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Katie Bouman: How to take a picture of a black hole
Katie Bouman: Come fotografare un buco nero
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Nel cuore della Via Lattea si trova un buco nero massiccio che sprigiona un disco vorticoso di raggi cosmici e cattura tutto ciò che gli si avvicina, persino la luce. Non possiamo vederlo, ma il suo orizzonte proietta un'ombra, e l'immagine di quell'ombra potrebbe aiutarci a rispondere ad alcune importanti domande sull'universo. Gli scienziati pensavano che per riuscire a ottenere un'immagine del genere ci sarebbe voluto un telescopio della dimensione della Terra, finché Katie Bouman e il suo team di astronomi sono ricorsi a una brillante alternativa.
Questo discorso riesce a far luce nell'oscurità più buia.
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. Full bio
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
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00:13
In the movie "Interstellar,"
0
1436
1860
Nel film "Interstellar"
c'è un'immagine ravvicinata
di un buco nero supemassiccio.
di un buco nero supemassiccio.
00:15
we get an up-close look
at a supermassive black hole.
at a supermassive black hole.
1
3320
3327
Da un campo di fondo di gas luminosi,
00:18
Set against a backdrop of bright gas,
2
6671
2143
l'attrazione gravitazionale del buco nero
00:20
the black hole's massive
gravitational pull
gravitational pull
3
8838
2118
curva la luce ad anello.
00:22
bends light into a ring.
4
10980
1435
Ma questa non è una vera fotografia
00:24
However, this isn't a real photograph,
5
12439
2109
00:26
but a computer graphic rendering --
6
14572
1786
solo una resa grafica al computer,
un'interpretazione artistica
di come potrebbe apparire un buco nero.
di come potrebbe apparire un buco nero.
00:28
an artistic interpretation
of what a black hole might look like.
of what a black hole might look like.
7
16382
3390
Cent'anni fa,
00:32
A hundred years ago,
8
20401
1166
00:33
Albert Einstein first published
his theory of general relativity.
his theory of general relativity.
9
21591
3601
Albert Einstein pubblicò
la sua teoria della relatività generale.
la sua teoria della relatività generale.
00:37
In the years since then,
10
25216
1439
Da allora,
gli scienziati hanno fornito
molte prove a sostegno.
molte prove a sostegno.
00:38
scientists have provided
a lot of evidence in support of it.
a lot of evidence in support of it.
11
26679
2973
00:41
But one thing predicted
from this theory, black holes,
from this theory, black holes,
12
29676
3084
Ma i buchi neri,
preannunciati da questa teoria,
preannunciati da questa teoria,
non sono stati ancora
osservati direttamente.
osservati direttamente.
00:44
still have not been directly observed.
13
32784
2350
Benché possiamo avere un'idea
di come potrebbero apparire,
di come potrebbero apparire,
00:47
Although we have some idea
as to what a black hole might look like,
as to what a black hole might look like,
14
35158
3206
in realtà finora non ne abbiamo mai
scattato una fotografia.
scattato una fotografia.
00:50
we've never actually taken
a picture of one before.
a picture of one before.
15
38388
2779
00:53
However, you might be surprised to know
that that may soon change.
that that may soon change.
16
41191
4279
Ma vi sorprenderà sapere
che presto le cose potrebbero cambiare.
che presto le cose potrebbero cambiare.
00:57
We may be seeing our first picture
of a black hole in the next couple years.
of a black hole in the next couple years.
17
45494
4164
Potremmo vedere la prima fotografia
di un buco nero tra un paio d'anni.
di un buco nero tra un paio d'anni.
Per questo primo scatto ci vorranno
un team di scienziati di tutto il mondo,
un team di scienziati di tutto il mondo,
01:01
Getting this first picture will come down
to an international team of scientists,
to an international team of scientists,
18
49682
3958
un telescopio [virtuale]
con le dimensioni della Terra
con le dimensioni della Terra
01:05
an Earth-sized telescope
19
53664
1567
01:07
and an algorithm that puts together
the final picture.
the final picture.
20
55255
2832
e un algoritmo che componga
l'immagine finale.
l'immagine finale.
Anche se oggi non posso mostrarvi
una foto reale di un buco nero
una foto reale di un buco nero
01:10
Although I won't be able to show you
a real picture of a black hole today,
a real picture of a black hole today,
21
58111
3528
vorrei darvi un'anteprima
degli sforzi che sono necessari
degli sforzi che sono necessari
01:13
I'd like to give you a brief glimpse
into the effort involved
into the effort involved
22
61663
2911
01:16
in getting that first picture.
23
64598
1613
per ottenere questo primo scatto.
01:19
My name is Katie Bouman,
24
67477
1437
Mi chiamo Katie Bouman
e sono dottoranda al MIT.
01:20
and I'm a PhD student at MIT.
25
68938
2566
01:23
I do research in a computer science lab
26
71528
2027
Lavoro in un laboratorio informatico
dove usiamo computer per aumentare
la definizione di immagini e video.
la definizione di immagini e video.
01:25
that works on making computers
see through images and video.
see through images and video.
27
73579
3298
E anche se non sono un astronomo,
01:28
But although I'm not an astronomer,
28
76901
2162
01:31
today I'd like to show you
29
79087
1285
oggi vorrei mostrarvi
come ho potuto contribuire
a questo entusiasmante progetto.
a questo entusiasmante progetto.
01:32
how I've been able to contribute
to this exciting project.
to this exciting project.
30
80396
2903
Se vi allontanate dalle luci della città,
01:35
If you go out past
the bright city lights tonight,
the bright city lights tonight,
31
83323
2831
potreste avere la fortuna
di osservare le meraviglie
di osservare le meraviglie
01:38
you may just be lucky enough
to see a stunning view
to see a stunning view
32
86178
2436
della Via Lattea.
01:40
of the Milky Way Galaxy.
33
88638
1493
E se ingrandissimo
al di là di milioni di stelle,
al di là di milioni di stelle,
01:42
And if you could zoom past
millions of stars,
millions of stars,
34
90155
2462
01:44
26,000 light-years toward the heart
of the spiraling Milky Way,
of the spiraling Milky Way,
35
92641
3755
26.000 anni luce verso il centro
della vorticosa Via Lattea,
della vorticosa Via Lattea,
raggiungeremmo un gruppo
di stelle proprio al centro.
di stelle proprio al centro.
01:48
we'd eventually reach
a cluster of stars right at the center.
a cluster of stars right at the center.
36
96420
3521
01:51
Peering past all the galactic dust
with infrared telescopes,
with infrared telescopes,
37
99965
3206
Scrutando attraverso particelle cosmiche
con telescopi a infrarossi
con telescopi a infrarossi
gli astronomi hanno osservato
queste stelle per oltre 16 anni.
queste stelle per oltre 16 anni.
01:55
astronomers have watched these stars
for over 16 years.
for over 16 years.
38
103195
3867
01:59
But it's what they don't see
that is the most spectacular.
that is the most spectacular.
39
107086
3589
Ma la cosa più spettacolare.
è ciò che non vedono.
è ciò che non vedono.
02:02
These stars seem to orbit
an invisible object.
an invisible object.
40
110699
3066
Queste stelle sembrano orbitare
attorno a un corpo invisibile.
attorno a un corpo invisibile.
02:05
By tracking the paths of these stars,
41
113789
2323
Calcolando le orbite di queste stelle,
gli astronomi conclusero
02:08
astronomers have concluded
42
116136
1294
02:09
that the only thing small and heavy
enough to cause this motion
enough to cause this motion
43
117454
3129
che l'unica cosa piccola e abbastanza
pesante da originare movimento
pesante da originare movimento
02:12
is a supermassive black hole --
44
120607
1968
è un buco nero supermassiccio,
una massa così densa da catturare
tutto ciò che le si avvicina troppo,
tutto ciò che le si avvicina troppo,
02:14
an object so dense that it sucks up
anything that ventures too close --
anything that ventures too close --
45
122599
4178
02:18
even light.
46
126801
1494
persino la luce.
Ma cosa vedremmo
se ci avvicinassimo ancora di più?
se ci avvicinassimo ancora di più?
02:20
But what happens if we were
to zoom in even further?
to zoom in even further?
47
128319
3061
02:23
Is it possible to see something
that, by definition, is impossible to see?
that, by definition, is impossible to see?
48
131404
4733
È possibile vedere qualcosa che,
per definizione, è impossibile vedere?
per definizione, è impossibile vedere?
Si è scoperto che se se potessimo
ingrandire alla lunghezza di onde radio,
ingrandire alla lunghezza di onde radio,
02:28
Well, it turns out that if we were
to zoom in at radio wavelengths,
to zoom in at radio wavelengths,
49
136719
3244
02:31
we'd expect to see a ring of light
50
139987
1682
vedremmo un anello di luce,
creato dalla lente gravitazionale
del plasma incandescente
del plasma incandescente
02:33
caused by the gravitational
lensing of hot plasma
lensing of hot plasma
51
141693
2411
02:36
zipping around the black hole.
52
144128
1829
che ruota attorno al buco nero.
In altre parole,
02:37
In other words,
53
145981
1160
il buco nero proietta un'ombra
su questo fondo di materia luminosa,
su questo fondo di materia luminosa,
02:39
the black hole casts a shadow
on this backdrop of bright material,
on this backdrop of bright material,
54
147165
3171
02:42
carving out a sphere of darkness.
55
150360
1842
dando vita a una sfera di oscurità.
Questo anello di luce rivela
l'orizzonte del buco nero,
l'orizzonte del buco nero,
02:44
This bright ring reveals
the black hole's event horizon,
the black hole's event horizon,
56
152226
3339
02:47
where the gravitational pull
becomes so great
becomes so great
57
155589
2400
dove l'attrazione gravitazionale
diventa così forte
diventa così forte
02:50
that not even light can escape.
58
158013
1626
da trattenere persino la luce.
Le equazioni di Einstein
ne stimano grandezza e forma,
ne stimano grandezza e forma,
02:51
Einstein's equations predict
the size and shape of this ring,
the size and shape of this ring,
59
159663
2859
quindi scattare una fotografia
non sarebbe solo ncredibile,
non sarebbe solo ncredibile,
02:54
so taking a picture of it
wouldn't only be really cool,
wouldn't only be really cool,
60
162546
3208
ma aiuterebbe a verificare
se tali equazioni sono valide
se tali equazioni sono valide
02:57
it would also help to verify
that these equations hold
that these equations hold
61
165778
2618
nelle condizioni estreme
attorno a un buco nero.
attorno a un buco nero.
03:00
in the extreme conditions
around the black hole.
around the black hole.
62
168420
2466
Tuttavia, questo buco nero
è così lontano da noi,
è così lontano da noi,
03:02
However, this black hole
is so far away from us,
is so far away from us,
63
170910
2558
che dalla Terra quest'anello
sembra incredibilmente piccolo,
sembra incredibilmente piccolo,
03:05
that from Earth, this ring appears
incredibly small --
incredibly small --
64
173492
3098
grande quanto un'arancia
sulla superficie della Luna.
sulla superficie della Luna.
03:08
the same size to us as an orange
on the surface of the moon.
on the surface of the moon.
65
176614
3590
03:12
That makes taking a picture of it
extremely difficult.
extremely difficult.
66
180758
2824
E questo rende estremamente
difficile fotografarlo.
difficile fotografarlo.
03:16
Why is that?
67
184645
1302
Perché?
03:18
Well, it all comes down
to a simple equation.
to a simple equation.
68
186512
3188
Tutto è riconducibile
a una semplice equazione.
a una semplice equazione.
03:21
Due to a phenomenon called diffraction,
69
189724
2416
Per effetto di un fenomeno
detto diffrazione
detto diffrazione
ci sono dei limiti di fondo
03:24
there are fundamental limits
70
192164
1355
per riuscire a vedere
gli oggetti più piccoli.
gli oggetti più piccoli.
03:25
to the smallest objects
that we can possibly see.
that we can possibly see.
71
193543
2670
03:28
This governing equation says
that in order to see smaller and smaller,
that in order to see smaller and smaller,
72
196789
3672
Questa equazione stabilisce
che per vedere oggetti sempre più piccoli
che per vedere oggetti sempre più piccoli
dobbiamo rendere il telescopio
sempre più grande.
sempre più grande.
03:32
we need to make our telescope
bigger and bigger.
bigger and bigger.
73
200485
2587
Ma persino con i telescopi ottici
più potenti qui sulla Terra
più potenti qui sulla Terra
03:35
But even with the most powerful
optical telescopes here on Earth,
optical telescopes here on Earth,
74
203096
3069
non ci avviciniamo nemmeno
alla risoluzione necessaria
alla risoluzione necessaria
03:38
we can't even get close
to the resolution necessary
to the resolution necessary
75
206189
2419
03:40
to image on the surface of the moon.
76
208632
2198
per vedere la superficie della luna.
03:42
In fact, here I show one of the highest
resolution images ever taken
resolution images ever taken
77
210854
3617
Vi mostro una delle immagini
a più alta risoluzione mai scattata
a più alta risoluzione mai scattata
della luna dalla Terra.
03:46
of the moon from Earth.
78
214495
1397
Si compone di circa 13.000 pixel,
03:47
It contains roughly 13,000 pixels,
79
215916
2557
e ogni pixel conterrebbe
oltre un milione e mezzo di arance.
oltre un milione e mezzo di arance.
03:50
and yet each pixel would contain
over 1.5 million oranges.
over 1.5 million oranges.
80
218497
4050
03:55
So how big of a telescope do we need
81
223396
1972
Quanto deve essere grande il telescopio
al fine di vedere un'arancia
sulla superficie lunare
sulla superficie lunare
03:57
in order to see an orange
on the surface of the moon
on the surface of the moon
82
225392
2765
e per estensione, il nostro buco nero?
04:00
and, by extension, our black hole?
83
228181
2214
A quanto pare, facendo due conti,
04:02
Well, it turns out
that by crunching the numbers,
that by crunching the numbers,
84
230419
2340
si calcola facilmente
che ci vorrebbe un telescopio
che ci vorrebbe un telescopio
04:04
you can easily calculate
that we would need a telescope
that we would need a telescope
85
232783
2610
grande quanto tutta la Terra.
04:07
the size of the entire Earth.
86
235417
1393
(Risate)
04:08
(Laughter)
87
236834
1024
Se riuscissimo a costruire
questo telescopio
questo telescopio
04:09
If we could build
this Earth-sized telescope,
this Earth-sized telescope,
88
237882
2119
potremmo iniziare a vedere
il distintivo anello di luce,
il distintivo anello di luce,
04:12
we could just start to make out
that distinctive ring of light
that distinctive ring of light
89
240025
2925
indicativo dell'orizzonte di un buco nero.
04:14
indicative of the black
hole's event horizon.
hole's event horizon.
90
242974
2183
Sebbene tale fotografia non possa
contenere i dettagli che vediamo
contenere i dettagli che vediamo
04:17
Although this picture wouldn't contain
all the detail we see
all the detail we see
91
245181
2918
con elaborazioni grafiche,
04:20
in computer graphic renderings,
92
248123
1506
04:21
it would allow us to safely get
our first glimpse
our first glimpse
93
249653
2299
permetterebbe una prima
osservazione sicura
osservazione sicura
del campo gravitazionale
che circonda un buco nero.
che circonda un buco nero.
04:23
of the immediate environment
around a black hole.
around a black hole.
94
251976
2487
Tuttavia, come potete immaginare,
04:26
However, as you can imagine,
95
254487
1613
04:28
building a single-dish telescope
the size of the Earth is impossible.
the size of the Earth is impossible.
96
256124
3624
costruire un radiotelescopio
grande quanto la Terra è impossibile.
grande quanto la Terra è impossibile.
04:31
But in the famous words of Mick Jagger,
97
259772
1887
Ma come dice Mick Jagger:
04:33
"You can't always get what you want,
98
261683
1791
"Non sempre puoi avere ciò che vuoi,
ma se qualche volta ci provi,
potresti scoprire
potresti scoprire
04:35
but if you try sometimes,
you just might find
you just might find
99
263498
2187
che hai ciò ti che serve".
04:37
you get what you need."
100
265709
1215
04:38
And by connecting telescopes
from around the world,
from around the world,
101
266948
2464
Collegando i telescopi di tutto il mondo,
un'associazione internazionale
chiamata "Event Horizon Telescope"
chiamata "Event Horizon Telescope"
04:41
an international collaboration
called the Event Horizon Telescope
called the Event Horizon Telescope
102
269436
3538
sta creando un telescopio computazionale
grande quanto la Terra
grande quanto la Terra
04:44
is creating a computational telescope
the size of the Earth,
the size of the Earth,
103
272998
3109
per fornire una prova diretta
04:48
capable of resolving structure
104
276131
1537
04:49
on the scale of a black
hole's event horizon.
hole's event horizon.
105
277692
2199
oggettiva dell'orizzonte di un buco nero.
Questa rete di telescopi ha in programma
di scattere la prima foto
di scattere la prima foto
04:51
This network of telescopes is scheduled
to take its very first picture
to take its very first picture
106
279915
3387
di un buco nero l'anno prossimo.
04:55
of a black hole next year.
107
283326
1815
Ogni telescopio collabora
all'interno della rete globale.
all'interno della rete globale.
04:57
Each telescope in the worldwide
network works together.
network works together.
108
285165
3338
05:00
Linked through the precise timing
of atomic clocks,
of atomic clocks,
109
288527
2712
Sincronizzati con gli orologi atomici,
squadre di ricercatori di ogni sito
congelano la luce
congelano la luce
05:03
teams of researchers at each
of the sights freeze light
of the sights freeze light
110
291263
2657
raccogliendo migliaia di terabyte di dati.
05:05
by collecting thousands
of terabytes of data.
of terabytes of data.
111
293944
2962
05:08
This data is then processed in a lab
right here in Massachusetts.
right here in Massachusetts.
112
296930
5017
Questi dati vengono poi elaborati
in un laboratorio qui in Massachusetts.
in un laboratorio qui in Massachusetts.
05:13
So how does this even work?
113
301971
1794
Ma come funziona?
05:15
Remember if we want to see the black hole
in the center of our galaxy,
in the center of our galaxy,
114
303789
3403
Se vogliamo vedere il buco nero
al centro della nostra galassia
al centro della nostra galassia
dobbiamo costruire questo telescopio
grande quanto la Terra.
grande quanto la Terra.
05:19
we need to build this impossibly large
Earth-sized telescope?
Earth-sized telescope?
115
307216
2982
Per un attimo,facciamo finta
di poter costruire
di poter costruire
05:22
For just a second,
let's pretend we could build
let's pretend we could build
116
310222
2232
un telescopio grande quanto la Terra.
05:24
a telescope the size of the Earth.
117
312478
1842
Questo sarebbe in parte
come trasformare la Terra
come trasformare la Terra
05:26
This would be a little bit
like turning the Earth
like turning the Earth
118
314344
2455
in un'enorme
palla stroboscopica rotante.
palla stroboscopica rotante.
05:28
into a giant spinning disco ball.
119
316823
1747
05:30
Each individual mirror would collect light
120
318594
2200
Ogni specchietto catturerebbe la luce
che potremmo poi assemblare
per creare un'immagine.
per creare un'immagine.
05:32
that we could then combine
together to make a picture.
together to make a picture.
121
320818
2597
Ora rimuoviamo la maggior parte
di quegli specchietti
di quegli specchietti
05:35
However, now let's say
we remove most of those mirrors
we remove most of those mirrors
122
323439
2661
in modo che ne rimangano pochi.
05:38
so only a few remained.
123
326124
1972
Potremmo ancora provare
ad assemblare le informazioni
ad assemblare le informazioni
05:40
We could still try to combine
this information together,
this information together,
124
328120
2877
ma otterremmo molte lacune.
05:43
but now there are a lot of holes.
125
331021
1993
Gli specchi rimanenti
rappresentano le sedi dei telescopi,
rappresentano le sedi dei telescopi,
05:45
These remaining mirrors represent
the locations where we have telescopes.
the locations where we have telescopes.
126
333038
4373
ed è una quantità estremamente ridotta
da cui ricavare un'immagine.
da cui ricavare un'immagine.
05:49
This is an incredibly small number
of measurements to make a picture from.
of measurements to make a picture from.
127
337435
4079
05:53
But although we only collect light
at a few telescope locations,
at a few telescope locations,
128
341538
3838
Ma anche se i telescopi
fossero collocati in poche località,
fossero collocati in poche località,
05:57
as the Earth rotates, we get to see
other new measurements.
other new measurements.
129
345400
3423
mentre la Terra ruota,
possiamo ottenere nuove misurazioni.
possiamo ottenere nuove misurazioni.
06:00
In other words, as the disco ball spins,
those mirrors change locations
those mirrors change locations
130
348847
3819
Mentre la palla stroboscopica gira,
gli specchi cambiano posizione
gli specchi cambiano posizione
e noi possiamo osservare
parti diverse della stessa immagine.
parti diverse della stessa immagine.
06:04
and we get to observe
different parts of the image.
different parts of the image.
131
352690
2899
Gli algoritmi grafici rimediano
alle lacune sulla palla stroboscopica
alle lacune sulla palla stroboscopica
06:07
The imaging algorithms we develop
fill in the missing gaps of the disco ball
fill in the missing gaps of the disco ball
132
355613
4018
per ricostruire l'immagine
sottostante del buco nero.
sottostante del buco nero.
06:11
in order to reconstruct
the underlying black hole image.
the underlying black hole image.
133
359655
3033
Se avessimo telescopi situati
in ogni punto della Terra,
in ogni punto della Terra,
06:14
If we had telescopes located
everywhere on the globe --
everywhere on the globe --
134
362712
2636
06:17
in other words, the entire disco ball --
135
365372
1941
ovvero, l'intera palla stroboscopica,
sarebbe semplicissimo.
06:19
this would be trivial.
136
367337
1284
Tuttavia vediamo solo pochi campioni
di dati e per questa ragione,
di dati e per questa ragione,
06:20
However, we only see a few samples,
and for that reason,
and for that reason,
137
368645
3322
c'è un numero infinito
di immagini possibili
di immagini possibili
06:23
there are an infinite number
of possible images
of possible images
138
371991
2388
perfettamente coerenti
con le misurazioni dei nostri telescopi.
con le misurazioni dei nostri telescopi.
06:26
that are perfectly consistent
with our telescope measurements.
with our telescope measurements.
139
374403
2964
Tuttavia, non tutte le immagini
sono create allo stesso modo.
sono create allo stesso modo.
06:29
However, not all images are created equal.
140
377391
3016
06:32
Some of those images look more like
what we think of as images than others.
what we think of as images than others.
141
380849
4458
Solo alcune immagini sembrano più simili
a ciò che definiamo come immagine.
a ciò che definiamo come immagine.
Quindi il mio ruolo nel catturare
la prima immagine di un buco nero
la prima immagine di un buco nero
06:37
And so, my role in helping to take
the first image of a black hole
the first image of a black hole
142
385331
3222
è progettare algoritmi
che trovino l'immagine più soddisfacente
che trovino l'immagine più soddisfacente
06:40
is to design algorithms that find
the most reasonable image
the most reasonable image
143
388577
2932
06:43
that also fits the telescope measurements.
144
391533
2222
che sia anche compatibile
con le misurazioni del telescopio.
con le misurazioni del telescopio.
06:46
Just as a forensic sketch artist
uses limited descriptions
uses limited descriptions
145
394727
3942
Proprio come un ritrattista forense
usa descrizioni limitate
usa descrizioni limitate
per disegnare un viso sfruttando
la propria conoscenza dei volti,
la propria conoscenza dei volti,
06:50
to piece together a picture using
their knowledge of face structure,
their knowledge of face structure,
146
398693
3514
06:54
the imaging algorithms I develop
use our limited telescope data
use our limited telescope data
147
402231
3315
gli algoritmi grafici che sviluppo
usano dati limitati del telescopio
usano dati limitati del telescopio
per guidarci verso un'immagine simile
ai corpi celesti del nostro universo.
ai corpi celesti del nostro universo.
06:57
to guide us to a picture that also
looks like stuff in our universe.
looks like stuff in our universe.
148
405570
4322
Usando questi algoritmi,
siamo in grado di assemblare immagini
siamo in grado di assemblare immagini
07:01
Using these algorithms,
we're able to piece together pictures
we're able to piece together pictures
149
409916
3651
partendo da questi dati scarsi e confusi.
07:05
from this sparse, noisy data.
150
413591
2180
Vi mostro l'esempio di una semplice
ricostruzione fatta con dati simulati,
ricostruzione fatta con dati simulati,
07:07
So here I show a sample reconstruction
done using simulated data,
done using simulated data,
151
415795
4529
fingendo di puntare i nostri telescopi
07:12
when we pretend to point our telescopes
152
420348
1933
verso il buco nero al centro
della nostra galassia.
della nostra galassia.
07:14
to the black hole
in the center of our galaxy.
in the center of our galaxy.
153
422305
2585
07:16
Although this is just a simulation,
reconstruction such as this give us hope
reconstruction such as this give us hope
154
424914
4455
Anche se si tratta di una simulazione,
ricostruzioni come questa fanno sperare
ricostruzioni come questa fanno sperare
che presto otterremo una prima immagine
affidabile di un buco nero
affidabile di un buco nero
07:21
that we'll soon be able to reliably take
the first image of a black hole
the first image of a black hole
155
429393
3453
07:24
and from it, determine
the size of its ring.
the size of its ring.
156
432870
2595
e da essa determineremo
le dimensioni del suo anello.
le dimensioni del suo anello.
07:28
Although I'd love to go on
about all the details of this algorithm,
about all the details of this algorithm,
157
436118
3199
Anche se mi piacerebbe dilungarmi
sui dettagli di questo algoritmo,
sui dettagli di questo algoritmo,
siete fortunati, non ne ho il tempo.
07:31
luckily for you, I don't have the time.
158
439341
2174
Ma vorrei comunque in breve darvi un'idea
07:33
But I'd still like
to give you a brief idea
to give you a brief idea
159
441539
2001
di come definiamo
l'aspetto del nostro universo,
l'aspetto del nostro universo,
07:35
of how we define
what our universe looks like,
what our universe looks like,
160
443564
2302
e come lo usiamo per ricostruire
e verificare i nostri risultati.
e verificare i nostri risultati.
07:37
and how we use this to reconstruct
and verify our results.
and verify our results.
161
445890
4466
Dato che c'è un numero infinito
di immagini possibili
di immagini possibili
07:42
Since there are an infinite number
of possible images
of possible images
162
450380
2496
coerenti con le misurazioni
dei nostri telescopi,
dei nostri telescopi,
07:44
that perfectly explain
our telescope measurements,
our telescope measurements,
163
452900
2365
dobbiamo trovare il modo
di sceglierne alcune
di sceglierne alcune
07:47
we have to choose
between them in some way.
between them in some way.
164
455289
2605
Lo facciamo classificando le immagini
07:49
We do this by ranking the images
165
457918
1838
07:51
based upon how likely they are
to be the black hole image,
to be the black hole image,
166
459780
2834
in base alla loro probabilità
di essere quella del buco nero
di essere quella del buco nero
07:54
and then choosing the one
that's most likely.
that's most likely.
167
462638
2482
e poi scegliamo quella
che gli si avvicina di più.
che gli si avvicina di più.
07:57
So what do I mean by this exactly?
168
465144
2195
Che cosa intendo dire esattamente?
07:59
Let's say we were trying to make a model
169
467862
1978
Ipotizziamo di fare
un modello matematico
un modello matematico
che ci dice quale foto ha più probabilità
di apparire su Facebook.
di apparire su Facebook.
08:01
that told us how likely an image
were to appear on Facebook.
were to appear on Facebook.
170
469864
3183
08:05
We'd probably want the model to say
171
473071
1701
Vorremmo che tale modello dicesse
che quasi nessuno userebbe
l'immagine offuscata sulla sinistra
l'immagine offuscata sulla sinistra
08:06
it's pretty unlikely that someone
would post this noise image on the left,
would post this noise image on the left,
172
474796
3557
e probabilmente si preferisce
mostrare un selfie
mostrare un selfie
08:10
and pretty likely that someone
would post a selfie
would post a selfie
173
478377
2419
come questo sulla destra.
08:12
like this one on the right.
174
480820
1334
L'immagine al centro è sfuocata,
08:14
The image in the middle is blurry,
175
482178
1639
perciò anche se è più probabile
vederla su Facebook
vederla su Facebook
08:15
so even though it's more likely
we'd see it on Facebook
we'd see it on Facebook
176
483841
2639
rispetto a quella offuscata,
08:18
compared to the noise image,
177
486504
1360
è meno probabile rispetto al selfie.
08:19
it's probably less likely we'd see it
compared to the selfie.
compared to the selfie.
178
487888
2960
Ma quando parliamo
di immagini di un buco nero
di immagini di un buco nero
08:22
But when it comes to images
from the black hole,
from the black hole,
179
490872
2290
siamo di fronte a un vero enigma:
non lo abbiamo mai visto prima d'ora.
non lo abbiamo mai visto prima d'ora.
08:25
we're posed with a real conundrum:
we've never seen a black hole before.
we've never seen a black hole before.
180
493186
3502
In questo caso, com'è l'immagine
di un buco nero
di un buco nero
08:28
In that case, what is a likely
black hole image,
black hole image,
181
496712
2291
e cosa potremmo dedurre
sulla struttura dei buchi neri?
sulla struttura dei buchi neri?
08:31
and what should we assume
about the structure of black holes?
about the structure of black holes?
182
499027
2938
Potremmo provare
a usare immagini ricostruite,
a usare immagini ricostruite,
08:33
We could try to use images
from simulations we've done,
from simulations we've done,
183
501989
2632
come l'immagine del buco nero
in "Interstellar",
in "Interstellar",
08:36
like the image of the black hole
from "Interstellar,"
from "Interstellar,"
184
504645
2530
ma se lo facessimo
sorgerebbero seri problemi.
sorgerebbero seri problemi.
08:39
but if we did this,
it could cause some serious problems.
it could cause some serious problems.
185
507199
2938
08:42
What would happen
if Einstein's theories didn't hold?
if Einstein's theories didn't hold?
186
510161
3380
Che cosa accadrebbe se le teorie
di Einstein non fossero veritiere?
di Einstein non fossero veritiere?
08:45
We'd still want to reconstruct
an accurate picture of what was going on.
an accurate picture of what was going on.
187
513565
3961
Vorremmo comunque ricostruire
un'immagine iniziale accurata.
un'immagine iniziale accurata.
08:49
If we bake Einstein's equations
too much into our algorithms,
too much into our algorithms,
188
517550
3371
Se usassimo troppo le equazioni
di Einstein nei nostri algoritmi,
di Einstein nei nostri algoritmi,
finiremmo col vedere
quello che ci aspettiamo di vedere.
quello che ci aspettiamo di vedere.
08:52
we'll just end up seeing
what we expect to see.
what we expect to see.
189
520945
2755
Vogliamo lasciare aperta la possibilità
08:55
In other words,
we want to leave the option open
we want to leave the option open
190
523724
2276
di un enorme elefante
al centro della nostra galassia.
al centro della nostra galassia.
08:58
for there being a giant elephant
at the center of our galaxy.
at the center of our galaxy.
191
526024
2923
(Risate)
09:00
(Laughter)
192
528971
1057
Diversi tipi di immagini
hanno caratteristiche molto diverse.
hanno caratteristiche molto diverse.
09:02
Different types of images have
very distinct features.
very distinct features.
193
530052
2989
È semplice distinguere
fra le immagini simulate di un buco nero
fra le immagini simulate di un buco nero
09:05
We can easily tell the difference
between black hole simulation images
between black hole simulation images
194
533065
3548
e le fotografie scattate
ogni giorno qui sulla Terra.
ogni giorno qui sulla Terra.
09:08
and images we take
every day here on Earth.
every day here on Earth.
195
536637
2276
Dobbiamo dire ai nostri algoritmi
quali immagini si assomigliano
quali immagini si assomigliano
09:10
We need a way to tell our algorithms
what images look like
what images look like
196
538937
3104
senza imporre troppo
le caratteristica di una sulle altre.
le caratteristica di una sulle altre.
09:14
without imposing one type
of image's features too much.
of image's features too much.
197
542065
3249
09:17
One way we can try to get around this
198
545865
1893
Un modo in cui possiamo provare a farlo
è imporre le caratteristiche
di immagini di diverso tipo
di immagini di diverso tipo
09:19
is by imposing the features
of different kinds of images
of different kinds of images
199
547782
3062
09:22
and seeing how the type of image we assume
affects our reconstructions.
affects our reconstructions.
200
550868
4130
per capire come l'immagine ipotizzata
influenzi le nostre ricostruzioni.
influenzi le nostre ricostruzioni.
09:27
If all images' types produce
a very similar-looking image,
a very similar-looking image,
201
555712
3491
Se tutti i tipi di immagini
producono un'immagine simile
producono un'immagine simile
allora possiamo essere più sicuri
09:31
then we can start to become more confident
202
559227
2057
che le ipotesi che stiamo facendo
non pregiudicano del tutto i risultati.
non pregiudicano del tutto i risultati.
09:33
that the image assumptions we're making
are not biasing this picture that much.
are not biasing this picture that much.
203
561308
4173
09:37
This is a little bit like
giving the same description
giving the same description
204
565505
2990
È quasi come dare la stessa descrizione
a tre diversi ritrattisti
in diverse parti del mondo.
in diverse parti del mondo.
09:40
to three different sketch artists
from all around the world.
from all around the world.
205
568519
2996
09:43
If they all produce
a very similar-looking face,
a very similar-looking face,
206
571539
2860
Se tutti disegnano un volto simile,
09:46
then we can start to become confident
207
574423
1793
allora possiamo iniziare a pensare
che nei loro disegni non impongono
i propri pregiudizi culturali.
i propri pregiudizi culturali.
09:48
that they're not imposing their own
cultural biases on the drawings.
cultural biases on the drawings.
208
576240
3616
Un modo per provare
a imporre caratteristiche diverse
a imporre caratteristiche diverse
09:51
One way we can try to impose
different image features
different image features
209
579880
3315
è attraverso l'uso di pezzi
di immagini esistenti.
di immagini esistenti.
09:55
is by using pieces of existing images.
210
583219
2441
09:58
So we take a large collection of images,
211
586214
2160
Prendiamo una grande raccolta di immagini
che scomponiamo in piccoli frammenti.
10:00
and we break them down
into their little image patches.
into their little image patches.
212
588398
2718
Poi trattiamo quei frammenti
come le tessere di un puzzle
come le tessere di un puzzle
10:03
We then can treat each image patch
a little bit like pieces of a puzzle.
a little bit like pieces of a puzzle.
213
591140
4285
10:07
And we use commonly seen puzzle pieces
to piece together an image
to piece together an image
214
595449
4278
e usiamo tessere di puzzle comuni
per formare un'immagine
per formare un'immagine
coerente con le misurazioni
del nostro telescopio.
del nostro telescopio.
10:11
that also fits our telescope measurements.
215
599751
2452
10:15
Different types of images have
very distinctive sets of puzzle pieces.
very distinctive sets of puzzle pieces.
216
603040
3743
Diversi tipi di immagine hanno
tessere di puzzle altrettanto diverse.
tessere di puzzle altrettanto diverse.
10:18
So what happens when we take the same data
217
606807
2806
Allora cosa accade
quando prendiamo gli stessi dati
quando prendiamo gli stessi dati
ma usiamo diversi set di tessere
per ricostruire l'immagine?
per ricostruire l'immagine?
10:21
but we use different sets of puzzle pieces
to reconstruct the image?
to reconstruct the image?
218
609637
4130
10:25
Let's first start with black hole
image simulation puzzle pieces.
image simulation puzzle pieces.
219
613791
4766
Iniziamo con le immagini simulate
del buco nero ridotte a tessere di puzzle.
del buco nero ridotte a tessere di puzzle.
10:30
OK, this looks reasonable.
220
618581
1591
Questo mi sembra accettabile.
È come ci aspetteremmo
l'immagine un buco nero.
l'immagine un buco nero.
10:32
This looks like what we expect
a black hole to look like.
a black hole to look like.
221
620196
2694
Ma l'abbiamo ottenuta
10:34
But did we just get it
222
622914
1193
10:36
because we just fed it little pieces
of black hole simulation images?
of black hole simulation images?
223
624131
3314
solo perché abbiamo assemblato
le tessere di un buco nero simulato?
le tessere di un buco nero simulato?
Proviamo con un altro set di tessere
10:39
Let's try another set of puzzle pieces
224
627469
1880
di oggetti astronomici
che non siano buchi neri.
che non siano buchi neri.
10:41
from astronomical, non-black hole objects.
225
629373
2509
10:44
OK, we get a similar-looking image.
226
632914
2126
Otteniamo un'immagine simile.
E che dire di frammenti
di immagini quotidiane
di immagini quotidiane
10:47
And then how about pieces
from everyday images,
from everyday images,
227
635064
2236
come le foto che scattiamo
con la nostra fotocamera?
con la nostra fotocamera?
10:49
like the images you take
with your own personal camera?
with your own personal camera?
228
637324
2785
10:53
Great, we see the same image.
229
641312
2115
Fantastico! Vediamo la stessa immagine.
Quando otteniamo la stessa immagine
da set di tessere differenti
da set di tessere differenti
10:55
When we get the same image
from all different sets of puzzle pieces,
from all different sets of puzzle pieces,
230
643451
3366
possiamo avere maggiore certezza
10:58
then we can start to become more confident
231
646841
2046
che le nostre ipotesi sulle immagini
11:00
that the image assumptions we're making
232
648911
1966
non interferiscono troppo
con il risultato finale.
con il risultato finale.
11:02
aren't biasing the final
image we get too much.
image we get too much.
233
650901
2921
Un'altra cosa che possiamo fare
è prendere lo stesso set di tessere,
è prendere lo stesso set di tessere,
11:05
Another thing we can do is take
the same set of puzzle pieces,
the same set of puzzle pieces,
234
653846
3253
come le fotografie della vita quotidiana,
11:09
such as the ones derived
from everyday images,
from everyday images,
235
657123
2489
e usarle per ricostruire
diverse tipi di immagini originali.
diverse tipi di immagini originali.
11:11
and use them to reconstruct
many different kinds of source images.
many different kinds of source images.
236
659636
3600
11:15
So in our simulations,
237
663260
1271
Nelle nostre simulazioni
fingiamo che un buco nero assomigli
a corpi astronomici diversi da buchi neri
a corpi astronomici diversi da buchi neri
11:16
we pretend a black hole looks like
astronomical non-black hole objects,
astronomical non-black hole objects,
238
664555
3775
11:20
as well as everyday images like
the elephant in the center of our galaxy.
the elephant in the center of our galaxy.
239
668354
3849
come le immagini comuni
con l'elefante al centro della galassia.
con l'elefante al centro della galassia.
Quando i risultati dei nostri algoritmi
appaiono molto simili
appaiono molto simili
11:24
When the results of our algorithms
on the bottom look very similar
on the bottom look very similar
240
672227
3168
all'immagine della simulazione
in alto a sinistra,
in alto a sinistra,
11:27
to the simulation's truth image on top,
241
675419
2096
11:29
then we can start to become
more confident in our algorithms.
more confident in our algorithms.
242
677539
3346
allora possiamo sentirci più certi
dei nostri algoritmi.
dei nostri algoritmi.
Vorrei davvero sottolineare
11:32
And I really want to emphasize here
243
680909
1867
che tutte le immagine sono state create
11:34
that all of these pictures were created
244
682800
1934
assemblando frammenti
di fotografie comuni,
di fotografie comuni,
11:36
by piecing together little pieces
of everyday photographs,
of everyday photographs,
245
684758
2936
come quelle che fate
con la vostra fotocamera.
con la vostra fotocamera.
11:39
like you'd take with your own
personal camera.
personal camera.
246
687718
2215
Perciò l'immagine di un buco nero
che non abbiamo mai visto prima
che non abbiamo mai visto prima
11:41
So an image of a black hole
we've never seen before
we've never seen before
247
689957
3276
alla fine potrebbe essere creata
assemblando le immagini comuni
assemblando le immagini comuni
11:45
may eventually be created by piecing
together pictures we see all the time
together pictures we see all the time
248
693257
3943
di persone, edifici, alberi, cani e gatti.
11:49
of people, buildings,
trees, cats and dogs.
trees, cats and dogs.
249
697224
2745
Formare immagini come questa
ci renderà possibile
ci renderà possibile
11:51
Imaging ideas like this
will make it possible for us
will make it possible for us
250
699993
2645
scattare la prima fotografia
di un buco nero,
di un buco nero,
11:54
to take our very first pictures
of a black hole,
of a black hole,
251
702662
2619
e, si spera, verificare
quelle famose teorie
quelle famose teorie
11:57
and hopefully, verify
those famous theories
those famous theories
252
705305
2447
su cui gli scienziati
si basano ogni giorno.
si basano ogni giorno.
11:59
on which scientists rely on a daily basis.
253
707776
2421
Ma ovviamente,
formare queste immagini
formare queste immagini
12:02
But of course, getting
imaging ideas like this working
imaging ideas like this working
254
710221
2608
non sarebbe stato possibile
senza un fantastico team di ricercatori
senza un fantastico team di ricercatori
12:04
would never have been possible
without the amazing team of researchers
without the amazing team of researchers
255
712853
3322
con cui ho il privilegio di lavorare.
12:08
that I have the privilege to work with.
256
716199
1887
Mi stupisce tutt'ora,
12:10
It still amazes me
257
718110
1163
12:11
that although I began this project
with no background in astrophysics,
with no background in astrophysics,
258
719297
3351
che benché abbia iniziato questo progetto
senza basi di astrofisica,
senza basi di astrofisica,
12:14
what we have achieved
through this unique collaboration
through this unique collaboration
259
722672
2619
il risultato di questa
collaborazione unica
collaborazione unica
potrebbe risultare nella prima immagine
di un buco nero.
di un buco nero.
12:17
could result in the very first
images of a black hole.
images of a black hole.
260
725315
2759
Ma i grandi progetti
come l'Event Horizon Telescope
come l'Event Horizon Telescope
12:20
But big projects like
the Event Horizon Telescope
the Event Horizon Telescope
261
728098
2698
hanno successo grazie
alle conoscenze interdisciplinari
alle conoscenze interdisciplinari
12:22
are successful due to all
the interdisciplinary expertise
the interdisciplinary expertise
262
730820
2814
che diversi esperti mettono in gioco.
12:25
different people bring to the table.
263
733658
1790
Siamo un insieme di astronomi,
12:27
We're a melting pot of astronomers,
264
735472
1706
fisici, matematici e ingegneri.
12:29
physicists, mathematicians and engineers.
265
737202
2232
12:31
This is what will make it soon possible
266
739458
2554
Ed è questo che presto renderà possibile
12:34
to achieve something
once thought impossible.
once thought impossible.
267
742036
2853
raggiungere un risultato
che si credeva impossibile.
che si credeva impossibile.
12:36
I'd like to encourage all of you to go out
268
744913
2256
Vorrei incoraggiarvi a farvi avanti
e aiutare ad ampliare
i confini della scienza
i confini della scienza
12:39
and help push the boundaries of science,
269
747193
2096
12:41
even if it may at first seem
as mysterious to you as a black hole.
as mysterious to you as a black hole.
270
749313
3901
anche se a prima vista può sembrare
tanto misterioso quanto un buco nero.
tanto misterioso quanto un buco nero.
Grazie.
12:45
Thank you.
271
753238
1174
(Applausi)
12:46
(Applause)
272
754436
2397
ABOUT THE SPEAKER
Katie Bouman - Imaging scientistKatie 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 BBC, The Boston Globe, The Washington Post, Popular Science and NPR.
Katie Bouman | Speaker | TED.com