How to take a picture of a black hole | Katie Bouman

Fordító: Péter Pallós Lektor: Zsuzsanna Lőrincz

In the movie "Interstellar,"

A Csillagok között c. filmben

testközelből megszemlélhetünk egy óriási fekete lyukat.

we get an up-close look at a supermassive black hole.

Set against a backdrop of bright gas,

A fekete lyuk erős gravitációs vonzása

the black hole's massive gravitational pull

fénylő gázokkal a háttérben

bends light into a ring.

a fényt gyűrűvé hajlítja.

However, this isn't a real photograph,

De ez nem valódi fénykép,

but a computer graphic rendering --

hanem számítógépes grafika,

an artistic interpretation of what a black hole might look like.

amely művészi ábrázolás arról, milyen lehet egy fekete lyuk.

A hundred years ago,

Száz éve

Albert Einstein first published his theory of general relativity.

Albert Einstein először ismertette általános relativitáselméletét.

In the years since then,

Az azóta eltelt években

scientists have provided a lot of evidence in support of it.

a tudósok sok bizonyítékkal támasztották alá.

But one thing predicted from this theory, black holes,

De az elméletileg megjósolt egyik dolgot, a fekete lyukat,

still have not been directly observed.

közvetlenül még nem sikerült megfigyelni.

Bár némi fogalmunk van róla, milyen lehet a fekete lyuk,

Although we have some idea as to what a black hole might look like,

we've never actually taken a picture of one before.

eddig még nem fotóztuk le.

However, you might be surprised to know that that may soon change.

Ám talán meglepőnek hangzik, a helyzet hamarosan megváltozhat.

We may be seeing our first picture of a black hole in the next couple years.

Pár éven belül lehet, hogy meglátjuk a fekete lyukat ábrázoló első fotót.

Getting this first picture will come down to an international team of scientists,

Az első kép kutatók nemzetközi csapatának,

egy Föld-méretű távcsőnek s egy algoritmusnak lesz köszönhető,

an Earth-sized telescope

and an algorithm that puts together the final picture.

amely összerakja a végleges képet.

Noha ma nem tudok valódi képet mutatni egy fekete lyukról,

Although I won't be able to show you a real picture of a black hole today,

I'd like to give you a brief glimpse into the effort involved

azért röviden ismertetem

az első kép készítésére tett erőfeszítéseket.

in getting that first picture.

My name is Katie Bouman,

Katie Boumannak hívnak,

and I'm a PhD student at MIT.

az MIT PhD-hallgatója vagyok.

I do research in a computer science lab

A számítógép-tudományi laborban kutatok,

that works on making computers see through images and video.

ahol fotókat és videókat átnéző számítógépeket fejlesztünk.

But although I'm not an astronomer,

Ugyan nem vagyok csillagász,

de azért bemutatom,

today I'd like to show you

how I've been able to contribute to this exciting project.

mivel járulok hozzá e nagyszerű munkához.

If you go out past the bright city lights tonight,

Ha ma este elhagyják a város fényeit,

talán szerencséjük lesz, és megpillantják

you may just be lucky enough to see a stunning view

of the Milky Way Galaxy.

a Tejút lenyűgöző látványát.

Ha behatolhatnánk a milliónyi csillag közé,

And if you could zoom past millions of stars,

26,000 light-years toward the heart of the spiraling Milky Way,

26 000 fényévnyire a spirál alakú Tejút közepe felé,

we'd eventually reach a cluster of stars right at the center.

pont a középen elérnénk egy csillaghalmazhoz.

Peering past all the galactic dust with infrared telescopes,

A galaktikus porfelhőn infravörös távcsővel áthatolva

astronomers have watched these stars for over 16 years.

a csillagászok e csillagokat már több mint 16 éve kémlelik.

A leglátványosabbat viszont nem látják.

But it's what they don't see that is the most spectacular.

These stars seem to orbit an invisible object.

A csillagok egy láthatatlan objektum körül keringenek.

By tracking the paths of these stars,

E csillagok pályáját elemezve

a csillagászok arra következtetnek,

astronomers have concluded

that the only thing small and heavy enough to cause this motion

hogy a mozgást okozó elég kicsi, de nagy tömegű test nem más,

is a supermassive black hole --

mint egy óriási sűrűségű fekete lyuk,

an object so dense that it sucks up anything that ventures too close --

ami oly sűrű, hogy mindent beszippant, ami túl közel vetődik hozzá.

even light.

Még a fényt is.

But what happens if we were to zoom in even further?

Mi történne, ha még jobban ki tudnánk nagyítani a képet?

Is it possible to see something that, by definition, is impossible to see?

Meglátnánk-e valamit, ami eredendően láthatatlan?

Well, it turns out that if we were to zoom in at radio wavelengths,

Kiderül, hogy ha a nagyítást a rádióhullámok tartományában végezzük,

we'd expect to see a ring of light

fénygyűrű látványára számíthatunk,

caused by the gravitational lensing of hot plasma

amelyet a fekete lyuk körül örvénylő forró plazma

zipping around the black hole.

In other words,

Azaz,

a fekete lyuk árnyékot vet a fényes anyag hátterére,

the black hole casts a shadow on this backdrop of bright material,

ezzel egy sötét gömböt metszve ki.

carving out a sphere of darkness.

This bright ring reveals the black hole's event horizon,

E fényes gyűrű feltárja a fekete lyuk eseményhorizontját,

where the gravitational pull becomes so great

ahol a gravitációs vonzás akkora,

hogy még a fény sem szabadul ki.

that not even light can escape.

Einstein's equations predict the size and shape of this ring,

Einstein egyenletei megadják a gyűrű méretét és alakját,

so taking a picture of it wouldn't only be really cool,

ezért a lefényképezése nemcsak klassz lenne,

it would also help to verify that these equations hold

hanem igazolná, hogy az egyenletek érvényesek

in the extreme conditions around the black hole.

a fekete lyuk körüli különleges viszonyok közt is.

However, this black hole is so far away from us,

De a fekete lyuk oly messze van tőlünk,

that from Earth, this ring appears incredibly small --

hogy a Földről a gyűrű elképesztő kicsinek látszik:

the same size to us as an orange on the surface of the moon.

akkorának, mint egy narancs a Hold felszínén.

That makes taking a picture of it extremely difficult.

Ezért a fényképezése nagyon nehéz.

Why is that?

Hogy miért?

Well, it all comes down to a simple equation.

Az egész egy egyszerű egyenletre vezethető vissza.

Due to a phenomenon called diffraction,

A fényelhajlás jelensége miatt

alapvető korlátai vannak annak,

there are fundamental limits

to the smallest objects that we can possibly see.

hogy mi a legkisebb méretű, még látható tárgy.

This governing equation says that in order to see smaller and smaller,

Az egyenlet szerint, hogy egyre kisebb tárgyakat lássunk,

we need to make our telescope bigger and bigger.

növelnünk kell távcsövünk méretét.

De még a legerősebb földi optikai távcsővel sem érjük el

But even with the most powerful optical telescopes here on Earth,

we can't even get close to the resolution necessary

a kellő felbontást

to image on the surface of the moon.

a Hold felszínének lefényképezéséhez.

In fact, here I show one of the highest resolution images ever taken

Ez a legnagyobb felbontású kép, amelyet valaha

a Holdról készítettek a Földről nézve.

of the moon from Earth.

It contains roughly 13,000 pixels,

Kb. 13 000 pixel felbontású,

and yet each pixel would contain over 1.5 million oranges.

s mégis, minden pixelben több mint 1,5 millió narancs férne el.

So how big of a telescope do we need

Milyen nagy távcső kellene ahhoz,

in order to see an orange on the surface of the moon

hogy meglássunk egy narancsot a Hold felszínén,

vagy célpontunkat, a fekete lyukat az égbolton?

and, by extension, our black hole?

Well, it turns out that by crunching the numbers,

Ha egy kicsit bűvészkedünk a számokkal,

you can easily calculate that we would need a telescope

kiderül, hogy akkora távcső kellene,

mint amekkora maga a Föld.

the size of the entire Earth.

(Laughter)

(Nevetés)

If we could build this Earth-sized telescope,

Ha Föld-méretű távcsövet építenénk,

csak akkor pillanthatnánk meg

we could just start to make out that distinctive ring of light

a fekete lyuk eseményhorizontját jelző fénygyűrűt.

indicative of the black hole's event horizon.

Bár a kép nem tartalmazná a számítógépes grafika kínálta

Although this picture wouldn't contain all the detail we see

valamennyi részletet,

in computer graphic renderings,

módot adna rá, hogy az első megbízható pillantást vethessük

it would allow us to safely get our first glimpse

of the immediate environment around a black hole.

egy fekete lyuk környezetére.

However, as you can imagine,

Nem vitás,

hogy Föld-méretű parabolaantennát lehetetlen építeni.

building a single-dish telescope the size of the Earth is impossible.

But in the famous words of Mick Jagger,

De Mick Jagger ismert szavaival szólva:

"You can't always get what you want,

"Nem mindig kaphatod meg, amit szeretnél,

but if you try sometimes, you just might find

de ha néha megpróbálod,

you get what you need."

tán megkapod, amire szükséged van."

And by connecting telescopes from around the world,

Ha a világ távcsöveit összekapcsoljuk

an international collaboration called the Event Horizon Telescope

az "Eseményhorizont Távcső" együttműködés keretében,

is creating a computational telescope the size of the Earth,

Föld-méretű számítási távcső keletkezik,

amely a fekete lyuk eseményhorizontja nagyságrendű

capable of resolving structure

on the scale of a black hole's event horizon.

felbontásra képes.

This network of telescopes is scheduled to take its very first picture

Ezzel a távcsőhálózattal az első képek a fekete lyukról

of a black hole next year.

2017-re várhatók.

A világméretű hálózatban az összes távcső együttműködik.

Each telescope in the worldwide network works together.

Linked through the precise timing of atomic clocks,

Atomórák pontos időzítése révén

teams of researchers at each of the sites freeze light

a kutatócsoportok minden látványnál befagyasztják a fényt

by collecting thousands of terabytes of data.

több ezer terabyte adat összegyűjtésével.

This data is then processed in a lab right here in Massachusetts.

Az adatokat aztán itt, Massachusettsben dolgozzák föl.

So how does this even work?

Miképpen?

Remember if we want to see the black hole in the center of our galaxy,

Emlékszenek, hogy a fekete lyuk megpillantásához

Föld-méretű távcsövet kellene építenünk?

we need to build this impossibly large Earth-sized telescope?

For just a second, let's pretend we could build

Tegyük föl, hogy tudnánk

a telescope the size of the Earth.

ilyen Föld-méretű távcsövet készíteni.

This would be a little bit like turning the Earth

Ez egy kissé olyan lenne, mintha a Földet

into a giant spinning disco ball.

hatalmas forgó diszkógömbbé változtatnánk.

Each individual mirror would collect light

Minden egyes tükör fényt gyűjtene,

that we could then combine together to make a picture.

amelyet aztán képpé állítanánk össze.

However, now let's say we remove most of those mirrors

Tegyük föl, hogy eltávolítanánk a tükrök zömét,

és csak pár darab maradna.

so only a few remained.

Még mindig össze tudnánk belőle hozni az információt,

We could still try to combine this information together,

bár sok lyuk maradna.

but now there are a lot of holes.

A maradék tükrök megfelelnek a távcsöves helyeknek.

These remaining mirrors represent the locations where we have telescopes.

This is an incredibly small number of measurements to make a picture from.

Hihetetlenül kevés mérésből kell összeállítanunk a képet.

But although we only collect light at a few telescope locations,

Bár csak kevés távcsőhelyen gyűjtjük a fényt,

as the Earth rotates, we get to see other new measurements.

ahogy a Föld forog, új mérési adatok is előkerülnek,

In other words, as the disco ball spins, those mirrors change locations

azaz a diszkógömb forgásakor a tükrök változtatják a helyüket,

and we get to observe different parts of the image.

és a kép más-más részét figyelhetjük meg.

The imaging algorithms we develop fill in the missing gaps of the disco ball

Képalkotó algoritmusunk kipótolja a diszkógömb hiányzó részeit,

in order to reconstruct the underlying black hole image.

hogy így építse újra a fekete lyuk valódi képét.

If we had telescopes located everywhere on the globe --

Ha bolygónkon mindenütt volna távcsövünk,

azaz teljes diszkógömbünk,

in other words, the entire disco ball --

a feladat egyszerű lenne.

this would be trivial.

However, we only see a few samples, and for that reason,

De most csak néhány részletet látunk,

s ezért végtelen számú képünk lehet,

there are an infinite number of possible images

that are perfectly consistent with our telescope measurements.

amelyek mind következnek a távcsöves mérések eredményeiből.

However, not all images are created equal.

Ám nem minden kép egyenrangú.

Some of those images look more like what we think of as images than others.

Némelyikük jobban hasonlít az elképzelt képre.

And so, my role in helping to take the first image of a black hole

Szerepem a fekete lyukról készítendő első képben annyi,

is to design algorithms that find the most reasonable image

hogy a mérésekkel egybevágó, legindokoltabb képet megtalálni képes

that also fits the telescope measurements.

algoritmusokat megtervezzem.

Just as a forensic sketch artist uses limited descriptions

Ahogy a bűnügyi fantomkép-rajzoló

az arc szerkezetéről szóló hiányos leírást használva összerakja a képet,

to piece together a picture using their knowledge of face structure,

the imaging algorithms I develop use our limited telescope data

az általam fejlesztett képalkotó algoritmusok hiányos mérési adatokból

to guide us to a picture that also looks like stuff in our universe.

olyan képhez vezetnek, amely hasonlít, univerzumunk e képződményére.

Using these algorithms, we're able to piece together pictures

Az algoritmusokkal szórványos, zajos adatokból

from this sparse, noisy data.

rakhatjuk össze a képeket.

So here I show a sample reconstruction done using simulated data,

Itt szimulált adatokból készített minta-rekonstrukció látható,

when we pretend to point our telescopes

mintha távcsövünket

a galaxisban lévő fekete lyukra szegeznénk.

to the black hole in the center of our galaxy.

Although this is just a simulation, reconstruction such as this give us hope

Ez csak szimuláció, de a rekonstrukció reményt keltő,

that we'll soon be able to reliably take the first image of a black hole

hogy nemsokára meglesz az első képünk,

and from it, determine the size of its ring.

és belőle meghatározhatjuk a gyűrű méretét.

Noha szívesen részletezném az algoritmust,

Although I'd love to go on about all the details of this algorithm,

luckily for you, I don't have the time.

szerencséjükre, erre nincs időm.

But I'd still like to give you a brief idea

De röviden fölvázolom,

of how we define what our universe looks like,

milyennek képzeljük az univerzumot,

and how we use this to reconstruct and verify our results.

és ebből hogyan rekonstruáljuk és igazoljuk az eredményeinket.

Since there are an infinite number of possible images

Mivel végtelen számú lehetséges képünk van,

that perfectly explain our telescope measurements,

amelyek tökéletesen egybevágnak a mérésekkel,

we have to choose between them in some way.

valahogy választanunk kell közülük.

We do this by ranking the images

Ehhez rangsoroljuk a képeket,

based upon how likely they are to be the black hole image,

mennyire hasonlítanak a fekete lyuk feltételezett képére,

and then choosing the one that's most likely.

majd kiválasztjuk a legvalószínűbbet.

Ez pontosan hogyan értendő?

So what do I mean by this exactly?

Let's say we were trying to make a model

Tegyük föl, hogy modellezni szeretnénk,

that told us how likely an image were to appear on Facebook.

mennyire valószínű egy kép előfordulása a Facebookon.

Azt kellene a modellnek mondania,

We'd probably want the model to say

it's pretty unlikely that someone would post this noise image on the left,

hogy kétséges, hogy valaki ilyen szemcsés képet tesz föl, mint a bal oldali,

and pretty likely that someone would post a selfie

s elég valószínű, hogy egy ilyen szelfit,

like this one on the right.

mint a jobb felől láthatót.

A középső kép elmosódott,

The image in the middle is blurry,

so even though it's more likely we'd see it on Facebook

s bár nagyobb valószínűséggel láthatjuk a Facebookon,

compared to the noise image,

mint a szemcsés képet,

it's probably less likely we'd see it compared to the selfie.

de kisebb valószínűséggel, mint a szelfit.

But when it comes to images from the black hole,

De a fekete lyukak képeinél

igazi rejtéllyel kerülünk szembe, hiszen azokat még sohasem láttuk.

we're posed with a real conundrum: we've never seen a black hole before.

In that case, what is a likely black hole image,

Ez esetben vajon milyen lehet a képe,

és milyennek föltételezzük a szerkezetét?

and what should we assume about the structure of black holes?

We could try to use images from simulations we've done,

Megkísérelhetjük fölhasználni a képet a szimulációból,

like the image of the black hole from "Interstellar,"

pl. a Csillagok között c. filmből,

de ez több problémát vetne föl.

but if we did this, it could cause some serious problems.

Mi van, ha Einstein elmélete nem helytálló?

What would happen if Einstein's theories didn't hold?

We'd still want to reconstruct an accurate picture of what was going on.

Továbbra is azt szeretnénk felidézni, hogy mi történt valójában.

If we bake Einstein's equations too much into our algorithms,

Ha algoritmusunkat túlságosan Einstein egyenleteire építjük,

we'll just end up seeing what we expect to see.

akkor pontosan azt fogjuk látni, amire számítunk.

In other words, we want to leave the option open

Tehát nyitva kell hagyni annak lehetőségét,

hogy galaxisunk közepében esetleg egy óriási elefánt van.

for there being a giant elephant at the center of our galaxy.

(Laughter)

(Nevetés)

A különböző képfajtáknak nagyon eltérők a tulajdonságaik.

Different types of images have very distinct features.

Könnyen meg tudjuk különböztetni a szimulációs képeket

We can easily tell the difference between black hole simulation images

a Földről készített képektől.

and images we take every day here on Earth.

We need a way to tell our algorithms what images look like

Valahogy meg kell mondanunk az algoritmusnak, milyenek a képek,

without imposing one type of image's features too much.

bármely képi jellemző túlhangsúlyozása nélkül.

One way we can try to get around this

Erre az egyik módszer,

is by imposing the features of different kinds of images

hogy különféle képek jellemzőivel látjuk el,

and seeing how the type of image we assume affects our reconstructions.

és megnézzük a föltételezett képtípus hatását a rekonstrukcióra.

If all images' types produce a very similar-looking image,

Ha minden képtípus hasonló képet állít elő,

then we can start to become more confident

akkor biztosabbak lehetünk benne,

that the image assumptions we're making are not biasing this picture that much.

hogy a készülő feltételezett képek nem nagyon torzítanak.

This is a little bit like giving the same description

Ez egy kicsit olyan, mintha a világ három fantomkép-rajzolójának

to three different sketch artists from all around the world.

ugyanazt a leírást adnánk meg.

If they all produce a very similar-looking face,

Ha mindhárman egymásra nagyon hasonlító képet készítenek,

then we can start to become confident

akkor biztosabbak lehetünk benne,

that they're not imposing their own cultural biases on the drawings.

hogy kultúrájukból eredő elfogultságuk rajzaikra nem nyomja rá bélyegét.

One way we can try to impose different image features

Egy másik módszer,

is by using pieces of existing images.

ha meglévő képek darabkáit használjuk föl.

So we take a large collection of images,

Rengeteg képet

fölszabdalunk kis képrészletekre.

and we break them down into their little image patches.

Majd a képrészleteket úgy foghatjuk föl, mint a kirakós játékot.

We then can treat each image patch a little bit like pieces of a puzzle.

And we use commonly seen puzzle pieces to piece together an image

Az ismert kirakóst olyan képpé rakjuk össze,

that also fits our telescope measurements.

amely megfelel a mérési eredményeinknek.

A különféle képtípusoknak nagyon eltérő kirakós darabjai vannak.

Different types of images have very distinctive sets of puzzle pieces.

So what happens when we take the same data

Mi történik, ha ugyanahhoz az adathoz

but we use different sets of puzzle pieces to reconstruct the image?

a rekonstrukció folyamán más-más kirakós darabkákat rendelünk hozzá?

Let's first start with black hole image simulation puzzle pieces.

Kezdjük a szimulációs kirakós darabkákkal!

OK, this looks reasonable.

Elfogadhatónak látszik.

This looks like what we expect a black hole to look like.

Ilyennek képzeljük a fekete lyukat.

But did we just get it

De vajon azért jutottunk e képhez,

because we just fed it little pieces of black hole simulation images?

mert a szimulációs képecskéket tápláltuk be?

Let's try another set of puzzle pieces

Válasszunk másik kirakós képhalmazt,

from astronomical, non-black hole objects.

most csillagászati, nem feketelyuk-objektumokról.

OK, we get a similar-looking image.

Hasonló képhez jutunk.

Mi a helyzet a nap mint nap látható képek esetében,

And then how about pieces from everyday images,

like the images you take with your own personal camera?

amiket mi magunk fotózunk?

Great, we see the same image.

Remek, ugyanazt a képet kapjuk!

When we get the same image from all different sets of puzzle pieces,

Ha különféle képhalmazból ugyanazt a képet kapjuk,

then we can start to become more confident

már kissé biztosabbak lehetünk benne,

that the image assumptions we're making

hogy a képekre vonatkozó föltevésünk

aren't biasing the final image we get too much.

nem torzítja túlságosan a kész képet.

Another thing we can do is take the same set of puzzle pieces,

Van még egy módszer: ugyanazokból a kirakós darabkákból,

pl. a nap mint nap készített fotókból

such as the ones derived from everyday images,

and use them to reconstruct many different kinds of source images.

sokféle forrásképet rekonstruálhatunk.

So in our simulations,

Szimulációnkban föltesszük, hogy a fekete lyuk

we pretend a black hole looks like astronomical non-black hole objects,

hasonlít a csillagászati nem feketelyuk-objektumokra,

as well as everyday images like the elephant in the center of our galaxy.

ahogy a szokásos képek hasonlítanak a galaxis közepén lévő elefántra.

When the results of our algorithms on the bottom look very similar

Ha algoritmusunk lenti eredményei nagyon hasonlítanak

to the simulation's truth image on top,

a szimulációnak a dián fönt látható valódi képére,

then we can start to become more confident in our algorithms.

akkor biztosabbak lehetünk az algoritmusunkban.

And I really want to emphasize here

Hangsúlyozom, hogy minden képet

that all of these pictures were created

úgy hoztunk létre,

by piecing together little pieces of everyday photographs,

hogy olyan szokásos fotók darabkáit raktuk össze,

like you'd take with your own personal camera.

amilyeneket saját fényképezőgépünkkel is készíthetünk.

So an image of a black hole we've never seen before

A sohasem látott fekete lyuk képe

may eventually be created by piecing together pictures we see all the time

megalkotható a nap mint nap látható képek részleteinek összerakásával.

of people, buildings, trees, cats and dogs.

Ezek emberek, házak, fák, macskák, kutyák képei.

Imaging ideas like this will make it possible for us

Az ilyen képalkotási elvek lehetővé teszik,

to take our very first pictures of a black hole,

hogy elsőként készítsünk képet a fekete lyukról,

and hopefully, verify those famous theories

s igazolhassuk a tudósok mindennapi munkája alapjául szolgáló

on which scientists rely on a daily basis.

híres elméleteket.

De az ilyen képalkotási ötletek kidolgozása nem lett volna lehetséges

But of course, getting imaging ideas like this working

would never have been possible without the amazing team of researchers

kutatók ragyogó csapata nélkül,

amilyennel magamnak is megtiszteltetés dolgozni.

that I have the privilege to work with.

Örömmel tölt el,

It still amazes me

that although I began this project with no background in astrophysics,

hogy bár asztrofizikai tudás nélkül kapcsolódtam a munkába,

what we have achieved through this unique collaboration

e kivételes együttműködés révén elértük,

hogy elsőként készíthetünk képet egy fekete lyukról.

could result in the very first images of a black hole.

De az Eseményhorizont Távcsőhöz hasonló nagy kezdeményezések sikere

But big projects like the Event Horizon Telescope

are successful due to all the interdisciplinary expertise

a különböző területekről érkező szakemberek közös

different people bring to the table.

interdiszciplináris ismereteinek köszönhető.

We're a melting pot of astronomers,

Csillagászok, fizikusok, matematikusok

physicists, mathematicians and engineers.

és mérnökök olvasztótégelye vagyunk.

This is what will make it soon possible

Ez teszi hamarosan lehetővé,

amit valaha lehetetlennek hittünk.

to achieve something once thought impossible.

I'd like to encourage all of you to go out

Mindenkit arra szeretnék ösztönözni,

and help push the boundaries of science,

hogy segítsen tágítani a tudomány határait

even if it may at first seem as mysterious to you as a black hole.

még akkor is, ha elsőre olyan rejtélyesnek látszik, mint egy fekete lyuk.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)