TED2016
Tabetha Boyajian: The most mysterious star in the universe
Tabetha Boyajian: A estrela mais misteriosa do universo
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Algo enorme, com cerca de 1000 vezes a área da Terra, está a bloquear a luz de uma estrela distante, conhecida por KIC 8462852, e ninguém sabe ao certo o que é. Quando a astrónoma Tabetha Boyajian investigava este objeto celestial perplexante, um colega sugeriu algo incomum: Seria uma mega estrutura alienígena? Uma ideia tão extraordinária exigia provas extraordinárias. Nesta palestra, Tabetha descreve-nos como os cientistas procuram e testam hipóteses, quando são confrontados com o desconhecido.
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
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00:12
Extraordinary claims
require extraordinary evidence,
require extraordinary evidence,
0
760
4496
Alegações extraordinárias
exigem provas extraordinárias,
exigem provas extraordinárias,
00:17
and it is my job,
my responsibility, as an astronomer
my responsibility, as an astronomer
1
5280
4696
e o meu trabalho e responsabilidade,
como astrónoma,
como astrónoma,
00:22
to remind people that alien hypotheses
should always be a last resort.
should always be a last resort.
2
10000
6320
é lembrar que hipóteses com extraterrestres
devem ser sempre o último recurso.
devem ser sempre o último recurso.
00:29
Now, I want to tell you
a story about that.
a story about that.
3
17440
2136
Quero contar-vos uma história sobre isto.
00:31
It involves data from a NASA mission,
4
19600
3576
Ela envolve dados de uma missão da NASA,
00:35
ordinary people and one of the most
extraordinary stars in our galaxy.
extraordinary stars in our galaxy.
5
23200
4960
pessoas comuns e uma das estrelas
mais extraordinárias da nossa galáxia.
mais extraordinárias da nossa galáxia.
00:41
It began in 2009 with the launch
of NASA's Kepler mission.
of NASA's Kepler mission.
6
29800
3600
Começou em 2009 com o lançamento
da missão Kepler da NASA.
da missão Kepler da NASA.
00:46
Kepler's main scientific objective
7
34000
2056
O objetivo científico principal do Kepler
00:48
was to find planets
outside of our solar system.
outside of our solar system.
8
36080
2976
era encontrar planetas
fora do nosso sistema solar.
fora do nosso sistema solar.
00:51
It did this by staring
at a single field in the sky,
at a single field in the sky,
9
39080
3576
Fê-lo, observando uma área do céu,
00:54
this one, with all the tiny boxes.
10
42680
1840
aquela, com as caixinhas.
00:57
And in this one field,
11
45480
1416
Nesta área, monitorizou o brilho
de mais de 150 mil estrelas
de mais de 150 mil estrelas
00:58
it monitored the brightness
of over 150,000 stars
of over 150,000 stars
12
46920
4416
01:03
continuously for four years,
13
51360
2416
continuamente, durante quatro anos,
01:05
taking a data point every 30 minutes.
14
53800
2640
guardando um conjunto de dados
a cada 30 minutos.
a cada 30 minutos.
01:10
It was looking for what
astronomers call a transit.
astronomers call a transit.
15
58480
3016
Procurava o que os astrónomos
chamam um "trânsito".
chamam um "trânsito".
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
Ocorre quando a órbita do planeta
está alinhada com a nossa linha de visão,
está alinhada com a nossa linha de visão,
01:18
just so that the planet
crosses in front of a star.
crosses in front of a star.
17
66560
4136
e o planeta passa à frente de uma estrela.
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
Quando isso acontece, ele bloqueia
um pouquinho do brilho da estrela,
um pouquinho do brilho da estrela,
01:27
which you can see as a dip in this curve.
19
75120
2720
que se pode ver
como uma depressão nesta curva.
como uma depressão nesta curva.
01:31
And so the team at NASA
had developed very sophisticated computers
had developed very sophisticated computers
20
79600
4416
A equipa da NASA tinha criado
computadores muito sofisticados
computadores muito sofisticados
01:36
to search for transits
in all the Kepler data.
in all the Kepler data.
21
84040
2720
para procurar trânsitos
nos dados do Kepler.
nos dados do Kepler.
01:40
At the same time
of the first data release,
of the first data release,
22
88160
3896
Quando fizeram a
primeira publicação de dados,
primeira publicação de dados,
01:44
astronomers at Yale
were wondering an interesting thing:
were wondering an interesting thing:
23
92080
3120
astrónomos de Yale
questionavam-se sobre algo interessante:
questionavam-se sobre algo interessante:
01:48
What if computers missed something?
24
96240
3360
E se algo escapasse aos computadores?
01:53
And so we launched the citizen
science project called Planet Hunters
science project called Planet Hunters
25
101040
3680
Isso fez-nos lançar o projeto de ciência
cidadã Caçadores de Planetas,
cidadã Caçadores de Planetas,
01:57
to have people look at the same data.
26
105760
3200
para ter pessoas a analisar
esses mesmos dados.
esses mesmos dados.
02:01
The human brain has an amazing ability
for pattern recognition,
for pattern recognition,
27
109600
3776
O cérebro humano tem uma capacidade
incrível de reconhecer padrões,
incrível de reconhecer padrões,
02:05
sometimes even better than a computer.
28
113400
2216
às vezes melhor do que um computador.
02:07
However, there was a lot
of skepticism around this.
of skepticism around this.
29
115640
2536
No entanto, havia muito ceticismo.
02:10
My colleague, Debra Fischer,
founder of the Planet Hunters project,
founder of the Planet Hunters project,
30
118200
3536
A minha colega, Debra Fischer,
fundadora do projeto Caçadores de Planetas
fundadora do projeto Caçadores de Planetas
02:13
said that people at the time were saying,
31
121760
1976
afirma que naquela época lhe diziam,
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
"És maluca. Não é possível
que um sinal escape ao computador."
que um sinal escape ao computador."
02:19
And so it was on, the classic
human versus machine gamble.
human versus machine gamble.
33
127560
4216
Verificou-se o desafio clássico
do homem contra a máquina.
do homem contra a máquina.
02:23
And if we found one planet,
we would be thrilled.
we would be thrilled.
34
131800
3176
Se encontrássemos um planeta,
já seria entusiasmante.
já seria entusiasmante.
02:27
When I joined the team four years ago,
35
135000
2456
Quando entrei na equipa há quatro anos,
02:29
we had already found a couple.
36
137480
1440
já tínhamos encontrado uns poucos.
02:32
And today, with the help
of over 300,000 science enthusiasts,
of over 300,000 science enthusiasts,
37
140360
4656
Hoje, com a ajuda
de mais de 300 mil entusiastas da ciência,
de mais de 300 mil entusiastas da ciência,
02:37
we have found dozens,
38
145040
1776
já encontrámos dezenas,
02:38
and we've also found
one of the most mysterious stars
one of the most mysterious stars
39
146840
3256
e também descobrimos uma das estrelas
mais misteriosas da nossa galáxia.
mais misteriosas da nossa galáxia.
02:42
in our galaxy.
40
150120
1200
02:45
So to understand this,
41
153040
1456
Para entender isto,
02:46
let me show you what a normal transit
in Kepler data looks like.
in Kepler data looks like.
42
154520
3200
deixem-me mostrar um trânsito normal,
nos dados do Kepler.
nos dados do Kepler.
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
Neste gráfico, do lado esquerdo
temos a quantidade de luz,
temos a quantidade de luz,
02:54
and on the bottom is time.
44
162080
1856
e em baixo o tempo.
02:55
The white line
is light just from the star,
is light just from the star,
45
163960
3056
A linha branca
é luz vinda só da estrela,
é luz vinda só da estrela,
02:59
what astronomers call a light curve.
46
167040
2376
a que os astrónomos chamam
uma curva de luz.
uma curva de luz.
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
Quando um planeta transita uma estrela,
bloqueia um pouco da luz
bloqueia um pouco da luz
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
e a profundidade do trânsito
reflete o tamanho do objeto em si.
reflete o tamanho do objeto em si.
03:10
And so, for example, let's take Jupiter.
49
178800
2616
Tomemos Júpiter como exemplo.
03:13
Planets don't get
much bigger than Jupiter.
much bigger than Jupiter.
50
181440
2136
Não há planetas muito
maiores que Júpiter.
maiores que Júpiter.
03:15
Jupiter will make a one percent drop
in a star's brightness.
in a star's brightness.
51
183600
3776
Júpiter causa uma queda de 1%
no brilho de uma estrela.
no brilho de uma estrela.
03:19
Earth, on the other hand,
is 11 times smaller than Jupiter,
is 11 times smaller than Jupiter,
52
187400
4176
A Terra, por outro lado,
é 11 vezes menor do que Júpiter,
é 11 vezes menor do que Júpiter,
03:23
and the signal
is barely visible in the data.
is barely visible in the data.
53
191600
2816
e o sinal
é dificilmente discernível nos dados.
é dificilmente discernível nos dados.
03:26
So back to our mystery.
54
194440
1280
Regressemos ao nosso mistério.
03:28
A few years ago, Planet Hunters were
sifting through data looking for transits,
sifting through data looking for transits,
55
196520
3880
Há uns anos, os Caçadores de Planetas
procuravam um trânsito nos dados,
procuravam um trânsito nos dados,
03:33
and they spotted a mysterious signal
coming from the star KIC 8462852.
coming from the star KIC 8462852.
56
201200
5960
quando notaram um sinal misterioso
vindo da estrela KIC 8462852.
vindo da estrela KIC 8462852.
03:39
The observations in May of 2009
were the first they spotted,
were the first they spotted,
57
207920
4016
As observações de maio de 2009
foram as primeiras que notaram,
foram as primeiras que notaram,
03:43
and they started talking about this
in the discussion forums.
in the discussion forums.
58
211960
2858
e eles começaram a falar sobre isso
nos fóruns de discussão.
nos fóruns de discussão.
03:47
They said and object like Jupiter
59
215320
2096
Disseram que um objeto como Júpiter
03:49
would make a drop like this
in the star's light,
in the star's light,
60
217440
2896
causaria uma depressão como aquela
na luz da estrela,
na luz da estrela,
03:52
but they were also saying it was giant.
61
220360
3336
mas também diziam que era gigante.
03:55
You see, transits normally
only last for a few hours,
only last for a few hours,
62
223720
3216
Normalmente, os trânsitos
duram apenas algumas horas,
duram apenas algumas horas,
03:58
and this one lasted for almost a week.
63
226960
2120
e este durou quase uma semana.
04:01
They were also saying
that it looks asymmetric,
that it looks asymmetric,
64
229880
3536
Também diziam
que o trânsito era assimétrico,
que o trânsito era assimétrico,
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
o que significa que, em vez da depressão
limpa em U que víamos em Júpiter,
limpa em U que víamos em Júpiter,
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
tinha esta inclinação estranha
que se vê no lado esquerdo.
que se vê no lado esquerdo.
04:13
This seemed to indicate
67
241240
1336
Isto parecia indicar
04:14
that whatever was getting in the way
and blocking the starlight
and blocking the starlight
68
242600
3376
que o que quer que estivesse
a bloquear a luz da estrela
a bloquear a luz da estrela
04:18
was not circular like a planet.
69
246000
1920
não era circular como um planeta.
04:21
There are few more dips that happened,
70
249240
1896
Ocorreram mais algumas depressões
04:23
but for a couple of years,
it was pretty quiet.
it was pretty quiet.
71
251160
2360
mas durante dois anos
não houve mais novidades.
não houve mais novidades.
04:26
And then in March of 2011, we see this.
72
254400
4160
Então, em março de 2011, vemos isto.
04:31
The star's light drops
by a whole 15 percent,
by a whole 15 percent,
73
259120
4096
A luz da estrela cai em quase 15%,
04:35
and this is huge compared to a planet,
74
263240
2176
queda enorme, se comparada com um planeta,
que só causa uma depressão de 1%.
que só causa uma depressão de 1%.
04:37
which would only make a one percent drop.
75
265440
2000
04:40
We described this feature
as both smooth and clean.
as both smooth and clean.
76
268480
3536
Classificámos esta depressão
como sendo suave e limpa.
como sendo suave e limpa.
04:44
It also is asymmetric,
77
272040
2016
Também é assimétrica,
04:46
having a gradual dimming
that lasts almost a week,
that lasts almost a week,
78
274080
2656
com uma diminuição gradual
durante quase uma semana,
durante quase uma semana,
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
e um retorno rápido ao normal
em poucos dias.
em poucos dias.
04:52
And again, after this, not much happens
80
280920
4256
E novamente, depois disto,
não há mais novidades,
não há mais novidades,
04:57
until February of 2013.
81
285200
3696
até fevereiro de 2013.
05:00
Things start to get really crazy.
82
288920
2616
As coisas tornam-se absurdas.
05:03
There is a huge complex of dips
in the light curve that appear,
in the light curve that appear,
83
291560
4496
Aparece uma série complexa
de depressões na curva de luz,
de depressões na curva de luz,
05:08
and they last for like a hundred days,
84
296080
2136
que duram uns cem dias,
até ao fim da missão Kepler.
até ao fim da missão Kepler.
05:10
all the way up
into the Kepler mission's end.
into the Kepler mission's end.
85
298240
2240
05:13
These dips have variable shapes.
86
301280
1976
As depressões têm formas variáveis.
05:15
Some are very sharp, and some are broad,
87
303280
2216
Umas são pontiagudas,
outras alargadas,
outras alargadas,
05:17
and they also have variable durations.
88
305520
2256
e também têm durações variáveis.
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
Umas duram um ou dois dias,
outras mais de uma semana.
outras mais de uma semana.
05:24
And there's also up and down trends
within some of these dips,
within some of these dips,
90
312120
3336
Também há tendências ascendentes
e descendentes nalgumas,
e descendentes nalgumas,
05:27
almost like several independent events
were superimposed on top of each other.
were superimposed on top of each other.
91
315480
4680
quase como acontecimentos independentes,
sobrepostos uns nos outros.
sobrepostos uns nos outros.
05:32
And at this time, this star drops
in its brightness over 20 percent.
in its brightness over 20 percent.
92
320920
6216
E nesta altura, o brilho da estrela
cai em mais de 20%.
cai em mais de 20%.
05:39
This means that whatever
is blocking its light
is blocking its light
93
327160
2143
Isto significa que
o que está a bloquear a luz
o que está a bloquear a luz
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
tem uma área mil vezes maior
do que o planeta Terra.
do que o planeta Terra.
05:46
This is truly remarkable.
95
334200
2240
Isto é deveras surpreendente.
05:49
And so the citizen scientists,
when they saw this,
when they saw this,
96
337360
2376
Quando os cidadãos cientistas viram isto,
05:51
they notified the science team
that they found something weird enough
that they found something weird enough
97
339760
3696
avisaram a equipa científica
que tinham encontrado algo tão estranho
que tinham encontrado algo tão estranho
05:55
that it might be worth following up.
98
343480
2440
que podia valer a pena analisar.
05:58
And so when the science team looked at it,
99
346680
2056
Quando a equipa científica analisou,
06:00
we're like, "Yeah, there's probably
just something wrong with the data."
just something wrong with the data."
100
348760
3381
dissemos: "Sim, deve haver
um erro nos dados".
um erro nos dados".
06:04
But we looked really, really, really hard,
101
352165
2531
Mas analisámos com muita atenção,
06:06
and the data were good.
102
354720
2400
e os dados estavam bem.
06:10
And so what was happening
had to be astrophysical,
had to be astrophysical,
103
358680
3096
Portanto, o que estava a acontecer
tinha de ser astrofísico,
tinha de ser astrofísico,
06:13
meaning that something in space
was getting in the way
was getting in the way
104
361800
3656
ou seja, algo no espaço
tapava e bloqueava a luz da estrela.
tapava e bloqueava a luz da estrela.
06:17
and blocking starlight.
105
365480
1400
06:20
And so at this point,
106
368240
1216
Chegados a este ponto,
06:21
we set out to learn
everything we could about the star
everything we could about the star
107
369480
2576
resolvemos aprender
tudo o que podíamos sobre a estrela
tudo o que podíamos sobre a estrela
06:24
to see if we could find any clues
to what was going on.
to what was going on.
108
372080
2920
tentando descobrir pistas
para entender aquilo.
para entender aquilo.
06:27
And the citizen scientists
who helped us in this discovery,
who helped us in this discovery,
109
375720
3176
Os cidadãos cientistas
que nos ajudaram na descoberta
que nos ajudaram na descoberta
06:30
they joined along for the ride
110
378920
1536
juntaram-se a nós,
06:32
watching science in action firsthand.
111
380480
3080
para acompanharem a ciência em direto.
06:37
First, somebody said, you know,
what if this star was very young
what if this star was very young
112
385000
5456
Primeiro alguém sugeriu:
"E se a estrela fosse muito jovem
"E se a estrela fosse muito jovem
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
"e ainda tivesse ao redor
a nuvem de matéria que a formou"?
a nuvem de matéria que a formou"?
06:47
And then somebody else said,
114
395040
1416
Depois alguém disse:
06:48
well, what if the star
had already formed planets,
had already formed planets,
115
396480
2776
"E se a estrela
já tivesse formado planetas,
já tivesse formado planetas,
06:51
and two of these planets had collided,
116
399280
2216
"e dois deles tivessem colidido,
06:53
similar to the Earth-Moon forming event.
117
401520
2120
"como na formação da Terra e da Lua"?
06:56
Well, both of these theories
could explain part of the data,
could explain part of the data,
118
404440
3536
Ambas as teorias
podiam explicar parte dos dados,
podiam explicar parte dos dados,
07:00
but the difficulties were that the star
showed no signs of being young,
showed no signs of being young,
119
408000
3416
mas a estrela não mostrava
sinais de ser jovem,
sinais de ser jovem,
07:03
and there was no glow
from any of the material
from any of the material
120
411440
2936
e não havia o brilho vindo da matéria
que seria aquecida pela luz da estrela,
que seria aquecida pela luz da estrela,
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
e seria de esperar brilho
se a estrela fosse jovem
se a estrela fosse jovem
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
ou tivesse havido uma colisão
e fosse produzida muita poeira.
e fosse produzida muita poeira.
07:15
And so somebody else said,
124
423800
1616
Então alguém disse:
07:17
well, how about a huge swarm of comets
125
425440
4976
"E se um número enorme de cometas
07:22
that are passing by this star
in a very elliptical orbit?
in a very elliptical orbit?
126
430440
3656
estivesse a passar pela estrela
numa órbita muito elíptica"?
numa órbita muito elíptica"?
07:26
Well, it ends up that this is actually
consistent with our observations.
consistent with our observations.
127
434120
4400
Sucede que esta teoria
se encaixa nas observações.
se encaixa nas observações.
07:32
But I agree, it does feel
a little contrived.
a little contrived.
128
440000
3256
Mas concordo que é
é um pouco forçada.
é um pouco forçada.
07:35
You see, it would take hundreds of comets
129
443280
3296
Seriam necessários centenas de cometas
07:38
to reproduce what we're observing.
130
446600
1640
para explicar as observações.
07:41
And these are only the comets
131
449200
1576
E estes seriam só os que, por acaso,
passaram entre nós e a estrela.
passaram entre nós e a estrela.
07:42
that happen to pass
between us and the star.
between us and the star.
132
450800
2616
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
Na realidade, seriam milhares
ou dezenas de milhares de cometas.
ou dezenas de milhares de cometas.
07:51
But of all the bad ideas we had,
134
459920
3456
Mas, de todas as más ideias que tínhamos,
07:55
this one was the best.
135
463400
2136
esta era a melhor.
07:57
And so we went ahead
and published our findings.
and published our findings.
136
465560
2936
Decidimos avançar
e publicar as conclusões.
e publicar as conclusões.
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
Digo-vos, foi um dos artigos
mais difíceis que já escrevi.
mais difíceis que já escrevi.
08:04
Scientists are meant to publish results,
138
472760
2336
Os cientistas devem publicar resultados,
08:07
and this situation was far from that.
139
475120
2160
e esta situação não era bem isso.
08:09
And so we decided
to give it a catchy title,
to give it a catchy title,
140
477960
3136
Então decidimos dar-lhe
um título chamativo:
um título chamativo:
08:13
and we called it: "Where's The Flux?"
141
481120
2176
"Where's The Flux"?
08:15
I will let you work out the acronym.
142
483320
2080
Considerem a abreviatura...
08:18
(Laughter)
143
486160
3720
(Wtf = "Que diabos?")
(Risos)
08:22
So this isn't the end of the story.
144
490840
1696
Não é o fim da história.
08:24
Around the same time
I was writing this paper,
I was writing this paper,
145
492560
2176
Na altura em que estava
a escrever o artigo,
a escrever o artigo,
08:26
I met with a colleague
of mine, Jason Wright,
of mine, Jason Wright,
146
494760
2136
encontrei um colega, Jason Wright,
08:28
and he was also writing a paper
on Kepler data.
on Kepler data.
147
496920
2216
que também escrevia um artigo
sobre os dados do Kepler.
sobre os dados do Kepler.
08:31
And he was saying that with Kepler's
extreme precision,
extreme precision,
148
499160
4176
Ele dizia que, com a sua precisão extrema,
08:35
it could actually detect
alien megastructures around stars,
alien megastructures around stars,
149
503360
4856
o Kepler podia detetar mega estruturas
alienígenas ao redor das estrelas,
alienígenas ao redor das estrelas,
08:40
but it didn't.
150
508240
1200
mas não tinha detetado.
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
Mostrei-lhe os dados estranhos
que os cidadãos cientistas encontraram,
que os cidadãos cientistas encontraram,
08:47
and he said to me,
152
515559
1216
e ele disse:
08:48
"Aw crap, Tabby.
153
516799
1777
"Bolas, Tabby.
08:50
Now I have to rewrite my paper."
154
518600
1959
"Agora tenho de reescrever o meu artigo".
08:54
So yes, the natural
explanations were weak,
explanations were weak,
155
522440
2200
Sim, as explicações naturais eram fracas,
08:58
and we were curious now.
156
526480
1576
e agora estávamos curiosos.
09:00
So we had to find a way
to rule out aliens.
to rule out aliens.
157
528080
3176
Tínhamos de arranjar forma
de excluir extraterrestres.
de excluir extraterrestres.
09:03
So together, we convinced
a colleague of ours
a colleague of ours
158
531280
2856
Juntos, convencemos outro colega
09:06
who works on SETI, the Search
for Extraterrestrial Intelligence,
for Extraterrestrial Intelligence,
159
534160
3256
que trabalha no projeto SETI, a Busca
de Inteligência Extraterrestre,
de Inteligência Extraterrestre,
09:09
that this would be
an extraordinary target to pursue.
an extraordinary target to pursue.
160
537440
2920
que valia mesmo a pena
investigar este fenómeno.
investigar este fenómeno.
09:14
We wrote a proposal to observe the star
161
542480
2376
Fizemos uma proposta
de observação da estrela
de observação da estrela
09:16
with the world's largest radio telescope
at the Green Bank Observatory.
at the Green Bank Observatory.
162
544880
4176
com o maior rádio telescópio do mundo,
no Observatório de Green Bank.
no Observatório de Green Bank.
09:21
A couple months later,
163
549080
1376
Uns meses depois, houve uma fuga
para a imprensa, sobre a proposta
para a imprensa, sobre a proposta
09:22
news of this proposal
got leaked to the press
got leaked to the press
164
550480
4240
09:27
and now there are thousands of articles,
165
555760
3456
e agora há milhares de artigos,
09:31
over 10,000 articles, on this star alone.
166
559240
3136
mais de 10 mil artigos, só sobre esta estrela.
09:34
And if you search Google Images,
167
562400
1840
E se pesquisarem o Google Imagens,
09:36
this is what you'll find.
168
564920
1200
encontram isto.
09:39
Now, you may be wondering,
OK, Tabby, well,
OK, Tabby, well,
169
567600
2496
Podem estar a pensar: "Está bem, Tabby,
09:42
how do aliens actually explain
this light curve?
this light curve?
170
570120
3856
"mas como é que esta curva de luz
se explica com extraterrestres"?
se explica com extraterrestres"?
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
Imaginem uma civilização
muito mais avançada do que a nossa.
muito mais avançada do que a nossa.
09:51
In this hypothetical circumstance,
172
579320
2320
Nesta circunstância hipotética,
09:54
this civilization would have exhausted
the energy supply of their home planet,
the energy supply of their home planet,
173
582680
4656
teriam esgotado a fonte de energia
do seu planeta,
do seu planeta,
09:59
so where could they get more energy?
174
587360
2176
e onde iriam buscar mais energia?
10:01
Well, they have a host star
just like we have a sun,
just like we have a sun,
175
589560
2800
Têm uma estrela
tal como nós temos um sol,
tal como nós temos um sol,
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
e se conseguirem capturar
mais energia desta estrela,
mais energia desta estrela,
10:09
then that would solve their energy needs.
177
597320
1960
ela resolve-lhes o problema energético.
10:11
So they would go
and build huge structures.
and build huge structures.
178
599800
3416
Então iriam construir estruturas enormes.
10:15
These giant megastructures,
179
603240
2776
Estas mega estruturas gigantes,
10:18
like ginormous solar panels,
are called Dyson spheres.
are called Dyson spheres.
180
606040
3720
como painéis solares enormescos,
chamam-se esferas de Dyson.
chamam-se esferas de Dyson.
10:22
This image above
181
610440
1296
A imagem tem a visão de muitos artistas,
do que seria uma esfera de Dyson.
do que seria uma esfera de Dyson.
10:23
are lots of artists' impressions
of Dyson spheres.
of Dyson spheres.
182
611760
3176
10:26
It's really hard to provide perspective
on the vastness of these things,
on the vastness of these things,
183
614960
5016
É difícil dar uma perspetiva
da vastidão destas coisas,
da vastidão destas coisas,
10:32
but you can think of it this way.
184
620000
1816
mas pensem nelas desta forma:
10:33
The Earth-Moon distance
is a quarter of a million miles.
is a quarter of a million miles.
185
621840
3040
A distância da Terra à Lua
é cerca de 400 mil quilómetros.
é cerca de 400 mil quilómetros.
10:38
The simplest element
on one of these structures
on one of these structures
186
626040
3896
O elemento mais simples
de uma destas estruturas
de uma destas estruturas
10:41
is 100 times that size.
187
629960
2440
é cem vezes maior.
10:45
They're enormous.
188
633400
1320
Elas são enormes.
10:48
And now imagine one of these structures
in motion around a star.
in motion around a star.
189
636080
4416
Agora imaginem uma destas estruturas
na órbita de uma estrela.
na órbita de uma estrela.
10:52
You can see how it would produce
anomalies in the data
anomalies in the data
190
640520
3096
Compreende-se como podiam produzir
anomalias nos dados
anomalias nos dados
10:55
such as uneven, unnatural looking dips.
191
643640
3216
como irregularidades e
depressões pouco naturais.
depressões pouco naturais.
10:58
But it remains that even
alien megastructures
alien megastructures
192
646880
3976
No entanto, nem as mega
estruturas alienígenas
estruturas alienígenas
11:02
cannot defy the laws of physics.
193
650880
2416
podem fugir às leis da física.
11:05
You see, anything that uses
a lot of energy
a lot of energy
194
653320
3440
Tudo o que usa muito energia
11:09
is going to produce heat,
195
657800
1760
vai produzir calor,
11:12
and we don't observe this.
196
660840
1976
e não observámos calor.
11:14
But it could be something as simple
197
662840
1696
Mas talvez eles estejam simplesmente
a irradiá-la noutra direção,
a irradiá-la noutra direção,
11:16
as they're just reradiating it away
in another direction,
in another direction,
198
664560
3456
11:20
just not at Earth.
199
668040
1200
e não para a Terra.
11:23
Another idea that's one
of my personal favorites
of my personal favorites
200
671000
2440
Outra ideia, que é uma
das minhas preferidas,
das minhas preferidas,
11:26
is that we had just witnessed
an interplanetary space battle
an interplanetary space battle
201
674320
3776
é que podemos ter testemunhado
uma batalha espacial interplanetária,
uma batalha espacial interplanetária,
11:30
and the catastrophic
destruction of a planet.
destruction of a planet.
202
678120
3000
e a destruição catastrófica de um planeta.
11:34
Now, I admit that this
would produce a lot of dust
would produce a lot of dust
203
682520
3256
Admito que isto produziria muita poeira
11:37
that we don't observe.
204
685800
1896
que não observámos.
11:39
But if we're already invoking aliens
in this explanation,
in this explanation,
205
687720
4336
Mas se vamos invocar extraterrestres
na explicação,
na explicação,
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
quem sabe se não limpam
aquela desordem com eficácia,
aquela desordem com eficácia,
11:47
for recycling purposes?
207
695800
1536
para reciclar?
11:49
(Laughter)
208
697360
1016
(Risos)
11:50
You can see how this quickly
captures your imagination.
captures your imagination.
209
698400
2960
Vê-se que isto facilmente
nos capta a imaginação.
nos capta a imaginação.
11:55
Well, there you have it.
210
703760
1256
E aí têm.
11:57
We're in a situation that could unfold
211
705040
3216
Esta situação poderá vir a revelar-se
12:00
to be a natural phenomenon
we don't understand
we don't understand
212
708280
3416
um fenómeno natural
que não compreendemos,
que não compreendemos,
12:03
or an alien technology
we don't understand.
we don't understand.
213
711720
2560
ou uma tecnologia alienígena
que não compreendemos.
que não compreendemos.
12:07
Personally, as a scientist,
my money is on the natural explanation.
my money is on the natural explanation.
214
715600
5240
Pessoalmente, como cientista,
aposto na explicação natural.
aposto na explicação natural.
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
Mas não me entendam mal, seria
espetacular encontrar extraterrestres.
espetacular encontrar extraterrestres.
12:18
Either way, there is something new
and really interesting to discover.
and really interesting to discover.
216
726800
4520
De qualquer das formas, há algo novo
e interessante para descobrir.
e interessante para descobrir.
12:24
So what happens next?
217
732040
1856
E agora?
12:25
We need to continue to observe this star
218
733920
2656
Temos de continuar a observar esta estrela
12:28
to learn more about what's happening.
219
736600
2416
para aprender mais sobre isto.
12:31
But professional astronomers, like me,
220
739040
2576
Mas os astrónomos profissionais, como eu,
12:33
we have limited resources
for this kind of thing,
for this kind of thing,
221
741640
2816
têm recursos limitados para estas coisas,
12:36
and Kepler is on to a different mission.
222
744480
1920
e o Kepler já passou à missão seguinte.
12:39
And I'm happy to say that once again,
223
747400
4216
Apraz-me dizer que, mais uma vez,
12:43
citizen scientists have come in
and saved the day.
and saved the day.
224
751640
3120
cidadãos cientistas vieram prestar auxílio.
12:47
You see, this time,
225
755880
2456
É que, desta vez,
12:50
amateur astronomers
with their backyard telescopes
with their backyard telescopes
226
758360
2880
astrónomos amadores
com telescópios pessoais
com telescópios pessoais
12:54
stepped up immediately
and started observing this star nightly
and started observing this star nightly
227
762120
3976
chegaram-se à frente, e observam
a estrela todas as noites nas suas instalações,
a estrela todas as noites nas suas instalações,
12:58
at their own facilities,
228
766120
1496
12:59
and I am so excited to see what they find.
229
767640
2800
e quero muito ver o que irão descobrir.
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
O incrível disto é que esta estrela nunca
teria sido encontrada por computadores,
teria sido encontrada por computadores,
13:07
because we just weren't looking
for something like this.
for something like this.
231
775720
2640
porque eles não estavam
a procurar uma coisa assim.
a procurar uma coisa assim.
13:11
And what's more exciting
232
779400
4256
E o mais entusiasmante
13:15
is that there's more data to come.
233
783680
1640
é que vêm aí mais dados.
13:18
There are new missions that are coming up
234
786200
1976
Estão a aparecer novas missões
13:20
that are observing millions more stars
235
788200
2680
que observam milhões de outras estrelas,
13:23
all over the sky.
236
791840
1400
no céu todo.
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
E pensem só: O que significará
encontrarmos outra estrela assim?
encontrarmos outra estrela assim?
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
E o que significará
não encontrarmos outra estrela assim?
não encontrarmos outra estrela assim?
13:37
Thank you.
239
805280
1216
Obrigada.
13:38
(Applause)
240
806520
6921
(Aplausos)
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