TED2019
Federica Bianco: How we use astrophysics to study earthbound problems
Federica Bianco: Hogyan segít az asztrofizika földi problémáink megoldásában?
Filmed:
Readability: 5.7
1,455,854 views
Olyan bonyolult rendszer tanulmányozásához, mint amilyen az egész világegyetem, az asztrofizikusoknak érteniük kell ahhoz, hogy hatalmas adatkészletekből egyszerű megoldásokat vezessenek le. Mi másra alkalmazható még ez a szaktudás? Federica Bianco, TED-ösztöndíjas asztrofizikus elmagyarázza, hogyan használ fel asztrofizikai adatelemzéseket városi és társadalmi problémamegoldásra – s egyben a csillagok titkainak feltárására is.
Federica Bianco - Cross-disciplinary scientist
TED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still. Full bio
TED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I am an astrophysicist.
0
1317
2492
Asztrofizikus vagyok.
00:15
I research stellar explosions
across the universe.
across the universe.
1
3833
3055
Az univerzum csillagrobbanásait kutatom.
De van egy kis gond velem:
00:19
But I have a flaw:
2
7603
1200
00:21
I'm restless, and I get bored easily.
3
9325
2483
nyughatatlan vagyok,
könnyen elunom magam.
könnyen elunom magam.
És bár asztrofizikus vagyok,
beláthatatlan lehetőségekkel,
beláthatatlan lehetőségekkel,
00:24
And although as an astrophysicist,
I have the incredible opportunity
I have the incredible opportunity
4
12356
3196
hogy az egész világegyetemet
kutathassam,
kutathassam,
00:27
to study the entire universe,
5
15576
1932
00:29
the thought of doing
only that, always that,
only that, always that,
6
17532
3348
a gondolat, hogy mindig csak
ugyanazzal foglalkozzak,
ugyanazzal foglalkozzak,
00:32
makes me feel caged and limited.
7
20904
2231
béklyóba és bilincsbe ver.
00:36
What if my issues with
keeping attention and getting bored
keeping attention and getting bored
8
24762
3914
De mi lenne, ha a szétszórtságomat
és unottságomat
és unottságomat
nem tekintenénk hibának?
00:40
were not a flaw, though?
9
28700
1482
00:42
What if I could turn them into an asset?
10
30206
2667
Mi lenne, ha mondjuk
erényt kovácsolnék belőle?
erényt kovácsolnék belőle?
00:45
An astrophysicist cannot
touch or interact with
touch or interact with
11
33830
2645
Az asztrofizikusok nem érinthetik meg,
nem vehetik kézbe
nem vehetik kézbe
00:48
the things that she studies.
12
36499
1538
kutatásuk tárgyait.
00:50
No way to explode a star in a lab
to figure out why or how it blew up.
to figure out why or how it blew up.
13
38061
3713
Nem idézhetnek elő csillagrobbanást
a laborban, hogy feltárják annak okát.
a laborban, hogy feltárják annak okát.
00:54
Just pictures and movies of the sky.
14
42164
2530
Csak az égről készült képeket
és filmfelvételeket nézhetik.
és filmfelvételeket nézhetik.
00:57
Everything we know about the universe,
15
45339
2221
Mindarra, amit ma az univerzumról tudunk,
00:59
from the big bang
that originated space and time,
that originated space and time,
16
47584
3091
a nagy bummtól kezdve,
ami létrehozta a teret és az időt,
ami létrehozta a teret és az időt,
01:02
to the formation and evolution
of stars and galaxies,
of stars and galaxies,
17
50699
2794
csillagok és galaxisok kialakulásán
és fejlődésén keresztül
és fejlődésén keresztül
01:05
to the structure of our own solar system,
18
53517
2460
a naprendszerünk szerkezetéig,
01:08
we figured out studying images of the sky.
19
56001
2800
az égi képek tanulmányozása
útján jöttünk rá.
útján jöttünk rá.
01:12
And to study a system
as complex as the entire universe,
as complex as the entire universe,
20
60006
3952
Az egész bonyolult világegyetem
csak azért tanulmányozható,
csak azért tanulmányozható,
01:15
astrophysicists are experts
at extracting simple models and solutions
at extracting simple models and solutions
21
63982
4705
mert az asztrofizikusok képesek
hatalmas és bonyolult adathalmokat
hatalmas és bonyolult adathalmokat
01:20
from large and complex data sets.
22
68711
2339
modellezni és leegyszerűsíteni.
01:23
So what else can I do with this expertise?
23
71705
2425
Mihez kezdhetnék még ezzel a tudással?
01:28
What if we turned the camera
around towards us?
around towards us?
24
76030
4095
Mi lenne, ha magunk felé
fordítanánk a kamerát?
fordítanánk a kamerát?
01:33
At the Urban Observatory,
that is exactly what we are doing.
that is exactly what we are doing.
25
81057
2991
Pontosan ezt tesszük a New York-i
Urban Observatoryban.
Urban Observatoryban.
01:36
Greg Dobler, also an astrophysicist
26
84072
2492
Greg Dobler szintén asztrofizikus,
01:38
and my husband,
27
86588
1167
egyben a férjem is,
01:39
created the first urban observatory
in New York University in 2013,
in New York University in 2013,
28
87779
3960
ő hozta létre 2013-ban az első városi
obszervatóriumot New Yorkban,
obszervatóriumot New Yorkban,
01:43
and I joined in 2015.
29
91763
1556
én pedig 2015-ben léptem be.
01:45
Here are some of the things that we do.
30
93752
1929
Mutatok pár dolgot, miket csinálunk.
01:48
We take pictures of the city at night
31
96196
2270
Éjszakai fotókat készítünk a városról,
01:50
and study city lights like stars.
32
98490
2589
és úgy tanulmányozzuk
a város fényeit, mint a csillagokat.
a város fényeit, mint a csillagokat.
01:53
By studying how light changes over time
33
101514
2012
Megfigyelem, hogyan változik idővel a fény
01:55
and the color of astronomical lights,
34
103550
2074
és a csillagászati fények színe,
01:57
I gain insight about the nature
of exploding stars.
of exploding stars.
35
105648
2813
így sok mindent megtudok
a robbanó csillagok természetéről.
a robbanó csillagok természetéről.
02:00
By studying city lights the same way,
36
108934
2270
A városi fények megfigyelésével
02:03
we can measure and predict how much energy
the city needs and consumes
the city needs and consumes
37
111228
4682
meg tudjuk mérni és jósolni, mennyi
energiát igényel és fogyaszt a város,
energiát igényel és fogyaszt a város,
02:07
and help build a resilient grid
38
115934
1847
és segíthetünk rugalmas
hálózatot kialakítani,
hálózatot kialakítani,
02:09
that will support the needs
or growing urban environments.
or growing urban environments.
39
117805
3299
ami a terjeszkedő városi környezet
szükségleteit fogja támogatni.
szükségleteit fogja támogatni.
02:14
In daytime images,
we capture plumes of pollution.
we capture plumes of pollution.
40
122283
3357
Nappali felvételeinken jól láthatók
a környezetszennyezés felhői.
a környezetszennyezés felhői.
02:18
Seventy-five percent
of greenhouse gases in New York City
of greenhouse gases in New York City
41
126274
3470
New York City üvegházhatásának
75 százaléka
75 százaléka
02:21
come from a building like this one,
burning oil for heat.
burning oil for heat.
42
129768
3632
olyan épületekből ered, mint ez,
ahol olajjal fűtenek.
ahol olajjal fűtenek.
Levegőminőség-érzékelőkkel
mérhetjük a szennyezettséget.
mérhetjük a szennyezettséget.
02:26
You can measure pollution
with air quality sensors.
with air quality sensors.
43
134477
2395
02:28
But imagine putting a sensor
on each New York City building,
on each New York City building,
44
136896
3842
De képzeljék el, ha minden egyes
New York-i épületre szerelnénk egyet,
New York-i épületre szerelnénk egyet,
02:32
reading in data from a million monitors.
45
140762
2706
és egymillió monitorról
kéne leolvasnunk az adatokat.
kéne leolvasnunk az adatokat.
02:35
Imagine the cost.
46
143492
1326
Képzeljék el, mibe kerülne.
02:38
With a team of NYU students,
we built a mathematical model,
we built a mathematical model,
47
146048
3428
New York-i egyetemistákkal együtt
matematikai modellt állítottunk fel,
matematikai modellt állítottunk fel,
02:41
a neural network that can detect
and track these plumes
and track these plumes
48
149500
3389
neurális hálózatot, amely kimutatja
és nyomon követi ezeket a felhőket
New Yorkban, ameddig a szem ellát.
New Yorkban, ameddig a szem ellát.
02:44
over the New York City skyline.
49
152913
1690
02:46
We can classify them --
50
154627
1482
Ezeket osztályozzuk –
02:48
harmless steam plumes,
white and evanescent;
white and evanescent;
51
156133
3015
ártalmatlan, fehér,
hamar elillanó gőzfellegek
hamar elillanó gőzfellegek
02:51
polluting smokestacks,
dark and persistent --
dark and persistent --
52
159172
3516
és szennyező, sötét,
megmaradó füstpamacsok –,
megmaradó füstpamacsok –,
02:54
and provide policy makers
with a map of neighborhood pollution.
with a map of neighborhood pollution.
53
162712
3759
és ezt megosztjuk a politikusokkal,
egy környezetszennyezés-térképpel együtt.
egy környezetszennyezés-térképpel együtt.
02:59
This cross-disciplinary project
created transformational solutions.
created transformational solutions.
54
167777
3889
Ez a több tudományágat felölelő program
újszerű megoldásokat hozott.
újszerű megoldásokat hozott.
03:05
But the data analysis methodologies
we use in astrophysics
we use in astrophysics
55
173942
2913
Az asztrofizikában használt
adatelemző módszerek azonban
adatelemző módszerek azonban
03:08
can be applied to all sorts of data,
56
176879
1961
mindenfajta adatelemzésre alkalmazhatók,
03:10
not just images.
57
178864
1150
nem csak képekre.
Felkértek minket, hogy segítsünk
egy kaliforniai államügyésznek,
egy kaliforniai államügyésznek,
03:12
We were asked to help
a California district attorney
a California district attorney
58
180450
2484
03:14
understand prosecutorial delays
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
59
182958
3421
aki büntetőeljárások elhúzódásának okait
kutatta az igazságszolgáltatásban.
kutatta az igazságszolgáltatásban.
03:18
There are people on probation
or sitting in jail,
or sitting in jail,
60
186839
2667
Vannak próbaidős vagy
börtönbüntetésüket töltő emberek,
börtönbüntetésüket töltő emberek,
03:21
awaiting for trial sometimes for years.
61
189530
2611
akik olykor éveket várnak az ítéletre.
03:24
They wanted to know
what kind of cases dragged on,
what kind of cases dragged on,
62
192165
2444
Tudni akarták, milyen típusú
ügyek húzódnak el,
ügyek húzódnak el,
és hatalmas adatbázisuk volt ahhoz,
hogy ezt feltárják és megértsék,
hogy ezt feltárják és megértsék,
03:26
and they had a massive data set
to explore to understand it,
to explore to understand it,
63
194633
3124
03:29
but didn't have the expertise
64
197781
1412
de hiányzott hozzá a szaktudásuk,
03:31
or the instruments
in their office to do so.
in their office to do so.
65
199217
2548
és megfelelő eszközeik sem voltak
az irodáikban.
az irodáikban.
03:33
And that's where we came in.
66
201789
1746
És itt léptünk mi a képbe.
03:35
I worked with my colleague,
public policy professor Angela Hawken,
public policy professor Angela Hawken,
67
203559
3397
Közpolitika professzor kolléganőmmel,
Angela Hawkennal dolgoztam,
Angela Hawkennal dolgoztam,
03:38
and our team first created
a visual dashboard
a visual dashboard
68
206980
3486
és csapatunkkal létrehoztuk az első
vizuális kijelzőt államügyészeknek,
vizuális kijelzőt államügyészeknek,
03:42
for DAs to see and better understand
the prosecution process.
the prosecution process.
69
210490
3900
hogy lássák és értsék
a büntetőeljárások menetét.
a büntetőeljárások menetét.
03:46
But also, we ourselves
analyzed their data,
analyzed their data,
70
214997
2929
Ugyanakkor mi magunk is
elemeztük az adataikat,
elemeztük az adataikat,
03:49
looking to see if the duration
of the process
of the process
71
217950
2520
különös tekintettel arra,
hogy egy ügy késleltetése
hogy egy ügy késleltetése
03:52
suffered from social inequalities
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
72
220494
3190
az igazságszolgáltatás társadalmi
egyenlőtlenségéből fakad-e.
egyenlőtlenségéből fakad-e.
Olyan módszereket használtunk,
03:56
We did so using methods
73
224367
1542
03:57
that I would use to classify
thousands of stellar explosions,
thousands of stellar explosions,
74
225933
2973
melyekkel csillagrobbanások ezreit
szoktuk osztályozni,
szoktuk osztályozni,
04:00
applied to thousands of court cases.
75
228930
2655
ezeket alkalmaztuk több ezer peres ügyre.
04:03
And in doing so,
76
231609
1151
Közben megalkottunk egy modellt,
04:04
we built a model that can be applied
to other jurisdictions
to other jurisdictions
77
232784
2833
ami több bírósági ügy esetén is bevethető,
melyekben elfogultság gyanúja merül fel.
04:07
who are willing to explore their biases.
78
235641
2190
04:09
These collaborations between
domain experts and astrophysicists
domain experts and astrophysicists
79
237855
3246
Ezek a szakértők és asztrofizikusok
közti együttműködések
közti együttműködések
04:13
created transformational solutions
80
241125
2055
áttörő erejű megoldásokat teremtettek,
04:15
to help improve people's quality of life.
81
243204
2400
melyek hozzájárulnak
az életminőség javulásához.
az életminőség javulásához.
04:19
But it is a two-way road.
82
247426
1484
Ám ez kétirányú pálya.
04:20
I bring my astrophysics background
to urban science,
to urban science,
83
248934
2543
Asztrofizikus hátteremet
beemeltem az urbanisztikába,
beemeltem az urbanisztikába,
04:23
and I bring what I learn in urban science
back to astrophysics.
back to astrophysics.
84
251501
3841
amit pedig ott tanultam,
azt átemeltem az asztrofizikába.
azt átemeltem az asztrofizikába.
04:27
Light echoes:
85
255930
1852
Fényvisszaverődések:
04:30
the reflections of stellar explosions
onto interstellar dust.
onto interstellar dust.
86
258461
4567
a csillagrobbanások visszatükröződései
a csillagközi porszemcséken.
a csillagközi porszemcséken.
04:36
In our images, these reflections appear
as white, evanescent, moving features,
as white, evanescent, moving features,
87
264046
5785
Képeinken fehér, izzó, mozgó felületek
formájában jelennek meg,
formájában jelennek meg,
akár a füstfelhők.
04:41
just like plumes.
88
269855
1150
04:43
I am adapting the same models
that detect plumes in city images
that detect plumes in city images
89
271363
3895
A városi képeken a füstfelhők
feltárására alkalmazott modellel
feltárására alkalmazott modellel
04:47
to detect light echoes
in images of the sky.
in images of the sky.
90
275282
2928
az égi képeken is ki tudom mutatni
a fényvisszaverődéseket.
a fényvisszaverődéseket.
04:52
By exploring the things
that interest and excite me,
that interest and excite me,
91
280290
3293
Azáltal, hogy számomra érdekes
és izgalmas dolgokat fedezek fel,
és izgalmas dolgokat fedezek fel,
04:55
reaching outside of my domain,
92
283607
1796
melyek túlmutatnak szakterületemen,
04:57
I did turn my restlessness into an asset.
93
285427
2876
előnyt kovácsolhattam
nyughatatlanságomból.
nyughatatlanságomból.
05:01
We, you, all have a unique perspective
that can generate new insight
that can generate new insight
94
289031
5047
Mindannyiunknak egyéni látásmódja van,
és ez új felismerésekhez vezet,
és ez új felismerésekhez vezet,
05:06
and lead to new, unexpected,
transformational solutions.
transformational solutions.
95
294102
4183
valamint merőben új, változást hozó
megoldásokhoz visz.
megoldásokhoz visz.
05:10
Thank you.
96
298944
1162
Köszönöm.
(Taps)
05:12
(Applause)
97
300130
4158
ABOUT THE SPEAKER
Federica Bianco - Cross-disciplinary scientistTED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still.
Why you should listen
Astrophysicist, professor, professional boxer and TED Fellow Federica Bianco studies stellar explosions, using the same methodologies to understand urban and social problems. She uses data-science to both study the universe and tackle problems on earth, like pollution in New York City, prosecutorial justice and how city lights can create resilient electric grids and.
Bianco splits her time as a professor at the University of Delaware in the Department of Physics and Astrophysics (where she runs a lab focusing on light curves), the Biden School of Public Policy and Administration and the Urban Observatory, where she uses her astrophysics skills to study urban problems. She is also the coordinator the Large Synoptic Survey Telescope (LSST) Science Collaboration, a network of more than 1,500 scientists. The LSST, under construction in Chile, will go online in 2023 to survey the night sky and image the southern hemisphere sky at unprecedented depth and resolution. The collaboration will study everything about it, from the thousands of changes it will discover in the sky every night to billions of stars and galaxies, many that have never been seen before.
Bianco has published more than 100 peer-reviewed papers, was a Smithsonian predoctoral and James Arthur postdoctoral fellow and was the recipient of a Department of Energy "Innovative Development in Energy-Related Applied Science" grant. When she isn't doing science, you will find her in the boxing ring, where she has made a name for herself as "The MadScientist." She is known for fighting her heart out both in and out of the ring.
Federica Bianco | Speaker | TED.com