TED2014
Andrew Connolly: What's the next window into our universe?
Andrew Connolly: Quelle est la prochaine fenêtre sur notre univers ?
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Le Big Data est partout ; même dans le ciel. Dans cette conférence instructive, l'astronome Andrew Connolly nous montre comment une grande quantité de données sont rassemblées sur notre univers, des données qui enregistrent son humeur toujours changeante. Comment donc les scientifiques prennent-ils de si nombreuses images à cette échelle ? Ça commence par un télescope géant...
Andrew Connolly - Astronomer
Andrew Connolly is helping to build the Large Synoptic Survey Telescope -- as well as tools to handle the massive datasets it will send our way. Full bio
Andrew Connolly is helping to build the Large Synoptic Survey Telescope -- as well as tools to handle the massive datasets it will send our way. Full bio
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00:13
So in 1781, an English composer,
0
1119
3471
En 1781,
un compositeur anglais,
un compositeur anglais,
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
4590
3139
ingénieur et astronome,
nommé William Herschel,
nommé William Herschel,
remarqua un objet dans le ciel
00:19
noticed an object on the sky that
2
7729
1743
qui ne se déplaçait pas tout à fait
de la même façon
de la même façon
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
9472
2868
que les autres étoiles.
00:24
And Herschel's recognition
that something was different,
that something was different,
4
12340
3094
Et le fait qu'Hershel s'aperçoive
de cette différence,
de cette différence,
00:27
that something wasn't quite right,
5
15434
1867
de cette anomalie,
00:29
was the discovery of a planet,
6
17301
1822
a conduit à la découverte d'une planète,
00:31
the planet Uranus,
7
19123
2077
la planète Uranus,
00:33
a name that has entertained
8
21200
1355
un nom qui a fait rigoler
00:34
countless generations of children,
9
22555
3160
d'innombrables générations d'enfants,
00:37
but a planet that overnight
10
25715
2335
mais une planète qui,
du jour au lendemain,
du jour au lendemain,
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
28050
2616
a doublé la taille
du système solaire connu.
du système solaire connu.
Rien que le mois dernier,
la NASA a annoncé la découverte
la NASA a annoncé la découverte
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
30666
1855
00:44
of 517 new planets
13
32521
2329
de 517 nouvelles planètes
00:46
in orbit around nearby stars,
14
34850
2126
en orbite autour d'étoiles proches,
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
36976
2251
doublant ainsi d'un coup
le nombre de planètes connues
le nombre de planètes connues
00:51
we know about within our galaxy.
16
39227
2598
de notre galaxie.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
41825
2632
L'astronomie est en permanence transformée
00:56
capacity to collect data,
18
44457
2138
par cette capacité
à rassembler des données,
à rassembler des données,
00:58
and with data almost doubling every year,
19
46595
2545
et comme ces données
doublent presque chaque année,
doublent presque chaque année,
au cours des 20 prochaines années,
il se pourrait
il se pourrait
01:01
within the next two decades, me may even
20
49140
1808
01:02
reach the point for the first time in history
21
50948
2318
que nous atteignons un seuil où,
pour la première fois dans l'Histoire,
pour la première fois dans l'Histoire,
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
53266
2854
nous ayons découvert
la plupart des galaxies
la plupart des galaxies
01:08
within the universe.
23
56120
1724
de l'Univers.
01:09
But as we enter this era of big data,
24
57844
2284
Mais alors que nous entrons
dans l'ère du big data,
dans l'ère du big data,
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
60128
1980
nous commençons à nous apercevoir
qu'il y a une différence
qu'il y a une différence
01:14
between more data being just better
26
62108
3161
entre la simple accumulation de données,
01:17
and more data being different,
27
65269
1980
et les transformations que cela apporte,
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
67249
2891
la capacité de changer
les questions que l'on se pose.
les questions que l'on se pose.
01:22
and this difference is not about
how much data we collect,
how much data we collect,
29
70140
3320
La question n'est pas
combien de données on rassemble,
combien de données on rassemble,
c'est si ces données
ouvrent de nouvelles fenêtres
ouvrent de nouvelles fenêtres
01:25
it's whether those data open new windows
30
73460
1689
01:27
into our universe,
31
75149
1378
sur notre univers,
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
76527
2885
si elles changent la façon
dont nous regardons le ciel.
dont nous regardons le ciel.
01:31
So what is the next window into our universe?
33
79412
3439
Quelle est alors
la prochaine fenêtre sur notre univers ?
la prochaine fenêtre sur notre univers ?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
82851
2791
Quel est le prochain chapitre
de l'astronomie ?
de l'astronomie ?
Eh bien, je vais vous montrer quelques-uns
des outils et des techniques
des outils et des techniques
01:37
Well, I'm going to show you some
of the tools and the technologies
of the tools and the technologies
35
85642
2655
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
88297
2564
que nous allons développer
dans les années à venir,
dans les années à venir,
01:42
and how these technologies,
37
90861
1473
et comment ces technologies,
01:44
together with the smart use of data,
38
92334
1868
combinées à un usage intelligent
des données,
des données,
01:46
may once again transform astronomy
39
94202
2970
pourraient de nouveau
transformer l'astronomie
transformer l'astronomie
01:49
by opening up a window into our universe,
40
97172
2047
en ouvrant une fenêtre sur notre univers,
01:51
the window of time.
41
99219
1781
la fenêtre du temps.
Pourquoi le temps ? Eh bien,
le temps a un rapport avec les origines,
le temps a un rapport avec les origines,
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
101000
2584
01:55
and it's about evolution.
43
103584
1890
et avec l'évolution.
01:57
The origins of our solar system,
44
105474
1496
Les origines de notre système solaire,
01:58
how our solar system came into being,
45
106970
2204
comment notre système solaire est né.
02:01
is it unusual or special in any way?
46
109174
3409
Est-il particulier, ou spécial,
d'une manière ou d'une autre ?
d'une manière ou d'une autre ?
02:04
About the evolution of our universe.
47
112583
1991
Au sujet de l'évolution de notre univers :
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
114574
3006
pourquoi continue-t-il à s'étendre ?
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
117580
1933
Et quelle est
cette mystérieuse énergie noire
cette mystérieuse énergie noire
02:11
that drives that expansion?
50
119513
2615
qui alimente son expansion ?
02:14
But first, I want to show you how technology
51
122128
2764
Mais tout d'abord, je veux
vous montrer comment la technologie
vous montrer comment la technologie
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
124892
2771
va changer la façon
dont on regarde le ciel.
dont on regarde le ciel.
02:19
So imagine if you were sitting
53
127663
1507
Imaginez que vous êtes situés
02:21
in the mountains of northern Chile
54
129170
2092
dans les montagnes du nord du Chili
02:23
looking out to the west
55
131262
1407
et que vous regardez vers l'ouest,
02:24
towards the Pacific Ocean
56
132669
2048
vers l'Océan Pacifique,
02:26
a few hours before sunrise.
57
134717
2564
quelques heures avant l'aube.
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
137281
3237
Voici le ciel nocturne que vous verriez,
02:32
and it's a beautiful view,
59
140518
1671
c'est une vision magnifique,
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
142189
2913
avec la Voie Lactée qui pointe
juste au-dessus de l'horizon,
juste au-dessus de l'horizon,
02:37
but it's also a static view,
61
145102
2160
mais c'est une vision statique.
02:39
and in many ways, this is the
way we think of our universe:
way we think of our universe:
62
147262
2758
D'une certaine façon, c'est ainsi
que nous voyons notre univers :
que nous voyons notre univers :
02:42
eternal and unchanging.
63
150020
2394
éternel et immuable.
02:44
But the universe is anything but static.
64
152414
1991
Mais l'Univers est tout sauf statique.
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
154405
2531
Il change constamment,
à l'échelle de la seconde
à l'échelle de la seconde
02:48
to billions of years.
66
156936
1845
comme à celle du milliard d'années.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
158781
1744
Les galaxies fusionnent,
elles entrent en collision
elles entrent en collision
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
160525
2655
à des centaines de milliers
de kilomètre/heures.
de kilomètre/heures.
02:55
Stars are born, they die,
69
163180
2070
Des étoiles naissent,
elles meurent,
elles meurent,
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
165250
3150
elles explosent en ces feux d'artifice
extravagants
extravagants
03:00
In fact, if we could go back
71
168400
1270
En fait, si nous revenons
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
169670
2599
à notre ciel tranquille au Chili,
03:04
and we allow time to move forward
73
172269
2465
et que nous laissons le temps s'écouler
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
174734
4393
pour voir comment le ciel pourrait évoluer
au cours de la prochaine année,
au cours de la prochaine année,
03:11
the pulsations that you see
75
179127
2290
les pulsations que vous voyez
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
181417
4409
sont des supernovae,
les derniers feux d'agonie d'étoiles
les derniers feux d'agonie d'étoiles
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
185826
3747
qui meurent en explosant,
qui brillent puis disparaissent.
qui brillent puis disparaissent.
03:21
each one of these supernovae
78
189573
1890
Chacune de ces supernovae
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
191463
3003
est cinq milliards de fois plus brillante
que notre soleil,
que notre soleil,
03:26
so we can see them to great distances
80
194466
2340
ce qui nous permet de la voir
d'aussi loin,
d'aussi loin,
03:28
but only for a short amount of time.
81
196806
2496
mais seulement pour un court instant.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
199302
2577
A chaque seconde, dix supernovae
explosent quelque part
explosent quelque part
03:33
in our universe.
83
201879
1417
dans notre univers.
03:35
If we could hear it,
84
203296
1420
Si nous pouvions les entendre,
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
204716
3699
ça crépiterait comme un sac de pop-corn.
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
208415
3127
Si maintenant
nous enlevons les supernovae,
nous enlevons les supernovae,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
211542
3229
il n'y a pas que la luminosité qui change.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
214771
2339
Notre ciel est toujours
en mouvement.
en mouvement.
03:49
This swarm of objects you
see streaming across the sky
see streaming across the sky
89
217110
3170
Cette nuée d'objets
que vous voyez traverser le ciel
que vous voyez traverser le ciel
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
220280
2658
sont des astéroïdes
qui tournent autour de notre soleil,
qui tournent autour de notre soleil,
03:54
and it's these changes and the motion
91
222938
1972
et ce sont ces changements
et ce mouvement,
et ce mouvement,
03:56
and it's the dynamics of the system
92
224910
2324
c'est la dynamique du système,
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
227234
2373
qui nous permet de construire
notre modèle de l'univers,
notre modèle de l'univers,
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
229607
4073
pour prévoir son futur
et expliquer son passé.
et expliquer son passé.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
233680
3094
Mais les télescopes que nous avons
utilisés ces dernières années
utilisés ces dernières années
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
236774
4015
ne sont pas conçus pour capturer
les données à cette échelle.
les données à cette échelle.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
240789
1620
Le Télescope Spatial Hubble :
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
242409
2261
depuis 25 ans,
il a fourni
il a fourni
04:16
some of the most detailed views
99
244670
1961
quelques-unes des vues
les plus détaillées
les plus détaillées
04:18
of our distant universe,
100
246631
1991
de l'univers lointain,
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
248622
2070
mais si vous essayez de l'utiliser
pour produire une image du ciel,
pour produire une image du ciel,
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
250692
4578
cela prendrait 13 millions
d'images différentes,
d'images différentes,
04:27
about 120 years to do this just once.
103
255270
3712
et environ 120 ans,
pour le faire une seule fois.
pour le faire une seule fois.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
258982
2261
Cela nous amène
aux nouvelles technologies
aux nouvelles technologies
04:33
and new telescopes,
105
261243
1847
et aux nouveaux télescopes,
des télescopes qui peuvent affiner
leur champ de vision
leur champ de vision
04:35
telescopes that can go faint
106
263090
1742
04:36
to look at the distant universe
107
264832
1553
pour voir l'univers lointain,
04:38
but also telescopes that can go wide
108
266385
2681
mais qui peuvent aussi l'élargir
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
269066
2819
pour capturer le ciel
aussi vite que possible.
aussi vite que possible.
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
271885
3561
Des télescopes comme
le Large Synoptic Survey Telescope,
le Large Synoptic Survey Telescope,
04:47
or the LSST,
111
275446
1879
ou LSST,
04:49
possibly the most boring name ever
112
277325
2340
sans doute le nom le plus ennuyeux
jamais donné
jamais donné
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
279665
1979
à l'une des expériences
les plus fascinantes
les plus fascinantes
04:53
in the history of astronomy,
114
281644
1992
de l'histoire de l'astronomie.
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
283636
2214
C'est la preuve,
s'il en était besoin,
s'il en était besoin,
04:57
that you should never allow
a scientist or an engineer
a scientist or an engineer
116
285850
2668
qu'il ne faut jamais laisser
un scientifique ou un ingénieur
un scientifique ou un ingénieur
05:00
to name anything, not even your children.
(Laughter)
(Laughter)
117
288518
5831
baptiser quoi que ce soit,
pas même vos enfants. (Rires)
pas même vos enfants. (Rires)
05:06
We're building the LSST.
118
294349
1465
Nous construisons le LSST.
05:07
We expect it to start taking data
by the end of this decade.
by the end of this decade.
119
295814
3381
Nous espérons qu'il produira
des données
des données
à la fin de la décennie.
05:11
I'm going to show you how we think
120
299195
1699
Je vais vous montrer la façon
dont nous pensons
dont nous pensons
05:12
it's going to transform
our views of the universe,
our views of the universe,
121
300894
3577
qu'il va changer
notre vision de l'univers.
notre vision de l'univers.
05:16
because one image from the LSST
122
304471
2374
C'est parce qu'une seule image du LSST
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
306845
2385
équivaudra à 3 000 images
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
309230
2126
du télescope Spatial Hubble,
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
311356
3138
chacune couvrira 3,5 degrés du ciel,
05:26
seven times the width of the full moon.
126
314494
2776
7 fois la largeur de la Lune.
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
317270
2309
Alors, comment capture-t-on
une image de cette taille ?
une image de cette taille ?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
319579
4151
Eh bien, on construit la plus grande
caméra digitale de l'histoire,
caméra digitale de l'histoire,
05:35
using the same technology you find
in the cameras in your cell phone
in the cameras in your cell phone
129
323730
3161
à partir de la même technologie
que la caméra de votre portable,
que la caméra de votre portable,
05:38
or in the digital cameras you
can buy in the High Street,
can buy in the High Street,
130
326891
3791
ou la caméra digitale
qu'on peut acheter au magasin du coin,
qu'on peut acheter au magasin du coin,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
330682
3120
mais d'un mètre cinquante de large,
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
333802
2408
à peu près la taille d'une Coccinelle,
05:48
where one image is three billion pixels.
133
336210
2958
et où chaque image
fait 3 milliards de pixels.
fait 3 milliards de pixels.
05:51
So if you wanted to look at an image
134
339168
1338
Si on voulait regarder
une de ces images
une de ces images
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
340506
3229
à pleine résolution,
juste une seule image du LSST,
juste une seule image du LSST,
05:55
it would take about 1,500
high-definition TV screens.
high-definition TV screens.
136
343735
4725
ça prendrait environ
1 500 écrans télé haute définition.
1 500 écrans télé haute définition.
06:00
And this camera will image the sky,
137
348460
2778
Et cette caméra va photographier le ciel,
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
351238
3038
en prenant une image
toutes les 20 secondes,
toutes les 20 secondes,
06:06
constantly scanning the sky
139
354276
2188
balayant le ciel constamment,
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
356464
2825
de sorte que toutes les trois nuits,
nous aurons une nouvelle vue complète
nous aurons une nouvelle vue complète
06:11
of the skies above Chile.
141
359289
2383
des cieux au-dessus du Chili.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
361672
2835
Pendant la durée de son existence,
ce télescope
ce télescope
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
364507
3352
va détecter 40 milliards
d'étoiles et de galaxies,
d'étoiles et de galaxies,
06:19
and that will be for the first time
144
367859
1500
et ce sera la première fois
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
369359
2775
que nous aurons détecté plus d'objets
dans l'univers
dans l'univers
06:24
than people on the Earth.
146
372134
2689
que d'hommes sur la terre.
06:26
Now, we can talk about this
147
374823
1215
On peut en parler
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
376038
2362
en termes de téra-octets
et de péta-octets,
et de péta-octets,
06:30
and billions of objects,
149
378400
1519
et de milliards d'objets,
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
379919
1748
mais une façon d'avoir une idée
de la quantité de données
de la quantité de données
06:33
that will come off this camera
151
381667
1899
qui va provenir de cette caméra
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
383566
4731
et de la comparer
à la diffusion simultanée
à la diffusion simultanée
de toutes les conférences de TED
jamais enregistrées,
jamais enregistrées,
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
388297
3073
24 heures sur 24,
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
391370
2858
7 jours sur 7, pendant 10 ans.
06:46
And to process this data means
155
394228
2261
Et traiter ces données
06:48
searching through all of those talks
156
396489
1924
implique de chercher
parmi toutes ces conférences
parmi toutes ces conférences
06:50
for every new idea and every new concept,
157
398413
2249
toutes les nouvelles idées
et les nouveaux concepts,
et les nouveaux concepts,
06:52
looking at each part of the video
158
400662
1856
en examinant chaque partie des vidéos
06:54
to see how one frame may have changed
159
402518
2025
pour voir si une image est différente
06:56
from the next.
160
404543
1845
de la précédente.
06:58
And this is changing the way that we do science,
161
406388
2351
Ça change la façon
dont on fait de la science,
dont on fait de la science,
07:00
changing the way that we do astronomy,
162
408739
2255
dont on fait de l'astronomie,
07:02
to a place where software and algorithms
163
410994
2256
pour un domaine où les programmes
et les algorithmes
et les algorithmes
07:05
have to mine through this data,
164
413250
1868
doivent exploiter toutes ces données,
07:07
where the software is as critical to the science
165
415118
3206
où les programmes sont aussi
importants pour la science
importants pour la science
07:10
as the telescopes and the
cameras that we've built.
cameras that we've built.
166
418324
4027
que le télescope et la caméra
que nous avons construits.
que nous avons construits.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
422351
2587
Des milliers de découvertes
07:16
will come from this project,
168
424938
1935
découleront de ce projet,
mais je vais seulement
vous parler de deux des idées
vous parler de deux des idées
07:18
but I'm just going to tell you about two
169
426873
1451
07:20
of the ideas about origins and evolution
170
428324
2363
sur les origines et l'évolution
07:22
that may be transformed by our access
171
430687
2253
qui pourraient être transformées
par notre accès aux données
par notre accès aux données
07:24
to data at this scale.
172
432940
2561
à cette échelle.
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
435501
2385
Ces cinq dernières années,
la NASA a découvert
la NASA a découvert
07:29
over 1,000 planetary systems
174
437886
2261
plus de 1 000 systèmes solaires
07:32
around nearby stars,
175
440147
2093
autour d'étoiles proches,
07:34
but the systems we're finding
176
442240
1930
mais les systèmes que nous découvrons
07:36
aren't much like our own solar system,
177
444170
2490
ne ressemblent pas au nôtre.
07:38
and one of the questions we face is
178
446660
1575
L'une des questions qui se pose est :
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
448235
2318
est-ce qu'on n'a pas assez bien cherché ?
07:42
or is there something special or unusual
180
450553
1766
Ou bien y a-t-il quelque chose
de spécial
de spécial
07:44
about how our solar system formed?
181
452319
2418
dans la façon dont notre système solaire
s'est formé ?
s'est formé ?
07:46
And if we want to answer that question,
182
454737
2262
Si nous voulons répondre
à cette question,
à cette question,
07:48
we have to know and understand
183
456999
1439
nous devons connaître
et comprendre
et comprendre
07:50
the history of our solar system in detail,
184
458438
2836
l'histoire de notre système solaire
en détail,
en détail,
07:53
and it's the details that are crucial.
185
461274
2137
car ce sont les détails qui comptent.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
463411
3666
Si nous revenons à notre ciel,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
467077
3551
à nos astéroïdes
qui traversaient le ciel,
qui traversaient le ciel,
08:02
these asteroids are like the
debris of our solar system.
debris of our solar system.
188
470628
4222
ils sont comme les débris
de notre système solaire.
de notre système solaire.
08:06
The positions of the asteroids
189
474850
2008
La position des astéroïdes
est comme l'empreinte digitale
d'une époque ancienne,
d'une époque ancienne,
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
476858
2137
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
478995
1980
quand les orbites de Neptune
et de Jupiter
et de Jupiter
08:12
were much closer to the sun,
192
480975
1895
étaient bien plus proches du soleil.
08:14
and as these giant planets migrated
through our solar system,
through our solar system,
193
482870
3453
Quand ces planètes géantes
ont migré à travers notre système solaire,
ont migré à travers notre système solaire,
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
486323
3330
elles ont éparpillé les astéroïdes
dans leur sillage.
dans leur sillage.
08:21
So studying the asteroids
195
489653
1306
Étudier les astéroïdes,
08:22
is like performing forensics,
196
490959
2121
c'est comme de faire
une expertise médico-légale,
une expertise médico-légale,
08:25
performing forensics on our solar system,
197
493080
2558
l'expertise de notre système solaire.
08:27
but to do this, we need distance,
198
495638
2702
Mais pour le faire,
il nous faut du recul,
il nous faut du recul,
08:30
and we get the distance from the motion,
199
498340
2079
c'est le mouvement
qui nous donne le recul,
qui nous donne le recul,
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
500419
4547
et nous avons le mouvement grâce
à notre accès au temps.
à notre accès au temps.
08:36
So what does this tell us?
201
504966
1702
De quelle façon ?
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
506668
2227
Eh bien, si on regarde
les petits astéroïdes jaunes
les petits astéroïdes jaunes
08:40
flitting across the screen,
203
508895
2273
qui voltigent à travers l'écran,
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
511168
2430
ce sont ceux qui bougent le plus vite,
parce qu'ils sont les plus proche de nous,
les plus proches de la Terre.
les plus proches de la Terre.
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
513598
3341
Ce sont ceux vers lesquels
nous pourrions bien, un jour,
nous pourrions bien, un jour,
08:48
These are the asteroids we may one day
206
516939
1507
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
518446
3398
envoyer des vaisseaux
pour exploiter leurs minéraux,
pour exploiter leurs minéraux,
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
521844
2002
mais ce sont aussi ceux
qui pourraient un jour
qui pourraient un jour
08:55
impact the Earth,
209
523846
1665
frapper la Terre ,
comme cela est arrivé
il y a 60 millions d'années,
il y a 60 millions d'années,
08:57
like happened 60 million years ago
210
525511
1291
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
526802
2635
avec l'extinction des dinosaures,
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
529437
1822
ou bien juste au début du siècle dernier,
09:03
when an asteroid wiped out
213
531259
1332
lorsqu'un astéroïde a anéanti
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
532591
3589
près de 2 600 km² de forêt sibérienne,
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
536180
3088
ou même juste l'année dernière,
lorsque l'un d'entre eux a brûlé
au dessus de la Russie,
au dessus de la Russie,
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
539268
3612
en libérant l'énergie
d'une petite bombe atomique.
d'une petite bombe atomique.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
542880
3622
L'expertise de notre système solaire
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
546502
2058
ne nous renseigne pas seulement
sur le passé,
sur le passé,
09:20
it can also predict the future,
including our future.
including our future.
219
548560
3811
elle peut aussi prédire le futur,
y compris notre futur.
y compris notre futur.
09:26
Now when we get distance,
220
554771
1968
Quand on prend du recul,
09:28
we get to see the asteroids
in their natural habitat,
in their natural habitat,
221
556739
3589
on peut voir les astéroïdes
dans leur milieu naturel,
dans leur milieu naturel,
09:32
in orbit around the sun.
222
560328
1322
en orbite autour du soleil.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
561650
2907
Chaque point de cette simulation
que vous pouvez voir
que vous pouvez voir
09:36
is a real asteroid.
224
564557
2763
est un astéroïde réel.
09:39
Its orbit has been calculated
from its motion across the sky.
from its motion across the sky.
225
567320
4010
Son orbite a été calculée
à partir de son déplacement dans le ciel.
à partir de son déplacement dans le ciel.
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
571330
3341
Les couleurs reflètent
la composition des astéroïdes,
la composition des astéroïdes,
09:46
dry and stony in the center,
227
574671
2137
secs et minéraux au centre,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
576808
2587
riches en eau et primitifs
vers le bord,
vers le bord,
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
579395
2284
des astéroïdes riches en eau
qui pourraient avoir ensemencé
qui pourraient avoir ensemencé
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
581679
3451
les océans et les mers
que l'on trouve sur notre planète,
que l'on trouve sur notre planète,
09:57
when they bombarded the
Earth at an earlier time.
Earth at an earlier time.
231
585130
3206
lorsqu'ils ont bombardé la Terre
à une époque ancienne.
à une époque ancienne.
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
590127
2832
Le LSSTsera capable
d'affiner son champ de vision,
d'affiner son champ de vision,
10:04
and not just wide,
233
592959
1698
et pas seulement de voir large,
10:06
we will be able to see these asteroids
234
594657
1808
nous pourrons donc voir ces astéroïdes
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
596465
3187
bien au-delà des régions intérieures
de notre système solaire,
de notre système solaire,
10:11
to asteroids beyond the
orbits of Neptune and Mars,
orbits of Neptune and Mars,
236
599652
3813
des astéroïdes au-delà des orbites
de Mars et Neptune,
de Mars et Neptune,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
603465
2261
des comètes et des astéroïdes
qui pourraient se trouver
qui pourraient se trouver
10:17
almost a light year from our sun.
238
605726
3230
presque à une année-lumière
de notre soleil.
de notre soleil.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
608956
2609
Et en grossissant
les détails de cette image,
les détails de cette image,
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
611565
3127
en les grossissant d'un facteur
de 10 à 100,
de 10 à 100,
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
614692
2430
nous pourrons savoir
s'il y a des traces de planètes
s'il y a des traces de planètes
10:29
is there evidence for planets
outside the orbit of Neptune,
outside the orbit of Neptune,
242
617122
3589
au-delà de l'orbite de Neptune,
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
620711
2507
détecter les astéroïdes
qui risquent de frapper la Terre
qui risquent de frapper la Terre
10:35
long before they're a danger,
244
623218
2535
bien avant qu'ils ne soient un danger,
10:37
and to find out whether, maybe,
245
625753
1757
et de découvrir, peut-être,
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
627510
3180
si notre soleil s'est formé tout seul
ou bien dans un groupe d'étoiles.
ou bien dans un groupe d'étoiles.
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
630690
3082
Peut-être est-ce ces compagnons stellaires
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
633772
3442
qui ont influencé la formation
de notre système solaire,
de notre système solaire,
10:49
and maybe that's one of the reasons why
solar systems like ours seem to be so rare.
solar systems like ours seem to be so rare.
249
637214
5753
et peut-être est-ce pour cela
que les systèmes comme le nôtre
que les systèmes comme le nôtre
semblent si rares.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
642974
4562
Les distances et les changements,
dans notre univers...
dans notre univers...
10:59
distance equates to time,
251
647536
3859
La distance équivaut au temps,
11:03
as well as changes on the sky.
252
651395
2059
tout comme les changements dans le ciel.
11:05
Every foot of distance you look away,
253
653454
2790
Chaque mètre de la distance
où porte votre regard,
où porte votre regard,
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
656244
2485
ou plutôt chaque mètre
qui vous sépare d'un objet,
qui vous sépare d'un objet,
11:10
you're looking back about a
billionth of a second in time,
billionth of a second in time,
255
658729
3589
vous fait regarder près d'un milliardième
de seconde dans le passé.
de seconde dans le passé.
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
662318
2613
Ce concept, cette notion
de regarder dans le passé
de regarder dans le passé
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
664931
2631
a révolutionné nos idées sur l'univers,
11:19
not once but multiple times.
258
667562
2280
et plus d'une fois.
11:21
The first time was in 1929,
259
669842
2812
La première fois fut en 1929,
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
672654
2092
lorsqu'un astronome appelé
Edwin Hubble
Edwin Hubble
11:26
showed that the universe was expanding,
261
674746
2249
a montré que l'univers
était en expansion,
était en expansion,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
676995
2713
ce qui a conduit à l'idée du Big Bang.
11:31
And the observations were simple:
263
679708
2582
Et les observations étaient simples :
11:34
just 24 galaxies
264
682290
2154
seulement 24 galaxies
11:36
and a hand-drawn picture.
265
684444
3050
et un schéma fait à la main.
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
689124
4660
Mais rien que l'idée que
plus une galaxie est lointaine,
plus une galaxie est lointaine,
11:45
the faster it was receding,
267
693784
2070
plus elle s'éloigne rapidement,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
695854
3419
a suffi à donner naissance
à la cosmologie moderne.
à la cosmologie moderne.
Une deuxième révolution
s'est produite 70 ans plus tard,
s'est produite 70 ans plus tard,
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
699273
2425
11:53
when two groups of astronomers showed
270
701698
2072
lorsque deux groupes d'astronomes
ont montré
ont montré
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
703770
2433
que l'univers
n'était pas seulement en expansion,
n'était pas seulement en expansion,
11:58
it was accelerating,
272
706203
1325
il accélérait,
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
707528
3343
une chose aussi surprenante
que de jeter une balle en l'air
que de jeter une balle en l'air
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
710871
2812
et de s'apercevoir que plus elle monte,
12:05
the faster it moves away.
275
713683
1778
plus elle prend de la vitesse.
12:07
And they showed this
276
715461
1509
Ils ont montré cela
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
716970
2405
en mesurant la luminosité des supernovae,
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
719375
1834
et la façon dont cette luminosité
12:13
got fainter with distance.
279
721209
2171
diminue avec la distance.
12:15
And these observations were more complex.
280
723380
2453
Ces observations étaient plus complexes.
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
725833
3014
Elles nécessitaient de technologies
et de télescopes nouveaux,
et de télescopes nouveaux,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
728847
4050
parce que les supernovae
étaient dans des galaxies
étaient dans des galaxies
12:24
that were 2,000 times more distant
283
732897
1958
2 000 fois plus éloignées
12:26
than the ones used by Hubble.
284
734855
2688
que celles utilisées par Hubble.
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
737543
5311
Et ça a pris trois ans
de trouver seulement 42 supernovae,
de trouver seulement 42 supernovae,
parce qu'il ne se produit
qu'une explosion de supernova
qu'une explosion de supernova
12:34
because a supernova only explodes
286
742854
1754
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
744608
3082
tous les cent ans dans une galaxie.
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
747690
2284
Trois ans pour trouver 42 supernovae
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
749974
4019
en fouillant
des dizaines de milliers de galaxies.
des dizaines de milliers de galaxies.
12:45
And once they'd collected their data,
290
753993
1851
Et une fois les données rassemblées,
12:47
this is what they found.
291
755844
3748
voici ce qu'ils ont trouvé.
12:51
Now, this may not look impressive,
292
759592
2711
Ça n'a l'air de rien, comme ça,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
762303
4115
mais c'est à cela que ressemble
une révolution en physique :
une révolution en physique :
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
766418
2430
une ligne qui prévoit
la luminosité d'une supernova
la luminosité d'une supernova
13:00
11 billion light years away,
295
768848
2046
à 11 milliards d'années-lumière,
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
770894
3796
et une poignée de points
qui ne sont pas sur la ligne.
qui ne sont pas sur la ligne.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
774690
4113
Des petits écarts qui produisent
de grandes conséquences.
de grandes conséquences.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
778803
2948
Des petits écarts qui nous permettent
de faire des découvertes,
de faire des découvertes,
13:13
like the planet found by Herschel.
299
781751
2823
comme la planète
trouvée par Herschel.
trouvée par Herschel.
13:16
Small changes turn our understanding
300
784574
2272
Des petits écarts qui bouleversent
13:18
of the universe on its head.
301
786846
2401
notre compréhension de l'univers.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
789247
3464
42 supernovae,
légèrement trop sombres,
légèrement trop sombres,
13:24
meaning slightly further away,
303
792711
2009
ce qui veut dire
légèrement plus loin,
légèrement plus loin,
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
794720
3160
ce qui implique que l'univers
ne fait pas que s'étendre,
ne fait pas que s'étendre,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
797880
3330
mais que cette expansion s'accélère,
13:33
revealing a component of our universe
306
801210
1946
et qui révèle un élément
de notre univers
de notre univers
13:35
which we now call dark energy,
307
803156
2486
que nous appelons aujourd'hui
l'énergie noire,
l'énergie noire,
13:37
a component that drives this expansion
308
805642
2509
un élément qui alimente cette expansion,
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
808151
3027
et qui constitue 68 % de l'énergie
13:43
of our universe today.
310
811178
2035
de notre univers.
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
814751
3824
A quoi ressemblera donc
la prochaine révolution ?
la prochaine révolution ?
Eh bien, qu'est-ce que l'énergie noire,
et pourquoi existe-t-elle ?
et pourquoi existe-t-elle ?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
818575
2719
13:53
Each of these lines shows a different model
313
821294
2328
Chacune de ces lignes
représente un modèle différent
représente un modèle différent
13:55
for what dark energy might be,
314
823622
2843
de ce que pourrait être l'énergie noire,
13:58
showing the properties of dark energy.
315
826465
2481
en faisant apparaître
ses propriétés.
ses propriétés.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
828946
3623
Chacun est cohérent avec les 42 points,
14:04
but the ideas behind these lines
317
832569
2227
mais les idées qui les sous-tendent
14:06
are dramatically different.
318
834796
2103
sont radicalement différentes.
14:08
Some people think about a dark energy
319
836899
2543
Certains pensent que l'énergie noire
14:11
that changes with time,
320
839442
1458
évolue avec le temps,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
840900
2288
ou bien que ses propriétés
sont différentes
sont différentes
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
843188
2756
suivant la direction dans laquelle
on regarde le ciel.
on regarde le ciel.
14:17
Others make differences and changes
323
845944
1823
D'autres introduisent des changements
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
847767
3048
dans la physique
au niveau subatomique.
au niveau subatomique.
14:22
Or, they look at large scales
325
850815
2790
Ou alors, ils voient les choses en grand,
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
853605
3565
et modifient la façon dont la gravité
et la relativité générale fonctionnent,
et la relativité générale fonctionnent,
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
857170
2791
ou bien ils disent que notre univers
n'est qu'un parmi d'autres,
n'est qu'un parmi d'autres,
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
859961
2598
un élément de ce mystérieux multivers.
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
862559
3161
Mais toutes ces idées,
toutes ces théories
toutes ces théories
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
865720
3499
stupéfiantes et, je l'admets,
parfois un peu folles,
parfois un peu folles,
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
869219
4027
sont toutes cohérentes
avec nos 42 points.
avec nos 42 points.
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
873246
2182
Comment alors pouvons-nous
espérer y voir clair
espérer y voir clair
14:47
over the next decade?
333
875428
2272
dans les années à venir ?
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
877700
3230
Eh bien, imaginez que je vous donne
une paire de dés,
une paire de dés,
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
880930
1999
et que je vous demande de déterminer
14:54
were loaded or fair.
336
882929
1867
si ces dés sont truqués ou pas.
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
884796
2934
Un seul lancer de dés
ne vous dirait pas grand-chose,
ne vous dirait pas grand-chose,
14:59
but the more times you rolled them,
338
887730
1992
mais plus vous les lancez,
15:01
the more data you collected,
339
889722
1922
plus vous rassemblez de données,
15:03
the more confident you would become,
340
891644
2172
plus vous sauriez avec certitude
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
893816
2603
non seulement s'ils sont truqués ou pas,
15:08
but by how much, and in what way.
342
896419
3898
mais dans quelle mesure,
et de quelle manière.
et de quelle manière.
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
900317
3802
Il a fallu trois ans
pour trouver seulement 42 supernovae
pour trouver seulement 42 supernovae
15:16
because the telescopes that we built
344
904119
3047
parce que les télescopes
que nous avions construits
que nous avions construits
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
907166
3693
ne pouvaient explorer
qu'une petite partie du ciel.
qu'une petite partie du ciel.
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
910859
2665
Avec le LSST, nous avons
une nouvelle image complète
une nouvelle image complète
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
913524
3622
du ciel au -dessus du Chili
toutes les trois nuits.
toutes les trois nuits.
15:29
In its first night of operation,
348
917146
2463
Lors de sa première nuit
de fonctionnement,
de fonctionnement,
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
919609
3150
il va trouver 10 fois plus de supernovae
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
922759
3141
que ce qu'il a fallu pour découvrir
l'énergie noire.
l'énergie noire.
15:37
This will increase by 1,000
351
925900
1809
Et ce nombre sera multiplié par mille
15:39
within the first four months:
352
927709
2493
dans les quatre premiers mois :
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
930202
4784
1,5 milliard de supernovae
à la fin de l'étude,
à la fin de l'étude,
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
934986
3185
chaque supernova
sera comme un lancer de dés,
sera comme un lancer de dés,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
938171
3442
et nous montrera un peu plus
quelles théories de l'énergie noire
quelles théories de l'énergie noire
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
941613
4128
sont cohérentes,
et quelles ne le sont pas.
et quelles ne le sont pas.
15:57
And so, by combining these supernova data
357
945741
3803
Et ainsi, en combinant
ces données sur les supernovae
ces données sur les supernovae
16:01
with other measures of cosmology,
358
949544
2276
avec d'autres mesures
de la cosmologie,
de la cosmologie,
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
951820
2890
nous éliminerons progressivement
les différentes idées
les différentes idées
16:06
and theories of dark energy
360
954710
1976
et théories de l'énergie noire,
16:08
until hopefully at the end of this survey around 2030,
361
956686
7142
jusqu'à ce que, je l'espère,
à la fin de cette étude, vers 2030,
à la fin de cette étude, vers 2030,
16:15
we would expect to hopefully see
362
963828
2614
on puisse espérer voir
16:18
a theory for our universe,
363
966442
2142
une théorie de notre univers,
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
968584
2539
une théorie fondamentale
de la physique de notre univers,
de la physique de notre univers,
16:23
to gradually emerge.
365
971123
2757
émerger progressivement.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
974950
2392
A plus d'un titre,
les questions que j'ai posées
les questions que j'ai posées
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
977342
4361
sont en réalité
tout ce qu'il y a de plus simple.
tout ce qu'il y a de plus simple.
Nous ne connaissons
peut-être pas les réponses,
peut-être pas les réponses,
16:33
We may not know the answers,
368
981703
1754
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
983457
3852
mais au moins savons-nous
comment poser les questions.
comment poser les questions.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
987309
3118
Mais si explorer
des dizaines de milliers de galaxies
des dizaines de milliers de galaxies
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
990427
2938
a révélé 42 supernovae
qui ont bouleversé
qui ont bouleversé
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
993365
3479
notre compréhension de l'univers,
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
996844
2914
quand nous travaillerons
sur des milliards de galaxies
sur des milliards de galaxies
16:51
how many more times are we going to find
374
999758
1777
combien de fois encore
allons-nous trouver
allons-nous trouver
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1001535
5648
42 points qui ne correspondent pas
à ce que nous attendions ?
à ce que nous attendions ?
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1007183
2757
Comme la planète trouvée par Herschel,
17:01
or dark energy
377
1009940
2417
ou l'énergie noire,
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1012357
3843
ou la mécanique quantique,
ou la relativité générale,
ou la relativité générale,
17:08
all ideas that came because the data
379
1016200
2344
toutes ces idées qui sont venues
parce que les données
parce que les données
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1018544
3455
ne correspondaient pas
à ce que nous attendions.
à ce que nous attendions.
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1021999
3261
Ce qui est si enthousiasmant
pour les prochaines années
pour les prochaines années
17:17
in astronomy is,
382
1025260
1670
dans les données en astronomie,
c'est que nous ne savons même pas
combien il y a de réponses
combien il y a de réponses
17:18
we don't even know how many answers
383
1026930
2211
17:21
are out there waiting,
384
1029141
1800
qui nous attendent au tournant,
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1030941
3881
des réponses sur nos origines
ou sur notre évolution.
ou sur notre évolution.
17:26
How many answers are out there
386
1034822
1095
Combien y a-t-il de réponses
17:27
that we don't even know the questions
387
1035917
3294
aux questions que nous ne savons même pas
17:31
that we want to ask?
388
1039211
2011
que nous voulons poser ?
17:33
Thank you.
389
1041222
1947
Merci.
17:35
(Applause)
390
1043169
3702
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Andrew Connolly - AstronomerAndrew Connolly is helping to build the Large Synoptic Survey Telescope -- as well as tools to handle the massive datasets it will send our way.
Why you should listen
Andrew Connolly's research focuses on understanding the evolution of our universe, by studying how structure forms and evolves on small and large scales -- from the search for asteroids to the clustering of distant galaxies. He's a ten-year veteran of the Large Synoptic Sky Survey, and is now prepping for the unprecedented data streams we could expect from the under-construction Large Synoptic Survey Telescope.
Set on an 8,800-foot peak in northern Chile, the LSST will have an 8.4-meter primary mirror, a 10-square-degree field of view and a 3.2 gigapixel camera. It will survey half the sky every three nights, creating about 100 terabytes of data every week. Astronomers, Connolly suggests, will need wholly new tools to wrangle this amount of data -- so he has been helping bring together computer scientists, statisticians and astronomers to develop scalable algorithms for processing massive data streams.
On sabbatical from the University of Washington, Connolly led the development of Google Sky, and he's now working with Microsoft to develop affordable digital planetariums.
More profile about the speakerSet on an 8,800-foot peak in northern Chile, the LSST will have an 8.4-meter primary mirror, a 10-square-degree field of view and a 3.2 gigapixel camera. It will survey half the sky every three nights, creating about 100 terabytes of data every week. Astronomers, Connolly suggests, will need wholly new tools to wrangle this amount of data -- so he has been helping bring together computer scientists, statisticians and astronomers to develop scalable algorithms for processing massive data streams.
On sabbatical from the University of Washington, Connolly led the development of Google Sky, and he's now working with Microsoft to develop affordable digital planetariums.
Andrew Connolly | Speaker | TED.com