ABOUT THE SPEAKER
Juna Kollmeier - Theoretical astrophysicist
Using all the techniques known to astronomy -- mathematics, computers and data from telescopes on the ground and in space -- Juna Kollmeier seeks to understand how the universe formed by mapping stars, galaxies and black holes at scale.

Why you should listen

As she tells it, Juna Kollmeier believes "all humans have an inalienable right to know about their world. For the past two decades, I have been studying the cosmos -- from planets to galaxies to black holes. I am currently making a new map of the sky -- the fifth generation of the Sloan Digital Sky Survey."

Led to a career in astrophysics by "a STEM camp in Michigan," Kollmeier is currently an astrophysicist at the Carnegie Institution for Science. Her research focuses on the emergence of structure in the universe on multiple scales and how the tiny fluctuations in density that were present when the universe was only 300,000 old became the stars, galaxies and black holes that we see now. Her goal is to complete this new SDSS sky map and to make sure these data remain available to the public for study.

More profile about the speaker
Juna Kollmeier | Speaker | TED.com
TED2019

Juna Kollmeier: The most detailed map of galaxies, black holes and stars ever made

Juna Kollmeier: Najdokładniejsza mapa galaktyk, czarnych dziur i gwiazd, jaka kiedykolwiek powstała

Filmed:
2,077,268 views

Ludzkość badała gwiazdy od tysięcy lat, ale astrofizyk Juna Kollmeier ma do wykonania specjalną misję: stworzenie najdokładniejszej mapy wszechświata w 3D, jaka kiedykolwiek powstała. Wybierz się w podróż poprzez wszechświat, słuchając, jak opowiada o pracy swojego zespołu nad Sloan Digital Sky Survey, mapy obrazującej miliony gwiazd, czarnych dziur i galaktyk z niespotykaną dotąd dokładnością. Jeśli utrzymamy nasze tempo, jak mówi Kollmeier, do 2060 roku wykonamy mapę każdej dużej galaktyki w widzialnym wszechświecie. "W ciągu kilku tysięcy lat przeszliśmy od układania muszli do ogólnej teorii względności," mówi. "Jeśli poczekamy jeszcze 40 lat, zrobimy mapę całego wszechświata."
- Theoretical astrophysicist
Using all the techniques known to astronomy -- mathematics, computers and data from telescopes on the ground and in space -- Juna Kollmeier seeks to understand how the universe formed by mapping stars, galaxies and black holes at scale. Full bio

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

00:13
When I was a kiddziecko,
I was afraidprzestraszony of the darkciemny.
0
1722
2934
Jako dziecko bałam się ciemności.
00:18
The darknessciemność is where the monsterspotworów are.
1
6032
2600
W ciemności kryją się potwory.
00:21
And I had this little night lightlekki
outsidena zewnątrz of my bedroomsypialnia
2
9540
4184
Przy moim pokoju stała mała nocna lampka,
00:26
so that it would never get too darkciemny.
3
14671
1745
aby nigdy nie było zbyt ciemno.
00:29
But over time, my fearstrach of the darkciemny
turnedobrócony to curiosityciekawość.
4
17973
4865
Z czasem strach przerodził się
w ciekawość.
00:35
What is out there in the "dark-darkciemny-ciemny?"
5
23410
2938
Co kryje się w ciemnościach?
00:39
And it turnsskręca out
6
27410
1367
Okazuje się,
00:41
that tryingpróbować to understandzrozumieć the darknessciemność
is something that's fascinatedzafascynowany humansludzie
7
29728
4699
że ciemność fascynuje ludzkość
00:46
for thousandstysiące of yearslat, maybe foreverna zawsze.
8
34451
2174
od tysięcy lat, może od zawsze.
00:49
And we know this
9
37389
1857
Wiemy o tym,
00:51
because we find theirich ancientstarożytny relicszwłoki
of theirich attemptspróbowanie to mapmapa the skyniebo.
10
39270
4737
bo znajdujemy starożytne mapy nieba.
00:58
This tuskDonald Tusk is over 30,000 yearslat oldstary.
11
46317
3309
Ta kość słoniowa ma ponad 30 000 lat.
01:02
Some people think
that it's a carvingrzeźba of OrionOrion
12
50413
2991
Niektórzy myślą, że przedstawia Oriona
01:05
or maybe a calendarkalendarz.
13
53428
2087
albo kalendarz.
01:07
We don't know.
14
55944
1150
Nie wiemy.
01:09
The FuxiFuxi stargwiazda mapmapa is over 6,000 yearslat oldstary,
15
57958
4198
Mapa gwiazd Fuxi ma ponad 6000 lat,
01:14
and it's from a neolithicneolit tombGrobowiec
in ancientstarożytny ChinaChiny.
16
62180
2467
pochodzi z neolitycznego grobowca
w Chinach.
01:17
And that little pilestos of clamshellswielopalczaste
17
65251
2446
A ta sterta muszelek
01:19
underneathpod spodem the deadnie żyje guy'sfaceta
footstopa in the middleśrodkowy --
18
67721
2823
pod nogą trupa na zdjęciu w środku
01:23
that's supposeddomniemany to be the BigDuże DipperŁyżki.
19
71609
1825
ma być Wielką Niedźwiedzicą.
01:25
Maybe.
20
73458
1150
Być może.
01:27
The NebraNebra diskdysk is uncontroversialniekontrowersyjny.
21
75284
2713
Dysk z Nebry nie budzi wątpliwości.
01:30
You don't have to be an astronomerastronom to know
that you're looking at the MoonKsiężyc phasesfaz
22
78902
3945
Łatwo rozpoznać, że to fazy Księżyca
01:34
or the SunSłońce in eclipseEclipse.
23
82871
1436
albo zaćmienie Słońca.
01:36
And that little groupGrupa of sevensiedem starsgwiazdy,
that's the PleiadesPlejady, the SevenSiedem SistersSiostry.
24
84331
4055
Ta mała grupa siedmiu gwiazd to Plejady.
01:41
But in any casewalizka, the pointpunkt is clearjasny:
25
89553
1856
Jedno jest jasne:
01:44
astronomersastronomowie have been
mappingmapowanie the skyniebo for a long time.
26
92720
3117
Astronomie od dawna tworzyli mapy nieba.
01:48
Why?
27
96490
1150
Dlaczego?
01:50
It's our callingpowołanie cardkarta
as a speciesgatunki in the galaxygalaktyka
28
98227
5398
Wizytówką naszego gatunku w galaktyce
01:55
to figurepostać things out.
29
103649
1959
jest odkrywanie, jak wszystko działa.
01:58
We know our planetplaneta,
30
106203
2136
Znamy naszą planetę,
02:00
we curelekarstwo our diseaseschoroby,
31
108363
1601
leczymy nasze choroby,
02:01
we cookgotować our foodjedzenie,
32
109988
1740
gotujemy nasze jedzenie,
02:03
we leavepozostawiać our planetplaneta.
33
111752
1825
opuszczamy naszą planetę.
02:08
But it's not easyłatwo.
34
116426
1200
Ale to nie jest łatwe.
02:11
UnderstandingZrozumienie the universewszechświat is battlebitwa.
35
119037
2865
Zrozumienie wszechświata to bitwa.
02:14
It is unrelentingnieubłagany, it is time-varyingw różnym czasie,
36
122728
3373
Jest bezlitosna, zależna od czasu
02:18
and it is one we are all in togetherRazem.
37
126125
2467
i wszyscy się w niej znajdujemy.
02:21
It is a battlebitwa in the darknessciemność
againstprzeciwko the darknessciemność.
38
129292
4364
To bitwa przeciwko ciemności w ciemności.
02:26
WhichCo is why OrionOrion has weaponsBronie.
39
134853
3619
To dlatego Orion jest uzbrojony.
02:34
In any casewalizka, if you're
going to engageangażować in this battlebitwa,
40
142170
3153
Jeśli chcesz zaangażować się w tę bitwę
02:37
you need to know the battlefieldpole bitwy.
41
145347
1913
musisz znać pole walki.
02:39
So at its corerdzeń,
42
147284
1198
W swojej istocie,
02:40
mappingmapowanie the skyniebo involvesobejmuje
threetrzy essentialistotny elementselementy.
43
148506
2666
mapa nieba opiera się na trzech rzeczach.
02:43
You've got objectsobiekty
that are givingdający off lightlekki,
44
151196
3187
Ciałach niebieskich emitujących światło,
02:46
you've got telescopesteleskopy
that are collectingzbieranie that lightlekki,
45
154407
3341
teleskopach zbierających to światło,
02:49
and you've got instrumentsinstrumenty
46
157772
1436
i narzędziach pozwalających zrozumieć,
czym jest światło.
02:51
that are helpingporcja jedzenia you understandzrozumieć
what that lightlekki is.
47
159232
2940
02:54
ManyWiele of you have mappedmapowane
the MoonKsiężyc phasesfaz over time
48
162196
3369
Wielu z was tworzyło mapę faz księżyca,
02:57
with your eyesoczy, your eyesoczy beingistota
your more basicpodstawowy telescopeteleskop.
49
165589
4520
za pomocą oczu jako prostego teleskopu.
03:02
And you've understoodzrozumiany
what that meansznaczy with your brainsmózg,
50
170133
2579
Zrozumieliście ich znaczenie
dzięki mózgowi,
03:04
your brainsmózg beingistota one
of your more basicpodstawowy instrumentsinstrumenty.
51
172736
2746
używając go jako podstawowego instrumentu.
03:07
Now, if you and a buddykumpel get togetherRazem,
52
175506
1947
Jeśli połączycie siły z kumplem,
03:11
you would spendwydać over 30 yearslat,
53
179591
3357
i spędzicie na tym ponad 30 lat,
03:14
you would mapmapa 1,000 starsgwiazdy
extremelyniezwykle preciselydokładnie.
54
182972
3539
zrobicie mapę dokładnie 1000 gwiazd.
03:19
You would moveruszaj się
the frontz przodu linelinia to the battlebitwa.
55
187059
2143
Przesuniecie linię frontu tej bitwy.
03:21
And that's what TychoTycho BraheBrahe
and his buddykumpel, or his assistantAsystent, really,
56
189552
3962
To właśnie zrobił Tycho Brache
i jego asystent
03:25
JohannesJohannes KeplerKepler did back in the 1600s.
57
193538
2769
Johannes Kepler w XVII w.
03:28
And they movedprzeniósł the linelinia,
58
196331
2270
Przesunęli granicę,
03:30
figuredwzorzysty out how planetsplanety workedpracował,
59
198625
1826
odkryli, jak działają planety,
03:32
how they movedprzeniósł around the SunSłońce.
60
200475
1754
i jak poruszają się wokół Słońca.
03:35
But it wasn'tnie było untilaż do about 100 yearslat agotemu
61
203141
2643
Ale dopiero około 100 lat temu
03:37
that we realizedrealizowany
62
205808
2271
uświadomiliśmy sobie,
03:40
it's a bigduży universewszechświat.
63
208103
1368
że wszechświat jest wielki.
03:42
It seemswydaje się like the universewszechświat
is just infinitenieskończony, whichktóry it is,
64
210214
4231
Wszechświat jest nieskończony,
03:46
but the observablezauważalny universewszechświat is finiteskończone.
65
214469
2887
ale obserwowalny wszechświat
jest skończony.
03:49
WhichCo meansznaczy we can winzdobyć the battlebitwa.
66
217889
2266
Co znaczy, że możemy wygrać tę bitwę.
03:54
But if you're going to mapmapa the universewszechświat,
67
222402
2006
Ale jeśli chcecie zrobić
mapę wszechświata,
03:57
you're not going to do it
with one or two of your bestiesPrzyjaciółką.
68
225283
2771
nie uda się to tylko z dwoma kumplami.
04:00
MappingMapowanie the universewszechświat takes an armyarmia,
69
228569
2618
Do mapowania kosmosu potrzeba armii,
04:03
an armyarmia of curiousciekawy, creativetwórczy, craftspeoplerzemieślników
70
231569
3865
armii ciekawych, kreatywnych twórców,
04:07
who, workingpracujący togetherRazem,
can accomplishukończyć the extraordinaryniezwykły.
71
235458
3405
którzy razem mogą osiągnąć
coś niesamowitego.
04:12
I leadprowadzić this armyarmia of creativeskreacje,
72
240476
1826
Dowodziłam tą kreatywną armią
04:14
in the fifthpiąty generationgeneracja
of the SloanSloan DigitalCyfrowy SkyNiebo SurveyAnkieta, SDSSSdss.
73
242326
3899
w piątej edycji
Sloan Digital Sky Survey (SDSS).
04:18
And this is how astronomersastronomowie have managedzarządzane
to shepherdpasterz individualindywidualny curiosityciekawość
74
246810
4315
Tak właśnie astronomowie zachowali swoją
indywidualną ciekawość
04:23
throughprzez its industrialprzemysłowy agewiek,
75
251149
2111
w czasie ery przemysłowej
04:25
preservingzachowania the individualindywidualny abilityzdolność
to make discoveriesodkrycia
76
253284
3357
nie tracąc zdolności do odkryć,
04:28
but puttingwprowadzenie into placemiejsce megaMega machinerymaszyneria
to trulynaprawdę advancepostęp the frontiergranica.
77
256665
3886
ale korzystając z urządzeń
umożliwiających postęp.
04:33
In SDSSSdss, we dividepodzielić the skyniebo
into threetrzy mappersmaperów:
78
261822
3063
W SDSS, dzielimy niebo na trzy sfery:
04:36
one for the starsgwiazdy, one for the blackczarny holesdziury
79
264909
3531
gwiazdy, czarne dziury
04:40
and one for the galaxiesgalaktyki.
80
268464
1875
i galaktyki.
04:42
My surveyAnkieta has two hemispherespółkule,
81
270363
2278
Moje badanie obejmuje dwie półkule,
04:44
fivepięć telescopesteleskopy, or 11,
dependingw zależności on how you countliczyć,
82
272665
4301
pięć lub jedenaście teleskopów,
04:48
10 spectrographsspektrografy
83
276990
1559
dziesięć spektrografów
04:50
and millionsmiliony of objectsobiekty.
84
278573
1750
i miliony ciał niebieskich.
04:52
It's a monsterpotwór.
85
280347
1385
To potwór.
04:53
So let's go throughprzez the mappersmaperów.
86
281756
1565
Spójrzmy na mapy.
04:57
The MilkyMleczny Way galaxygalaktyka has 250 billionmiliard
plusplus or minusminus a fewkilka hundredsto billionmiliard starsgwiazdy.
87
285351
6452
Droga Mleczna ma około
250 miliardów gwiazd.
05:05
That is not a numbernumer
that you holdutrzymać in your headgłowa.
88
293497
2437
To liczba, która nie mieści się w głowie.
05:07
That is a numbernumer that doesn't
make practicalpraktyczny sensesens
89
295958
2341
Nie ma praktycznego znaczenia
05:10
to prettyładny much anybodyktoś.
90
298323
1285
właściwie dla nikogo.
05:11
You never get 250 billionmiliard jellygalaretka beansfasola
in your handdłoń. You know?
91
299632
3400
Nikt nie ma 250 miliardów żelków w dłoni.
05:17
We're nowherenigdzie nearBlisko mappingmapowanie
all of those starsgwiazdy yetjeszcze.
92
305543
3222
Nie da się zmapować wszystkich gwiazd.
05:21
So we have to choosewybierać
the mostwiększość interestingciekawy oneste.
93
309345
2422
Musimy wybrać te najciekawsze.
05:24
In SDSS-VSDSS-V, we're mappingmapowanie sixsześć millionmilion starsgwiazdy
94
312829
4150
W SDSS-V, mapujemy 6 milionów gwiazd
05:29
where we think we can measurezmierzyć theirich agewiek.
95
317003
2086
których wiek potrafimy zmierzyć.
05:31
Because if you can measurezmierzyć
the agewiek of a stargwiazda,
96
319662
2174
Każda gwiazda, której wiek znamy,
05:33
that's like havingmający sixsześć millionmilion clocksZegary
spreadrozpiętość all throughoutpoprzez the MilkyMleczny Way.
97
321860
3781
to jeden z 6 milionów zegarów
w Drodze Mlecznej.
05:37
And with that informationInformacja,
98
325665
1438
Mając te informacje,
05:39
we can unravelrozwikłać the historyhistoria
and fossilskamieniałość recordrekord of our galaxygalaktyka
99
327127
4620
możemy rozwikłać historię naszej galaktyki
05:43
and learnuczyć się how it formedpowstały.
100
331771
1366
odkryć, jak się uformowała.
05:47
I'm just going to cutciąć
right to the chaseChase here.
101
335238
2340
Od razu przejdę do rzeczy.
05:50
BlackCzarny holesdziury are amongpośród the mostwiększość perplexingkłopotliwy
objectsobiekty in the universewszechświat.
102
338436
4853
Czarne dziury są najdziwniejsze.
05:55
Why?
103
343627
1156
Dlaczego?
05:56
Because they are literallydosłownie just
mathmatematyka incarnatewcielony, in a physicalfizyczny formformularz,
104
344807
4011
Bo są matmą wcieloną w fizyczną formę,
06:00
that we barelyledwo understandzrozumieć.
105
348842
1498
którą ledwie rozumiemy.
06:03
It's like the numbernumer zerozero beingistota animatedożywiony
and walkingpieszy around the corridorskorytarze here.
106
351085
4642
Tak jakby zero ożyło i tu chodziło.
06:07
That would be superWspaniały weirddziwne.
107
355751
1406
Byłoby to strasznie dziwne.
06:09
These are weirderdziwniejsze.
108
357181
1371
A to jest dziwniejsze.
06:10
And it's not just like a basketballKoszykówka
109
358576
2104
Nie jest piłką, którą ściśniecie
06:12
that you smooshSmoosh down into a little pointpunkt
and it's superWspaniały densegęsty and that's weirddziwne.
110
360704
3730
do małego super gęstego punktu
i to będzie dziwne.
06:16
No, smooshedsmooshed basketballspiłki do koszykówki have a surfacepowierzchnia.
111
364458
2667
Ściśnięta piłka ma powierzchnię.
06:19
These things don't have surfacespowierzchnie,
and we know that now.
112
367149
3380
Te rzeczy jej nie mają i teraz to wiemy.
06:23
Because we'vemamy seenwidziany it.
113
371228
1674
Bo ją widzieliśmy.
06:24
Or the lackbrak of it.
114
372926
1372
Albo jej brak.
06:27
What's really interestingciekawy
about blackczarny holesdziury
115
375609
2008
Najciekawsze w czarnych dziurach jest to,
06:29
is that we can learnuczyć się a lot about them
by studyingstudiować the materialmateriał
116
377641
3606
że poznamy je, badając materię,
06:33
just as it passesKarnety throughprzez that pointpunkt
of no informationInformacja returnpowrót.
117
381271
4803
przechodzącą przez punkt bezzwrotny.
06:38
Because at that pointpunkt,
118
386098
1452
Bo w tym punkcie emitowane są
06:39
it's emittingwysyłających lots of X-raysRentgenowskie
and opticaloptyczne and UVUV and radioradio wavesfale.
119
387574
5778
promienie X, fale optyczne, radiowe i UV.
06:45
We can actuallytak właściwie learnuczyć się
how these objectsobiekty growrosnąć.
120
393376
3011
Możemy się dowiedzieć,
jak rosną te obiekty.
06:48
And in SDSSSdss, we're looking at over
halfpół a millionmilion supermassiveSupermassive blackczarny holesdziury,
121
396956
5542
W SDSS badamy ponad pół miliona
supermasywnych czarnych dziur,
06:54
to try to understandzrozumieć how they formedpowstały.
122
402522
2466
aby zrozumieć, jak powstają.
06:58
Like I said,
123
406022
1245
Jak powiedziałam,
07:00
we liverelacja na żywo in the MilkyMleczny Way,
you guys are all familiarznajomy with that.
124
408109
2978
żyjemy w Drodze Mlecznej,
07:04
The MilkyMleczny Way is a completelycałkowicie
averageśredni galaxygalaktyka.
125
412009
3651
całkiem przeciętnej galaktyce.
07:08
Nothing funnyzabawny going on.
126
416605
1533
Nic dziwnego się tu nie dzieje.
07:10
But it's oursnasz, whichktóry is great.
127
418859
1933
Ale jest nasza, i to jest wspaniałe.
07:14
We think that the MilkyMleczny Way,
and all the MilkyMleczny WaysSposobów,
128
422794
4040
Uważamy, że Droga Mleczna i inne galaktyki
07:18
have this really disturbingniepokojące pastprzeszłość
129
426858
2640
mają niepokojącą przeszłość:
07:21
of literallydosłownie blowingdmuchanie themselvessami apartniezależnie.
130
429522
3251
dosłownie rozerwały się na strzępy.
07:25
It's like everykażdy averageśredni guy you know
131
433597
3580
To tak, jakby przeciętny człowiek
07:29
has a historyhistoria as a punkpunk rockskała teenagernastolatek.
132
437201
2721
był w młodości punk rockowym muzykiem.
07:32
That's very bizarredziwaczne.
133
440582
1333
To jest bardzo dziwne.
07:36
StarsGwiazdy are blowingdmuchanie up in these systemssystemy,
134
444744
2031
Gwiazdy wybuchają w tych układach,
07:38
blackczarny holesdziury are growingrozwój at theirich centerscentra
135
446799
1984
w ich centrum rosną czarne dziury,
07:40
and emittingwysyłających a tremendousogromny
amountilość of energyenergia.
136
448807
2556
emitując ogromne ilości energii.
07:43
How does that happenzdarzyć,
how does this transformationtransformacja happenzdarzyć?
137
451387
2944
Jak przebiega ta transformacja?
07:46
And at SDSSSdss, we're going
to the belliesbrzuchy of the beastbestia
138
454355
2484
W SDSS schodzimy do brzucha bestii
07:48
and zoomingPowiększanie way in,
139
456863
1734
i robimy powiększenie,
07:50
to look at these processesprocesy
where they are occurringwystępujący
140
458621
2992
by zobaczyć te zjawiska na miejscu,
07:53
in orderzamówienie to understandzrozumieć how SidSid ViciousVicious
growsrośnie up into WardWard CleaverTasak.
141
461637
5026
i zrozumieć, jak zmienia się Sid Vicious.
08:01
My arsenalarsenał.
142
469389
1412
Mój arsenał.
08:02
These are my two bigduży telescopesteleskopy.
143
470825
2024
To moje dwa wielkie teleskopy.
08:04
The ApacheApache PointPunkt ObservatoryObserwatorium
hostszastępy niebieskie the SloanSloan telescopeteleskop in NewNowy MexicoMeksyk,
144
472873
4891
Sloan w Apache Point Observatory,
w Nowym Meksyku,
08:09
and the LasLas CampanasCampanas ObservatoryObserwatorium in ChileChile
145
477788
2154
a w Las Campanas Observatory w Chile
08:11
hostszastępy niebieskie the two-and-a-half-meterdwa i pół metra
telescopeteleskop, the dudu PontPont.
146
479966
2984
2,5-metrowy teleskop du Pont.
08:15
Two and a halfpół metersmetrów
is the sizerozmiar of our mirrorlustro,
147
483734
2603
2,5 m to wymiary naszego lustra.
08:18
whichktóry was hugeolbrzymi for TychoTycho and KeplerKepler.
148
486361
2027
W czasach Tycho i Keplera były ogromne,
08:20
But it's actuallytak właściwie not so bigduży todaydzisiaj.
149
488412
1814
ale dzisiaj nie są już takie wielkie.
08:22
There are way biggerwiększy telescopesteleskopy out there.
150
490250
2397
Są dużo większe teleskopy.
08:24
But in SDSSSdss we use newNowy instrumentsinstrumenty
on these oldstary telescopesteleskopy
151
492671
5132
Ale w SDSS używamy z nimi nowych narzędzi,
08:29
to make them interestingciekawy.
152
497827
1667
aby były bardziej interesujące.
08:32
We capturezdobyć lightlekki from all
of those objectsobiekty into our apertureotwór,
153
500422
4663
Przechwytujemy światło obiektów przesłoną
08:37
and that lightlekki is then focusedskupiony
at the focalOgniskowa planesamolot,
154
505109
2928
potem skupiamy na płaszczyźnie ogniskowej
08:40
where our instrumentsinstrumenty sitsiedzieć
and processproces that lightlekki.
155
508061
2342
i nasze narzędzia przetwarzają to światło.
08:42
What's newNowy in SDSS-VSDSS-V
156
510831
1934
Nowością w SDSS-V jest to,
08:44
is that we're makingzrobienie the focalOgniskowa planesamolot
entirelycałkowicie roboticzrobotyzowany.
157
512789
3721
że płaszczyzna ogniskowa
jest dokonywana przez roboty.
08:49
That's right: robotsroboty.
158
517051
2108
Zgadza się: roboty.
08:51
(LaughterŚmiech)
159
519183
1150
(Śmiech)
08:53
So I'm going to showpokazać them to you,
160
521019
2106
Pokażę je wam,
08:55
but they're fiercedziki and terrifyingprzerażający,
161
523149
3633
ale są dzikie i przerażające,
08:58
and I want you all to just take a breathoddech.
162
526806
2020
więc weźmiecie głęboki oddech.
09:01
(ExhalesOddycha) TriggerSpust warningostrzeżenie.
163
529450
1754
(Wydech) Ostrzegałam!
09:03
And with no apologiesprzeprosiny to all
the BladeOstrze RunnersBiegaczy amongpośród you,
164
531722
3840
Bez obrazy dla Blade Runnerów wśród was,
09:08
here they are.
165
536516
1357
oto one.
09:09
(LaughterŚmiech)
166
537897
1713
(Śmiech)
09:11
I have 1,000 of these,
167
539634
1395
Mam 1000 takich robotów.
09:13
500 in the focalOgniskowa planesamolot
of eachkażdy telescopeteleskop in eachkażdy hemispherePółkula.
168
541053
3297
500 na ogniskowej każdego teleskopu
na każdej półkuli.
09:18
And this is how they moveruszaj się on the skyniebo.
169
546061
1878
Tak poruszają się po niebie.
09:20
So these are our objectsobiekty and a stargwiazda fieldpole,
170
548411
2287
To są nasze obiekty i pole gwiezdne,
09:22
so you've got starsgwiazdy,
galaxiesgalaktyki, blackczarny holesdziury.
171
550722
2175
gwiazdy, galaktyki, czarne dziury.
09:24
And our robotsroboty moveruszaj się to those objectsobiekty
as we passprzechodzić over them
172
552921
4952
Gdy teleskop przechodzi przez obiekty,
roboty ruszają w ich stronę,
09:29
in orderzamówienie to capturezdobyć the lightlekki
173
557897
1585
aby przechwycić światło
09:31
from those starsgwiazdy and galaxiesgalaktyki
and blackczarny holesdziury, and yes,
174
559506
3881
z gwiazd i galaktyk oraz czarnych dziur.
09:35
it is weirddziwne to capturezdobyć blackczarny holeotwór lightlekki,
175
563411
2214
To dziwne łapać światło czarnych dziur,
09:37
but we'vemamy alreadyjuż goneodszedł over
that blackczarny holesdziury are weirddziwne.
176
565649
2959
ale już ustaliliśmy, że są one dziwne.
09:42
One more thing.
177
570475
1150
Jeszcze jedno.
09:44
StarsGwiazdy are explodingwybuchający all the time,
178
572966
2461
Gwiazdy cały czas eksplodują,
09:47
like this one did back in 1987
in our cosmickosmiczny backyardpodwórko.
179
575451
3718
jak ta w 1987 roku
na naszym kosmicznym podwórku.
09:53
BlackCzarny holesdziury are growingrozwój all the time.
180
581427
3365
Czarne dziury rosną cały czas.
09:59
There is a newNowy skyniebo everykażdy night.
181
587088
3508
Każdej nocy jest nowe niebo.
10:03
WhichCo meansznaczy we can't just
mapmapa the skyniebo one time.
182
591438
3333
Nie można zrobić mapy nieba tylko raz.
10:06
We have to mapmapa the skyniebo multiplewielokrotność timesczasy.
183
594795
2534
Musimy tworzyć ją wielokrotnie.
10:10
So in SDSS-VSDSS-V, we're going back
to eachkażdy partczęść of the skyniebo multiplewielokrotność timesczasy
184
598782
4229
Wracamy wiele razy do każdej części nieba,
10:15
in orderzamówienie to see how
these objectsobiekty changezmiana over time.
185
603035
3357
aby zaobserwować zmiany, jakie zaszły.
10:18
Because those changeszmiany in time
encodekodowanie the physicsfizyka,
186
606416
3284
Te zmiany w czasie wyjaśniają fizykę,
10:21
and they encodekodowanie how these objectsobiekty
are growingrozwój and changingwymiana pieniędzy.
187
609724
3979
to, jak te ciała rosną i zmieniają się.
10:27
MowKosić the skyniebo.
188
615399
1150
Przeczesują niebo.
10:30
OK, let me just recaprecap.
189
618177
1991
Pozwólcie mi podsumować.
10:32
GlobalGlobalny surveyAnkieta, two hemispherespółkule,
190
620744
2579
Światowe badanie, dwie półkule,
10:36
fivepięć telescopesteleskopy, 10 spectrographsspektrografy,
millionsmiliony of objectsobiekty, mowkosić the skyniebo,
191
624537
5056
pięć teleskopów, 10 spektrografów,
miliony obiektów, przeczesywanie nieba,
10:41
creativetwórczy armyarmia, robotsroboty, yeah.
192
629617
2920
kreatywna armia, roboty.
10:44
So you're thinkingmyślący, "WowWow.
193
632561
1668
Myślicie sobie: "Wow.
10:46
She mustmusi have this
industrialprzemysłowy machinemaszyna going,
194
634253
2705
Prowadzi tę przemysłową maszynerię
10:48
no roompokój for the individualindywidualny, curiousciekawy,
lonesamotny wolfWilk geniusgeniusz," right?
195
636982
3270
bez miejsca dla indywidualistów?"
10:52
And you'dty byś be 100 percentprocent wrongźle.
196
640847
1712
Mylicie się.
10:55
MeetPoznaj Hanny'sHanny's VoorwerpVoorwerp.
197
643234
1467
Poznajcie Voorwerpa Hanny.
10:57
HannyHanny vanawangarda ArkelArkel was a DutchHolenderski schoolteachernauczyciel
198
645274
2230
Hanny von Arkel uczyła w szkole,
10:59
who was analyzinganalizowanie the publicpubliczny
versionswersje of the SDSSSdss datadane,
199
647528
3896
i analizowała publiczne dane SDSS,
11:03
when she founduznany this
incrediblyniewiarygodnie rarerzadko spotykany typerodzaj of objectobiekt,
200
651448
3800
gdy znalazła ten niezwykle rzadki obiekt,
11:07
whichktóry is now a subjectPrzedmiot of majorpoważny studybadanie.
201
655272
2533
który jest teraz przedmiotem badań.
11:10
She was ablezdolny to do this
202
658621
1550
Mogła to zrobić, ponieważ SDSS
11:12
because SDSSSdss, sinceod its beginningpoczątek
and by mandatemandat from the SloanSloan FoundationFundacja,
203
660195
4525
od początku z polecenia Sloan Foundation
11:16
has madezrobiony its datadane bothobie publiclypublicznie availabledostępny
204
664744
2635
udostępnił publicznie te dane
11:19
and usableużytkowej to a broadszeroki rangezasięg of audiencesodbiorców.
205
667403
3793
dla szerokiego grona odbiorców.
11:23
She's a citizenobywatel -- yeah, clapklaskać for that.
206
671792
2745
Jest obywatelskim... Tak, bijcie brawo.
11:26
ClapCLAP for that.
207
674561
1151
Bijcie jej brawo.
11:27
(ApplauseAplauz)
208
675736
3246
(Brawa)
11:31
HannyHanny is a citizenobywatel scientistnaukowiec,
209
679006
1532
Hanny jest obywatelskim naukowcem,
11:32
or as I like to call them,
210
680562
1784
lub jak lubię ich nazywać,
11:34
"citizenobywatel warriorswojownicy."
211
682370
1283
"obywatelskim wojownikiem".
11:36
And she showsprzedstawia that you don't have to be
a fancyfantazyjny astrophysicistastrofizyk to participateuczestniczyć.
212
684284
6301
Pokazuje, że nie trzeba być astrofizykiem.
11:43
You just have to be curiousciekawy.
213
691037
1675
Wystarczy być ciekawym świata.
11:46
A fewkilka yearslat agotemu,
214
694425
1574
Kilka lat temu
11:48
my four-year-oldczterolatek askedspytał,
"Can moonsksiężyce have moonsksiężyce?"
215
696023
3332
mój synek zapytał,
czy księżyce mają księżyce.
11:51
And I setzestaw about to answerodpowiedź this questionpytanie
216
699989
1969
Postanowiłam znaleźć odpowiedź,
11:53
because even thoughchociaż manywiele
four-year-oldsczterolatki over all of time
217
701982
3587
bo przez wieki wiele czterolatków
11:57
have probablyprawdopodobnie askedspytał this questionpytanie,
218
705593
2013
zadawało to pytanie,
11:59
manywiele expertseksperci, includingwłącznie z myselfsiebie,
didn't know the answerodpowiedź.
219
707630
3765
a eksperci, w tym ja,
nie znają odpowiedzi.
12:04
These are the moonsksiężyce in our solarsłoneczny systemsystem
that can hostgospodarz hypotheticalhipotetyczny submoonssubmoons.
220
712157
3848
Te księżyce z naszego układu
mogą mieć swoje satelity.
12:08
And that just goesidzie to showpokazać you
that there are so manywiele basicpodstawowy questionspytania
221
716491
4015
To pokazuje, na ile prostych pytań
12:12
left to be understoodzrozumiany.
222
720530
2134
nie mamy odpowiedzi.
12:17
And this bringsprzynosi me to the mostwiększość
importantważny pointpunkt about SDSSSdss.
223
725665
4672
Co jest najważniejsze w SDSS?
12:23
Because, yeah, the starsgwiazdy, the galaxiesgalaktyki,
the blackczarny holesdziury, the robotsroboty --
224
731036
4080
Gwiazdy, galaktyki, czarne dziury, roboty,
12:27
that's all superWspaniały coolchłodny.
225
735140
1466
to wszystko jest super.
12:30
But the coolestnajfajniejsza thing of all
226
738879
2063
Ale najlepsze w tym wszystkim jest to,
12:32
is that eensy-weensyEensy-weensy creaturesstworzenia
on a rubblegruz pilestos
227
740966
3244
że maleńkie istoty na stercie gruzu
12:36
around a totallycałkowicie averageśredni stargwiazda
in a totallycałkowicie averageśredni galaxygalaktyka
228
744234
3829
w przeciętnej galaktyce
12:40
can winzdobyć the battlebitwa
to understandzrozumieć theirich worldświat.
229
748087
3785
mogą wygrać bitwę o zrozumienie świata.
12:44
EveryKażdy dotkropka in this videowideo is a galaxygalaktyka.
230
752714
4871
Każda kropka w tym filmie to galaktyka.
12:51
EveryKażdy dotkropka.
231
759323
1150
Każda kropka.
12:59
(CheersOkrzyki) (ApplauseAplauz)
232
767553
6762
(Wiwaty) (Brawa)
13:06
I'm showingseans here the numbernumer of galaxiesgalaktyki
233
774339
1890
Tu widać liczbę galaktyk,
13:08
that astronomersastronomowie have mappedmapowane
in largeduży surveysankiety sinceod about 1980.
234
776253
3395
których mapa powstała od około 1980 roku.
13:12
You can see SDSSSdss kickkopnięcie in around Y2K.
235
780109
2754
SDSS pojawia się około roku 2000.
13:15
If we stayzostać on this linelinia,
236
783921
2580
Jeśli będziemy działać w tym tempie,
13:18
we will mapmapa everykażdy largeduży galaxygalaktyka
in the observablezauważalny universewszechświat by 2060.
237
786525
5905
mapa większych galaktyk widzialnego
kosmosu powstanie do 2060 roku.
13:25
Think about that.
238
793406
1354
Pomyślcie o tym.
13:26
Think about it: we'vemamy goneodszedł
from arrangingorganizowanie clamshellswielopalczaste
239
794784
4126
Przeszliśmy od układania muszli,
13:30
to generalgenerał relativitywzględność to SDSSSdss
in a fewkilka thousandtysiąc yearslat --
240
798934
4087
do teorii względności i SSDD
w ciągu kilku tysięcy lat,
13:35
and if we hangpowiesić on 40 more,
241
803045
2310
a za kolejne 40
13:39
we can mapmapa all the galaxiesgalaktyki.
242
807077
2063
zrobimy mapę wszystkich galaktyk.
13:41
But we have to stayzostać on the linelinia.
243
809859
1850
Ale musimy dalej pracować.
13:44
Will that be our choicewybór?
244
812557
1341
Czy taki będzie nasz wybór?
13:48
There are darkciemny forcessiły in this worldświat
245
816684
2639
W świecie są mroczne siły,
13:51
that will robobrabować our entireCały speciesgatunki
of our right to understandzrozumieć our universewszechświat.
246
819347
6357
które chcą pozbawić nas prawa
do rozumienia kosmosu.
13:58
Don't be afraidprzestraszony of the darkciemny.
247
826466
1525
Nie bójcie się ciemności.
14:00
FightWalka back.
248
828498
1150
Walczcie z nią.
14:02
JoinDołącz do us.
249
830173
1190
Przyłączcie się do nas.
14:03
Thank you.
250
831387
1150
Dziękuję.
14:04
(ApplauseAplauz)
251
832561
6851
(Brawa)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Juna Kollmeier - Theoretical astrophysicist
Using all the techniques known to astronomy -- mathematics, computers and data from telescopes on the ground and in space -- Juna Kollmeier seeks to understand how the universe formed by mapping stars, galaxies and black holes at scale.

Why you should listen

As she tells it, Juna Kollmeier believes "all humans have an inalienable right to know about their world. For the past two decades, I have been studying the cosmos -- from planets to galaxies to black holes. I am currently making a new map of the sky -- the fifth generation of the Sloan Digital Sky Survey."

Led to a career in astrophysics by "a STEM camp in Michigan," Kollmeier is currently an astrophysicist at the Carnegie Institution for Science. Her research focuses on the emergence of structure in the universe on multiple scales and how the tiny fluctuations in density that were present when the universe was only 300,000 old became the stars, galaxies and black holes that we see now. Her goal is to complete this new SDSS sky map and to make sure these data remain available to the public for study.

More profile about the speaker
Juna Kollmeier | Speaker | TED.com