TED2009
JoAnn Kuchera-Morin: Stunning data visualization in the AlloSphere
JoAnn Kuchera-Morin apresenta a AlloSphere
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JoAnn Kuchera-Morin demonstra a AlloSphere, uma nova forma de ver e interpretar dados científicos, em cores e sons dentro de uma esfera de metal maciço. Mergulhe no cérebro, sinta o giro dos elétrons, ouça a música dos elementos...
JoAnn Kuchera-Morin - Composer
Composer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara. Full bio
Composer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara. Full bio
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The AlloSphere: it's a three-story metal sphere
0
0
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A AlloSphere. É um esfera de metal de três partes
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in an echo-free chamber.
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3000
2000
em uma câmara acústica.
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Think of the AlloSphere as a large,
2
5000
2000
Pense na AlloSphere como um grande,
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dynamically varying digital microscope
3
7000
3000
microscópio digital multifuncional
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that's connected to a supercomputer.
4
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2000
conectado a um supercomputador.
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20 researchers can stand on a bridge
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3000
20 pesquisadores podem ficar na ponte
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suspended inside of the sphere, and be
6
15000
2000
suspensa dentro da esfera, e completamente imersos
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completely immersed in their data.
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2000
em seus dados.
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Imagine if a team of physicists
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19000
2000
Imagine se um time de físicos
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could stand inside of an atom
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21000
3000
pudessem entrar em um átomo
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and watch and hear electrons spin.
10
24000
2000
e ver e ouvir os elétrons girando.
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Imagine if a group of sculptors
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26000
4000
Imagine se um grupo de escultores
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could be inside of a lattice of atoms
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3000
pudessem entrar na estrutura dos átomos
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and sculpt with their material.
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33000
2000
e esculpir a matéria.
00:53
Imagine if a team of surgeons could fly
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35000
2000
Imagine se uma equipe de cirurgiões pudessem voar
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into the brain, as though it was a world,
15
37000
3000
pelo cérebro, como se fosse um mundo,
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and see tissues as landscapes,
16
40000
2000
e ver tecidos como paisagens,
01:00
and hear blood density levels as music.
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42000
3000
e escutar os níveis sanguíneos como música.
01:03
This is some of the research that you're going to see
18
45000
2000
Esse é um estudo que vocês estão prestes a ver
01:05
that we're undertaking at the AlloSphere.
19
47000
2000
e que nós chamamos de AlloSphere.
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But first a little bit about this group
20
49000
2000
Mas primeiro um pouco desse grupo
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of artists, scientists, and engineers
21
51000
2000
de artistas, cientistas, e engenheiros,
01:11
that are working together.
22
53000
2000
que trabalharam juntos.
01:13
I'm a composer, orchestrally-trained,
23
55000
2000
Eu sou um compositor, um maestro,
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and the inventor of the AlloSphere.
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57000
2000
e inventor da AlloSphere.
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With my visual artist colleagues, we map
25
59000
2000
Com meus colegas artistas, nós projetamos
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complex mathematical algorithms that unfold in time and space,
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61000
3000
algoritmos matemáticos complexos apresentados no tempo e espaço,
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visually and sonically.
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64000
2000
em forma visual e sonora.
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Our scientist colleagues are finding new patterns
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66000
2000
Nossos colegas cientistas estão procurando novos padrões
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in the information.
29
68000
2000
na informação.
01:28
And our engineering colleagues are making
30
70000
2000
E nossos colegas engenheiros estão construindo um dos maiores
01:30
one of the largest dynamically varying computers in the world
31
72000
4000
computadores multifuncionais do mundo
01:34
for this kind of data exploration.
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76000
2000
para todo tipo de exploração de dados.
01:36
I'm going to fly you into five research projects
33
78000
3000
Vou passear por cinco projetos de pesquisa
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in the AlloSphere that are going to take you from
34
81000
2000
na AlloSphere que vão levar você
01:41
biological macroscopic data
35
83000
2000
do nível macroscópico
01:43
all the way down to electron spin.
36
85000
3000
até ao nível dos elétrons.
01:46
This first project is called the AlloBrain.
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88000
3000
O primeiro projeto chama-se AlloBrain.
01:49
And it's our attempt to quantify beauty
38
91000
2000
E nossa tentativa de quantificar a beleza
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by finding which regions of the brain
39
93000
2000
investigando quais regiões do cérebro
01:53
are interactive while witnessing something beautiful.
40
95000
4000
são atingidas quando vislumbramos a beleza de alguma coisa.
01:57
You're flying through the cortex of my colleague's brain.
41
99000
3000
Você irá viajar através do córtex cerebral dos meus colegas.
02:00
Our narrative here is real fMRI data
42
102000
3000
Nossa narrativa é baseada em dados reais de ressonância magnética
02:03
that's mapped visually and sonically.
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105000
2000
que foram projetados de forma visual e sonora.
02:05
The brain now a world that we can fly through and interact with.
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107000
4000
O cérebro agora é um mundo que podemos atravessar e interagir.
02:09
You see 12 intelligent computer agents,
45
111000
3000
Você pode ver 12 programas inteligentes,
02:12
the little rectangles that are flying in the brain with you.
46
114000
3000
que são pequenos retângulos que passeiam no cérebro com você.
02:15
They're mining blood density levels.
47
117000
2000
Eles representam os níveis de densidade do sangue.
02:17
And they're reporting them back to you sonically.
48
119000
3000
E eles são apresentados em forma de som.
02:20
Higher density levels mean
49
122000
2000
Níveis altos de densidade significam
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more activity in that point of the brain.
50
124000
2000
mais atividade naquele ponto do cérebro.
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They're actually singing these densities to you
51
126000
3000
Eles sinalizam essas densidades a você
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with higher pitches mapped to higher densities.
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129000
3000
de forma que sons altos representam altas densidades.
02:30
We're now going to move from real biological data
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132000
3000
Vamos agora de dados biológicos reais
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to biogenerative algorithms that create artificial nature
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135000
4000
para algoritmos biológicos que criam a natureza artificial
02:37
in our next artistic and scientific installation.
55
139000
4000
na nossa próxima apresentação científica e artística.
02:41
In this artistic and scientific installation, biogenerative algorithms
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143000
4000
Nessa apresentação, os algoritmos biológicos
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are helping us to understand
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147000
2000
estão nos ajudando a entender
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self-generation and growth:
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149000
2000
a geração espontânea e crescimento.
02:49
very important for simulation in the nanoscaled sciences.
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151000
4000
Muito importante para simulações da nanociência.
02:53
For artists, we're making new worlds
60
155000
2000
Para artistas, estamos criando novos mundos
02:55
that we can uncover and explore.
61
157000
2000
que podemos descobrir e explorar.
02:57
These generative algorithms grow over time,
62
159000
3000
Com esse algoritmos crescendo a cada dia,
03:00
and they interact and communicate as a swarm of insects.
63
162000
3000
eles interagem e se comunicam como um enxame de insetos.
03:03
Our researchers are interacting with this data
64
165000
2000
Nossos pesquisadores estão interagindo com esses dados
03:05
by injecting bacterial code,
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167000
2000
injetando código bacteriano,
03:07
which are computer programs,
66
169000
2000
que são programas de computador,
03:09
that allow these creatures to grow over time.
67
171000
4000
que permitem que essas criaturas cresçam a cada dia.
03:13
We're going to move now from the biological
68
175000
2000
Nos vamos agora de um mundo
03:15
and the macroscopic world,
69
177000
2000
biológico e macroscópico,
03:17
down into the atomic world,
70
179000
2000
para o mundo atômico,
03:19
as we fly into a lattice of atoms.
71
181000
3000
onde passeamos na estrutura atômica.
03:22
This is real AFM -- Atomic Force Microscope -- data
72
184000
3000
Esses são dados reais de um microscópio atômico
03:25
from my colleagues in the Solid State Lighting and Energy Center.
73
187000
3000
dos meus colegas no centro de energia luminosa e estado solido.
03:28
They've discovered a new bond,
74
190000
2000
Eles descobriram um nova liga,
03:30
a new material for transparent solar cells.
75
192000
3000
um novo material para células solares transparentes.
03:33
We're flying through 2,000 lattice of atoms --
76
195000
3000
Nos passeamos através de 2.000 estruturas atômicas --
03:36
oxygen, hydrogen and zinc.
77
198000
2000
Oxigênio, hidrogênio e zinco.
03:38
You view the bond in the triangle.
78
200000
3000
Você vê a ligação no triângulo.
03:41
It's four blue zinc atoms
79
203000
2000
Ela está nos 4 átomos de zinco azul
03:43
bonding with one white hydrogen atom.
80
205000
3000
ligados com um átomo de hidrogênio branco.
03:46
You see the electron flow with the streamlines
81
208000
2000
Você vê o fluxo de elétrons em linhas
03:48
we as artists have generated for the scientists.
82
210000
3000
que nós como artistas geramos para os cientistas.
03:51
This is allowing them to find the bonding nodes in any lattice of atoms.
83
213000
3000
Permite encontrar os nós de ligação em qualquer estrutura atômica.
03:54
We think it makes a beautiful structural art.
84
216000
3000
Imaginamos isso com uma bela arte em estrutura.
03:57
The sound that you're hearing are the actual
85
219000
2000
O som que vocês estão ouvindo é o atual
03:59
emission spectrums of these atoms.
86
221000
2000
espectro de emissão desses átomos.
04:01
We've mapped them into the audio domain,
87
223000
2000
Nós mapeamos eles em faixas de áudio.
04:03
so they're singing to you.
88
225000
2000
E eles cantam para vocês.
04:05
Oxygen, hydrogen and zinc have their own signature.
89
227000
3000
Oxigênio, hidrogênio e zinco tem suas próprias assinaturas.
04:08
We're going to actually move even further down
90
230000
3000
Vamos agora um pouco mais longe
04:11
as we go from this lattice of atoms
91
233000
3000
como se fossemos dessa estrutura atômica
04:14
to one single hydrogen atom.
92
236000
3000
para um único átomo de hidrogênio.
04:17
We're working with our physicist colleagues
93
239000
2000
Trabalhamos com nossos colegas físicos
04:19
that have given us the mathematical calculations
94
241000
3000
que nos forneceram cálculos matemáticos
04:22
of the n-dimensional Schrödinger equation in time.
95
244000
4000
da equação de tempo de Schrödinger em 3D.
04:26
What you're seeing here right now is a superposition of an electron
96
248000
3000
O que estão vendo agora é a superposição de um elétron
04:29
in the lower three orbitals of a hydrogen atom.
97
251000
3000
nas três órbitas internas do átomo de hidrogênio.
04:32
You're actually hearing and seeing the electron flow with the lines.
98
254000
4000
Nós estamos ouvindo e vendo o fluxo de elétrons em linhas.
04:36
The white dots are the probability wave
99
258000
2000
Os pontos brancos são as ondas de probabilidades
04:38
that will show you where the electron is
100
260000
2000
que mostrarão a você onde o elétron está
04:40
in any given point of time and space
101
262000
2000
em um certo ponto do espaço-tempo
04:42
in this particular three-orbital configuration.
102
264000
4000
nessa configuração particular de três órbitas.
04:46
In a minute we're going to move to a two-orbital configuration,
103
268000
4000
Em um minuto vamos para uma configuração de duas órbitas.
04:50
and you're going to notice a pulsing.
104
272000
2000
E vocês vão notar uma pulsação.
04:52
And you're going to hear an undulation between the sound.
105
274000
3000
E vão ouvir uma ondulação no som.
04:55
This is actually a light emitter.
106
277000
2000
Isso é na verdade um emissor de luz.
04:57
As the sound starts to pulse and contract,
107
279000
3000
Assim que o som começa a pulsar e contrair,
05:00
our physicists can tell when a photon is going to be emitted.
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282000
3000
nossos físicos podem dizer quando um fóton será emitido.
05:03
They're starting to find new mathematical structures
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285000
4000
Eles começam a procurar por novas estruturas matemáticas
05:07
in these calculations.
110
289000
2000
nesses cálculos.
05:09
And they're understanding more about quantum mathematics.
111
291000
3000
E eles descobrem mais sobre a matemática quântica.
05:12
We're going to move even further down,
112
294000
3000
Vamos um pouco mais longe,
05:15
and go to one single electron spin.
113
297000
4000
para um único elétron girando.
05:19
This will be the final project that I show you.
114
301000
3000
Esse é o último projeto que mostrarei a vocês.
05:22
Our colleagues in the Center for Quantum Computation
115
304000
2000
Nossos colegas no centro de computação quântica
05:24
and Spintronics are actually measuring with their lasers
116
306000
4000
e spintrônica, estão medindo com laser
05:28
decoherence in a single electron spin.
117
310000
3000
a incoerência em um único giro de elétron.
05:31
We've taken this information and we've
118
313000
2000
Nós obtivemos essa informação e
05:33
made a mathematical model out of it.
119
315000
2000
fizemos um modelo matemático por fora.
05:35
You're actually seeing and hearing
120
317000
2000
Na verdade vocês estão vendo e ouvindo
05:37
quantum information flow.
121
319000
2000
o fluxo de informação quântica.
05:39
This is very important for the next step in simulating
122
321000
3000
Isso é muito importante para o próximo passo para simular
05:42
quantum computers and information technology.
123
324000
3000
computadores quânticos e tecnologia da informação.
05:45
So these brief examples that I've shown you
124
327000
4000
Esses exemplos resumidos que eu mostrei
05:49
give you an idea of the kind of work that we're doing
125
331000
3000
dão uma idéia do tipo de trabalho que estamos fazendo
05:52
at the University of California, Santa Barbara,
126
334000
2000
em Santa Bárbara, na Universidade da Califórnia.
05:54
to bring together, arts, science
127
336000
3000
para unir arte, ciência,
05:57
and engineering
128
339000
3000
e engenharia.
06:00
into a new age of math, science and art.
129
342000
3000
numa nova era de matemática, ciência e arte.
06:03
We hope that all of you will come to see the AlloSphere.
130
345000
3000
Esperamos que todos venham conhecer a AlloSphere.
06:06
Inspire us to think of new ways that we can use
131
348000
4000
Nos inspire a pensar em novas formas que podemos usar
06:10
this unique instrument that we've created at Santa Barbara.
132
352000
4000
esse instrumento único que criamos em Santa Bárbara.
06:14
Thank you very much.
133
356000
2000
Muito Obrigado.
06:16
(Applause)
134
358000
6000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
JoAnn Kuchera-Morin - ComposerComposer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara.
Why you should listen
Composer JoAnn Kuchera-Morin works on the Allosphere, one of the largest scientific and artistic instruments in the world. Based at UCSB, the Allosphere and its 3D immersive theater maps complex data in time and space. Kuchera-Morin founded the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) and has been the director since its birth in 1986. In 2000 she began work on a Digital Media Center within the California NanoSystems Institute at Santa Barbara. Her fascinations include gestural interfaces for performance and the expression of complex data in nontraditional forms.
Hew own music explores the boundaries of electric/acoustic instrumentation, welcoming digital players into the ensemble in works such as Concerto For Clarinet and Clarinets, a composition for solo clarinet and computer-generated tape.
JoAnn Kuchera-Morin | Speaker | TED.com