TED2014
Andrew Connolly: What's the next window into our universe?
Эндрю Коннолли: Каким будет новое окно во Вселенную?
Filmed:
Readability: 5
1,261,423 views
Большие данные окружают нас повсюду — они есть даже в небе. В этом познавательном выступлении астроном Эндрю Коннолли рассказывает, как собираются большие объёмы данных о нашей Вселенной, регистрируя при этом все перепады её настроения. Как учёные получают столько масштабных изображений? Всё начинается с исполинского телескопа...
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
В 1781 году английский композитор,
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
4590
3139
инженер и астроном Уильям Гершель
00:19
noticed an object on the sky that
2
7729
1743
заметил небесное тело,
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
9472
2868
которое не передвигалось так,
как другие звёзды.
как другие звёзды.
00:24
And Herschel's recognition
that something was different,
that something was different,
4
12340
3094
Результатом этого наблюдения —
00:27
that something wasn't quite right,
5
15434
1867
обнаружения отклонения —
00:29
was the discovery of a planet,
6
17301
1822
стало открытие планеты
00:31
the planet Uranus,
7
19123
2077
под названием Уран.
00:33
a name that has entertained
8
21200
1355
Над названием смеялись
00:34
countless generations of children,
9
22555
3160
многие поколения англоязычных детей,
00:37
but a planet that overnight
10
25715
2335
но сама планета в одночасье
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
28050
2616
удвоила размеры известной нам
Солнечной системы.
Солнечной системы.
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
30666
1855
В прошлом месяце НАСА объявило
00:44
of 517 new planets
13
32521
2329
об открытии 517 новых планет
00:46
in orbit around nearby stars,
14
34850
2126
на орбитах вокруг близлежащих звёзд,
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
36976
2251
что в два раза увеличило число
00:51
we know about within our galaxy.
16
39227
2598
известных нам планет в галактике.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
41825
2632
Таким образом, астрономия постоянно
преобразуется
преобразуется
00:56
capacity to collect data,
18
44457
2138
под влиянием способности собирать
информацию,
информацию,
00:58
and with data almost doubling every year,
19
46595
2545
а с ежегодным двукратным увеличением
количества данных
количества данных
01:01
within the next two decades, me may even
20
49140
1808
в ближайшие десятилетия мы сможем
01:02
reach the point for the first time in history
21
50948
2318
впервые в истории
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
53266
2854
открыть большинство галактик
01:08
within the universe.
23
56120
1724
в нашей Вселенной.
01:09
But as we enter this era of big data,
24
57844
2284
Однако, входя в новую эру больших данных,
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
60128
1980
мы начинаем замечать разницу
01:14
between more data being just better
26
62108
3161
между просто обладанием
бо́льшим количеством данных
бо́льшим количеством данных
01:17
and more data being different,
27
65269
1980
и обладанием теми данными,
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
67249
2891
которые способны изменить
постановку наших вопросов.
постановку наших вопросов.
01:22
and this difference is not about
how much data we collect,
how much data we collect,
29
70140
3320
Важно не количество собираемых данных,
01:25
it's whether those data open new windows
30
73460
1689
важна их способность распахнуть
01:27
into our universe,
31
75149
1378
новые окна в нашу Вселенную,
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
76527
2885
изменить наш взгляд
на космическое пространство.
на космическое пространство.
01:31
So what is the next window into our universe?
33
79412
3439
Каким же будет новое окно во Вселенную?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
82851
2791
Каким будет новое слово в астрономии?
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
Позвольте представить вам инструменты
и технологии,
и технологии,
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
88297
2564
которые будут разработаны в ближайшее
десятилетие,
десятилетие,
01:42
and how these technologies,
37
90861
1473
и показать, как они
01:44
together with the smart use of data,
38
92334
1868
наряду с умелым использованием данных
01:46
may once again transform astronomy
39
94202
2970
способны вновь преобразовать астрономию,
01:49
by opening up a window into our universe,
40
97172
2047
открыв новое окно во Вселенную, —
01:51
the window of time.
41
99219
1781
окно во времени.
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
101000
2584
Почему именно времени?
Время связано с истоками,
Время связано с истоками,
01:55
and it's about evolution.
43
103584
1890
с эволюцией.
01:57
The origins of our solar system,
44
105474
1496
С началом Солнечной системы,
01:58
how our solar system came into being,
45
106970
2204
с её зарождением,
02:01
is it unusual or special in any way?
46
109174
3409
с ответом на вопрос,
насколько она уникальна.
насколько она уникальна.
02:04
About the evolution of our universe.
47
112583
1991
С эволюцией нашей Вселенной.
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
114574
3006
Почему Вселенная продолжает расширяться,
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
117580
1933
и что это за таинственная тёмная энергия,
02:11
that drives that expansion?
50
119513
2615
которая приводит в действие
это расширение?
это расширение?
02:14
But first, I want to show you how technology
51
122128
2764
Сначала я хотел бы продемонстрировать,
как технология
как технология
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
124892
2771
изменит наше представление о небе.
02:19
So imagine if you were sitting
53
127663
1507
Вообразите, что вы находитесь
02:21
in the mountains of northern Chile
54
129170
2092
в горах на севере Чили
02:23
looking out to the west
55
131262
1407
и смотрите на запад,
02:24
towards the Pacific Ocean
56
132669
2048
в сторону Тихого океана
02:26
a few hours before sunrise.
57
134717
2564
за пару часов до рассвета.
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
137281
3237
Это вид ночного неба,
который вам откроется.
который вам откроется.
02:32
and it's a beautiful view,
59
140518
1671
Замечательный вид, не правда ли, —
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
142189
2913
Млечный Путь выглядывает из-за горизонта.
02:37
but it's also a static view,
61
145102
2160
Но это вид статический,
02:39
and in many ways, this is the
way we think of our universe:
way we think of our universe:
62
147262
2758
это то, как мы привыкли
думать о Вселенной:
думать о Вселенной:
02:42
eternal and unchanging.
63
150020
2394
она вечная и неизменная.
02:44
But the universe is anything but static.
64
152414
1991
На самом деле она далека от статики.
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
154405
2531
Изменения происходят в масштабах от
нескольких секунд
нескольких секунд
02:48
to billions of years.
66
156936
1845
до миллиардов лет.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
158781
1744
Галактики сливаются, сталкиваются
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
160525
2655
на скорости нескольких тысяч
километров в час.
километров в час.
02:55
Stars are born, they die,
69
163180
2070
Звёзды появляются и гаснут,
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
165250
3150
взрываются буйными красками.
03:00
In fact, if we could go back
71
168400
1270
Возвращаясь к нашему
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
169670
2599
спокойному небу над Чили,
03:04
and we allow time to move forward
73
172269
2465
наблюдая за ним во времени,
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
174734
4393
мы заметим изменения на протяжении года.
03:11
the pulsations that you see
75
179127
2290
Наблюдаемая вами пульсация —
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
181417
4409
сверхновые звёзды,
остатки умирающих звёзд,
остатки умирающих звёзд,
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
185826
3747
взрывающиеся, вспыхивающие и затухающие.
03:21
each one of these supernovae
78
189573
1890
Яркость одной такой сверхновой звезды
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
191463
3003
в пять миллиардов раз превышает яркость
Солнца,
Солнца,
03:26
so we can see them to great distances
80
194466
2340
что позволяет видеть их
на дальних расстояниях,
на дальних расстояниях,
03:28
but only for a short amount of time.
81
196806
2496
но только на короткое время.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
199302
2577
Десять сверхновых звёзд
взрывается каждую секунду
взрывается каждую секунду
03:33
in our universe.
83
201879
1417
где-то во Вселенной.
03:35
If we could hear it,
84
203296
1420
Если бы мы могли это слышать,
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
204716
3699
звук напоминал бы треск
взрывающегося попкорна.
взрывающегося попкорна.
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
208415
3127
Если не брать в расчёт вспышки сверхновых,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
211542
3229
меняется не только яркость.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
214771
2339
Небо находится в постоянном движении.
03:49
This swarm of objects you
see streaming across the sky
see streaming across the sky
89
217110
3170
Эти объекты,
летящие по небу стремительным роем, —
летящие по небу стремительным роем, —
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
220280
2658
астероиды на орбите Солнца.
03:54
and it's these changes and the motion
91
222938
1972
Именно эти изменения движения
03:56
and it's the dynamics of the system
92
224910
2324
и динамика системы
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
227234
2373
позволяют нам строить модель Вселенной,
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
229607
4073
предсказывать её будущее
и объяснять прошлое.
и объяснять прошлое.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
233680
3094
Однако телескопы прошедшего десятилетия
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
236774
4015
не приспособлены для сбора данных
такого масштаба.
такого масштаба.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
240789
1620
Космический телескоп «Хаббл»
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
242409
2261
на протяжении 25 лет создавал
04:16
some of the most detailed views
99
244670
1961
одни из самых подробных изображений
04:18
of our distant universe,
100
246631
1991
нашей далёкой Вселенной.
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
248622
2070
Но если использовать его для создания
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
250692
4578
изображения неба,
понадобится 13 миллионов отдельных снимков
понадобится 13 миллионов отдельных снимков
04:27
about 120 years to do this just once.
103
255270
3712
и примерно 120 лет, чтобы сделать это
хотя бы однажды.
хотя бы однажды.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
258982
2261
Это способствует развитию
новых технологий
новых технологий
04:33
and new telescopes,
105
261243
1847
и созданию новых телескопов,
04:35
telescopes that can go faint
106
263090
1742
обладающих сильным фокусом
04:36
to look at the distant universe
107
264832
1553
для наблюдений на расстоянии,
04:38
but also telescopes that can go wide
108
266385
2681
и одновременно с бо́льшим охватом
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
269066
2819
для быстрого получения изображения неба,
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
271885
3561
таких, как Большой Обзорный
Синоптический телескоп,
Синоптический телескоп,
04:47
or the LSST,
111
275446
1879
или LSST, —
04:49
possibly the most boring name ever
112
277325
2340
пожалуй, самое скучное в мире название
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
279665
1979
для одного из самых захватывающих
экспериментов
экспериментов
04:53
in the history of astronomy,
114
281644
1992
в истории астрономии.
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
283636
2214
Это название подтверждает тот факт,
04:57
that you should never allow
a scientist or an engineer
a scientist or an engineer
116
285850
2668
что нельзя позволять учёному или инженеру
05:00
to name anything, not even your children.
(Laughter)
(Laughter)
117
288518
5831
выбирать имена — даже имена детей.
(Смех)
(Смех)
05:06
We're building the LSST.
118
294349
1465
Мы работаем над созданием LSST
05:07
We expect it to start taking data
by the end of this decade.
by the end of this decade.
119
295814
3381
и рассчитываем на запуск
к концу этого десятилетия.
к концу этого десятилетия.
05:11
I'm going to show you how we think
120
299195
1699
Попытаюсь объяснить, как,
05:12
it's going to transform
our views of the universe,
our views of the universe,
121
300894
3577
по нашему мнению, телескоп изменит
наше представление о Вселенной:
наше представление о Вселенной:
05:16
because one image from the LSST
122
304471
2374
одно изображение LSST
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
306845
2385
равнозначно трём тысячам изображений
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
309230
2126
телескопа «Хаббл».
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
311356
3138
Каждое из них охватывает
три с половиной градуса неба,
три с половиной градуса неба,
05:26
seven times the width of the full moon.
126
314494
2776
что в семь раз превышает
ширину полной Луны.
ширину полной Луны.
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
317270
2309
Как сделать изображение таких масштабов?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
319579
4151
Необходимо создать самую большую в истории
цифровую камеру,
цифровую камеру,
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
работающую по тем же принципам,
что и камера в телефоне
что и камера в телефоне
05:38
or in the digital cameras you
can buy in the High Street,
can buy in the High Street,
130
326891
3791
или цифровой фотоаппарат,
который можно приобрести в магазине,
который можно приобрести в магазине,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
330682
3120
но только почти 2 метра в ширину,
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
333802
2408
величиной с «Фольксваген Жук»,
05:48
where one image is three billion pixels.
133
336210
2958
где каждая картинка содержит три миллиарда
пикселей.
пикселей.
05:51
So if you wanted to look at an image
134
339168
1338
Для того, чтобы посмотреть
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
340506
3229
всего одно изображение LSST в полном
разрешении,
разрешении,
05:55
it would take about 1,500
high-definition TV screens.
high-definition TV screens.
136
343735
4725
необходимо 1 500 телеэкранов высокой
чёткости.
чёткости.
06:00
And this camera will image the sky,
137
348460
2778
Эта камера будет создавать
изображения неба,
изображения неба,
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
351238
3038
делая снимки каждые 20 секунд,
06:06
constantly scanning the sky
139
354276
2188
непрерывно сканируя небесный свод, —
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
356464
2825
так раз в три дня
мы будем получать совершенно новое
мы будем получать совершенно новое
06:11
of the skies above Chile.
141
359289
2383
изображение ночного неба над Чили.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
361672
2835
За всё время своей работы
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
364507
3352
телескоп сможет обнаружить
40 миллиардов звёзд и галактик —
40 миллиардов звёзд и галактик —
06:19
and that will be for the first time
144
367859
1500
впервые за всю историю
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
369359
2775
число объектов, открытых во Вселенной,
06:24
than people on the Earth.
146
372134
2689
превысит численность населения Земли.
06:26
Now, we can talk about this
147
374823
1215
Можно всё это описывать,
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
376038
2362
говоря от терабайтах, петабайтах
06:30
and billions of objects,
149
378400
1519
и миллиардах объектов,
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
379919
1748
но можно представить объём данных,
06:33
that will come off this camera
151
381667
1899
который будет получен этой камерой,
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
383566
4731
представив, что мы будем просматривать
все существующие выступления TED
все существующие выступления TED
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
388297
3073
одновременно, 24 часа в сутки,
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
391370
2858
семь дней в неделю, в течение 10 лет.
06:46
And to process this data means
155
394228
2261
А обработка таких данных
06:48
searching through all of those talks
156
396489
1924
сравнима с просмотором всех выступлений
06:50
for every new idea and every new concept,
157
398413
2249
в поисках каждой новой идеи и понятия,
06:52
looking at each part of the video
158
400662
1856
при этом видео нужно смотреть целиком,
06:54
to see how one frame may have changed
159
402518
2025
чтобы увидеть, как один кадр
06:56
from the next.
160
404543
1845
сменяется другим.
06:58
And this is changing the way that we do science,
161
406388
2351
Это меняет наши подходы к науке,
07:00
changing the way that we do astronomy,
162
408739
2255
меняет наши подходы к астрономии —
07:02
to a place where software and algorithms
163
410994
2256
теперь алгоритмы
и компьютерные программы
и компьютерные программы
07:05
have to mine through this data,
164
413250
1868
будут анализировать данные,
07:07
where the software is as critical to the science
165
415118
3206
теперь программное обеспечение
будет играть в науке решающую роль,
будет играть в науке решающую роль,
07:10
as the telescopes and the
cameras that we've built.
cameras that we've built.
166
418324
4027
так же как и созданные нами телескопы
и камеры.
и камеры.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
422351
2587
Тысячи открытий станут возможными
07:16
will come from this project,
168
424938
1935
благодаря этому проекту,
07:18
but I'm just going to tell you about two
169
426873
1451
но я расскажу вам о двух идеях,
07:20
of the ideas about origins and evolution
170
428324
2363
касающихся истории и эволюции,
07:22
that may be transformed by our access
171
430687
2253
которые могут измениться
вследствие получения нами
вследствие получения нами
07:24
to data at this scale.
172
432940
2561
данных такого масштаба.
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
435501
2385
За последние 5 лет НАСА обнаружило
07:29
over 1,000 planetary systems
174
437886
2261
более 1 000 планетарных систем
07:32
around nearby stars,
175
440147
2093
вокруг звёзд, расположенных по соседству.
07:34
but the systems we're finding
176
442240
1930
Однако эти системы
07:36
aren't much like our own solar system,
177
444170
2490
не слишком похожи
на нашу Солнечную систему,
на нашу Солнечную систему,
07:38
and one of the questions we face is
178
446660
1575
и перед нами встаёт вопрос:
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
448235
2318
мы просто пока ещё плохо искали
07:42
or is there something special or unusual
180
450553
1766
или формирование Солнечной системы
07:44
about how our solar system formed?
181
452319
2418
было действительно уникальным событием?
07:46
And if we want to answer that question,
182
454737
2262
Если мы хотим ответить на этот вопрос,
07:48
we have to know and understand
183
456999
1439
нам нужно знать и понимать
07:50
the history of our solar system in detail,
184
458438
2836
историю Солнечной системы
во всех подробностях,
во всех подробностях,
07:53
and it's the details that are crucial.
185
461274
2137
и именно эти подробности
являются ключевыми.
являются ключевыми.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
463411
3666
Давайте снова посмотрим на небо,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
467077
3551
на проносящиеся по нему астероиды —
08:02
these asteroids are like the
debris of our solar system.
debris of our solar system.
188
470628
4222
они cловно обломки
нашей Солнечной системы.
нашей Солнечной системы.
08:06
The positions of the asteroids
189
474850
2008
Расположение астероидов
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
476858
2137
похоже на следы из прошлого,
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
478995
1980
когда орбиты Нептуна и Юпитера
08:12
were much closer to the sun,
192
480975
1895
находились гораздо ближе к Солнцу.
08:14
and as these giant planets migrated
through our solar system,
through our solar system,
193
482870
3453
Эти планеты-гиганты кочевали
по Солнечной системе,
по Солнечной системе,
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
486323
3330
разбрасывая вокруг себя астероиды.
08:21
So studying the asteroids
195
489653
1306
Изучение астероидов —
08:22
is like performing forensics,
196
490959
2121
как проведение судебной экспертизы,
08:25
performing forensics on our solar system,
197
493080
2558
экспертизы нашей Солнечной системы.
08:27
but to do this, we need distance,
198
495638
2702
Но для её проведения
нам нужно знать расстояния,
нам нужно знать расстояния,
08:30
and we get the distance from the motion,
199
498340
2079
а для этого
нам нужно знать о перемещениях,
нам нужно знать о перемещениях,
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
500419
4547
а о перемещениях мы узнаём благодаря тому,
что нам известно время.
что нам известно время.
08:36
So what does this tell us?
201
504966
1702
О чём нам это говорит?
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
506668
2227
Посмотрите на маленькие жёлтые астероиды,
08:40
flitting across the screen,
203
508895
2273
порхающие по экрану.
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
511168
2430
Эти астероиды движутся быстрее всего,
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
513598
3341
потому что они ближе всего к Земле.
08:48
These are the asteroids we may one day
206
516939
1507
Однажды мы можем послать ракеты
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
518446
3398
на эти астероиды
в поисках полезных ископаемых.
в поисках полезных ископаемых.
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
521844
2002
Однако эти же астероиды могут когда-нибудь
08:55
impact the Earth,
209
523846
1665
столкнуться с Землёй, как это случилось
08:57
like happened 60 million years ago
210
525511
1291
60 миллионов лет назад,
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
526802
2635
когда вымерли динозавры,
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
529437
1822
или в начале прошлого века,
09:03
when an asteroid wiped out
213
531259
1332
когда астероид уничтожил
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
532591
3589
почти 2 500 км² сибирских лесов,
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
536180
3088
или даже в прошлом году,
когда один из них пронёсся над Россией,
когда один из них пронёсся над Россией,
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
539268
3612
выделив энергию,
достаточную для небольшой ядерной бомбы.
достаточную для небольшой ядерной бомбы.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
542880
3622
Проводя «судебную экспертизу»
Солнечной системы,
Солнечной системы,
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
546502
2058
мы не только узнаём о её прошлом,
09:20
it can also predict the future,
including our future.
including our future.
219
548560
3811
мы можем предсказать будущее,
в том числе наше собственное.
в том числе наше собственное.
09:26
Now when we get distance,
220
554771
1968
Когда мы рассматриваем расстояние,
09:28
we get to see the asteroids
in their natural habitat,
in their natural habitat,
221
556739
3589
мы наблюдаем астероиды
в их естественной среде,
в их естественной среде,
09:32
in orbit around the sun.
222
560328
1322
на орбите вокруг Солнца.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
561650
2907
Все точки в этой визуализации —
09:36
is a real asteroid.
224
564557
2763
настоящие астероиды.
09:39
Its orbit has been calculated
from its motion across the sky.
from its motion across the sky.
225
567320
4010
Их орбиты были рассчитаны
по их движению в небе.
по их движению в небе.
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
571330
3341
Цвета отражают состав астероидов:
09:46
dry and stony in the center,
227
574671
2137
сухие и каменистые находятся в центре,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
576808
2587
богатые водой и более простые по краям.
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
579395
2284
Астероиды, содержащие много воды,
вероятно,
вероятно,
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
581679
3451
дали начало океанам и морям
на нашей планете,
на нашей планете,
09:57
when they bombarded the
Earth at an earlier time.
Earth at an earlier time.
231
585130
3206
когда они обрушивались на неё
в давние времена.
в давние времена.
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
590127
2832
Поскольку LSST сможет фокусироваться
на дальних объектах,
на дальних объектах,
10:04
and not just wide,
233
592959
1698
а не только давать широкий охват,
10:06
we will be able to see these asteroids
234
594657
1808
мы сумеем рассмотреть астероиды
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
596465
3187
далеко за пределами Солнечной системы,
10:11
to asteroids beyond the
orbits of Neptune and Mars,
orbits of Neptune and Mars,
236
599652
3813
за пределами орбит Нептуна и Марса,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
603465
2261
увидим астероиды и кометы,
вероятно, существующие
вероятно, существующие
10:17
almost a light year from our sun.
238
605726
3230
на расстоянии почти светового года
от Солнца.
от Солнца.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
608956
2609
Повышая детализацию этого изображения,
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
611565
3127
увеличивая её в диапазоне
от 10 до 100 раз,
от 10 до 100 раз,
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
614692
2430
мы сможем найти ответ, например,
на такие вопросы:
на такие вопросы:
10:29
is there evidence for planets
outside the orbit of Neptune,
outside the orbit of Neptune,
242
617122
3589
есть ли свидетельства существования планет
за пределами орбиты Нептуна
за пределами орбиты Нептуна
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
620711
2507
и как нам обнаружить
угрожающие Земле астероиды
угрожающие Земле астероиды
10:35
long before they're a danger,
244
623218
2535
задолго до того, как они станут
представлять опасность.
представлять опасность.
10:37
and to find out whether, maybe,
245
625753
1757
Мы сможем узнать,
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
627510
3180
сформировалось ли Солнце самостоятельно
или же в звёздном скоплении.
или же в звёздном скоплении.
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
630690
3082
Возможно,
именно эти звёздные собратья Солнца
именно эти звёздные собратья Солнца
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
633772
3442
повлияли на формирование
Солнечной системы — быть может,
Солнечной системы — быть может,
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
это одна из причин того, что звёздные
системы вроде нашей так редки.
системы вроде нашей так редки.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
642974
4562
Что касается расстояний
и изменений во Вселенной —
и изменений во Вселенной —
10:59
distance equates to time,
251
647536
3859
расстояния приравнивают ко времени,
11:03
as well as changes on the sky.
252
651395
2059
так же, как и изменения.
11:05
Every foot of distance you look away,
253
653454
2790
Когда вы оглядываетесь вокруг,
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
656244
2485
каждый метр расстояния до объекта
можно приравнять
можно приравнять
11:10
you're looking back about a
billionth of a second in time,
billionth of a second in time,
255
658729
3589
примерно к одной миллиардной
секунды во времени.
секунды во времени.
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
662318
2613
Это понятие взгляда в прошлое
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
664931
2631
перевернуло наши представления
о Вселенной,
о Вселенной,
11:19
not once but multiple times.
258
667562
2280
и это случалось не однажды.
11:21
The first time was in 1929,
259
669842
2812
Впервые это произошло в 1929 году,
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
672654
2092
когда астроном Эдвин Хаббл
11:26
showed that the universe was expanding,
261
674746
2249
продемонстрировал расширение Вселенной,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
676995
2713
что привело к возникновению идеи
о Большом взрыве.
о Большом взрыве.
11:31
And the observations were simple:
263
679708
2582
Его наблюдения были простыми:
11:34
just 24 galaxies
264
682290
2154
всего 24 галактики
11:36
and a hand-drawn picture.
265
684444
3050
и изображение, сделанное от руки.
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
689124
4660
Но сама идея о том,
что чем дальше галактика,
что чем дальше галактика,
11:45
the faster it was receding,
267
693784
2070
тем быстрее она от нас удаляется,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
695854
3419
оказалась достаточной для возникновения
современной космологии.
современной космологии.
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
699273
2425
Второй переворот произошёл спустя 70 лет,
11:53
when two groups of astronomers showed
270
701698
2072
когда две группы астрономов доказали,
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
703770
2433
что Вселенная не просто расширяется, —
11:58
it was accelerating,
272
706203
1325
она ускоряется.
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
707528
3343
Это стало неожиданностью —
как если бы мы подбросили вверх мяч
как если бы мы подбросили вверх мяч
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
710871
2812
и обнаружили, что чем выше он взлетает,
12:05
the faster it moves away.
275
713683
1778
тем быстрее он от нас удаляется.
12:07
And they showed this
276
715461
1509
Они продемонстрировали это,
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
716970
2405
измерив яркость сверхновых звёзд
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
719375
1834
и то, как эта яркость
12:13
got fainter with distance.
279
721209
2171
уменьшается с расстоянием.
12:15
And these observations were more complex.
280
723380
2453
Эти наблюдения были более сложными.
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
725833
3014
Потребовались новые технологии
и новые телескопы,
и новые телескопы,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
728847
4050
потому что сверхновые звёзды
находились в галактиках,
находились в галактиках,
12:24
that were 2,000 times more distant
283
732897
1958
в 2 000 раз более удалённых, чем те,
12:26
than the ones used by Hubble.
284
734855
2688
за которыми наблюдал Хаббл.
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
737543
5311
Обнаружение всего лишь 42 сверхновых
заняло 3 года,
заняло 3 года,
12:34
because a supernova only explodes
286
742854
1754
потому что сверхновая взрывается
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
744608
3082
в пределах одной галактики
лишь раз в 100 лет.
лишь раз в 100 лет.
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
747690
2284
Три года для обнаружения
42 сверхновых звёзд,
42 сверхновых звёзд,
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
749974
4019
проводя поиск в десятках тысяч галактик.
12:45
And once they'd collected their data,
290
753993
1851
Вот что они увидели,
12:47
this is what they found.
291
755844
3748
собрав все эти данные.
12:51
Now, this may not look impressive,
292
759592
2711
Хотя этот график и не производит
большого впечатления,
большого впечатления,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
762303
4115
именно так выглядит революция в физике:
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
766418
2430
прямая, определяющая яркость
сверхновой звезды
сверхновой звезды
13:00
11 billion light years away,
295
768848
2046
на расстоянии 11 миллиардов световых лет,
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
770894
3796
и несколько точек,
не совсем соответствующих этой прямой.
не совсем соответствующих этой прямой.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
774690
4113
Маленькие изменения
приводят к большим последствиям.
приводят к большим последствиям.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
778803
2948
Маленькие изменения
позволяют нам совершать открытия,
позволяют нам совершать открытия,
13:13
like the planet found by Herschel.
299
781751
2823
такие как планета, обнаруженная Гершелем.
13:16
Small changes turn our understanding
300
784574
2272
Маленькие изменения переворачивают
13:18
of the universe on its head.
301
786846
2401
наши представления о Вселенной
с ног на голову.
с ног на голову.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
789247
3464
Тот факт, что 42 сверхновых
оказались менее яркими, чем ожидалось,
оказались менее яркими, чем ожидалось,
13:24
meaning slightly further away,
303
792711
2009
а значит, более удалёнными от нас,
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
794720
3160
подразумевает
не только расширение Вселенной,
не только расширение Вселенной,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
797880
3330
но и ускорение этого расширения.
13:33
revealing a component of our universe
306
801210
1946
Это позволило обнаружить во Вселенной
13:35
which we now call dark energy,
307
803156
2486
тёмную энергию,
13:37
a component that drives this expansion
308
805642
2509
которая приводит в действие расширение
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
808151
3027
и составляет 68% от всей энергии,
13:43
of our universe today.
310
811178
2035
существующей во Вселенной.
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
814751
3824
Какой будет следующая революция?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
818575
2719
Что такое тёмная энергия и какова её роль?
13:53
Each of these lines shows a different model
313
821294
2328
Каждая из этих прямых — это модель,
13:55
for what dark energy might be,
314
823622
2843
которая пытается объяснить
возможную суть тёмной энергии
возможную суть тёмной энергии
13:58
showing the properties of dark energy.
315
826465
2481
и демонстрирует её свойства.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
828946
3623
Все они совпадают с 42 точками,
14:04
but the ideas behind these lines
317
832569
2227
но теории, стоящие за каждой из прямой,
14:06
are dramatically different.
318
834796
2103
кардинально отличаются друг от друга.
14:08
Some people think about a dark energy
319
836899
2543
Некоторые полагают, что тёмная энергия
14:11
that changes with time,
320
839442
1458
изменяется во времени,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
840900
2288
и задаются вопросом,
меняются ли её свойства
меняются ли её свойства
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
843188
2756
в зависимости от точки наблюдения.
14:17
Others make differences and changes
323
845944
1823
Другие теории говорят об изменениях
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
847767
3048
на уровне элементарных частиц.
14:22
Or, they look at large scales
325
850815
2790
Прочие рассматривают вопрос
более масштабно,
более масштабно,
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
853605
3565
меняя представления о работе гравитации
и теории общей относительности,
и теории общей относительности,
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
857170
2791
или предполагают,
что наша Вселенная не одинока
что наша Вселенная не одинока
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
859961
2598
и является частью
загадочной Мультивселенной.
загадочной Мультивселенной.
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
862559
3161
Все эти идеи и теории,
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
865720
3499
удивительные и, признаться,
иногда довольно безумные,
иногда довольно безумные,
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
869219
4027
согласуются с нашими 42 точками.
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
873246
2182
Каким образом мы надеемся
разобраться с этим
разобраться с этим
14:47
over the next decade?
333
875428
2272
в течение следующего десятилетия?
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
877700
3230
Представьте, что я дал вам
пару игральных кубиков
пару игральных кубиков
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
880930
1999
и попросил выяснить,
14:54
were loaded or fair.
336
882929
1867
есть ли в них подвох.
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
884796
2934
Один бросок кубиков
даст очень мало информации,
даст очень мало информации,
14:59
but the more times you rolled them,
338
887730
1992
но чем больше раз вы их бросите,
15:01
the more data you collected,
339
889722
1922
тем больше данных соберёте,
15:03
the more confident you would become,
340
891644
2172
тем увереннее вы будете в результате —
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
893816
2603
не только о самом факте мошенничества,
15:08
but by how much, and in what way.
342
896419
3898
но его масштабе и методе.
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
900317
3802
На поиск 42 сверхновых
понадобилось 3 года,
понадобилось 3 года,
15:16
because the telescopes that we built
344
904119
3047
потому что созданные нами телескопы
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
907166
3693
могли охватить
только небольшую часть неба.
только небольшую часть неба.
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
910859
2665
С помощью LSST мы будем получать
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
913524
3622
совершенно новое изображение
неба над Чили каждые 3 ночи.
неба над Чили каждые 3 ночи.
15:29
In its first night of operation,
348
917146
2463
В первую же ночь его работы,
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
919609
3150
мы обнаружим в 10 раз больше сверхновых,
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
922759
3141
чем нам понадобилось
для обнаружения тёмной энергии.
для обнаружения тёмной энергии.
15:37
This will increase by 1,000
351
925900
1809
Это число увеличится в 1 000 раз
15:39
within the first four months:
352
927709
2493
за первые 4 месяца работы:
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
930202
4784
1,5 миллиона сверхновых
к концу исследования —
к концу исследования —
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
934986
3185
каждая сверхновая
как бросок игральных костей,
как бросок игральных костей,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
938171
3442
каждая сверхновая
как проверка состоятельности
как проверка состоятельности
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
941613
4128
имеющихся теорий тёмной энергии.
15:57
And so, by combining these supernova data
357
945741
3803
Комбинируя данные о сверхновых
16:01
with other measures of cosmology,
358
949544
2276
с другими величинами в космологии,
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
951820
2890
мы будем рассматривать
идеи и теории о тёмной энергии
идеи и теории о тёмной энергии
16:06
and theories of dark energy
360
954710
1976
одну за другой,
16:08
until hopefully at the end of this survey around 2030,
361
956686
7142
пока, надеюсь, к концу исследования,
примерно к 2030 году,
примерно к 2030 году,
16:15
we would expect to hopefully see
362
963828
2614
мы не увидим, как вырисовывается
16:18
a theory for our universe,
363
966442
2142
теория нашей Вселенной,
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
968584
2539
фундаментальная теория,
16:23
to gradually emerge.
365
971123
2757
объясняющая физику нашей Вселенной.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
974950
2392
Вопросы, о которых я говорил, —
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
977342
4361
на самом деле, одни из самых простых.
16:33
We may not know the answers,
368
981703
1754
Мы можем не знать ответов на них,
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
983457
3852
но, по крайней мере, мы знаем,
как эти вопросы задавать.
как эти вопросы задавать.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
987309
3118
Но если наблюдение
за десятками тысяч галактик
за десятками тысяч галактик
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
990427
2938
позволило обнаружить 42 сверхновых
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
993365
3479
и перевернуло наше понимание Вселенной
с ног на голову,
с ног на голову,
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
996844
2914
что будет, когда мы начнём наблюдать
за миллиардами галактик?
за миллиардами галактик?
16:51
how many more times are we going to find
374
999758
1777
Сколько ещё раз мы столкнёмся с тем,
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1001535
5648
что 42 точки не совсем отвечают
нашим ожиданиям,
нашим ожиданиям,
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1007183
2757
как обнаруженная Гершелем планета
17:01
or dark energy
377
1009940
2417
или тёмная энергия,
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1012357
3843
или квантовая механика
и общая относительность —
и общая относительность —
17:08
all ideas that came because the data
379
1016200
2344
все идеи, возникшие из-за того,
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1018544
3455
что полученные данные
не совпадали с ожиданиями.
не совпадали с ожиданиями.
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1021999
3261
Следующее десятилетие данных в астрономии
17:17
in astronomy is,
382
1025260
1670
будет завхватывающим,
17:18
we don't even know how many answers
383
1026930
2211
потому что мы даже не знаем,
17:21
are out there waiting,
384
1029141
1800
сколько ответов нас ждёт, —
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1030941
3881
ответов о нашем происхождении и эволюции.
17:26
How many answers are out there
386
1034822
1095
Сколько нас ждёт ответов,
17:27
that we don't even know the questions
387
1035917
3294
вопросов для которых
17:31
that we want to ask?
388
1039211
2011
мы ещё даже не придумали?
17:33
Thank you.
389
1041222
1947
Спасибо.
17:35
(Applause)
390
1043169
3702
(Аплодисменты)
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