ABOUT THE SPEAKER
Katie Bouman - Imaging scientist
Katie Bouman is part of an international team of astronomers that's creating the world's largest telescope to take the very first picture of a black hole.

Why you should listen

It is believed that the heart of the Milky Way hosts a four-million-solar-mass black hole feeding off a spinning disk of hot gas. An image of the shadow cast by the event horizon of the black hole could help to address a number of important scientific questions. For instance, does Einstein's theory of general relativity hold in extreme conditions? Unfortunately, the event horizon of this black hole appears so small in the sky that imaging it would require a single-dish radio telescope the size of the entire Earth. Although a single-dish telescope this large is unrealizable, by connecting disjoint radio telescopes located all around the globe, Katie Bouman and a team of astronomers are creating an Earth-sized computational telescope -- the Event Horizon Telescope -- that is capable of taking the very first up-close picture of a black hole.

Bouman is a PhD candidate in the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) at the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The focus of her research is on using emerging computational methods to push the boundaries of interdisciplinary imaging. By combining techniques from both astronomy and computer science, Bouman has been working on developing innovative ways to combine the information from the Event Horizon Telescope network to produce the first picture of a black hole. Her work on imaging for the Event Horizon Telescope has been featured on BBCThe Boston GlobeThe Washington PostPopular Science and NPR.

More profile about the speaker
Katie Bouman | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Katie Bouman: How to take a picture of a black hole

Кэти Бауман: Как сфотографировать чёрную дыру

Filmed:
5,455,257 views

В центре Млечного Пути находится сверхмассивная чёрная дыра, которую питает вращающийся диск горячего газа. Она затягивает в себя всё, что оказывается рядом с ней, даже свет. Мы не можем её видеть, но её горизонт событий отбрасывает тень, фотография которой помогла бы нам найти ответы на многие важные вопросы о Вселенной. Учёные склонны думать, что для создания такой фотографии потребуется телескоп размером с Землю. Но Кэти Бауман и команда астрономов придумала хитроумную альтернативу. Узнайте, как можно видеть в кромешной темноте.
- Imaging scientist
Katie Bouman is part of an international team of astronomers that's creating the world's largest telescope to take the very first picture of a black hole. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
In the movieкино "Interstellarмежзвездный,"
0
1436
1860
В фильме «Интерстеллар»
00:15
we get an up-closeкрупным планом look
at a supermassiveсверхмассивная blackчерный holeдыра.
1
3320
3327
нам близко показали
сверхмассивную чёрную дыру.
00:18
SetЗадавать againstпротив a backdropфон of brightяркий gasгаз,
2
6671
2143
На фоне яркой вспышки газа
00:20
the blackчерный hole'sдыры massiveмассивный
gravitationalгравитационный pullвытащить
3
8838
2118
сильнейшее гравитационное
притяжение чёрной дыры
00:22
bendsотводы lightлегкий into a ringкольцо.
4
10980
1435
изгибает свет в кольцо.
00:24
HoweverОднако, this isn't a realреальный photographфотография,
5
12439
2109
Однако это не настоящая фотография,
00:26
but a computerкомпьютер graphicграфический renderingоказание --
6
14572
1786
а всего лишь компьютерная графика,
00:28
an artisticхудожественный interpretationинтерпретация
of what a blackчерный holeдыра mightмог бы look like.
7
16382
3390
художественная интерпретация того,
как чёрная дыра могла бы выглядеть.
00:32
A hundredсто yearsлет agoтому назад,
8
20401
1166
Сто лет назад
00:33
AlbertАльберт EinsteinЭйнштейн first publishedопубликованный
his theoryтеория of generalГенеральная relativityотносительность.
9
21591
3601
Альберт Эйнштейн впервые опубликовал
общую теорию относительности.
00:37
In the yearsлет sinceпоскольку then,
10
25216
1439
Спустя годы
00:38
scientistsученые have providedпредоставлена
a lot of evidenceдоказательства in supportподдержка of it.
11
26679
2973
учёные предоставили много
доказательств в поддержку теории.
00:41
But one thing predictedпредсказанный
from this theoryтеория, blackчерный holesотверстия,
12
29676
3084
Но такое явление, как чёрные дыры,
предсказанное этой теорией,
00:44
still have not been directlyнепосредственно observedнаблюдаемый.
13
32784
2350
до сих пор непосредственно не наблюдалось.
00:47
AlthoughНесмотря на то что we have some ideaидея
as to what a blackчерный holeдыра mightмог бы look like,
14
35158
3206
Хотя мы и имеем некоторое представление,
как чёрная дыра может выглядеть,
00:50
we'veмы в never actuallyна самом деле takenвзятый
a pictureкартина of one before.
15
38388
2779
нам ещё ни разу не удалось
её сфотографировать.
00:53
HoweverОднако, you mightмог бы be surprisedудивленный to know
that that mayмай soonскоро changeизменение.
16
41191
4279
Вы, наверное, удивитесь, узнав,
что это скоро может измениться.
00:57
We mayмай be seeingвидя our first pictureкартина
of a blackчерный holeдыра in the nextследующий coupleпара yearsлет.
17
45494
4164
В ближайшие пару лет мы сможем
увидеть первый снимок чёрной дыры.
01:01
GettingПолучение this first pictureкартина will come down
to an internationalМеждународный teamкоманда of scientistsученые,
18
49682
3958
Для этого понадобится
международная команда учёных,
01:05
an Earth-sizedРазмером с Землю telescopeтелескоп
19
53664
1567
телескоп размером с нашу планету
01:07
and an algorithmалгоритм that putsпуты togetherвместе
the finalокончательный pictureкартина.
20
55255
2832
и алгоритм, который сведёт данные
в итоговое изображение.
01:10
AlthoughНесмотря на то что I won'tне будет be ableв состоянии to showпоказать you
a realреальный pictureкартина of a blackчерный holeдыра todayCегодня,
21
58111
3528
Сегодня я не смогу вам показать
настоящую фотографию чёрной дыры,
01:13
I'd like to give you a briefкраткое glimpseпроблеск
into the effortусилие involvedучаствует
22
61663
2911
но я бы хотела кратко изложить,
в чём заключаются наши усилия,
01:16
in gettingполучение that first pictureкартина.
23
64598
1613
чтобы получить первую фотографию.
01:19
My nameимя is KatieКэти BoumanБоуман,
24
67477
1437
Меня зовут Кэти Бауман,
01:20
and I'm a PhDкандидат наук studentстудент at MITMIT.
25
68938
2566
я аспирант в Массачусетском
технологическом институте.
01:23
I do researchисследование in a computerкомпьютер scienceнаука labлаборатория
26
71528
2027
Я провожу исследования
в лаборатории компьютерных наук,
01:25
that worksработает on makingизготовление computersкомпьютеры
see throughчерез imagesизображений and videoвидео.
27
73579
3298
цель которой — научить компьютеры
распознавать фото и видео.
01:28
But althoughнесмотря на то что I'm not an astronomerастроном,
28
76901
2162
Хотя я и не астроном,
сегодня я хотела бы вам показать,
01:31
todayCегодня I'd like to showпоказать you
29
79087
1285
в чём заключается мой личный вклад
в этот уникальный проект.
01:32
how I've been ableв состоянии to contributeделать вклад
to this excitingзахватывающе projectпроект.
30
80396
2903
Если вы выйдете сегодня вечером
за пределы города и его огней,
01:35
If you go out pastмимо
the brightяркий cityгород lightsогни tonightсегодня ночью,
31
83323
2831
01:38
you mayмай just be luckyвезучий enoughдостаточно
to see a stunningоглушающий viewПосмотреть
32
86178
2436
вам, возможно, посчастливится
созерцать захватывающий вид
01:40
of the Milkyмолочный Way Galaxyгалактика.
33
88638
1493
Галактики Млечного пути.
01:42
And if you could zoomзум pastмимо
millionsмиллионы of starsзвезды,
34
90155
2462
Если бы вы могли приблизиться
через миллионы звёзд
01:44
26,000 light-yearsсветовых лет towardк the heartсердце
of the spiralingспиральный Milkyмолочный Way,
35
92641
3755
на 26 тысяч световых лет
к самому сердцу Млечного пути,
01:48
we'dмы б eventuallyв итоге reachдостичь
a clusterкластер of starsзвезды right at the centerцентр.
36
96420
3521
вы бы попали в скопление звёзд
прямо в его центре.
01:51
PeeringВглядываясь pastмимо all the galacticгалактический dustпыли
with infraredинфракрасный telescopesтелескопы,
37
99965
3206
Всматриваясь в галактическую пыль
с помощью инфракрасных телескопов,
01:55
astronomersастрономы have watchedсмотрели these starsзвезды
for over 16 yearsлет.
38
103195
3867
астрономы уже более 16 лет
наблюдают за этими звёздами.
01:59
But it's what they don't see
that is the mostбольшинство spectacularзахватывающий.
39
107086
3589
Но они не видят самого впечатляющего.
02:02
These starsзвезды seemказаться to orbitорбита
an invisibleневидимый objectобъект.
40
110699
3066
Кажется, что эти звёзды вращаются
вокруг невидимого объекта.
02:05
By trackingотслеживание the pathsпути of these starsзвезды,
41
113789
2323
Наблюдая за движением этих звёзд,
астрономы пришли к выводу,
02:08
astronomersастрономы have concludedпришли к выводу,
42
116136
1294
что единственный небольшой, но тяжёлый
объект, способный вызвать это движение, —
02:09
that the only thing smallмаленький and heavyтяжелый
enoughдостаточно to causeпричина this motionдвижение
43
117454
3129
02:12
is a supermassiveсверхмассивная blackчерный holeдыра --
44
120607
1968
это сверхмассивная чёрная дыра,
02:14
an objectобъект so denseплотный that it sucksотстой up
anything that venturesпредприятий too closeЗакрыть --
45
122599
4178
объект настолько плотный,
что он всасывает всё поблизости,
02:18
even lightлегкий.
46
126801
1494
даже свет.
А что, если мы приблизимся ещё больше?
02:20
But what happensпроисходит if we were
to zoomзум in even furtherв дальнейшем?
47
128319
3061
02:23
Is it possibleвозможное to see something
that, by definitionопределение, is impossibleневозможно to see?
48
131404
4733
Возможно ли увидеть то,
что, по определению, невозможно увидеть?
02:28
Well, it turnsвитки out that if we were
to zoomзум in at radioрадио wavelengthsДлины волн,
49
136719
3244
Оказывается, что, рассматривая дыру
в радиоволновом диапазоне,
02:31
we'dмы б expectожидать to see a ringкольцо of lightлегкий
50
139987
1682
мы можем увидеть кольцо света
из-за гравитационного
линзирования горячей плазмы,
02:33
causedвызванный by the gravitationalгравитационный
lensingлинзированием of hotгорячий plasmaплазма
51
141693
2411
02:36
zippingпроноситься around the blackчерный holeдыра.
52
144128
1829
снующей вокруг чёрной дыры.
Другими словами,
02:37
In other wordsслова,
53
145981
1160
02:39
the blackчерный holeдыра castsслепки a shadowтень
on this backdropфон of brightяркий materialматериал,
54
147165
3171
чёрная дыра отбрасывает тень
на фон из светлого материала,
02:42
carvingрезьба по дереву out a sphereсфера of darknessтемнота.
55
150360
1842
создавая тем самым сферу из темноты.
02:44
This brightяркий ringкольцо revealsпоказывает
the blackчерный hole'sдыры eventмероприятие horizonгоризонт,
56
152226
3339
Это яркое кольцо очерчивает
горизонт событий чёрной дыры,
02:47
where the gravitationalгравитационный pullвытащить
becomesстановится so great
57
155589
2400
где притяжение становится
настолько сильным,
что даже свет не может вырваться.
02:50
that not even lightлегкий can escapeпобег.
58
158013
1626
Эйнштейн своими расчётами предсказал
возможный размер и форму кольца.
02:51
Einstein'sЭйнштейна equationsуравнения predictпрогнозировать
the sizeразмер and shapeформа of this ringкольцо,
59
159663
2859
02:54
so takingпринятие a pictureкартина of it
wouldn'tне будет only be really coolкруто,
60
162546
3208
Поэтому сфотографировать его
было бы не только очень круто,
02:57
it would alsoтакже help to verifyпроверить
that these equationsуравнения holdдержать
61
165778
2618
это помогло бы проверить
верность расчётов
в экстремальных условиях
вокруг чёрной дыры.
03:00
in the extremeэкстремальный conditionsусловия
around the blackчерный holeдыра.
62
168420
2466
Однако эта чёрная дыра
настолько далека от нас,
03:02
HoweverОднако, this blackчерный holeдыра
is so farдалеко away from us,
63
170910
2558
что с Земли это кольцо выглядит крошечным,
03:05
that from EarthЗемля, this ringкольцо appearsпоявляется
incrediblyневероятно smallмаленький --
64
173492
3098
03:08
the sameодна и та же sizeразмер to us as an orangeоранжевый
on the surfaceповерхность of the moonЛуна.
65
176614
3590
как если бы мы хотели рассмотреть
апельсин на поверхности Луны.
03:12
That makesмарки takingпринятие a pictureкартина of it
extremelyочень difficultсложно.
66
180758
2824
Это чрезвычайно затрудняет
возможность съёмки кольца.
03:16
Why is that?
67
184645
1302
Почему так?
03:18
Well, it all comesвыходит down
to a simpleпросто equationуравнение.
68
186512
3188
Всё сводится к простому уравнению.
03:21
DueВ связи to a phenomenonявление calledназывается diffractionдифракция,
69
189724
2416
Из-за такого явления, как дифракция,
03:24
there are fundamentalфундаментальный limitsпределы
70
192164
1355
существуют фундаментальные пределы
03:25
to the smallestнаименьшее objectsобъекты
that we can possiblyвозможно see.
71
193543
2670
величины маленьких объектов,
которые возможно увидеть.
03:28
This governingруководящий equationуравнение saysговорит
that in orderзаказ to see smallerменьше and smallerменьше,
72
196789
3672
Согласно этому определяющему уравнению,
чем меньше рассматриваемый объект,
03:32
we need to make our telescopeтелескоп
biggerбольше and biggerбольше.
73
200485
2587
тем больше должен быть телескоп.
03:35
But even with the mostбольшинство powerfulмощный
opticalоптический telescopesтелескопы here on EarthЗемля,
74
203096
3069
Но даже с помощью самых мощных
оптических телескопов на Земле
03:38
we can't even get closeЗакрыть
to the resolutionразрешающая способность necessaryнеобходимо
75
206189
2419
мы и близко не можем добиться
разрешения, необходимого
03:40
to imageобраз on the surfaceповерхность of the moonЛуна.
76
208632
2198
для снимка поверхности Луны.
Вот полученное с Земли изображение Луны
в самом высоком на сегодня разрешении.
03:42
In factфакт, here I showпоказать one of the highestнаибольший
resolutionразрешающая способность imagesизображений ever takenвзятый
77
210854
3617
03:46
of the moonЛуна from EarthЗемля.
78
214495
1397
03:47
It containsсодержит roughlyгрубо 13,000 pixelsпикселей,
79
215916
2557
Это приблизительно 13 000 пикселей,
03:50
and yetвсе же eachкаждый pixelпиксель would containсодержать
over 1.5 millionмиллиона orangesапельсины.
80
218497
4050
однако в каждом из пикселей поместится
более 1,5 миллиона апельсинов.
03:55
So how bigбольшой of a telescopeтелескоп do we need
81
223396
1972
Так насколько большим
должен быть телескоп,
03:57
in orderзаказ to see an orangeоранжевый
on the surfaceповерхность of the moonЛуна
82
225392
2765
чтобы увидеть апельсин на поверхности Луны
04:00
and, by extensionрасширение, our blackчерный holeдыра?
83
228181
2214
и, следовательно, нашу чёрную дыру?
04:02
Well, it turnsвитки out
that by crunchingхруст the numbersчисел,
84
230419
2340
Оказывается, если провести расчёты,
04:04
you can easilyбез труда calculateподсчитывать
that we would need a telescopeтелескоп
85
232783
2610
мы с лёгкостью сможем вычислить,
что нам нужен телескоп размером с Землю.
04:07
the sizeразмер of the entireвсе EarthЗемля.
86
235417
1393
(Смех)
04:08
(LaughterСмех)
87
236834
1024
Если бы мы смогли создать такой телескоп,
04:09
If we could buildстроить
this Earth-sizedРазмером с Землю telescopeтелескоп,
88
237882
2119
мы бы всего лишь начали
различать кольцо света,
04:12
we could just startНачало to make out
that distinctiveотличительный ringкольцо of lightлегкий
89
240025
2925
обозначающее горизонт
событий чёрной дыры.
04:14
indicativeориентировочный of the blackчерный
hole'sдыры eventмероприятие horizonгоризонт.
90
242974
2183
04:17
AlthoughНесмотря на то что this pictureкартина wouldn'tне будет containсодержать
all the detailподробно we see
91
245181
2918
На этом изображении
не будут видны все детали,
04:20
in computerкомпьютер graphicграфический renderingsрендеры,
92
248123
1506
как на компьютерных моделях,
04:21
it would allowпозволять us to safelyбезопасно get
our first glimpseпроблеск
93
249653
2299
но оно позволит нам составить
первое представление о том,
04:23
of the immediateнемедленный environmentОкружающая среда
around a blackчерный holeдыра.
94
251976
2487
что находится в непосредственной
близости от чёрной дыры.
04:26
HoweverОднако, as you can imagineпредставить,
95
254487
1613
Как вы понимаете,
невозможно создать телескоп
с одной тарелкой размером с Землю.
04:28
buildingздание a single-dishоднозеркальный telescopeтелескоп
the sizeразмер of the EarthЗемля is impossibleневозможно.
96
256124
3624
Но как пел Мик Джаггер:
04:31
But in the famousизвестный wordsслова of MickМик JaggerJagger,
97
259772
1887
«Ты не можешь всегда
получать то, что хочешь,
04:33
"You can't always get what you want,
98
261683
1791
04:35
but if you try sometimesиногда,
you just mightмог бы find
99
263498
2187
но если постараешься, ты поймёшь,
что получаешь всё, что тебе нужно».
04:37
you get what you need."
100
265709
1215
04:38
And by connectingсоединительный telescopesтелескопы
from around the worldМир,
101
266948
2464
Соединяя телескопы по всему миру,
04:41
an internationalМеждународный collaborationсотрудничество
calledназывается the EventМероприятие HorizonГоризонт TelescopeТелескоп
102
269436
3538
международный проект под названием
Event Horizon Telescope
04:44
is creatingсоздание a computationalвычислительный telescopeтелескоп
the sizeразмер of the EarthЗемля,
103
272998
3109
создаёт вычислительный
телескоп размером с Землю,
04:48
capableспособный of resolvingрешения structureсостав
104
276131
1537
способный сфотографировать структуру
04:49
on the scaleмасштаб of a blackчерный
hole'sдыры eventмероприятие horizonгоризонт.
105
277692
2199
в масштабах горизонта событий чёрной дыры.
04:51
This networkсеть of telescopesтелескопы is scheduledЗапланированное
to take its very first pictureкартина
106
279915
3387
Планируется, что уже в следующем
году эта сеть телескопов
04:55
of a blackчерный holeдыра nextследующий yearгод.
107
283326
1815
сможет сделать первое фото чёрной дыры.
04:57
Eachкаждый telescopeтелескоп in the worldwideМировой
networkсеть worksработает togetherвместе.
108
285165
3338
Все телескопы в этой всемирной
сети работают сообща.
05:00
Linkedсвязанный throughчерез the preciseточный timingсинхронизация
of atomicатомное clocksчасы,
109
288527
2712
Координируя свою работу
по точным атомным часам,
05:03
teamsкоманды of researchersисследователи at eachкаждый
of the sightsДостопримечательности freezeзамерзать lightлегкий
110
291263
2657
команды учёных на каждом
телескопе «замораживают» свет,
05:05
by collectingсбор thousandsтысячи
of terabytesтерабайт of dataданные.
111
293944
2962
собирая тысячи терабайт данных.
05:08
This dataданные is then processedобработанный in a labлаборатория
right here in MassachusettsМассачусетс.
112
296930
5017
Эти данные затем обрабатываются
в лаборатории прямо здесь, в Массачусетсе.
05:13
So how does this even work?
113
301971
1794
Как же это делается?
05:15
RememberЗапомнить if we want to see the blackчерный holeдыра
in the centerцентр of our galaxyгалактика,
114
303789
3403
Помните, что если мы хотим увидеть
чёрную дыру в центре нашей Галактики,
05:19
we need to buildстроить this impossiblyневозможно largeбольшой
Earth-sizedРазмером с Землю telescopeтелескоп?
115
307216
2982
нам нужно создать невероятно большой
телескоп размером с Землю?
Давайте на секунду просто представим,
что нам удалось построить
05:22
For just a secondвторой,
let's pretendделать вид we could buildстроить
116
310222
2232
05:24
a telescopeтелескоп the sizeразмер of the EarthЗемля.
117
312478
1842
телескоп размером с Землю.
05:26
This would be a little bitнемного
like turningпревращение the EarthЗемля
118
314344
2455
Это будет выглядеть, как если бы мы
превратили Землю
05:28
into a giantгигант spinningспиннинг discoдискотека ballмяч.
119
316823
1747
в гигантский вращающийся диско-шар.
Каждое отдельное зеркало
будет собирать свет,
05:30
Eachкаждый individualиндивидуальный mirrorзеркало would collectсобирать lightлегкий
120
318594
2200
05:32
that we could then combineскомбинировать
togetherвместе to make a pictureкартина.
121
320818
2597
из которого мы затем сложим изображение.
Но давайте представим,
что мы удалили большинство зеркал,
05:35
HoweverОднако, now let's say
we removeУдалить mostбольшинство of those mirrorsзеркала
122
323439
2661
так что только некоторые остались.
05:38
so only a fewмало remainedостались.
123
326124
1972
Мы все ещё можем попробовать
свести эту информацию воедино,
05:40
We could still try to combineскомбинировать
this informationИнформация togetherвместе,
124
328120
2877
но теперь у нас много пробелов.
05:43
but now there are a lot of holesотверстия.
125
331021
1993
05:45
These remainingосталось mirrorsзеркала representпредставлять
the locationsместа where we have telescopesтелескопы.
126
333038
4373
Оставшиеся зеркала показывают
места расположения наших телескопов.
05:49
This is an incrediblyневероятно smallмаленький numberномер
of measurementsизмерения to make a pictureкартина from.
127
337435
4079
Это невероятно малое количество данных
для создания целостной картины.
05:53
But althoughнесмотря на то что we only collectсобирать lightлегкий
at a fewмало telescopeтелескоп locationsместа,
128
341538
3838
Хотя мы собираем свет только
с нескольких телескопов,
05:57
as the EarthЗемля rotatesвращает, we get to see
other newновый measurementsизмерения.
129
345400
3423
по мере вращения Земли
мы можем получать новые данные.
06:00
In other wordsслова, as the discoдискотека ballмяч spinsспины,
those mirrorsзеркала changeизменение locationsместа
130
348847
3819
То есть, когда диско-шар вращается,
зеркала меняют своё положение,
06:04
and we get to observeнаблюдать
differentдругой partsчасти of the imageобраз.
131
352690
2899
и мы можем рассматривать
разные части изображения.
06:07
The imagingизображений algorithmsалгоритмы we developразвивать
fillзаполнить in the missingотсутствует gapsпробелы of the discoдискотека ballмяч
132
355613
4018
Разработанные нами алгоритмы
заполняют пробелы в диско-шаре,
06:11
in orderзаказ to reconstructреконструировать
the underlyingлежащий в основе blackчерный holeдыра imageобраз.
133
359655
3033
чтобы восстановить исходное
изображение чёрной дыры.
06:14
If we had telescopesтелескопы locatedрасполагается
everywhereвезде on the globeземной шар --
134
362712
2636
Если бы у нас были телескопы
по всему земному шару,
06:17
in other wordsслова, the entireвсе discoдискотека ballмяч --
135
365372
1941
другими словами, целый диско-шар,
06:19
this would be trivialтривиальный.
136
367337
1284
это было бы просто.
06:20
HoweverОднако, we only see a fewмало samplesобразцы,
and for that reasonпричина,
137
368645
3322
Однако, у нас не много образцов,
и по этой причине
06:23
there are an infiniteбесконечный numberномер
of possibleвозможное imagesизображений
138
371991
2388
существует бесконечное множество
возможных изображений,
06:26
that are perfectlyв совершенстве consistentпоследовательный
with our telescopeтелескоп measurementsизмерения.
139
374403
2964
прекрасно сочетающихся
с показаниями наших телескопов.
Но не все изображения одинаковы.
06:29
HoweverОднако, not all imagesизображений are createdсозданный equalравный.
140
377391
3016
06:32
Some of those imagesизображений look more like
what we think of as imagesизображений than othersдругие.
141
380849
4458
Некоторые более похожи на то,
что мы ожидаем увидеть, чем другие.
06:37
And so, my roleроль in helpingпомощь to take
the first imageобраз of a blackчерный holeдыра
142
385331
3222
Я помогаю в создании
первого фото чёрной дыры тем,
06:40
is to designдизайн algorithmsалгоритмы that find
the mostбольшинство reasonableразумный imageобраз
143
388577
2932
что создаю алгоритмы, находящие
самые приемлемые изображения,
которые совпадают с показаниями телескопа.
06:43
that alsoтакже fitsприпадки the telescopeтелескоп measurementsизмерения.
144
391533
2222
06:46
Just as a forensicсудебный sketchэскиз artistхудожник
usesиспользования limitedограниченное descriptionsописания
145
394727
3942
Как художник-криминалист
использует ограниченное описание,
06:50
to pieceкусок togetherвместе a pictureкартина usingс помощью
theirих knowledgeзнание of faceлицо structureсостав,
146
398693
3514
чтобы собрать целую картинку,
прибегая к своим знаниям о строении лица,
06:54
the imagingизображений algorithmsалгоритмы I developразвивать
use our limitedограниченное telescopeтелескоп dataданные
147
402231
3315
так и созданные мной алгоритмы
используют неполные данные телескопов,
06:57
to guideруководство us to a pictureкартина that alsoтакже
looksвыглядит like stuffматериал in our universeвселенная.
148
405570
4322
чтобы привести нас к изображению чего-то,
похожего на часть нашей Вселенной.
07:01
UsingС помощью these algorithmsалгоритмы,
we're ableв состоянии to pieceкусок togetherвместе picturesкартинки
149
409916
3651
Используя эти алгоритмы,
мы смогли собрать воедино фотографии
07:05
from this sparseредкий, noisyшумный dataданные.
150
413591
2180
из этих скудных зашумлённых данных.
07:07
So here I showпоказать a sampleобразец reconstructionреконструкция
doneсделанный usingс помощью simulatedсимулированный dataданные,
151
415795
4529
Вот образец реконструкции, сделанный
с использованием смоделированных данных,
07:12
when we pretendделать вид to pointточка our telescopesтелескопы
152
420348
1933
где наши телескопы как будто направлены
07:14
to the blackчерный holeдыра
in the centerцентр of our galaxyгалактика.
153
422305
2585
на чёрную дыру в центре нашей Галактики.
07:16
AlthoughНесмотря на то что this is just a simulationмоделирование,
reconstructionреконструкция suchтакие as this give us hopeнадежда
154
424914
4455
Хотя это всего лишь симуляция,
подобная реконструкция даёт надежду,
07:21
that we'llЧто ж soonскоро be ableв состоянии to reliablyнадежно take
the first imageобраз of a blackчерный holeдыра
155
429393
3453
что вскоре мы сможем сделать
первое фото чёрной дыры
07:24
and from it, determineопределить
the sizeразмер of its ringкольцо.
156
432870
2595
и по нему определить размер её кольца.
07:28
AlthoughНесмотря на то что I'd love to go on
about all the detailsДетали of this algorithmалгоритм,
157
436118
3199
Я хотела бы остановиться поподробнее
на деталях этого алгоритма,
07:31
luckilyк счастью for you, I don't have the time.
158
439341
2174
но к счастью для вас,
я ограничена во времени.
07:33
But I'd still like
to give you a briefкраткое ideaидея
159
441539
2001
Но я всё равно хочу вкратце описать вам,
как мы определяем,
на что похожа наша Вселенная
07:35
of how we defineопределять
what our universeвселенная looksвыглядит like,
160
443564
2302
и как используем это для реконструкции
и проверки наших результатов.
07:37
and how we use this to reconstructреконструировать
and verifyпроверить our resultsРезультаты.
161
445890
4466
07:42
Sinceпоскольку there are an infiniteбесконечный numberномер
of possibleвозможное imagesизображений
162
450380
2496
Так как существует бесконечное число
возможных изображений,
07:44
that perfectlyв совершенстве explainобъяснять
our telescopeтелескоп measurementsизмерения,
163
452900
2365
отлично объясняющих
показания наших телескопов,
07:47
we have to chooseвыберите
betweenмежду them in some way.
164
455289
2605
мы должны выбрать
из них наиболее подходящие.
07:49
We do this by rankingранжирование the imagesизображений
165
457918
1838
Мы делаем это, упорядочивая изображения
07:51
basedисходя из uponна how likelyвероятно they are
to be the blackчерный holeдыра imageобраз,
166
459780
2834
на основе предположений о том,
как выглядит чёрная дыра,
07:54
and then choosingвыбор the one
that's mostбольшинство likelyвероятно.
167
462638
2482
и затем выбирая наиболее подходящие.
07:57
So what do I mean by this exactlyв точку?
168
465144
2195
Что я под этим подразумеваю?
07:59
Let's say we were tryingпытаясь to make a modelмодель
169
467862
1978
Скажем, мы пытаемся создать модель,
08:01
that told us how likelyвероятно an imageобраз
were to appearпоявиться on Facebookfacebook.
170
469864
3183
определяющую вероятность того,
что некий снимок появится в Facebook.
08:05
We'dМы б probablyвероятно want the modelмодель to say
171
473071
1701
Мы хотели бы, чтобы модель сказала:
08:06
it's prettyСимпатичная unlikelyвряд ли that someoneкто то
would postпосле this noiseшум imageобраз on the left,
172
474796
3557
«Вот это зашумлённое изображение слева
вряд ли кто-либо запостит,
08:10
and prettyСимпатичная likelyвероятно that someoneкто то
would postпосле a selfieселфи
173
478377
2419
зато наверняка кто-нибудь запостит селфи,
такое, как вот это справа.
08:12
like this one on the right.
174
480820
1334
08:14
The imageобраз in the middleсредний is blurryразмыто,
175
482178
1639
Снимок посередине размыт,
08:15
so even thoughхоть it's more likelyвероятно
we'dмы б see it on Facebookfacebook
176
483841
2639
и хотя он выглядит предпочтительнее
08:18
comparedв сравнении to the noiseшум imageобраз,
177
486504
1360
зашумлённого изображения,
08:19
it's probablyвероятно lessМеньше likelyвероятно we'dмы б see it
comparedв сравнении to the selfieселфи.
178
487888
2960
мы скорее всего увидим в Facebook селфи».
08:22
But when it comesвыходит to imagesизображений
from the blackчерный holeдыра,
179
490872
2290
Но когда дело касается
изображений чёрной дыры,
08:25
we're posedпозировала with a realреальный conundrumголоволомка:
we'veмы в never seenвидели a blackчерный holeдыра before.
180
493186
3502
мы сталкиваемся с реальной проблемой:
мы никогда раньше не видели чёрную дыру.
08:28
In that caseдело, what is a likelyвероятно
blackчерный holeдыра imageобраз,
181
496712
2291
На что она может быть похожа,
08:31
and what should we assumeпредполагать
about the structureсостав of blackчерный holesотверстия?
182
499027
2938
и какие предположения
мы можем делать о её строении?
08:33
We could try to use imagesизображений
from simulationsмоделирование we'veмы в doneсделанный,
183
501989
2632
Мы могли бы использовать
симулированные нами изображения,
08:36
like the imageобраз of the blackчерный holeдыра
from "Interstellarмежзвездный,"
184
504645
2530
такие как, например, чёрная дыра
в фильме «Интерстеллар»,
08:39
but if we did this,
it could causeпричина some seriousсерьезный problemsпроблемы.
185
507199
2938
но это могло бы привести
к серьёзным проблемам.
Что, если теория Эйнштейна
не подтвердится?
08:42
What would happenслучаться
if Einstein'sЭйнштейна theoriesтеории didn't holdдержать?
186
510161
3380
08:45
We'dМы б still want to reconstructреконструировать
an accurateточный pictureкартина of what was going on.
187
513565
3961
Мы всё ещё хотим воссоздать
верное изображение происходящего.
Слишком активно используя
уравнения Эйнштейна в наших алгоритмах,
08:49
If we bakeвыпекать Einstein'sЭйнштейна equationsуравнения
too much into our algorithmsалгоритмы,
188
517550
3371
08:52
we'llЧто ж just endконец up seeingвидя
what we expectожидать to see.
189
520945
2755
в результате мы просто увидим то,
что ожидали увидеть.
08:55
In other wordsслова,
we want to leaveоставлять the optionвариант openоткрытый
190
523724
2276
Другими словами, мы хотим
сохранить вариант
08:58
for there beingявляющийся a giantгигант elephantслон
at the centerцентр of our galaxyгалактика.
191
526024
2923
существования огромного слона
в центре нашей Галактики.
09:00
(LaughterСмех)
192
528971
1057
(Смех)
09:02
DifferentДругой typesтипы of imagesизображений have
very distinctотчетливый featuresфункции.
193
530052
2989
Различные типы изображений
имеют свои характерные особенности.
09:05
We can easilyбез труда tell the differenceразница
betweenмежду blackчерный holeдыра simulationмоделирование imagesизображений
194
533065
3548
Мы можем легко отличить изображения
симулированной чёрной дыры
09:08
and imagesизображений we take
everyкаждый day here on EarthЗемля.
195
536637
2276
от снимков, которые мы
ежедневно делаем с Земли.
09:10
We need a way to tell our algorithmsалгоритмы
what imagesизображений look like
196
538937
3104
Нужно найти способ объяснить алгоритму,
как изображение выглядит
09:14
withoutбез imposingвнушительный one typeтип
of image'sизображений featuresфункции too much.
197
542065
3249
без введения в него слишком большого
количества черт однотипных объектов.
09:17
One way we can try to get around this
198
545865
1893
Один из способов избежать этого —
09:19
is by imposingвнушительный the featuresфункции
of differentдругой kindsвиды of imagesизображений
199
547782
3062
применять черты различных изображений
09:22
and seeingвидя how the typeтип of imageобраз we assumeпредполагать
affectsвлияет our reconstructionsреконструкций.
200
550868
4130
и наблюдать, как конкретное изображение
влияет на получившиеся результаты.
09:27
If all images'изображений' typesтипы produceпроизводить
a very similar-lookingаналогичный вид imageобраз,
201
555712
3491
Если все типы изображений
воспроизведут в итоге одно похожее,
09:31
then we can startНачало to becomeстали more confidentуверенная в себе
202
559227
2057
тогда мы почувствуем уверенность,
09:33
that the imageобраз assumptionsдопущения we're makingизготовление
are not biasingсмещение this pictureкартина that much.
203
561308
4173
что делаемые нами предположения
не сильно отличаются от реальности.
09:37
This is a little bitнемного like
givingдающий the sameодна и та же descriptionописание
204
565505
2990
Это как если дать одно и то же описание
09:40
to threeтри differentдругой sketchэскиз artistsхудожники
from all around the worldМир.
205
568519
2996
трём разным художникам
из разных частей света.
09:43
If they all produceпроизводить
a very similar-lookingаналогичный вид faceлицо,
206
571539
2860
Если они все нарисуют очень похожее лицо,
09:46
then we can startНачало to becomeстали confidentуверенная в себе
207
574423
1793
то мы будем уверены,
09:48
that they're not imposingвнушительный theirих ownсвоя
culturalкультурный biasesуклоны on the drawingsрисунки.
208
576240
3616
что на их портреты не повлияли
особенности их культуры.
09:51
One way we can try to imposeоблагать
differentдругой imageобраз featuresфункции
209
579880
3315
Один из способов ввести в алгоритм
разные черты изображения —
09:55
is by usingс помощью piecesкуски of existingсуществующий imagesизображений.
210
583219
2441
использовать части уже
имеющихся изображений.
09:58
So we take a largeбольшой collectionколлекция of imagesизображений,
211
586214
2160
Поэтому мы берём большую
коллекцию изображений
10:00
and we breakломать them down
into theirих little imageобраз patchesпатчи.
212
588398
2718
и разделяем их на множество
маленьких частей.
10:03
We then can treatрассматривать eachкаждый imageобраз patchпластырь
a little bitнемного like piecesкуски of a puzzleголоволомка.
213
591140
4285
И тогда мы можем рассматривать каждый
кусочек изображения как часть пазла.
10:07
And we use commonlyобычно seenвидели puzzleголоволомка piecesкуски
to pieceкусок togetherвместе an imageобраз
214
595449
4278
Из типовых частей пазла
мы собираем целое изображение,
10:11
that alsoтакже fitsприпадки our telescopeтелескоп measurementsизмерения.
215
599751
2452
которое соответствует
показаниям телескопа.
10:15
DifferentДругой typesтипы of imagesизображений have
very distinctiveотличительный setsнаборы of puzzleголоволомка piecesкуски.
216
603040
3743
Каждый тип изображений имеет
определённый набор кусочков пазла.
10:18
So what happensпроисходит when we take the sameодна и та же dataданные
217
606807
2806
Так что же получится,
если взять одинаковые данные,
10:21
but we use differentдругой setsнаборы of puzzleголоволомка piecesкуски
to reconstructреконструировать the imageобраз?
218
609637
4130
но использовать разные наборы пазлов
для воспроизведения изображения?
10:25
Let's first startНачало with blackчерный holeдыра
imageобраз simulationмоделирование puzzleголоволомка piecesкуски.
219
613791
4766
Начнём с набора с кусочками пазла
для получения изображения чёрной дыры.
10:30
OK, this looksвыглядит reasonableразумный.
220
618581
1591
Выглядит вполне приемлемо.
10:32
This looksвыглядит like what we expectожидать
a blackчерный holeдыра to look like.
221
620196
2694
Это похоже на то,
что мы ожидаем увидеть.
10:34
But did we just get it
222
622914
1193
Но получили ли мы его,
10:36
because we just fedкормили it little piecesкуски
of blackчерный holeдыра simulationмоделирование imagesизображений?
223
624131
3314
потому что составили из кусочков
для моделирования изображения чёрной дыры?
10:39
Let's try anotherдругой setзадавать of puzzleголоволомка piecesкуски
224
627469
1880
Давайте возьмём другой набор
10:41
from astronomicalастрономический, non-blackнечерноземных holeдыра objectsобъекты.
225
629373
2509
с астрономическими объектами,
не являющимися чёрными дырами.
10:44
OK, we get a similar-lookingаналогичный вид imageобраз.
226
632914
2126
Хорошо, мы получили похожее изображение.
10:47
And then how about piecesкуски
from everydayкаждый день imagesизображений,
227
635064
2236
А как насчёт кусочков
повседневных изображений,
10:49
like the imagesизображений you take
with your ownсвоя personalличный cameraкамера?
228
637324
2785
которые можно снять на обычную камеру?
10:53
Great, we see the sameодна и та же imageобраз.
229
641312
2115
Отлично, мы видим одно
и то же изображение.
10:55
When we get the sameодна и та же imageобраз
from all differentдругой setsнаборы of puzzleголоволомка piecesкуски,
230
643451
3366
Когда одинаковое изображение
получается из разных наборов кусочков,
10:58
then we can startНачало to becomeстали more confidentуверенная в себе
231
646841
2046
тогда у нас появляется уверенность,
11:00
that the imageобраз assumptionsдопущения we're makingизготовление
232
648911
1966
что наши предположения
11:02
aren'tне biasingсмещение the finalокончательный
imageобраз we get too much.
233
650901
2921
не сильно влияют на конечный результат.
11:05
AnotherДругая thing we can do is take
the sameодна и та же setзадавать of puzzleголоволомка piecesкуски,
234
653846
3253
Другой вариант: мы можем взять
тот же самый набор из кусочков пазла,
11:09
suchтакие as the onesте, derivedполученный
from everydayкаждый день imagesизображений,
235
657123
2489
как, например, производные
из повседневных снимков,
11:11
and use them to reconstructреконструировать
manyмногие differentдругой kindsвиды of sourceисточник imagesизображений.
236
659636
3600
и использовать их для воспроизведения
разных видов исходных изображений.
11:15
So in our simulationsмоделирование,
237
663260
1271
В наших моделях мы предполагаем,
11:16
we pretendделать вид a blackчерный holeдыра looksвыглядит like
astronomicalастрономический non-blackнечерноземных holeдыра objectsобъекты,
238
664555
3775
что чёрная дыра похожа
на другие астрономические объекты
11:20
as well as everydayкаждый день imagesизображений like
the elephantслон in the centerцентр of our galaxyгалактика.
239
668354
3849
и такие обыденные образы,
как слон в центре нашей Галактики.
11:24
When the resultsРезультаты of our algorithmsалгоритмы
on the bottomдно look very similarаналогичный
240
672227
3168
Когда результаты работы наших
алгоритмов будут совпадать
11:27
to the simulation'sсимуляция-х truthправда imageобраз on topВверх,
241
675419
2096
со смоделированными изображениями вверху,
11:29
then we can startНачало to becomeстали
more confidentуверенная в себе in our algorithmsалгоритмы.
242
677539
3346
мы будем уверены,
что наши алгоритмы верны.
11:32
And I really want to emphasizeподчеркивать here
243
680909
1867
И я хочу подчеркнуть здесь,
11:34
that all of these picturesкартинки were createdсозданный
244
682800
1934
что все эти изображения были созданы
11:36
by piecingкусочкам togetherвместе little piecesкуски
of everydayкаждый день photographsфотографии,
245
684758
2936
путём склеивания маленьких кусочков
повседневных фотографий,
11:39
like you'dвы бы take with your ownсвоя
personalличный cameraкамера.
246
687718
2215
которые можно снять на обычную камеру.
11:41
So an imageобраз of a blackчерный holeдыра
we'veмы в never seenвидели before
247
689957
3276
Изображение чёрной дыры,
которое раньше никто не видел,
11:45
mayмай eventuallyв итоге be createdсозданный by piecingкусочкам
togetherвместе picturesкартинки we see all the time
248
693257
3943
можно получить с помощью
объединения уже имеющихся снимков,
11:49
of people, buildingsздания,
treesдеревья, catsкоты and dogsсобаки.
249
697224
2745
на которых изображены люди, дома,
деревья, кошки и собаки.
11:51
Imagingобработки изображений ideasидеи like this
will make it possibleвозможное for us
250
699993
2645
Подобные идеи визуализации
могут позволить нам
создать первую фотографию чёрной дыры,
11:54
to take our very first picturesкартинки
of a blackчерный holeдыра,
251
702662
2619
11:57
and hopefullyс надеждой, verifyпроверить
those famousизвестный theoriesтеории
252
705305
2447
а также, надеюсь, проверить
известные теории,
11:59
on whichкоторый scientistsученые relyполагаться on a dailyежедневно basisоснова.
253
707776
2421
на которые опираются учёные
в своей ежедневной работе.
12:02
But of courseкурс, gettingполучение
imagingизображений ideasидеи like this workingза работой
254
710221
2608
Конечно, заставить такую идею работать
12:04
would never have been possibleвозможное
withoutбез the amazingудивительно teamкоманда of researchersисследователи
255
712853
3322
было бы невозможно
без удивительной команды учёных,
12:08
that I have the privilegeпривилегия to work with.
256
716199
1887
с которыми я имею честь сотрудничать.
12:10
It still amazesпоражает me
257
718110
1163
Меня поражает тот факт,
12:11
that althoughнесмотря на то что I beganначал this projectпроект
with no backgroundзадний план in astrophysicsастрофизика,
258
719297
3351
что несмотря на отсутствие у меня
опыта в астрофизике,
12:14
what we have achievedдостигнутый
throughчерез this uniqueуникальный collaborationсотрудничество
259
722672
2619
совместной работой
мы добились результата,
12:17
could resultрезультат in the very first
imagesизображений of a blackчерный holeдыра.
260
725315
2759
который может дать нам
первый снимок чёрной дыры.
12:20
But bigбольшой projectsпроектов like
the EventМероприятие HorizonГоризонт TelescopeТелескоп
261
728098
2698
Такие крупные проекты,
как Event Horizon Telescope,
12:22
are successfulуспешный dueв связи to all
the interdisciplinaryмеждисциплинарный expertiseэкспертиза
262
730820
2814
успешны благодаря сотрудничеству
множества учёных,
12:25
differentдругой people bringприносить to the tableТаблица.
263
733658
1790
являющихся экспертами
в различных областях знаний.
12:27
We're a meltingплавление potгоршок of astronomersастрономы,
264
735472
1706
Все мы: астрономы, физики,
математики и инженеры —
12:29
physicistsфизики, mathematiciansматематики and engineersинженеры.
265
737202
2232
плавимся в одном котле науки.
12:31
This is what will make it soonскоро possibleвозможное
266
739458
2554
Так мы вскоре сделаем возможным то,
12:34
to achieveдостигать something
onceодин раз thought impossibleневозможно.
267
742036
2853
что когда-то казалось невозможным.
12:36
I'd like to encourageпоощрять all of you to go out
268
744913
2256
Я бы хотела призвать всех вас
12:39
and help pushОт себя the boundariesграницы of scienceнаука,
269
747193
2096
помогать в расширении границ науки,
12:41
even if it mayмай at first seemказаться
as mysteriousзагадочный to you as a blackчерный holeдыра.
270
749313
3901
даже если на первый взгляд она кажется
такой же непостижимой, как чёрная дыра.
12:45
Thank you.
271
753238
1174
Спасибо.
12:46
(ApplauseАплодисменты)
272
754436
2397
(Аплодисменты)
Translated by Alena Chernykh
Reviewed by Polina Gurina

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Katie Bouman - Imaging scientist
Katie Bouman is part of an international team of astronomers that's creating the world's largest telescope to take the very first picture of a black hole.

Why you should listen

It is believed that the heart of the Milky Way hosts a four-million-solar-mass black hole feeding off a spinning disk of hot gas. An image of the shadow cast by the event horizon of the black hole could help to address a number of important scientific questions. For instance, does Einstein's theory of general relativity hold in extreme conditions? Unfortunately, the event horizon of this black hole appears so small in the sky that imaging it would require a single-dish radio telescope the size of the entire Earth. Although a single-dish telescope this large is unrealizable, by connecting disjoint radio telescopes located all around the globe, Katie Bouman and a team of astronomers are creating an Earth-sized computational telescope -- the Event Horizon Telescope -- that is capable of taking the very first up-close picture of a black hole.

Bouman is a PhD candidate in the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) at the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The focus of her research is on using emerging computational methods to push the boundaries of interdisciplinary imaging. By combining techniques from both astronomy and computer science, Bouman has been working on developing innovative ways to combine the information from the Event Horizon Telescope network to produce the first picture of a black hole. Her work on imaging for the Event Horizon Telescope has been featured on BBCThe Boston GlobeThe Washington PostPopular Science and NPR.

More profile about the speaker
Katie Bouman | Speaker | TED.com