ABOUT THE SPEAKER
Tabetha Boyajian - Astronomer
Tabetha Boyajian is best known for her research on KIC 8462852, a puzzling celestial body that has inspired otherwise sober scientists to brainstorm outlandish hypotheses.

Why you should listen
Planet hunter Tabetha Boyajian studies KIC 8462852 (dubbed "Tabby's star" after her team's research): a star exhibiting bizarre (and thus far unique) variations in brightness. These fluctuations have led scientists to postulate causes ranging from comet dust (Boyajian's most likely scenario) to alien megastructures. The latest studies of Tabby's star have proved even more baffling: KIC 8462852 has been gradually dimming over the last century, a strikingly short period of time on an astronomical scale.

Boyajian currently serves as a postdoc with the Yale Exoplanet group, whose research is assisted by the Planet Hunters -- a citizen science group that combs data from the NASA Kepler Space Mission for evidence of exoplanets and other unusual interstellar activity.
More profile about the speaker
Tabetha Boyajian | Speaker | TED.com
TED2016

Tabetha Boyajian: The most mysterious star in the universe

Tabetha Boyajian: A estrela mais misteriosa do universo

Filmed:
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Algo enorme, com cerca de 1000 vezes a área da Terra, está a bloquear a luz de uma estrela distante, conhecida por KIC 8462852, e ninguém sabe ao certo o que é. Quando a astrónoma Tabetha Boyajian investigava este objeto celestial perplexante, um colega sugeriu algo incomum: Seria uma mega estrutura alienígena? Uma ideia tão extraordinária exigia provas extraordinárias. Nesta palestra, Tabetha descreve-nos como os cientistas procuram e testam hipóteses, quando são confrontados com o desconhecido.
- Astronomer
Tabetha Boyajian is best known for her research on KIC 8462852, a puzzling celestial body that has inspired otherwise sober scientists to brainstorm outlandish hypotheses. Full bio

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00:12
ExtraordinaryExtraordinária claimsreivindicações
requireexigem extraordinaryextraordinário evidenceevidência,
0
760
4496
Alegações extraordinárias
exigem provas extraordinárias,
00:17
and it is my jobtrabalho,
my responsibilityresponsabilidade, as an astronomerastrônomo
1
5280
4696
e o meu trabalho e responsabilidade,
como astrónoma,
00:22
to remindlembrar people that alienestrangeiro hypotheseshipóteses
should always be a last resortrecorrer.
2
10000
6320
é lembrar que hipóteses com extraterrestres
devem ser sempre o último recurso.
00:29
Now, I want to tell you
a storyhistória about that.
3
17440
2136
Quero contar-vos uma história sobre isto.
00:31
It involvesenvolve datadados from a NASANASA missionmissão,
4
19600
3576
Ela envolve dados de uma missão da NASA,
00:35
ordinarycomum people and one of the mosta maioria
extraordinaryextraordinário starsestrelas in our galaxygaláxia.
5
23200
4960
pessoas comuns e uma das estrelas
mais extraordinárias da nossa galáxia.
00:41
It begancomeçasse in 2009 with the launchlançamento
of NASA'sA NASA KeplerKepler missionmissão.
6
29800
3600
Começou em 2009 com o lançamento
da missão Kepler da NASA.
00:46
Kepler'sKepler maina Principal scientificcientífico objectiveobjetivo
7
34000
2056
O objetivo científico principal do Kepler
00:48
was to find planetsplanetas
outsidelado de fora of our solarsolar systemsistema.
8
36080
2976
era encontrar planetas
fora do nosso sistema solar.
00:51
It did this by staringencarando
at a singlesolteiro fieldcampo in the skycéu,
9
39080
3576
Fê-lo, observando uma área do céu,
00:54
this one, with all the tinyminúsculo boxescaixas.
10
42680
1840
aquela, com as caixinhas.
00:57
And in this one fieldcampo,
11
45480
1416
Nesta área, monitorizou o brilho
de mais de 150 mil estrelas
00:58
it monitoredmonitorado the brightnessbrilho
of over 150,000 starsestrelas
12
46920
4416
01:03
continuouslycontinuamente for fourquatro yearsanos,
13
51360
2416
continuamente, durante quatro anos,
01:05
takinglevando a datadados pointponto everycada 30 minutesminutos.
14
53800
2640
guardando um conjunto de dados
a cada 30 minutos.
01:10
It was looking for what
astronomersastrônomos call a transittransito.
15
58480
3016
Procurava o que os astrónomos
chamam um "trânsito".
01:13
This is when the planet'sdo planeta orbitórbita
is alignedalinhado in our linelinha of sightvista,
16
61520
5016
Ocorre quando a órbita do planeta
está alinhada com a nossa linha de visão,
01:18
just so that the planetplaneta
crossesCruzes in frontfrente of a starEstrela.
17
66560
4136
e o planeta passa à frente de uma estrela.
01:22
And when this happensacontece,
it blocksblocos out a tinyminúsculo bitpouco of starlightluz das estrelas,
18
70720
4376
Quando isso acontece, ele bloqueia
um pouquinho do brilho da estrela,
01:27
whichqual you can see as a dipmergulho in this curvecurva.
19
75120
2720
que se pode ver
como uma depressão nesta curva.
01:31
And so the teamequipe at NASANASA
had developeddesenvolvido very sophisticatedsofisticado computerscomputadores
20
79600
4416
A equipa da NASA tinha criado
computadores muito sofisticados
01:36
to searchpesquisa for transitstrânsitos
in all the KeplerKepler datadados.
21
84040
2720
para procurar trânsitos
nos dados do Kepler.
01:40
At the samemesmo time
of the first datadados releaselançamento,
22
88160
3896
Quando fizeram a
primeira publicação de dados,
01:44
astronomersastrônomos at YaleYale
were wonderingperguntando an interestinginteressante thing:
23
92080
3120
astrónomos de Yale
questionavam-se sobre algo interessante:
01:48
What if computerscomputadores missedperdido something?
24
96240
3360
E se algo escapasse aos computadores?
01:53
And so we launchedlançado the citizencidadão
scienceCiência projectprojeto calledchamado PlanetPlaneta HuntersCaçadores
25
101040
3680
Isso fez-nos lançar o projeto de ciência
cidadã Caçadores de Planetas,
01:57
to have people look at the samemesmo datadados.
26
105760
3200
para ter pessoas a analisar
esses mesmos dados.
02:01
The humanhumano braincérebro has an amazingsurpreendente abilityhabilidade
for patternpadronizar recognitionreconhecimento,
27
109600
3776
O cérebro humano tem uma capacidade
incrível de reconhecer padrões,
02:05
sometimesas vezes even better than a computercomputador.
28
113400
2216
às vezes melhor do que um computador.
02:07
HoweverNo entanto, there was a lot
of skepticismceticismo around this.
29
115640
2536
No entanto, havia muito ceticismo.
02:10
My colleaguecolega, DebraDebra FischerFischer,
founderfundador of the PlanetPlaneta HuntersCaçadores projectprojeto,
30
118200
3536
A minha colega, Debra Fischer,
fundadora do projeto Caçadores de Planetas
02:13
said that people at the time were sayingdizendo,
31
121760
1976
afirma que naquela época lhe diziam,
02:15
"You're crazylouco. There's no way
that a computercomputador will misssenhorita a signalsinal."
32
123760
3120
"És maluca. Não é possível
que um sinal escape ao computador."
02:19
And so it was on, the classicclássico
humanhumano versusversus machinemáquina gamblejogar.
33
127560
4216
Verificou-se o desafio clássico
do homem contra a máquina.
02:23
And if we foundencontrado one planetplaneta,
we would be thrilledemocionados.
34
131800
3176
Se encontrássemos um planeta,
já seria entusiasmante.
02:27
When I joinedingressou the teamequipe fourquatro yearsanos agoatrás,
35
135000
2456
Quando entrei na equipa há quatro anos,
02:29
we had already foundencontrado a couplecasal.
36
137480
1440
já tínhamos encontrado uns poucos.
02:32
And todayhoje, with the help
of over 300,000 scienceCiência enthusiastsentusiastas,
37
140360
4656
Hoje, com a ajuda
de mais de 300 mil entusiastas da ciência,
02:37
we have foundencontrado dozensdezenas,
38
145040
1776
já encontrámos dezenas,
02:38
and we'venós temos alsoAlém disso foundencontrado
one of the mosta maioria mysteriousmisterioso starsestrelas
39
146840
3256
e também descobrimos uma das estrelas
mais misteriosas da nossa galáxia.
02:42
in our galaxygaláxia.
40
150120
1200
02:45
So to understandCompreendo this,
41
153040
1456
Para entender isto,
02:46
let me showexposição you what a normalnormal transittransito
in KeplerKepler datadados looksparece like.
42
154520
3200
deixem-me mostrar um trânsito normal,
nos dados do Kepler.
02:50
On this graphgráfico on the left-handmão esquerda sidelado
you have the amountmontante of lightluz,
43
158680
3376
Neste gráfico, do lado esquerdo
temos a quantidade de luz,
02:54
and on the bottominferior is time.
44
162080
1856
e em baixo o tempo.
02:55
The whitebranco linelinha
is lightluz just from the starEstrela,
45
163960
3056
A linha branca
é luz vinda só da estrela,
02:59
what astronomersastrônomos call a lightluz curvecurva.
46
167040
2376
a que os astrónomos chamam
uma curva de luz.
03:01
Now, when a planetplaneta transitstrânsitos a starEstrela,
it blocksblocos out a little bitpouco of this lightluz,
47
169440
3856
Quando um planeta transita uma estrela,
bloqueia um pouco da luz
03:05
and the depthprofundidade of this transittransito
reflectsreflete the sizeTamanho of the objectobjeto itselfem si.
48
173320
5456
e a profundidade do trânsito
reflete o tamanho do objeto em si.
03:10
And so, for exampleexemplo, let's take JupiterJúpiter.
49
178800
2616
Tomemos Júpiter como exemplo.
03:13
PlanetsPlanetas don't get
much biggerMaior than JupiterJúpiter.
50
181440
2136
Não há planetas muito
maiores que Júpiter.
03:15
JupiterJúpiter will make a one percentpor cento dropsolta
in a star'sdo estrela brightnessbrilho.
51
183600
3776
Júpiter causa uma queda de 1%
no brilho de uma estrela.
03:19
EarthTerra, on the other handmão,
is 11 timesvezes smallermenor than JupiterJúpiter,
52
187400
4176
A Terra, por outro lado,
é 11 vezes menor do que Júpiter,
03:23
and the signalsinal
is barelymal visiblevisível in the datadados.
53
191600
2816
e o sinal
é dificilmente discernível nos dados.
03:26
So back to our mysterymistério.
54
194440
1280
Regressemos ao nosso mistério.
03:28
A fewpoucos yearsanos agoatrás, PlanetPlaneta HuntersCaçadores were
siftingpeneiração throughatravés datadados looking for transitstrânsitos,
55
196520
3880
Há uns anos, os Caçadores de Planetas
procuravam um trânsito nos dados,
03:33
and they spottedmanchado a mysteriousmisterioso signalsinal
comingchegando from the starEstrela KICKIC 8462852.
56
201200
5960
quando notaram um sinal misterioso
vindo da estrela KIC 8462852.
03:39
The observationsobservações in MayMaio of 2009
were the first they spottedmanchado,
57
207920
4016
As observações de maio de 2009
foram as primeiras que notaram,
03:43
and they startedcomeçado talkingfalando about this
in the discussiondiscussão forumsfóruns.
58
211960
2858
e eles começaram a falar sobre isso
nos fóruns de discussão.
03:47
They said and objectobjeto like JupiterJúpiter
59
215320
2096
Disseram que um objeto como Júpiter
03:49
would make a dropsolta like this
in the star'sdo estrela lightluz,
60
217440
2896
causaria uma depressão como aquela
na luz da estrela,
03:52
but they were alsoAlém disso sayingdizendo it was giantgigante.
61
220360
3336
mas também diziam que era gigante.
03:55
You see, transitstrânsitos normallynormalmente
only last for a fewpoucos hourshoras,
62
223720
3216
Normalmente, os trânsitos
duram apenas algumas horas,
03:58
and this one lasteddurou for almostquase a weeksemana.
63
226960
2120
e este durou quase uma semana.
04:01
They were alsoAlém disso sayingdizendo
that it looksparece asymmetricassimétrico,
64
229880
3536
Também diziam
que o trânsito era assimétrico,
04:05
meaningsignificado that insteadem vez de of the cleanlimpar \ limpo,
U-shapedEm forma de U dipmergulho that we saw with JupiterJúpiter,
65
233440
4256
o que significa que, em vez da depressão
limpa em U que víamos em Júpiter,
04:09
it had this strangeestranho slopedeclive
that you can see on the left sidelado.
66
237720
3496
tinha esta inclinação estranha
que se vê no lado esquerdo.
04:13
This seemedparecia to indicateindicar
67
241240
1336
Isto parecia indicar
04:14
that whatevertanto faz was gettingobtendo in the way
and blockingbloqueio the starlightluz das estrelas
68
242600
3376
que o que quer que estivesse
a bloquear a luz da estrela
04:18
was not circularcircular like a planetplaneta.
69
246000
1920
não era circular como um planeta.
04:21
There are fewpoucos more dipsmergulhos that happenedaconteceu,
70
249240
1896
Ocorreram mais algumas depressões
04:23
but for a couplecasal of yearsanos,
it was prettybonita quietquieto.
71
251160
2360
mas durante dois anos
não houve mais novidades.
04:26
And then in MarchMarço de of 2011, we see this.
72
254400
4160
Então, em março de 2011, vemos isto.
04:31
The star'sdo estrela lightluz dropsgotas
by a wholetodo 15 percentpor cento,
73
259120
4096
A luz da estrela cai em quase 15%,
04:35
and this is hugeenorme comparedcomparado to a planetplaneta,
74
263240
2176
queda enorme, se comparada com um planeta,
que só causa uma depressão de 1%.
04:37
whichqual would only make a one percentpor cento dropsolta.
75
265440
2000
04:40
We describeddescrito this featurecaracterística
as bothambos smoothsuave and cleanlimpar \ limpo.
76
268480
3536
Classificámos esta depressão
como sendo suave e limpa.
04:44
It alsoAlém disso is asymmetricassimétrico,
77
272040
2016
Também é assimétrica,
04:46
havingtendo a gradualgradual dimmingescurecimento
that lastsdura almostquase a weeksemana,
78
274080
2656
com uma diminuição gradual
durante quase uma semana,
04:48
and then it snapsSnaps right back up to normalnormal
in just a matterimportam of daysdias.
79
276760
3160
e um retorno rápido ao normal
em poucos dias.
04:52
And again, after this, not much happensacontece
80
280920
4256
E novamente, depois disto,
não há mais novidades,
04:57
untilaté FebruaryFevereiro of 2013.
81
285200
3696
até fevereiro de 2013.
05:00
Things startcomeçar to get really crazylouco.
82
288920
2616
As coisas tornam-se absurdas.
05:03
There is a hugeenorme complexcomplexo of dipsmergulhos
in the lightluz curvecurva that appearaparecer,
83
291560
4496
Aparece uma série complexa
de depressões na curva de luz,
05:08
and they last for like a hundredcem daysdias,
84
296080
2136
que duram uns cem dias,
até ao fim da missão Kepler.
05:10
all the way up
into the KeplerKepler mission'smissão endfim.
85
298240
2240
05:13
These dipsmergulhos have variablevariável shapesformas.
86
301280
1976
As depressões têm formas variáveis.
05:15
Some are very sharpafiado, and some are broadamplo,
87
303280
2216
Umas são pontiagudas,
outras alargadas,
05:17
and they alsoAlém disso have variablevariável durationsdurações.
88
305520
2256
e também têm durações variáveis.
05:19
Some last just for a day or two,
and some for more than a weeksemana.
89
307800
3160
Umas duram um ou dois dias,
outras mais de uma semana.
05:24
And there's alsoAlém disso up and down trendstendências
withindentro some of these dipsmergulhos,
90
312120
3336
Também há tendências ascendentes
e descendentes nalgumas,
05:27
almostquase like severalde várias independentindependente eventseventos
were superimposedsobreposta on toptopo of eachcada other.
91
315480
4680
quase como acontecimentos independentes,
sobrepostos uns nos outros.
05:32
And at this time, this starEstrela dropsgotas
in its brightnessbrilho over 20 percentpor cento.
92
320920
6216
E nesta altura, o brilho da estrela
cai em mais de 20%.
05:39
This meanssignifica that whatevertanto faz
is blockingbloqueio its lightluz
93
327160
2143
Isto significa que
o que está a bloquear a luz
05:41
has an areaárea of over 1,000 timesvezes
the areaárea of our planetplaneta EarthTerra.
94
329327
4440
tem uma área mil vezes maior
do que o planeta Terra.
05:46
This is trulyverdadeiramente remarkablenotável.
95
334200
2240
Isto é deveras surpreendente.
05:49
And so the citizencidadão scientistscientistas,
when they saw this,
96
337360
2376
Quando os cidadãos cientistas viram isto,
05:51
they notifiednotificado the scienceCiência teamequipe
that they foundencontrado something weirdesquisito enoughsuficiente
97
339760
3696
avisaram a equipa científica
que tinham encontrado algo tão estranho
05:55
that it mightpoderia be worthque vale a pena followingSegue up.
98
343480
2440
que podia valer a pena analisar.
05:58
And so when the scienceCiência teamequipe lookedolhou at it,
99
346680
2056
Quando a equipa científica analisou,
06:00
we're like, "Yeah, there's probablyprovavelmente
just something wrongerrado with the datadados."
100
348760
3381
dissemos: "Sim, deve haver
um erro nos dados".
06:04
But we lookedolhou really, really, really hardDifícil,
101
352165
2531
Mas analisámos com muita atenção,
06:06
and the datadados were good.
102
354720
2400
e os dados estavam bem.
06:10
And so what was happeningacontecendo
had to be astrophysicalastrofísicos,
103
358680
3096
Portanto, o que estava a acontecer
tinha de ser astrofísico,
06:13
meaningsignificado that something in spaceespaço
was gettingobtendo in the way
104
361800
3656
ou seja, algo no espaço
tapava e bloqueava a luz da estrela.
06:17
and blockingbloqueio starlightluz das estrelas.
105
365480
1400
06:20
And so at this pointponto,
106
368240
1216
Chegados a este ponto,
06:21
we setconjunto out to learnaprender
everything we could about the starEstrela
107
369480
2576
resolvemos aprender
tudo o que podíamos sobre a estrela
06:24
to see if we could find any cluespistas
to what was going on.
108
372080
2920
tentando descobrir pistas
para entender aquilo.
06:27
And the citizencidadão scientistscientistas
who helpedajudou us in this discoverydescoberta,
109
375720
3176
Os cidadãos cientistas
que nos ajudaram na descoberta
06:30
they joinedingressou alongao longo for the ridepasseio
110
378920
1536
juntaram-se a nós,
06:32
watchingassistindo scienceCiência in actionaçao firsthandem primeira mão.
111
380480
3080
para acompanharem a ciência em direto.
06:37
First, somebodyalguém said, you know,
what if this starEstrela was very youngjovem
112
385000
5456
Primeiro alguém sugeriu:
"E se a estrela fosse muito jovem
06:42
and it still had the cloudnuvem of materialmaterial
it was bornnascermos from surroundingem torno da it.
113
390480
3600
"e ainda tivesse ao redor
a nuvem de matéria que a formou"?
06:47
And then somebodyalguém elseoutro said,
114
395040
1416
Depois alguém disse:
06:48
well, what if the starEstrela
had already formedformado planetsplanetas,
115
396480
2776
"E se a estrela
já tivesse formado planetas,
06:51
and two of these planetsplanetas had collidedcolidiram,
116
399280
2216
"e dois deles tivessem colidido,
06:53
similarsemelhante to the Earth-MoonTerra-Lua formingformando eventevento.
117
401520
2120
"como na formação da Terra e da Lua"?
06:56
Well, bothambos of these theoriesteorias
could explainexplicar partparte of the datadados,
118
404440
3536
Ambas as teorias
podiam explicar parte dos dados,
07:00
but the difficultiesdificuldades were that the starEstrela
showedmostrou no signssinais of beingser youngjovem,
119
408000
3416
mas a estrela não mostrava
sinais de ser jovem,
07:03
and there was no glowbrilho
from any of the materialmaterial
120
411440
2936
e não havia o brilho vindo da matéria
que seria aquecida pela luz da estrela,
07:06
that was heatedaquecido up by the star'sdo estrela lightluz,
121
414400
2096
07:08
and you would expectEspero this
if the starEstrela was youngjovem
122
416520
2856
e seria de esperar brilho
se a estrela fosse jovem
07:11
or if there was a collisioncolisão
and a lot of dustpoeira was producedproduzido.
123
419400
3560
ou tivesse havido uma colisão
e fosse produzida muita poeira.
07:15
And so somebodyalguém elseoutro said,
124
423800
1616
Então alguém disse:
07:17
well, how about a hugeenorme swarmenxame of cometscometas
125
425440
4976
"E se um número enorme de cometas
07:22
that are passingpassagem by this starEstrela
in a very ellipticalelíptico orbitórbita?
126
430440
3656
estivesse a passar pela estrela
numa órbita muito elíptica"?
07:26
Well, it endstermina up that this is actuallyna realidade
consistentconsistente with our observationsobservações.
127
434120
4400
Sucede que esta teoria
se encaixa nas observações.
07:32
But I agreeaceita, it does feel
a little contrivedmaquinado.
128
440000
3256
Mas concordo que é
é um pouco forçada.
07:35
You see, it would take hundredscentenas of cometscometas
129
443280
3296
Seriam necessários centenas de cometas
07:38
to reproducereproduzir what we're observingobservando.
130
446600
1640
para explicar as observações.
07:41
And these are only the cometscometas
131
449200
1576
E estes seriam só os que, por acaso,
passaram entre nós e a estrela.
07:42
that happenacontecer to passpassar
betweenentre us and the starEstrela.
132
450800
2616
07:45
And so in realityrealidade, we're talkingfalando
thousandsmilhares to tensdezenas of thousandsmilhares of cometscometas.
133
453440
6456
Na realidade, seriam milhares
ou dezenas de milhares de cometas.
07:51
But of all the badmau ideasidéias we had,
134
459920
3456
Mas, de todas as más ideias que tínhamos,
07:55
this one was the bestmelhor.
135
463400
2136
esta era a melhor.
07:57
And so we wentfoi aheadadiante
and publishedPublicados our findingsconclusões.
136
465560
2936
Decidimos avançar
e publicar as conclusões.
08:00
Now, let me tell you, this was one
of the hardestmais difícil paperspapéis I ever wroteescrevi.
137
468520
4216
Digo-vos, foi um dos artigos
mais difíceis que já escrevi.
08:04
ScientistsCientistas are meantsignificava to publishpublicar resultsresultados,
138
472760
2336
Os cientistas devem publicar resultados,
08:07
and this situationsituação was farlonge from that.
139
475120
2160
e esta situação não era bem isso.
08:09
And so we decideddecidiu
to give it a catchyno ouvido titletítulo,
140
477960
3136
Então decidimos dar-lhe
um título chamativo:
08:13
and we calledchamado it: "Where'sOnde está The FluxFlux?"
141
481120
2176
"Where's The Flux"?
08:15
I will let you work out the acronymacrônimo.
142
483320
2080
Considerem a abreviatura...
08:18
(LaughterRiso)
143
486160
3720
(Wtf = "Que diabos?")
(Risos)
08:22
So this isn't the endfim of the storyhistória.
144
490840
1696
Não é o fim da história.
08:24
Around the samemesmo time
I was writingescrevendo this paperpapel,
145
492560
2176
Na altura em que estava
a escrever o artigo,
08:26
I metconheceu with a colleaguecolega
of minemeu, JasonJason WrightWright,
146
494760
2136
encontrei um colega, Jason Wright,
08:28
and he was alsoAlém disso writingescrevendo a paperpapel
on KeplerKepler datadados.
147
496920
2216
que também escrevia um artigo
sobre os dados do Kepler.
08:31
And he was sayingdizendo that with Kepler'sKepler
extremeextremo precisionprecisão,
148
499160
4176
Ele dizia que, com a sua precisão extrema,
08:35
it could actuallyna realidade detectdetectar
alienestrangeiro megastructuresmegaestruturas around starsestrelas,
149
503360
4856
o Kepler podia detetar mega estruturas
alienígenas ao redor das estrelas,
08:40
but it didn't.
150
508240
1200
mas não tinha detetado.
08:42
And then I showedmostrou him this weirdesquisito datadados
that our citizencidadão scientistscientistas had foundencontrado,
151
510520
3960
Mostrei-lhe os dados estranhos
que os cidadãos cientistas encontraram,
08:47
and he said to me,
152
515559
1216
e ele disse:
08:48
"AwAh crapporcaria, TabbyTabby.
153
516799
1777
"Bolas, Tabby.
08:50
Now I have to rewritereescrever my paperpapel."
154
518600
1959
"Agora tenho de reescrever o meu artigo".
08:54
So yes, the naturalnatural
explanationsexplicações were weakfraco,
155
522440
2200
Sim, as explicações naturais eram fracas,
08:58
and we were curiouscurioso now.
156
526480
1576
e agora estávamos curiosos.
09:00
So we had to find a way
to ruleregra out aliensalienígenas.
157
528080
3176
Tínhamos de arranjar forma
de excluir extraterrestres.
09:03
So togetherjuntos, we convincedconvencido
a colleaguecolega of oursnosso
158
531280
2856
Juntos, convencemos outro colega
09:06
who workstrabalho on SETISETI, the SearchPesquisa
for ExtraterrestrialExtraterrestre IntelligenceInteligência,
159
534160
3256
que trabalha no projeto SETI, a Busca
de Inteligência Extraterrestre,
09:09
that this would be
an extraordinaryextraordinário targetalvo to pursueperseguir.
160
537440
2920
que valia mesmo a pena
investigar este fenómeno.
09:14
We wroteescrevi a proposalproposta to observeobservar the starEstrela
161
542480
2376
Fizemos uma proposta
de observação da estrela
09:16
with the world'sos mundos largestmaiores radiorádio telescopetelescópio
at the GreenVerde BankBanco ObservatoryObservatório.
162
544880
4176
com o maior rádio telescópio do mundo,
no Observatório de Green Bank.
09:21
A couplecasal monthsmeses latermais tarde,
163
549080
1376
Uns meses depois, houve uma fuga
para a imprensa, sobre a proposta
09:22
newsnotícia of this proposalproposta
got leakedvazou to the presspressione
164
550480
4240
09:27
and now there are thousandsmilhares of articlesartigos,
165
555760
3456
e agora há milhares de artigos,
09:31
over 10,000 articlesartigos, on this starEstrela alonesozinho.
166
559240
3136
mais de 10 mil artigos, só sobre esta estrela.
09:34
And if you searchpesquisa GoogleGoogle ImagesImagens,
167
562400
1840
E se pesquisarem o Google Imagens,
09:36
this is what you'llvocê vai find.
168
564920
1200
encontram isto.
09:39
Now, you maypode be wonderingperguntando,
OK, TabbyTabby, well,
169
567600
2496
Podem estar a pensar: "Está bem, Tabby,
09:42
how do aliensalienígenas actuallyna realidade explainexplicar
this lightluz curvecurva?
170
570120
3856
"mas como é que esta curva de luz
se explica com extraterrestres"?
09:46
OK, well, imagineImagine a civilizationcivilização
that's much more advancedavançado than our ownpróprio.
171
574000
5296
Imaginem uma civilização
muito mais avançada do que a nossa.
09:51
In this hypotheticalhipotético circumstancecircunstância,
172
579320
2320
Nesta circunstância hipotética,
09:54
this civilizationcivilização would have exhaustedesgotado
the energyenergia supplyfornecem of theirdeles home planetplaneta,
173
582680
4656
teriam esgotado a fonte de energia
do seu planeta,
09:59
so where could they get more energyenergia?
174
587360
2176
e onde iriam buscar mais energia?
10:01
Well, they have a hosthospedeiro starEstrela
just like we have a sundom,
175
589560
2800
Têm uma estrela
tal como nós temos um sol,
10:05
and so if they were ablecapaz
to capturecapturar more energyenergia from this starEstrela,
176
593240
4056
e se conseguirem capturar
mais energia desta estrela,
10:09
then that would solveresolver theirdeles energyenergia needsprecisa.
177
597320
1960
ela resolve-lhes o problema energético.
10:11
So they would go
and buildconstruir hugeenorme structuresestruturas.
178
599800
3416
Então iriam construir estruturas enormes.
10:15
These giantgigante megastructuresmegaestruturas,
179
603240
2776
Estas mega estruturas gigantes,
10:18
like ginormousginormous solarsolar panelspainéis,
are calledchamado DysonDyson spheresesferas.
180
606040
3720
como painéis solares enormescos,
chamam-se esferas de Dyson.
10:22
This imageimagem aboveacima
181
610440
1296
A imagem tem a visão de muitos artistas,
do que seria uma esfera de Dyson.
10:23
are lots of artists'dos artistas impressionsimpressões
of DysonDyson spheresesferas.
182
611760
3176
10:26
It's really hardDifícil to provideprovidenciar perspectiveperspectiva
on the vastnessvastidão of these things,
183
614960
5016
É difícil dar uma perspetiva
da vastidão destas coisas,
10:32
but you can think of it this way.
184
620000
1816
mas pensem nelas desta forma:
10:33
The Earth-MoonTerra-Lua distancedistância
is a quartertrimestre of a millionmilhão milesmilhas.
185
621840
3040
A distância da Terra à Lua
é cerca de 400 mil quilómetros.
10:38
The simplestmais simples elementelemento
on one of these structuresestruturas
186
626040
3896
O elemento mais simples
de uma destas estruturas
10:41
is 100 timesvezes that sizeTamanho.
187
629960
2440
é cem vezes maior.
10:45
They're enormousenorme.
188
633400
1320
Elas são enormes.
10:48
And now imagineImagine one of these structuresestruturas
in motionmovimento around a starEstrela.
189
636080
4416
Agora imaginem uma destas estruturas
na órbita de uma estrela.
10:52
You can see how it would produceproduzir
anomaliesanomalias in the datadados
190
640520
3096
Compreende-se como podiam produzir
anomalias nos dados
10:55
suchtal as unevendesigual, unnaturalnão natural looking dipsmergulhos.
191
643640
3216
como irregularidades e
depressões pouco naturais.
10:58
But it remainspermanece that even
alienestrangeiro megastructuresmegaestruturas
192
646880
3976
No entanto, nem as mega
estruturas alienígenas
11:02
cannotnão podes defydesafiar the lawsleis of physicsfísica.
193
650880
2416
podem fugir às leis da física.
11:05
You see, anything that usesusa
a lot of energyenergia
194
653320
3440
Tudo o que usa muito energia
11:09
is going to produceproduzir heatcalor,
195
657800
1760
vai produzir calor,
11:12
and we don't observeobservar this.
196
660840
1976
e não observámos calor.
11:14
But it could be something as simplesimples
197
662840
1696
Mas talvez eles estejam simplesmente
a irradiá-la noutra direção,
11:16
as they're just reradiatingreradiating it away
in anotheroutro directiondireção,
198
664560
3456
11:20
just not at EarthTerra.
199
668040
1200
e não para a Terra.
11:23
AnotherOutro ideaidéia that's one
of my personalpessoal favoritesfavoritos
200
671000
2440
Outra ideia, que é uma
das minhas preferidas,
11:26
is that we had just witnessedtestemunhado
an interplanetaryinterplanetário spaceespaço battlebatalha
201
674320
3776
é que podemos ter testemunhado
uma batalha espacial interplanetária,
11:30
and the catastrophiccatastrófico
destructiondestruição of a planetplaneta.
202
678120
3000
e a destruição catastrófica de um planeta.
11:34
Now, I admitAdmitem that this
would produceproduzir a lot of dustpoeira
203
682520
3256
Admito que isto produziria muita poeira
11:37
that we don't observeobservar.
204
685800
1896
que não observámos.
11:39
But if we're already invokinginvocar aliensalienígenas
in this explanationexplicação,
205
687720
4336
Mas se vamos invocar extraterrestres
na explicação,
11:44
then who is to say they didn't
efficientlyeficientemente cleanlimpar \ limpo up all this messbagunça
206
692080
3696
quem sabe se não limpam
aquela desordem com eficácia,
11:47
for recyclingreciclando purposesfins?
207
695800
1536
para reciclar?
11:49
(LaughterRiso)
208
697360
1016
(Risos)
11:50
You can see how this quicklyrapidamente
capturescaptura your imaginationimaginação.
209
698400
2960
Vê-se que isto facilmente
nos capta a imaginação.
11:55
Well, there you have it.
210
703760
1256
E aí têm.
11:57
We're in a situationsituação that could unfoldse desdobrar
211
705040
3216
Esta situação poderá vir a revelar-se
12:00
to be a naturalnatural phenomenonfenômeno
we don't understandCompreendo
212
708280
3416
um fenómeno natural
que não compreendemos,
12:03
or an alienestrangeiro technologytecnologia
we don't understandCompreendo.
213
711720
2560
ou uma tecnologia alienígena
que não compreendemos.
12:07
PersonallyPessoalmente, as a scientistcientista,
my moneydinheiro is on the naturalnatural explanationexplicação.
214
715600
5240
Pessoalmente, como cientista,
aposto na explicação natural.
12:14
But don't get me wrongerrado, I do think
it would be awesomeimpressionante to find aliensalienígenas.
215
722040
3320
Mas não me entendam mal, seria
espetacular encontrar extraterrestres.
12:18
EitherDe qualquer way, there is something newNovo
and really interestinginteressante to discoverdescobrir.
216
726800
4520
De qualquer das formas, há algo novo
e interessante para descobrir.
12:24
So what happensacontece nextPróximo?
217
732040
1856
E agora?
12:25
We need to continuecontinuar to observeobservar this starEstrela
218
733920
2656
Temos de continuar a observar esta estrela
12:28
to learnaprender more about what's happeningacontecendo.
219
736600
2416
para aprender mais sobre isto.
12:31
But professionalprofissional astronomersastrônomos, like me,
220
739040
2576
Mas os astrónomos profissionais, como eu,
12:33
we have limitedlimitado resourcesRecursos
for this kindtipo of thing,
221
741640
2816
têm recursos limitados para estas coisas,
12:36
and KeplerKepler is on to a differentdiferente missionmissão.
222
744480
1920
e o Kepler já passou à missão seguinte.
12:39
And I'm happyfeliz to say that onceuma vez again,
223
747400
4216
Apraz-me dizer que, mais uma vez,
12:43
citizencidadão scientistscientistas have come in
and savedsalvou the day.
224
751640
3120
cidadãos cientistas vieram prestar auxílio.
12:47
You see, this time,
225
755880
2456
É que, desta vez,
12:50
amateuramador astronomersastrônomos
with theirdeles backyardquintal telescopestelescópios
226
758360
2880
astrónomos amadores
com telescópios pessoais
12:54
steppedpisou up immediatelyimediatamente
and startedcomeçado observingobservando this starEstrela nightlytodas as noites
227
762120
3976
chegaram-se à frente, e observam
a estrela todas as noites nas suas instalações,
12:58
at theirdeles ownpróprio facilitiesinstalações,
228
766120
1496
12:59
and I am so excitedanimado to see what they find.
229
767640
2800
e quero muito ver o que irão descobrir.
13:03
What's amazingsurpreendente to me is that this starEstrela
would have never been foundencontrado by computerscomputadores
230
771520
4176
O incrível disto é que esta estrela nunca
teria sido encontrada por computadores,
13:07
because we just weren'tnão foram looking
for something like this.
231
775720
2640
porque eles não estavam
a procurar uma coisa assim.
13:11
And what's more excitingemocionante
232
779400
4256
E o mais entusiasmante
13:15
is that there's more datadados to come.
233
783680
1640
é que vêm aí mais dados.
13:18
There are newNovo missionsmissões that are comingchegando up
234
786200
1976
Estão a aparecer novas missões
13:20
that are observingobservando millionsmilhões more starsestrelas
235
788200
2680
que observam milhões de outras estrelas,
13:23
all over the skycéu.
236
791840
1400
no céu todo.
13:26
And just think: What will it mean
when we find anotheroutro starEstrela like this?
237
794280
5520
E pensem só: O que significará
encontrarmos outra estrela assim?
13:32
And what will it mean
if we don't find anotheroutro starEstrela like this?
238
800520
4080
E o que significará
não encontrarmos outra estrela assim?
13:37
Thank you.
239
805280
1216
Obrigada.
13:38
(ApplauseAplausos)
240
806520
6921
(Aplausos)
Translated by Hamilton Abreu
Reviewed by beatriz ventura

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ABOUT THE SPEAKER
Tabetha Boyajian - Astronomer
Tabetha Boyajian is best known for her research on KIC 8462852, a puzzling celestial body that has inspired otherwise sober scientists to brainstorm outlandish hypotheses.

Why you should listen
Planet hunter Tabetha Boyajian studies KIC 8462852 (dubbed "Tabby's star" after her team's research): a star exhibiting bizarre (and thus far unique) variations in brightness. These fluctuations have led scientists to postulate causes ranging from comet dust (Boyajian's most likely scenario) to alien megastructures. The latest studies of Tabby's star have proved even more baffling: KIC 8462852 has been gradually dimming over the last century, a strikingly short period of time on an astronomical scale.

Boyajian currently serves as a postdoc with the Yale Exoplanet group, whose research is assisted by the Planet Hunters -- a citizen science group that combs data from the NASA Kepler Space Mission for evidence of exoplanets and other unusual interstellar activity.
More profile about the speaker
Tabetha Boyajian | Speaker | TED.com