ABOUT THE SPEAKER
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.

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 speaker
Andrew Connolly | Speaker | TED.com
TED2014

Andrew Connolly: What's the next window into our universe?

Andrew Connolly: Qual é a próxima janela para o universo?

Filmed:
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Big data está em toda parte, até nos céus. Em uma palestra informativa, o astrônomo Andrew Connolly mostra como estão sendo coletadas grandes quantidades de dados sobre o universo, registrando sua contínua transformação. De que forma os cientistas coletam tantas imagens em grande escala? Tudo começa com um telescópio gigante...
- 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

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00:13
So in 1781, an English composer,
0
1119
3471
Em 1781, um compositor inglês,
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
4590
3139
tecnólogo e astrônomo
chamado William Herschel
00:19
noticed an object on the sky that
2
7729
1743
notou um objeto no céu
que não se movia da mesma forma
que as outras estrelas.
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
9472
2868
00:24
And Herschel's recognition
that something was different,
4
12340
3094
A percepção de Herschel de
que algo era diferente,
00:27
that something wasn't quite right,
5
15434
1867
que algo não estava muito certo,
00:29
was the discovery of a planet,
6
17301
1822
foi a descoberta de um planeta,
00:31
the planet Uranus,
7
19123
2077
o planeta Urano,
um nome que divertiu
00:33
a name that has entertained
8
21200
1355
00:34
countless generations of children,
9
22555
3160
numerosas gerações de crianças,
00:37
but a planet that overnight
10
25715
2335
porém um planeta que da noite para o dia
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
28050
2616
dobrou o tamanho
do sistema solar conhecido.
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
30666
1855
No mês que passou
a NASA anunciou a descoberta
de 517 novos planetas
00:44
of 517 new planets
13
32521
2329
00:46
in orbit around nearby stars,
14
34850
2126
que orbitam estrelas próximas,
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
36976
2251
quase dobrando de um dia
para o outro o número de planetas
00:51
we know about within our galaxy.
16
39227
2598
que conhecemos dentro de nossa galáxia.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
41825
2632
A astronomia está constantemente
sendo transformada
por essa capacidade de coletar dados,
00:56
capacity to collect data,
18
44457
2138
00:58
and with data almost doubling every year,
19
46595
2545
e com os dados quase dobrando a cada ano,
01:01
within the next two decades, me may even
20
49140
1808
dentro de duas décadas, poderemos até
01:02
reach the point for the first time in history
21
50948
2318
alcançar o ponto,
pela primeira vez na história,
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
53266
2854
em que teremos descoberto
a maior parte das galáxias
01:08
within the universe.
23
56120
1724
do universo.
01:09
But as we enter this era of big data,
24
57844
2284
Quando entramos na era do big data,
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
60128
1980
começamos a descobrir
haver uma diferença
01:14
between more data being just better
26
62108
3161
entre ter mais dados ser apenas melhor
01:17
and more data being different,
27
65269
1980
e ter mais dados ser diferente,
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
67249
2891
capaz de mudar as perguntas
que desejamos fazer,
01:22
and this difference is not about
how much data we collect,
29
70140
3320
e essa diferença não está
na quantidade de dados que coletamos
01:25
it's whether those data open new windows
30
73460
1689
e sim em se esses dados abrem
novas janelas para o universo
01:27
into our universe,
31
75149
1378
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
76527
2885
se eles mudam o modo como vemos o céu.
01:31
So what is the next window into our universe?
33
79412
3439
Então, qual é a próxima
janela para o universo?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
82851
2791
Qual é o próximo capítulo da astronomia?
01:37
Well, I'm going to show you some
of the tools and the technologies
35
85642
2655
Bem, vou mostrar-lhes algumas
das ferranentas e tecnologias
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
88297
2564
que iremos desenvolver na próxima década,
01:42
and how these technologies,
37
90861
1473
e como essas tecnologias,
juntamente com o uso
inteligente dos dados,
01:44
together with the smart use of data,
38
92334
1868
01:46
may once again transform astronomy
39
94202
2970
podem mais uma vez
transformar a astronomia
abrindo uma janela para o universo,
01:49
by opening up a window into our universe,
40
97172
2047
01:51
the window of time.
41
99219
1781
a janela do tempo.
Por que o tempo?
Bem, o tempo trata das origens,
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
101000
2584
01:55
and it's about evolution.
43
103584
1890
e da evolução.
As origens do nosso sistema solar,
01:57
The origins of our solar system,
44
105474
1496
01:58
how our solar system came into being,
45
106970
2204
como nosso sistema solar surgiu,
02:01
is it unusual or special in any way?
46
109174
3409
ele é de alguma forma incomum ou especial?
Falemos da evolução do universo.
02:04
About the evolution of our universe.
47
112583
1991
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
114574
3006
Por que nosso universo continua a expandir-se
e o que é a misteriosa energia escura
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
117580
1933
02:11
that drives that expansion?
50
119513
2615
que promove essa expansão?
Mas primeiro, eu quero
mostrar-lhes como a tecnologia
02:14
But first, I want to show you how technology
51
122128
2764
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
124892
2771
irá mudar o jeito como nós vemos o céu.
Imagine que você esteja
nas montanhas do norte do Chile,
02:19
So imagine if you were sitting
53
127663
1507
02:21
in the mountains of northern Chile
54
129170
2092
olhando para o oeste,
em direção ao Oceano Pacífico,
02:23
looking out to the west
55
131262
1407
02:24
towards the Pacific Ocean
56
132669
2048
algumas horas antes do amanhecer.
02:26
a few hours before sunrise.
57
134717
2564
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
137281
3237
Esta é a visão do céu noturno
que você teria,
02:32
and it's a beautiful view,
59
140518
1671
e é uma visão linda,
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
142189
2913
com a Via Láctea acima do horizonte.
02:37
but it's also a static view,
61
145102
2160
Mas é também uma visão estática.
02:39
and in many ways, this is the
way we think of our universe:
62
147262
2758
De várias formas, esse é o modo
como imaginamos nosso universo,
eterno e imutável.
02:42
eternal and unchanging.
63
150020
2394
No entanto,
o universo não tem nada de estático.
02:44
But the universe is anything but static.
64
152414
1991
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
154405
2531
Ele muda constantemente
em questão de segundos
02:48
to billions of years.
66
156936
1845
ou de bilhões de anos.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
158781
1744
As galáxias se mesclam,
colidem com outras
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
160525
2655
a centenas de milhares
de quilômetros por hora.
02:55
Stars are born, they die,
69
163180
2070
Estrelas nascem e morrem,
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
165250
3150
explodem em espetáculos extravagantes.
De fato, se pudermos voltar
aos céus tranquilos do Chile
03:00
In fact, if we could go back
71
168400
1270
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
169670
2599
03:04
and we allow time to move forward
73
172269
2465
e deixarmos o tempo passar
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
174734
4393
para ver como o céu pode mudar
no ano seguinte,
as pulsações que vocês veem
03:11
the pulsations that you see
75
179127
2290
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
181417
4409
são uma supernova, os restos finais
de uma estrela que morre
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
185826
3747
explodindo, brilhando
e depois tornando-se invisível.
03:21
each one of these supernovae
78
189573
1890
Cada uma dessas supernovas
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
191463
3003
tem brilho cinco bilhões de vezes
maior que o do nosso Sol,
e assim são visíveis a grandes distâncias
03:26
so we can see them to great distances
80
194466
2340
03:28
but only for a short amount of time.
81
196806
2496
mas apenas por um curto período de tempo.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
199302
2577
Dez supernovas por segundo
explodem em algum lugar
03:33
in our universe.
83
201879
1417
do nosso universo.
03:35
If we could hear it,
84
203296
1420
Se pudéssemos ouvi-lo,
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
204716
3699
estariam pulando como em
um saco de pipocas.
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
208415
3127
Quando as supernovas
se apagam gradualmente,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
211542
3229
não é apenas o brilho que muda.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
214771
2339
O céu está em constante movimento.
03:49
This swarm of objects you
see streaming across the sky
89
217110
3170
O enxame de objetos que se vê
fluindo pelo céu
são asteroides que orbitam o Sol,
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
220280
2658
03:54
and it's these changes and the motion
91
222938
1972
e são essas mudanças e movimentos
03:56
and it's the dynamics of the system
92
224910
2324
e é a dinâmica do sistema
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
227234
2373
que nos permitem construir
modelos do universo,
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
229607
4073
para prever seu futuro
e explicar seu passado.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
233680
3094
Mas os telescópios que
usamos na última década
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
236774
4015
não foram projetados para capturar
dados nesta escala.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
240789
1620
O Telescópio Espacial Hubble,
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
242409
2261
produziu nos últimos 25 anos
04:16
some of the most detailed views
99
244670
1961
algumas das imagens mais detalhadas
04:18
of our distant universe,
100
246631
1991
do nosso universo distante.
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
248622
2070
Mas se você tentar usar o Hubble
para criar uma imagem do céu,
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
250692
4578
seriam necessárias
13 milhões de imagens individuais,
04:27
about 120 years to do this just once.
103
255270
3712
e cerca de 120 anos
para fazê-lo apenas uma vez.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
258982
2261
Então isso está nos levando
a novas tecnologias
04:33
and new telescopes,
105
261243
1847
e a novos telescópios,
04:35
telescopes that can go faint
106
263090
1742
que pesquisem rapidamente
para observar o universo distante
04:36
to look at the distant universe
107
264832
1553
04:38
but also telescopes that can go wide
108
266385
2681
e também telescópios
que podem ampliar
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
269066
2819
para capturar o céu
o mais rápido possível,
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
271885
3561
telescópios como o
Large Synoptic Survey Telescope,
04:47
or the LSST,
111
275446
1879
ou LSST,
04:49
possibly the most boring name ever
112
277325
2340
provavelmente o nome mais chato
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
279665
1979
para um dos experimentos
mais fascinantes
04:53
in the history of astronomy,
114
281644
1992
da história da astronomia.
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
283636
2214
Prova de fato que, se precisamos dele,
04:57
that you should never allow
a scientist or an engineer
116
285850
2668
nunca deveríamos permitir
que um cientista ou engenheiro
05:00
to name anything, not even your children.
(Laughter)
117
288518
5831
desse nome a qualquer coisa,
nem mesmo aos seus filhos.
(Risos)
Estamos construindo o LSST.
05:06
We're building the LSST.
118
294349
1465
05:07
We expect it to start taking data
by the end of this decade.
119
295814
3381
Esperamos começar a recolher dados
lá pelo fim desta década.
05:11
I'm going to show you how we think
120
299195
1699
Mostrarei como nós acreditamos
05:12
it's going to transform
our views of the universe,
121
300894
3577
que ele vai transformar
nossas visões do universo,
porque uma imagem do LSST
05:16
because one image from the LSST
122
304471
2374
é equivalente a 3 mil imagens
do Telescócio Espacial Hubble,
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
306845
2385
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
309230
2126
cada imagem com
três graus e meio do céu,
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
311356
3138
05:26
seven times the width of the full moon.
126
314494
2776
sete vezes a abertura da lua cheia,
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
317270
2309
Bem, como se captura
uma imagem nessa escala?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
319579
4151
Bem, você constroi a maior
câmera digital da história,
05:35
using the same technology you find
in the cameras in your cell phone
129
323730
3161
usando a mesma tecnologia
das câmeras de um telefone celular
05:38
or in the digital cameras you
can buy in the High Street,
130
326891
3791
ou das câmeras digitais que
podem ser compradas na High Street,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
330682
3120
porém com 1,68 metro de comprimento,
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
333802
2408
quase do tamanho de um Fusca,
05:48
where one image is three billion pixels.
133
336210
2958
na qual uma imagem
tem três bilhões de pixels.
Se desejassem examinar uma imagem
05:51
So if you wanted to look at an image
134
339168
1338
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
340506
3229
com definição total,
apenas uma única imagem LSST.
05:55
it would take about 1,500
high-definition TV screens.
136
343735
4725
seriam necesssárias cerca de 1.500
telas de TV de alta definição.
06:00
And this camera will image the sky,
137
348460
2778
E esta camera vai fazer a imagem do céu
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
351238
3038
tirando uma foto a cada 20 segundos,
06:06
constantly scanning the sky
139
354276
2188
varrendo o céu constantemente.
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
356464
2825
A cada três noites,
teremos uma vista completamente nova
06:11
of the skies above Chile.
141
359289
2383
do céu do Chile.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
361672
2835
Enquanto durar a missão deste telescópio,
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
364507
3352
ele detectará 40 bilhões
de estrelas e galáxias,
e será a primeira vez
06:19
and that will be for the first time
144
367859
1500
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
369359
2775
que detectaremos mais obejtos no universo
06:24
than people on the Earth.
146
372134
2689
do que o número de pessoas na Terra.
06:26
Now, we can talk about this
147
374823
1215
Podemos falar nisso
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
376038
2362
em termos de terabytes e petabytes
06:30
and billions of objects,
149
378400
1519
e bilhões de objetos.
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
379919
1748
Para dar uma ideia da quantidade de dados
06:33
that will come off this camera
151
381667
1899
que surgirão com esta camera,
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
383566
4731
é como se exibíssemos
todos as palestras TED já gravadas
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
388297
3073
simultaneamente, 24 horas por dia,
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
391370
2858
sete dias por semana, durante 10 anos.
06:46
And to process this data means
155
394228
2261
E processar esses dados significa
06:48
searching through all of those talks
156
396489
1924
pesquisar em todas as palestras
06:50
for every new idea and every new concept,
157
398413
2249
cada nova ideia e cada novo conceito,
06:52
looking at each part of the video
158
400662
1856
olhando cada parte do vídeo
06:54
to see how one frame may have changed
159
402518
2025
para ver se houve mudança de um quadro
06:56
from the next.
160
404543
1845
para o seguinte.
06:58
And this is changing the way that we do science,
161
406388
2351
E isso está mudando
o modo como fazemos ciência,
07:00
changing the way that we do astronomy,
162
408739
2255
mudando o modo como fazemos astronomia,
07:02
to a place where software and algorithms
163
410994
2256
para uma situação
onde software e algorítmos
07:05
have to mine through this data,
164
413250
1868
têm que prospectar pelos dados,
07:07
where the software is as critical to the science
165
415118
3206
onde o software é
tão fundamental para a ciência
07:10
as the telescopes and the
cameras that we've built.
166
418324
4027
quanto os telescópios e câmeras
que nós construímos.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
422351
2587
Agora, milhares de descobertas
07:16
will come from this project,
168
424938
1935
virão desse projeto,
07:18
but I'm just going to tell you about two
169
426873
1451
mas eu lhes contarei somente duas
das ideias sobre as origens e a evolução
07:20
of the ideas about origins and evolution
170
428324
2363
07:22
that may be transformed by our access
171
430687
2253
que podem ser transformadas pelo
acesso a dados desta escala.
07:24
to data at this scale.
172
432940
2561
Nos últimos cinco anos, a NASA descobriu
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
435501
2385
07:29
over 1,000 planetary systems
174
437886
2261
mais de mil sistemas planetários
07:32
around nearby stars,
175
440147
2093
em torno de estrelas próximas.
07:34
but the systems we're finding
176
442240
1930
Mas os sistemas descobertos
07:36
aren't much like our own solar system,
177
444170
2490
não são semelhantes ao
nosso próprio sistema solar,
07:38
and one of the questions we face is
178
446660
1575
e uma das questões que enfrentamos
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
448235
2318
é que talvez não tenhamos
procurado o suficiente
07:42
or is there something special or unusual
180
450553
1766
ou se há algo especial ou incomum
07:44
about how our solar system formed?
181
452319
2418
no modo como o sistema solar foi formado.
07:46
And if we want to answer that question,
182
454737
2262
Se quisermos responder essa pergunta,
teremos que conhecer e compreender
07:48
we have to know and understand
183
456999
1439
07:50
the history of our solar system in detail,
184
458438
2836
a história do sistema solar em detalhes,
07:53
and it's the details that are crucial.
185
461274
2137
e são os detalhes que são cruciais.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
463411
3666
Agora, se olharmos novamente para o céu,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
467077
3551
para os asteroides que o cruzavam,
08:02
these asteroids are like the
debris of our solar system.
188
470628
4222
estes são como escombros
do nosso sistema solar.
08:06
The positions of the asteroids
189
474850
2008
As posições dos asteroides
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
476858
2137
são como a impressão digital
do passado
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
478995
1980
quando as órbitas de Netuno e Júpiter
08:12
were much closer to the sun,
192
480975
1895
estavam bem mais próximas do sol,
08:14
and as these giant planets migrated
through our solar system,
193
482870
3453
e assim que esses gigantes planetas
migraram pelo sistema solar,
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
486323
3330
espalharam os asteroides
quando eles se formavam.
08:21
So studying the asteroids
195
489653
1306
Estudar os asteroides
08:22
is like performing forensics,
196
490959
2121
é como fazer uma perícia criminal,
08:25
performing forensics on our solar system,
197
493080
2558
realizar uma perícia no sistema solar,
08:27
but to do this, we need distance,
198
495638
2702
mas para fazê-la, precisamos da distância
08:30
and we get the distance from the motion,
199
498340
2079
e obtemos a distância a partir do movimento
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
500419
4547
e obtemos o movimento
porque temos acesso ao tempo.
08:36
So what does this tell us?
201
504966
1702
Então o que isso nos diz?
Bem, se observarem
os pequenos asteroides amarelos
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
506668
2227
08:40
flitting across the screen,
203
508895
2273
que passam rapidamente na tela,
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
511168
2430
são os asteroides mais rápidos,
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
513598
3341
porque estão mais próximos da Terra.
08:48
These are the asteroids we may one day
206
516939
1507
Esses são asteroides aos quais um dia
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
518446
3398
poderemos enviar uma nave
para recolher minerais,
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
521844
2002
mas são também aqueles que um dia
poderão colidir com a Terra,
08:55
impact the Earth,
209
523846
1665
08:57
like happened 60 million years ago
210
525511
1291
como aconteceu há 60 milhões de anos,
com a extinção dos dinossauros,
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
526802
2635
ou bem no começo do século passado,
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
529437
1822
09:03
when an asteroid wiped out
213
531259
1332
quando um asteroide destruiu
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
532591
3589
quase 2.600 quilômetros quadrados
de floresta da Sibéria,
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
536180
3088
ou no ano passado, quando um
se desintegrou sobre a Rússia,
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
539268
3612
liberando a energia
de uma pequena bomba nuclear.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
542880
3622
Fazer uma perícia no sistema solar
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
546502
2058
não nos revela somente
sobre o passado.
09:20
it can also predict the future,
including our future.
219
548560
3811
Pode também prever o futuro,
incluindo o nosso.
09:26
Now when we get distance,
220
554771
1968
Quando temos a distância,
09:28
we get to see the asteroids
in their natural habitat,
221
556739
3589
passamos a ver os asteroides
em seu habitat natural,
09:32
in orbit around the sun.
222
560328
1322
em órbita ao redor do Sol.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
561650
2907
Cada ponto desta cena que se vê
09:36
is a real asteroid.
224
564557
2763
é um asteroide real.
09:39
Its orbit has been calculated
from its motion across the sky.
225
567320
4010
Sua órbita foi calculada
a partir do movimento no céu.
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
571330
3341
As cores refletem
a composição desses asteroides.
09:46
dry and stony in the center,
227
574671
2137
secos e rochosos no centro,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
576808
2587
ricos em água e primitivos na borda.
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
579395
2284
Os asteroides ricos em água
podem ter dado origem
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
581679
3451
aos ocenos e mares do nosso planeta
09:57
when they bombarded the
Earth at an earlier time.
231
585130
3206
quando bombardearam a Terra
em seus primórdios.
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
590127
2832
Porque o LSST será capaz de ir tênue
e não apenas ampliar o campo visual,
10:04
and not just wide,
233
592959
1698
10:06
we will be able to see these asteroids
234
594657
1808
ele enxergará os asteroides
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
596465
3187
bem longe da parte interna
do sistema solar,
10:11
to asteroids beyond the
orbits of Neptune and Mars,
236
599652
3813
até asteroides além das órbitas
de Netuno e de Marte,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
603465
2261
os cometas e asteroides que podem existir
10:17
almost a light year from our sun.
238
605726
3230
a quase um ano-luz do Sol.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
608956
2609
E conforme aumentamos
os detalhes dessa imagem,
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
611565
3127
aumentando os detalhes de 10 a 100 vezes,
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
614692
2430
seremos capazes de responder
perguntas como
10:29
is there evidence for planets
outside the orbit of Neptune,
242
617122
3589
se há evidência de planetas
fora da órbita de Netuno
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
620711
2507
para descobrir asteroides
que possam colidir com a Terra
10:35
long before they're a danger,
244
623218
2535
bem antes de se tornarem um perigo,
10:37
and to find out whether, maybe,
245
625753
1757
e descobrir, se, quem sabe,
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
627510
3180
o Sol se formou sozinho ou
de um aglomerado de estrelas,
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
630690
3082
e talvez tenham sido
os irmãos estelares do Sol
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
633772
3442
que influenciaram
a formação do sistema solar,
10:49
and maybe that's one of the reasons why
solar systems like ours seem to be so rare.
249
637214
5753
e talvez seja uma das razões
de o sistema solar parecer ser tão raro.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
642974
4562
A distância e mudanças no universo --
10:59
distance equates to time,
251
647536
3859
a distância equivale ao tempo,
11:03
as well as changes on the sky.
252
651395
2059
assim como as mudanças no céu.
11:05
Every foot of distance you look away,
253
653454
2790
A cada 30 centímetros
que você olha adiante,
ou a cada 30 centímetros
que um objeto está distante,
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
656244
2485
você está voltando um bilionénésimo
de segundo no tempo,
11:10
you're looking back about a
billionth of a second in time,
255
658729
3589
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
662318
2613
e essa ideia ou percepção
de enxergar o passado
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
664931
2631
revolucionou nossas
ideias sobre o universo,
11:19
not once but multiple times.
258
667562
2280
não uma, mas muitas vezes.
11:21
The first time was in 1929,
259
669842
2812
A primeira vez foi em 1929,
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
672654
2092
quando um astrônomo
chamado Edwin Hubble
11:26
showed that the universe was expanding,
261
674746
2249
mostrou que o universo está em expansão,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
676995
2713
levando às ideias do Big Bang.
11:31
And the observations were simple:
263
679708
2582
As observações eram simples:
11:34
just 24 galaxies
264
682290
2154
apenas 24 galáxias
11:36
and a hand-drawn picture.
265
684444
3050
e um desenho feito à mão.
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
689124
4660
Apenas a ideia de que quanto mais distante
uma galáxia estiver,
11:45
the faster it was receding,
267
693784
2070
mais rapidamente ela se afastará,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
695854
3419
foi suficiente para dar origem
à cosmologia moderna.
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
699273
2425
Uma segunda revolução
aconteceu 70 anos depois,
11:53
when two groups of astronomers showed
270
701698
2072
quando dois grupos
de astrônomos mostraram
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
703770
2433
que o universo
não estava somente se expandindo,
mas que também se acelerava,
11:58
it was accelerating,
272
706203
1325
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
707528
3343
uma surpresa semelhante
a jogar uma bola em direção ao céu
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
710871
2812
e descobrir que quanto maior
a altura que ela atingisse,
12:05
the faster it moves away.
275
713683
1778
mais rapidamente ela se afastaria.
12:07
And they showed this
276
715461
1509
Eles demonstraram isso
medindo o brilho das supernovas,
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
716970
2405
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
719375
1834
e como seu brilho
diminuía com a distância.
12:13
got fainter with distance.
279
721209
2171
Essas observações foram mais complexas.
12:15
And these observations were more complex.
280
723380
2453
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
725833
3014
Elas exigiram novas tecnologias
e novos telescópios,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
728847
4050
porque as supernovas estavam em galáxias
12:24
that were 2,000 times more distant
283
732897
1958
2 mil vezes mais distantes
do que as usadas por Hubble.
12:26
than the ones used by Hubble.
284
734855
2688
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
737543
5311
Demorou três anos para descobrir
apenas 42 supernovas,
12:34
because a supernova only explodes
286
742854
1754
porque uma supernova explode apenas
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
744608
3082
uma vez a cada cem anos em uma galáxia.
Três anos para encontrar 42 supernovas
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
747690
2284
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
749974
4019
procurando entre dezenas de milhares de galáxias.
12:45
And once they'd collected their data,
290
753993
1851
Uma vez tendo coletado seus dados,
12:47
this is what they found.
291
755844
3748
eis o que descobriram.
12:51
Now, this may not look impressive,
292
759592
2711
Pode não parecer impressionante,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
762303
4115
mas uma revolução da física é assim:
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
766418
2430
uma linha prevendo
o brilho de uma supernova
13:00
11 billion light years away,
295
768848
2046
distante 11 bilhões de anos-luz,
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
770894
3796
e um punhado de pontos
completamente fora daquela linha.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
774690
4113
Pequenas mudanças criam
grandes consequências.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
778803
2948
Pequenas mudanças nos permitem
fazer descobertas,
13:13
like the planet found by Herschel.
299
781751
2823
como o planeta encontrado por Herschel.
13:16
Small changes turn our understanding
300
784574
2272
Pequenas mudanças provocam uma reviravolta
13:18
of the universe on its head.
301
786846
2401
na nossa compreensão do universo.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
789247
3464
Então 42 supernovas
com brilho um tanto fraco,
13:24
meaning slightly further away,
303
792711
2009
indicando estarem um tanto mais distantes,
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
794720
3160
implicando que o universo
não apenas se expande,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
797880
3330
mas que o faz de modo acelerado,
13:33
revealing a component of our universe
306
801210
1946
revelando um componente do universo
13:35
which we now call dark energy,
307
803156
2486
que chamamos de energia escura,
13:37
a component that drives this expansion
308
805642
2509
um componente que provoca essa expansão
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
808151
3027
e constitui 68% da energia total
13:43
of our universe today.
310
811178
2035
do universo atual.
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
814751
3824
Qual é a próxima revolução mais provável?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
818575
2719
Bem, o que é energia escura
e por que ela existe?
13:53
Each of these lines shows a different model
313
821294
2328
Cada uma dessas linhas
mostra um modelo diferente
13:55
for what dark energy might be,
314
823622
2843
do que a energia escura pode ser,
13:58
showing the properties of dark energy.
315
826465
2481
mostrando suas possíveis propriedades.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
828946
3623
Todas elas são consistentes
como os 42 pontos,
14:04
but the ideas behind these lines
317
832569
2227
mas as ideias por trás dessas linhas
14:06
are dramatically different.
318
834796
2103
são drasticamente diferentes.
14:08
Some people think about a dark energy
319
836899
2543
Alguns imaginam uma energia escura
14:11
that changes with time,
320
839442
1458
que muda com o tempo,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
840900
2288
ou se as propriedades da energia escura
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
843188
2756
são diferentes dependendo
de onde você olha no céu,
14:17
Others make differences and changes
323
845944
1823
Outros fazem diferenças e mudanças
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
847767
3048
na física em nível subatômico.
14:22
Or, they look at large scales
325
850815
2790
Ou olham em grandes escalas
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
853605
3565
e mudam o modo de funcionamento
da gravidade e da relatividade geral,
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
857170
2791
ou afirmam que o nosso
é somente um dos muitos universos,
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
859961
2598
parte do misterioso multiverso,
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
862559
3161
mas todas essas ideias,
todas essas teorias,
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
865720
3499
algumas admiráveis e outras tidas
como um pouco malucas,
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
869219
4027
mas todas consistentes com os 42 pontos.
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
873246
2182
Então como esperamos dar um sentido a isso
14:47
over the next decade?
333
875428
2272
na próxima década?
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
877700
3230
Imaginem que eu lhes desse
um par de dados,
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
880930
1999
e pedisse que verificassem
se eles são viciados ou normais.
14:54
were loaded or fair.
336
882929
1867
Jogar os dados uma só vez,
seria pouco esclarecedor,
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
884796
2934
14:59
but the more times you rolled them,
338
887730
1992
porém quanto mais vezes
vocês os jogassem,
15:01
the more data you collected,
339
889722
1922
mais dados seriam obtidos,
15:03
the more confident you would become,
340
891644
2172
mais confiantes ficariam,
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
893816
2603
não somente se eles
estariam viciados ou não,
15:08
but by how much, and in what way.
342
896419
3898
mas também o quanto
e de que forma o estariam.
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
900317
3802
Foram necessários três anos
para encontrar apenas 42 supernovas,
15:16
because the telescopes that we built
344
904119
3047
porque os telescópios que construímos
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
907166
3693
podiam pesquisar apenas
uma pequena parte do céu.
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
910859
2665
Com o LSST conseguimos
uma visão completamente nova
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
913524
3622
do céu do Chile a cada três noites.
15:29
In its first night of operation,
348
917146
2463
Em sua primeira noite de operação,
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
919609
3150
ele encontrará 10 vezes mais supernovas
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
922759
3141
do que as usadas
na descoberta da energia escura.
15:37
This will increase by 1,000
351
925900
1809
Isso vai aumentar mil vezes
15:39
within the first four months:
352
927709
2493
durante os primeiros quatro meses:
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
930202
4784
1,5 milhão de supernovas
ao final da pesquisa,
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
934986
3185
cada supernova sendo um rolar de dados,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
938171
3442
cada supernova testando
quais das teorias da energia escura
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
941613
4128
são consistentes e quais não são.
15:57
And so, by combining these supernova data
357
945741
3803
E assim, combinando os dados
sobre as supernovas
16:01
with other measures of cosmology,
358
949544
2276
com outras medidas da cosmologia,
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
951820
2890
progressivamente excluiremos várias ideias
16:06
and theories of dark energy
360
954710
1976
e teorias da energia escura
16:08
until hopefully at the end of this survey around 2030,
361
956686
7142
até esperançosamente no fim
desta pesquisa, por volta de 2030,
16:15
we would expect to hopefully see
362
963828
2614
nós esperarmos ver
uma teoria para o universo,
16:18
a theory for our universe,
363
966442
2142
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
968584
2539
uma teoria fundamental
para a física do universo,
16:23
to gradually emerge.
365
971123
2757
surgir gradualmente.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
974950
2392
De várias formas,
as questões que eu coloquei
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
977342
4361
são na verdade as questões mais simples.
16:33
We may not know the answers,
368
981703
1754
Podemos não saber as respostas,
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
983457
3852
mas pelo menos sabemos
como fazer as perguntas.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
987309
3118
Se o estudo de dezenas de milhares de galáxias
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
990427
2938
revelou 42 supernovas que revolucionaram
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
993365
3479
nossa compreensão do universo,
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
996844
2914
quando trabalharmos com bilhões de galáxias,
16:51
how many more times are we going to find
374
999758
1777
quantas vezes mais encontraremos
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1001535
5648
42 pontos que não estarão de acordo
com o que esperamos?
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1007183
2757
Como o planeta descoberto por Herschel,
17:01
or dark energy
377
1009940
2417
ou a energia escura,
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1012357
3843
ou a mecânica quântica
ou a relatividade geral,
17:08
all ideas that came because the data
379
1016200
2344
todas ideias que surgiram
porque os dados
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1018544
3455
não estavam de acordo
com o que esperávamos.
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1021999
3261
O que é tão animador a respeito
dos dados da próxima década
17:17
in astronomy is,
382
1025260
1670
na astronomia
é que não sabemos sequer quantas respostas
17:18
we don't even know how many answers
383
1026930
2211
17:21
are out there waiting,
384
1029141
1800
estão por vir,
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1030941
3881
respostas sobre nossas origens
e nossa evolução.
17:26
How many answers are out there
386
1034822
1095
Quantas respostas existem
17:27
that we don't even know the questions
387
1035917
3294
cujas perguntas nem sabemos fazer
17:31
that we want to ask?
388
1039211
2011
mas que desejamos perguntar?
17:33
Thank you.
389
1041222
1947
Obrigado.
17:35
(Applause)
390
1043169
3702
(Aplausos)
Translated by Ruy Lopes Pereira
Reviewed by Lucas Quinn

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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 speaker
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