TED2009
JoAnn Kuchera-Morin: Stunning data visualization in the AlloSphere
JoAnn Kuchera-Morin bemutatja az AlloSphere-t.
Filmed:
Readability: 5.6
728,865 views
JoAnn Kuchera-Morin bemutatja az AlloSphere-t, a tudományos adatok bemutatásának és értelmezésének egy teljesen új módját, színek és hangok játékát egy hatalmas fémgömb belsejében. Merüljünk el az agy rejtelmeiben, érezzük az elektronok spinjét, hallgassuk az atomok zenéjét...
JoAnn Kuchera-Morin - Composer
Composer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara. Full bio
Composer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
The AlloSphere: it's a three-story metal sphere
0
0
3000
Íme az AlloSphere. Egy háromszintes fémgömb
00:21
in an echo-free chamber.
1
3000
2000
egy visszhangmentes kamrában.
00:23
Think of the AlloSphere as a large,
2
5000
2000
Képzeljük azt, hogy az AlloSphere egy hatalmas,
00:25
dynamically varying digital microscope
3
7000
3000
dinamikusan változó digitális mikroszkóp,
00:28
that's connected to a supercomputer.
4
10000
2000
ami egy szuperszámítógéppel van összekötve.
00:30
20 researchers can stand on a bridge
5
12000
3000
20 kutató állhat a gömb belsejében,
00:33
suspended inside of the sphere, and be
6
15000
2000
felfüggesztett hídon, és
00:35
completely immersed in their data.
7
17000
2000
teljesen elmerülve adataikban.
00:37
Imagine if a team of physicists
8
19000
2000
Képzeljük el, hogy egy csapat fizikus
00:39
could stand inside of an atom
9
21000
3000
áll egy atom belsejében,
00:42
and watch and hear electrons spin.
10
24000
2000
az elektronok spinjét figyelve és hallgatva.
00:44
Imagine if a group of sculptors
11
26000
4000
Képzeljük el, hogy egy csoport szobrász
00:48
could be inside of a lattice of atoms
12
30000
3000
egy atomrács belsejében
00:51
and sculpt with their material.
13
33000
2000
formáz az anyagból szobrokat.
00:53
Imagine if a team of surgeons could fly
14
35000
2000
Képzeljük el, hogy sebészek képesek berepülni
00:55
into the brain, as though it was a world,
15
37000
3000
az agyba, mint egy másik világba,
00:58
and see tissues as landscapes,
16
40000
2000
ahol a tájképet a szövetek alkotják,
01:00
and hear blood density levels as music.
17
42000
3000
és ahol a vér sűrűségváltozása zeneként hallható.
01:03
This is some of the research that you're going to see
18
45000
2000
Ez néhány az AlloSphere-nél folyó kutatások közül,
01:05
that we're undertaking at the AlloSphere.
19
47000
2000
és amelyeket Önöknek be fogok mutatni.
01:07
But first a little bit about this group
20
49000
2000
De először egy pár szót a csoportról, amiben
01:09
of artists, scientists, and engineers
21
51000
2000
művészek, tudósok és mérnökök,
01:11
that are working together.
22
53000
2000
dolgoznak együtt.
01:13
I'm a composer, orchestrally-trained,
23
55000
2000
Én zeneszerző vagyok, zenekari ismeretekkel,
01:15
and the inventor of the AlloSphere.
24
57000
2000
egyébként pedig az AlloSphere feltalálója.
01:17
With my visual artist colleagues, we map
25
59000
2000
Vizuális művész munkatársaimmal közösen,
01:19
complex mathematical algorithms that unfold in time and space,
26
61000
3000
komplex matematikai algoritmusokat képezünk le időben és térben,
01:22
visually and sonically.
27
64000
2000
vizuális és hanghatásokkal.
01:24
Our scientist colleagues are finding new patterns
28
66000
2000
Tudós kollégáink új mintákat keresnek
01:26
in the information.
29
68000
2000
az információban.
01:28
And our engineering colleagues are making
30
70000
2000
Mérnökeink pedig megépítik
01:30
one of the largest dynamically varying computers in the world
31
72000
4000
a világ egyik legnagyobb dinamikusan változó számítógépét
01:34
for this kind of data exploration.
32
76000
2000
ehhez a fajta adatfeltáráshoz.
01:36
I'm going to fly you into five research projects
33
78000
3000
El fogom Önöket repíteni öt kutatási projektbe
01:39
in the AlloSphere that are going to take you from
34
81000
2000
az AlloSphere segítségével, kezdve
01:41
biological macroscopic data
35
83000
2000
a makroszkópikus biológiai adatokkal,
01:43
all the way down to electron spin.
36
85000
3000
egészen le, az elektronspin szintjéig.
01:46
This first project is called the AlloBrain.
37
88000
3000
Az első projekt neve: AlloBrain.
01:49
And it's our attempt to quantify beauty
38
91000
2000
Ez egy kísérlet arra, hogy számszerűsítsük a szépséget,
01:51
by finding which regions of the brain
39
93000
2000
úgy, hogy megtaláljuk azokat az agyi területeket,
01:53
are interactive while witnessing something beautiful.
40
95000
4000
amelyek aktívak, amikor valami gyönyörűt látunk.
01:57
You're flying through the cortex of my colleague's brain.
41
99000
3000
Egy utazást fognak tenni munkatársam agykérgében.
02:00
Our narrative here is real fMRI data
42
102000
3000
Az alapot valódi FMRI-adatok szolgáltatják,
02:03
that's mapped visually and sonically.
43
105000
2000
melyeket képekké és hangokká alakítottunk.
02:05
The brain now a world that we can fly through and interact with.
44
107000
4000
Az agy így egy olyan világgá válik, amin átrepülhetünk és amivel kapcsolatba léphetünk.
02:09
You see 12 intelligent computer agents,
45
111000
3000
Itt 12 intelligens számítógépes egységet látnak,
02:12
the little rectangles that are flying in the brain with you.
46
114000
3000
ezek a kis négyszögek, amelyek kísérik Önöket utazásukon az agyban.
02:15
They're mining blood density levels.
47
117000
2000
Ezek határozzák meg a vér sűrűségi szintjét.
02:17
And they're reporting them back to you sonically.
48
119000
3000
És közvetítik Önökhöz hangok formájában.
02:20
Higher density levels mean
49
122000
2000
A magasabb sűrűségi szintek
02:22
more activity in that point of the brain.
50
124000
2000
nagyobb aktivitást jelentenek az agy adott pontján.
02:24
They're actually singing these densities to you
51
126000
3000
A sűrűségváltozásokat önök dallamokként hallják,
02:27
with higher pitches mapped to higher densities.
52
129000
3000
mégpedig úgy, hogy a magasabb hangok nagyobb sűrűséget jelentenek.
02:30
We're now going to move from real biological data
53
132000
3000
Most pedig a valódi biológiai adatoktól elmozdulunk
02:33
to biogenerative algorithms that create artificial nature
54
135000
4000
a biogeneratív algoritmusok felé, amelyek mesterséges természetet hoznak létre
02:37
in our next artistic and scientific installation.
55
139000
4000
soron következő művészi és tudományos installációnkban.
02:41
In this artistic and scientific installation, biogenerative algorithms
56
143000
4000
Ebben a művészi és tudományos installációban, biogeneratív algoritmusok
02:45
are helping us to understand
57
147000
2000
segítenek nekünk megérteni
02:47
self-generation and growth:
58
149000
2000
a fejlődést és a növekedést.
02:49
very important for simulation in the nanoscaled sciences.
59
151000
4000
Ez rendkívül fontos a nanotudományok szimulációs feladataiban.
02:53
For artists, we're making new worlds
60
155000
2000
A művészek számára új világokat alkotunk,
02:55
that we can uncover and explore.
61
157000
2000
amelyeket feltárhatunk és felfedezhetük.
02:57
These generative algorithms grow over time,
62
159000
3000
Mivel ezek a generatív algoritmusok az idő során növekednek,
03:00
and they interact and communicate as a swarm of insects.
63
162000
3000
egy rovarrajhoz hasonlóan kapcsolatban vannak és kommunikálnak egymással.
03:03
Our researchers are interacting with this data
64
165000
2000
Kutatóink kapcsolatban vannak ezekkel az adatokkal
03:05
by injecting bacterial code,
65
167000
2000
az által, hogy bakteriális kódot táplálnak beléjük,
03:07
which are computer programs,
66
169000
2000
melyek valójában számítógépes programok,
03:09
that allow these creatures to grow over time.
67
171000
4000
amelyek lehetővé teszik e teremtmények számára a növekedést.
03:13
We're going to move now from the biological
68
175000
2000
Most pedig a biológiai
03:15
and the macroscopic world,
69
177000
2000
és a makroszkópikus világból átlépünk
03:17
down into the atomic world,
70
179000
2000
az atomok világába,
03:19
as we fly into a lattice of atoms.
71
181000
3000
és berepülünk egy atomrácsba.
03:22
This is real AFM -- Atomic Force Microscope -- data
72
184000
3000
Ezek valódi AFM (Atomic Force Microscope) adatok
03:25
from my colleagues in the Solid State Lighting and Energy Center.
73
187000
3000
egyik munkatársamtól, a Solid State Lighting and Energy Center-ből.
03:28
They've discovered a new bond,
74
190000
2000
Ők felfedeztek egy új kötést,
03:30
a new material for transparent solar cells.
75
192000
3000
egy új anyagot az átlátszó napelem-cellák számára.
03:33
We're flying through 2,000 lattice of atoms --
76
195000
3000
Most átrepülünk 2,000 atomrács-ponton --
03:36
oxygen, hydrogen and zinc.
77
198000
2000
oxigén, hidrogén és cink.
03:38
You view the bond in the triangle.
78
200000
3000
A kötés a háromszögben látható.
03:41
It's four blue zinc atoms
79
203000
2000
Ez itt négy kék cinkatom
03:43
bonding with one white hydrogen atom.
80
205000
3000
ami egy fehér hidrogénatomhoz kapcsolódik.
03:46
You see the electron flow with the streamlines
81
208000
2000
Az elektronáramot az áramvonalak mutatják,
03:48
we as artists have generated for the scientists.
82
210000
3000
amit mi, művészek hoztunk létre a tudósok számára.
03:51
This is allowing them to find the bonding nodes in any lattice of atoms.
83
213000
3000
Ez által bármely atomrácsban megtalálhatják ezeket a kötéseket.
03:54
We think it makes a beautiful structural art.
84
216000
3000
Véleményünk szerint ez csodálatos strukturális művészetet alkot.
03:57
The sound that you're hearing are the actual
85
219000
2000
Az itt hallható hang
03:59
emission spectrums of these atoms.
86
221000
2000
ezeknek az atomoknak a valódi emissziós spektruma.
04:01
We've mapped them into the audio domain,
87
223000
2000
Ezeket hangtartományokra fordítottuk.
04:03
so they're singing to you.
88
225000
2000
Így tehát most az atomok énekelnek önöknek.
04:05
Oxygen, hydrogen and zinc have their own signature.
89
227000
3000
Az oxigénnek, a hidrogénnek és a cinknek megvan a jellemző "hang-aláírása".
04:08
We're going to actually move even further down
90
230000
3000
Most pedig még tovább megyünk a részletek felé,
04:11
as we go from this lattice of atoms
91
233000
3000
amikor az atomrácsból átlépünk
04:14
to one single hydrogen atom.
92
236000
3000
egyetlen hidrogénatom szintjére.
04:17
We're working with our physicist colleagues
93
239000
2000
Együtt dolgozunk fizikus kollégáinkkal,
04:19
that have given us the mathematical calculations
94
241000
3000
akik megadták nekünk az időfüggő Schrödinger-egyenletek
04:22
of the n-dimensional Schrödinger equation in time.
95
244000
4000
matematikai egyenleteit a 3 dimenziós térre.
04:26
What you're seeing here right now is a superposition of an electron
96
248000
3000
Amit itt látnak, az nem más, mint egy elektron szuperpozíciója
04:29
in the lower three orbitals of a hydrogen atom.
97
251000
3000
egy hidrogénatom alsó három elektronpályáján.
04:32
You're actually hearing and seeing the electron flow with the lines.
98
254000
4000
Ténylegesen hallható és látható, amint az elektron a pályákon mozog.
04:36
The white dots are the probability wave
99
258000
2000
A fehér pontok a valószínűségi hullámok,
04:38
that will show you where the electron is
100
260000
2000
amelyek megmutatják, hol van az elektron
04:40
in any given point of time and space
101
262000
2000
bármely adott időpontban és térben,
04:42
in this particular three-orbital configuration.
102
264000
4000
ezen a hárompályás konfiguráción belül.
04:46
In a minute we're going to move to a two-orbital configuration,
103
268000
4000
Egy percen beül átérünk egy kétpályás konfigurációhoz.
04:50
and you're going to notice a pulsing.
104
272000
2000
Ahol egyfajta pulzálást fogunk érzékelni.
04:52
And you're going to hear an undulation between the sound.
105
274000
3000
És a hangok között hullámzást fogunk hallani.
04:55
This is actually a light emitter.
106
277000
2000
Ez tulajdonképpen egy fény kisugárzó.
04:57
As the sound starts to pulse and contract,
107
279000
3000
Amint a hang pulzálva összehúzódik,
05:00
our physicists can tell when a photon is going to be emitted.
108
282000
3000
fizikusaink tudni fogják, hogy egy fotonemisszió fog következni.
05:03
They're starting to find new mathematical structures
109
285000
4000
Új matematikai struktúrákat kezdtek találni
05:07
in these calculations.
110
289000
2000
ezekben a számításokban.
05:09
And they're understanding more about quantum mathematics.
111
291000
3000
És egyre többet értenek meg a kvantum-matematika világából.
05:12
We're going to move even further down,
112
294000
3000
További mélységekbe fogunk utazni,
05:15
and go to one single electron spin.
113
297000
4000
és eljutunk egyetlen elektronspin szintjére.
05:19
This will be the final project that I show you.
114
301000
3000
Ez lesz az utolsó projekt, amit megmutatok Önöknek.
05:22
Our colleagues in the Center for Quantum Computation
115
304000
2000
Munkatársaink a Center for Quantum Computation-nél
05:24
and Spintronics are actually measuring with their lasers
116
306000
4000
és a Spintronics-nál, ténylegesen megmérték lézerükkel
05:28
decoherence in a single electron spin.
117
310000
3000
egy elektronspin de-koherenciáját.
05:31
We've taken this information and we've
118
313000
2000
Ezeket az adatokat felhasználva
05:33
made a mathematical model out of it.
119
315000
2000
készítettünk egy matematikai modellt.
05:35
You're actually seeing and hearing
120
317000
2000
Önök most hallhatják és láthatják
05:37
quantum information flow.
121
319000
2000
a kvantum-információk áramlását.
05:39
This is very important for the next step in simulating
122
321000
3000
Ez rendkívül fontos a kvantum-számítógépek
05:42
quantum computers and information technology.
123
324000
3000
és az információs technológia szimulációs feladatai szempontjából.
05:45
So these brief examples that I've shown you
124
327000
4000
A bemutatott rövid példák alapján
05:49
give you an idea of the kind of work that we're doing
125
331000
3000
kaphattak egy benyomást arról, hogy mivel is foglalkozunk
05:52
at the University of California, Santa Barbara,
126
334000
2000
az University of California-n, Santa Barbara-ban,
05:54
to bring together, arts, science
127
336000
3000
és hogy kapcsoljuk össze a művészetet, a tudományt,
05:57
and engineering
128
339000
3000
és a mérnöki tudományokat,
06:00
into a new age of math, science and art.
129
342000
3000
a matematika, a tudomány és a művészet egy újszerű ötvözetében.
06:03
We hope that all of you will come to see the AlloSphere.
130
345000
3000
Reméljük, mindnyájan eljönnek meglátogatni az AlloSphere-t.
06:06
Inspire us to think of new ways that we can use
131
348000
4000
Adjanak nekünk új ötleteket, hogy mire használhatnánk még
06:10
this unique instrument that we've created at Santa Barbara.
132
352000
4000
ezt az egyedülálló berendezést, amit létrehoztunk Santa Barbara-ban.
06:14
Thank you very much.
133
356000
2000
Köszönöm a figyelmet.
06:16
(Applause)
134
358000
6000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
JoAnn Kuchera-Morin - ComposerComposer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara.
Why you should listen
Composer JoAnn Kuchera-Morin works on the Allosphere, one of the largest scientific and artistic instruments in the world. Based at UCSB, the Allosphere and its 3D immersive theater maps complex data in time and space. Kuchera-Morin founded the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) and has been the director since its birth in 1986. In 2000 she began work on a Digital Media Center within the California NanoSystems Institute at Santa Barbara. Her fascinations include gestural interfaces for performance and the expression of complex data in nontraditional forms.
Hew own music explores the boundaries of electric/acoustic instrumentation, welcoming digital players into the ensemble in works such as Concerto For Clarinet and Clarinets, a composition for solo clarinet and computer-generated tape.
JoAnn Kuchera-Morin | Speaker | TED.com