TED2014
Andrew Connolly: What's the next window into our universe?
אנדרו קונולי: מהו החלון הבא ליקום שלנו?
Filmed:
Readability: 5
1,261,423 views
ים הנתונים* קיים בכל מקום - אפילו בשמיים. בהרצאה מאלפת מראה האסטרונום אנדרו קונולי כיצד נאספות כמויות גדולות של נתונים אודות היקום שלנו ומתעדות אותו במצבי-רוח משתנים תדיר. ואיך בדיוק מדענים לוכדים תמונות ענק רבות כל כך? הכל מתחיל מטלסקופ ענקי...
* "ים נתונים" - הצעה של ד"ר עמנואל לוטם ל-Big Data
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
So in 1781, an English composer,
0
1119
3471
בשנת 1781, מלחין אנגלי
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
4590
3139
איש-טכנולוגיה ואסטרונום בשם ויליאם הרשל
00:19
noticed an object on the sky that
2
7729
1743
הבחין באובייקט בשמיים
שלא נע בדיוק כמו שאר הכוכבים
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
9472
2868
00:24
And Herschel's recognition
that something was different,
that something was different,
4
12340
3094
ואבחנתו של הרשל במשהו שונה,
00:27
that something wasn't quite right,
5
15434
1867
שלא מתנהג לגמרי נכון,
00:29
was the discovery of a planet,
6
17301
1822
הפכה לגילויו של כוכב לכת,
00:31
the planet Uranus,
7
19123
2077
כוכב הלכת אורנוס,
00:33
a name that has entertained
8
21200
1355
שם ששיעשע
00:34
countless generations of children,
9
22555
3160
דורות אינספור של ילדים,
00:37
but a planet that overnight
10
25715
2335
אבל כוכב לכת שבן לילה
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
28050
2616
הכפיל את מערכת השמש
המוכרת לנו אז.
המוכרת לנו אז.
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
30666
1855
בחודש שעבר בלבד
הכריזה נאס"א על גילויים
הכריזה נאס"א על גילויים
00:44
of 517 new planets
13
32521
2329
של 517 כוכבי לכת חדשים
00:46
in orbit around nearby stars,
14
34850
2126
שסובבים סביב שמשות סמוכות,
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
36976
2251
מה שכמעט והכפיל בן לילה
את מספר כוכבי הלכת
את מספר כוכבי הלכת
00:51
we know about within our galaxy.
16
39227
2598
המוכרים לנו בגלקסיה שלנו.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
41825
2632
כך שהאסטרונומיה משתנה כל הזמן על ידי
00:56
capacity to collect data,
18
44457
2138
יכולת זו לאסוף נתונים,
00:58
and with data almost doubling every year,
19
46595
2545
ועם נתונים שכמעט מוכפלים מדי שנה,
01:01
within the next two decades, me may even
20
49140
1808
בתוך שני העשורים הבאים, אנו
עשויים אפילו
עשויים אפילו
01:02
reach the point for the first time in history
21
50948
2318
להגיע, לראשונה בהיסטוריה, לנקודה
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
53266
2854
שבה גילינו כבר
את רוב הגלקסיות שביקום.
את רוב הגלקסיות שביקום.
01:08
within the universe.
23
56120
1724
אבל כשאנו נכנסים לתוך עידן זה
של ים נתונים,
של ים נתונים,
01:09
But as we enter this era of big data,
24
57844
2284
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
60128
1980
אנו מתחילים למצוא שיש הבדל
01:14
between more data being just better
26
62108
3161
בין יותר נתונים שהם
רק טובים יותר
רק טובים יותר
01:17
and more data being different,
27
65269
1980
לבין יותר נתונים שהם שונים,
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
67249
2891
שמסוגלים לשנות את השאלות שאנו
רוצים לשאול,
רוצים לשאול,
01:22
and this difference is not about
how much data we collect,
how much data we collect,
29
70140
3320
והבדל זה הוא לא רק בגלל
כמות הנתונים שאנו אוספים,
כמות הנתונים שאנו אוספים,
01:25
it's whether those data open new windows
30
73460
1689
אלא באם נתונים אלה פותחים
חלונות חדשים
חלונות חדשים
01:27
into our universe,
31
75149
1378
לתוך היקום שלנו,
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
76527
2885
האם הם משנים את הדרך
בה אנו רואים את השמיים.
בה אנו רואים את השמיים.
01:31
So what is the next window into our universe?
33
79412
3439
מהו אם כן החלון הבא אל תוך
היקום שלנו?
היקום שלנו?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
82851
2791
מהו הפרק הבא באסטרונומיה?
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
ובכן, אני עומד להראות לכם כמה
מהכלים והטכנולוגיות
מהכלים והטכנולוגיות
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
88297
2564
שאנו עומדים לפתח
במהלך העשור הבא,
במהלך העשור הבא,
01:42
and how these technologies,
37
90861
1473
וכיצד טכנולוגיות אלו,
לצד השימוש החכם בנתונים אלה,
לצד השימוש החכם בנתונים אלה,
01:44
together with the smart use of data,
38
92334
1868
01:46
may once again transform astronomy
39
94202
2970
עשויים אולי שוב לשנות את
האסטרונומיה
האסטרונומיה
01:49
by opening up a window into our universe,
40
97172
2047
על ידי פתיחת חלון לתוך היקום שלנו,
01:51
the window of time.
41
99219
1781
חלון של זמן.
מדוע זמן?
כי זמן קשור למוצא,
כי זמן קשור למוצא,
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
101000
2584
01:55
and it's about evolution.
43
103584
1890
והוא קשור לאבולוציה.
01:57
The origins of our solar system,
44
105474
1496
מוצא מערכת השמש שלנו,
01:58
how our solar system came into being,
45
106970
2204
איך מערכת השמש שלנו נוצרה?
02:01
is it unusual or special in any way?
46
109174
3409
האם היא יוצאת-דופן או מיוחדת
בדרך כלשהי?
בדרך כלשהי?
02:04
About the evolution of our universe.
47
112583
1991
מדובר באבולוציה של היקום שלנו.
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
114574
3006
מדוע היקום שלנו ממשיך להתרחב,
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
117580
1933
ומהי האנרגיה האפלה המסתורית הזו
02:11
that drives that expansion?
50
119513
2615
שמניעה את ההתפשטות הזו?
02:14
But first, I want to show you how technology
51
122128
2764
אבל קודם כל, אני רוצה להראות לכם
איך הטכנולוגיה
איך הטכנולוגיה
עתידה לשנות את הדרך
בה אנו רואים את השמים
בה אנו רואים את השמים
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
124892
2771
02:19
So imagine if you were sitting
53
127663
1507
דמיינו שאתם יושבים
בהרי צפון צ'ילה
בהרי צפון צ'ילה
02:21
in the mountains of northern Chile
54
129170
2092
02:23
looking out to the west
55
131262
1407
צופים לכיוון מערב
02:24
towards the Pacific Ocean
56
132669
2048
אל האוקיינוס השקט
02:26
a few hours before sunrise.
57
134717
2564
כמה שעות לפני הזריחה.
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
137281
3237
זהו המראה של שמי הלילה
שהייתם רואים,
שהייתם רואים,
02:32
and it's a beautiful view,
59
140518
1671
וזה מראה יפה,
כששביל החלב רק מציץ
מעבר לאופק.
מעבר לאופק.
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
142189
2913
02:37
but it's also a static view,
61
145102
2160
אבל זהו גם מראה סטטי,
02:39
and in many ways, this is the
way we think of our universe:
way we think of our universe:
62
147262
2758
ובהרבה מובנים זו הדרך שבה אנו
חושבים על היקום שלנו:
חושבים על היקום שלנו:
02:42
eternal and unchanging.
63
150020
2394
נצחי ובלתי משתנה
02:44
But the universe is anything but static.
64
152414
1991
אבל היקום הוא הכל,
רק לא סטטי.
רק לא סטטי.
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
154405
2531
הוא כל הזמן משתנה
בכל קנה מידה, החל משניות
בכל קנה מידה, החל משניות
02:48
to billions of years.
66
156936
1845
ועד מיליארדי שנים.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
158781
1744
גלקסיות מתמזגות, הן מתנגשות
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
160525
2655
במהירויות של מאות אלפי
קילומטרים בשעה.
קילומטרים בשעה.
02:55
Stars are born, they die,
69
163180
2070
כוכבים נולדים ומתים,
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
165250
3150
הם מתפוצצים במראות מרהיבים אלו.
03:00
In fact, if we could go back
71
168400
1270
למעשה, לו היינו יכולים לחזור
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
169670
2599
לשמיים השלווים שלנו מעל צ'ילה,
03:04
and we allow time to move forward
73
172269
2465
ומאפשרים לזמן לנוע קדימה
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
174734
4393
כדי לראות איך השמיים עשויים
להשתנות במהלך השנה הבאה,
להשתנות במהלך השנה הבאה,
03:11
the pulsations that you see
75
179127
2290
הפעימות שאתם רואים
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
181417
4409
הן סופרנובות, השרידים האחרונים
של שמש גוססת
של שמש גוססת
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
185826
3747
שמתפוצצת, מתבהרת ולאחר מכן
דועכת ונעלמת.
דועכת ונעלמת.
03:21
each one of these supernovae
78
189573
1890
כל אחת מסופרנובות אלו
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
191463
3003
זוהרת פי 5 מיליארד יותר
מהשמש שלנו,
מהשמש שלנו,
03:26
so we can see them to great distances
80
194466
2340
כך שאנו יכולים לראותן
ממרחקים גדולים,
ממרחקים גדולים,
03:28
but only for a short amount of time.
81
196806
2496
אבל רק למשך זמן קצר.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
199302
2577
בכל שניה מתפוצצות עשר סופרנובות
איפשהו ביקום שלנו
איפשהו ביקום שלנו
03:33
in our universe.
83
201879
1417
03:35
If we could hear it,
84
203296
1420
לו יכולנו לשמוע זאת,
זה היה נשמע כמו פיצפוצים
בשקית פופקורן.
בשקית פופקורן.
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
204716
3699
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
208415
3127
כעת, אם נמעמם את הסופרנובות,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
211542
3229
לא רק הבהירות משתנה.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
214771
2339
השמיים שלנו הם בתנועה מתמדת.
03:49
This swarm of objects you
see streaming across the sky
see streaming across the sky
89
217110
3170
נחיל זה של אובייקטים שאתם
רואים זורמים בשמיים
רואים זורמים בשמיים
הם אסטרואידים שנעים במסלול
מערכת השמש שלנו,
מערכת השמש שלנו,
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
220280
2658
03:54
and it's these changes and the motion
91
222938
1972
והשינויים, התנועה
והדינמיקה האלה של המערכת,
והדינמיקה האלה של המערכת,
03:56
and it's the dynamics of the system
92
224910
2324
הם שמאפשרים לנו לבנות את המודלים
שלנו עבור היקום שלנו,
שלנו עבור היקום שלנו,
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
227234
2373
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
229607
4073
כדי לחזות את עתידו ולהסביר את עברו.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
233680
3094
אבל הטלסקופים שבהם השתמשנו
בעשור האחרון
בעשור האחרון
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
236774
4015
לא בנויים ללכוד היקף כזה של נתונים.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
240789
1620
טלסקופ החלל "האבל":
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
242409
2261
ב-25 השנים האחרונות
הוא הפיק כמה מהתמונות
המפורטות ביותר
המפורטות ביותר
04:16
some of the most detailed views
99
244670
1961
04:18
of our distant universe,
100
246631
1991
של היקום הרחוק שלנו,
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
248622
2070
אבל אם תנסו להשתמש ב"האבל"
כדי ליצור תמונה של השמיים,
כדי ליצור תמונה של השמיים,
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
250692
4578
יהיה צורך לצלם
13 מיליון תמונות נפרדות
13 מיליון תמונות נפרדות
04:27
about 120 years to do this just once.
103
255270
3712
במשך כ-120 שנים
כדי לעשות זאת רק פעם אחת.
כדי לעשות זאת רק פעם אחת.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
258982
2261
אז זה מניע אותנו לטכנולוגיות חדשות
04:33
and new telescopes,
105
261243
1847
ולטלסקופים חדשים,
04:35
telescopes that can go faint
106
263090
1742
טלסקופים שיכולים לצלם בתאורה קלושה
04:36
to look at the distant universe
107
264832
1553
כדי לצפות ביקום הרחוק,
04:38
but also telescopes that can go wide
108
266385
2681
אבל גם טלסקופים שיכולים
לצלם תמונה רחבה
לצלם תמונה רחבה
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
269066
2819
כדי לתפוס את השמיים
מהר ככל האפשר,
מהר ככל האפשר,
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
271885
3561
טלסקופים כמו "הטלסקופ הסינופטי הגדול
לסקירת השמיים",
לסקירת השמיים",
04:47
or the LSST,
111
275446
1879
04:49
possibly the most boring name ever
112
277325
2340
אולי השם המשעמם ביותר אי פעם
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
279665
1979
לאחד הניסויים המרתקים ביותר
04:53
in the history of astronomy,
114
281644
1992
בהיסטוריה של האסטרונומיה,
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
283636
2214
למעשה, זו הוכחה,
אם היא נחוצה לכם,
אם היא נחוצה לכם,
04:57
that you should never allow
a scientist or an engineer
a scientist or an engineer
116
285850
2668
שאסור לכם אף-פעם
להניח למדען או למהנדס
להניח למדען או למהנדס
05:00
to name anything, not even your children.
(Laughter)
(Laughter)
117
288518
5831
להמציא שמות,
אפילו לא לילדים שלכם.
אפילו לא לילדים שלכם.
(צחוק)
אנחנו בונים את הטלסקופ הסינופטי,
05:06
We're building the LSST.
118
294349
1465
05:07
We expect it to start taking data
by the end of this decade.
by the end of this decade.
119
295814
3381
אנו מצפים שהוא יתחיל לקבל נתונים
עד סוף העשור.
עד סוף העשור.
05:11
I'm going to show you how we think
120
299195
1699
אראה לכם איך לדעתנו
05:12
it's going to transform
our views of the universe,
our views of the universe,
121
300894
3577
זה עתיד לשנות לגמרי
את ראייתנו את היקום,
את ראייתנו את היקום,
05:16
because one image from the LSST
122
304471
2374
כי תמונה אחת מהטלסקופ הסינופטי
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
306845
2385
שווה ל-3000 תמונות
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
309230
2126
מטלסקופ החלל ע"ש האבל,
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
311356
3138
כל תמונה שלוש וחצי מעלות בשמים
05:26
seven times the width of the full moon.
126
314494
2776
פי 7 מרוחבו של הירח המלא.
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
317270
2309
איך לוכדים תמונה בגודל כזה?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
319579
4151
ובכן, בונים את המצלמה
הדיגיטלית הגדולה ביותר בהיסטוריה,
הדיגיטלית הגדולה ביותר בהיסטוריה,
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
תוך שימוש באותה טכנולוגיה שתמצאו
במצלמות הדיגיטליות שבסלולרי שלכם
במצלמות הדיגיטליות שבסלולרי שלכם
05:38
or in the digital cameras you
can buy in the High Street,
can buy in the High Street,
130
326891
3791
או במצלמות הדיגיטליות שאתם
יכולים לקנות ברחוב הראשי,
יכולים לקנות ברחוב הראשי,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
330682
3120
אבל בסדר גודל של
1.67 מטרים לרוחב,
1.67 מטרים לרוחב,
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
333802
2408
בערך בגודל של "חיפושית" פולקסווגן,
05:48
where one image is three billion pixels.
133
336210
2958
כשתמונה אחת היא
שלושה מיליארד פיקסלים.
שלושה מיליארד פיקסלים.
05:51
So if you wanted to look at an image
134
339168
1338
אז אילו רציתם להסתכל בתמונה
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
340506
3229
ברזולוציה מלאה, רק בתמונה אחת
של הטלסקופ הסינפטי,
של הטלסקופ הסינפטי,
05:55
it would take about 1,500
high-definition TV screens.
high-definition TV screens.
136
343735
4725
זה יצריך כ-1500
מסכי טלוויזיה בהפרדה גבוהה
מסכי טלוויזיה בהפרדה גבוהה
06:00
And this camera will image the sky,
137
348460
2778
ומצלמה זו תצלם את השמיים,
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
351238
3038
כשהיא מצלמת תמונה חדשה
כל 20 שניות
כל 20 שניות
06:06
constantly scanning the sky
139
354276
2188
וכשהיא סורקת את השמים כל הזמן,
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
356464
2825
כך שמידי שלושה לילות
נקבל מראה חדש לגמרי
נקבל מראה חדש לגמרי
06:11
of the skies above Chile.
141
359289
2383
של השמיים מעל צ'ילה.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
361672
2835
במשך המשימה של טלסקופ זה,
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
364507
3352
הוא יאתר 40 מיליארד שמשות וגלקסיות,
06:19
and that will be for the first time
144
367859
1500
וזו תהיה הפעם הראשונה
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
369359
2775
שבה נגלה יותר אובייקטים
ביקום שלנו
ביקום שלנו
06:24
than people on the Earth.
146
372134
2689
מאשר אנשים על פני כדור הארץ.
06:26
Now, we can talk about this
147
374823
1215
אנחנו יכולים לדבר על זה
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
376038
2362
במונחים של טרה בייט ופטה בייט
06:30
and billions of objects,
149
378400
1519
ומיליארדי אובייקטים,
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
379919
1748
אבל כדינ לתת מושג
לגבי כמות הנתונים
לגבי כמות הנתונים
06:33
that will come off this camera
151
381667
1899
שיתקבלו ממצלמה זו,
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
383566
4731
זה כמו להקרין את כל
הרצאות TED שצולמו אי פעם
הרצאות TED שצולמו אי פעם
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
388297
3073
בו זמנית, 24 שעות ביממה,
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
391370
2858
7 ימים בשבוע
במשך 10 שנים.
במשך 10 שנים.
06:46
And to process this data means
155
394228
2261
ועיבוד נתונים אלה משמעו
06:48
searching through all of those talks
156
396489
1924
חיפוש בכל ההרצאות הללו
06:50
for every new idea and every new concept,
157
398413
2249
אחר כל רעיון חדש ותפישה חדשה
06:52
looking at each part of the video
158
400662
1856
ולבחון כל חלק בסרטון
06:54
to see how one frame may have changed
159
402518
2025
כדי לזהות הבדלים
בין פריים אחד לבא אחריו.
בין פריים אחד לבא אחריו.
06:56
from the next.
160
404543
1845
וזה משנה את הדרך שבה אנו
עוסקים במדע,
עוסקים במדע,
06:58
And this is changing the way that we do science,
161
406388
2351
07:00
changing the way that we do astronomy,
162
408739
2255
משנה את הדרך בה אנו
עוסקים באסטרונומיה,
עוסקים באסטרונומיה,
07:02
to a place where software and algorithms
163
410994
2256
ומביא אותנו למקום
שבו תוכנה ואלגוריתמים
שבו תוכנה ואלגוריתמים
07:05
have to mine through this data,
164
413250
1868
צריכים לכרות בנתונים אלה,
07:07
where the software is as critical to the science
165
415118
3206
שבו התוכנה היא קריטית למדע
07:10
as the telescopes and the
cameras that we've built.
cameras that we've built.
166
418324
4027
כמו הטלסקופים והמצלמות שבנינו.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
422351
2587
יתגלו אלפי תגליות מהפרוייקט הזה,
07:16
will come from this project,
168
424938
1935
אבל אספר לכם
רק על שניים
רק על שניים
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
מהרעיונות אודות המוצא
והאבולוציה,
והאבולוציה,
07:22
that may be transformed by our access
171
430687
2253
שעשויים להשתנות הודות
לגישה שלנו
לגישה שלנו
07:24
to data at this scale.
172
432940
2561
לנתונים בסדר הגודל הזה.
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
435501
2385
בחמש השנים האחרונות,
נאס"א גילתה
נאס"א גילתה
07:29
over 1,000 planetary systems
174
437886
2261
מעל 1,000 מערכות פלנטריות
07:32
around nearby stars,
175
440147
2093
סביב שמשות סמוכות,
07:34
but the systems we're finding
176
442240
1930
אבל המערכות שאנחנו מוצאים
07:36
aren't much like our own solar system,
177
444170
2490
אינן דומות מאד למערכת
השמש שלנו,
השמש שלנו,
07:38
and one of the questions we face is
178
446660
1575
ואחת השאלות שעומדות
בפנינו היא
בפנינו היא
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
448235
2318
האם זה רק משום שלא
חיפשנו מספיק טוב
חיפשנו מספיק טוב
07:42
or is there something special or unusual
180
450553
1766
או שיש משהו מיוחד או
יוצא דופן
יוצא דופן
07:44
about how our solar system formed?
181
452319
2418
באופן שבו מערכת השמש
שלנו נוצרה?
שלנו נוצרה?
07:46
And if we want to answer that question,
182
454737
2262
ואם אנו רוצים להשיב על
שאלה זו,
שאלה זו,
07:48
we have to know and understand
183
456999
1439
אנחנו צריכים לדעת ולהבין
07:50
the history of our solar system in detail,
184
458438
2836
את ההיסטוריה של מערכת
השמש שלנו לפרטיה,
השמש שלנו לפרטיה,
07:53
and it's the details that are crucial.
185
461274
2137
והפרטים הם אלה שחיוניים.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
463411
3666
אז אם נחזור לשמיים,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
467077
3551
באסטרואידים שלנו,
שזרמו על פני השמים,
שזרמו על פני השמים,
08:02
these asteroids are like the
debris of our solar system.
debris of our solar system.
188
470628
4222
אסטרואידים אלה הם כמו
שרידי מערכת השמש שלנו.
שרידי מערכת השמש שלנו.
08:06
The positions of the asteroids
189
474850
2008
מיקומם של האסטרואידים
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
476858
2137
הם כמו טביעת אצבע
מעידן מוקדם יותר
מעידן מוקדם יותר
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
478995
1980
כאשר מסלוליהם של
נפטון ויופיטר
נפטון ויופיטר
08:12
were much closer to the sun,
192
480975
1895
היו הרבה יותר קרובים לשמש,
08:14
and as these giant planets migrated
through our solar system,
through our solar system,
193
482870
3453
וכשכוכבי לכת ענקיים אלה
נדדו דרך מערכת השמש שלנו,
נדדו דרך מערכת השמש שלנו,
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
486323
3330
הם פיזרו את האסטרואידים
שבעקבותיהם.
שבעקבותיהם.
08:21
So studying the asteroids
195
489653
1306
אז לחקור את האסטרואידים
08:22
is like performing forensics,
196
490959
2121
זה כמו לבצע זיהוי פלילי,
08:25
performing forensics on our solar system,
197
493080
2558
לבצע זיהוי פלילי
על מערכת השמש שלנו,
על מערכת השמש שלנו,
08:27
but to do this, we need distance,
198
495638
2702
אבל לשם כך אנחנו זקוקים למרחק,
08:30
and we get the distance from the motion,
199
498340
2079
ואת המרחק אנחנו מקבלים מן התנועה,
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
500419
4547
ואת התנועה אנו מקבלים
הודות לגישה שיש לנו לזמן.
הודות לגישה שיש לנו לזמן.
08:36
So what does this tell us?
201
504966
1702
אז מה זה אומר לנו?
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
506668
2227
ובכן, אם מסתכלים על האסטרואידים
הצהובים הקטנים
הצהובים הקטנים
08:40
flitting across the screen,
203
508895
2273
שמתרוצצים על פני המסך,
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
511168
2430
אלה הם האסטרואידים
שנעים במהירות הכי גבוהה,
שנעים במהירות הכי גבוהה,
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
513598
3341
משום שהם הכי קרובים אלינו,
הכי קרובים לכדור הארץ.
הכי קרובים לכדור הארץ.
08:48
These are the asteroids we may one day
206
516939
1507
אלה הם האסטרואידים
שיום אחד אולי
שיום אחד אולי
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
518446
3398
נשלח אליהם חללית,
לכרות בהם מינרלים,
לכרות בהם מינרלים,
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
521844
2002
אבל אלה גם האסטרואידים
שיום אחד אולי
שיום אחד אולי
08:55
impact the Earth,
209
523846
1665
יתנגשו בכדור הארץ,
כמו שקרה לפני 60 מיליון שנים
08:57
like happened 60 million years ago
210
525511
1291
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
526802
2635
בהכחדת הדינוזאורים,
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
529437
1822
או רק בתחילת המאה שעברה,
09:03
when an asteroid wiped out
213
531259
1332
כאשר אסטרואיד מחק
כמעט 2590 קילומטרים רבועים
של יער סיבירי,
של יער סיבירי,
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
532591
3589
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
536180
3088
או אפילו רק בשנה שעברה,
כשאחד נשרף מעל רוסיה,
כשאחד נשרף מעל רוסיה,
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
539268
3612
כשהוא משחרר אנרגיה
של פצצה גרעינית קטנה.
של פצצה גרעינית קטנה.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
542880
3622
אז מחקר הזיהוי הפלילי של
מערכת השמש שלנו
מערכת השמש שלנו
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
546502
2058
לא רק מספר לנו על העבר,
09:20
it can also predict the future,
including our future.
including our future.
219
548560
3811
היא יכולה גם לחזות את
העתיד, כולל העתיד שלנו.
העתיד, כולל העתיד שלנו.
09:26
Now when we get distance,
220
554771
1968
כשיש לנו מרחק,
09:28
we get to see the asteroids
in their natural habitat,
in their natural habitat,
221
556739
3589
אנו זוכים לראות את האסטרואידים
בסביבתם הטבעית,
בסביבתם הטבעית,
09:32
in orbit around the sun.
222
560328
1322
במסלול סביב השמש.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
561650
2907
אז כל נקודה שאתם רואים
בהדמייה זו
בהדמייה זו
09:36
is a real asteroid.
224
564557
2763
היא אסטרואיד אמיתי.
מסלולו כבר מחושב
לפי תנועתו בשמיים.
לפי תנועתו בשמיים.
09:39
Its orbit has been calculated
from its motion across the sky.
from its motion across the sky.
225
567320
4010
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
571330
3341
הצבעים משקפים את ההרכב
של אסטרואידים אלה
של אסטרואידים אלה
09:46
dry and stony in the center,
227
574671
2137
יבש וסלעי במרכז,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
576808
2587
עשיר במים ופרימיטיבי
לכיוון הקצה,
לכיוון הקצה,
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
579395
2284
אסטרואידים עשירים במים
שאולי זרעו
שאולי זרעו
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
581679
3451
את האוקיינוסים והימים שאנו
מוצאים על כוכב הלכת שלנו
מוצאים על כוכב הלכת שלנו
09:57
when they bombarded the
Earth at an earlier time.
Earth at an earlier time.
231
585130
3206
כשהפציצו את כדור הארץ
בעידן קדום יותר
בעידן קדום יותר
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
590127
2832
בגלל שהטלסקופ הסינפטי
יהיה מסוגל לעבור באור עמום
יהיה מסוגל לעבור באור עמום
10:04
and not just wide,
233
592959
1698
ולא רק בתמונה רחבה,
10:06
we will be able to see these asteroids
234
594657
1808
נוכל לראות אסטרואידים אלה
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
596465
3187
הרחק מעבר לחלק הפנימי
של מערכת השמש שלנו,
של מערכת השמש שלנו,
10:11
to asteroids beyond the
orbits of Neptune and Mars,
orbits of Neptune and Mars,
236
599652
3813
נראה אסטרואידים מעבר
למסלוליהם של נפטון ומאדים,
למסלוליהם של נפטון ומאדים,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
603465
2261
ושביטים ואסטרואידים
שעשויים להתקיים
שעשויים להתקיים
10:17
almost a light year from our sun.
238
605726
3230
כמעט במרחק שנת אור
מהשמש שלנו.
מהשמש שלנו.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
608956
2609
וככל שנגדיל את
הפרטים של תמונה זו,
הפרטים של תמונה זו,
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
611565
3127
נגדיל את מקדם הפירוט
ב-10 עד 100
ב-10 עד 100
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
614692
2430
נהיה מסוגלים לענות
על שאלות כמו,
על שאלות כמו,
10:29
is there evidence for planets
outside the orbit of Neptune,
outside the orbit of Neptune,
242
617122
3589
האם יש ראיות לכוכבי לכת
מחוץ למסלולו של נפטון?
מחוץ למסלולו של נפטון?
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
620711
2507
האם יש אסטרואידים
שיפגעו בכדור הארץ
שיפגעו בכדור הארץ
10:35
long before they're a danger,
244
623218
2535
הרבה לפני שיהוו סכנה?
10:37
and to find out whether, maybe,
245
625753
1757
ולברר באם, אולי
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
627510
3180
השמש שלנו נוצרה מעצמה
או מצביר כוכבים,
או מצביר כוכבים,
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
630690
3082
ואולי קרובי משפחה שמיימיים
של השמש
של השמש
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
633772
3442
הם שהשפיעו על היווצרות
מערכת השמש שלנו,
מערכת השמש שלנו,
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
ואולי זו אחת הסיבות מדוע נראה
שמערכות שמש כמו שלנו הן כה נדירות.
שמערכות שמש כמו שלנו הן כה נדירות.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
642974
4562
מרחק ושינויים ביקום שלנו -
10:59
distance equates to time,
251
647536
3859
מרחק שווה לזמן,
11:03
as well as changes on the sky.
252
651395
2059
כמו גם שינויים בשמיים.
11:05
Every foot of distance you look away,
253
653454
2790
כל מרחק של מטר
ממנו אתה מסתכל,
ממנו אתה מסתכל,
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
656244
2485
או כל מרחק של מטר
בו האובייקט נמצא,
בו האובייקט נמצא,
11:10
you're looking back about a
billionth of a second in time,
billionth of a second in time,
255
658729
3589
אתה מסתכל אחורה על
מיליארדית שניה בזמן,
מיליארדית שניה בזמן,
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
662318
2613
ורעיון זה או המושג של
להסתכל אחורה בזמן
להסתכל אחורה בזמן
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
664931
2631
עורר מהפכה במושגים שלנו
על היקום,
על היקום,
11:19
not once but multiple times.
258
667562
2280
לא פעם אחת אלא הרבה פעמים.
11:21
The first time was in 1929,
259
669842
2812
הפעם הראשונה הייתה בשנת 1929
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
672654
2092
כאשר אסטרונום בשם אדווין האבל
11:26
showed that the universe was expanding,
261
674746
2249
הראה שהיקום מתפשט,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
676995
2713
מה שהוביל לרעיונות של
המפץ הגדול.
המפץ הגדול.
11:31
And the observations were simple:
263
679708
2582
והתצפיות היו פשוטות:
11:34
just 24 galaxies
264
682290
2154
רק 24 גלקסיות
11:36
and a hand-drawn picture.
265
684444
3050
ותמונה שצוירה ביד.
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
689124
4660
אבל עצם הרעיון
שככל שגלקסיה רחוקה יותר,
שככל שגלקסיה רחוקה יותר,
11:45
the faster it was receding,
267
693784
2070
כך היא נמוגה מהר יותר,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
695854
3419
הספיק כדי לעורר את
הקוסמולוגיה המודרנית.
הקוסמולוגיה המודרנית.
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
699273
2425
מהפכה שנייה התחוללה
70 שנה מאוחר יותר,
70 שנה מאוחר יותר,
11:53
when two groups of astronomers showed
270
701698
2072
כאשר שתי קבוצות של אסטרונומים הראו
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
703770
2433
שהיקום לא רק מתפשט
11:58
it was accelerating,
272
706203
1325
אלא גם מאיץ,
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
707528
3343
זה מפתיע.
כמו לזרוק כדור לשמיים
כמו לזרוק כדור לשמיים
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
710871
2812
ולגלות שככל שהוא מגביה,
12:05
the faster it moves away.
275
713683
1778
כך הוא מתרחק מהר יותר.
12:07
And they showed this
276
715461
1509
והם הוכיחו זאת
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
716970
2405
על ידי מדידת הבהירות של סופרנובה,
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
719375
1834
ואיך הבהירות של הסופרנובה
12:13
got fainter with distance.
279
721209
2171
נחלשה עם המרחק.
12:15
And these observations were more complex.
280
723380
2453
ותצפיות אלה היו
מורכבות יותר
מורכבות יותר
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
725833
3014
הן הצריכו טכנולוגיות חדשות
וטלסקופים חדשים,
וטלסקופים חדשים,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
728847
4050
כי הסופרנובות היו בגלקסיות
12:24
that were 2,000 times more distant
283
732897
1958
שהיו פי 2000 רחוקות יותר
12:26
than the ones used by Hubble.
284
734855
2688
מאלו ששימשו את האבל.
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
737543
5311
ונדרשו 3 שנים למצוא רק
42 סופרנובות,
42 סופרנובות,
12:34
because a supernova only explodes
286
742854
1754
משום שסופרנובה מתפוצצת
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
744608
3082
רק אחת למאה שנים בגלקסיה.
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
747690
2284
שלוש שנים כדי למצוא 42 סופרנובות
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
749974
4019
על ידי חיפוש בעשרות אלפי גלקסיות.
12:45
And once they'd collected their data,
290
753993
1851
וברגע שהם אספו את
הנתונים שלהם,
הנתונים שלהם,
12:47
this is what they found.
291
755844
3748
זה מה שהם גילו,
12:51
Now, this may not look impressive,
292
759592
2711
זה אולי לא נראה מרשים,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
762303
4115
אבל כך נראית מהפכה בפיסיקה:
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
766418
2430
קו ניבוי הבהירות של סופרנובה
13:00
11 billion light years away,
295
768848
2046
11 מיליארדים שנות אור מאיתנו
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
770894
3796
וקומץ של נקודות שלא ממש
תואמות קו זה.
תואמות קו זה.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
774690
4113
שינויים קטנים מצמיחים
השלכות גדולות.
השלכות גדולות.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
778803
2948
שינויים קטנים מאפשרים לנו לעשות תגליות
13:13
like the planet found by Herschel.
299
781751
2823
כמו כוכב הלכת שגילה הרשל.
13:16
Small changes turn our understanding
300
784574
2272
שינויים קטנים משנים
את הבנתנו
את הבנתנו
13:18
of the universe on its head.
301
786846
2401
את היקום לחלוטין.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
789247
3464
אז 42 סופרנובות, מעט
יותר קלושות,
יותר קלושות,
13:24
meaning slightly further away,
303
792711
2009
כלומר, רחוקות מעט יותר,
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
794720
3160
קובעות שהיקום לא רק מתפשט,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
797880
3330
אלא שהתפשטות זו חייבת
להיות מואצת,
להיות מואצת,
13:33
revealing a component of our universe
306
801210
1946
ובכך חושפות מרכיב של היקום שלנו
13:35
which we now call dark energy,
307
803156
2486
שעכשיו אנחנו קוראים לו
אנרגיה אפלה,
אנרגיה אפלה,
13:37
a component that drives this expansion
308
805642
2509
מרכיב שמניע את ההתפשטות הזו
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
808151
3027
ומהווה 68 אחוז
מתקציב האנרגיה
מתקציב האנרגיה
13:43
of our universe today.
310
811178
2035
של היקום שלנו היום
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
814751
3824
אז מה צפויה להיות
המהפכה הבאה?
המהפכה הבאה?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
818575
2719
ובכן, מהי אנרגיה אפלה
ולמה היא קיימת?
ולמה היא קיימת?
13:53
Each of these lines shows a different model
313
821294
2328
כל אחד מהקווים הללו מציג
מודל שונה
מודל שונה
13:55
for what dark energy might be,
314
823622
2843
של מה שהאנרגיה האפלה
עשויה להיות
עשויה להיות
13:58
showing the properties of dark energy.
315
826465
2481
ואת התכונות של האנרגיה האפלה.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
828946
3623
כולם עולים בקנה אחד עם 42 הנקודות,
14:04
but the ideas behind these lines
317
832569
2227
אבל הרעיונות שמאחורי קווים אלה
14:06
are dramatically different.
318
834796
2103
הם שונים באופן דרמטי
14:08
Some people think about a dark energy
319
836899
2543
יש אנשים שחושבים על אנרגיה אפלה
14:11
that changes with time,
320
839442
1458
שמשתנה עם הזמן,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
840900
2288
או שמא התכונות של האנרגיה האפלה
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
843188
2756
שונות בכפוף למקום
בו מסתכלים בשמיים.
בו מסתכלים בשמיים.
14:17
Others make differences and changes
323
845944
1823
אחרים מייחסים הבדלים ושינויים
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
847767
3048
לפיזיקה ברמה תת-אטומית.
14:22
Or, they look at large scales
325
850815
2790
או מתייחסים לסדרי-גודל גדולים
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
853605
3565
ומשנים את האופן בו הכבידה
ותורת היחסות הכללית עובדות,
ותורת היחסות הכללית עובדות,
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
857170
2791
או שהם אומרים שהיקום שלנו
הוא רק אחד מני רבים,
הוא רק אחד מני רבים,
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
859961
2598
חלק מיקומים מקבילים מסתוריים אלה,
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
862559
3161
אבל כל הרעיונות האלה,
כל התיאוריות האלה,
כל התיאוריות האלה,
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
865720
3499
מדהימים, ולכל הדעות אחדות מהן
מעט מטורפות,
מעט מטורפות,
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
869219
4027
אבל כולם עולים בקנה אחד
עם 42 הנקודות שלנו.
עם 42 הנקודות שלנו.
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
873246
2182
אז איך אנחנו יכולים לקוות
להבין את זה
להבין את זה
14:47
over the next decade?
333
875428
2272
בעשור הקרוב?
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
877700
3230
ובכן, נניח שאתן לכם זוג קוביות,
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
880930
1999
ואתם תרצו לראות
אם קוביות אלו
אם קוביות אלו
14:54
were loaded or fair.
336
882929
1867
מזויפות או לא.
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
884796
2934
זריקה אחת של קוביות
תאמר לכם מעט מאד,
תאמר לכם מעט מאד,
14:59
but the more times you rolled them,
338
887730
1992
אבל ככל שתזרקו
אותן יותר פעמים,
אותן יותר פעמים,
15:01
the more data you collected,
339
889722
1922
תאספו יותר נתונים
15:03
the more confident you would become,
340
891644
2172
ותיעשו יותר בטוחים
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
893816
2603
לא רק אם הם מזויפות או לא,
15:08
but by how much, and in what way.
342
896419
3898
אלא באיזו מידה ובאיזה אופן.
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
900317
3802
נדרשו 3 שנים למצוא רק
42 סופרנובות
42 סופרנובות
15:16
because the telescopes that we built
344
904119
3047
כי הטלסקופים שבנינו
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
907166
3693
יכלו רק לסקור חלק קטן של השמים
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
910859
2665
עם הטלסקופ הסינפטי אנו מקבלים
תמונה חדשה לגמרי
תמונה חדשה לגמרי
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
913524
3622
של השמיים מעל צ'ילה
מידי שלושה לילות.
מידי שלושה לילות.
15:29
In its first night of operation,
348
917146
2463
ובלילה הראשון של פעילותו
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
919609
3150
הוא ימצא פי עשר סופרנובות
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
922759
3141
מאשר בעת גילוי האנרגיה האפלה.
15:37
This will increase by 1,000
351
925900
1809
זה יגדל בפי 1,000
15:39
within the first four months:
352
927709
2493
בתוך ארבעת החודשים
הראשונים:
הראשונים:
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
930202
4784
1.5 מיליון סופרנובות
בסוף הסקר שלו
בסוף הסקר שלו
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
934986
3185
כל סופרנובה היא זריקת קוביות,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
938171
3442
כל סופרנובה בודקת אילו
תאוריות של אנרגיה אפלה
תאוריות של אנרגיה אפלה
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
941613
4128
הן עקביות, ואילו מהן לא.
15:57
And so, by combining these supernova data
357
945741
3803
וכך, על ידי שילוב נתוני
סופרנובה אלה
סופרנובה אלה
16:01
with other measures of cosmology,
358
949544
2276
עם אמצעי קוסמולוגיה אחרים
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
951820
2890
נשלול בהדרגה רעיונות
ותיאוריות לגבי האנרגיה האפלה,
ותיאוריות לגבי האנרגיה האפלה,
16:06
and theories of dark energy
360
954710
1976
16:08
until hopefully at the end of this survey around 2030,
361
956686
7142
בתקווה שעד סוף
סקר זה, בסביבות 2030,
סקר זה, בסביבות 2030,
16:15
we would expect to hopefully see
362
963828
2614
אנו מצפים ומקווים לראות
16:18
a theory for our universe,
363
966442
2142
שתיאוריה של היקום שלנו
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
968584
2539
תיאוריה בסיסית של הפיזיקה
של היקום שלנו,
של היקום שלנו,
16:23
to gradually emerge.
365
971123
2757
תתגלה בהדרגה.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
974950
2392
במובנים רבים,
השאלות שאני העליתי
השאלות שאני העליתי
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
977342
4361
הן למעשה הפשוטות שבשאלות.
16:33
We may not know the answers,
368
981703
1754
אנחנו אולי לא יודעים
את התשובות
את התשובות
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
983457
3852
אבל אנחנו לפחות יודעים
איך לשאול את השאלות.
איך לשאול את השאלות.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
987309
3118
אבל אם חיפושים
בעשרות אלפי גלקסיות
בעשרות אלפי גלקסיות
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
990427
2938
גילו 42 סופרנובות שהפכו
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
993365
3479
לחלוטין את ההבנה שלנו
לגבי היקום,
לגבי היקום,
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
996844
2914
כאשר אנחנו עובדים עם
מיליארדי גלקסיות,
מיליארדי גלקסיות,
16:51
how many more times are we going to find
374
999758
1777
כמה עוד פעמים אנחנו
הולכים למצוא 42 נקודות
הולכים למצוא 42 נקודות
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1001535
5648
שלא ממש תואמות
את מה שאנו מצפים לו?
את מה שאנו מצפים לו?
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1007183
2757
כמו כוכב הלכת שגילה הרשל
17:01
or dark energy
377
1009940
2417
או אנרגיה אפלה
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1012357
3843
או מכניקת קוונטים או
תורת יחסות כללית,
תורת יחסות כללית,
17:08
all ideas that came because the data
379
1016200
2344
כולם רעיונות שעלו בגלל שהנתונים
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1018544
3455
לא ממש תאמו את הציפיות שלנו.
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1021999
3261
מה שכה מרגש בקשר לעשור הבא
של נתוני אסטרונומיה הוא,
של נתוני אסטרונומיה הוא,
17:17
in astronomy is,
382
1025260
1670
17:18
we don't even know how many answers
383
1026930
2211
שאנחנו אפילו לא יודעים
כמה תשובות
כמה תשובות
17:21
are out there waiting,
384
1029141
1800
מחכות לנו,
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1030941
3881
תשובות בנוגע למוצא שלנו
ולאבולוציה שלנו.
ולאבולוציה שלנו.
17:26
How many answers are out there
386
1034822
1095
כמה תשובות קיימות,
17:27
that we don't even know the questions
387
1035917
3294
שאיננו אפילו יודעים את השאלות
17:31
that we want to ask?
388
1039211
2011
שאנו רוצים לשאול?
17:33
Thank you.
389
1041222
1947
תודה.
17:35
(Applause)
390
1043169
3702
(מחיאות כפיים)
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