TED2016
Tabetha Boyajian: The most mysterious star in the universe
Tabetha Boyajian: La estrella más misteriosa en el universo
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Algo masivo, aproximadamente 1000 veces la superficie de la Tierra, es el bloqueo de la luz proveniente de una estrella distante conocida como KIC 8462852, y nadie está seguro qué es. Como astrónoma Tabetha Boyajian investigó qué podría ser este objeto enorme, irregular. Un colega sugirió algo inusual: ¿Podría ser una megaestructura masiva de construcción alienígena? Una idea tan extraordinaria requeriría evidencias extraordinarias. En esta charla Boyajian nos adentra en cómo los científicos buscan y prueban hipótesis cuando se enfrentan a lo desconocido.
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
Las afirmaciones extraordinarias
requieren pruebas extraordinarias,
requieren pruebas extraordinarias,
00:17
and it is my job,
my responsibility, as an astronomer
my responsibility, as an astronomer
1
5280
4696
y es mi trabajo, mi responsabilidad,
como astrónoma, recordar a la gente
como astrónoma, recordar a la gente
00:22
to remind people that alien hypotheses
should always be a last resort.
should always be a last resort.
2
10000
6320
que las hipótesis extraterrestres
siempre deben ser el último recurso.
siempre deben ser el último recurso.
00:29
Now, I want to tell you
a story about that.
a story about that.
3
17440
2136
Quiero contar una historia al respecto.
00:31
It involves data from a NASA mission,
4
19600
3576
Esta incluye datos
de una misión de la NASA,
de una misión de la NASA,
00:35
ordinary people and one of the most
extraordinary stars in our galaxy.
extraordinary stars in our galaxy.
5
23200
4960
gente común y una de las estrellas
más extraordinarios en nuestra galaxia.
más extraordinarios en nuestra galaxia.
00:41
It began in 2009 with the launch
of NASA's Kepler mission.
of NASA's Kepler mission.
6
29800
3600
Se inició en 2009 con el lanzamiento
de la misión Kepler de la NASA.
de la misión Kepler de la NASA.
00:46
Kepler's main scientific objective
7
34000
2056
El principal objetivo
científico de Kepler
científico de Kepler
00:48
was to find planets
outside of our solar system.
outside of our solar system.
8
36080
2976
era encontrar planetas
fuera de nuestro sistema solar.
fuera de nuestro 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
Se hizo esto mirando
un solo campo en el cielo,
un solo campo en el cielo,
00:54
this one, with all the tiny boxes.
10
42680
1840
este, con todas las pequeñas cajas.
00:57
And in this one field,
11
45480
1416
Y en este un campo,
00:58
it monitored the brightness
of over 150,000 stars
of over 150,000 stars
12
46920
4416
se supervisó el brillo
de más de 150 000 estrellas
de más de 150 000 estrellas
01:03
continuously for four years,
13
51360
2416
de forma continua durante cuatro años,
01:05
taking a data point every 30 minutes.
14
53800
2640
teniendo un punto
de datos cada 30 minutos.
de datos cada 30 minutos.
Buscaba aquello que los astrónomos
llaman un tránsito.
llaman un tránsito.
01:10
It was looking for what
astronomers call a transit.
astronomers call a transit.
15
58480
3016
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
Esto es cuando la órbita del planeta
está alineada en nuestra línea de visión,
está alineada en nuestra línea de visión,
01:18
just so that the planet
crosses in front of a star.
crosses in front of a star.
17
66560
4136
para que el planeta pase
por delante de una estrella.
por delante de una estrella.
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
Y cuando esto sucede, bloquea
un poco de luz de las estrellas,
un poco de luz de las estrellas,
01:27
which you can see as a dip in this curve.
19
75120
2720
que se puede ver
como un baño en esta curva.
como un baño en esta curva.
01:31
And so the team at NASA
had developed very sophisticated computers
had developed very sophisticated computers
20
79600
4416
Y por eso el equipo de la NASA
ha desarrollado equipos muy sofisticados
ha desarrollado equipos muy sofisticados
01:36
to search for transits
in all the Kepler data.
in all the Kepler data.
21
84040
2720
para buscar tránsitos
de todos los datos de Kepler.
de todos los datos de Kepler.
01:40
At the same time
of the first data release,
of the first data release,
22
88160
3896
Al mismo tiempo de la primera
publicación de los datos,
publicación de los datos,
los astrónomos de la Universidad de
Yale se preguntaban algo interesante:
Yale se preguntaban algo interesante:
01:44
astronomers at Yale
were wondering an interesting thing:
were wondering an interesting thing:
23
92080
3120
01:48
What if computers missed something?
24
96240
3360
¿Qué pasa si las computadoras
perdieron algo?
perdieron algo?
Por eso se inició el proyecto de ciencia
ciudadana llamada cazadores de planetas
ciudadana llamada cazadores de planetas
01:53
And so we launched the citizen
science project called Planet Hunters
science project called Planet Hunters
25
101040
3680
01:57
to have people look at the same data.
26
105760
3200
para incorporar a gente
observando los mismos datos.
observando los mismos datos.
El cerebro humano tiene una capacidad
asombrosa para reconocer patrones,
asombrosa para reconocer patrones,
02:01
The human brain has an amazing ability
for pattern recognition,
for pattern recognition,
27
109600
3776
02:05
sometimes even better than a computer.
28
113400
2216
a veces incluso mejor
que una computadora.
que una computadora.
02:07
However, there was a lot
of skepticism around this.
of skepticism around this.
29
115640
2536
Sin embargo, había mucho
escepticismo al respecto.
escepticismo al respecto.
02:10
My colleague, Debra Fischer,
founder of the Planet Hunters project,
founder of the Planet Hunters project,
30
118200
3536
Mi colega, Debra Fischer,
fundadora del proyecto Planet Hunters,
fundadora del proyecto Planet Hunters,
02:13
said that people at the time were saying,
31
121760
1976
dijo que la gente entonces decía:
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
"Están locos. No es posible que
una computadora pierda una señal.
una computadora pierda una señal.
02:19
And so it was on, the classic
human versus machine gamble.
human versus machine gamble.
33
127560
4216
Y así continuó el clásico juego
de azar humano contra la máquina.
de azar humano contra la máquina.
02:23
And if we found one planet,
we would be thrilled.
we would be thrilled.
34
131800
3176
Y si encontramos un planeta,
estaríamos encantados.
estaríamos encantados.
02:27
When I joined the team four years ago,
35
135000
2456
Cuando me uní al equipo hace cuatro años,
02:29
we had already found a couple.
36
137480
1440
ya habíamos encontrado una pareja.
02:32
And today, with the help
of over 300,000 science enthusiasts,
of over 300,000 science enthusiasts,
37
140360
4656
Y hoy, con la ayuda de más de
300 000 entusiastas de la ciencia,
300 000 entusiastas de la ciencia,
02:37
we have found dozens,
38
145040
1776
hemos encontrado docenas,
02:38
and we've also found
one of the most mysterious stars
one of the most mysterious stars
39
146840
3256
y también hemos encontrado
una de las estrellas más misteriosas
una de las estrellas más misteriosas
02:42
in our galaxy.
40
150120
1200
en nuestra galaxia.
02:45
So to understand this,
41
153040
1456
Así que para entender esto,
02:46
let me show you what a normal transit
in Kepler data looks like.
in Kepler data looks like.
42
154520
3200
les enseñaré cómo es un tránsito normal
en los datos de Kepler.
en los datos de 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
En este gráfico en el lado izquierdo
representa la cantidad de luz,
representa la cantidad de luz,
02:54
and on the bottom is time.
44
162080
1856
y en el fondo es el tiempo.
02:55
The white line
is light just from the star,
is light just from the star,
45
163960
3056
La línea blanca es
la luz solo de la estrella,
la luz solo de la estrella,
02:59
what astronomers call a light curve.
46
167040
2376
lo que los astrónomos llaman
una curva de luz.
una 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
Al transitar un planeta por una estrella,
bloquea un poco de esta luz,
bloquea un poco de esta 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
y la profundidad de este tránsito
refleja el tamaño del objeto en sí.
refleja el tamaño del objeto en sí.
03:10
And so, for example, let's take Jupiter.
49
178800
2616
Y así, por ejemplo, tomemos Júpiter.
Los planetas no llegan a ser
mucho más grandes que Júpiter.
mucho más grandes que Júpiter.
03:13
Planets don't get
much bigger than Jupiter.
much bigger than Jupiter.
50
181440
2136
03:15
Jupiter will make a one percent drop
in a star's brightness.
in a star's brightness.
51
183600
3776
Júpiter hará una caída del 1 %
en el brillo de una estrella.
en el brillo de una estrella.
03:19
Earth, on the other hand,
is 11 times smaller than Jupiter,
is 11 times smaller than Jupiter,
52
187400
4176
La Tierra, por otra parte, es
11 veces más pequeña que Júpiter,
11 veces más pequeña que Júpiter,
03:23
and the signal
is barely visible in the data.
is barely visible in the data.
53
191600
2816
y la señal es apenas visible
en los datos.
en los datos.
03:26
So back to our mystery.
54
194440
1280
Así que de vuelta
a nuestro misterio.
a nuestro misterio.
03:28
A few years ago, Planet Hunters were
sifting through data looking for transits,
sifting through data looking for transits,
55
196520
3880
Hace unos años los cazadores de planetas
depurando datos en busca de tránsitos,
depurando datos en busca de tránsitos,
03:33
and they spotted a mysterious signal
coming from the star KIC 8462852.
coming from the star KIC 8462852.
56
201200
5960
vieron a una misteriosa señal
procedente de la estrella KIC 8462852.
procedente de la estrella KIC 8462852.
03:39
The observations in May of 2009
were the first they spotted,
were the first they spotted,
57
207920
4016
Las observaciones en mayo de 2009
fueron las primeras,
fueron las primeras,
03:43
and they started talking about this
in the discussion forums.
in the discussion forums.
58
211960
2858
y empezaron a hablar de esto
en los foros de discusión.
en los foros de discusión.
03:47
They said and object like Jupiter
59
215320
2096
Decían que un objeto igual que Júpiter
03:49
would make a drop like this
in the star's light,
in the star's light,
60
217440
2896
haría una caída como esta
a la luz de la estrella,
a la luz de la estrella,
03:52
but they were also saying it was giant.
61
220360
3336
pero también se decía que era gigante.
03:55
You see, transits normally
only last for a few hours,
only last for a few hours,
62
223720
3216
Los tránsitos normalmente
solo duran unas pocas horas,
solo duran unas pocas horas,
03:58
and this one lasted for almost a week.
63
226960
2120
y este se prolongó
durante casi una semana.
durante casi una semana.
04:01
They were also saying
that it looks asymmetric,
that it looks asymmetric,
64
229880
3536
También decían que se ve asimétrica,
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
que significa que en vez de limpieza por
inmersión en forma de U como en Júpiter,
inmersión en forma de U como en 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
tenía esta extraña pendiente que
se puede ver en el lado izquierdo.
se puede ver en el lado izquierdo.
04:13
This seemed to indicate
67
241240
1336
Esto parecía indicar
que todo lo que estaba en el camino
y que bloqueaba la luz de las estrellas
y que bloqueaba la luz de las estrellas
04:14
that whatever was getting in the way
and blocking the starlight
and blocking the starlight
68
242600
3376
04:18
was not circular like a planet.
69
246000
1920
no era circular como un planeta.
04:21
There are few more dips that happened,
70
249240
1896
Surgieron unas cuantas lagunas,
04:23
but for a couple of years,
it was pretty quiet.
it was pretty quiet.
71
251160
2360
pero hace un par de años,
todo estaba bastante tranquilo.
todo estaba bastante tranquilo.
04:26
And then in March of 2011, we see this.
72
254400
4160
Y luego, en marzo del 2011,
vemos esto:
vemos esto:
04:31
The star's light drops
by a whole 15 percent,
by a whole 15 percent,
73
259120
4096
gotas de luz de la estrella
caen en un 15 %,
caen en un 15 %,
y esto es enorme
en comparación con un planeta,
en comparación con un planeta,
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
que solo haría un descenso del 1 %.
04:40
We described this feature
as both smooth and clean.
as both smooth and clean.
76
268480
3536
Hemos descrito esta característica
como algo suave y limpio.
como algo suave y limpio.
04:44
It also is asymmetric,
77
272040
2016
También es asimétrica,
04:46
having a gradual dimming
that lasts almost a week,
that lasts almost a week,
78
274080
2656
con una atenuación gradual
que dura casi una semana,
que dura casi una 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
y que luego vuelve a encajarse con
normalidad en solo cuestión de días.
normalidad en solo cuestión de días.
04:52
And again, after this, not much happens
80
280920
4256
Y de nuevo, después de esto,
no sucede gran cosa
no sucede gran cosa
04:57
until February of 2013.
81
285200
3696
hasta febrero de 2013.
05:00
Things start to get really crazy.
82
288920
2616
Las cosas empiezan
a ser realmente de locos.
a ser realmente de locos.
05:03
There is a huge complex of dips
in the light curve that appear,
in the light curve that appear,
83
291560
4496
Hay un enorme complejo de caídas
en la curva de luz en la que aparecen,
en la curva de luz en la que aparecen,
05:08
and they last for like a hundred days,
84
296080
2136
y duran unos 100 días,
todo el tiempo hasta el final
de la misión Kepler.
de la misión 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
Estas caídas tienen formas diversas.
Algunas son muy afiladas,
y otras son anchas,
y otras son anchas,
05:15
Some are very sharp, and some are broad,
87
303280
2216
05:17
and they also have variable durations.
88
305520
2256
y también tienen duraciones variables.
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
Algunas duran solo un día o dos,
otras más de una semana.
otras más de una semana.
Y también hay tendencias hacia arriba
y abajo en algunas de estas caídas,
y abajo en algunas de estas caídas,
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
como si superpusieran varios
eventos independientes.
eventos independientes.
05:32
And at this time, this star drops
in its brightness over 20 percent.
in its brightness over 20 percent.
92
320920
6216
Y en este momento, esta estrella
cae en su brillo más del 20 %.
cae en su brillo más del 20 %.
05:39
This means that whatever
is blocking its light
is blocking its light
93
327160
2143
Esto significa que todo
lo que bloquea su luz
lo que bloquea su 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
tiene una superficie de más de 1000 veces
la superficie de nuestro planeta Tierra.
la superficie de nuestro planeta Tierra.
05:46
This is truly remarkable.
95
334200
2240
Esto es verdaderamente notable.
Y por lo que los científicos
voluntarios, al ver esto,
voluntarios, al ver esto,
05:49
And so the citizen scientists,
when they saw this,
when they saw this,
96
337360
2376
05:51
they notified the science team
that they found something weird enough
that they found something weird enough
97
339760
3696
notificaron al equipo científico
que encontraron algo bastante raro
que encontraron algo bastante raro
05:55
that it might be worth following up.
98
343480
2440
que podría valer la pena
hacer un seguimiento.
hacer un seguimiento.
Y así, cuando el equipo científico
lo observó,
lo observó,
05:58
And so when the science team looked at it,
99
346680
2056
06:00
we're like, "Yeah, there's probably
just something wrong with the data."
just something wrong with the data."
100
348760
3381
pensamos: "Sí, es probable que
haya algo malo con los datos".
haya algo malo con los datos".
06:04
But we looked really, really, really hard,
101
352165
2531
Pero nos parecía muy, muy, muy difícil,
06:06
and the data were good.
102
354720
2400
y los datos eran buenos.
06:10
And so what was happening
had to be astrophysical,
had to be astrophysical,
103
358680
3096
Y así lo que estaba pasando
tenía que ser astrofísico,
tenía que ser astrofísico,
06:13
meaning that something in space
was getting in the way
was getting in the way
104
361800
3656
lo que significa que algo
en el espacio estaba en el camino
en el espacio estaba en el camino
06:17
and blocking starlight.
105
365480
1400
bloqueando la luz estelar.
06:20
And so at this point,
106
368240
1216
Y así, en este punto,
06:21
we set out to learn
everything we could about the star
everything we could about the star
107
369480
2576
empezamos a aprender
todo lo posible sobre la estrella
todo lo posible sobre la estrella
06:24
to see if we could find any clues
to what was going on.
to what was going on.
108
372080
2920
para poder encontrar pistas
sobre lo que estaba ocurriendo.
sobre lo que estaba ocurriendo.
Y los científicos ciudadanos que
nos han ayudado en este descubrimiento,
nos han ayudado en este descubrimiento,
06:27
And the citizen scientists
who helped us in this discovery,
who helped us in this discovery,
109
375720
3176
06:30
they joined along for the ride
110
378920
1536
se unieron a lo largo del paseo
06:32
watching science in action firsthand.
111
380480
3080
viendo la ciencia en acción
en primera persona.
en primera persona.
06:37
First, somebody said, you know,
what if this star was very young
what if this star was very young
112
385000
5456
En primer lugar, alguien dijo:
¿y si esta estrella era muy joven
¿y si esta estrella era muy joven
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
y todavía tenía alrededor la nube
de material de la que nace?
de material de la que nace?
06:47
And then somebody else said,
114
395040
1416
Y entonces otro dijo:
06:48
well, what if the star
had already formed planets,
had already formed planets,
115
396480
2776
¿qué pasaría si la estrella tuviera
planetas ya formados,
planetas ya formados,
06:51
and two of these planets had collided,
116
399280
2216
y dos de estos planetas
hubieran colisionado,
hubieran colisionado,
06:53
similar to the Earth-Moon forming event.
117
401520
2120
similar a la formación de la Tierra-Luna.
06:56
Well, both of these theories
could explain part of the data,
could explain part of the data,
118
404440
3536
Pues bien, estas dos teorías
podrían explicar parte de los datos,
podrían explicar parte de los datos,
07:00
but the difficulties were that the star
showed no signs of being young,
showed no signs of being young,
119
408000
3416
pero las dificultades eran que
la estrella no parecía ser joven,
la estrella no parecía ser joven,
07:03
and there was no glow
from any of the material
from any of the material
120
411440
2936
y no había resplandor de
cualquiera de los materiales
cualquiera de los materiales
07:06
that was heated up by the star's light,
121
414400
2096
que se calentaban
por la luz de la estrella,
por la luz de la estrella,
07:08
and you would expect this
if the star was young
if the star was young
122
416520
2856
y que se puede esperar,
si la estrella era joven
si la estrella era joven
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
o si hubo una colisión y se produjo
una gran cantidad de polvo.
una gran cantidad de polvo.
07:15
And so somebody else said,
124
423800
1616
Y así que alguien más ha dicho,
07:17
well, how about a huge swarm of comets
125
425440
4976
¿Y si hay un enorme enjambre de cometas
07:22
that are passing by this star
in a very elliptical orbit?
in a very elliptical orbit?
126
430440
3656
pasando por esta estrella
en una órbita muy elíptica?
en una órbita muy elíptica?
07:26
Well, it ends up that this is actually
consistent with our observations.
consistent with our observations.
127
434120
4400
Esto realmente es consistente
con nuestras observaciones.
con nuestras observaciones.
07:32
But I agree, it does feel
a little contrived.
a little contrived.
128
440000
3256
Pero estoy de acuerdo,
parece algo artificial.
parece algo artificial.
07:35
You see, it would take hundreds of comets
129
443280
3296
Se necesitarían cientos de cometas
07:38
to reproduce what we're observing.
130
446600
1640
para reproducir lo que observamos.
07:41
And these are only the comets
131
449200
1576
Y estos son solo los cometas
07:42
that happen to pass
between us and the star.
between us and the star.
132
450800
2616
que pasan entre nosotros y la estrella.
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
Y así, en realidad, estamos hablando
de miles a decenas de miles de cometas.
de miles a decenas de miles de cometas.
07:51
But of all the bad ideas we had,
134
459920
3456
Pero de todas las malas ideas
que teníamos,
que teníamos,
07:55
this one was the best.
135
463400
2136
esta fue la mejor.
07:57
And so we went ahead
and published our findings.
and published our findings.
136
465560
2936
Y así seguimos adelante y
publicamos nuestros hallazgos.
publicamos nuestros hallazgos.
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
Este fue uno de los artículos
más difíciles que he escrito.
más difíciles que he escrito.
08:04
Scientists are meant to publish results,
138
472760
2336
Se supone que los científicos
deben publicar resultados,
deben publicar resultados,
08:07
and this situation was far from that.
139
475120
2160
y esta situación estaba lejos de eso.
08:09
And so we decided
to give it a catchy title,
to give it a catchy title,
140
477960
3136
Por eso decidimos
darle un título atractivo,
darle un título atractivo,
08:13
and we called it: "Where's The Flux?"
141
481120
2176
y lo llamamos: "¿Dónde está el flujo?"
08:15
I will let you work out the acronym.
142
483320
2080
Voy a dejar que Uds.
resuelvan el acrónimo.
resuelvan el acrónimo.
08:18
(Laughter)
143
486160
3720
(Risas)
Pero esto no es
el final de la historia.
el final de la historia.
08:22
So this isn't the end of the story.
144
490840
1696
Casi al mismo tiempo
que yo escribía este artículo,
que yo escribía este artículo,
08:24
Around the same time
I was writing this paper,
I was writing this paper,
145
492560
2176
me encontré con un colega mío,
Jason Wright,
Jason Wright,
08:26
I met with a colleague
of mine, Jason Wright,
of mine, Jason Wright,
146
494760
2136
08:28
and he was also writing a paper
on Kepler data.
on Kepler data.
147
496920
2216
que también estaba escribiendo
un artículo sobre datos de Kepler.
un artículo sobre datos de Kepler.
08:31
And he was saying that with Kepler's
extreme precision,
extreme precision,
148
499160
4176
Y decía que con la extrema
precisión de Kepler,
precisión de Kepler,
08:35
it could actually detect
alien megastructures around stars,
alien megastructures around stars,
149
503360
4856
podría detectar megaestructuras
alienígenas alrededor de las estrellas,
alienígenas alrededor de las estrellas,
08:40
but it didn't.
150
508240
1200
pero no fue así.
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
Le mostré los datos que los voluntarios
científicos habían encontrado,
científicos habían encontrado,
y me dijo:
08:47
and he said to me,
152
515559
1216
08:48
"Aw crap, Tabby.
153
516799
1777
"Tonterías, Tabby.
08:50
Now I have to rewrite my paper."
154
518600
1959
Ahora tengo que reescribir mi artículo".
Así que sí, las explicaciones
naturales eran débiles,
naturales eran débiles,
08:54
So yes, the natural
explanations were weak,
explanations were weak,
155
522440
2200
y ahora teníamos curiosidad.
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
Así que tuvimos que encontrar
una manera de descartar alienígenas.
una manera de descartar alienígenas.
09:03
So together, we convinced
a colleague of ours
a colleague of ours
158
531280
2856
Así que juntos, convencimos
a un colega nuestro
a un colega nuestro
que trabaja en SETI, la búsqueda
de inteligencia extraterrestre,
de inteligencia extraterrestre,
09:06
who works on SETI, the Search
for Extraterrestrial Intelligence,
for Extraterrestrial Intelligence,
159
534160
3256
09:09
that this would be
an extraordinary target to pursue.
an extraordinary target to pursue.
160
537440
2920
que este sería un objetivo
extraordinario para perseguir.
extraordinario para perseguir.
09:14
We wrote a proposal to observe the star
161
542480
2376
Escribimos una propuesta
para observar la estrella
para observar la estrella
09:16
with the world's largest radio telescope
at the Green Bank Observatory.
at the Green Bank Observatory.
162
544880
4176
con el mayor radiotelescopio del mundo
en el Observatorio de Green Bank.
en el Observatorio de Green Bank.
09:21
A couple months later,
163
549080
1376
Un par de meses más tarde,
09:22
news of this proposal
got leaked to the press
got leaked to the press
164
550480
4240
la noticia de esta propuesta
se filtró a la prensa
se filtró a la prensa
09:27
and now there are thousands of articles,
165
555760
3456
y ahora hay miles de artículos,
09:31
over 10,000 articles, on this star alone.
166
559240
3136
más de 10 000 artículos
sobre esta estrella sola.
sobre esta estrella sola.
09:34
And if you search Google Images,
167
562400
1840
Y si se busca Google,
09:36
this is what you'll find.
168
564920
1200
se encontrará esto.
09:39
Now, you may be wondering,
OK, Tabby, well,
OK, Tabby, well,
169
567600
2496
Ahora, podrían preguntar:
"Bien, Tabby, así
"Bien, Tabby, así
09:42
how do aliens actually explain
this light curve?
this light curve?
170
570120
3856
¿cómo se explican los alienígenas
esta curva la luz?"
esta curva la luz?"
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
Bueno, imaginen una civilización
mucho más avanzada que la nuestra.
mucho más avanzada que la nuestra.
09:51
In this hypothetical circumstance,
172
579320
2320
En este caso hipotético,
09:54
this civilization would have exhausted
the energy supply of their home planet,
the energy supply of their home planet,
173
582680
4656
esa civilización habría agotado
la energía de su planeta de origen,
la energía de su planeta de origen,
09:59
so where could they get more energy?
174
587360
2176
Entonces, ¿dónde podrían
obtener más energía?
obtener más energía?
10:01
Well, they have a host star
just like we have a sun,
just like we have a sun,
175
589560
2800
Ellos tienen una estrella madre
al igual que nosotros tenemos el sol,
al igual que nosotros tenemos el 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
y si fuesen capaces de capturar
más energía de esta estrella,
más energía de esta estrella,
10:09
then that would solve their energy needs.
177
597320
1960
entonces eso resolvería
sus necesidades energéticas.
sus necesidades energéticas.
10:11
So they would go
and build huge structures.
and build huge structures.
178
599800
3416
Así que irían y construirían
estructuras enormes.
estructuras enormes.
10:15
These giant megastructures,
179
603240
2776
Estos gigantes, megaestructuras
10:18
like ginormous solar panels,
are called Dyson spheres.
are called Dyson spheres.
180
606040
3720
como los paneles solares descomunales,
se denominan esferas de Dyson.
se denominan esferas de Dyson.
Esta imagen de arriba contiene
10:22
This image above
181
610440
1296
10:23
are lots of artists' impressions
of Dyson spheres.
of Dyson spheres.
182
611760
3176
un montón de impresiones artísticas
de las esferas de Dyson.
de las esferas de Dyson.
10:26
It's really hard to provide perspective
on the vastness of these things,
on the vastness of these things,
183
614960
5016
Es muy difícil ofrecer una perspectiva
sobre la inmensidad de estas cosas,
sobre la inmensidad de estas cosas,
10:32
but you can think of it this way.
184
620000
1816
pero se puede pensar de esta manera.
10:33
The Earth-Moon distance
is a quarter of a million miles.
is a quarter of a million miles.
185
621840
3040
La distancia Tierra-Luna
es de unos 400 000 km.
es de unos 400 000 km.
10:38
The simplest element
on one of these structures
on one of these structures
186
626040
3896
El elemento más simple
en una de estas estructuras
en una de estas estructuras
10:41
is 100 times that size.
187
629960
2440
es 100 veces ese tamaño.
10:45
They're enormous.
188
633400
1320
Son enormes.
Ahora imaginen una de estas estructuras
en movimiento alrededor de una estrella.
en movimiento alrededor de una estrella.
10:48
And now imagine one of these structures
in motion around a star.
in motion around a star.
189
636080
4416
10:52
You can see how it would produce
anomalies in the data
anomalies in the data
190
640520
3096
Se puede ver cómo se produciría
anomalías en los datos
anomalías en los datos
10:55
such as uneven, unnatural looking dips.
191
643640
3216
como, por ejemplo,
caídas poco naturales irregulares.
caídas poco naturales irregulares.
10:58
But it remains that even
alien megastructures
alien megastructures
192
646880
3976
Pero lo cierto es que incluso
las megaestructuras exóticas
las megaestructuras exóticas
11:02
cannot defy the laws of physics.
193
650880
2416
no pueden desafiar
las leyes de la física.
las leyes de la física.
11:05
You see, anything that uses
a lot of energy
a lot of energy
194
653320
3440
Cualquier cosa que usa
gran cantidad de energía
gran cantidad de energía
11:09
is going to produce heat,
195
657800
1760
produce calor,
11:12
and we don't observe this.
196
660840
1976
pero eso no observamos.
11:14
But it could be something as simple
197
662840
1696
Pero podría ser algo tan simple
11:16
as they're just reradiating it away
in another direction,
in another direction,
198
664560
3456
como que están irradiando
en otra dirección,
en otra dirección,
11:20
just not at Earth.
199
668040
1200
no hacia la Tierra.
11:23
Another idea that's one
of my personal favorites
of my personal favorites
200
671000
2440
Otra idea que es una de mis favoritas
11:26
is that we had just witnessed
an interplanetary space battle
an interplanetary space battle
201
674320
3776
es que hemos sido testigos de
una batalla en el espacio interplanetario
una batalla en el espacio interplanetario
11:30
and the catastrophic
destruction of a planet.
destruction of a planet.
202
678120
3000
y de la destrucción catastrófica
de un planeta.
de un planeta.
11:34
Now, I admit that this
would produce a lot of dust
would produce a lot of dust
203
682520
3256
Ahora, admito que esto produciría
una gran cantidad de polvo
una gran cantidad de polvo
11:37
that we don't observe.
204
685800
1896
que no se observa.
11:39
But if we're already invoking aliens
in this explanation,
in this explanation,
205
687720
4336
Pero si invocamos a alienígenas
en esta explicación,
en esta explicación,
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
entonces ¿quién puede decir que
no limpiaron eficientemente todo
no limpiaron eficientemente todo
11:47
for recycling purposes?
207
695800
1536
para reciclar?
11:49
(Laughter)
208
697360
1016
(Risas)
11:50
You can see how this quickly
captures your imagination.
captures your imagination.
209
698400
2960
Se puede ver cómo esto rápidamente
capta su imaginación.
capta su imaginación.
11:55
Well, there you have it.
210
703760
1256
Bueno, ahí lo tienen.
11:57
We're in a situation that could unfold
211
705040
3216
Estamos en una situación
que podría revelarse
que podría revelarse
12:00
to be a natural phenomenon
we don't understand
we don't understand
212
708280
3416
como un fenómeno natural
que no entendemos
que no entendemos
12:03
or an alien technology
we don't understand.
we don't understand.
213
711720
2560
o una tecnología alienígena
que no entendemos.
que no entendemos.
12:07
Personally, as a scientist,
my money is on the natural explanation.
my money is on the natural explanation.
214
715600
5240
En lo personal, como científica,
voy por la explicación natural.
voy por la explicación natural.
Pero no me malinterpreten, creo que
sería increíble encontrar extraterrestres.
sería increíble encontrar extraterrestres.
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
De cualquier manera, siempre hay algo
nuevo e interesante para descubrir.
nuevo e interesante para descubrir.
12:18
Either way, there is something new
and really interesting to discover.
and really interesting to discover.
216
726800
4520
12:24
So what happens next?
217
732040
1856
Entonces, ¿qué pasa después?
12:25
We need to continue to observe this star
218
733920
2656
Tenemos que seguir
observando esta estrella
observando esta estrella
12:28
to learn more about what's happening.
219
736600
2416
para aprender más sobre lo que pasa.
12:31
But professional astronomers, like me,
220
739040
2576
Pero los astrónomos profesionales
como yo,
como yo,
12:33
we have limited resources
for this kind of thing,
for this kind of thing,
221
741640
2816
tenemos recursos limitados
para este tipo de cosas,
para este tipo de cosas,
12:36
and Kepler is on to a different mission.
222
744480
1920
y Kepler está en una misión diferente.
12:39
And I'm happy to say that once again,
223
747400
4216
Y estoy feliz de decir que, una vez más,
12:43
citizen scientists have come in
and saved the day.
and saved the day.
224
751640
3120
los ciudadanos científicos
han entrado y salvado el día.
han entrado y salvado el día.
12:47
You see, this time,
225
755880
2456
En esta ocasión,
12:50
amateur astronomers
with their backyard telescopes
with their backyard telescopes
226
758360
2880
astrónomos aficionados
con sus telescopios caseros
con sus telescopios caseros
12:54
stepped up immediately
and started observing this star nightly
and started observing this star nightly
227
762120
3976
intensificaron y comenzaron
a observar esta estrella nocturna
a observar esta estrella nocturna
12:58
at their own facilities,
228
766120
1496
en sus propias instalaciones,
12:59
and I am so excited to see what they find.
229
767640
2800
y estoy muy emocionada de ver
lo que encuentran.
lo que encuentran.
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
Me sorprende que esta estrella
nunca fue detectada por las computadoras
nunca fue detectada por las computadoras
13:07
because we just weren't looking
for something like this.
for something like this.
231
775720
2640
porque simplemente
no buscábamos algo así.
no buscábamos algo así.
13:11
And what's more exciting
232
779400
4256
Y lo que es más emocionante
13:15
is that there's more data to come.
233
783680
1640
es que hay más datos en el futuro.
13:18
There are new missions that are coming up
234
786200
1976
Hay nuevas misiones que están surgiendo
13:20
that are observing millions more stars
235
788200
2680
que están observando
a millones de estrellas
a millones de estrellas
13:23
all over the sky.
236
791840
1400
por todo el cielo.
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
Y piensen: ¿Qué significará cuando nos
topemos con otra estrella de esta manera?
topemos con otra estrella de esta manera?
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
Y ¿qué significa si no encontramos
otra estrella de esta manera?
otra estrella de esta manera?
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Thank you.
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Gracias.
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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