TED2019
Juna Kollmeier: The most detailed map of galaxies, black holes and stars ever made
Juna Kollmeier: La mappa più dettagliata di galassie, buchi neri e stelle che sia stata mai realizzata
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Gli uomini studiano le stelle da migliaia di anni, ma l'astrofisica Juna Kollmeier è in missione speciale: creare la mappa 3D dell'universo più dettagliata che sia stata mai realizzata. Viaggiata con lei attraverso l'universo mentre vi illustra il lavoro della sua squadra allo Sloan Digital Sky Survey, mappando milioni di stelle, buchi neri e galassie con una precisione mai vista. Se manteniamo questo passo, sostiene l'astrofisica, entro il 2060 potremo mappare tutte le grandi galassie dell'universo osservabile. "Siamo passati dalle decorazioni con le conchiglie alla teoria della relatività generale in poche migliaia di anni", dice. "Se aspettiamo altri 40 anni, potremo mappare tutte le galassie."
Juna Kollmeier - Theoretical astrophysicist
Using all the techniques known to astronomy -- mathematics, computers and data from telescopes on the ground and in space -- Juna Kollmeier seeks to understand how the universe formed by mapping stars, galaxies and black holes at scale. Full bio
Using all the techniques known to astronomy -- mathematics, computers and data from telescopes on the ground and in space -- Juna Kollmeier seeks to understand how the universe formed by mapping stars, galaxies and black holes at scale. Full bio
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Da bambina avevo paura del buio.
00:13
When I was a kid,
I was afraid of the dark.
I was afraid of the dark.
0
1722
2934
00:18
The darkness is where the monsters are.
1
6032
2600
Perché nel buio ci sono i mostri.
00:21
And I had this little night light
outside of my bedroom
outside of my bedroom
2
9540
4184
E avevo una lucina accesa
fuori dalla mia camera
fuori dalla mia camera
00:26
so that it would never get too dark.
3
14671
1745
in modo che non fosse mai
completamente buio.
completamente buio.
00:29
But over time, my fear of the dark
turned to curiosity.
turned to curiosity.
4
17973
4865
Ma col tempo, la mia paura
del buio divenne curiosità.
del buio divenne curiosità.
00:35
What is out there in the "dark-dark?"
5
23410
2938
Cosa c'è là fuori nel buio più buio?
00:39
And it turns out
6
27410
1367
E ho scoperto
00:41
that trying to understand the darkness
is something that's fascinated humans
is something that's fascinated humans
7
29728
4699
che comprendere l'oscurità
è qualcosa che affascina gli uomini
è qualcosa che affascina gli uomini
da migliaia di anni, forse da sempre.
00:46
for thousands of years, maybe forever.
8
34451
2174
00:49
And we know this
9
37389
1857
E lo sappiamo
perché troviamo reperti
dei loro tentativi di mappare il cielo.
dei loro tentativi di mappare il cielo.
00:51
because we find their ancient relics
of their attempts to map the sky.
of their attempts to map the sky.
10
39270
4737
00:58
This tusk is over 30,000 years old.
11
46317
3309
Questa zanna ha più di 30.000 anni.
01:02
Some people think
that it's a carving of Orion
that it's a carving of Orion
12
50413
2991
Alcuni credono sia un'incisione di Orione
01:05
or maybe a calendar.
13
53428
2087
o forse un calendario.
Non lo sappiamo.
01:07
We don't know.
14
55944
1150
La mappa del cielo di Fuxi
ha più di 6.0000 anni,
ha più di 6.0000 anni,
01:09
The Fuxi star map is over 6,000 years old,
15
57958
4198
e viene da una tomba neolitica
dell'antica Cina.
dell'antica Cina.
01:14
and it's from a neolithic tomb
in ancient China.
in ancient China.
16
62180
2467
E questo mucchietto di conchiglie
01:17
And that little pile of clamshells
17
65251
2446
sotto il piede di quest'uomo,
qui nel mezzo,
qui nel mezzo,
01:19
underneath the dead guy's
foot in the middle --
foot in the middle --
18
67721
2823
01:23
that's supposed to be the Big Dipper.
19
71609
1825
si crede sia il Gran Carro.
Forse.
01:25
Maybe.
20
73458
1150
01:27
The Nebra disk is uncontroversial.
21
75284
2713
Il disco di Nebra è incontestabile.
01:30
You don't have to be an astronomer to know
that you're looking at the Moon phases
that you're looking at the Moon phases
22
78902
3945
Non serve essere astronomi per capire
che si è di fronte alle fasi lunari
che si è di fronte alle fasi lunari
o all'eclissi solare.
01:34
or the Sun in eclipse.
23
82871
1436
01:36
And that little group of seven stars,
that's the Pleiades, the Seven Sisters.
that's the Pleiades, the Seven Sisters.
24
84331
4055
E quel gruppetto di sette stelle
sono le Pleiadi, le Sette Sorelle.
sono le Pleiadi, le Sette Sorelle.
Ad ogni modo, il punto è chiaro:
01:41
But in any case, the point is clear:
25
89553
1856
01:44
astronomers have been
mapping the sky for a long time.
mapping the sky for a long time.
26
92720
3117
gli astronomi mappano il cielo
da moltissimo tempo.
da moltissimo tempo.
Perché?
01:48
Why?
27
96490
1150
01:50
It's our calling card
as a species in the galaxy
as a species in the galaxy
28
98227
5398
È il nostro tratto distintivo
di abitanti della galassia
di abitanti della galassia
capire ciò che ci circonda.
01:55
to figure things out.
29
103649
1959
01:58
We know our planet,
30
106203
2136
Conosciamo il nostro pianeta,
02:00
we cure our diseases,
31
108363
1601
curiamo le nostre malattie,
cuciniamo il nostro cibo
02:01
we cook our food,
32
109988
1740
e lasciamo il nostro pianeta.
02:03
we leave our planet.
33
111752
1825
Ma non è facile.
02:08
But it's not easy.
34
116426
1200
Comprendere l'universo è una battaglia.
02:11
Understanding the universe is battle.
35
119037
2865
02:14
It is unrelenting, it is time-varying,
36
122728
3373
È inarrestabile, mutevole col tempo,
e vi siamo tutti coinvolti.
02:18
and it is one we are all in together.
37
126125
2467
È una battaglia nel buio contro il buio.
02:21
It is a battle in the darkness
against the darkness.
against the darkness.
38
129292
4364
02:26
Which is why Orion has weapons.
39
134853
3619
Ed è per questo che Orione è armato.
Ad ogni modo, per combattere
questa guerra
questa guerra
02:34
In any case, if you're
going to engage in this battle,
going to engage in this battle,
40
142170
3153
bisogna conoscere il campo di battaglia.
02:37
you need to know the battlefield.
41
145347
1913
Fondamentalmente,
02:39
So at its core,
42
147284
1198
02:40
mapping the sky involves
three essential elements.
three essential elements.
43
148506
2666
la mappatura del cielo
include tre elementi essenziali.
include tre elementi essenziali.
Abbiamo oggetti che emettono luce,
02:43
You've got objects
that are giving off light,
that are giving off light,
44
151196
3187
abbiamo telescopi
che catturano quella luce,
che catturano quella luce,
02:46
you've got telescopes
that are collecting that light,
that are collecting that light,
45
154407
3341
abbiamo strumenti
02:49
and you've got instruments
46
157772
1436
che ci aiutano a comprendere
cosa sia quella luce.
cosa sia quella luce.
02:51
that are helping you understand
what that light is.
what that light is.
47
159232
2940
Nel tempo, molti di voi
hanno mappato le fasi lunari
hanno mappato le fasi lunari
02:54
Many of you have mapped
the Moon phases over time
the Moon phases over time
48
162196
3369
usando i propri occhi:
il più semplice dei telescopi.
il più semplice dei telescopi.
02:57
with your eyes, your eyes being
your more basic telescope.
your more basic telescope.
49
165589
4520
E avete interpretato il significato
attraverso il cervello,
attraverso il cervello,
03:02
And you've understood
what that means with your brains,
what that means with your brains,
50
170133
2579
essendo il cervello
il più semplice degli strumenti.
il più semplice degli strumenti.
03:04
your brains being one
of your more basic instruments.
of your more basic instruments.
51
172736
2746
Se voi e un vostro amico vi unite,
03:07
Now, if you and a buddy get together,
52
175506
1947
impiegherete oltre 30 anni
03:11
you would spend over 30 years,
53
179591
3357
a mappare 1.000 stelle in modo preciso.
03:14
you would map 1,000 stars
extremely precisely.
extremely precisely.
54
182972
3539
03:19
You would move
the front line to the battle.
the front line to the battle.
55
187059
2143
Sareste in prima linea.
03:21
And that's what Tycho Brahe
and his buddy, or his assistant, really,
and his buddy, or his assistant, really,
56
189552
3962
Ed è quello che Tycho Brahe
e il suo amico, anzi, assistente,
e il suo amico, anzi, assistente,
03:25
Johannes Kepler did back in the 1600s.
57
193538
2769
Giovanni Keplero hanno fatto
nel lontano XVII secolo.
nel lontano XVII secolo.
E hanno superato quella linea,
03:28
And they moved the line,
58
196331
2270
capendo come funzionano i pianeti
e come orbitano attorno al Sole.
e come orbitano attorno al Sole.
03:30
figured out how planets worked,
59
198625
1826
03:32
how they moved around the Sun.
60
200475
1754
03:35
But it wasn't until about 100 years ago
61
203141
2643
Ma è solo 100 anni fa
che ci siamo accorti
03:37
that we realized
62
205808
2271
di quanto sia grande l'universo.
03:40
it's a big universe.
63
208103
1368
03:42
It seems like the universe
is just infinite, which it is,
is just infinite, which it is,
64
210214
4231
Pare che l'universo sia infinito, e lo è,
03:46
but the observable universe is finite.
65
214469
2887
ma l'universo osservabile è finito.
03:49
Which means we can win the battle.
66
217889
2266
E questo significa
che possiamo vincere la battaglia.
che possiamo vincere la battaglia.
03:54
But if you're going to map the universe,
67
222402
2006
Ma se volete mappare l'universo,
03:57
you're not going to do it
with one or two of your besties.
with one or two of your besties.
68
225283
2771
non potete farlo
con solo un paio di amici.
con solo un paio di amici.
Per mappare l'universo
ci vuole un esercito,
ci vuole un esercito,
04:00
Mapping the universe takes an army,
69
228569
2618
un'armata di persone curiose,
creative e artigiani
creative e artigiani
04:03
an army of curious, creative, craftspeople
70
231569
3865
che, lavorando insieme,
riescono a fare cose straordinarie.
riescono a fare cose straordinarie.
04:07
who, working together,
can accomplish the extraordinary.
can accomplish the extraordinary.
71
235458
3405
Io sono al comando
di questa armata di creativi,
di questa armata di creativi,
04:12
I lead this army of creatives,
72
240476
1826
04:14
in the fifth generation
of the Sloan Digital Sky Survey, SDSS.
of the Sloan Digital Sky Survey, SDSS.
73
242326
3899
nella quinta generazione
dello Sloan Digital Sky Survey, SDSS.
dello Sloan Digital Sky Survey, SDSS.
04:18
And this is how astronomers have managed
to shepherd individual curiosity
to shepherd individual curiosity
74
246810
4315
Ed è così che gli astronomi
hanno guidato la curiosità individuale
hanno guidato la curiosità individuale
attraverso l'età industriale,
04:23
through its industrial age,
75
251149
2111
proteggendo la capacità individuale
di fare scoperte
di fare scoperte
04:25
preserving the individual ability
to make discoveries
to make discoveries
76
253284
3357
04:28
but putting into place mega machinery
to truly advance the frontier.
to truly advance the frontier.
77
256665
3886
e mettendo in campo mega-macchine
per far avanzare davvero la ricerca.
per far avanzare davvero la ricerca.
All'SDSS abbiamo diviso il cielo
in tre mappatori:
in tre mappatori:
04:33
In SDSS, we divide the sky
into three mappers:
into three mappers:
78
261822
3063
uno per le stelle, uno per i buchi neri
04:36
one for the stars, one for the black holes
79
264909
3531
04:40
and one for the galaxies.
80
268464
1875
e uno per le galassie.
04:42
My survey has two hemispheres,
81
270363
2278
Il mio studio ha due emisferi,
04:44
five telescopes, or 11,
depending on how you count,
depending on how you count,
82
272665
4301
cinque telescopi, o 11,
a seconda di come li si conta,
a seconda di come li si conta,
10 spettrografi
04:48
10 spectrographs
83
276990
1559
e milioni di oggetti.
04:50
and millions of objects.
84
278573
1750
Gigantesco.
04:52
It's a monster.
85
280347
1385
Per cui vediamo i mappatori.
04:53
So let's go through the mappers.
86
281756
1565
04:57
The Milky Way galaxy has 250 billion
plus or minus a few hundred billion stars.
plus or minus a few hundred billion stars.
87
285351
6452
La galassia della Via Lattea
ha 250 miliardi di stelle,
ha 250 miliardi di stelle,
alcune centinaia
di miliardi di stelle circa.
di miliardi di stelle circa.
05:05
That is not a number
that you hold in your head.
that you hold in your head.
88
293497
2437
Un numero che non potete tenere a mente.
È un numero che nel concreto
non ha alcun senso per nessuno di noi.
non ha alcun senso per nessuno di noi.
05:07
That is a number that doesn't
make practical sense
make practical sense
89
295958
2341
05:10
to pretty much anybody.
90
298323
1285
Non potete tenere in una mano
250 miliardi di caramelle, giusto?
250 miliardi di caramelle, giusto?
05:11
You never get 250 billion jelly beans
in your hand. You know?
in your hand. You know?
91
299632
3400
Siamo ancora molto lontani
dal mappare tutte queste stelle.
dal mappare tutte queste stelle.
05:17
We're nowhere near mapping
all of those stars yet.
all of those stars yet.
92
305543
3222
05:21
So we have to choose
the most interesting ones.
the most interesting ones.
93
309345
2422
Per cui dobbiamo scegliere
le più interessanti.
le più interessanti.
05:24
In SDSS-V, we're mapping six million stars
94
312829
4150
All'SDSS-V, stiamo mappando
sei milioni di stelle
sei milioni di stelle
di cui crediamo di poter misurare l'età.
05:29
where we think we can measure their age.
95
317003
2086
Perché se si riesce a misurare
l'età di una stella,
l'età di una stella,
05:31
Because if you can measure
the age of a star,
the age of a star,
96
319662
2174
05:33
that's like having six million clocks
spread all throughout the Milky Way.
spread all throughout the Milky Way.
97
321860
3781
è come avere sei milioni di orologi
sparsi per la Via Lattea.
sparsi per la Via Lattea.
05:37
And with that information,
98
325665
1438
Con queste informazioni
possiamo scoprire la storia
e i reperti fossili della nostra galassia
e i reperti fossili della nostra galassia
05:39
we can unravel the history
and fossil record of our galaxy
and fossil record of our galaxy
99
327127
4620
e capire come si è formata.
05:43
and learn how it formed.
100
331771
1366
05:47
I'm just going to cut
right to the chase here.
right to the chase here.
101
335238
2340
Vengo al punto.
05:50
Black holes are among the most perplexing
objects in the universe.
objects in the universe.
102
338436
4853
I buchi neri sono tra gli oggetti
più misteriosi dell'universo.
più misteriosi dell'universo.
05:55
Why?
103
343627
1156
Perché?
Perché sono l'incarnazione
della matematica, in un oggetto fisico,
della matematica, in un oggetto fisico,
05:56
Because they are literally just
math incarnate, in a physical form,
math incarnate, in a physical form,
104
344807
4011
che a stento riusciamo a capire.
06:00
that we barely understand.
105
348842
1498
06:03
It's like the number zero being animated
and walking around the corridors here.
and walking around the corridors here.
106
351085
4642
Come se il numero zero si animasse
e se ne andasse a spasso, qui.
e se ne andasse a spasso, qui.
06:07
That would be super weird.
107
355751
1406
Sarebbe stranissimo.
Questi sono ancora più strani.
06:09
These are weirder.
108
357181
1371
06:10
And it's not just like a basketball
109
358576
2104
E non è come una palla da basket
compressa fino a diventare
un punto superdenso, che è già strano.
un punto superdenso, che è già strano.
06:12
that you smoosh down into a little point
and it's super dense and that's weird.
and it's super dense and that's weird.
110
360704
3730
No, le palle da basket schiacciate
hanno una superficie.
hanno una superficie.
06:16
No, smooshed basketballs have a surface.
111
364458
2667
Questi oggetti non hanno una superficie,
e ora lo sappiamo.
e ora lo sappiamo.
06:19
These things don't have surfaces,
and we know that now.
and we know that now.
112
367149
3380
06:23
Because we've seen it.
113
371228
1674
Perché l'abbiamo visto.
06:24
Or the lack of it.
114
372926
1372
O meglio, abbiamo visto la sua assenza.
La cosa più interessante dei buchi neri
06:27
What's really interesting
about black holes
about black holes
115
375609
2008
è che possiamo imparare moltissimo
studiando la materia
studiando la materia
06:29
is that we can learn a lot about them
by studying the material
by studying the material
116
377641
3606
06:33
just as it passes through that point
of no information return.
of no information return.
117
381271
4803
nel momento in cui supera
il punto di non ritorno.
il punto di non ritorno.
Perché in quel punto,
06:38
Because at that point,
118
386098
1452
06:39
it's emitting lots of X-rays
and optical and UV and radio waves.
and optical and UV and radio waves.
119
387574
5778
emette molti raggi X,
onde ottiche, UV e radio.
onde ottiche, UV e radio.
06:45
We can actually learn
how these objects grow.
how these objects grow.
120
393376
3011
Possiamo capire
come crescono questi oggetti.
come crescono questi oggetti.
E all'SDSS stiamo osservando
mezzo milione di buchi neri supermassicci,
mezzo milione di buchi neri supermassicci,
06:48
And in SDSS, we're looking at over
half a million supermassive black holes,
half a million supermassive black holes,
121
396956
5542
per capire come si sono formati.
06:54
to try to understand how they formed.
122
402522
2466
Come ho già detto,
06:58
Like I said,
123
406022
1245
07:00
we live in the Milky Way,
you guys are all familiar with that.
you guys are all familiar with that.
124
408109
2978
noi viviamo nella Via Lattea,
lo sapete tutti.
lo sapete tutti.
07:04
The Milky Way is a completely
average galaxy.
average galaxy.
125
412009
3651
La Via Lattea è una galassia
tipicamente nella media.
tipicamente nella media.
07:08
Nothing funny going on.
126
416605
1533
Non succede niente di interessante.
07:10
But it's ours, which is great.
127
418859
1933
Ma è la nostra, e va benissimo.
Crediamo che la Via Lattea,
e tutte le altre Vie Lattee,
e tutte le altre Vie Lattee,
07:14
We think that the Milky Way,
and all the Milky Ways,
and all the Milky Ways,
128
422794
4040
07:18
have this really disturbing past
129
426858
2640
abbiano in comune un passato difficile
che le ha fatte letteralmente esplodere.
che le ha fatte letteralmente esplodere.
07:21
of literally blowing themselves apart.
130
429522
3251
07:25
It's like every average guy you know
131
433597
3580
È come se ogni persona nella media
che conoscete
che conoscete
07:29
has a history as a punk rock teenager.
132
437201
2721
avesse un passato
da adolescente "rocchettaro".
da adolescente "rocchettaro".
07:32
That's very bizarre.
133
440582
1333
È molto strano.
07:36
Stars are blowing up in these systems,
134
444744
2031
Le stelle esplodono in questi sistemi,
07:38
black holes are growing at their centers
135
446799
1984
i buchi neri al centro si espandono
07:40
and emitting a tremendous
amount of energy.
amount of energy.
136
448807
2556
ed emettono incredibili
quantità di energia.
quantità di energia.
07:43
How does that happen,
how does this transformation happen?
how does this transformation happen?
137
451387
2944
Come succede?
Come succedono queste cose?
Come succedono queste cose?
Qui all'SDSS andiamo
nel ventre della bestia
nel ventre della bestia
07:46
And at SDSS, we're going
to the bellies of the beast
to the bellies of the beast
138
454355
2484
e zoomiamo molto,
07:48
and zooming way in,
139
456863
1734
per vedere dove accadono
tutte queste cose
tutte queste cose
07:50
to look at these processes
where they are occurring
where they are occurring
140
458621
2992
07:53
in order to understand how Sid Vicious
grows up into Ward Cleaver.
grows up into Ward Cleaver.
141
461637
5026
in modo da capire come faccia
il ragazzino rocchettaro
il ragazzino rocchettaro
a diventare un impiegato di banca.
08:01
My arsenal.
142
469389
1412
Il mio arsenale.
I miei due grandi telescopi.
08:02
These are my two big telescopes.
143
470825
2024
08:04
The Apache Point Observatory
hosts the Sloan telescope in New Mexico,
hosts the Sloan telescope in New Mexico,
144
472873
4891
L'osservatorio di Apache Point ospita
il telescopio Sloan in Nuovo Messico
il telescopio Sloan in Nuovo Messico
e all'osservatorio di Las Campanas in Cile
08:09
and the Las Campanas Observatory in Chile
145
477788
2154
c'è il telescopio du Pont,
da due metri e mezzo.
da due metri e mezzo.
08:11
hosts the two-and-a-half-meter
telescope, the du Pont.
telescope, the du Pont.
146
479966
2984
08:15
Two and a half meters
is the size of our mirror,
is the size of our mirror,
147
483734
2603
Due metri e mezzo
è il diametro dello specchio,
è il diametro dello specchio,
08:18
which was huge for Tycho and Kepler.
148
486361
2027
che è enorme per Tycho e Keplero.
Ma per i giorni nostri non è così grande.
08:20
But it's actually not so big today.
149
488412
1814
Ci sono altri telescopi molto più grandi.
08:22
There are way bigger telescopes out there.
150
490250
2397
08:24
But in SDSS we use new instruments
on these old telescopes
on these old telescopes
151
492671
5132
Ma all'SDSS usiamo nuovi strumenti
su questi vecchi telescopi
su questi vecchi telescopi
per renderli interessanti.
08:29
to make them interesting.
152
497827
1667
08:32
We capture light from all
of those objects into our aperture,
of those objects into our aperture,
153
500422
4663
Catturiamo la luce che arriva
da quegli oggetti nelle nostre aperture,
da quegli oggetti nelle nostre aperture,
08:37
and that light is then focused
at the focal plane,
at the focal plane,
154
505109
2928
e quella luce viene focalizzata
sul piano focale,
sul piano focale,
dove si trovano gli strumenti
che elaborano quella luce.
che elaborano quella luce.
08:40
where our instruments sit
and process that light.
and process that light.
155
508061
2342
08:42
What's new in SDSS-V
156
510831
1934
La novità all'SDSS-V
08:44
is that we're making the focal plane
entirely robotic.
entirely robotic.
157
512789
3721
è che abbiamo robotizzato
completamente il piano focale.
completamente il piano focale.
08:49
That's right: robots.
158
517051
2108
Sì. Robot.
08:51
(Laughter)
159
519183
1150
(Risate)
08:53
So I'm going to show them to you,
160
521019
2106
Ve li faccio vedere,
08:55
but they're fierce and terrifying,
161
523149
3633
ma sono feroci e terrificanti,
08:58
and I want you all to just take a breath.
162
526806
2020
e vi chiedo di fare un bel respiro.
09:01
(Exhales) Trigger warning.
163
529450
1754
(Respira) Vi avverto.
09:03
And with no apologies to all
the Blade Runners among you,
the Blade Runners among you,
164
531722
3840
E senza chiedere scusa agli appassionati
di Blade Runner tra di voi,
di Blade Runner tra di voi,
eccoli.
09:08
here they are.
165
536516
1357
09:09
(Laughter)
166
537897
1713
(Risate)
09:11
I have 1,000 of these,
167
539634
1395
Ne ho 1.000 di questi.
500 su ogni piano focale
di ciascun telescopio in ogni emisfero.
di ciascun telescopio in ogni emisfero.
09:13
500 in the focal plane
of each telescope in each hemisphere.
of each telescope in each hemisphere.
168
541053
3297
E ed è così che si muovono nel cielo.
09:18
And this is how they move on the sky.
169
546061
1878
09:20
So these are our objects and a star field,
170
548411
2287
Questi sono i nostri oggetti
e un campo stellare,
e un campo stellare,
per cui ci sono stelle,
galassie, buchi neri.
galassie, buchi neri.
09:22
so you've got stars,
galaxies, black holes.
galaxies, black holes.
171
550722
2175
E i nostri robot
vanno verso questi oggetti
vanno verso questi oggetti
09:24
And our robots move to those objects
as we pass over them
as we pass over them
172
552921
4952
quando li sorpassiamo
09:29
in order to capture the light
173
557897
1585
per catturare la luce
di quelle stelle, galassie e buchi neri
di quelle stelle, galassie e buchi neri
09:31
from those stars and galaxies
and black holes, and yes,
and black holes, and yes,
174
559506
3881
e sì, è strano catturare
la luce dei buchi neri,
la luce dei buchi neri,
09:35
it is weird to capture black hole light,
175
563411
2214
09:37
but we've already gone over
that black holes are weird.
that black holes are weird.
176
565649
2959
ma l'abbiamo già detto
che i buchi neri sono strani.
che i buchi neri sono strani.
09:42
One more thing.
177
570475
1150
Un'altra cosa.
09:44
Stars are exploding all the time,
178
572966
2461
Le stelle esplodono in continuazione,
09:47
like this one did back in 1987
in our cosmic backyard.
in our cosmic backyard.
179
575451
3718
come questa, che è esplosa
nel 1987 nel cortile sul retro del cosmo.
nel 1987 nel cortile sul retro del cosmo.
09:53
Black holes are growing all the time.
180
581427
3365
I buchi neri si espandono di continuo.
09:59
There is a new sky every night.
181
587088
3508
Ogni sera c'è un cielo diverso.
10:03
Which means we can't just
map the sky one time.
map the sky one time.
182
591438
3333
Il che significa che non possiamo mappare
il cielo una volta sola.
il cielo una volta sola.
10:06
We have to map the sky multiple times.
183
594795
2534
Dobbiamo mapparlo più volte.
10:10
So in SDSS-V, we're going back
to each part of the sky multiple times
to each part of the sky multiple times
184
598782
4229
All'SDSS-V controlliamo più volte
ogni porzione del cielo
ogni porzione del cielo
per vedere come questi oggetti
cambiano nel tempo.
cambiano nel tempo.
10:15
in order to see how
these objects change over time.
these objects change over time.
185
603035
3357
Perché in quei cambiamenti
è contenuta la fisica
è contenuta la fisica
10:18
Because those changes in time
encode the physics,
encode the physics,
186
606416
3284
10:21
and they encode how these objects
are growing and changing.
are growing and changing.
187
609724
3979
e il modo in cui quegli oggetti
crescono e cambiano.
crescono e cambiano.
Falciamo il cielo.
10:27
Mow the sky.
188
615399
1150
10:30
OK, let me just recap.
189
618177
1991
Ok, fatemi riassumere.
10:32
Global survey, two hemispheres,
190
620744
2579
Indagine globale, due emisferi,
cinque telescopi, 10 spettrografi,
milioni di oggetti, falciare il cielo,
milioni di oggetti, falciare il cielo,
10:36
five telescopes, 10 spectrographs,
millions of objects, mow the sky,
millions of objects, mow the sky,
191
624537
5056
esercito di creativi e robot, sì.
10:41
creative army, robots, yeah.
192
629617
2920
10:44
So you're thinking, "Wow.
193
632561
1668
Per cui starete pensando: "Wow,
10:46
She must have this
industrial machine going,
industrial machine going,
194
634253
2705
fa funzionare questa macchina industriale,
10:48
no room for the individual, curious,
lone wolf genius," right?
lone wolf genius," right?
195
636982
3270
quindi non c'è spazio
per il curioso genio solitario", vero?
per il curioso genio solitario", vero?
E vi sbagliate al 100%.
10:52
And you'd be 100 percent wrong.
196
640847
1712
Vi presento l'Hanny's Voorwerp,
o oggetto di Hanny.
o oggetto di Hanny.
10:55
Meet Hanny's Voorwerp.
197
643234
1467
10:57
Hanny van Arkel was a Dutch schoolteacher
198
645274
2230
Hanny van Arkel
è un'insegnante olandese
è un'insegnante olandese
10:59
who was analyzing the public
versions of the SDSS data,
versions of the SDSS data,
199
647528
3896
che stava analizzando
le versioni pubbliche dei dati dell'SDSS,
le versioni pubbliche dei dati dell'SDSS,
quando scoprì questo oggetto
incredibilmente raro,
incredibilmente raro,
11:03
when she found this
incredibly rare type of object,
incredibly rare type of object,
200
651448
3800
11:07
which is now a subject of major study.
201
655272
2533
che ora è oggetto di un attento studio.
11:10
She was able to do this
202
658621
1550
È riuscita a farlo
11:12
because SDSS, since its beginning
and by mandate from the Sloan Foundation,
and by mandate from the Sloan Foundation,
203
660195
4525
perché l'SDSS, sin dal suo inizio,
e per ordine della Fondazione Sloan,
e per ordine della Fondazione Sloan,
11:16
has made its data both publicly available
204
664744
2635
ha deciso di rendere questi dati pubblici
e fruibili da un grande pubblico.
e fruibili da un grande pubblico.
11:19
and usable to a broad range of audiences.
205
667403
3793
11:23
She's a citizen -- yeah, clap for that.
206
671792
2745
È una cittadina -- sì, applaudite.
11:26
Clap for that.
207
674561
1151
Applaudite pure.
11:27
(Applause)
208
675736
3246
(Applausi)
Hanny è una cittadina scienziato,
11:31
Hanny is a citizen scientist,
209
679006
1532
o, come mi piace definirli,
11:32
or as I like to call them,
210
680562
1784
una "cittadina combattente".
11:34
"citizen warriors."
211
682370
1283
11:36
And she shows that you don't have to be
a fancy astrophysicist to participate.
a fancy astrophysicist to participate.
212
684284
6301
E ci mostra che non bisogna essere
un mega astrofisico per partecipare.
un mega astrofisico per partecipare.
11:43
You just have to be curious.
213
691037
1675
Bisogna essere solo curiosi.
11:46
A few years ago,
214
694425
1574
Alcuni anni fa,
11:48
my four-year-old asked,
"Can moons have moons?"
"Can moons have moons?"
215
696023
3332
il mio bambino di quattro anni mi chiese:
"Le lune hanno lune?"
"Le lune hanno lune?"
11:51
And I set about to answer this question
216
699989
1969
E pensai a come rispondere alla domanda
perché anche se molti bambini
di quattro anni nel corso del tempo
di quattro anni nel corso del tempo
11:53
because even though many
four-year-olds over all of time
four-year-olds over all of time
217
701982
3587
hanno chiesto la stessa cosa,
11:57
have probably asked this question,
218
705593
2013
molti esperti, me compresa,
non sanno la risposta.
non sanno la risposta.
11:59
many experts, including myself,
didn't know the answer.
didn't know the answer.
219
707630
3765
12:04
These are the moons in our solar system
that can host hypothetical submoons.
that can host hypothetical submoons.
220
712157
3848
Queste sono le lune del sistema solare
che potrebbero avere ipotetiche sub-lune.
che potrebbero avere ipotetiche sub-lune.
12:08
And that just goes to show you
that there are so many basic questions
that there are so many basic questions
221
716491
4015
Questo solo per mostrarvi
che ci sono tantissime domande
che ci sono tantissime domande
12:12
left to be understood.
222
720530
2134
che aspettano ancora una risposta.
Questo mi porta
alla questione principale sull'SDSS.
alla questione principale sull'SDSS.
12:17
And this brings me to the most
important point about SDSS.
important point about SDSS.
223
725665
4672
Perché le stelle, le galassie,
i buchi neri e i robot --
i buchi neri e i robot --
12:23
Because, yeah, the stars, the galaxies,
the black holes, the robots --
the black holes, the robots --
224
731036
4080
12:27
that's all super cool.
225
735140
1466
è tutto super fico.
12:30
But the coolest thing of all
226
738879
2063
Ma la cosa più forte tra tutte
12:32
is that eensy-weensy creatures
on a rubble pile
on a rubble pile
227
740966
3244
è che creaturine che stanno
su un cumulo di detriti
su un cumulo di detriti
12:36
around a totally average star
in a totally average galaxy
in a totally average galaxy
228
744234
3829
di una stella assolutamente nella media
in una galassia assolutamente nella media
in una galassia assolutamente nella media
possono vincere la battaglia
per capire il proprio mondo.
per capire il proprio mondo.
12:40
can win the battle
to understand their world.
to understand their world.
229
748087
3785
Ogni punto di questo video
è una galassia.
è una galassia.
12:44
Every dot in this video is a galaxy.
230
752714
4871
Ogni punto.
12:51
Every dot.
231
759323
1150
12:59
(Cheers) (Applause)
232
767553
6762
(Acclamazioni) (Applausi)
13:06
I'm showing here the number of galaxies
233
774339
1890
Vi mostro qui quante galassie
13:08
that astronomers have mapped
in large surveys since about 1980.
in large surveys since about 1980.
234
776253
3395
sono state mappate
dagli astronomi dal 1980 circa.
dagli astronomi dal 1980 circa.
13:12
You can see SDSS kick in around Y2K.
235
780109
2754
Vedete l'ingresso dell'SDSS
attorno al 2000.
attorno al 2000.
13:15
If we stay on this line,
236
783921
2580
Se teniamo questo trend,
13:18
we will map every large galaxy
in the observable universe by 2060.
in the observable universe by 2060.
237
786525
5905
mapperemo tutte le grandi galassie
nell'universo osservabile entro il 2060.
nell'universo osservabile entro il 2060.
Pensateci.
13:25
Think about that.
238
793406
1354
Pensate: siamo passati
dalle decorazioni con le conchiglie
dalle decorazioni con le conchiglie
13:26
Think about it: we've gone
from arranging clamshells
from arranging clamshells
239
794784
4126
13:30
to general relativity to SDSS
in a few thousand years --
in a few thousand years --
240
798934
4087
alla teoria della relatività generale
all'SDSS in poche migliaia di anni,
all'SDSS in poche migliaia di anni,
e se aspettiamo altri 40 anni,
13:35
and if we hang on 40 more,
241
803045
2310
13:39
we can map all the galaxies.
242
807077
2063
potremo mappare tutte le galassie.
Ma dobbiamo tenere questo trend.
13:41
But we have to stay on the line.
243
809859
1850
13:44
Will that be our choice?
244
812557
1341
Sarà una nostra scelta?
13:48
There are dark forces in this world
245
816684
2639
Ci sono forze oscure in questo mondo
che sottrarranno alla nostra specie
il diritto di capire l'universo.
il diritto di capire l'universo.
13:51
that will rob our entire species
of our right to understand our universe.
of our right to understand our universe.
246
819347
6357
13:58
Don't be afraid of the dark.
247
826466
1525
Non abbiate paura del buio.
14:00
Fight back.
248
828498
1150
Combattetelo.
Unitevi a noi.
14:02
Join us.
249
830173
1190
Grazie.
14:03
Thank you.
250
831387
1150
(Applausi)
14:04
(Applause)
251
832561
6851
ABOUT THE SPEAKER
Juna Kollmeier - Theoretical astrophysicistUsing all the techniques known to astronomy -- mathematics, computers and data from telescopes on the ground and in space -- Juna Kollmeier seeks to understand how the universe formed by mapping stars, galaxies and black holes at scale.
Why you should listen
As she tells it, Juna Kollmeier believes "all humans have an inalienable right to know about their world. For the past two decades, I have been studying the cosmos -- from planets to galaxies to black holes. I am currently making a new map of the sky -- the fifth generation of the Sloan Digital Sky Survey."
Led to a career in astrophysics by "a STEM camp in Michigan," Kollmeier is currently an astrophysicist at the Carnegie Institution for Science. Her research focuses on the emergence of structure in the universe on multiple scales and how the tiny fluctuations in density that were present when the universe was only 300,000 old became the stars, galaxies and black holes that we see now. Her goal is to complete this new SDSS sky map and to make sure these data remain available to the public for study.
Juna Kollmeier | Speaker | TED.com