TED2019
Federica Bianco: How we use astrophysics to study earthbound problems
Federica Bianco: Como usar a astrofísica para estudar problemas terrestres
Filmed:
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Para estudar um sistema tão complexo como o universo, os astrofísicos precisam de ser especialistas a extrair soluções simples de longos conjuntos de dados. Que mais podem fazer com este conhecimento? Numa palestra transversal, Federica Bianco, astrofísica e TED Fellow explica como usa a análise de dados astrofísicos para resolver problemas sociais e urbanos — assim como mistérios estelares.
Federica Bianco - Cross-disciplinary scientist
TED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still. Full bio
TED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still. Full bio
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00:13
I am an astrophysicist.
0
1317
2492
Eu sou astrofísica.
00:15
I research stellar explosions
across the universe.
across the universe.
1
3833
3055
Investigo explosões estelares
pelo universo.
pelo universo.
00:19
But I have a flaw:
2
7603
1200
Mas tenho um defeito:
00:21
I'm restless, and I get bored easily.
3
9325
2483
sou inquieta e aborreço-me facilmente.
00:24
And although as an astrophysicist,
I have the incredible opportunity
I have the incredible opportunity
4
12356
3196
E, apesar de, como astrofísica,
ter a oportunidade incrível
ter a oportunidade incrível
00:27
to study the entire universe,
5
15576
1932
de estudar todo o universo,
00:29
the thought of doing
only that, always that,
only that, always that,
6
17532
3348
o pensamento de fazer
apenas isso, sempre isso,
apenas isso, sempre isso,
00:32
makes me feel caged and limited.
7
20904
2231
faz-me sentir presa e limitada.
00:36
What if my issues with
keeping attention and getting bored
keeping attention and getting bored
8
24762
3914
E se os meus problemas
em manter a atenção e aborrecer-me
em manter a atenção e aborrecer-me
00:40
were not a flaw, though?
9
28700
1482
deixassem de ser um defeito?
00:42
What if I could turn them into an asset?
10
30206
2667
E se pudesse transformá-los
numa vantagem?
numa vantagem?
00:45
An astrophysicist cannot
touch or interact with
touch or interact with
11
33830
2645
Um astrofísico não pode tocar
ou interagir com as coisas que estuda.
ou interagir com as coisas que estuda.
00:48
the things that she studies.
12
36499
1538
Não há forma de fazer explodir
uma estrela num laboratório
uma estrela num laboratório
00:50
No way to explode a star in a lab
to figure out why or how it blew up.
to figure out why or how it blew up.
13
38061
3713
para compreender porquê e como explodiu.
00:54
Just pictures and movies of the sky.
14
42164
2530
Apenas fotos e filmes do espaço.
00:57
Everything we know about the universe,
15
45339
2221
Tudo o que sabemos acerca do universo,
00:59
from the big bang
that originated space and time,
that originated space and time,
16
47584
3091
desde o Big Bang que originou
o tempo e o espaço,
o tempo e o espaço,
01:02
to the formation and evolution
of stars and galaxies,
of stars and galaxies,
17
50699
2794
à formação e evolução
das estrelas e galáxias,
das estrelas e galáxias,
01:05
to the structure of our own solar system,
18
53517
2460
até à estrutura do nosso próprio
sistema solar,
sistema solar,
01:08
we figured out studying images of the sky.
19
56001
2800
todos os estudos são feitos
através de imagens do espaço.
através de imagens do espaço.
01:12
And to study a system
as complex as the entire universe,
as complex as the entire universe,
20
60006
3952
E para estudar um sistema
tão complexo como o universo,
tão complexo como o universo,
01:15
astrophysicists are experts
at extracting simple models and solutions
at extracting simple models and solutions
21
63982
4705
os astrofísicos são especialistas
em extrair modelos e soluções simples
em extrair modelos e soluções simples
01:20
from large and complex data sets.
22
68711
2339
de conjuntos de dados longos e complexos.
01:23
So what else can I do with this expertise?
23
71705
2425
Então que mais posso fazer
com este conhecimento?
com este conhecimento?
01:28
What if we turned the camera
around towards us?
around towards us?
24
76030
4095
E se virássemos a câmara
para nós mesmos?
para nós mesmos?
01:33
At the Urban Observatory,
that is exactly what we are doing.
that is exactly what we are doing.
25
81057
2991
No Observatório Urbano,
é exactamente isso que fazemos.
é exactamente isso que fazemos.
01:36
Greg Dobler, also an astrophysicist
26
84072
2492
Greg Dobler, também um astrofísico
01:38
and my husband,
27
86588
1167
e meu marido,
01:39
created the first urban observatory
in New York University in 2013,
in New York University in 2013,
28
87779
3960
criou o primeiro observatório urbano
em Nova Iorque, em 2013,
em Nova Iorque, em 2013,
01:43
and I joined in 2015.
29
91763
1556
a que me juntei em 2015.
01:45
Here are some of the things that we do.
30
93752
1929
Aqui estão algumas
das coisas que fazemos:
das coisas que fazemos:
Nós tiramos fotos da cidade à noite
01:48
We take pictures of the city at night
31
96196
2270
01:50
and study city lights like stars.
32
98490
2589
e estudamos as luzes da cidade,
como estrelas.
como estrelas.
Ao estudar como mudam as luzes
durante um período de tempo
durante um período de tempo
01:53
By studying how light changes over time
33
101514
2012
01:55
and the color of astronomical lights,
34
103550
2074
e a cor das luzes astronómicas,
01:57
I gain insight about the nature
of exploding stars.
of exploding stars.
35
105648
2813
obtenho uma ideia do processo
da explosão das estrelas.
da explosão das estrelas.
Ao estudar as luzes da cidade
da mesma forma,
da mesma forma,
02:00
By studying city lights the same way,
36
108934
2270
02:03
we can measure and predict how much energy
the city needs and consumes
the city needs and consumes
37
111228
4682
podemos medir e prever
quanta energia a cidade precisa e consome
e ajudar a elaborar uma rede resiliente
02:07
and help build a resilient grid
38
115934
1847
02:09
that will support the needs
or growing urban environments.
or growing urban environments.
39
117805
3299
que satisfaça as necessidades
do crescente ambiente urbano.
do crescente ambiente urbano.
02:14
In daytime images,
we capture plumes of pollution.
we capture plumes of pollution.
40
122283
3357
Nas imagens diurnas,
captamos névoas de poluição.
captamos névoas de poluição.
75% dos gases com efeito de estufa
na cidade de Nova Iorque
na cidade de Nova Iorque
02:18
Seventy-five percent
of greenhouse gases in New York City
of greenhouse gases in New York City
41
126274
3470
02:21
come from a building like this one,
burning oil for heat.
burning oil for heat.
42
129768
3632
são provenientes de edifícios como este,
que queimam petróleo para aquecimento.
que queimam petróleo para aquecimento.
Podemos medir a poluição
com sensores de qualidade do ar.
com sensores de qualidade do ar.
02:26
You can measure pollution
with air quality sensors.
with air quality sensors.
43
134477
2395
02:28
But imagine putting a sensor
on each New York City building,
on each New York City building,
44
136896
3842
Mas imaginem colocar um sensor
em cada edifício da cidade de Nova Iorque,
em cada edifício da cidade de Nova Iorque,
02:32
reading in data from a million monitors.
45
140762
2706
ler dados de um milhão de monitores.
02:35
Imagine the cost.
46
143492
1326
Imaginem os custos.
02:38
With a team of NYU students,
we built a mathematical model,
we built a mathematical model,
47
146048
3428
Com uma equipa de estudantes da NYU,
construímos um modelo matemático,
construímos um modelo matemático,
02:41
a neural network that can detect
and track these plumes
and track these plumes
48
149500
3389
uma rede central que pode detectar
e rastrear essas névoas,
e rastrear essas névoas,
02:44
over the New York City skyline.
49
152913
1690
sobre o céu de Nova Iorque.
02:46
We can classify them --
50
154627
1482
Podemos classificá-las:
02:48
harmless steam plumes,
white and evanescent;
white and evanescent;
51
156133
3015
Inofensivas névoas de vapor,
brancas e passageiras;
brancas e passageiras;
02:51
polluting smokestacks,
dark and persistent --
dark and persistent --
52
159172
3516
chaminés de fumo poluente,
negro e persistente,
negro e persistente,
02:54
and provide policy makers
with a map of neighborhood pollution.
with a map of neighborhood pollution.
53
162712
3759
e fornecer aos governantes
um mapa da poluição dos bairros.
um mapa da poluição dos bairros.
02:59
This cross-disciplinary project
created transformational solutions.
created transformational solutions.
54
167777
3889
Este projecto multidisciplinar
criou soluções transformativas.
criou soluções transformativas.
03:05
But the data analysis methodologies
we use in astrophysics
we use in astrophysics
55
173942
2913
Mas os métodos de análise de dados
que usamos na astrofísica
que usamos na astrofísica
03:08
can be applied to all sorts of data,
56
176879
1961
podem ser aplicados
a todos os tipos de dados,
a todos os tipos de dados,
03:10
not just images.
57
178864
1150
não apenas a imagens.
03:12
We were asked to help
a California district attorney
a California district attorney
58
180450
2484
Pediram-nos para ajudar
um procurador do distrito da Califórnia
um procurador do distrito da Califórnia
03:14
understand prosecutorial delays
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
59
182958
3421
a compreender os atrasos
nos processos da sua jurisdição.
nos processos da sua jurisdição.
03:18
There are people on probation
or sitting in jail,
or sitting in jail,
60
186839
2667
Há pessoas em liberdade condicional
ou na cadeia,
ou na cadeia,
03:21
awaiting for trial sometimes for years.
61
189530
2611
a aguardar julgamento
às vezes durante anos.
às vezes durante anos.
03:24
They wanted to know
what kind of cases dragged on,
what kind of cases dragged on,
62
192165
2444
Eles queriam saber
que tipo de processos se arrastavam
que tipo de processos se arrastavam
03:26
and they had a massive data set
to explore to understand it,
to explore to understand it,
63
194633
3124
e tinham uma enorme base de dados
para explorar e perceber,
para explorar e perceber,
03:29
but didn't have the expertise
64
197781
1412
mas não tinham o conhecimento
03:31
or the instruments
in their office to do so.
in their office to do so.
65
199217
2548
nem os instrumentos
nos seus escritórios para o fazer.
nos seus escritórios para o fazer.
03:33
And that's where we came in.
66
201789
1746
Foi aí que nós entrámos.
03:35
I worked with my colleague,
public policy professor Angela Hawken,
public policy professor Angela Hawken,
67
203559
3397
Trabalhei com a minha colega
Angela Hawken,
Angela Hawken,
professora de política institucional
03:38
and our team first created
a visual dashboard
a visual dashboard
68
206980
3486
e a nossa equipa criou.
pela primeira vez, um painel visual
pela primeira vez, um painel visual
03:42
for DAs to see and better understand
the prosecution process.
the prosecution process.
69
210490
3900
para os procuradores analisarem
e compreenderem o processo de acusação.
e compreenderem o processo de acusação.
03:46
But also, we ourselves
analyzed their data,
analyzed their data,
70
214997
2929
Mas também analisámos os dados,
03:49
looking to see if the duration
of the process
of the process
71
217950
2520
à procura de descobrir
se a duração do processo
se a duração do processo
03:52
suffered from social inequalities
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
72
220494
3190
seria provocada por discriminação social
na sua jurisdição.
na sua jurisdição.
03:56
We did so using methods
73
224367
1542
Analisámos usando métodos
03:57
that I would use to classify
thousands of stellar explosions,
thousands of stellar explosions,
74
225933
2973
que eu usaria para classificar
milhares de explosões estelares,
milhares de explosões estelares,
04:00
applied to thousands of court cases.
75
228930
2655
aplicado a milhares
de processos de tribunal.
de processos de tribunal.
04:03
And in doing so,
76
231609
1151
Ao fazê-lo, construímos um modelo
04:04
we built a model that can be applied
to other jurisdictions
to other jurisdictions
77
232784
2833
que pode ser utilizado
por outras jurisdições
por outras jurisdições
que estejam dispostas
a explorar os seus preconceitos.
a explorar os seus preconceitos.
04:07
who are willing to explore their biases.
78
235641
2190
04:09
These collaborations between
domain experts and astrophysicists
domain experts and astrophysicists
79
237855
3246
Esta colaboração entre especialistas
de domínio e astrofísicos
de domínio e astrofísicos
04:13
created transformational solutions
80
241125
2055
criou soluções transformativas
04:15
to help improve people's quality of life.
81
243204
2400
para ajudar a melhorar
a qualidade de vida.
a qualidade de vida.
Mas é uma estrada de dois sentidos.
04:19
But it is a two-way road.
82
247426
1484
04:20
I bring my astrophysics background
to urban science,
to urban science,
83
248934
2543
Levo o meu conhecimento de astrofísica
para a ciência urbana.
para a ciência urbana.
04:23
and I bring what I learn in urban science
back to astrophysics.
back to astrophysics.
84
251501
3841
e levo o que aprendo na ciência urbana
para a astrofísica.
para a astrofísica.
04:27
Light echoes:
85
255930
1852
Ecos de luz:
04:30
the reflections of stellar explosions
onto interstellar dust.
onto interstellar dust.
86
258461
4567
os reflexos das explosões estelares
convertidos em poeiras interestelares.
convertidos em poeiras interestelares.
Nas nossas imagens,
estes reflexos aparecem
estes reflexos aparecem
04:36
In our images, these reflections appear
as white, evanescent, moving features,
as white, evanescent, moving features,
87
264046
5785
brancos e evanescentes
com características passageiras
com características passageiras
04:41
just like plumes.
88
269855
1150
tal como as névoas.
04:43
I am adapting the same models
that detect plumes in city images
that detect plumes in city images
89
271363
3895
Estou a adaptar os mesmos modelos
que detectam poluição
nas imagens da cidade
nas imagens da cidade
04:47
to detect light echoes
in images of the sky.
in images of the sky.
90
275282
2928
para detectar reflexos de luz
em imagens do céu.
em imagens do céu.
04:52
By exploring the things
that interest and excite me,
that interest and excite me,
91
280290
3293
Ao explorar as coisas
que me interessam e entusiasmam,
que me interessam e entusiasmam,
04:55
reaching outside of my domain,
92
283607
1796
para além do meu domínio,
04:57
I did turn my restlessness into an asset.
93
285427
2876
transformei a minha inquietação
numa mais valia.
numa mais valia.
05:01
We, you, all have a unique perspective
that can generate new insight
that can generate new insight
94
289031
5047
Nós, vocês, todos temos
uma perspectiva única
uma perspectiva única
que pode gerar e resultar
05:06
and lead to new, unexpected,
transformational solutions.
transformational solutions.
95
294102
4183
em novas e inesperadas
soluções transformadoras.
soluções transformadoras.
05:10
Thank you.
96
298944
1162
Obrigada.
05:12
(Applause)
97
300130
4158
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Federica Bianco - Cross-disciplinary scientistTED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still.
Why you should listen
Astrophysicist, professor, professional boxer and TED Fellow Federica Bianco studies stellar explosions, using the same methodologies to understand urban and social problems. She uses data-science to both study the universe and tackle problems on earth, like pollution in New York City, prosecutorial justice and how city lights can create resilient electric grids and.
Bianco splits her time as a professor at the University of Delaware in the Department of Physics and Astrophysics (where she runs a lab focusing on light curves), the Biden School of Public Policy and Administration and the Urban Observatory, where she uses her astrophysics skills to study urban problems. She is also the coordinator the Large Synoptic Survey Telescope (LSST) Science Collaboration, a network of more than 1,500 scientists. The LSST, under construction in Chile, will go online in 2023 to survey the night sky and image the southern hemisphere sky at unprecedented depth and resolution. The collaboration will study everything about it, from the thousands of changes it will discover in the sky every night to billions of stars and galaxies, many that have never been seen before.
Bianco has published more than 100 peer-reviewed papers, was a Smithsonian predoctoral and James Arthur postdoctoral fellow and was the recipient of a Department of Energy "Innovative Development in Energy-Related Applied Science" grant. When she isn't doing science, you will find her in the boxing ring, where she has made a name for herself as "The MadScientist." She is known for fighting her heart out both in and out of the ring.
Federica Bianco | Speaker | TED.com