What the Discovery of Exoplanets Reveals About the Universe | Jessie Christiansen | TED

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TED


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Traduttore: Giulia Montenovo Revisore: Gabriella Patricola
00:04
I am a planet hunter
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4292
1794
Sono una cercatrice di pianeti
00:06
and keeper of the keys at NASA's Exoplanet Archive.
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6127
3379
e la custode delle chiavi dell’archivio NASA degli esopianeti
00:10
In March 2022, we reached a major milestone in space exploration:
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10340
5380
A marzo 2022, abbiamo raggiunto una tappa fondamentale nell’esplorazione spaziale:
00:16
5,000 known exoplanets.
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16596
2086
5.000 esopianeti conosciuti.
00:20
For thousands of years,
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20141
1293
Per migliaia di anni,
00:21
we've wondered about planets outside of our solar system,
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21476
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abbiamo riflettuto sui pianeti al di fuori del nostro sistema solare,
00:24
now called exoplanets.
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24771
1835
che ora chiamiamo esopianeti.
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But our technology only recently caught up with our imaginations.
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26606
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Ma la nostra tecnologia ha raggiunto la nostra immaginazione solo di recente.
00:30
And yes, 5,000 planets is incredible.
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30527
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E sì, 5.000 pianeti, è incredibile.
00:34
What's even more incredible
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Ma ciò che è ancora più incredibile
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is how space research will change as a result.
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36116
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è come la ricerca spaziale cambierà di conseguenza.
00:40
When I started grad school,
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40870
1544
Quando ho iniziato il master,
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there were about 100 known exoplanets,
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42455
2461
c’erano circa 100 esopianeti conosciuti
00:44
all radically different from the Earth and from each other.
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44958
3337
tutti estremamente diversi sia dalla Terra che tra di essi.
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I was determined to find more.
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48336
1752
Ero decisa a trovarne altri.
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I spent four years looking at nearly 87,000 stars, one by one.
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51006
4713
Ho passato quattro anni a guardare circa 87.000 stelle, una ad una.
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Now you might have this romantic idea
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Ora, potreste avere quest’idea romantica di me che guardavo attenta il telescopio
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that I was gazing intently through a telescope,
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01:00
pondering some gorgeous view of the universe.
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che meditavo su una splendida vista dell’universo.
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I was not.
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Invece no.
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I was looking at data like this,
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65103
1960
Osservavo dati come questi,
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measuring the brightness of each star over time.
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67063
2503
misurando la luminosità di ciascuna stella nel tempo.
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If the brightness dipped, just briefly, just a little bit,
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70358
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Se la luminosità diminuiva, solo brevemente, solo di un po’,
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it could be because a planet had orbited in front of that star,
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74195
3838
poteva essere perché un pianeta aveva orbitato davanti a quella stella
impedendo a un po’ della luce di raggiungere il mio telescopio.
01:18
blocking some of the light from reaching my telescope.
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78033
2877
01:20
So I spent four years looking for decimal-level changes in these data.
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80910
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Così ho passato quattro anni a osservare cambiamenti a livello decimale nei dati.
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And after four years, I'd found ...
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85290
1877
E dopo quattro anni avevo trovato
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nothing.
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87876
1501
nulla.
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Zero exoplanets.
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1293
Zero esopianeti.
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Thankfully, they still gave me the PhD, I think, for effort.
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91838
3128
Per fortuna, comunque, ho preso il dottorato, credo, per lo sforzo.
01:35
(Laughter)
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95008
2336
(Risata)
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Then I moved to Harvard, where I worked on my first NASA mission, called EPOXI.
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97385
4129
Poi sono andata ad Harvard per lavorare alla mia prima missione NASA: EPOXI.
01:42
I still didn't find any exoplanets.
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102307
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Ancora nessun esopianeta.
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Then in March 2010, I joined the Kepler Mission,
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105060
3086
A marzo 2010 ho aderito alla missione Kepler,
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NASA's grand experiment
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il grande esperimento della NASA,
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with putting one of our planet-hunting instruments into space.
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109648
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mettendo uno dei nostri strumenti per la ricerca di pianeti nello spazio.
01:53
Monday was my first day on the base in Silicon Valley.
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3629
Lunedì è stato il mio primo giorno nella base nella Silicon Valley.
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It was mostly spent in HR.
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117072
1626
L’ho passato quasi tutto in Risorse Umane.
01:59
Tuesday, I sat down and looked at the data for the first time,
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119407
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Martedì mi sono seduta e ho guardato i dati per la prima volta
02:03
and I found my first exoplanet.
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123203
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e ho trovato il mio primo esopianeta.
02:05
(Cheers)
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125455
1251
(Esultazioni)
02:06
(Applause)
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126748
3253
(Applausi)
02:10
A few minutes later, I found another one.
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130085
2085
Pochi minuti dopo, ne ho trovato un altro.
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There's a saying that we're the generation that was born too late to explore Earth
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134047
5714
Si dice che siamo la generazione nata troppo tardi per esplorare la Terra
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and too soon to explore space.
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139803
2460
e troppo presto per esplorare lo spazio.
02:22
That's not true anymore.
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142514
2169
Ma non è più vero.
02:24
That day and every day since, I've gotten to explore space.
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144724
3963
Quel giorno e ogni giorno da allora sono riuscita a esplorare lo spazio.
02:29
Kepler made it possible for us
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1669
Kepler ci ha consentito di misurare la luminosità delle stelle
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to measure stellar brightness much more precisely
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151106
2836
in modo molto più preciso di come potevamo fare prima
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than we had before.
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153942
1293
02:35
And eventually I helped find thousands of exoplanets.
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155235
3503
Alla fine ho aiutato a trovare migliaia di esopianeti.
02:38
And we've really only searched our local corner of the galaxy
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158738
2962
E abbiamo solo cercato nel nostro angolo della galassia per trovare questi pianeti.
02:41
to find those planets.
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161700
1501
02:43
That means there's likely tens of billions of planets just in our Milky Way.
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163201
4338
Il che significa che potrebbero esserci decine di miliardi di pianeti
solo nella nostra Via Lattea.
02:48
Now with so much data,
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168665
2002
Ora, con così tanti dati,
02:50
we can start sorting and grouping and categorizing these planets
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170709
3294
possiamo iniziare a dividere, raggruppare e categorizzare questi pianeti
02:54
to find trends.
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174045
1794
per trovare dei trend.
02:55
Think of it this way:
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175880
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Vedetela in questo modo:
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if you wanted to learn about dogs and you had five dogs in your study,
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177549
4004
se voleste imparare qualcosa sui cani e aveste cinque cani nel vostro studio,
03:01
well, you'd learn a lot about those five dogs.
59
181594
2628
beh, imparereste molto su quei cinque.
03:04
That they're all good dogs.
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184264
1626
Che sono tutti cani buoni.
03:05
But maybe not about dogs in general.
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185932
2211
Ma forse non sui cani in generale.
03:08
If you had 5,000 dogs in your study,
62
188184
2836
Se aveste 5.000 cani nel vostro studio,
03:11
then you’d start to see that there were German Shepherds and Dobermanns
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191062
4421
iniziereste a vedere che ci sono Pastori Tedeschi, Dobermann e Beagle,
03:15
and beagles,
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195483
1293
03:16
and that these different breeds have different features.
65
196776
2836
e che queste razze diverse hanno caratteristiche diverse.
03:19
With demographic-level data on exoplanets,
66
199612
2336
Con dati a livello demografico sugli esopianeti,
03:21
we can start asking some of these big questions for the first time,
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201948
3921
possiamo iniziare a porci alcune di queste grandi domande,
03:25
like: Of those thousands and billions of planets in our galaxy,
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205869
4045
del tipo: in migliaia e miliardi di pianeti nella nostra galassia,
03:29
how many are like the Earth, or like Jupiter?
69
209956
3128
quanti sono come la Terra o come Giove?
03:33
How many planets does a typical star have?
70
213793
2378
Quanti pianeti hanno una stella tipo?
03:36
Can a planet orbit more than one star?
71
216921
2336
Un pianeta può orbitare attorno a più di una stella?
03:39
Yes.
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219299
1251
Sì.
03:40
Can a planet exist without any star at all?
73
220592
2460
Un pianeta può esistere senza alcuna stella?
03:43
Also yes.
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223094
1043
Di nuovo sì.
03:44
One surprising result from the study of planet populations
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224888
3879
Un risultato sorprendente dello studio sulle popolazioni di pianeti
03:48
is that the most common kind of planet in our galaxy
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228808
3087
è che il tipo più comune di pianeta nella nostra galassia
03:51
might be one we don’t have in our solar system:
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231936
2920
potrebbe essere uno che non abbiamo nel nostro sistema solare:
03:54
a super-Earth up to twice as big and ten times as heavy as our Earth.
78
234856
5756
una Super Terra due volte più grande e dieci più pesante della nostra Terra.
04:00
We've found evaporating planets, disintegrating planets,
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240612
3795
Abbiamo trovato pianeti che evaporano, pianeti che si disintegrano,
04:04
planets clustered together in a clockwork dance,
80
244407
2878
pianeti ammassati in una danza cadenzata,
04:07
ultra-puffy planets, ultra-dense planets.
81
247285
3378
pianeti giganti gassosi, pianeti ultra densi.
04:10
It's truly a wild and wonderful menagerie
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250705
2503
Davvero un serraglio folle e meraviglioso
04:13
that I get to corral at the NASA Exoplanet Archive.
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253416
2544
che ho la fortuna di raccogliere all’archivio NASA degli esopianeti.
04:16
But it gets even more interesting than that.
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256878
2586
Ma diventa ancora più interessante.
04:19
With so much data, we might finally be able
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259506
2627
Con così tanti dati potremmo finalmente capire
04:22
to figure out how planets are made.
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262175
2252
come vengono creati i pianeti.
04:25
We see baby stars being born in stellar nurseries
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265553
3796
Vediamo stelle appena nate in incubatrici stellari
04:29
surrounded by dust and gas.
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269390
2086
circondate da polvere e gas.
04:31
And we see all the stars surrounded by completed planetary systems.
89
271518
3920
E vediamo tutte le stelle circondate da sistemi planetari finiti.
04:35
But we still don't really know what happens in between.
90
275438
3087
Ma ancora non sappiamo davvero cosa succede nel mezzo.
04:38
With more data, we might find planets
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278525
1835
Con più dati, potremmo trovare pianeti
04:40
at some middle stage or many middle stages.
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280360
2794
in uno stadio intermedio o più stadi intermedi.
04:43
And from there, be able to map out a timeline of planetary development.
93
283154
4588
Potremmo riuscire a tracciare una linea temporale di sviluppo planetario.
04:47
What triggers these diffused clouds of dust and gas to collapse and transform?
94
287742
5255
Cosa innesca collasso e trasformazione di queste nubi diffuse di polvere e gas?
04:53
And how does the chaos and turmoil of dust become pebbles,
95
293039
4296
Come si passa da caos e disordine di polvere a sassolini,
04:57
and pebbles become boulders, and boulders become planetesimals?
96
297377
3545
e da sassolini a massi, e da massi a planetesimi?
05:00
And from there,
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300964
1293
E da lì,
05:02
after an intense series of bombardments
98
302298
2461
dopo un’intensa serie di bombardamenti,
05:04
eventually settle into an ordered series of planets.
99
304801
3211
alla fine si stabilizza in una serie ordinata di pianeti.
05:08
How often is one of those planets solid and warm,
100
308763
3837
Con quale frequenza uno di questi pianeti è solido e caldo,
05:12
with a water ocean lapping a sandy shore?
101
312642
2586
con un oceano d’acqua che bagna una riva sabbiosa?
05:16
Where do we come from, and how did we get here?
102
316187
2670
Da dove veniamo e come siamo arrivati fin qui?
05:20
The more we learn about exoplanets,
103
320608
1835
Più impariamo sugli esopianeti,
05:22
the easier it is to target the ones we want.
104
322443
2711
più facile diventa la loro ricerca.
05:25
So far, we haven't found any planets that are like the Earth.
105
325154
3713
Finora non abbiamo trovato pianeti che siano come la Terra.
05:28
But I hope we will.
106
328867
1876
Ma spero che lo faremo.
05:30
NASA just spent the last few years
107
330743
1752
La NASA ha passato gli ultimi anni
05:32
studying the idea of a very large telescope in space
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332495
3587
a studiare l’idea di un telescopio molto grande nello spazio
05:36
with next-generation technology that would allow us to take an image,
109
336124
4171
con tecnologia di nuova generazione che ci permetterebbe di creare un’immagine
05:40
an actual photograph, of a planet like the Earth.
110
340336
3003
una vera e propria foto di un pianeta come la Terra.
05:44
With that photo, we could search for biomarkers, signatures of life.
111
344132
4880
Con quella foto potremmo cercare dei biomarcatori, marcatori di vita.
05:49
I'll probably spend the rest of my career working on that mission.
112
349053
3462
Forse passerò il resto della mia carriera a lavorare su quella missione.
05:52
I hope I get to take that photo.
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352557
2127
Spero di riuscire a scattare quella foto.
05:54
Thank you.
114
354726
1251
Grazie.
05:56
(Applause)
115
356019
1626
(Applausi)
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