TEDYouth 2013
Henry Lin: What we can learn from galaxies far, far away
Henry Lin: Cosa possiamo imparare dalle galassie lontanissime
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In un discorso divertente e stimolante, l'adolescente Henry Lin guarda a qualcosa di inaspettato nel cielo: i lontani ammassi di galassie. Studiando le proprietà delle parti più grandi dell'universo, afferma il vincitore del premio Intel Science Fair, possiamo imparare molte cose sui misteri scientifici nel nostro mondo e nella nostra galassia.
Henry Lin - Student scientist
At 17, Henry Lin won an Intel Foundation Young Scientist Award for his mathematical models of distant galaxy clusters. Full bio
At 17, Henry Lin won an Intel Foundation Young Scientist Award for his mathematical models of distant galaxy clusters. Full bio
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00:12
Here are some images of clusters of galaxies.
0
934
3334
Queste sono delle immagini
di ammassi di galassie.
di ammassi di galassie.
00:16
They're exactly what they sound like.
1
4268
1833
Sono proprio quello
che suggerisce il loro nome.
che suggerisce il loro nome.
00:18
They are these huge collections of galaxies,
2
6101
2553
Sono queste enormi serie di galassie,
00:20
bound together by their mutual gravity.
3
8654
2255
tenute insieme
dalla reciproca attrazione gravitazionale.
dalla reciproca attrazione gravitazionale.
00:22
So most of the points that you see on the screen
4
10909
2662
Quindi la maggior parte dei puntini
che vedete sullo schermo
che vedete sullo schermo
00:25
are not individual stars,
5
13571
2529
non sono singole stelle,
00:28
but collections of stars, or galaxies.
6
16100
2836
ma insiemi di stelle, o galassie.
00:30
Now, by showing you some of these images,
7
18936
2331
Adesso, mostrandovi alcune di queste immagini,
00:33
I hope that you will quickly see that
8
21267
1747
spero noterete subito che
00:35
galaxy clusters are these beautiful objects,
9
23014
2680
gli ammassi di galassie
sono questi bellissimi oggetti,
sono questi bellissimi oggetti,
00:37
but more than that,
10
25694
1493
ma, soprattutto,
00:39
I think galaxy clusters are mysterious,
11
27187
2663
credo che gli ammassi di galassie
siano misteriosi,
siano misteriosi,
00:41
they are surprising,
12
29850
1553
sorprendenti,
00:43
and they're useful.
13
31403
1417
e utili.
00:44
Useful as the universe's most massive laboratories.
14
32820
3531
Utili in quanto laboratori più potenti dell'universo.
00:48
And as laboratories, to describe galaxy clusters
15
36351
3636
Ed essendo dei laboratori,
descrivere gli ammassi di galassie
descrivere gli ammassi di galassie
00:51
is to describe the experiments
16
39987
1865
significa descrivere gli esperimenti
00:53
that you can do with them.
17
41852
1553
che vi si possono fare.
00:55
And I think there are four major types,
18
43405
2280
Credo che ce ne siano quattro tipi principali
00:57
and the first type that I want to describe
19
45685
2584
e il primo tipo che voglio descrivervi
01:00
is probing the very big.
20
48269
2219
è senza dubbio il più grande.
01:02
So, how big?
21
50488
1695
Ma grande quanto?
01:04
Well, here is an image of a particular galaxy cluster.
22
52183
4251
Beh, ecco un'immagine
un particolare ammasso di galassie.
un particolare ammasso di galassie.
01:08
It is so massive that the light passing through it
23
56434
2969
È così imponente che la luce,
attraversandolo,
attraversandolo,
01:11
is being bent, it's being distorted
24
59403
2615
viene piegata, distorta
01:14
by the extreme gravity of this cluster.
25
62018
2509
dall'estrema forza di gravità
di questo ammasso.
di questo ammasso.
01:16
And, in fact, if you look very carefully
26
64527
1804
E, infatti, se guardate molto attentamente
01:18
you'll be able to see rings around this cluster.
27
66331
2700
potrete vedere degli anelli
intorno a questo ammasso.
intorno a questo ammasso.
01:21
Now, to give you a number,
28
69031
1549
Per darvi un numero,
01:22
this particular galaxy cluster
29
70580
1783
questo particolare ammasso di galassie
01:24
has a mass of over one million billion suns.
30
72363
4208
ha una massa
di oltre un milione di miliardi di soli.
di oltre un milione di miliardi di soli.
01:28
It's just mind-boggling how
massive these systems can get.
massive these systems can get.
31
76571
3313
È semplicemente sconvolgente
quanto possano diventare enormi questi sistemi.
quanto possano diventare enormi questi sistemi.
01:31
But more than their mass,
32
79884
1501
E oltre alla massa,
01:33
they have this additional feature.
33
81385
1974
hanno anche questa caratteristica:
01:35
They are essentially isolated systems,
34
83359
2344
sono essenzialmente dei sistemi isolati,
01:37
so if we like, we can think of them
35
85703
2222
quindi, se vogliamo, possiamo pensarli
01:39
as a scaled-down version of the entire universe.
36
87925
3270
come a una versione
in scala ridotta dell'intero universo.
in scala ridotta dell'intero universo.
01:43
And many of the questions that we might have
37
91195
2002
E molte delle domande che ci poniamo
01:45
about the universe at large scales,
38
93197
1968
sull'universo in larga scala,
01:47
such as, how does gravity work?
39
95165
1915
tipo "come funziona la gravità?"
01:49
might be answered by studying these systems.
40
97080
3032
potrebbero trovare risposta
studiando questi sistemi.
studiando questi sistemi.
01:52
So that was very big.
41
100112
1333
Quindi, questo era molto grande.
01:53
The second things is very hot.
42
101445
1885
Il secondo è molto caldo.
01:55
Okay, if I take an image of a galaxy cluster,
43
103330
2783
Ok, se prendo un'immagine
di un ammasso di galassie,
di un ammasso di galassie,
01:58
and I subtract away all of the starlight,
44
106113
2917
e sottraggo tutta la luce prodotta dalle stelle,
02:01
what I'm left with is this big, blue blob.
45
109030
2795
ciò che resta
è questa grande macchia blu.
è questa grande macchia blu.
02:03
This is in false color.
46
111825
1485
Questa è in falsi colori.
02:05
It's actually X-ray light that we're seeing.
47
113310
2349
In realtà quella che stiamo vedendo
è una luce a raggi X.
è una luce a raggi X.
02:07
And the question is, if it's not galaxies,
48
115659
2661
La domanda è: se non sono le galassie,
02:10
what is emitting this light?
49
118320
2199
cos'è che emette questa luce?
02:12
The answer is hot gas,
50
120519
1900
La risposta è gas incandescente,
02:14
million-degree gas --
51
122419
1823
gas a milioni di gradi
02:16
in fact, it's plasma.
52
124242
1657
infatti è plasma.
02:17
And the reason why it's so hot
53
125899
1659
E il motivo per cui è così caldo
02:19
goes back to the previous slide.
54
127558
1980
ci rimanda alla slide precedente.
02:21
The extreme gravity of these systems
55
129538
2740
L'estrema forza di gravità di questi sistemi
02:24
is accelerating particles of gas to great speeds,
56
132278
3042
accelera le particelle di gas,
facendole muovere a grande velocità
facendole muovere a grande velocità
02:27
and great speeds means great temperatures.
57
135320
2582
e grande velocità significa alte temperature.
02:29
So this is the main idea,
58
137902
1719
Questa è l'idea principale,
02:31
but science is a rough draft.
59
139621
2366
ma la scienza è una bozza.
02:33
There are many basic properties about this plasma
60
141987
2551
Ci sono molte proprietà di base
di questo plasma
di questo plasma
02:36
that still confuse us,
61
144538
1698
che ancora ci confondono,
02:38
still puzzle us,
62
146236
1333
ci lasciano perplessi,
02:39
and still push our understanding
63
147569
2086
e mettono alla prova
la nostra comprensione
la nostra comprensione
02:41
of the physics of the very hot.
64
149655
2039
della fisica del calore.
02:43
Third thing: probing the very small.
65
151694
3427
Terzo passo: indagare il più piccolo.
02:47
Now, to explain this, I need to tell you
66
155121
2846
Per spiegarvelo, ho bisogno di dirvi
02:49
a very disturbing fact.
67
157967
2020
una cosa piuttosto inquietante.
02:51
Most of the universe's matter
68
159987
2790
La maggior parte della materia dell'universo
02:54
is not made up of atoms.
69
162777
1811
non è fatta di atomi.
02:56
You were lied to.
70
164588
1950
Vi hanno mentito.
02:58
Most of it is made up of something
very, very mysterious,
very, very mysterious,
71
166538
3127
La maggior parte è fatta
di qualcosa di molto, molto misterioso,
di qualcosa di molto, molto misterioso,
03:01
which we call dark matter.
72
169665
2122
che noi chiamiamo materia oscura.
03:03
Dark matter is something that
doesn't like to interact very much,
doesn't like to interact very much,
73
171787
3667
La materia oscura è qualcosa
a cui non piacciono molto le interazioni,
a cui non piacciono molto le interazioni,
03:07
except through gravity,
74
175454
1668
se non attraverso la forza di gravità,
03:09
and of course we would like to learn more about it.
75
177122
1612
e di cui, ovviamente, vorremmo imparare di più.
03:10
If you're a particle physicist,
76
178734
1543
Un fisico delle particelle,
03:12
you want to know what happens
when we smash things together.
when we smash things together.
77
180277
2509
vorrebbe sapere cosa accade
quando infrangiamo le cose una contro l'altra.
quando infrangiamo le cose una contro l'altra.
03:14
And dark matter is no exception.
78
182786
1990
E la materia oscura non è un'eccezione.
03:16
Well, how do we do this?
79
184776
1660
Come facciamo?
03:18
To answer that question,
80
186436
1491
Per rispondere a questa domanda
03:19
I'm going to have to ask another one,
81
187927
1393
dovrò farne un'altra,
03:21
which is, what happens when galaxy clusters collide?
82
189320
3166
cioè: cosa succede
quando gli ammassi di galassie collidono?
quando gli ammassi di galassie collidono?
03:24
Here is an image.
83
192486
2310
Ecco un'immagine.
03:26
Since galaxy clusters are representative
84
194796
3191
Poiché gli ammassi di galassie sono porzioni
03:29
slices of the universe, scaled-down versions.
85
197987
3124
rappresentative dell'universo,
versioni in scala ridotta.
versioni in scala ridotta.
03:33
They are mostly made up of dark matter,
86
201111
2123
Sono composti per la maggior parte
da materia oscura
da materia oscura
03:35
and that's what you see in this bluish purple.
87
203234
2553
ed è quello che vedete
in questo viola azzurrognolo.
in questo viola azzurrognolo.
03:37
The red represents the hot gas,
88
205787
1617
Il rosso rappresenta il gas incandescente,
03:39
and, of course, you can see many galaxies.
89
207404
1967
e ovviamente potete vedere molte galassie.
03:41
What's happened is a particle accelerator
90
209371
2365
Ciò che si è verificato
è un'accelerazione delle particelle
è un'accelerazione delle particelle
03:43
at a huge, huge scale.
91
211736
1891
in scala molto, molto grande.
03:45
And this is very important,
92
213627
1777
E questo è molto importante,
03:47
because what it means is that very, very small
93
215404
1883
perché significa
che effetti molto, molto piccoli,
che effetti molto, molto piccoli,
03:49
effects that might be difficult to detect in the lab,
94
217287
3084
che sarebbero difficili
da rilevare in laboratorio,
da rilevare in laboratorio,
03:52
might be compounded and compounded
95
220371
2179
potrebbero combinarsi
03:54
into something that we could
possibly observe in nature.
possibly observe in nature.
96
222550
3809
fino a creare qualcosa
che possiamo osservare in natura.
che possiamo osservare in natura.
03:58
So, it's very funny.
97
226359
1512
È molto divertente.
03:59
The reason why galaxy clusters
98
227871
1948
Il motivo per cui gli ammassi di galassie
04:01
can teach us about dark matter,
99
229819
1666
possono insegnarci qualcosa sulla materia oscura,
04:03
the reason why galaxy clusters
100
231485
1750
il motivo per cui gli ammassi di galassie
04:05
can teach us about the physics of the very small,
101
233235
2553
possono insegnarci qualcosa
sulla fisica dell'infinitamente piccolo,
sulla fisica dell'infinitamente piccolo,
04:07
is precisely because they are so very big.
102
235788
3031
è esattamente il motivo per cui
sono così grandi.
sono così grandi.
04:10
Fourth thing: the physics of the very strange.
103
238819
4085
Quarto passo: la fisica del caos.
04:14
Certainly what I've said so far is crazy.
104
242904
3050
Certamente quello che ho detto finora è pazzesco.
04:17
Okay, if there's anything stranger
105
245954
2283
Ok, se c'è qualcosa di ancora più strano
04:20
I think it has to be dark energy.
106
248237
2417
credo che sia l'energia oscura.
04:22
If I throw a ball into the air,
107
250654
1717
Se lancio una palla in aria,
04:24
I expect it to go up.
108
252371
1798
mi aspetto che vada verso l'alto.
04:26
What I don't expect is that it go up
109
254169
2124
Quello che non mi aspetto
è che vada verso l'alto
è che vada verso l'alto
04:28
at an ever-increasing rate.
110
256293
2166
a una velocità sempre crescente.
04:30
Similarly, cosmologists understand why
111
258459
2745
In maniera analoga,
i cosmologi capiscono perché
i cosmologi capiscono perché
04:33
the universe is expanding.
112
261204
1582
l'universo sia in espansione.
04:34
They don't understand why it's expanding
113
262786
2168
Non capiscono perché sia in espansione
04:36
at an ever-increasing rate.
114
264954
1938
a una velocità sempre crescente.
04:38
They give the cause of this
115
266892
1678
Danno un nome alla causa
04:40
accelerated expansion a name,
116
268570
1592
di questa espansione accelerata,
04:42
and they call it dark energy.
117
270162
1884
e la chiamano energia oscura.
04:44
And, again, we want to learn more about it.
118
272046
2688
E, di nuovo, vogliamo saperne di più.
04:46
So, one particular question that we have is,
119
274734
2387
Così, una precisa domanda che ci poniamo è:
04:49
how does dark energy affect the universe
120
277121
2695
come influisce l'energia oscura sull'universo
04:51
at the largest scales?
121
279816
1618
su larga scala?
04:53
Depending on how strong it is,
122
281434
1459
Dipende da quanto è forte,
04:54
maybe structure forms faster or slower.
123
282893
3261
forse dalla struttura che si forma
più velocemente o più lentamente.
più velocemente o più lentamente.
04:58
Well, the problem with the large-scale structure
124
286154
2549
Bene, il problema con la struttura a larga scala
05:00
of the universe is that it's horribly complicated.
125
288703
2338
dell'universo è che è terribilmente complicata.
05:03
Here is a computer simulation.
126
291041
2329
Questa è una simulazione al computer.
05:05
And we need a way to simplify it.
127
293370
2128
E abbiamo bisogno di un modo per semplificarla.
05:07
Well, I like to think about this using an analogy.
128
295498
3571
Mi piace pensare a questo usando un'analogia.
05:11
If I want to understand the sinking of the Titanic,
129
299069
2718
Se voglio comprendere
il naufragio del Titanic,
il naufragio del Titanic,
05:13
the most important thing to do
130
301787
1666
la cosa più importante da fare
05:15
is not to model the little positions
131
303453
1781
non è riprodurre le posizioni
05:17
of every single little piece of the boat that broke off.
132
305234
2921
di ogni singolo pezzetto della nave che si è rotto.
05:20
The most important thing to do is
133
308155
1665
La cosa più importante da fare
05:21
to track the two biggest parts.
134
309820
2001
è tracciare le due parti più grandi.
05:23
Similarly, I can learn a lot about the universe
135
311821
3832
Allo stesso modo,
posso imparare tanto sull'universo
posso imparare tanto sull'universo
05:27
at the largest scales
136
315653
1467
in larga scala
05:29
by tracking its biggest pieces
137
317120
1751
tracciando i suoi pezzi più grandi
05:30
and those biggest pieces are clusters of galaxies.
138
318871
3991
e questi pezzi più grandi
sono gli ammassi di galassie.
sono gli ammassi di galassie.
05:34
So, as I come to a close,
139
322862
2956
Allora, in conclusione,
05:37
you might feel slightly cheated.
140
325818
2002
potreste sentirvi leggermente imbrogliati.
05:39
I mean, I began by talking about
141
327820
2250
Voglio dire, ho iniziato parlando di quanto
05:42
how galaxy clusters are useful,
142
330070
2083
siano utili gli ammassi di galassie
05:44
and I've given some reasons,
143
332153
1500
e ne ho dato le motivazioni,
05:45
but what is their use really?
144
333653
2600
ma qual è effettivamente il loro uso?
05:48
Well, to answer this,
145
336253
2117
Beh, per rispondere a questo
05:50
I want to give you a quote by Henry Ford
146
338370
2616
voglio citarvi una frase di Henry Ford
05:52
when he was asked about cars.
147
340986
1486
che pronunciò quando gli chiesero
delle automobili.
delle automobili.
05:54
He had this to say:
148
342472
1359
Disse così:
05:55
"If I had asked people what they wanted,
149
343831
2289
"Se avessi chiesto alle persone cosa volevano,
05:58
they would have said faster horses."
150
346120
2783
mi avrebbero detto cavalli più veloci."
06:00
Today, we as a society are faced
151
348903
2501
Oggi, tutti noi in quanto società affrontiamo
06:03
with many, many difficult problems.
152
351404
2218
molti problemi difficili.
06:05
And the solutions to these
problems are not obvious.
problems are not obvious.
153
353622
3831
E le soluzioni a questi problemi
non sono ovvie.
non sono ovvie.
06:09
They are not faster horses.
154
357453
2167
Non sono cavalli più veloci.
06:11
They will require an enormous amount of
155
359620
2242
Richiederanno un'enorme dose
06:13
scientific ingenuity.
156
361862
1706
di ingenuità scientifica.
06:15
So, yes, we need to focus,
157
363568
1586
Quindi sì, dobbiamo concentrarci,
06:17
yes, we need to concentrate,
158
365154
1750
sì, dobbiamo sforzarci,
06:18
but we also need to remember that
159
366904
1966
ma dobbiamo anche ricordare
06:20
innovation, ingenuity, inspiration --
160
368870
2835
che innovazione, ingenuità, ispirazione,
06:23
these things come
161
371705
1332
queste cose
06:25
when we broaden our field of vision
162
373037
1688
arrivano quando allarghiamo
il nostro campo visivo,
il nostro campo visivo,
06:26
when we step back
163
374725
1340
quando facciamo un passo indietro,
06:28
when we zoom out.
164
376065
1349
quando abbiamo una visione d'insieme.
06:29
And I can't think of a better way to do this than
165
377414
1823
E non riesco a pensare ad una maniera migliore
di fare tutto questo
di fare tutto questo
06:31
by studying the universe around us. Thanks.
166
379237
3755
se non studiando l'universo intorno a noi. Grazie.
06:34
(Applause)
167
382992
2949
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Henry Lin - Student scientistAt 17, Henry Lin won an Intel Foundation Young Scientist Award for his mathematical models of distant galaxy clusters.
Why you should listen
Henry Lin studies the very hot, very large and very strange -- that is, distant galaxy clusters. (Obviously.) Lin, who matriculated at Harvard University in the fall of 2013, thinks we can learn a lot about astrophysics by studying these giant celestial bodies. In early 2013 he won the Intel Foundation Young Scientist Award, the second-highest award at the Intel Science Fair, for his models of far-away galaxies. Lin is a graduate of Caddo Magnet High School in Shreveport, Louisiana.
Henry Lin | Speaker | TED.com