TED2016
Tabetha Boyajian: The most mysterious star in the universe
Tabetha Boyajian: Najbardziej tajemnicza gwiazda kosmosu
Filmed:
Readability: 4.2
7,280,951 views
Coś masywnego, mniej więcej 1000 razy większego od Ziemi, blokuje światło pochodzące z odległej gwiazdy, znanej jako KIC 8462852, i nikt nie jest całkowicie pewien, co to właściwie jest. Jako astronom, Tabetha Boyajian zbadała ten kłopotliwy obiekt niebieski, a jej współpracownik zaproponował niecodzienne rozwiązanie: Czy mogłaby to być jakaś mega budowla zbudowana przez obcych? Tak niewiarygodna hipoteza wymaga niewiarygodnych dowodów. W tym wystąpieniu, Boyajian przybliża nam sposób, w jaki naukowcy poszukują hipotez i je sprawdzają, gdy muszą zmierzyć się z nieznanym.
Tabetha Boyajian - Astronomer
Tabetha Boyajian is best known for her research on KIC 8462852, a puzzling celestial body that has inspired otherwise sober scientists to brainstorm outlandish hypotheses. Full bio
Tabetha Boyajian is best known for her research on KIC 8462852, a puzzling celestial body that has inspired otherwise sober scientists to brainstorm outlandish hypotheses. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Extraordinary claims
require extraordinary evidence,
require extraordinary evidence,
0
760
4496
Niezwykłe twierdzenia
wymagają wyjątkowych dowodów,
wymagają wyjątkowych dowodów,
00:17
and it is my job,
my responsibility, as an astronomer
my responsibility, as an astronomer
1
5280
4696
moją pracą i odpowiedzialnością,
jako astronoma,
jako astronoma,
00:22
to remind people that alien hypotheses
should always be a last resort.
should always be a last resort.
2
10000
6320
jest przypominać ludziom,
że hipoteza obcych
że hipoteza obcych
powinna być brana pod uwagę jako ostatnia.
00:29
Now, I want to tell you
a story about that.
a story about that.
3
17440
2136
Opowiem wam krótką historię.
00:31
It involves data from a NASA mission,
4
19600
3576
Obejmuje ona dane z NASA, zwykłych ludzi
00:35
ordinary people and one of the most
extraordinary stars in our galaxy.
extraordinary stars in our galaxy.
5
23200
4960
oraz jedną z najbardziej
niezwykłych gwiazd w naszej galaktyce.
niezwykłych gwiazd w naszej galaktyce.
00:41
It began in 2009 with the launch
of NASA's Kepler mission.
of NASA's Kepler mission.
6
29800
3600
Wszystko zaczęło się w 2009 roku
wraz z wystartowaniem misji NASA Kepler.
wraz z wystartowaniem misji NASA Kepler.
00:46
Kepler's main scientific objective
7
34000
2056
Głównym jej celem było odnalezienie
00:48
was to find planets
outside of our solar system.
outside of our solar system.
8
36080
2976
planet spoza Układu Słonecznego.
00:51
It did this by staring
at a single field in the sky,
at a single field in the sky,
9
39080
3576
Osiągnęliśmy to, wpatrując się
w punkt na niebie,
w punkt na niebie,
00:54
this one, with all the tiny boxes.
10
42680
1840
dokładnie ten, jeden z wielu.
00:57
And in this one field,
11
45480
1416
W tym jednym punkcie
00:58
it monitored the brightness
of over 150,000 stars
of over 150,000 stars
12
46920
4416
monitorowaliśmy jasność
ponad 150 tysięcy gwiazd,
ponad 150 tysięcy gwiazd,
01:03
continuously for four years,
13
51360
2416
nieprzerwanie przez 4 lata,
01:05
taking a data point every 30 minutes.
14
53800
2640
zbierając dane co 30 minut.
01:10
It was looking for what
astronomers call a transit.
astronomers call a transit.
15
58480
3016
Szukaliśmy tego, co astronomowie
nazywają tranzytem.
nazywają tranzytem.
01:13
This is when the planet's orbit
is aligned in our line of sight,
is aligned in our line of sight,
16
61520
5016
To oznacza, że orbity planety i gwiazdy
znajdują się w jednej linii tak,
znajdują się w jednej linii tak,
01:18
just so that the planet
crosses in front of a star.
crosses in front of a star.
17
66560
4136
że planeta przechodzi przed gwiazdą.
01:22
And when this happens,
it blocks out a tiny bit of starlight,
it blocks out a tiny bit of starlight,
18
70720
4376
Kiedy to się stanie, część światła
gwiazdy zostaje zablokowana,
gwiazdy zostaje zablokowana,
01:27
which you can see as a dip in this curve.
19
75120
2720
co widzicie jako spadki na tej krzywej.
01:31
And so the team at NASA
had developed very sophisticated computers
had developed very sophisticated computers
20
79600
4416
Zespół NASA wykorzystał
bardzo zaawansowane komputery
bardzo zaawansowane komputery
01:36
to search for transits
in all the Kepler data.
in all the Kepler data.
21
84040
2720
do szukania tranzytów
we wszystkich danych Keplera.
we wszystkich danych Keplera.
01:40
At the same time
of the first data release,
of the first data release,
22
88160
3896
W czasie, gdy opublikowano pierwsze dane,
01:44
astronomers at Yale
were wondering an interesting thing:
were wondering an interesting thing:
23
92080
3120
astronomowie z Yale zastanawiali się
nad interesującą kwestią.
nad interesującą kwestią.
01:48
What if computers missed something?
24
96240
3360
A co, jeśli komputer coś pominął?
01:53
And so we launched the citizen
science project called Planet Hunters
science project called Planet Hunters
25
101040
3680
Rozpoczęliśmy więc obywatelski
projekt Odkrywców Planet,
projekt Odkrywców Planet,
01:57
to have people look at the same data.
26
105760
3200
aby ludzie mogli sprawdzić te same dane.
02:01
The human brain has an amazing ability
for pattern recognition,
for pattern recognition,
27
109600
3776
Ludzki mózg posiada niezwykłe
możliwości łączenia danych,
możliwości łączenia danych,
02:05
sometimes even better than a computer.
28
113400
2216
czasem lepsze nawet niż komputer.
02:07
However, there was a lot
of skepticism around this.
of skepticism around this.
29
115640
2536
Ciągle jednak było dużo
sceptycyzmu wokół tego.
sceptycyzmu wokół tego.
02:10
My colleague, Debra Fischer,
founder of the Planet Hunters project,
founder of the Planet Hunters project,
30
118200
3536
Moja koleżanka, Debra Fisher,
założycielka projektu Odkrywców Planet,
założycielka projektu Odkrywców Planet,
02:13
said that people at the time were saying,
31
121760
1976
powiedziała, że ludzie
w tamtym czasie mówili,
w tamtym czasie mówili,
02:15
"You're crazy. There's no way
that a computer will miss a signal."
that a computer will miss a signal."
32
123760
3120
"Jesteś szalona. Nie ma możliwości,
żeby komputer coś pominął."
żeby komputer coś pominął."
02:19
And so it was on, the classic
human versus machine gamble.
human versus machine gamble.
33
127560
4216
I tak się to toczyło.
Człowiek kontra maszyna.
Człowiek kontra maszyna.
02:23
And if we found one planet,
we would be thrilled.
we would be thrilled.
34
131800
3176
Gdybyśmy odkryli planetę,
bylibyśmy zachwyceni.
bylibyśmy zachwyceni.
02:27
When I joined the team four years ago,
35
135000
2456
Gdy dołączyłam do zespołu 4 lata temu,
02:29
we had already found a couple.
36
137480
1440
już kilka planet było odnalezionych.
02:32
And today, with the help
of over 300,000 science enthusiasts,
of over 300,000 science enthusiasts,
37
140360
4656
Dzisiaj wraz z pomocą ponad
300 tysięcy naukowców entuzjastów
300 tysięcy naukowców entuzjastów
02:37
we have found dozens,
38
145040
1776
odkryliśmy ich dziesiątki,
02:38
and we've also found
one of the most mysterious stars
one of the most mysterious stars
39
146840
3256
odkryliśmy również jedną
z najbardziej tajemniczych gwiazd
z najbardziej tajemniczych gwiazd
02:42
in our galaxy.
40
150120
1200
w naszej galaktyce.
Aby to zrozumieć,
pozwólcie mi pokazać,
pozwólcie mi pokazać,
02:45
So to understand this,
41
153040
1456
02:46
let me show you what a normal transit
in Kepler data looks like.
in Kepler data looks like.
42
154520
3200
jak wygląda normalny
tranzyt z danych Keplera.
tranzyt z danych Keplera.
02:50
On this graph on the left-hand side
you have the amount of light,
you have the amount of light,
43
158680
3376
Na tym wykresie lewa strona
pokazuje ilość światła,
pokazuje ilość światła,
02:54
and on the bottom is time.
44
162080
1856
a na dole widać upływający czas.
02:55
The white line
is light just from the star,
is light just from the star,
45
163960
3056
Biała linia jest światłem gwiazdy,
02:59
what astronomers call a light curve.
46
167040
2376
którą astronomowie
nazywają krzywą światła.
nazywają krzywą światła.
03:01
Now, when a planet transits a star,
it blocks out a little bit of this light,
it blocks out a little bit of this light,
47
169440
3856
Kiedy planeta dokonuje tranzytu,
blokuje część światła gwiazdy,
blokuje część światła gwiazdy,
03:05
and the depth of this transit
reflects the size of the object itself.
reflects the size of the object itself.
48
173320
5456
pokazując w ten sposób swój rozmiar.
03:10
And so, for example, let's take Jupiter.
49
178800
2616
Dla przykładu weźmy Jowisza.
03:13
Planets don't get
much bigger than Jupiter.
much bigger than Jupiter.
50
181440
2136
Planety nie są raczej większe od Jowisza.
03:15
Jupiter will make a one percent drop
in a star's brightness.
in a star's brightness.
51
183600
3776
Jowisz może zabrać 1% ze światła gwiazdy.
03:19
Earth, on the other hand,
is 11 times smaller than Jupiter,
is 11 times smaller than Jupiter,
52
187400
4176
Ziemia jest 11 razy mniejsza od Jowisza
03:23
and the signal
is barely visible in the data.
is barely visible in the data.
53
191600
2816
i jej sygnał byłby dla nas
ledwie widoczny.
ledwie widoczny.
03:26
So back to our mystery.
54
194440
1280
Wróćmy do tajemniczej gwiazdy.
03:28
A few years ago, Planet Hunters were
sifting through data looking for transits,
sifting through data looking for transits,
55
196520
3880
Kilka lat temu Odkrywcy Planet,
przeszukując dane tranzytów,
przeszukując dane tranzytów,
03:33
and they spotted a mysterious signal
coming from the star KIC 8462852.
coming from the star KIC 8462852.
56
201200
5960
natrafili na tajemniczy sygnał
dobiegający od gwiazdy KIC 8462852.
dobiegający od gwiazdy KIC 8462852.
03:39
The observations in May of 2009
were the first they spotted,
were the first they spotted,
57
207920
4016
Pierwsze informacje
pojawiły się w maju 2009 roku
pojawiły się w maju 2009 roku
03:43
and they started talking about this
in the discussion forums.
in the discussion forums.
58
211960
2858
na forach internetowych.
03:47
They said and object like Jupiter
59
215320
2096
Pisano, że obiekt wielkości Jowisza
03:49
would make a drop like this
in the star's light,
in the star's light,
60
217440
2896
mógłby zrobić taki spadek światła gwiazdy,
03:52
but they were also saying it was giant.
61
220360
3336
ale pisali też, że był ogromny.
03:55
You see, transits normally
only last for a few hours,
only last for a few hours,
62
223720
3216
Normalny tranzyt trwa kilka godzin,
03:58
and this one lasted for almost a week.
63
226960
2120
a ten trwał prawie przez tydzień.
04:01
They were also saying
that it looks asymmetric,
that it looks asymmetric,
64
229880
3536
Pisano też, że wyglądał na asymetryczny,
04:05
meaning that instead of the clean,
U-shaped dip that we saw with Jupiter,
U-shaped dip that we saw with Jupiter,
65
233440
4256
co oznacza, że zamiast widzieć kształt
litery U, jak przy Jowiszu,
litery U, jak przy Jowiszu,
04:09
it had this strange slope
that you can see on the left side.
that you can see on the left side.
66
237720
3496
widzimy dziwne nachylenie
z lewej strony wykresu.
z lewej strony wykresu.
04:13
This seemed to indicate
67
241240
1336
Oznaczało to prawdopodobnie,
04:14
that whatever was getting in the way
and blocking the starlight
and blocking the starlight
68
242600
3376
że cokolwiek pojawiło się
i blokowało światło gwiazdy,
i blokowało światło gwiazdy,
04:18
was not circular like a planet.
69
246000
1920
nie było okrągłe jak planeta.
Pojawiło się jeszcze kilka
spadków na wykresie,
spadków na wykresie,
04:21
There are few more dips that happened,
70
249240
1896
04:23
but for a couple of years,
it was pretty quiet.
it was pretty quiet.
71
251160
2360
ale przez następnych kilka lat
nic więcej się nie działo.
nic więcej się nie działo.
04:26
And then in March of 2011, we see this.
72
254400
4160
Nagle, w Marcu 2011 roku,
zobaczyliśmy coś takiego.
zobaczyliśmy coś takiego.
Światło gwiazdy
zmniejszyło się o całe 15%,
zmniejszyło się o całe 15%,
04:31
The star's light drops
by a whole 15 percent,
by a whole 15 percent,
73
259120
4096
a to bardzo dużo, jeśli
przełożymy na wielkość planety,
przełożymy na wielkość planety,
04:35
and this is huge compared to a planet,
74
263240
2176
04:37
which would only make a one percent drop.
75
265440
2000
która mogłaby spowodować
taki spadek światła.
taki spadek światła.
04:40
We described this feature
as both smooth and clean.
as both smooth and clean.
76
268480
3536
Opisaliśmy ten obiekt
jako gładki i łagodny.
jako gładki i łagodny.
04:44
It also is asymmetric,
77
272040
2016
A także asymetryczny,
04:46
having a gradual dimming
that lasts almost a week,
that lasts almost a week,
78
274080
2656
powodujący stopniowe zaciemnienie
na prawie cały tydzień.
na prawie cały tydzień.
04:48
and then it snaps right back up to normal
in just a matter of days.
in just a matter of days.
79
276760
3160
Następnie stawał się z powrotem
normalny w ciągu zaledwie kilku dni.
normalny w ciągu zaledwie kilku dni.
04:52
And again, after this, not much happens
80
280920
4256
Ponownie, zaraz po tym
niewiele się działo,
niewiele się działo,
04:57
until February of 2013.
81
285200
3696
aż do lutego 2013 roku.
05:00
Things start to get really crazy.
82
288920
2616
To było na prawdę szalone.
05:03
There is a huge complex of dips
in the light curve that appear,
in the light curve that appear,
83
291560
4496
To olbrzymie zgrupowanie spadków
w krzywej światła, które pojawia się
w krzywej światła, które pojawia się
05:08
and they last for like a hundred days,
84
296080
2136
i trwa około stu dni,
05:10
all the way up
into the Kepler mission's end.
into the Kepler mission's end.
85
298240
2240
aż do zakończenia misji Keplera.
05:13
These dips have variable shapes.
86
301280
1976
Spadki mają różne kształty.
05:15
Some are very sharp, and some are broad,
87
303280
2216
Część jest bardzo ostra, część szeroka,
05:17
and they also have variable durations.
88
305520
2256
mają także różne okresy.
05:19
Some last just for a day or two,
and some for more than a week.
and some for more than a week.
89
307800
3160
Jedne trwają dzień lub dwa,
a inne ponad tydzień.
a inne ponad tydzień.
Pojawiają się również tendencje w górę
i w dół, wewnątrz niektórych spadków,
i w dół, wewnątrz niektórych spadków,
05:24
And there's also up and down trends
within some of these dips,
within some of these dips,
90
312120
3336
05:27
almost like several independent events
were superimposed on top of each other.
were superimposed on top of each other.
91
315480
4680
jakby kilka niezależnych wydarzeń
było nałożonych jedne na drugie.
było nałożonych jedne na drugie.
05:32
And at this time, this star drops
in its brightness over 20 percent.
in its brightness over 20 percent.
92
320920
6216
W tym czasie światło gwiazdy
obniżyło się o ponad 20%.
obniżyło się o ponad 20%.
05:39
This means that whatever
is blocking its light
is blocking its light
93
327160
2143
To oznacza, że cokolwiek
blokowało światło,
blokowało światło,
05:41
has an area of over 1,000 times
the area of our planet Earth.
the area of our planet Earth.
94
329327
4440
było większe ponad 1000 razy niż Ziemia.
05:46
This is truly remarkable.
95
334200
2240
To niezwykłe.
05:49
And so the citizen scientists,
when they saw this,
when they saw this,
96
337360
2376
Gdy zauważyli to naukowcy entuzjaści,
05:51
they notified the science team
that they found something weird enough
that they found something weird enough
97
339760
3696
poinformowali grupę naukowców,
że znaleźli coś tak dziwnego,
że znaleźli coś tak dziwnego,
05:55
that it might be worth following up.
98
343480
2440
że warto się tym bliżej zainteresować.
05:58
And so when the science team looked at it,
99
346680
2056
Kiedy grupa naukowców spojrzała na dane,
06:00
we're like, "Yeah, there's probably
just something wrong with the data."
just something wrong with the data."
100
348760
3381
powiedzieli coś w stylu:
"To prawdopodobnie błędne dane".
"To prawdopodobnie błędne dane".
06:04
But we looked really, really, really hard,
101
352165
2531
Ale sprawdziliśmy wszystko
bardzo dokładnie
bardzo dokładnie
06:06
and the data were good.
102
354720
2400
i dane były poprawne.
06:10
And so what was happening
had to be astrophysical,
had to be astrophysical,
103
358680
3096
To oznacza, że coś astrofizycznego,
06:13
meaning that something in space
was getting in the way
was getting in the way
104
361800
3656
znajdującego się w przestrzeni kosmicznej,
pojawiło się na drodze
pojawiło się na drodze
06:17
and blocking starlight.
105
365480
1400
i blokowało światło gwiazdy.
A więc w tym momencie,
06:20
And so at this point,
106
368240
1216
zaczęliśmy się uczyć wszystkiego,
co mogliśmy o tej gwieździe,
co mogliśmy o tej gwieździe,
06:21
we set out to learn
everything we could about the star
everything we could about the star
107
369480
2576
06:24
to see if we could find any clues
to what was going on.
to what was going on.
108
372080
2920
aby znaleźć jakiekolwiek wskazówki,
mówiące nam, co się dzieje.
mówiące nam, co się dzieje.
06:27
And the citizen scientists
who helped us in this discovery,
who helped us in this discovery,
109
375720
3176
Naukowcy entuzjaści, którzy
pomogli nam dokonać odkrycia,
pomogli nam dokonać odkrycia,
06:30
they joined along for the ride
110
378920
1536
dołączyli się do nas,
06:32
watching science in action firsthand.
111
380480
3080
obserwując naukę w akcji.
06:37
First, somebody said, you know,
what if this star was very young
what if this star was very young
112
385000
5456
Na początku ktoś powiedział,
że może to bardzo młoda gwiazda,
że może to bardzo młoda gwiazda,
06:42
and it still had the cloud of material
it was born from surrounding it.
it was born from surrounding it.
113
390480
3600
ciągle otoczona chmurą materiału,
z którego powstała.
z którego powstała.
06:47
And then somebody else said,
114
395040
1416
Ktoś inny powiedział,
06:48
well, what if the star
had already formed planets,
had already formed planets,
115
396480
2776
że może gwiazda posiada
dopiero uformowane planety,
dopiero uformowane planety,
06:51
and two of these planets had collided,
116
399280
2216
a dwie z nich uległy kolizji,
06:53
similar to the Earth-Moon forming event.
117
401520
2120
podobnej do tej, która
uformowała Ziemię i Księżyc.
uformowała Ziemię i Księżyc.
06:56
Well, both of these theories
could explain part of the data,
could explain part of the data,
118
404440
3536
Obydwie teorie tłumaczyły część danych,
07:00
but the difficulties were that the star
showed no signs of being young,
showed no signs of being young,
119
408000
3416
ale nie było żadnych dowodów na to,
że gwiazda jest młoda,
że gwiazda jest młoda,
07:03
and there was no glow
from any of the material
from any of the material
120
411440
2936
i nie widać było żadnego blasku
z materiału gwiazdy,
z materiału gwiazdy,
ogrzewanego poprzez
promieniowanie gwiazdy,
promieniowanie gwiazdy,
07:06
that was heated up by the star's light,
121
414400
2096
07:08
and you would expect this
if the star was young
if the star was young
122
416520
2856
a tego przecież oczekujesz,
patrząc na młodą gwiazdę.
patrząc na młodą gwiazdę.
07:11
or if there was a collision
and a lot of dust was produced.
and a lot of dust was produced.
123
419400
3560
Albo jeśli była kolizja
i pojawiło się bardzo dużo pyłu.
i pojawiło się bardzo dużo pyłu.
07:15
And so somebody else said,
124
423800
1616
Ktoś inny powiedział,
07:17
well, how about a huge swarm of comets
125
425440
4976
"A co powiecie na wielki rój komet,
07:22
that are passing by this star
in a very elliptical orbit?
in a very elliptical orbit?
126
430440
3656
który może mijać gwiazdę
na eliptycznej orbicie?"
na eliptycznej orbicie?"
07:26
Well, it ends up that this is actually
consistent with our observations.
consistent with our observations.
127
434120
4400
Tym zakończyliśmy rozważania
na temat naszych obserwacji.
na temat naszych obserwacji.
07:32
But I agree, it does feel
a little contrived.
a little contrived.
128
440000
3256
Ale zgadzam się, że jest
to trochę naciągane.
to trochę naciągane.
07:35
You see, it would take hundreds of comets
129
443280
3296
Potrzebnych by było tysiące komet,
07:38
to reproduce what we're observing.
130
446600
1640
żeby stworzyć to, co zaobserwowaliśmy.
07:41
And these are only the comets
131
449200
1576
A to tylko te komety,
07:42
that happen to pass
between us and the star.
between us and the star.
132
450800
2616
które przeleciały pomiędzy nami a gwiazdą.
07:45
And so in reality, we're talking
thousands to tens of thousands of comets.
thousands to tens of thousands of comets.
133
453440
6456
Więc w rzeczywistości, mówimy o tysiącach
lub dziesiątkach tysięcy komet.
lub dziesiątkach tysięcy komet.
07:51
But of all the bad ideas we had,
134
459920
3456
Ale ze wszystkich złych pomysłów,
które mieliśmy,
które mieliśmy,
07:55
this one was the best.
135
463400
2136
ten był najlepszy.
07:57
And so we went ahead
and published our findings.
and published our findings.
136
465560
2936
Postanowiliśmy opublikować nasze odkrycie.
08:00
Now, let me tell you, this was one
of the hardest papers I ever wrote.
of the hardest papers I ever wrote.
137
468520
4216
Był to jeden z najcięższych artykułów,
jakie kiedykolwiek napisałam.
08:04
Scientists are meant to publish results,
138
472760
2336
Naukowcy powinni publikować wyniki badań,
08:07
and this situation was far from that.
139
475120
2160
a obecna sytuacja była daleka od tego.
08:09
And so we decided
to give it a catchy title,
to give it a catchy title,
140
477960
3136
Postanowiliśmy nadać artykułowi
chwytliwy tytuł,
chwytliwy tytuł,
08:13
and we called it: "Where's The Flux?"
141
481120
2176
zdecydowaliśmy się na
"Gdzie jest strumień?"
"Gdzie jest strumień?"
08:15
I will let you work out the acronym.
142
483320
2080
Pozwolę wam zastanowić się nad akronimem.
08:18
(Laughter)
143
486160
3720
(Śmiech)
08:22
So this isn't the end of the story.
144
490840
1696
To nie koniec historii.
08:24
Around the same time
I was writing this paper,
I was writing this paper,
145
492560
2176
W czasie, kiedy pisałam artykuł,
08:26
I met with a colleague
of mine, Jason Wright,
of mine, Jason Wright,
146
494760
2136
spotkałam się z kolegą,
Jasonem Wrightem,
Jasonem Wrightem,
który też pisał artykuł
na podstawie danych Keplera.
na podstawie danych Keplera.
08:28
and he was also writing a paper
on Kepler data.
on Kepler data.
147
496920
2216
08:31
And he was saying that with Kepler's
extreme precision,
extreme precision,
148
499160
4176
Twierdził, że przy pomocy tych
niezwykle precyzyjnych danych
niezwykle precyzyjnych danych
08:35
it could actually detect
alien megastructures around stars,
alien megastructures around stars,
149
503360
4856
można odkryć obce
megastruktury dookoła gwiazd,
megastruktury dookoła gwiazd,
08:40
but it didn't.
150
508240
1200
ale jak dotąd się to nie udało.
08:42
And then I showed him this weird data
that our citizen scientists had found,
that our citizen scientists had found,
151
510520
3960
Wtedy pokazałam mu te dziwne dane,
które odkryli naukowcy entuzjaści,
które odkryli naukowcy entuzjaści,
08:47
and he said to me,
152
515559
1216
powiedział mi,
08:48
"Aw crap, Tabby.
153
516799
1777
"O kurcze, Tabby."
08:50
Now I have to rewrite my paper."
154
518600
1959
"Teraz muszę przepisać mój artykuł."
08:54
So yes, the natural
explanations were weak,
explanations were weak,
155
522440
2200
Tak, nasze wyjaśnienie miało luki,
a teraz byliśmy jeszcze bardziej ciekawi.
08:58
and we were curious now.
156
526480
1576
09:00
So we had to find a way
to rule out aliens.
to rule out aliens.
157
528080
3176
Musieliśmy znaleźć drogę
do wyeliminowania rozwiązania z obcymi.
do wyeliminowania rozwiązania z obcymi.
09:03
So together, we convinced
a colleague of ours
a colleague of ours
158
531280
2856
Wspólnie przekonaliśmy
naszych współpracowników
naszych współpracowników
09:06
who works on SETI, the Search
for Extraterrestrial Intelligence,
for Extraterrestrial Intelligence,
159
534160
3256
pracujących przy SETI, czyli
Poszukiwaniu Pozaziemskich Cywilizacji,
Poszukiwaniu Pozaziemskich Cywilizacji,
09:09
that this would be
an extraordinary target to pursue.
an extraordinary target to pursue.
160
537440
2920
że to będzie dla nich bardzo
ciekawy cel poszukiwań.
ciekawy cel poszukiwań.
Napisaliśmy wniosek
do Green Bank Observatory,
do Green Bank Observatory,
09:14
We wrote a proposal to observe the star
161
542480
2376
skąd mogliśmy obserwować naszą gwiazdę
09:16
with the world's largest radio telescope
at the Green Bank Observatory.
at the Green Bank Observatory.
162
544880
4176
przez największy na świecie radioteleskop.
09:21
A couple months later,
163
549080
1376
Kilka miesięcy później
09:22
news of this proposal
got leaked to the press
got leaked to the press
164
550480
4240
informacje o naszym wniosku
przedostały się do prasy
przedostały się do prasy
09:27
and now there are thousands of articles,
165
555760
3456
i powstało tysiące artykułów,
09:31
over 10,000 articles, on this star alone.
166
559240
3136
ponad 10 000 artykułów
na temat tej jednej gwiazdy.
na temat tej jednej gwiazdy.
09:34
And if you search Google Images,
167
562400
1840
Jeśli poszukacie w grafice Google,
09:36
this is what you'll find.
168
564920
1200
to właśnie znajdziecie.
09:39
Now, you may be wondering,
OK, Tabby, well,
OK, Tabby, well,
169
567600
2496
Jeśli się zastanawiacie,
"OK Tabby, w jaki sposób,
"OK Tabby, w jaki sposób,
09:42
how do aliens actually explain
this light curve?
this light curve?
170
570120
3856
obcy tłumaczą zakrzywienia
światła wokół tej gwiazdy?"
światła wokół tej gwiazdy?"
09:46
OK, well, imagine a civilization
that's much more advanced than our own.
that's much more advanced than our own.
171
574000
5296
Wyobraźcie sobie cywilizację,
o wiele bardziej rozwiniętą od naszej.
o wiele bardziej rozwiniętą od naszej.
09:51
In this hypothetical circumstance,
172
579320
2320
W tych hipotetycznych okolicznościach,
09:54
this civilization would have exhausted
the energy supply of their home planet,
the energy supply of their home planet,
173
582680
4656
ta cywilizacja mogła wykorzystać
zapasy energii swojej planety,
zapasy energii swojej planety,
09:59
so where could they get more energy?
174
587360
2176
więc gdzie może ona szukać więcej energii?
10:01
Well, they have a host star
just like we have a sun,
just like we have a sun,
175
589560
2800
Mogą mieć centralną gwiazdę,
taką jak nasze Słońce,
taką jak nasze Słońce,
10:05
and so if they were able
to capture more energy from this star,
to capture more energy from this star,
176
593240
4056
i jeśli są w stanie gromadzić jej energię,
10:09
then that would solve their energy needs.
177
597320
1960
to tak rozwiązują swój problem.
10:11
So they would go
and build huge structures.
and build huge structures.
178
599800
3416
Mogą więc budować do tego celu
olbrzymie struktury.
olbrzymie struktury.
10:15
These giant megastructures,
179
603240
2776
Te gigantyczne megastruktury,
10:18
like ginormous solar panels,
are called Dyson spheres.
are called Dyson spheres.
180
606040
3720
olbrzymie panele słoneczne,
nazywają się sferami Dysona.
nazywają się sferami Dysona.
10:22
This image above
181
610440
1296
Te obrazy powyżej pokazują
10:23
are lots of artists' impressions
of Dyson spheres.
of Dyson spheres.
182
611760
3176
wiele artystycznych wyobrażeń
o sferach Dysona.
o sferach Dysona.
10:26
It's really hard to provide perspective
on the vastness of these things,
on the vastness of these things,
183
614960
5016
Jest naprawdę bardzo ciężko
pokazać ogrom tych struktur,
pokazać ogrom tych struktur,
ale możecie sobie je
wyobrazić w taki sposób.
wyobrazić w taki sposób.
10:32
but you can think of it this way.
184
620000
1816
10:33
The Earth-Moon distance
is a quarter of a million miles.
is a quarter of a million miles.
185
621840
3040
Odległość między Ziemią a Księżycem
to 400 tysięcy kilometrów.
to 400 tysięcy kilometrów.
10:38
The simplest element
on one of these structures
on one of these structures
186
626040
3896
Najprostszy element tej struktury
10:41
is 100 times that size.
187
629960
2440
jest 100 razy większy.
10:45
They're enormous.
188
633400
1320
Są kolosalne.
10:48
And now imagine one of these structures
in motion around a star.
in motion around a star.
189
636080
4416
A teraz wyobraźcie sobie ruch jednej
z tych struktur wokół gwiazdy.
z tych struktur wokół gwiazdy.
10:52
You can see how it would produce
anomalies in the data
anomalies in the data
190
640520
3096
Widać, że mogą tworzyć się
anomalie w danych,
anomalie w danych,
10:55
such as uneven, unnatural looking dips.
191
643640
3216
jak te nienaturalnie spadki na wykresach.
10:58
But it remains that even
alien megastructures
alien megastructures
192
646880
3976
Ale nadal, nawet megastruktury obcych,
11:02
cannot defy the laws of physics.
193
650880
2416
nie mogą się przeciwstawiać prawom fizyki.
11:05
You see, anything that uses
a lot of energy
a lot of energy
194
653320
3440
Wszystko, co zużywa tyle energii,
11:09
is going to produce heat,
195
657800
1760
produkuje ciepło,
11:12
and we don't observe this.
196
660840
1976
którego my nie obserwujemy.
Może też zachodzić coś tak prostego,
11:14
But it could be something as simple
197
662840
1696
11:16
as they're just reradiating it away
in another direction,
in another direction,
198
664560
3456
jak odprowadzenie ciepła w innym kierunku
11:20
just not at Earth.
199
668040
1200
niż Ziemia.
11:23
Another idea that's one
of my personal favorites
of my personal favorites
200
671000
2440
Inny pomysł, mój ulubiony,
11:26
is that we had just witnessed
an interplanetary space battle
an interplanetary space battle
201
674320
3776
to ten, że jesteśmy właśnie świadkami
międzygalaktycznej bitwy
międzygalaktycznej bitwy
11:30
and the catastrophic
destruction of a planet.
destruction of a planet.
202
678120
3000
i obserwujemy zniszczenie planety.
11:34
Now, I admit that this
would produce a lot of dust
would produce a lot of dust
203
682520
3256
To powinno prowadzić
do powstania wielkiej ilości pyłu,
do powstania wielkiej ilości pyłu,
11:37
that we don't observe.
204
685800
1896
czego nie obserwujemy.
11:39
But if we're already invoking aliens
in this explanation,
in this explanation,
205
687720
4336
Ale jeśli i tak dopuszczamy
wyjaśnienie zawierające obcych,
wyjaśnienie zawierające obcych,
11:44
then who is to say they didn't
efficiently clean up all this mess
efficiently clean up all this mess
206
692080
3696
to kto powiedział,
że nie sprzątają oni tego bałaganu
że nie sprzątają oni tego bałaganu
11:47
for recycling purposes?
207
695800
1536
w celach ekologicznych?
11:49
(Laughter)
208
697360
1016
(Śmiech)
11:50
You can see how this quickly
captures your imagination.
captures your imagination.
209
698400
2960
Widzicie, jak szybko
zawładnęło to waszą wyobraźnią.
zawładnęło to waszą wyobraźnią.
11:55
Well, there you have it.
210
703760
1256
No to macie.
11:57
We're in a situation that could unfold
211
705040
3216
Jesteśmy w sytuacji, która może dotyczyć
12:00
to be a natural phenomenon
we don't understand
we don't understand
212
708280
3416
naturalnego fenomenu,
którego nie rozumiemy
którego nie rozumiemy
12:03
or an alien technology
we don't understand.
we don't understand.
213
711720
2560
lub obcej technologii,
której nie rozumiemy.
której nie rozumiemy.
12:07
Personally, as a scientist,
my money is on the natural explanation.
my money is on the natural explanation.
214
715600
5240
Osobiście, jako naukowiec,
stawiam na naturalne wyjaśnienie.
stawiam na naturalne wyjaśnienie.
12:14
But don't get me wrong, I do think
it would be awesome to find aliens.
it would be awesome to find aliens.
215
722040
3320
Ale nie odbierzcie mnie źle, sądzę,
że byłoby super znaleźć obcych.
że byłoby super znaleźć obcych.
12:18
Either way, there is something new
and really interesting to discover.
and really interesting to discover.
216
726800
4520
Tak czy inaczej, coś nowego
i bardzo ciekawego czeka na odkrycie.
i bardzo ciekawego czeka na odkrycie.
12:24
So what happens next?
217
732040
1856
Co wydarzy się dalej?
12:25
We need to continue to observe this star
218
733920
2656
Musimy kontynuować obserwacje gwiazdy,
12:28
to learn more about what's happening.
219
736600
2416
aby nauczyć się więcej na jej temat.
12:31
But professional astronomers, like me,
220
739040
2576
Ale profesjonalni astronomowie, jak ja,
12:33
we have limited resources
for this kind of thing,
for this kind of thing,
221
741640
2816
mają ograniczone środki do tego celu,
12:36
and Kepler is on to a different mission.
222
744480
1920
a Kepler służy innej misji.
12:39
And I'm happy to say that once again,
223
747400
4216
Jestem szczęśliwa, mogąc powiedzieć,
12:43
citizen scientists have come in
and saved the day.
and saved the day.
224
751640
3120
że naukowcy entuzjaści
mogą wiele osiągnąć.
mogą wiele osiągnąć.
12:47
You see, this time,
225
755880
2456
W tym momencie,
12:50
amateur astronomers
with their backyard telescopes
with their backyard telescopes
226
758360
2880
astronomowie amatorzy
z teleskopami w ogródkach
z teleskopami w ogródkach
12:54
stepped up immediately
and started observing this star nightly
and started observing this star nightly
227
762120
3976
mogą właśnie wyjść i zacząć
obserwować tę gwiazdę
obserwować tę gwiazdę
12:58
at their own facilities,
228
766120
1496
na własnym sprzęcie.
12:59
and I am so excited to see what they find.
229
767640
2800
Jestem bardzo ciekawa, co znajdą.
13:03
What's amazing to me is that this star
would have never been found by computers
would have never been found by computers
230
771520
4176
Co niesamowite, ta gwiazda mogłaby nigdy
nie zostać odnaleziona przez komputery,
nie zostać odnaleziona przez komputery,
13:07
because we just weren't looking
for something like this.
for something like this.
231
775720
2640
ponieważ nigdy nie szukaliśmy
niczego podobnego.
niczego podobnego.
13:11
And what's more exciting
232
779400
4256
Co jest jeszcze bardziej ekscytujące,
13:15
is that there's more data to come.
233
783680
1640
pojawi się jeszcze więcej danych.
13:18
There are new missions that are coming up
234
786200
1976
Pojawią się nowe misje,
13:20
that are observing millions more stars
235
788200
2680
będą obserwowane miliony gwiazd
13:23
all over the sky.
236
791840
1400
na całym niebie.
13:26
And just think: What will it mean
when we find another star like this?
when we find another star like this?
237
794280
5520
Pomyślcie: co to będzie oznaczać, jeśli
znajdziemy jeszcze jedną taką gwiazdę?
znajdziemy jeszcze jedną taką gwiazdę?
13:32
And what will it mean
if we don't find another star like this?
if we don't find another star like this?
238
800520
4080
A co, jeśli nie znajdziemy?
13:37
Thank you.
239
805280
1216
Dziękuję.
13:38
(Applause)
240
806520
6921
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Tabetha Boyajian - AstronomerTabetha Boyajian is best known for her research on KIC 8462852, a puzzling celestial body that has inspired otherwise sober scientists to brainstorm outlandish hypotheses.
Why you should listen
Planet hunter Tabetha Boyajian studies KIC 8462852 (dubbed "Tabby's star" after her team's research): a star exhibiting bizarre (and thus far unique) variations in brightness. These fluctuations have led scientists to postulate causes ranging from comet dust (Boyajian's most likely scenario) to alien megastructures. The latest studies of Tabby's star have proved even more baffling: KIC 8462852 has been gradually dimming over the last century, a strikingly short period of time on an astronomical scale.
Boyajian currently serves as a postdoc with the Yale Exoplanet group, whose research is assisted by the Planet Hunters -- a citizen science group that combs data from the NASA Kepler Space Mission for evidence of exoplanets and other unusual interstellar activity.
More profile about the speakerBoyajian currently serves as a postdoc with the Yale Exoplanet group, whose research is assisted by the Planet Hunters -- a citizen science group that combs data from the NASA Kepler Space Mission for evidence of exoplanets and other unusual interstellar activity.
Tabetha Boyajian | Speaker | TED.com