TED2014
Andrew Connolly: What's the next window into our universe?
Andrew Connolly: Wat is het volgende venster op ons universum?
Filmed:
Readability: 5
1,261,423 views
Big data is overal -- zelfs in de ruimte. In een informatieve talk laat astronoom Andrew Connolly zien hoe grote hoeveelheden data verzameld worden over ons universum en vastgelegd worden op steeds weer andere manieren. Hoe leggen wetenschappers deze beelden vast? Het begint met een reusachtige telescoop...
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
In 1781 ontdekte de Engelse componist,
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
4590
3139
technoloog en astronoom William Herschel
00:19
noticed an object on the sky that
2
7729
1743
een object aan de hemel dat
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
9472
2868
niet helemaal bewoog
zoals de overige sterren.
zoals de overige sterren.
00:24
And Herschel's recognition
that something was different,
that something was different,
4
12340
3094
Herschels besef
dat er iets anders was,
dat er iets anders was,
00:27
that something wasn't quite right,
5
15434
1867
dat er iets niet klopte,
00:29
was the discovery of a planet,
6
17301
1822
was de ontdekking van een planeet,
00:31
the planet Uranus,
7
19123
2077
de planeet Uranus,
een naam waarvan de klank
een naam waarvan de klank
00:33
a name that has entertained
8
21200
1355
talloze generaties
van Engelstalige kinderen heeft vermaakt.
van Engelstalige kinderen heeft vermaakt.
00:34
countless generations of children,
9
22555
3160
00:37
but a planet that overnight
10
25715
2335
Die planeet verdubbelde plotsklaps
de omvang van het bekende zonnestelsel.
de omvang van het bekende zonnestelsel.
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
28050
2616
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
30666
1855
Net vorige maand
kondigde NASA de ontdekking aan
kondigde NASA de ontdekking aan
00:44
of 517 new planets
13
32521
2329
van 517 nieuwe planeten
in een baan rond nabije sterren,
in een baan rond nabije sterren,
00:46
in orbit around nearby stars,
14
34850
2126
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
36976
2251
bijna een verdubbeling
van het aantal planeten
van het aantal planeten
00:51
we know about within our galaxy.
16
39227
2598
die we kennen in onze melkweg.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
41825
2632
Astronomie is in constante ontwikkeling
door die capaciteit
om gegevens te verzamelen.
om gegevens te verzamelen.
00:56
capacity to collect data,
18
44457
2138
00:58
and with data almost doubling every year,
19
46595
2545
Doordat de gegevens
bijna jaarlijks verdubbelen
bijna jaarlijks verdubbelen
zullen we misschien
binnen twee decennia
binnen twee decennia
01:01
within the next two decades, me may even
20
49140
1808
01:02
reach the point for the first time in history
21
50948
2318
voor het eerst in de geschiedenis
het punt bereiken
het punt bereiken
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
53266
2854
waarop we het grootste deel
van de sterrenstelsels
in het heelal hebben ontdekt.
in het heelal hebben ontdekt.
01:08
within the universe.
23
56120
1724
01:09
But as we enter this era of big data,
24
57844
2284
Maar nu we dit tijdperk
van big data binnentreden,
van big data binnentreden,
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
60128
1980
merken we dat het hebben van
meer data niet alleen beter is;
meer data niet alleen beter is;
01:14
between more data being just better
26
62108
3161
meer data hebben kan ook 'anders' zijn.
01:17
and more data being different,
27
65269
1980
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
67249
2891
Dat maakt het mogelijk
andere vragen te stellen.
andere vragen te stellen.
01:22
and this difference is not about
how much data we collect,
how much data we collect,
29
70140
3320
Dit verschil gaat niet over hoeveel
gegevens we verzamelen,
gegevens we verzamelen,
maar of deze gegevens nieuwe vensters
op ons heelal openen
op ons heelal openen
01:25
it's whether those data open new windows
30
73460
1689
01:27
into our universe,
31
75149
1378
en of ze zullen veranderen
hoe we naar de hemel kijken.
hoe we naar de hemel kijken.
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
76527
2885
01:31
So what is the next window into our universe?
33
79412
3439
Wat is het volgende venster
op ons heelal?
op ons heelal?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
82851
2791
Wat is het volgende hoofdstuk
voor de astronomie?
voor de astronomie?
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
Ik toon jullie enkele
hulpmiddelen en technologieën
hulpmiddelen en technologieën
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
88297
2564
voor de komende tien jaar,
01:42
and how these technologies,
37
90861
1473
en hoe deze technologieën
01:44
together with the smart use of data,
38
92334
1868
samen met het slimme gebruik van gegevens,
01:46
may once again transform astronomy
39
94202
2970
de astronomie weer kunnen veranderen
01:49
by opening up a window into our universe,
40
97172
2047
door het openen van
een venster op ons heelal,
een venster op ons heelal,
01:51
the window of time.
41
99219
1781
het venster van de tijd.
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
101000
2584
Waarom tijd? Tijd gaat
over oorsprong en evolutie.
over oorsprong en evolutie.
01:55
and it's about evolution.
43
103584
1890
De oorsprong van ons zonnestelsel,
01:57
The origins of our solar system,
44
105474
1496
01:58
how our solar system came into being,
45
106970
2204
hoe ons zonnestelsel ontstond,
02:01
is it unusual or special in any way?
46
109174
3409
is het ongewoon of speciaal
op de een of andere manier?
op de een of andere manier?
02:04
About the evolution of our universe.
47
112583
1991
Over de evolutie van ons heelal.
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
114574
3006
Waarom blijft ons heelal uitdijen
en wat is die mysterieuze donkere energie
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
117580
1933
02:11
that drives that expansion?
50
119513
2615
die die uitdijing aandrijft?
02:14
But first, I want to show you how technology
51
122128
2764
Maar eerst wil ik laten zien
hoe de technologie
hoe de technologie
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
124892
2771
de manier waarop we de hemel zien,
gaat veranderen.
gaat veranderen.
02:19
So imagine if you were sitting
53
127663
1507
Stel je zit in de bergen
in het noorden van Chili
in het noorden van Chili
02:21
in the mountains of northern Chile
54
129170
2092
02:23
looking out to the west
55
131262
1407
en je kijkt naar het westen
02:24
towards the Pacific Ocean
56
132669
2048
in de richting van de Stille Oceaan,
02:26
a few hours before sunrise.
57
134717
2564
een paar uur voor zonsopgang.
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
137281
3237
Dit is de nachtelijke hemel
die je zou zien.
die je zou zien.
02:32
and it's a beautiful view,
59
140518
1671
Het is een mooi uitzicht,
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
142189
2913
met de Melkweg die net
boven de horizon komt gluren.
boven de horizon komt gluren.
02:37
but it's also a static view,
61
145102
2160
Maar het is ook een statische weergave.
Het is in vele opzichten de manier
waarop we denken over ons heelal:
waarop we denken over ons heelal:
02:39
and in many ways, this is the
way we think of our universe:
way we think of our universe:
62
147262
2758
02:42
eternal and unchanging.
63
150020
2394
eeuwig en onveranderlijk.
02:44
But the universe is anything but static.
64
152414
1991
Maar het heelal
is allesbehalve statisch.
is allesbehalve statisch.
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
154405
2531
Het verandert voortdurend
op tijdschalen van seconden
op tijdschalen van seconden
02:48
to billions of years.
66
156936
1845
tot miljarden jaren.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
158781
1744
Sterrenstelsels fuseren, ze botsen
met honderdduizenden km per uur.
met honderdduizenden km per uur.
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
160525
2655
02:55
Stars are born, they die,
69
163180
2070
Sterren worden geboren, ze sterven;
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
165250
3150
hun ontploffing vormt
een extravagant schouwspel.
een extravagant schouwspel.
03:00
In fact, if we could go back
71
168400
1270
Als we terug konden gaan
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
169670
2599
naar onze rustige luchten boven Chili,
03:04
and we allow time to move forward
73
172269
2465
en we lieten de tijd vooruitgaan
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
174734
4393
om te zien hoe de hemel
in het komende jaar zou veranderen,
in het komende jaar zou veranderen,
03:11
the pulsations that you see
75
179127
2290
dan zijn de pulsaties die je daar ziet
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
181417
4409
supernova’s, de laatste overblijfselen
van een ontploffende, stervende ster.
van een ontploffende, stervende ster.
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
185826
3747
Ze lichten op en doven dan langzaam uit.
03:21
each one of these supernovae
78
189573
1890
Elk van deze supernova’s
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
191463
3003
is vijf miljard keer
helderder dan onze zon.
helderder dan onze zon.
03:26
so we can see them to great distances
80
194466
2340
Daarom kunnen we ze
op grote afstand zien,
op grote afstand zien,
03:28
but only for a short amount of time.
81
196806
2496
maar voor slechts een korte tijd.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
199302
2577
Per seconde ontploffen tien supernova’s
ergens in ons heelal.
ergens in ons heelal.
03:33
in our universe.
83
201879
1417
03:35
If we could hear it,
84
203296
1420
Als we het horen konden,
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
204716
3699
zou het knetteren als een zak popcorn.
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
208415
3127
Als we de supernova’s dimmen,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
211542
3229
verandert niet alleen de helderheid.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
214771
2339
Onze hemel is in constante beweging.
03:49
This swarm of objects you
see streaming across the sky
see streaming across the sky
89
217110
3170
Deze zwerm objecten die je
door de hemel ziet stromen,
door de hemel ziet stromen,
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
220280
2658
zijn asteroïden
in een baan rond de zon.
in een baan rond de zon.
03:54
and it's these changes and the motion
91
222938
1972
Deze veranderingen en bewegingen
03:56
and it's the dynamics of the system
92
224910
2324
en de dynamiek van het systeem
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
227234
2373
stellen ons in staat modellen
van ons heelal te bouwen.
van ons heelal te bouwen.
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
229607
4073
Daarmee voorspellen we zijn toekomst
en verklaren we zijn verleden.
en verklaren we zijn verleden.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
233680
3094
Maar de telescopen
van het afgelopen decennium
van het afgelopen decennium
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
236774
4015
zijn niet bedoeld om op deze schaal
gegevens vast te leggen.
gegevens vast te leggen.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
240789
1620
De Hubble Space Telescope:
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
242409
2261
in de laatste 25 jaar maakt hij
04:16
some of the most detailed views
99
244670
1961
de meest gedetailleerde weergaves
04:18
of our distant universe,
100
246631
1991
van onze verre heelal,
maar als je met de Hubble
een foto van de hele hemel wil maken
een foto van de hele hemel wil maken
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
248622
2070
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
250692
4578
zouden er 13 miljoen
afzonderlijke foto’s nodig zijn.
afzonderlijke foto’s nodig zijn.
04:27
about 120 years to do this just once.
103
255270
3712
En zo’n 120 jaar
om dit één keer te doen.
om dit één keer te doen.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
258982
2261
Daarom moeten we
naar nieuwe technologieën
naar nieuwe technologieën
04:33
and new telescopes,
105
261243
1847
en nieuwe telescopen,
04:35
telescopes that can go faint
106
263090
1742
telescopen voor lichtzwakke objecten
04:36
to look at the distant universe
107
264832
1553
om naar het verre heelal te kijken,
04:38
but also telescopes that can go wide
108
266385
2681
maar ook telescopen met een groot blikveld
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
269066
2819
om de hemel zo snel mogelijk
vast te leggen.
vast te leggen.
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
271885
3561
Zo’n telescoop is
de Large Synoptic Survey Telescope,
de Large Synoptic Survey Telescope,
04:47
or the LSST,
111
275446
1879
of LSST,
misschien wel de meest
saaie naam ooit bedacht
saaie naam ooit bedacht
04:49
possibly the most boring name ever
112
277325
2340
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
279665
1979
voor een van de meest
fascinerende experimenten
fascinerende experimenten
04:53
in the history of astronomy,
114
281644
1992
in de geschiedenis van de astronomie,
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
283636
2214
Het bewijs dat je ingeval
04:57
that you should never allow
a scientist or an engineer
a scientist or an engineer
116
285850
2668
nooit een wetenschapper of een ingenieur
iets een naam moet laten geven,
iets een naam moet laten geven,
05:00
to name anything, not even your children.
(Laughter)
(Laughter)
117
288518
5831
zelfs niet je kinderen.
(Gelach)
(Gelach)
05:06
We're building the LSST.
118
294349
1465
We bouwen de LSST.
We verwachten dat hij tegen het einde
van dit decennium operationeel wordt.
van dit decennium operationeel wordt.
05:07
We expect it to start taking data
by the end of this decade.
by the end of this decade.
119
295814
3381
05:11
I'm going to show you how we think
120
299195
1699
Ik ga jullie laten zien hoe we denken
05:12
it's going to transform
our views of the universe,
our views of the universe,
121
300894
3577
dat hij onze kijk op het heelal
gaat veranderen.
gaat veranderen.
05:16
because one image from the LSST
122
304471
2374
Eén beeld van de LSST
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
306845
2385
is gelijk aan 3.000 beelden
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
309230
2126
van de Hubble Space Telescope.
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
311356
3138
Elk beeld omvat 3,5 graden
van de hemel,
van de hemel,
05:26
seven times the width of the full moon.
126
314494
2776
zeven keer de breedte van de volle maan.
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
317270
2309
Hoe leg je nu een afbeelding
op deze schaal vast?
op deze schaal vast?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
319579
4151
Wel, je maakt de grootste digitale
camera in de geschiedenis
camera in de geschiedenis
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
met dezelfde technologie
als de camera in je mobiele telefoon
als de camera in je mobiele telefoon
05:38
or in the digital cameras you
can buy in the High Street,
can buy in the High Street,
130
326891
3791
of de digitale camera's
die je in de winkel kunt kopen,
die je in de winkel kunt kopen,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
330682
3120
maar dan een met 1,7 meter diameter,
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
333802
2408
ongeveer de grootte
van een Volkswagen Kever.
van een Volkswagen Kever.
05:48
where one image is three billion pixels.
133
336210
2958
Eén beeld bevat drie miljard pixels.
05:51
So if you wanted to look at an image
134
339168
1338
Om één afbeelding te bekijken
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
340506
3229
in volledige resolutie,
één enkel beeld van de LSST,
één enkel beeld van de LSST,
05:55
it would take about 1,500
high-definition TV screens.
high-definition TV screens.
136
343735
4725
heb je ongeveer 1.500 high-definition
tv-schermen nodig.
tv-schermen nodig.
06:00
And this camera will image the sky,
137
348460
2778
Deze camera zal de hemel in beeld brengen
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
351238
3038
met een nieuwe foto om de 20 seconden.
06:06
constantly scanning the sky
139
354276
2188
Hij scant de hemel continu af.
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
356464
2825
Om de drie nachten krijgen we
een volledig nieuw beeld
een volledig nieuw beeld
06:11
of the skies above Chile.
141
359289
2383
van de hemel boven Chili.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
361672
2835
Over de levensduur van de missie
van deze telescoop,
van deze telescoop,
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
364507
3352
zal hij 40 miljard sterren
en sterrenstelsels detecteren.
en sterrenstelsels detecteren.
06:19
and that will be for the first time
144
367859
1500
Voor het eerst zullen we meer objecten
in ons heelal hebben ontdekt
in ons heelal hebben ontdekt
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
369359
2775
06:24
than people on the Earth.
146
372134
2689
dan dat er mensen zijn op aarde.
06:26
Now, we can talk about this
147
374823
1215
Nu kunnen we hierover praten
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
376038
2362
in termen van terabytes en petabytes
en miljarden objecten,
en miljarden objecten,
06:30
and billions of objects,
149
378400
1519
maar om een gevoel
van de hoeveelheid data te krijgen
van de hoeveelheid data te krijgen
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
379919
1748
06:33
that will come off this camera
151
381667
1899
die van deze camera komen:
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
383566
4731
het is als het afspelen
van elke ooit opgenomen TED-talk,
van elke ooit opgenomen TED-talk,
maar dan gelijktijdig,
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
388297
3073
24 uur per dag, zeven dagen per week,
gedurende 10 jaar.
gedurende 10 jaar.
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
391370
2858
06:46
And to process this data means
155
394228
2261
Deze gegevens verwerken
komt overeen met
komt overeen met
06:48
searching through all of those talks
156
396489
1924
het doorzoeken van al die talks
06:50
for every new idea and every new concept,
157
398413
2249
op elk nieuw idee en elk nieuwe concept,
door te kijken naar elk deel
van de video
van de video
06:52
looking at each part of the video
158
400662
1856
06:54
to see how one frame may have changed
159
402518
2025
om te zien hoe elk frame verandert
06:56
from the next.
160
404543
1845
naar het volgende.
Dat verandert de manier
om aan wetenschap te doen,
om aan wetenschap te doen,
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
en om aan astronomie te doen.
07:02
to a place where software and algorithms
163
410994
2256
Software en algoritmen
07:05
have to mine through this data,
164
413250
1868
moeten in deze gegevens gaan graven.
07:07
where the software is as critical to the science
165
415118
3206
De software zal even cruciaal
zijn voor de wetenschap
zijn voor de wetenschap
07:10
as the telescopes and the
cameras that we've built.
cameras that we've built.
166
418324
4027
als de telescopen en de camera's
die we hebben gebouwd.
die we hebben gebouwd.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
422351
2587
Duizenden ontdekkingen
zullen voortkomen uit dit project,
07:16
will come from this project,
168
424938
1935
maar hier zijn twee ideeën
over oorsprong en evolutie
over oorsprong en evolutie
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
die kunnen worden getransformeerd
door onze toegang
door onze toegang
07:22
that may be transformed by our access
171
430687
2253
07:24
to data at this scale.
172
432940
2561
tot gegevens op deze schaal.
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
435501
2385
In de afgelopen vijf jaar heeft NASA
07:29
over 1,000 planetary systems
174
437886
2261
meer dan 1.000 planetaire systemen
rond nabije sterren ontdekt.
rond nabije sterren ontdekt.
07:32
around nearby stars,
175
440147
2093
07:34
but the systems we're finding
176
442240
1930
Maar de systemen die we vinden
07:36
aren't much like our own solar system,
177
444170
2490
lijken niet veel
op ons eigen zonnestelsel.
op ons eigen zonnestelsel.
07:38
and one of the questions we face is
178
446660
1575
Een van onze vragen is:
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
448235
2318
hebben we gewoon niet hard genoeg gezocht,
07:42
or is there something special or unusual
180
450553
1766
of is er iets bijzonders
07:44
about how our solar system formed?
181
452319
2418
aan hoe ons zonnestelsel werd gevormd?
07:46
And if we want to answer that question,
182
454737
2262
Als we die vraag willen beantwoorden,
07:48
we have to know and understand
183
456999
1439
moeten we de geschiedenis
van ons zonnestelsel
van ons zonnestelsel
07:50
the history of our solar system in detail,
184
458438
2836
in detail kennen en begrijpen.
07:53
and it's the details that are crucial.
185
461274
2137
Vooral de details zijn
van cruciaal belang.
van cruciaal belang.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
463411
3666
We kijken opnieuw naar de hemel,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
467077
3551
naar de ronddraaiende asteroïden,
08:02
these asteroids are like the
debris of our solar system.
debris of our solar system.
188
470628
4222
die een soort puin
van ons zonnestelsel zijn.
van ons zonnestelsel zijn.
De posities van de asteroïden
08:06
The positions of the asteroids
189
474850
2008
zijn als een vingerafdruk
van een vroeger tijdstip
van een vroeger tijdstip
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
476858
2137
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
478995
1980
toen de banen van Neptunus en Jupiter
08:12
were much closer to the sun,
192
480975
1895
veel dichter bij de zon waren.
08:14
and as these giant planets migrated
through our solar system,
through our solar system,
193
482870
3453
Toen deze reuzenplaneten
door ons zonnestelsel migreerden,
door ons zonnestelsel migreerden,
verstrooiden ze de asteroïden
in hun kielzog.
in hun kielzog.
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
486323
3330
08:21
So studying the asteroids
195
489653
1306
Het bestuderen van de asteroïden
08:22
is like performing forensics,
196
490959
2121
is een beetje als uitvoeren
van forensisch onderzoek
van forensisch onderzoek
08:25
performing forensics on our solar system,
197
493080
2558
op ons zonnestelsel.
08:27
but to do this, we need distance,
198
495638
2702
Daarvoor moeten we afstand kennen,
08:30
and we get the distance from the motion,
199
498340
2079
die we krijgen van de beweging
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
500419
4547
gecombineerd met de tijd.
08:36
So what does this tell us?
201
504966
1702
Wat vertelt dit ons?
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
506668
2227
Kijk naar de kleine gele asteroïden
08:40
flitting across the screen,
203
508895
2273
die over het scherm flitsen.
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
511168
2430
Die asteroïden bewegen het snelst
omdat ze het dichtst bij ons,
het dichtst bij de aarde zijn.
het dichtst bij de aarde zijn.
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
513598
3341
Daar zullen we ruimtevaartuigen
08:48
These are the asteroids we may one day
206
516939
1507
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
518446
3398
naartoe sturen om ze
te ontginnen voor mineralen,
te ontginnen voor mineralen,
maar het zijn ook die asteroïden
die op een dag
die op een dag
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
521844
2002
08:55
impact the Earth,
209
523846
1665
op de aarde kunnen inslaan,
08:57
like happened 60 million years ago
210
525511
1291
zoals 60 miljoen jaar geleden
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
526802
2635
bij het uitsterven van de dinosaurussen,
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
529437
1822
of net aan het begin van vorige eeuw,
09:03
when an asteroid wiped out
213
531259
1332
toen een asteroïde meer dan
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
532591
3589
1.000 vierkante km
Siberische bossen wegvaagde.
Siberische bossen wegvaagde.
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
536180
3088
Of zelfs vorig jaar toen
er een opbrandde boven Rusland,
er een opbrandde boven Rusland,
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
539268
3612
met de energie
van een kleine nucleaire bom.
van een kleine nucleaire bom.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
542880
3622
Het forensisch bestuderen
van ons zonnestelsel
van ons zonnestelsel
vertelt ons niet alleen
iets over het verleden,
iets over het verleden,
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
546502
2058
09:20
it can also predict the future,
including our future.
including our future.
219
548560
3811
het kan ook de toekomst voorspellen,
met inbegrip van onze toekomst.
met inbegrip van onze toekomst.
09:26
Now when we get distance,
220
554771
1968
Van op afstand zien we
09:28
we get to see the asteroids
in their natural habitat,
in their natural habitat,
221
556739
3589
de asteroïden in hun natuurlijke habitat,
09:32
in orbit around the sun.
222
560328
1322
in een baan rond de zon.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
561650
2907
Elk punt in deze visualisatie
09:36
is a real asteroid.
224
564557
2763
stelt een echte asteroïde voor.
09:39
Its orbit has been calculated
from its motion across the sky.
from its motion across the sky.
225
567320
4010
Zijn baan is berekend op basis
van zijn beweging langs de hemel.
van zijn beweging langs de hemel.
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
571330
3341
De kleuren geven de samenstelling
van deze asteroïden,
van deze asteroïden,
09:46
dry and stony in the center,
227
574671
2137
droge en steenachtige in het centrum,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
576808
2587
waterrijke en primitieve bij de rand,
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
579395
2284
waterrijke asteroïden
die mogelijk de bron waren
die mogelijk de bron waren
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
581679
3451
voor de oceanen en zeeën
op onze planeet
op onze planeet
09:57
when they bombarded the
Earth at an earlier time.
Earth at an earlier time.
231
585130
3206
toen ze vroeger de aarde bombardeerden.
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
590127
2832
Omdat de LSST ook lichtzwak kan werken
10:04
and not just wide,
233
592959
1698
en niet alleen in de breedte,
10:06
we will be able to see these asteroids
234
594657
1808
zullen we deze asteroïden ver voorbij
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
596465
3187
het binnenste gedeelte
van ons zonnestelsel kunnen zien.
van ons zonnestelsel kunnen zien.
10:11
to asteroids beyond the
orbits of Neptune and Mars,
orbits of Neptune and Mars,
236
599652
3813
Zelfs de asteroïden voorbij
de baan van Neptunus en Mars,
de baan van Neptunus en Mars,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
603465
2261
zelfs kometen en asteroïden
10:17
almost a light year from our sun.
238
605726
3230
op bijna een lichtjaar van onze zon.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
608956
2609
Als we het detail van deze foto
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
611565
3127
een factor 10 tot 100 vergroten,
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
614692
2430
zullen we vragen als deze
kunnen beantwoorden:
kunnen beantwoorden:
10:29
is there evidence for planets
outside the orbit of Neptune,
outside the orbit of Neptune,
242
617122
3589
is er bewijs voor planeten
buiten de baan van Neptunus
buiten de baan van Neptunus
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
620711
2507
en kunnen we asteroïden vinden
die de aarde bedreigen
die de aarde bedreigen
10:35
long before they're a danger,
244
623218
2535
lang voordat ze een gevaar zijn.
10:37
and to find out whether, maybe,
245
625753
1757
Misschien ontdekken we
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
627510
3180
of onze zon zich op zichzelf vormde
of in een groep van sterren.
of in een groep van sterren.
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
630690
3082
Misschien zijn het die stellaire
verwanten van onze zon
verwanten van onze zon
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
633772
3442
die van invloed waren
op de vorming van ons zonnestelsel.
op de vorming van ons zonnestelsel.
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
Misschien is dat een van de redenen
waarom zonnestelsels als het onze
zo zeldzaam lijken te zijn.
zo zeldzaam lijken te zijn.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
642974
4562
Afstand en veranderingen in ons heelal -
10:59
distance equates to time,
251
647536
3859
afstand is gelijk aan tijd,
11:03
as well as changes on the sky.
252
651395
2059
evenals veranderingen aan de hemel.
11:05
Every foot of distance you look away,
253
653454
2790
Elke meter die je verder kijkt,
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
656244
2485
of elke meter die je
van een object verwijderd bent,
van een object verwijderd bent,
11:10
you're looking back about a
billionth of a second in time,
billionth of a second in time,
255
658729
3589
betekent enkele miljardsten
van seconden in de tijd.
van seconden in de tijd.
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
662318
2613
Dit idee van terugkijken in de tijd
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
664931
2631
heeft onze ideeën over het heelal
11:19
not once but multiple times.
258
667562
2280
meerdere keren omver gegooid.
11:21
The first time was in 1929,
259
669842
2812
De eerste keer was dat in 1929,
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
672654
2092
toen de astronoom Edwin Hubble
11:26
showed that the universe was expanding,
261
674746
2249
aantoonde dat het heelal uitdijde,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
676995
2713
wat leidde tot het idee van de Big Bang.
11:31
And the observations were simple:
263
679708
2582
De waarnemingen waren eenvoudig:
11:34
just 24 galaxies
264
682290
2154
slechts 24 sterrenstelsels
11:36
and a hand-drawn picture.
265
684444
3050
en een met de hand getekende grafiek.
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
689124
4660
Maar het idee dat hoe verder
een sterrenstelsel was,
een sterrenstelsel was,
11:45
the faster it was receding,
267
693784
2070
hoe sneller het zich verwijderde,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
695854
3419
was genoeg om
tot de moderne kosmologie te komen.
tot de moderne kosmologie te komen.
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
699273
2425
Een tweede revolutie
gebeurde 70 jaar later,
gebeurde 70 jaar later,
11:53
when two groups of astronomers showed
270
701698
2072
toen twee groepen astronomen lieten zien
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
703770
2433
dat het heelal niet alleen uitdijde,
11:58
it was accelerating,
272
706203
1325
maar versnelde.
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
707528
3343
Het was alsof je een bal
in de lucht gooide
in de lucht gooide
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
710871
2812
en zag dat hoe hoger hij kwam,
12:05
the faster it moves away.
275
713683
1778
hoe sneller hij omhoog vloog.
12:07
And they showed this
276
715461
1509
Dat toonden ze aan
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
716970
2405
door het meten van de helderheid
van supernova’s:
van supernova’s:
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
719375
1834
hoe de helderheid van de supernova
12:13
got fainter with distance.
279
721209
2171
afnam met de afstand.
12:15
And these observations were more complex.
280
723380
2453
Deze waarnemingen waren complexer.
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
725833
3014
Ze vereisten nieuwe technologieën
en nieuwe telescopen,
en nieuwe telescopen,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
728847
4050
omdat de supernova’s
zich in sterrenstelsels bevonden
zich in sterrenstelsels bevonden
12:24
that were 2,000 times more distant
283
732897
1958
die 2.000 maal verder afgelegen waren
12:26
than the ones used by Hubble.
284
734855
2688
dan degene die gebruikt
werden door Hubble.
werden door Hubble.
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
737543
5311
Het duurde drie jaar
om slechts 42 supernova’s vinden,
om slechts 42 supernova’s vinden,
want een supernova ontploft maar eens
12:34
because a supernova only explodes
286
742854
1754
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
744608
3082
in de honderd jaar in een sterrenstelsel.
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
747690
2284
Drie jaar om 42 supernova’s te vinden
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
749974
4019
door in tienduizenden
sterrenstelsels te zoeken.
sterrenstelsels te zoeken.
12:45
And once they'd collected their data,
290
753993
1851
Toen ze hun gegevens hadden verzameld,
vonden ze dit.
vonden ze dit.
12:47
this is what they found.
291
755844
3748
12:51
Now, this may not look impressive,
292
759592
2711
Het ziet er misschien
niet indrukwekkend uit,
niet indrukwekkend uit,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
762303
4115
maar zo ziet een revolutie
in de natuurkunde er nu eenmaal uit:
in de natuurkunde er nu eenmaal uit:
een lijn die de helderheid
van een supernova voorspelt
van een supernova voorspelt
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
766418
2430
13:00
11 billion light years away,
295
768848
2046
op 11 miljard lichtjaren afstand,
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
770894
3796
en een handvol punten die
niet helemaal op die lijn passen.
niet helemaal op die lijn passen.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
774690
4113
Kleine veranderingen
leiden tot grote gevolgen.
leiden tot grote gevolgen.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
778803
2948
Kleine veranderingen
maken ontdekkingen mogelijk,
maken ontdekkingen mogelijk,
13:13
like the planet found by Herschel.
299
781751
2823
zoals de planeet gevonden door Herschel.
13:16
Small changes turn our understanding
300
784574
2272
Kleine veranderingen zetten ons begrip
13:18
of the universe on its head.
301
786846
2401
van het heelal op zijn kop.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
789247
3464
Zo betekenen 42
iets te lichtzwakke supernova's,
iets te lichtzwakke supernova's,
13:24
meaning slightly further away,
303
792711
2009
dat ze iets verder weg zijn.
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
794720
3160
Dat vereist dat een heelal
niet alleen uitdijt,
niet alleen uitdijt,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
797880
3330
maar dat deze uitdijing ook versnelt
13:33
revealing a component of our universe
306
801210
1946
en onthult iets van ons heelal
13:35
which we now call dark energy,
307
803156
2486
dat we nu 'donkere energie' noemen,
13:37
a component that drives this expansion
308
805642
2509
iets die deze uitdijing aandrijft
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
808151
3027
en 68 procent van de energie-begroting
13:43
of our universe today.
310
811178
2035
van ons heelal uitmaakt.
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
814751
3824
Wat gaat de volgende revolutie
waarschijnlijk zijn?
waarschijnlijk zijn?
Nou, wat is die donkere energie
en waarom bestaat ze?
en waarom bestaat ze?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
818575
2719
13:53
Each of these lines shows a different model
313
821294
2328
Elk van deze lijnen
toont een ander model
toont een ander model
13:55
for what dark energy might be,
314
823622
2843
voor wat donkere energie
zou kunnen zijn,
zou kunnen zijn,
13:58
showing the properties of dark energy.
315
826465
2481
de eigenschappen van donkere energie.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
828946
3623
Ze zijn allemaal consistent
met de 42 punten,
met de 42 punten,
14:04
but the ideas behind these lines
317
832569
2227
maar de ideeën achter deze lijnen
14:06
are dramatically different.
318
834796
2103
zijn dramatisch anders.
14:08
Some people think about a dark energy
319
836899
2543
Sommige mensen denken
over een donkere energie
over een donkere energie
14:11
that changes with time,
320
839442
1458
die verandert met de tijd,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
840900
2288
of dat de eigenschappen
van de donkere energie
van de donkere energie
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
843188
2756
verschillend zijn, afhankelijk
van naar welk deel van de hemel je kijkt.
van naar welk deel van de hemel je kijkt.
14:17
Others make differences and changes
323
845944
1823
Anderen stellen wijzigingen voor
aan de natuurkunde op subatomair niveau.
aan de natuurkunde op subatomair niveau.
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
847767
3048
14:22
Or, they look at large scales
325
850815
2790
Of ze kijken naar de grote schaal
en veranderen hoe de zwaartekracht en
de algemene relativiteitstheorie werken,
de algemene relativiteitstheorie werken,
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
853605
3565
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
857170
2791
of ze zeggen dat ons heelal
er slechts één is van vele,
er slechts één is van vele,
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
859961
2598
een onderdeel van een
mysterieus multiversum.
mysterieus multiversum.
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
862559
3161
Maar al deze ideeën, al deze theorieën,
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
865720
3499
geweldig en sommige
weliswaar een beetje gek,
weliswaar een beetje gek,
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
869219
4027
zijn allemaal in overeenstemming
met onze 42 punten.
met onze 42 punten.
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
873246
2182
Hoe kunnen we hopen dat
in de komende tien jaar uit te vissen?
in de komende tien jaar uit te vissen?
14:47
over the next decade?
333
875428
2272
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
877700
3230
Stel dat ik je een paar dobbelstenen gaf,
en dat je wilde nagaan
of deze dobbelstenen
of deze dobbelstenen
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
880930
1999
14:54
were loaded or fair.
336
882929
1867
geladen of eerlijk waren.
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
884796
2934
Eén worp van de dobbelstenen
zou je heel weinig vertellen,
zou je heel weinig vertellen,
14:59
but the more times you rolled them,
338
887730
1992
maar hoe vaker je ze liet rollen,
15:01
the more data you collected,
339
889722
1922
hoe meer gegevens je verzamelde,
15:03
the more confident you would become,
340
891644
2172
hoe zekerder je zou worden,
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
893816
2603
niet alleen of ze
geladen of eerlijk waren,
geladen of eerlijk waren,
15:08
but by how much, and in what way.
342
896419
3898
maar ook hoeveel en op welke manier.
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
900317
3802
Het duurde drie jaar
om slechts 42 supernova’s vinden
om slechts 42 supernova’s vinden
15:16
because the telescopes that we built
344
904119
3047
omdat de telescopen die we bouwden
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
907166
3693
slechts een klein deel van de hemel
konden overzien.
konden overzien.
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
910859
2665
Met de LSST krijgen we elke drie nachten
een volledig nieuw overzicht
een volledig nieuw overzicht
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
913524
3622
van de hemel boven Chili.
15:29
In its first night of operation,
348
917146
2463
In de eerste nacht dat hij zal werken,
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
919609
3150
zal hij 10 maal
het aantal supernova’s vinden
het aantal supernova’s vinden
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
922759
3141
die nodig waren
voor de ontdekking van donkere energie.
voor de ontdekking van donkere energie.
15:37
This will increase by 1,000
351
925900
1809
Dit zal met 1000 toenemen
15:39
within the first four months:
352
927709
2493
in de eerste vier maanden:
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
930202
4784
1.500.000 supernova’s
tegen het einde van zijn onderzoek,
tegen het einde van zijn onderzoek,
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
934986
3185
iedere supernova
één worp van de dobbelstenen,
één worp van de dobbelstenen,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
938171
3442
iedere supernova test
de theorieën over donkere energie:
de theorieën over donkere energie:
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
941613
4128
welke zijn consistent en welke niet?
15:57
And so, by combining these supernova data
357
945741
3803
Door deze supernova-data te combineren
16:01
with other measures of cosmology,
358
949544
2276
met andere metingen in de kosmologie,
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
951820
2890
zullen we geleidelijk
verschillende ideeën
verschillende ideeën
en theorieën van de donkere energie
kunnen uitsluiten.
kunnen uitsluiten.
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
Zodat we aan het einde
van dit onderzoek rond 2030
van dit onderzoek rond 2030
16:15
we would expect to hopefully see
362
963828
2614
hopelijk een theorie voor ons heelal,
16:18
a theory for our universe,
363
966442
2142
een fundamentele theorie
voor de fysica van ons heelal,
voor de fysica van ons heelal,
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
968584
2539
16:23
to gradually emerge.
365
971123
2757
geleidelijk zien ontstaan.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
974950
2392
In veel opzichten zijn
de vragen die ik stelde
de vragen die ik stelde
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
977342
4361
in werkelijkheid
de meest eenvoudige vragen.
de meest eenvoudige vragen.
16:33
We may not know the answers,
368
981703
1754
Misschien kunnen we
de antwoorden niet vinden,
de antwoorden niet vinden,
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
983457
3852
maar we hebben in elk geval
de vragen leren stellen.
de vragen leren stellen.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
987309
3118
Grasduinen door
tienduizenden sterrenstelsels
tienduizenden sterrenstelsels
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
990427
2938
leverde 42 supernova’s op.
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
993365
3479
Dat zette ons begrip
van het heelal op zijn kop.
van het heelal op zijn kop.
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
996844
2914
Als we miljarden sterrenstelsels
gaan onderzoeken,
gaan onderzoeken,
16:51
how many more times are we going to find
374
999758
1777
hoeveel keer gaan we
dan 42 punten vinden
dan 42 punten vinden
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1001535
5648
die niet helemaal overeenkomen
met wat we verwachten?
met wat we verwachten?
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1007183
2757
Zoals de planeet van Herschel
17:01
or dark energy
377
1009940
2417
of de donkere energie
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1012357
3843
of de kwantummechanica
en de algemene relativiteitstheorie:
en de algemene relativiteitstheorie:
17:08
all ideas that came because the data
379
1016200
2344
allemaal nieuwe ideeën
die voortkwamen
die voortkwamen
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1018544
3455
uit gegevens die afweken
van wat we verwacht hadden.
van wat we verwacht hadden.
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1021999
3261
Het spannende van astronomische gegevens
van de komende tien jaar
van de komende tien jaar
17:17
in astronomy is,
382
1025260
1670
is dat we niet eens weten
hoeveel antwoorden
hoeveel antwoorden
17:18
we don't even know how many answers
383
1026930
2211
17:21
are out there waiting,
384
1029141
1800
op ons liggen te wachten,
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1030941
3881
antwoorden over onze oorsprong
en onze evolutie.
en onze evolutie.
Hoeveel antwoorden zijn er
17:26
How many answers are out there
386
1034822
1095
17:27
that we don't even know the questions
387
1035917
3294
waarvan we niet eens weten
17:31
that we want to ask?
388
1039211
2011
welke vragen we erover willen stellen?
17:33
Thank you.
389
1041222
1947
Dankjewel.
(Applaus)
17:35
(Applause)
390
1043169
3702
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