TED2019
Federica Bianco: How we use astrophysics to study earthbound problems
Federica Bianco: Como usamos a astrofísica para estudar problemas da Terra
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Para estudar um sistema tão complexo quanto o Universo inteiro, os astrofísicos precisam ser especialistas em extrair soluções simples de grandes conjuntos de dados. O que mais eles poderiam fazer com esta habilidade? Em uma palestra interdisciplinar, a Bolsista TED e astrofísica Federica Bianco explica como ela usa a análise de dados da astrofísica para resolver problemas urbanos e sociais, bem como mistérios estelares.
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
Eu sou astrofísica.
00:15
I research stellar explosions
across the universe.
across the universe.
1
3833
3055
Pesquiso explosões estelares no Universo,
00:19
But I have a flaw:
2
7603
1200
mas tenho um defeito:
00:21
I'm restless, and I get bored easily.
3
9325
2483
sou impaciente e me entedio facilmente.
00:24
And although as an astrophysicist,
I have the incredible opportunity
I have the incredible opportunity
4
12356
3196
Apesar de, como astrofísica,
ter a incrível oportunidade
ter a incrível oportunidade
00:27
to study the entire universe,
5
15576
1932
de estudar todo o Universo,
00:29
the thought of doing
only that, always that,
only that, always that,
6
17532
3348
a ideia de fazer somente isso, pra sempre,
00:32
makes me feel caged and limited.
7
20904
2231
faz com que eu me sinta presa e limitada.
00:36
What if my issues with
keeping attention and getting bored
keeping attention and getting bored
8
24762
3914
E se os meus problemas
em manter a atenção e ficar entediada
em manter a atenção e ficar entediada
00:40
were not a flaw, though?
9
28700
1482
não fossem um defeito?
00:42
What if I could turn them into an asset?
10
30206
2667
E se eu pudesse transformá-los
em uma vantagem?
em uma vantagem?
00:45
An astrophysicist cannot
touch or interact with
touch or interact with
11
33830
2645
Uma astrofísica não pode tocar
ou interagir com as coisas que estuda.
ou interagir com as coisas que estuda.
00:48
the things that she studies.
12
36499
1538
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
Não tem como explodir uma estrela
para descobrir como e por que explodiu.
para descobrir como e por que explodiu.
00:54
Just pictures and movies of the sky.
14
42164
2530
São apenas imagens e vídeos do céu.
00:57
Everything we know about the universe,
15
45339
2221
Tudo o que sabemos sobre o Universo,
00:59
from the big bang
that originated space and time,
that originated space and time,
16
47584
3091
do Big Bang que originou
o espaço e o tempo,
o espaço e o tempo,
01:02
to the formation and evolution
of stars and galaxies,
of stars and galaxies,
17
50699
2794
até a formação e evolução
das estrelas e galáxias,
das estrelas e galáxias,
01:05
to the structure of our own solar system,
18
53517
2460
até a estrutura do nosso sistema solar,
01:08
we figured out studying images of the sky.
19
56001
2800
descobrimos estudando imagens do céu.
01:12
And to study a system
as complex as the entire universe,
as complex as the entire universe,
20
60006
3952
E para estudar um sistema
tão complexo como o Universo,
tão complexo como o Universo,
01:15
astrophysicists are experts
at extracting simple models and solutions
at extracting simple models and solutions
21
63982
4705
os astrofísicos são especialistas
em extrair modelos e soluções simples
em extrair modelos e soluções simples
01:20
from large and complex data sets.
22
68711
2339
de conjuntos de dados longos e complexos.
01:23
So what else can I do with this expertise?
23
71705
2425
E o que mais posso fazer
com esta habilidade?
com esta habilidade?
01:28
What if we turned the camera
around towards us?
around towards us?
24
76030
4095
E se virássemos a câmera para nós mesmos?
01:33
At the Urban Observatory,
that is exactly what we are doing.
that is exactly what we are doing.
25
81057
2991
É exatamente o que fazemos
no Urban Observatory.
no Urban Observatory.
01:36
Greg Dobler, also an astrophysicist
26
84072
2492
Greg Dobler, também astrofísico
01:38
and my husband,
27
86588
1167
e meu marido,
01:39
created the first urban observatory
in New York University in 2013,
in New York University in 2013,
28
87779
3960
criou o primeiro observatório urbano
da Universidade de Nova York em 2013,
da Universidade de Nova York em 2013,
01:43
and I joined in 2015.
29
91763
1556
e me juntei a ele em 2015.
01:45
Here are some of the things that we do.
30
93752
1929
Aqui estão algumas coisas que fazemos.
01:48
We take pictures of the city at night
31
96196
2270
Tiramos fotos da cidade à noite
01:50
and study city lights like stars.
32
98490
2589
e estudamos as luzes dela
como se fossem estrelas.
como se fossem estrelas.
Estudando variações da luz
de acordo com o tempo
de acordo com o tempo
01:53
By studying how light changes over time
33
101514
2012
01:55
and the color of astronomical lights,
34
103550
2074
e a cor das luzes astronômicas
01:57
I gain insight about the nature
of exploding stars.
of exploding stars.
35
105648
2813
tenho uma perspectiva sobre a natureza
das estrelas explosivas.
das estrelas explosivas.
02:00
By studying city lights the same way,
36
108934
2270
Ao estudar as luzes da cidade
do mesmo modo,
do mesmo modo,
02:03
we can measure and predict how much energy
the city needs and consumes
the city needs and consumes
37
111228
4682
podemos medir e prever quanta energia
a cidade precisa e consome
a cidade precisa e consome
e ajudar a construir uma rede resiliente
02:07
and help build a resilient grid
38
115934
1847
02:09
that will support the needs
or growing urban environments.
or growing urban environments.
39
117805
3299
que apoiará as necessidades
de ambientes urbanos em crescimento.
de ambientes urbanos em crescimento.
02:14
In daytime images,
we capture plumes of pollution.
we capture plumes of pollution.
40
122283
3357
Nestas imagens diurnas,
capturamos plumas de poluição.
capturamos plumas de poluição.
02:18
Seventy-five percent
of greenhouse gases in New York City
of greenhouse gases in New York City
41
126274
3470
Na cidade de Nova York,
75% dos gases de efeito estufa
75% dos gases de efeito estufa
02:21
come from a building like this one,
burning oil for heat.
burning oil for heat.
42
129768
3632
vêm de um edifício como este,
que queima óleo para seu aquecimento.
que queima óleo para seu aquecimento.
Podemos medir a poluição
com sensores de qualidade do ar.
com sensores de qualidade do ar.
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
Mas imaginem colocar um sensor
em cada prédio na cidade de Nova York
em cada prédio na cidade de Nova York
02:32
reading in data from a million monitors.
45
140762
2706
e ler dados de um milhão de monitores.
02:35
Imagine the cost.
46
143492
1326
Imaginem o custo.
02:38
With a team of NYU students,
we built a mathematical model,
we built a mathematical model,
47
146048
3428
Com uma equipe de estudantes da UNY,
construímos um modelo matemático,
construímos um modelo matemático,
02:41
a neural network that can detect
and track these plumes
and track these plumes
48
149500
3389
uma rede neural que pode detectar
e rastrear as plumas no céu da cidade.
e rastrear as plumas no céu da cidade.
02:44
over the New York City skyline.
49
152913
1690
02:46
We can classify them --
50
154627
1482
Podemos classificá-las:
02:48
harmless steam plumes,
white and evanescent;
white and evanescent;
51
156133
3015
plumas de vapor inofensivo,
branco e evanescente;
branco e evanescente;
02:51
polluting smokestacks,
dark and persistent --
dark and persistent --
52
159172
3516
fumaça poluente, escura e persistente;
02:54
and provide policy makers
with a map of neighborhood pollution.
with a map of neighborhood pollution.
53
162712
3759
e fornecer mapas da poluição
para os fiscais ambientais.
para os fiscais ambientais.
02:59
This cross-disciplinary project
created transformational solutions.
created transformational solutions.
54
167777
3889
Este projeto interdisciplinar
criou soluções transformadoras.
criou soluções transformadoras.
03:05
But the data analysis methodologies
we use in astrophysics
we use in astrophysics
55
173942
2913
Mas a metodologia de análise
de dados usada em astrofísica
de dados usada em astrofísica
pode ser aplicada
a qualquer conjunto de dados,
a qualquer conjunto de dados,
03:08
can be applied to all sorts of data,
56
176879
1961
03:10
not just images.
57
178864
1150
não apenas em imagens.
Fomos convidados a ajudar
um promotor da Califórnia
um promotor da Califórnia
03:12
We were asked to help
a California district attorney
a California district attorney
58
180450
2484
03:14
understand prosecutorial delays
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
59
182958
3421
a entender os atrasos
judiciários na jurisdição dele.
judiciários na jurisdição dele.
Há pessoas em liberdade condicional
ou presas em cadeias,
ou presas em cadeias,
03:18
There are people on probation
or sitting in jail,
or sitting in jail,
60
186839
2667
03:21
awaiting for trial sometimes for years.
61
189530
2611
em alguns casos esperando
pelo julgamento há anos.
pelo julgamento há anos.
03:24
They wanted to know
what kind of cases dragged on,
what kind of cases dragged on,
62
192165
2444
Eles queriam saber
que tipo de casos se arrastavam,
que tipo de casos se arrastavam,
e tinham um grande conjunto de dados
para exploração e análise,
para exploração e análise,
03:26
and they had a massive data set
to explore to understand it,
to explore to understand it,
63
194633
3124
mas não tinham a habilidade
03:29
but didn't have the expertise
64
197781
1412
03:31
or the instruments
in their office to do so.
in their office to do so.
65
199217
2548
ou os instrumentos
em seu escritório para fazer isso.
em seu escritório para fazer isso.
03:33
And that's where we came in.
66
201789
1746
E é aí que entramos.
03:35
I worked with my colleague,
public policy professor Angela Hawken,
public policy professor Angela Hawken,
67
203559
3397
Trabalhei com minha colega, professora
de políticas públicas Angela Hawken,
de políticas públicas Angela Hawken,
03:38
and our team first created
a visual dashboard
a visual dashboard
68
206980
3486
e nossa equipe criou um painel visual
03:42
for DAs to see and better understand
the prosecution process.
the prosecution process.
69
210490
3900
para que os promotores entendessem melhor
o processo de acusação.
o processo de acusação.
03:46
But also, we ourselves
analyzed their data,
analyzed their data,
70
214997
2929
Mas nós mesmos também analisamos os dados,
03:49
looking to see if the duration
of the process
of the process
71
217950
2520
procurando ver se a duração do processo
03:52
suffered from social inequalities
in their jurisdiction.
in their jurisdiction.
72
220494
3190
sofria por desigualdade social
na jurisdição deles.
na jurisdição deles.
03:56
We did so using methods
73
224367
1542
Fizemos isso usando métodos
que eu usaria para classificar
milhares de explosões estelares,
milhares de explosões estelares,
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
aplicado a milhares
de processos judiciais.
de processos judiciais.
04:03
And in doing so,
76
231609
1151
E fazendo isso, criamos um modelo
que pode servir para qualquer jurisdição
que pode servir para qualquer jurisdição
04:04
we built a model that can be applied
to other jurisdictions
to other jurisdictions
77
232784
2833
que esteja disposta
a explorar suas tendências.
a explorar suas tendências.
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
Estas colaborações entre
especialistas da área e astrofísicos
especialistas da área e astrofísicos
04:13
created transformational solutions
80
241125
2055
criaram soluções transformadoras
04:15
to help improve people's quality of life.
81
243204
2400
para melhorar a qualidade
de vida das pessoas.
de vida das pessoas.
04:19
But it is a two-way road.
82
247426
1484
Mas é uma via de mão dupla.
Uso minha formação em astrofísica
para a ciência urbana
para a ciência urbana
04:20
I bring my astrophysics background
to urban science,
to urban science,
83
248934
2543
04:23
and I bring what I learn in urban science
back to astrophysics.
back to astrophysics.
84
251501
3841
e levo o que aprendo sobre ciência urbana
de volta para a astrofísica.
de volta para a astrofísica.
04:27
Light echoes:
85
255930
1852
Ecos de luz:
04:30
the reflections of stellar explosions
onto interstellar dust.
onto interstellar dust.
86
258461
4567
reflexos de explosões estelares
em poeira interestelar.
em poeira interestelar.
04:36
In our images, these reflections appear
as white, evanescent, moving features,
as white, evanescent, moving features,
87
264046
5785
Nas imagens, estes reflexos aparecem
como brancos, evanescentes, móveis,
como brancos, evanescentes, móveis,
04:41
just like plumes.
88
269855
1150
assim como plumas.
04:43
I am adapting the same models
that detect plumes in city images
that detect plumes in city images
89
271363
3895
Estou adaptando os mesmos modelos
que detectam plumas em imagens urbanas
que detectam plumas em imagens urbanas
04:47
to detect light echoes
in images of the sky.
in images of the sky.
90
275282
2928
para detectar ecos de luz
em imagens celestes.
em imagens celestes.
04:52
By exploring the things
that interest and excite me,
that interest and excite me,
91
280290
3293
Ao explorar as coisas
que me interessam e me empolgam,
que me interessam e me empolgam,
04:55
reaching outside of my domain,
92
283607
1796
indo além do meu domínio,
04:57
I did turn my restlessness into an asset.
93
285427
2876
transformei minha impaciência
em uma qualidade.
em uma qualidade.
05:01
We, you, all have a unique perspective
that can generate new insight
that can generate new insight
94
289031
5047
Nós, vocês, todos possuímos
perspectivas únicas
perspectivas únicas
que podem gerar novas descobertas
05:06
and lead to new, unexpected,
transformational solutions.
transformational solutions.
95
294102
4183
e levar a soluções transformadoras,
inovadoras e inesperadas.
inovadoras e inesperadas.
Obrigada.
05:10
Thank you.
96
298944
1162
(Aplausos)
05:12
(Applause)
97
300130
4158
ABOUT THE SPEAKER
Federica Bianco - Cross-disciplinary scientistTED Fellow Federica Bianco is a cross-disciplinary scientist who can't stay still.
Why you should listen
Astrophysicist, professor, professional boxer and TED Fellow Federica Bianco studies stellar explosions, using the same methodologies to understand urban and social problems. She uses data-science to both study the universe and tackle problems on earth, like pollution in New York City, prosecutorial justice and how city lights can create resilient electric grids and.
Bianco splits her time as a professor at the University of Delaware in the Department of Physics and Astrophysics (where she runs a lab focusing on light curves), the Biden School of Public Policy and Administration and the Urban Observatory, where she uses her astrophysics skills to study urban problems. She is also the coordinator the Large Synoptic Survey Telescope (LSST) Science Collaboration, a network of more than 1,500 scientists. The LSST, under construction in Chile, will go online in 2023 to survey the night sky and image the southern hemisphere sky at unprecedented depth and resolution. The collaboration will study everything about it, from the thousands of changes it will discover in the sky every night to billions of stars and galaxies, many that have never been seen before.
Bianco has published more than 100 peer-reviewed papers, was a Smithsonian predoctoral and James Arthur postdoctoral fellow and was the recipient of a Department of Energy "Innovative Development in Energy-Related Applied Science" grant. When she isn't doing science, you will find her in the boxing ring, where she has made a name for herself as "The MadScientist." She is known for fighting her heart out both in and out of the ring.
Federica Bianco | Speaker | TED.com