Andrew Connolly: What's the next window into our universe?

Andrew Connolly: Cuál es la próxima ventana hacia nuestro universo.

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2014-09-16 ・ TED


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Andrew Connolly: Cuál es la próxima ventana hacia nuestro universo.

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Traductor: Denise RQ Revisor: Máximo Hdez
En 1781 el compositor, tecnólogo,
00:13
So in 1781, an English composer,
0
13119
3471
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
16590
3139
y astrónomo inglés, William Herschel,
00:19
noticed an object on the sky that
2
19729
1743
observó un cuerpo celeste
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
21472
2868
que no se movía igual que las demás estrellas.
El hallazgo de que había algo diferente
00:24
And Herschel's recognition that something was different,
4
24340
3094
que no marchaba del todo bien,
00:27
that something wasn't quite right,
5
27434
1867
00:29
was the discovery of a planet,
6
29301
1822
se materializó en el descubrimiento
00:31
the planet Uranus,
7
31123
2077
de un nuevo planeta, Urano.
00:33
a name that has entertained
8
33200
1355
Un nombre que ha entretenido
00:34
countless generations of children,
9
34555
3160
a incontables generaciones de niños,
00:37
but a planet that overnight
10
37715
2335
pero sobre todo, un planeta que en un instante,
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
40050
2616
duplicó el tamaño del sistema solar conocido.
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
42666
1855
Solo el mes pasado, la NASA anunció
00:44
of 517 new planets
13
44521
2329
el descubrimiento de 517 nuevos planetas
00:46
in orbit around nearby stars,
14
46850
2126
que orbitan estrellas cercanas a la Tierra,
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
48976
2251
que casi duplica el número de planetas conocidos
00:51
we know about within our galaxy.
16
51227
2598
en la galaxia.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
53825
2632
La astronomía sufre cambios constantes
00:56
capacity to collect data,
18
56457
2138
debido a la capacidad de recopilar datos,
00:58
and with data almost doubling every year,
19
58595
2545
y como éstos se duplican casi todos los años,
01:01
within the next two decades, me may even
20
61140
1808
es posible que dentro de dos décadas,
01:02
reach the point for the first time in history
21
62948
2318
alcancemos, por primera vez en la historia,
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
65266
2854
el descubrimiento de la mayoría
de las galaxias en el universo.
01:08
within the universe.
23
68120
1724
01:09
But as we enter this era of big data,
24
69844
2284
A medida que nos adentramos en la era de los datos masivos,
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
72128
1980
comenzamos a notar la diferencia
01:14
between more data being just better
26
74108
3161
entre los muchos datos apenas mejores
y los que son muchos y diferentes,
01:17
and more data being different,
27
77269
1980
capaces de cambiar las preguntas que nos hacemos.
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
79249
2891
La diferencia no reside en la cantidad de datos recopilados,
01:22
and this difference is not about how much data we collect,
29
82140
3320
01:25
it's whether those data open new windows
30
85460
1689
sino en su poder de abrir nuevos horizontes
01:27
into our universe,
31
87149
1378
hacia nuestro universo,
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
88527
2885
su poder de cambiar la manera de mirar el cielo.
01:31
So what is the next window into our universe?
33
91412
3439
¿Cuál será la próxima ventana hacia el universo?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
94851
2791
¿Cuál será el próximo capítulo de la astronomía?
01:37
Well, I'm going to show you some of the tools and the technologies
35
97642
2655
Les mostraré algunas de las herramientas y las técnicas
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
100297
2564
que crearemos en la próxima década,
01:42
and how these technologies,
37
102861
1473
y cómo estas tecnologías,
01:44
together with the smart use of data,
38
104334
1868
junto con el uso inteligente de los datos,
01:46
may once again transform astronomy
39
106202
2970
transformarán una vez más la astronomía
01:49
by opening up a window into our universe,
40
109172
2047
mediante la apertura de una nueva ventana hacia el universo,
01:51
the window of time.
41
111219
1781
la ventana del tiempo.
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
113000
2584
¿Por qué del tiempo?
Bueno, el tiempo trata del principio, significa evolución.
01:55
and it's about evolution.
43
115584
1890
01:57
The origins of our solar system,
44
117474
1496
Nos habla de los albores de nuestro sistema solar,
01:58
how our solar system came into being,
45
118970
2204
de cómo se formó,
02:01
is it unusual or special in any way?
46
121174
3409
y si es inusual o especial de alguna manera.
02:04
About the evolution of our universe.
47
124583
1991
Trata de la evolución del universo.
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
126574
3006
¿Por qué el universo continúa expandiéndose?
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
129580
1933
Y ¿qué es esa misteriosa energía oscura
02:11
that drives that expansion?
50
131513
2615
que impulsa su expansión?
02:14
But first, I want to show you how technology
51
134128
2764
Pero primero, permítanme mostrarles cómo la tecnología
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
136892
2771
va a cambiar la manera de ver el cielo.
02:19
So imagine if you were sitting
53
139663
1507
Imagínense que están en las montañas del norte de Chile,
02:21
in the mountains of northern Chile
54
141170
2092
02:23
looking out to the west
55
143262
1407
mirando hacia el oeste,
02:24
towards the Pacific Ocean
56
144669
2048
hacia el Pacífico,
02:26
a few hours before sunrise.
57
146717
2564
pocas horas antes del amanecer.
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
149281
3237
Esta es la vista del firmamento nocturno.
Es una hermosa vista,
02:32
and it's a beautiful view,
59
152518
1671
con la Vía Láctea asomándose justo por encima en el horizonte.
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
154189
2913
02:37
but it's also a static view,
61
157102
2160
Pero también es una visión estática.
02:39
and in many ways, this is the way we think of our universe:
62
159262
2758
En muchos aspectos, es así como concebimos el universo:
02:42
eternal and unchanging.
63
162020
2394
eterno e inmutable.
02:44
But the universe is anything but static.
64
164414
1991
Pero el universo es todo menos estático.
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
166405
2531
Cambia constantemente en intervalos de tiempo
02:48
to billions of years.
66
168936
1845
que varían de segundos a miles de millones de años.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
170781
1744
Las galaxias se fusionan y chocan
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
172525
2655
a cientos de miles de kilómetros por hora.
02:55
Stars are born, they die,
69
175180
2070
Las estrellas nacen, mueren y explotan
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
177250
3150
en espectáculos extravagantes.
03:00
In fact, if we could go back
71
180400
1270
Volviendo al calmado cielo de Chile,
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
181670
2599
y adelantándonos en el tiempo
03:04
and we allow time to move forward
73
184269
2465
vemos cómo cambiará el cielo durante el próximo año;
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
186734
4393
esos pulsos son supernovas,
03:11
the pulsations that you see
75
191127
2290
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
193417
4409
últimos restos de estrellas moribundas
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
197826
3747
que explotan, brillan y luego desaparecen de la vista.
03:21
each one of these supernovae
78
201573
1890
Cada una de estas supernovas
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
203463
3003
es cinco mil millones de veces más luminosa que nuestro Sol.
03:26
so we can see them to great distances
80
206466
2340
Podemos verlas desde grandes distancias,
03:28
but only for a short amount of time.
81
208806
2496
pero solo durante un corto período de tiempo.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
211302
2577
Cada segundo explotan diez supernovas
03:33
in our universe.
83
213879
1417
en algún lugar del universo.
03:35
If we could hear it,
84
215296
1420
Si pudiéramos oír estos sonidos,
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
216716
3699
serían como palomitas de maíz saltando.
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
220415
3127
Si apagamos las supernovas,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
223542
3229
el cielo no solo cambia de brillo.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
226771
2339
El firmamento está en constante movimiento.
03:49
This swarm of objects you see streaming across the sky
89
229110
3170
El enjambre de cuerpos celestes que ven pasando por el firmamento,
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
232280
2658
son asteroides que orbitan alrededor del Sol.
03:54
and it's these changes and the motion
91
234938
1972
Estos cambios y movimientos,
03:56
and it's the dynamics of the system
92
236910
2324
y la dinámica del sistema,
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
239234
2373
nos permiten construir modelos del universo
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
241607
4073
para predecir el futuro y explicar el pasado.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
245680
3094
Los telescopios que hemos venido utilizado en la última década
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
248774
4015
no están diseñados para capturar los datos a esa escala.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
252789
1620
El Telescopio Espacial Hubble
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
254409
2261
ha generado, durante los últimos 25 años
04:16
some of the most detailed views
99
256670
1961
algunas de las imágenes más detalladas
04:18
of our distant universe,
100
258631
1991
del universo profundo.
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
260622
2070
Pero si tratan de usar el Hubble para crear una imagen del cielo,
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
262692
4578
se necesitarán 13 millones de imágenes distintas,
04:27
about 120 years to do this just once.
103
267270
3712
o cerca de 120 años, para completarla una sola vez.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
270982
2261
Esto nos lleva a nuevas técnicas
04:33
and new telescopes,
105
273243
1847
y nuevos telescopios.
04:35
telescopes that can go faint
106
275090
1742
Telescopios muy sensibles
04:36
to look at the distant universe
107
276832
1553
para adentrarse en el universo profundo,
04:38
but also telescopes that can go wide
108
278385
2681
pero también telescopios
de visión amplia
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
281066
2819
para capturar el cielo lo más rápidamente posible,
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
283885
3561
como el Gran Telescopio para Rastreo Sinóptico, o LSST.
04:47
or the LSST,
111
287446
1879
Posiblemente el nombre más aburrido
04:49
possibly the most boring name ever
112
289325
2340
para uno de los más fascinantes experimentos
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
291665
1979
04:53
in the history of astronomy,
114
293644
1992
en la historia de la astronomía.
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
295636
2214
Es un buen ejemplo, por si hubiera dudas,
04:57
that you should never allow a scientist or an engineer
116
297850
2668
de que nunca se debe permitir a un científico o a un ingeniero
05:00
to name anything, not even your children. (Laughter)
117
300518
5831
poner nombres a nada, ni siquiera a sus hijos.
(Risas)
05:06
We're building the LSST.
118
306349
1465
Estamos construyendo el LSST.
05:07
We expect it to start taking data by the end of this decade.
119
307814
3381
Esperamos comenzar a captar datos a finales de esta década.
Les mostraré cómo creemos
05:11
I'm going to show you how we think
120
311195
1699
05:12
it's going to transform our views of the universe,
121
312894
3577
que va a cambiar nuestra visión del universo,
05:16
because one image from the LSST
122
316471
2374
porque una imagen tomada con el LSST
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
318845
2385
equivale a 3 000 imágenes
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
321230
2126
del telescopio espacial Hubble,
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
323356
3138
donde cada imagen cubre tres grados y medio del firmamento
05:26
seven times the width of the full moon.
126
326494
2776
o siete veces el diámetro de la luna llena.
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
329270
2309
Pero ¿cómo se capturan imágenes a esta escala?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
331579
4151
Bueno, construyendo la cámara digital más grande del mundo
05:35
using the same technology you find in the cameras in your cell phone
129
335730
3161
con la misma tecnología actual de las cámaras de nuestros móviles,
05:38
or in the digital cameras you can buy in the High Street,
130
338891
3791
o cualquier cámara digital comprada en una tienda,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
342682
3120
pero con un diámetro de unos 1,7 metros;
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
345802
2408
más o menos lo que mide un Volkswagen Beetle,
05:48
where one image is three billion pixels.
133
348210
2958
y con una imagen de unos tres mil millones de píxeles.
05:51
So if you wanted to look at an image
134
351168
1338
Para ver una sola imagen del LSST
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
352506
3229
a máxima resolución,
05:55
it would take about 1,500 high-definition TV screens.
136
355735
4725
se necesitarían unas 1 500 pantallas de televisión de alta definición.
Esta cámara estará fotografiando el cielo
06:00
And this camera will image the sky,
137
360460
2778
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
363238
3038
cada 20 segundos,
06:06
constantly scanning the sky
139
366276
2188
escaneándolo constantemente.
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
368464
2825
Cada tres días obtendremos un mapa completo
06:11
of the skies above Chile.
141
371289
2383
del cielo estrellado de Chile.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
373672
2835
Durante su vida útil,
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
376507
3352
el telescopio detectará 40 mil millones de estrellas y galaxias.
06:19
and that will be for the first time
144
379859
1500
Por primera vez
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
381359
2775
el número de cuerpos celestes detectados
06:24
than people on the Earth.
146
384134
2689
superará al de los habitantes de la Tierra.
06:26
Now, we can talk about this
147
386823
1215
Bueno, puedo explicar esto
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
388038
2362
midiéndolo en terabytes y petabytes,
06:30
and billions of objects,
149
390400
1519
o contando miles de millones de objetos.
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
391919
1748
Para dar una idea de la cantidad de datos
06:33
that will come off this camera
151
393667
1899
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
395566
4731
que producirá esta cámara,
es como la totalidad de las charlas TED grabadas hasta la fecha,
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
400297
3073
reproducidas simultáneamente, 24 horas al día,
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
403370
2858
7 días a la semana, durante 10 años.
06:46
And to process this data means
155
406228
2261
Y el esfuerzo de procesar esta información
06:48
searching through all of those talks
156
408489
1924
equivale a buscar en todas esas charlas
06:50
for every new idea and every new concept,
157
410413
2249
una nueva idea, un concepto nuevo,
06:52
looking at each part of the video
158
412662
1856
mirando cada trozo de video
06:54
to see how one frame may have changed
159
414518
2025
para ver qué ha cambiado
06:56
from the next.
160
416543
1845
de una toma a la otra.
06:58
And this is changing the way that we do science,
161
418388
2351
Esto está cambiando la manera de hacer ciencia,
07:00
changing the way that we do astronomy,
162
420739
2255
de trabajar en astronomía,
07:02
to a place where software and algorithms
163
422994
2256
en un espacio en donde el software y los algoritmos
07:05
have to mine through this data,
164
425250
1868
que procesan esos datos
07:07
where the software is as critical to the science
165
427118
3206
se vuelven tan vitales para la ciencia,
07:10
as the telescopes and the cameras that we've built.
166
430324
4027
como los telescopios y las cámaras que se han construido.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
434351
2587
Miles de nuevos descubrimientos
07:16
will come from this project,
168
436938
1935
se harán realidad con este proyecto,
07:18
but I'm just going to tell you about two
169
438873
1451
pero mencionaré solo dos teorías
07:20
of the ideas about origins and evolution
170
440324
2363
sobre el origen y la evolución del universo,
07:22
that may be transformed by our access
171
442687
2253
que posiblemente sufrirán cambios
07:24
to data at this scale.
172
444940
2561
tras nuestro acceso
a todos estos datos.
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
447501
2385
En los últimos cinco años, la NASA ha descubierto
07:29
over 1,000 planetary systems
174
449886
2261
más de 1 000 sistemas planetarios
07:32
around nearby stars,
175
452147
2093
alrededor de estrellas cercanas,
07:34
but the systems we're finding
176
454240
1930
pero los sistemas que encontramos
07:36
aren't much like our own solar system,
177
456170
2490
no se parecen mucho al nuestro,
07:38
and one of the questions we face is
178
458660
1575
y nos preguntamos
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
460235
2318
si esto se debe a que no estamos buscando bien,
07:42
or is there something special or unusual
180
462553
1766
o si hay algo especial o único
07:44
about how our solar system formed?
181
464319
2418
respecto a cómo se formó nuestro sistema solar.
07:46
And if we want to answer that question,
182
466737
2262
Si queremos respuestas
07:48
we have to know and understand
183
468999
1439
necesitamos saber y entender
07:50
the history of our solar system in detail,
184
470438
2836
en detalle la historia de nuestro sistema solar;
07:53
and it's the details that are crucial.
185
473274
2137
los detalles son esenciales.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
475411
3666
Si volvemos a fijarnos en el cielo
y en los asteroides que lo cruzan,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
479077
3551
08:02
these asteroids are like the debris of our solar system.
188
482628
4222
podemos verlos como los escombros del sistema solar.
08:06
The positions of the asteroids
189
486850
2008
Sus posiciones
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
488858
2137
son como la impronta de
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
490995
1980
tiempos remotos, cuando las órbitas de Neptuno y de Júpiter
08:12
were much closer to the sun,
192
492975
1895
se encontraban mucho más cerca del Sol,
08:14
and as these giant planets migrated through our solar system,
193
494870
3453
y cuando estos gigantes migraron
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
498323
3330
esparciendo asteroides en su camino por el sistema solar.
08:21
So studying the asteroids
195
501653
1306
Analizar los asteroides
08:22
is like performing forensics,
196
502959
2121
es como un análisis forense,
08:25
performing forensics on our solar system,
197
505080
2558
de nuestro sistema solar.
08:27
but to do this, we need distance,
198
507638
2702
Para hacer esto hace falta distancia
08:30
and we get the distance from the motion,
199
510340
2079
que obtenemos del movimiento,
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
512419
4547
y éste lo conseguimos por el acceso al tiempo.
08:36
So what does this tell us?
201
516966
1702
Y ¿qué nos dice todo esto?
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
518668
2227
Si nos fijamos en estos pequeños asteroides amarillos
08:40
flitting across the screen,
203
520895
2273
que revolotean por la pantalla,
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
523168
2430
vemos los que más rápido se mueven,
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
525598
3341
que son los que más cerca se encuentran de nuestro planeta.
08:48
These are the asteroids we may one day
206
528939
1507
Estos son los asteroides a los que un día
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
530446
3398
enviaremos astronaves en busca de minerales,
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
533844
2002
los mismos también que un día
08:55
impact the Earth,
209
535846
1665
podrían impactar contra la Tierra,
08:57
like happened 60 million years ago
210
537511
1291
tal como ocurrió hace 60 millones de años
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
538802
2635
cuando desaparecieron los dinosauros,
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
541437
1822
o al principio del siglo pasado
09:03
when an asteroid wiped out
213
543259
1332
cuando un asteroide arrasó
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
544591
3589
cerca de 2 000 km² de tundra siberiana,
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
548180
3088
o simplemente el año pasado cuando uno ardió en el cielo de Rusia
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
551268
3612
liberando una cantidad de energía igual a la de una pequeña bomba nuclear.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
554880
3622
El análisis forense de nuestro sistema solar
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
558502
2058
no solo nos aporta información sobre el pasado,
09:20
it can also predict the future, including our future.
219
560560
3811
sino que también predice el futuro, nuestro futuro.
09:26
Now when we get distance,
220
566771
1968
Una vez que tengamos la distancia,
09:28
we get to see the asteroids in their natural habitat,
221
568739
3589
podremos ubicar los asteroides en sus hábitats naturales,
09:32
in orbit around the sun.
222
572328
1322
en órbitas alrededor del Sol.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
573650
2907
Cada punto en esta imagen
09:36
is a real asteroid.
224
576557
2763
corresponde a un asteroide real.
Hemos calculado su órbita analizando sus movimientos.
09:39
Its orbit has been calculated from its motion across the sky.
225
579320
4010
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
583330
3341
Los colores reflejan su composición;
09:46
dry and stony in the center,
227
586671
2137
secos y pedregosos en el centro,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
588808
2587
ricos en agua y sencillos hacía el exterior,
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
591395
2284
siendo estos últimos los que, a lo mejor,
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
593679
3451
sembraron nuestros océanos y mares,
09:57
when they bombarded the Earth at an earlier time.
231
597130
3206
cuando bombardearon la Tierra en tiempos remotos.
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
602127
2832
Como el LSST será más sensible,
10:04
and not just wide,
233
604959
1698
mejor equipado y con mayor resolución,
10:06
we will be able to see these asteroids
234
606657
1808
llegaremos a ver asteroides
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
608465
3187
que se encuentran más allá del centro de nuestro sistema solar,
10:11
to asteroids beyond the orbits of Neptune and Mars,
236
611652
3813
más allá de las órbitas de Neptuno y Marte,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
615465
2261
incluso los cometas y los asteroides que pueden existir
10:17
almost a light year from our sun.
238
617726
3230
a casi un año luz de distancia del Sol.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
620956
2609
A medida que aumentamos el detalle
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
623565
3127
en factores de 10 a 100 veces,
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
626692
2430
podremos responder a preguntas
sobre la existencia de otros planetas más allá de Neptuno,
10:29
is there evidence for planets outside the orbit of Neptune,
242
629122
3589
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
632711
2507
o detectar asteroides en ruta
hacia la Tierra
10:35
long before they're a danger,
244
635218
2535
mucho antes de que constituyan un peligro,
10:37
and to find out whether, maybe,
245
637753
1757
y poder averiguar si, quizás,
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
639510
3180
nuestro Sol se formó solo o en un enjambre de estrellas,
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
642690
3082
o si tal vez sus hermanos estelares
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
645772
3442
han influido en la formación del sistema solar,
10:49
and maybe that's one of the reasons why solar systems like ours seem to be so rare.
249
649214
5753
motivo por el cual este tipo de sistemas sería tan poco frecuente.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
654974
4562
Sobre la distancia y los cambios en nuestro universo,
10:59
distance equates to time,
251
659536
3859
la distancia equivale tanto a tiempo
como a cambios en el firmamento.
11:03
as well as changes on the sky.
252
663395
2059
11:05
Every foot of distance you look away,
253
665454
2790
Cada 30 centímetros que nos acercamos
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
668244
2485
a un objeto lejano,
11:10
you're looking back about a billionth of a second in time,
255
670729
3589
retrocedemos en el tiempo una mil millonésima parte de un segundo.
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
674318
2613
Esta idea, este concepto de retroceder en el tiempo
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
676931
2631
ha revolucionado nuestro entendimiento
11:19
not once but multiple times.
258
679562
2280
acerca del universo, no una sino innumerables veces.
11:21
The first time was in 1929,
259
681842
2812
La primera vez ocurrió en 1929,
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
684654
2092
cuando un astrónomo llamado Edwin Hubble
11:26
showed that the universe was expanding,
261
686746
2249
demostró que el universo se expande,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
688995
2713
lo que llevó a la teoría del Big Bang.
11:31
And the observations were simple:
263
691708
2582
Sus observaciones fueron simples:
24 galaxias
11:34
just 24 galaxies
264
694290
2154
y un dibujo hecho a mano.
11:36
and a hand-drawn picture.
265
696444
3050
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
701124
4660
La sola idea de que cuanto más lejana está una galaxia,
11:45
the faster it was receding,
267
705784
2070
más rápido se aleja,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
707854
3419
ha bastado para dar lugar a la cosmología moderna.
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
711273
2425
La segunda revolución tuvo lugar 70 años después
11:53
when two groups of astronomers showed
270
713698
2072
cuando dos grupos de astrónomos demostraron
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
715770
2433
que el universo no solo se expande sino que se acelera,
11:58
it was accelerating,
272
718203
1325
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
719528
3343
un descubrimiento tan sorprendente
como si al lanzar una pelota al aire
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
722871
2812
viéramos que cuanto más alto llega
12:05
the faster it moves away.
275
725683
1778
más rápido se aleja.
12:07
And they showed this
276
727461
1509
Demostraron esto
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
728970
2405
midiendo la luminosidad de las supernovas,
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
731375
1834
y observando que esa luminosidad
12:13
got fainter with distance.
279
733209
2171
se vuelve más débil con la distancia.
12:15
And these observations were more complex.
280
735380
2453
Las observaciones fueron más complejas
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
737833
3014
y requirieron nuevas tecnologías y nuevos telescopios,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
740847
4050
porque las supernovas se encontraban
12:24
that were 2,000 times more distant
283
744897
1958
en galaxias 2 000 veces más lejanas
12:26
than the ones used by Hubble.
284
746855
2688
que las estudiadas por Hubble.
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
749543
5311
Se necesitaron 3 años para encontrar solo 42 supernovas,
12:34
because a supernova only explodes
286
754854
1754
porque en una galaxia explota
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
756608
3082
una supernova solo cada cien años.
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
759690
2284
Tres años para encontrar 42 supernovas
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
761974
4019
buscando en decenas de miles de galaxias.
12:45
And once they'd collected their data,
290
765993
1851
Una vez se recolectaron los datos,
12:47
this is what they found.
291
767844
3748
esto es lo que encontraron.
12:51
Now, this may not look impressive,
292
771592
2711
Aunque no parezca impresionante,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
774303
4115
así es como se ve una revolución en la física:
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
778418
2430
una línea que predice la luminosidad de una supernova
13:00
11 billion light years away,
295
780848
2046
encontrada a 11 mil millones de años luz,
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
782894
3796
junto a un puñado de puntitos que no encajan exactamente en esa línea.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
786690
4113
Son pequeños cambios que generan enormes consecuencias.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
790803
2948
Pequeños cambios que llevan a grandes descubrimientos,
13:13
like the planet found by Herschel.
299
793751
2823
como el planeta encontrado por Herschel.
13:16
Small changes turn our understanding
300
796574
2272
Pequeños cambios que transforman por completo
13:18
of the universe on its head.
301
798846
2401
nuestra percepción del universo.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
801247
3464
42 supernovas, un tanto menos luminosas,
significa que se encuentran apenas un poco más lejos,
13:24
meaning slightly further away,
303
804711
2009
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
806720
3160
y eso requiere que el universo no solo tiene que estar expandiéndose,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
809880
3330
sino que la expansión tiene que ser acelerada.
13:33
revealing a component of our universe
306
813210
1946
Se revela entonces un componente del universo
13:35
which we now call dark energy,
307
815156
2486
llamado energía oscura,
13:37
a component that drives this expansion
308
817642
2509
que es lo que produce esta expansión
y representa hasta un 68% del total de la energía
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
820151
3027
13:43
of our universe today.
310
823178
2035
disponible hoy en el universo.
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
826751
3824
Entonces, ¿cómo será la próxima revolución?
Y ¿qué es la energía oscura y por qué existe?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
830575
2719
13:53
Each of these lines shows a different model
313
833294
2328
Cada línea indica un modelo diferente
13:55
for what dark energy might be,
314
835622
2843
de lo que podría ser la energía oscura
13:58
showing the properties of dark energy.
315
838465
2481
y sus propiedades.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
840946
3623
Todas son compatibles con los 42 puntos,
pero las teorías detrás de estas líneas
14:04
but the ideas behind these lines
317
844569
2227
14:06
are dramatically different.
318
846796
2103
son completamente diferentes.
14:08
Some people think about a dark energy
319
848899
2543
Algunos opinan que la energía oscura
14:11
that changes with time,
320
851442
1458
cambia con el tiempo,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
852900
2288
y que sus propiedades dependen
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
855188
2756
de dónde se mire en el cielo.
14:17
Others make differences and changes
323
857944
1823
Otros imponen diferencias y cambios
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
859767
3048
en la física subatómica.
14:22
Or, they look at large scales
325
862815
2790
Mientras que otros observan a gran escala
y cambian la forma como trabajan la gravedad y la relatividad.
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
865605
3565
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
869170
2791
O dicen que nuestro universo es solo uno entre muchos,
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
871961
2598
parte de este misterioso multiuniverso.
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
874559
3161
Pero todas estas
ideas y teorías increíbles, ciertamente algunas un tanto descabelladas,
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
877720
3499
son coherentes con los 42 puntos.
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
881219
4027
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
885246
2182
Y bien, ¿entonces cómo pensamos darle sentido a todo esto
14:47
over the next decade?
333
887428
2272
en los siguientes 10 años?
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
889700
3230
Imaginen que les doy un par de dados,
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
892930
1999
y les pido que averigüen
14:54
were loaded or fair.
336
894929
1867
si están trucados o correctos.
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
896796
2934
Una sola tirada diría muy poco,
14:59
but the more times you rolled them,
338
899730
1992
pero cuantas más veces rueden,
15:01
the more data you collected,
339
901722
1922
más información se recopila,
15:03
the more confident you would become,
340
903644
2172
mayor certeza se logra,
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
905816
2603
no solo acerca de si están o no cargados,
15:08
but by how much, and in what way.
342
908419
3898
sino también de cuánto y de qué manera.
Se tardó 3 años en descubrir 42 supernovas,
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
912317
3802
porque los telescopios con que contamos
15:16
because the telescopes that we built
344
916119
3047
solo pueden examinar una pequeña parte del firmamento.
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
919166
3693
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
922859
2665
Con el LSST, obtendremos una imagen
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
925524
3622
totalmente nueva del cielo de Chile, cada 3 noches.
15:29
In its first night of operation,
348
929146
2463
En su primera noche de funcionamiento,
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
931609
3150
encontrará 10 veces más supernovas
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
934759
3141
que el número de las utilizadas para descubrir la energía oscura.
15:37
This will increase by 1,000
351
937900
1809
La cifra se multiplicará por mil
15:39
within the first four months:
352
939709
2493
en los primeros 4 meses,
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
942202
4784
hasta un total de 1,5 millones de supernovas al final del proyecto.
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
946986
3185
Cada supernova representa un tiro de los dados,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
950171
3442
y prueba cuáles teorías de la energía oscura
son consistentes y cuáles no.
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
953613
4128
15:57
And so, by combining these supernova data
357
957741
3803
Combinando estos datos sobre las supernovas
con otras mediciones cosmológicas,
16:01
with other measures of cosmology,
358
961544
2276
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
963820
2890
eliminaremos gradualmente las diferentes ideas
16:06
and theories of dark energy
360
966710
1976
y teorías de la energía oscura,
16:08
until hopefully at the end of this survey around 2030,
361
968686
7142
hasta que, con suerte, al final del proyecto, alrededor de 2030,
esperamos que una nueva teoría del universo,
16:15
we would expect to hopefully see
362
975828
2614
16:18
a theory for our universe,
363
978442
2142
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
980584
2539
una teoría fundamental para la física del universo,
16:23
to gradually emerge.
365
983123
2757
tome forma progresivamente.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
986950
2392
En muchos aspectos, las cuestiones que hemos presentado
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
989342
4361
son en realidad las más simples.
16:33
We may not know the answers,
368
993703
1754
Es posible que no sepamos las respuestas
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
995457
3852
pero, por lo menos, sabemos cuáles son las preguntas.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
999309
3118
Pero, si al buscar en decenas de miles de galaxias,
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
1002427
2938
se han encontrado 42 supernovas
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
1005365
3479
que nos revolucionaron la visión del universo,
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
1008844
2914
cuando lleguemos a trabajar con miles de millones de galaxias,
16:51
how many more times are we going to find
374
1011758
1777
¿cuántas veces más vamos a encontrar 42 puntos
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1013535
5648
que no encajen bien con lo esperado?
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1019183
2757
Al igual que el planeta descubierto por Herschel,
17:01
or dark energy
377
1021940
2417
o la energía oscura,
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1024357
3843
o la mecánica cuántica o la relatividad general;
todas esas ideas surgieron
17:08
all ideas that came because the data
379
1028200
2344
porque los datos no encajaban exactamente con lo que esperábamos.
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1030544
3455
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1033999
3261
Lo emocionante de la próxima década
en el campo de la astronomía
17:17
in astronomy is,
382
1037260
1670
17:18
we don't even know how many answers
383
1038930
2211
es que ni siquiera sabemos cuántas respuestas nos aguardan,
17:21
are out there waiting,
384
1041141
1800
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1042941
3881
acerca de nuestros orígenes y nuestra evolución.
17:26
How many answers are out there
386
1046822
1095
¿Cuántas respuestas están allá afuera,
17:27
that we don't even know the questions
387
1047917
3294
respuestas para las que ni siquiera sabemos
qué preguntas hacer?
17:31
that we want to ask?
388
1051211
2011
17:33
Thank you.
389
1053222
1947
Gracias.
17:35
(Applause)
390
1055169
3702
(Aplausos)
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