780
2834
що саме ЦЕ зображення - фото чорної діри,
07:54
and then choosingвибір the one
that's mostнайбільше likelyшвидше за все.
167
462638
2482
і потім обираємо найбільш вірогідні.
07:57
So what do I mean by this exactlyточно?
168
465144
2195
Що саме я маю на увазі?
Скажімо, ми намагалися створити модель,
07:59
Let's say we were tryingнамагаюся to make a modelмодель
169
467862
1978
котра говорила б нам про вірогідність
публікації якогось фото на Facebook.
08:01
that told us how likelyшвидше за все an imageзображення
were to appearз'являтися on FacebookFacebook.
170
469864
3183
08:05
We'dМи б probablyймовірно want the modelмодель to say
171
473071
1701
Хотілося б, щоб ця модель могла визначити,
08:06
it's prettyкрасиво unlikelyнавряд чи that someoneхтось
would postпост this noiseшум imageзображення on the left,
172
474796
3557
що скоріш за все ніхто не завантажить
фото із шумом як зліва,
08:10
and prettyкрасиво likelyшвидше за все that someoneхтось
would postпост a selfieselfie
173
478377
2419
а із більшою вірогідністю опублікує селфі,
08:12
like this one on the right.
174
480820
1334
як ось це справа.
08:14
The imageзображення in the middleсередній is blurryрозмитий,
175
482178
1639
Зображення посередині розмите,
і хоча ми б із більшою вірогідністю
побачили його на Facebook
08:15
so even thoughхоча it's more likelyшвидше за все
we'dми б see it on FacebookFacebook
176
483841
2639
08:18
comparedпорівнювали to the noiseшум imageзображення,
177
486504
1360
у порівнянні із зображенням шуму,
08:19
it's probablyймовірно lessменше likelyшвидше за все we'dми б see it
comparedпорівнювали to the selfieselfie.
178
487888
2960
ми навряд, чи зустріли б його,
якщо порівнювати із селфі.
08:22
But when it comesприходить to imagesзображення
from the blackчорний holeдірка,
179
490872
2290
Але говорячи про знімки
чорної діри,
08:25
we're posedпозували with a realреальний conundrumзагадка:
we'veми маємо never seenбачив a blackчорний holeдірка before.
180
493186
3502
виникає справжня загадка:
ми ніколи раніше її не бачили.
У цьому випадку, яким має бути
зображення чорної діри
08:28
In that caseсправа, what is a likelyшвидше за все
blackчорний holeдірка imageзображення,
181
496712
2291
08:31
and what should we assumeприпустити
about the structureструктура of blackчорний holesотвори?
182
499027
2938
і які припущення можна зробити
щодо її структури?
Можна, звичайно, використати зображення
симуляцій, котрі ми робили,
08:33
We could try to use imagesзображення
from simulationsмоделювання we'veми маємо doneзроблено,
183
501989
2632
08:36
like the imageзображення of the blackчорний holeдірка
from "InterstellarМіжзоряного,"
184
504645
2530
як фото чорної діри
у фільмі "Інтерстеллар".
08:39
but if we did this,
it could causeпричина some seriousсерйозно problemsпроблеми.
185
507199
2938
Але якщо це зробити, то
виникне ряд проблем.
08:42
What would happenстатися
if Einstein'sЕйнштейна theoriesтеорії didn't holdтримайся?
186
510161
3380
Що буде, якщо теорії
Ейнштейна не спрацюють?
08:45
We'dМи б still want to reconstructреконструювати
an accurateточний pictureкартина of what was going on.
187
513565
3961
Нам все ж хочеться відтворити достовірне
зображення того, що відбувається.
08:49
If we bakeВипікати Einstein'sЕйнштейна equationsрівняння
too much into our algorithmsалгоритми,
188
517550
3371
Якщо у наших алгоритмах ми надто
покладатимемося на рівняння Ейнштейна
08:52
we'llдобре just endкінець up seeingбачачи
what we expectчекати to see.
189
520945
2755
то в результаті побачимо те,
що хочемо побачити.
08:55
In other wordsслова,
we want to leaveзалишати the optionваріант openВІДЧИНЕНО
190
523724
2276
Іншими словами, ми не хочемо
виключати того,
що у центрі нашої галактики може
знаходитися величезний слон.
08:58
for there beingбуття a giantгігант elephantслон
at the centerцентр of our galaxyгалактика.
191
526024
2923
09:00
(LaughterСміх)
192
528971
1057
(Сміх)
09:02
DifferentРізні typesтипи of imagesзображення have
very distinctчіткий featuresособливості.
193
530052
2989
Різні типи зображень мають
досить вирізні характеристики.
Ми легко відрізнимо зображення
симуляції чорної діри
09:05
We can easilyлегко tell the differenceрізниця
betweenміж blackчорний holeдірка simulationсимуляція imagesзображення
194
533065
3548
від фото, які ми кожного дня
робимо тут, на Землі.
09:08
and imagesзображення we take
everyкожен day here on EarthЗемлі.
195
536637
2276
Нам треба вигадати спосіб вписати в
алгоритми як саме вигадають ці світлини,
09:10
We need a way to tell our algorithmsалгоритми
what imagesзображення look like
196
538937
3104
09:14
withoutбез imposingнакладення one typeтип
of image'sзображення featuresособливості too much.
197
542065
3249
не надто концентруючи увагу на якомусь
конкретному типі зображення.
09:17
One way we can try to get around this
198
545865
1893
Одним із способів вирішення проблеми
09:19
is by imposingнакладення the featuresособливості
of differentінший kindsвидів of imagesзображення
199
547782
3062
є введення характеристик
різних типів зображень
09:22
and seeingбачачи how the typeтип of imageзображення we assumeприпустити
affectsвпливає our reconstructionsреконструкцій.
200
550868
4130
і спостереження за тим, як це впливає
на відтворюванні знімки.
09:27
If all images'зображення' typesтипи produceвиробляти
a very similar-lookingсхожі imageзображення,
201
555712
3491
Якщо усі типи зображень
спродукають дуже схожі знімки,
09:31
then we can startпочати to becomeстати more confidentвпевнений
202
559227
2057
то можна потроху впевнюватися у тому,
09:33
that the imageзображення assumptionsприпущення we're makingвиготовлення
are not biasingнаближення this pictureкартина that much.
203
561308
4173
що наші припущення щодо зображення,
не надто впливають на кінцевий результат.
09:37
This is a little bitбіт like
givingдавати the sameтой же descriptionопису
204
565505
2990
Це ніби як дати
однаковий опис
09:40
to threeтри differentінший sketchескіз artistsхудожники
from all around the worldсвіт.
205
568519
2996
трьом різним художникам
з різних країн.
09:43
If they all produceвиробляти
a very similar-lookingсхожі faceобличчя,
206
571539
2860
Якщо вони намалюють
дуже схожі портрети,
09:46
then we can startпочати to becomeстати confidentвпевнений
207
574423
1793
тоді можна із впевненістю припустити,
09:48
that they're not imposingнакладення theirїх ownвласний
culturalкультурний biasesупередження on the drawingsкреслення.
208
576240
3616
що їх культурні упередження
не впливають на вихідний малюнок.
09:51
One way we can try to imposeнакладати
differentінший imageзображення featuresособливості
209
579880
3315
Одним зі шляхів застосування
різних характеристик зображень
09:55
is by usingвикористовуючи piecesшматки of existingіснуючий imagesзображення.
210
583219
2441
є використання вже існуючих світлин.
09:58
So we take a largeвеликий collectionколекція of imagesзображення,
211
586214
2160
Ми беремо велику вибірку зображень
10:00
and we breakперерва them down
into theirїх little imageзображення patchesпатчі.
212
588398
2718
і ріжемо кожне з них
на невеличкі шматочки.
10:03
We then can treatлікувати eachкожен imageзображення patchпатч
a little bitбіт like piecesшматки of a puzzleголоволомка.
213
591140
4285
Кожний таких шматочок можна
назвати частиною пазлу.
10:07
And we use commonlyзазвичай seenбачив puzzleголоволомка piecesшматки
to pieceшматок togetherразом an imageзображення
214
595449
4278
Далі ми використовуємо шматочки, які
зустрічаються найчастіше,
аби створити зображення, котре також
відповідає параметрам даних з телескопів.
10:11
that alsoтакож fitsпідходить our telescopeтелескоп measurementsвимірювання.
215
599751
2452
10:15
DifferentРізні typesтипи of imagesзображення have
very distinctiveвідмінний setsнабори of puzzleголоволомка piecesшматки.
216
603040
3743
Різні типи зображень мають вельми
характерні набори таких фрагментів.
10:18
So what happensбуває when we take the sameтой же dataдані
217
606807
2806
Що ж трапиться, якщо ми використаємо
ті самі дані,
10:21
but we use differentінший setsнабори of puzzleголоволомка piecesшматки
to reconstructреконструювати the imageзображення?
218
609637
4130
але інші набори пазлів
для відтворення зображення?
10:25
Let's first startпочати with blackчорний holeдірка
imageзображення simulationсимуляція puzzleголоволомка piecesшматки.
219
613791
4766
Давайте почнемо зі шматочків для
симуляції зображення чорної діри.
Добре, це виглядає непогано.
10:30
OK, this looksвиглядає reasonableрозумний.
220
618581
1591
Це виглядає так, як, на нашу думку,
виглядатиме чорна діра.
10:32
This looksвиглядає like what we expectчекати
a blackчорний holeдірка to look like.
221
620196
2694
Але ми отримали такий результат
тільки тому,
10:34
But did we just get it
222
622914
1193
10:36
because we just fedгодували it little piecesшматки
of blackчорний holeдірка simulationсимуляція imagesзображення?
223
624131
3314
що ввели до алгоритму шматочки
зображень із симуляціями чорної діри?
10:39
Let's try anotherінший setвстановити of puzzleголоволомка piecesшматки
224
627469
1880
Давайте спробуємо інший набір
шматочків зображень
10:41
from astronomicalастрономічний, non-blackокрім чорного holeдірка objectsоб'єкти.
225
629373
2509
із астрономічними об'єктами,
що не є чорною дірою.
10:44
OK, we get a similar-lookingсхожі imageзображення.
226
632914
2126
Добре, ми отримали дуже схожу світлину.
10:47
And then how about piecesшматки
from everydayкожен день imagesзображення,
227
635064
2236
А як щодо повсякденних знімків,
10:49
like the imagesзображення you take
with your ownвласний personalособистий cameraкамера?
228
637324
2785
як ті, що ви кожного дня
робите на власні камери?
10:53
Great, we see the sameтой же imageзображення.
229
641312
2115
Чудово! Ми бачимо те саме зображення.
10:55
When we get the sameтой же imageзображення
from all differentінший setsнабори of puzzleголоволомка piecesшматки,
230
643451
3366
Коли із різних наборів шматочків
ми отримуємо однакові зображення,
10:58
then we can startпочати to becomeстати more confidentвпевнений
231
646841
2046
то можемо із більшою вірогідністю сказати,
11:00
that the imageзображення assumptionsприпущення we're makingвиготовлення
232
648911
1966
що припущення щодо фото, котрі ми робимо,
11:02
aren'tні biasingнаближення the finalфінал
imageзображення we get too much.
233
650901
2921
не надто вливають на кінцеву світлину.
11:05
AnotherІнший thing we can do is take
the sameтой же setвстановити of puzzleголоволомка piecesшматки,
234
653846
3253
Ще ми можемо взяти
набір шматочків, як ті,
11:09
suchтакий as the onesті, хто derivedвиведений
from everydayкожен день imagesзображення,
235
657123
2489
котрі ми отримали із
повсякденних знімків,
11:11
and use them to reconstructреконструювати
manyбагато хто differentінший kindsвидів of sourceджерело imagesзображення.
236
659636
3600
і використати їх для відтворення різних
типів зображень.
11:15
So in our simulationsмоделювання,
237
663260
1271
Отже, у наших симуляціях
11:16
we pretendробити вигляд a blackчорний holeдірка looksвиглядає like
astronomicalастрономічний non-blackокрім чорного holeдірка objectsоб'єкти,
238
664555
3775
ми уявляємо, що чорна діра виглядає,
як будь-які інші астрономічні об'єкти
11:20
as well as everydayкожен день imagesзображення like
the elephantслон in the centerцентр of our galaxyгалактика.
239
668354
3849
і як повсякденні зображення
типу слона у центрі нашої галактики.
11:24
When the resultsрезультати of our algorithmsалгоритми
on the bottomдно look very similarподібний
240
672227
3168
Коли результати алгоритму знизу
нагадають
11:27
to the simulation'sмоделювання в truthправда imageзображення on topвершина,
241
675419
2096
зображення симуляції зверху,
11:29
then we can startпочати to becomeстати
more confidentвпевнений in our algorithmsалгоритми.
242
677539
3346
то ми можемо впевнитися у правильності
наших алгоритмів.
11:32
And I really want to emphasizeпідкреслити here
243
680909
1867
І мені хотілося б підкреслити,
11:34
that all of these picturesмалюнки were createdстворений
244
682800
1934
що усі ці зображення створені нами
11:36
by piecingсклеювання togetherразом little piecesшматки
of everydayкожен день photographsфотографії,
245
684758
2936
під час складання шматочків
повсякденних фото,
котрі ви усі кожного дня
робите на свої камери.
11:39
like you'dти б take with your ownвласний
personalособистий cameraкамера.
246
687718
2215
11:41
So an imageзображення of a blackчорний holeдірка
we'veми маємо never seenбачив before
247
689957
3276
Тож зображення чорної діри, котру
ми ніколи раніше не бачили
11:45
mayможе eventuallyврешті-решт be createdстворений by piecingсклеювання
togetherразом picturesмалюнки we see all the time
248
693257
3943
у результаті може бути створене із набору
фото, котрі ми бачимо повсякчас:
11:49
of people, buildingsбудівлі,
treesдерева, catsкоти and dogsсобаки.
249
697224
2745
світлини людей, будівель,
дерев та домашніх улюбленців.
11:51
ImagingТомографія ideasідеї like this
will make it possibleможливий for us
250
699993
2645
Саме такі візуальні концепції
дадуть нам змогу
11:54
to take our very first picturesмалюнки
of a blackчорний holeдірка,
251
702662
2619
зробити перший знімок
чорної діри
11:57
and hopefullyсподіваюся, що, verifyперевірити
those famousзнаменитий theoriesтеорії
252
705305
2447
і, я сподіваюся, підтвердити
відомі теорії,
11:59
on whichкотрий scientistsвчені relyпокладатися on a dailyщодня basisоснови.
253
707776
2421
на які науковці спираються
у щоденній роботі.
12:02
But of courseзвичайно, gettingотримувати
imagingImaging ideasідеї like this workingпрацює
254
710221
2608
Але такі візуальні концепції
неможливо було б реалізувати,
12:04
would never have been possibleможливий
withoutбез the amazingдивовижний teamкоманда of researchersдослідники
255
712853
3322
якби не робота надзвичайної
команди науковців,
12:08
that I have the privilegeпривілей to work with.
256
716199
1887
із якими я маю честь працювати.
12:10
It still amazesвражає me
257
718110
1163
Я досі не можу повірити,
12:11
that althoughхоча I beganпочався this projectпроект
with no backgroundфон in astrophysicsастрофізика,
258
719297
3351
що незважаючи на те, що я почала роботу
не маючи знань з астрофізики,
те, чого ми досягли у цьому унікальному
спільному проекті,
12:14
what we have achievedдосягнуто
throughчерез this uniqueунікальний collaborationспівпраця
259
722672
2619
12:17
could resultрезультат in the very first
imagesзображення of a blackчорний holeдірка.
260
725315
2759
може стати першим зображенням
чорної діри.
12:20
But bigвеликий projectsпроекти like
the EventПодія HorizonГоризонт TelescopeТелескоп
261
728098
2698
Але великі проекти, як
Event Horizon Telescope,
12:22
are successfulуспішний dueза рахунок to all
the interdisciplinaryміждисциплінарний expertiseекспертиза
262
730820
2814
успішні саме завдяки усім тим
міждисциплінарним знанням,
котрі різні люди вносять
у спільну роботу.
12:25
differentінший people bringпринести to the tableстіл.
263
733658
1790
Наша команда - це суміш
із астрономів,
12:27
We're a meltingтанення potгорщик of astronomersастрономи,
264
735472
1706
12:29
physicistsфізики, mathematiciansматематики and engineersінженери.
265
737202
2232
фізиків, математиків та інженерів.
12:31
This is what will make it soonскоро possibleможливий
266
739458
2554
Саме це невдовзі дозволить
12:34
to achieveдомогтися something
onceодин раз thought impossibleнеможливо.
267
742036
2853
досягти чогось, що раніше
здавалось неможливим.
12:36
I'd like to encourageзаохочувати all of you to go out
268
744913
2256
Я хочу закликати усіх вас вийти на вулицю
12:39
and help pushтиснути the boundariesкордони of scienceнаука,
269
747193
2096
і допомогти нам розширити кордони науки,
12:41
even if it mayможе at first seemздається
as mysteriousтаємничий to you as a blackчорний holeдірка.
270
749313
3901
навіть, якщо це спочатку здаватиметься
так само загадковим, як і чорна діра.
12:45
Thank you.
271
753238
1174
Дякую.
12:46
(ApplauseОплески)
272
754436
2397
(Оплески)
Translated by Irina Kozhanova
Reviewed by Khrystyna Romashko

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Katie Bouman - Imaging scientist
Katie Bouman is part of an international team of astronomers that's creating the world's largest telescope to take the very first picture of a black hole.

Why you should listen

It is believed that the heart of the Milky Way hosts a four-million-solar-mass black hole feeding off a spinning disk of hot gas. An image of the shadow cast by the event horizon of the black hole could help to address a number of important scientific questions. For instance, does Einstein's theory of general relativity hold in extreme conditions? Unfortunately, the event horizon of this black hole appears so small in the sky that imaging it would require a single-dish radio telescope the size of the entire Earth. Although a single-dish telescope this large is unrealizable, by connecting disjoint radio telescopes located all around the globe, Katie Bouman and a team of astronomers are creating an Earth-sized computational telescope -- the Event Horizon Telescope -- that is capable of taking the very first up-close picture of a black hole.

Bouman is a PhD candidate in the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) at the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The focus of her research is on using emerging computational methods to push the boundaries of interdisciplinary imaging. By combining techniques from both astronomy and computer science, Bouman has been working on developing innovative ways to combine the information from the Event Horizon Telescope network to produce the first picture of a black hole. Her work on imaging for the Event Horizon Telescope has been featured on BBCThe Boston GlobeThe Washington PostPopular Science and NPR.

More profile about the speaker
Katie Bouman | Speaker | TED.com