TED2019
Federica Bianco: How we use astrophysics to study earthbound problems
Federica Bianco: Come usiamo l'astrofisica per studiare i problemi terrestri
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Per studiare un sistema complesso come l'intero universo, gli astrofisici devono essere esperti nel trarre soluzioni semplici da grandi sistemi di dati. Cos'altro potrebbero fare grazie a questa competenza? In un talk interdisciplinare, Federica Bianco, TED Fellow e astrofisica, spiega come utilizza l'analisi dei dati astrofisici per risolvere problemi urbanistici e sociali, insieme ai misteri delle stelle.
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
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00:13
I am an astrophysicist.
0
1317
2492
Sono un'astrofisica.
Studio le esplosioni stellari
nell'universo.
nell'universo.
00:15
I research stellar explosions
across the universe.
across the universe.
1
3833
3055
00:19
But I have a flaw:
2
7603
1200
Ma ho un difetto:
00:21
I'm restless, and I get bored easily.
3
9325
2483
sono inquieta e mi annoio facilmente.
00:24
And although as an astrophysicist,
I have the incredible opportunity
I have the incredible opportunity
4
12356
3196
E sebbene come astrofisica
io abbia l'incredibile opportunità
io abbia l'incredibile opportunità
di studiare l'intero universo,
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
l'idea di fare sempre e solo quello,
mi pone dei limiti
e mi fa sentire in gabbia.
e mi fa sentire in gabbia.
00:32
makes me feel caged and limited.
7
20904
2231
00:36
What if my issues with
keeping attention and getting bored
keeping attention and getting bored
8
24762
3914
E se invece i miei problemi con
la noia e il mantenere l'attenzione
la noia e il mantenere l'attenzione
non fossero un difetto, dopotutto?
00:40
were not a flaw, though?
9
28700
1482
00:42
What if I could turn them into an asset?
10
30206
2667
E se potessi trasformarli in una risorsa?
00:45
An astrophysicist cannot
touch or interact with
touch or interact with
11
33830
2645
Un astrofisico non può toccare
o interagire con le cose che studia.
o interagire con le cose che studia.
00:48
the things that she studies.
12
36499
1538
Non può far esplodere
una stella in laboratorio
una stella in laboratorio
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
per capire perché e come è esplosa.
00:54
Just pictures and movies of the sky.
14
42164
2530
Solo foto e video del cielo.
00:57
Everything we know about the universe,
15
45339
2221
La nostra conoscenza dell'universo,
00:59
from the big bang
that originated space and time,
that originated space and time,
16
47584
3091
dal Big Bang, che ha dato origine
allo spazio e al tempo,
allo spazio e al tempo,
dalla formazione ed evoluzione
delle stelle e delle galassie,
delle stelle e delle galassie,
01:02
to the formation and evolution
of stars and galaxies,
of stars and galaxies,
17
50699
2794
alla struttura del nostro sistema solare,
01:05
to the structure of our own solar system,
18
53517
2460
l'abbiamo ottenuta
studiando le immagini del cielo.
studiando le immagini del cielo.
01:08
we figured out studying images of the sky.
19
56001
2800
01:12
And to study a system
as complex as the entire universe,
as complex as the entire universe,
20
60006
3952
E per studiare un sistema complesso
come l'intero universo,
come l'intero universo,
gli astrofisici sono diventati esperti
nell'estrarre modelli e soluzioni semplici
nell'estrarre modelli e soluzioni semplici
01:15
astrophysicists are experts
at extracting simple models and solutions
at extracting simple models and solutions
21
63982
4705
da sistemi di dati grandi e complessi.
01:20
from large and complex data sets.
22
68711
2339
01:23
So what else can I do with this expertise?
23
71705
2425
Quindi cos'altro potrei fare
con questa competenza?
con questa competenza?
01:28
What if we turned the camera
around towards us?
around towards us?
24
76030
4095
E se puntassimo
la fotocamera verso di noi?
la fotocamera verso di noi?
01:33
At the Urban Observatory,
that is exactly what we are doing.
that is exactly what we are doing.
25
81057
2991
È proprio ciò che facciamo
all'Urban Observatory.
all'Urban Observatory.
01:36
Greg Dobler, also an astrophysicist
26
84072
2492
Greg Dobler, anche lui astrofisico
01:38
and my husband,
27
86588
1167
e mio marito,
01:39
created the first urban observatory
in New York University in 2013,
in New York University in 2013,
28
87779
3960
ha creato il primo osservatorio urbano
all'Università di New York nel 2013,
all'Università di New York nel 2013,
e io mi sono unita al team nel 2015.
01:43
and I joined in 2015.
29
91763
1556
01:45
Here are some of the things that we do.
30
93752
1929
Ecco alcune delle cose che facciamo.
01:48
We take pictures of the city at night
31
96196
2270
Catturiamo immagini della città di notte
01:50
and study city lights like stars.
32
98490
2589
e le studiamo
come se fossero immagini di stelle.
come se fossero immagini di stelle.
01:53
By studying how light changes over time
33
101514
2012
Studiando come la luce cambia nel tempo
01:55
and the color of astronomical lights,
34
103550
2074
e il colore delle luci
da sorgenti astronomiche,
da sorgenti astronomiche,
01:57
I gain insight about the nature
of exploding stars.
of exploding stars.
35
105648
2813
comprendiamo la natura
delle stelle che esplodono.
delle stelle che esplodono.
02:00
By studying city lights the same way,
36
108934
2270
Studiando le luci urbane allo stesso modo,
possiamo misurare e prevedere
l'energia consumata e necessaria alla città
l'energia consumata e necessaria alla città
02:03
we can measure and predict how much energy
the city needs and consumes
the city needs and consumes
37
111228
4682
02:07
and help build a resilient grid
38
115934
1847
e aiutare a costruire
una rete elettrica robusta
una rete elettrica robusta
02:09
that will support the needs
or growing urban environments.
or growing urban environments.
39
117805
3299
in grado di sostenere le necessità
degli ambienti urbani in crescita.
degli ambienti urbani in crescita.
02:14
In daytime images,
we capture plumes of pollution.
we capture plumes of pollution.
40
122283
3357
In immagini diurne,
catturiamo sbuffi di gas inquinanti.
catturiamo sbuffi di gas inquinanti.
02:18
Seventy-five percent
of greenhouse gases in New York City
of greenhouse gases in New York City
41
126274
3470
A New York il 75% dei gas dell'effetto
serra proviene da edifici come questo,
serra proviene da edifici come questo,
02:21
come from a building like this one,
burning oil for heat.
burning oil for heat.
42
129768
3632
che bruciano olio combustibile
per il riscaldamento.
per il riscaldamento.
Si può misurare l'inquinamento
con rilevatori della qualità dell'aria.
con rilevatori della qualità dell'aria.
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
Ma immaginate di mettere un sensore
su ogni edificio di New York,
su ogni edificio di New York,
02:32
reading in data from a million monitors.
45
140762
2706
e di dover leggere dati
provenienti da un milione di monitor.
provenienti da un milione di monitor.
02:35
Imagine the cost.
46
143492
1326
Immaginate il costo.
02:38
With a team of NYU students,
we built a mathematical model,
we built a mathematical model,
47
146048
3428
Con un team di studenti della NYU,
abbiamo costruito un modello matematico,
abbiamo costruito un modello matematico,
02:41
a neural network that can detect
and track these plumes
and track these plumes
48
149500
3389
una rete neurale che può rilevare
e monitorare queste emissioni
e monitorare queste emissioni
02:44
over the New York City skyline.
49
152913
1690
sulla skyline di New York.
02:46
We can classify them --
50
154627
1482
Possiamo classificarli--
02:48
harmless steam plumes,
white and evanescent;
white and evanescent;
51
156133
3015
innocui sbuffi di vapore,
bianchi ed evanescenti;
bianchi ed evanescenti;
02:51
polluting smokestacks,
dark and persistent --
dark and persistent --
52
159172
3516
sbuffi inquinanti,
scuri e persistenti--
scuri e persistenti--
02:54
and provide policy makers
with a map of neighborhood pollution.
with a map of neighborhood pollution.
53
162712
3759
e fornire ai responsabili politici
una mappa dell'inquinamento della zona.
una mappa dell'inquinamento della zona.
02:59
This cross-disciplinary project
created transformational solutions.
created transformational solutions.
54
167777
3889
Questo progetto interdisciplinare
ha creato soluzioni trasformative.
ha creato soluzioni trasformative.
03:05
But the data analysis methodologies
we use in astrophysics
we use in astrophysics
55
173942
2913
Ma i metodi di analisi dei dati
che usiamo in astrofisica
che usiamo in astrofisica
03:08
can be applied to all sorts of data,
56
176879
1961
possono essere applicati
ad ogni tipo di dati,
ad ogni tipo di dati,
03:10
not just images.
57
178864
1150
non solo alle immagini.
03:12
We were asked to help
a California district attorney
a California district attorney
58
180450
2484
Ci è stato chiesto di aiutare
un procuratore distrettuale in California
un procuratore distrettuale in California
03:14
understand prosecutorial delays
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
59
182958
3421
a comprendere i ritardi processuali
nella sua giurisdizione.
nella sua giurisdizione.
03:18
There are people on probation
or sitting in jail,
or sitting in jail,
60
186839
2667
Ci sono persone in libertà vigilata
o in carcere,
o in carcere,
03:21
awaiting for trial sometimes for years.
61
189530
2611
che aspettano il processo
a volte per anni.
a volte per anni.
03:24
They wanted to know
what kind of cases dragged on,
what kind of cases dragged on,
62
192165
2444
Volevano sapere quale tipo di casi
si protraevano,
si protraevano,
03:26
and they had a massive data set
to explore to understand it,
to explore to understand it,
63
194633
3124
ma avevano un'enorme quantità di dati
da analizzare per capirlo,
da analizzare per capirlo,
03:29
but didn't have the expertise
64
197781
1412
e non avevano né la competenza
03:31
or the instruments
in their office to do so.
in their office to do so.
65
199217
2548
né gli strumenti nel loro ufficio
per farlo.
per farlo.
03:33
And that's where we came in.
66
201789
1746
Ed è qui che siamo arrivati noi.
03:35
I worked with my colleague,
public policy professor Angela Hawken,
public policy professor Angela Hawken,
67
203559
3397
Con la mia collega, la professoressa
di scienze politiche Angela Hawken,
di scienze politiche Angela Hawken,
la nostra squadra ha prima creato
una rappresentazione visiva dei dati
una rappresentazione visiva dei dati
03:38
and our team first created
a visual dashboard
a visual dashboard
68
206980
3486
cosicché i procuratore distrettuali
potessero capire meglio
potessero capire meglio
03:42
for DAs to see and better understand
the prosecution process.
the prosecution process.
69
210490
3900
lo sviluppo dell'iter giudiziario.
03:46
But also, we ourselves
analyzed their data,
analyzed their data,
70
214997
2929
Ma abbiamo anche analizzato
i loro dati,
i loro dati,
03:49
looking to see if the duration
of the process
of the process
71
217950
2520
cercando di scoprire
se la lunghezza dei procedimenti
se la lunghezza dei procedimenti
03:52
suffered from social inequalities
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
72
220494
3190
risentiva di disuguaglianze sociali
nella loro giurisdizione.
nella loro giurisdizione.
03:56
We did so using methods
73
224367
1542
Lo abbiamo fatto usando metodi
che utilizzavo per classificare
migliaia di esplosioni stellari,
migliaia di esplosioni stellari,
03:57
that I would use to classify
thousands of stellar explosions,
thousands of stellar explosions,
74
225933
2973
04:00
applied to thousands of court cases.
75
228930
2655
applicati a migliaia di cause legali.
Abbiamo così costruito un modello
che può essere applicato
che può essere applicato
04:03
And in doing so,
76
231609
1151
04:04
we built a model that can be applied
to other jurisdictions
to other jurisdictions
77
232784
2833
ad altre giurisdizioni che vogliano
indagare sui propri pregiudizi.
indagare sui propri pregiudizi.
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
Queste collaborazioni
tra esperti del settore e astrofisici
tra esperti del settore e astrofisici
04:13
created transformational solutions
80
241125
2055
hanno creato soluzioni trasformative
04:15
to help improve people's quality of life.
81
243204
2400
per aiutare a migliorare
la qualità della vita delle persone.
la qualità della vita delle persone.
04:19
But it is a two-way road.
82
247426
1484
Ma è una strada a doppio senso.
04:20
I bring my astrophysics background
to urban science,
to urban science,
83
248934
2543
Io porto la mia base di astrofisica
all'urbanistica,
all'urbanistica,
04:23
and I bring what I learn in urban science
back to astrophysics.
back to astrophysics.
84
251501
3841
e ciò che apprendo dall'urbanistica
lo porto in astrofisica.
lo porto in astrofisica.
04:27
Light echoes:
85
255930
1852
Echi di luce:
04:30
the reflections of stellar explosions
onto interstellar dust.
onto interstellar dust.
86
258461
4567
riflessi di esplosioni stellari
sulla polvere interstellare.
sulla polvere interstellare.
04:36
In our images, these reflections appear
as white, evanescent, moving features,
as white, evanescent, moving features,
87
264046
5785
Nelle nostre immagini, i riflessi appaiono
bianchi, evanescenti, in movimento,
bianchi, evanescenti, in movimento,
04:41
just like plumes.
88
269855
1150
proprio come gli sbuffi.
04:43
I am adapting the same models
that detect plumes in city images
that detect plumes in city images
89
271363
3895
Sto adattando gli stessi modelli che
rilevano gli sbuffi nelle immagini urbane
rilevano gli sbuffi nelle immagini urbane
04:47
to detect light echoes
in images of the sky.
in images of the sky.
90
275282
2928
per rilevare gli echi di luce
nelle immagini del cielo.
nelle immagini del cielo.
04:52
By exploring the things
that interest and excite me,
that interest and excite me,
91
280290
3293
Esplorando ciò che mi interessa
e mi entusiasma,
e mi entusiasma,
04:55
reaching outside of my domain,
92
283607
1796
anche al di fuori del mio campo,
04:57
I did turn my restlessness into an asset.
93
285427
2876
ho trasformato la mia inquietudine
in una risorsa.
in una risorsa.
05:01
We, you, all have a unique perspective
that can generate new insight
that can generate new insight
94
289031
5047
Tutti abbiamo un punto di vista unico
che può generare una nuova visione
che può generare una nuova visione
05:06
and lead to new, unexpected,
transformational solutions.
transformational solutions.
95
294102
4183
e portare a soluzioni nuove,
inaspettate e trasformative.
inaspettate e trasformative.
05:10
Thank you.
96
298944
1162
Grazie.
05:12
(Applause)
97
300130
4158
(Applausi)
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