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

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Sarah Tambur Revisor: Maricene Crus
00:13
In the movie "Interstellar,"
0
13436
1860
No filme "Interestelar",
temos uma visão detalhada de um buraco negro supermassivo.
00:15
we get an up-close look at a supermassive black hole.
1
15320
3327
00:18
Set against a backdrop of bright gas,
2
18671
2143
Em contraste com um fundo de gás brilhante,
00:20
the black hole's massive gravitational pull
3
20838
2118
a força gravitacional massiva do buraco negro
00:22
bends light into a ring.
4
22980
1435
direciona a luz em um círculo.
00:24
However, this isn't a real photograph,
5
24439
2109
No entanto, essa não é uma fotografia real,
00:26
but a computer graphic rendering --
6
26572
1786
mas uma versão de computação gráfica,
00:28
an artistic interpretation of what a black hole might look like.
7
28382
3390
uma interpretação do que pode ser a aparência de um buraco negro.
00:32
A hundred years ago,
8
32401
1166
Cem anos atrás,
00:33
Albert Einstein first published his theory of general relativity.
9
33591
3601
Albert Einstein publicou sua teoria da relatividade geral.
00:37
In the years since then,
10
37216
1439
Desde então, cientistas já apresentaram muitos indícios que a confirmam.
00:38
scientists have provided a lot of evidence in support of it.
11
38679
2973
00:41
But one thing predicted from this theory, black holes,
12
41676
3084
Mas algo previsto nessa teoria, os buracos negros,
00:44
still have not been directly observed.
13
44784
2350
ainda não foi observado diretamente.
00:47
Although we have some idea as to what a black hole might look like,
14
47158
3206
Embora tenhamos uma ideia sobre a aparência de um buraco negro,
00:50
we've never actually taken a picture of one before.
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50388
2779
na verdade, nunca fotografamos um.
00:53
However, you might be surprised to know that that may soon change.
16
53191
4279
Entretanto, isso deve mudar em breve.
00:57
We may be seeing our first picture of a black hole in the next couple years.
17
57494
4164
Talvez vejamos a primeira fotografia de um buraco negro nos próximos anos.
01:01
Getting this first picture will come down to an international team of scientists,
18
61682
3958
Para isso, será necessária uma equipe internacional de cientistas,
01:05
an Earth-sized telescope
19
65664
1567
um telescópio do tamanho da Terra e um algorítimo que monta a imagem final.
01:07
and an algorithm that puts together the final picture.
20
67255
2832
01:10
Although I won't be able to show you a real picture of a black hole today,
21
70111
3528
Não poderei mostrar uma fotografia real de um buraco negro hoje,
01:13
I'd like to give you a brief glimpse into the effort involved
22
73663
2911
mas quero dar a vocês uma breve visão do esforço envolvido
01:16
in getting that first picture.
23
76598
1613
em conseguir essa primeira foto.
01:19
My name is Katie Bouman,
24
79477
1437
Meu nome é Katie Bouman e sou doutoranda no MIT.
01:20
and I'm a PhD student at MIT.
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80938
2566
01:23
I do research in a computer science lab
26
83528
2027
Faço pesquisas em um laboratório
01:25
that works on making computers see through images and video.
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85579
3298
que tenta fazer com que computadores vejam além de imagens e vídeo.
01:28
But although I'm not an astronomer,
28
88901
2162
Apesar de não ser astrônoma,
hoje quero mostrar como pude contribuir para esse interessante projeto.
01:31
today I'd like to show you
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91087
1285
01:32
how I've been able to contribute to this exciting project.
30
92396
2903
01:35
If you go out past the bright city lights tonight,
31
95323
2831
Se olharem além das luzes da cidade hoje,
01:38
you may just be lucky enough to see a stunning view
32
98178
2436
poderão ter a sorte de uma vista deslumbrante da Via Láctea.
01:40
of the Milky Way Galaxy.
33
100638
1493
01:42
And if you could zoom past millions of stars,
34
102155
2462
E, se olhassem além das milhões de estrelas,
01:44
26,000 light-years toward the heart of the spiraling Milky Way,
35
104641
3755
26 mil anos-luz em direção ao interior do espiral da Via Láctea,
01:48
we'd eventually reach a cluster of stars right at the center.
36
108420
3521
encontrariam um aglomerado de estrelas bem ao centro.
01:51
Peering past all the galactic dust with infrared telescopes,
37
111965
3206
Espiando além da poeira galáctica com telescópios de infravermelho,
01:55
astronomers have watched these stars for over 16 years.
38
115195
3867
astrônomos vêm observando essas estrelas por mais de 16 anos.
01:59
But it's what they don't see that is the most spectacular.
39
119086
3589
Mas o mais espetacular é o que eles não veem.
02:02
These stars seem to orbit an invisible object.
40
122699
3066
Essas estrelas parecem orbitar em torno de um objeto invisível.
02:05
By tracking the paths of these stars,
41
125789
2323
Monitorando o trajeto dessas estrelas, astrônomos concluíram
02:08
astronomers have concluded
42
128136
1294
02:09
that the only thing small and heavy enough to cause this motion
43
129454
3129
que a única coisa pequena e pesada o suficiente para gerar o movimento
02:12
is a supermassive black hole --
44
132607
1968
é um buraco negro supermassivo,
02:14
an object so dense that it sucks up anything that ventures too close --
45
134599
4178
um objeto tão denso que suga tudo que passa por perto,
02:18
even light.
46
138801
1494
até a luz.
02:20
But what happens if we were to zoom in even further?
47
140319
3061
Mas o que acontece se olharmos mais a fundo?
02:23
Is it possible to see something that, by definition, is impossible to see?
48
143404
4733
É possível enxergar algo que, por definição, é impossível de ser visto?
02:28
Well, it turns out that if we were to zoom in at radio wavelengths,
49
148719
3244
Ocorre que, se dermos um close ao comprimento de ondas de rádio,
02:31
we'd expect to see a ring of light
50
151987
1682
esperamos ver um círculo de luz gerado pela lente gravitacional do plasma quente
02:33
caused by the gravitational lensing of hot plasma
51
153693
2411
movendo-se em torno do buraco negro.
02:36
zipping around the black hole.
52
156128
1829
02:37
In other words,
53
157981
1160
Ou seja, o buraco negro lança uma sombra nesse cenário de material brilhante,
02:39
the black hole casts a shadow on this backdrop of bright material,
54
159165
3171
criando uma esfera de escuridão.
02:42
carving out a sphere of darkness.
55
162360
1842
02:44
This bright ring reveals the black hole's event horizon,
56
164226
3339
Esse círculo brilhante revela o horizonte de eventos do buraco negro,
02:47
where the gravitational pull becomes so great
57
167589
2400
no qual a força gravitacional torna-se tão intensa
02:50
that not even light can escape.
58
170013
1626
que nem a luz consegue escapar.
02:51
Einstein's equations predict the size and shape of this ring,
59
171663
2859
As equações de Einstein preveem tamanho e forma do círculo,
02:54
so taking a picture of it wouldn't only be really cool,
60
174546
3208
então fotografá-lo não seria apenas legal:
02:57
it would also help to verify that these equations hold
61
177778
2618
também ajudaria a verificar se as equações se sustentam
03:00
in the extreme conditions around the black hole.
62
180420
2466
nas situações extremas ao redor do buraco negro.
03:02
However, this black hole is so far away from us,
63
182910
2558
No entanto, esse buraco negro está tão distante de nós
03:05
that from Earth, this ring appears incredibly small --
64
185492
3098
que, da Terra, esse círculo aparece incrivelmente pequeno:
03:08
the same size to us as an orange on the surface of the moon.
65
188614
3590
do mesmo tamanho de uma laranja na superfície da Lua.
03:12
That makes taking a picture of it extremely difficult.
66
192758
2824
Isso faz com que seja extremamente difícil fotografá-lo.
03:16
Why is that?
67
196645
1302
Mas por quê?
03:18
Well, it all comes down to a simple equation.
68
198512
3188
Tudo se resume a uma simples equação.
03:21
Due to a phenomenon called diffraction,
69
201724
2416
Devido a um fenômeno chamado difração,
03:24
there are fundamental limits
70
204164
1355
há limites fundamentais para os menores objetos que conseguimos ver.
03:25
to the smallest objects that we can possibly see.
71
205543
2670
03:28
This governing equation says that in order to see smaller and smaller,
72
208789
3672
Essa equação governante diz que, para vermos coisas cada vez menores,
03:32
we need to make our telescope bigger and bigger.
73
212485
2587
precisamos construir telescópios cada vez maiores.
Mas, até com os telescópios ópticos mais potentes aqui na Terra,
03:35
But even with the most powerful optical telescopes here on Earth,
74
215096
3069
03:38
we can't even get close to the resolution necessary
75
218189
2419
não chegamos nem perto da resolução necessária
03:40
to image on the surface of the moon.
76
220632
2198
para retratar a superfície da Lua.
03:42
In fact, here I show one of the highest resolution images ever taken
77
222854
3617
Aliás, mostro aqui uma das imagens com maior resolução já tiradas
03:46
of the moon from Earth.
78
226495
1397
da Lua daqui da Terra.
03:47
It contains roughly 13,000 pixels,
79
227916
2557
Possui aproximadamente 13 mil pixels,
03:50
and yet each pixel would contain over 1.5 million oranges.
80
230497
4050
e, ainda, cada pixel contém 1,5 milhões de laranjas.
03:55
So how big of a telescope do we need
81
235396
1972
Então, quão grande deve ser o telescópio
03:57
in order to see an orange on the surface of the moon
82
237392
2765
para podermos ver uma laranja na superfície da Lua
04:00
and, by extension, our black hole?
83
240181
2214
e, por extensão, nosso buraco negro?
04:02
Well, it turns out that by crunching the numbers,
84
242419
2340
Bem, analisando os números,
04:04
you can easily calculate that we would need a telescope
85
244783
2610
calculamos facilmente que precisaríamos de um telescópio do tamanho da Terra.
04:07
the size of the entire Earth.
86
247417
1393
04:08
(Laughter)
87
248834
1024
(Risos)
04:09
If we could build this Earth-sized telescope,
88
249882
2119
Se conseguíssemos construir esse telescópio,
poderíamos começar a avistar esse distinto círculo de luz
04:12
we could just start to make out that distinctive ring of light
89
252025
2925
que indica o horizonte de eventos do buraco negro.
04:14
indicative of the black hole's event horizon.
90
254974
2183
Essa fotografia não mostraria todos os detalhes que vemos
04:17
Although this picture wouldn't contain all the detail we see
91
257181
2918
nas versões de computação gráfica,
04:20
in computer graphic renderings,
92
260123
1506
04:21
it would allow us to safely get our first glimpse
93
261653
2299
mas permitiria que tivéssemos a primeira visão
04:23
of the immediate environment around a black hole.
94
263976
2487
do ambiente intermediário ao redor do buraco negro.
04:26
However, as you can imagine,
95
266487
1613
No entanto, como podem imaginar,
04:28
building a single-dish telescope the size of the Earth is impossible.
96
268124
3624
construir um telescópio do tamanho da Terra é impossível.
04:31
But in the famous words of Mick Jagger,
97
271772
1887
Mas, nas palavras de Mick Jagger: "Você nem sempre consegue o que quer,
04:33
"You can't always get what you want,
98
273683
1791
04:35
but if you try sometimes, you just might find
99
275498
2187
mas, se tentar, às vezes, vai perceber que consegue o que precisa".
04:37
you get what you need."
100
277709
1215
04:38
And by connecting telescopes from around the world,
101
278948
2464
Conectando telescópios do mundo todo,
04:41
an international collaboration called the Event Horizon Telescope
102
281436
3538
uma parceria internacional chamada Event Horizon Telescope
04:44
is creating a computational telescope the size of the Earth,
103
284998
3109
está criando um telescópio computacional do tamanho da Terra
04:48
capable of resolving structure
104
288131
1537
que soluciona estruturação no nível do horizonte de eventos do buraco negro.
04:49
on the scale of a black hole's event horizon.
105
289692
2199
04:51
This network of telescopes is scheduled to take its very first picture
106
291915
3387
Essa rede de telescópios deve tirar a primeira foto de um buraco negro
04:55
of a black hole next year.
107
295326
1815
no ano que vem.
04:57
Each telescope in the worldwide network works together.
108
297165
3338
Todos os telescópios nessa rede mundial trabalham juntos.
05:00
Linked through the precise timing of atomic clocks,
109
300527
2712
Ligados pelo horário preciso dos relógios atômicos,
05:03
teams of researchers at each of the sites freeze light
110
303263
2657
as equipes de pesquisadores em cada local congelam a luz
05:05
by collecting thousands of terabytes of data.
111
305944
2962
coletando milhares de terabytes em dados.
05:08
This data is then processed in a lab right here in Massachusetts.
112
308930
5017
Esses dados são processados em um laboratório aqui em Massachusetts.
05:13
So how does this even work?
113
313971
1794
Então, como funciona isso?
05:15
Remember if we want to see the black hole in the center of our galaxy,
114
315789
3403
Lembram-se de que, para vermos o buraco negro no centro na galáxia,
precisamos construir aquele telescópio do tamanho da Terra?
05:19
we need to build this impossibly large Earth-sized telescope?
115
319216
2982
05:22
For just a second, let's pretend we could build
116
322222
2232
Por um momento, vamos imaginar que conseguimos construir esse telescópio.
05:24
a telescope the size of the Earth.
117
324478
1842
05:26
This would be a little bit like turning the Earth
118
326344
2455
Seria como transformar a Terra em uma bola de espelhos gigante.
05:28
into a giant spinning disco ball.
119
328823
1747
05:30
Each individual mirror would collect light
120
330594
2200
Cada espelho receberia luz
05:32
that we could then combine together to make a picture.
121
332818
2597
que poderíamos, então, juntar para formar uma imagem.
05:35
However, now let's say we remove most of those mirrors
122
335439
2661
Agora, imaginem que removamos a maior parte dos espelhos,
05:38
so only a few remained.
123
338124
1972
deixando restar apenas alguns.
05:40
We could still try to combine this information together,
124
340120
2877
Ainda poderíamos juntar essas informações, mas agora há muitos buracos.
05:43
but now there are a lot of holes.
125
343021
1993
05:45
These remaining mirrors represent the locations where we have telescopes.
126
345038
4373
Os espelhos restantes representam os locais onde temos telescópios.
05:49
This is an incredibly small number of measurements to make a picture from.
127
349435
4079
É um número incrivelmente pequeno de leituras para formar uma imagem.
05:53
But although we only collect light at a few telescope locations,
128
353538
3838
Mas, apesar de só recebermos luz em alguns locais,
05:57
as the Earth rotates, we get to see other new measurements.
129
357400
3423
conforme a Terra gira, podemos ver outras leituras.
06:00
In other words, as the disco ball spins, those mirrors change locations
130
360847
3819
Ou seja, conforme a bola de espelhos gira, os espelhos mudam de lugar
06:04
and we get to observe different parts of the image.
131
364690
2899
e podemos observar partes diferentes da imagem.
06:07
The imaging algorithms we develop fill in the missing gaps of the disco ball
132
367613
4018
Os algorítimos de imagem que desenvolvemos preenchem os espaços na bola de espelhos
06:11
in order to reconstruct the underlying black hole image.
133
371655
3033
para reconstruir a imagem subjacente do buraco negro.
06:14
If we had telescopes located everywhere on the globe --
134
374712
2636
Se tivéssemos telescópios em todos os lugares do globo,
06:17
in other words, the entire disco ball --
135
377372
1941
ou seja, a bola de discos inteira,
06:19
this would be trivial.
136
379337
1284
isso seria trivial.
06:20
However, we only see a few samples, and for that reason,
137
380645
3322
No entanto, vemos apenas algumas amostras e, por isso,
06:23
there are an infinite number of possible images
138
383991
2388
há um número infinito de imagens possíveis
06:26
that are perfectly consistent with our telescope measurements.
139
386403
2964
que são coerentes com as leituras dos telescópios.
06:29
However, not all images are created equal.
140
389391
3016
Mas nem todas as imagens são criadas igualmente.
06:32
Some of those images look more like what we think of as images than others.
141
392849
4458
Algumas parecem mais com nossa ideia de imagem do que outras.
06:37
And so, my role in helping to take the first image of a black hole
142
397331
3222
Meu papel ao ajudar a fotografar o buraco negro pela primeira vez
06:40
is to design algorithms that find the most reasonable image
143
400577
2932
é desenvolver algorítimos que encontrem a imagem mais aceitável
06:43
that also fits the telescope measurements.
144
403533
2222
que se encaixe nas leituras do telescópio.
06:46
Just as a forensic sketch artist uses limited descriptions
145
406727
3942
Assim como desenhistas forenses usam descrições limitadas
06:50
to piece together a picture using their knowledge of face structure,
146
410693
3514
para reconstruir uma fotografia com conhecimento em estruturas faciais,
06:54
the imaging algorithms I develop use our limited telescope data
147
414231
3315
os algorítimos que desenvolvo usam dados limitados do telescópio
06:57
to guide us to a picture that also looks like stuff in our universe.
148
417570
4322
para nos levar a uma imagem que também se pareça com as substâncias no universo.
07:01
Using these algorithms, we're able to piece together pictures
149
421916
3651
Usando esses algorítimos, podemos reconstruir imagens
07:05
from this sparse, noisy data.
150
425591
2180
a partir desses poucos dados ruidosos.
07:07
So here I show a sample reconstruction done using simulated data,
151
427795
4529
Aqui está um exemplo de reconstrução feita com dados simulados,
07:12
when we pretend to point our telescopes
152
432348
1933
em que simulamos apontar os telescópios para o buraco negro no centro da galáxia.
07:14
to the black hole in the center of our galaxy.
153
434305
2585
07:16
Although this is just a simulation, reconstruction such as this give us hope
154
436914
4455
Apesar de ser apenas uma simulação,
esse tipo de reconstrução nos dá esperança
07:21
that we'll soon be able to reliably take the first image of a black hole
155
441393
3453
de que logo poderemos, de fato, fotografar um buraco negro
07:24
and from it, determine the size of its ring.
156
444870
2595
e, a partir disso, determinar sua circunferência.
07:28
Although I'd love to go on about all the details of this algorithm,
157
448118
3199
Gostaria muito de falar sobre os detalhes desse algorítimo,
07:31
luckily for you, I don't have the time.
158
451341
2174
mas, para a sorte de vocês, não temos tempo.
07:33
But I'd still like to give you a brief idea
159
453539
2001
Ainda assim, quero dar uma breve noção
07:35
of how we define what our universe looks like,
160
455564
2302
sobre como definimos a aparência do universo
07:37
and how we use this to reconstruct and verify our results.
161
457890
4466
e como usamos isso para reconstruir e verificar nossos resultados.
07:42
Since there are an infinite number of possible images
162
462380
2496
Como há um número infinito de imagens possíveis,
07:44
that perfectly explain our telescope measurements,
163
464900
2365
que bem explicam as leituras do telescópio,
07:47
we have to choose between them in some way.
164
467289
2605
temos que escolher entre elas de alguma forma.
07:49
We do this by ranking the images
165
469918
1838
Fazemos isso classificando as imagens
07:51
based upon how likely they are to be the black hole image,
166
471780
2834
com base na probabilidade de serem imagens do buraco negro
07:54
and then choosing the one that's most likely.
167
474638
2482
e escolhendo a mais provável.
07:57
So what do I mean by this exactly?
168
477144
2195
O que isso significa?
07:59
Let's say we were trying to make a model
169
479862
1978
Imaginem que tentamos montar um modelo
08:01
that told us how likely an image were to appear on Facebook.
170
481864
3183
que mostra a probabilidade de uma imagem aparecer no Facebook.
08:05
We'd probably want the model to say
171
485071
1701
Seria preferível que ele mostrasse
08:06
it's pretty unlikely that someone would post this noise image on the left,
172
486796
3557
que é bem improvável que alguém poste essa imagem ruidosa à esquerda,
08:10
and pretty likely that someone would post a selfie
173
490377
2419
e que é bem provável que alguém poste uma "selfie" como a da direita.
08:12
like this one on the right.
174
492820
1334
08:14
The image in the middle is blurry,
175
494178
1639
A imagem ao centro está desfocada,
08:15
so even though it's more likely we'd see it on Facebook
176
495841
2639
então, embora seja mais provável vê-la no Facebook do que a imagem ruidosa,
08:18
compared to the noise image,
177
498504
1360
08:19
it's probably less likely we'd see it compared to the selfie.
178
499888
2960
é menos provável vê-la ao compará-la com a "selfie".
08:22
But when it comes to images from the black hole,
179
502872
2290
Mas, quando se trata de imagens do buraco negro,
deparamo-nos com um enigma: nunca vimos um buraco negro.
08:25
we're posed with a real conundrum: we've never seen a black hole before.
180
505186
3502
08:28
In that case, what is a likely black hole image,
181
508712
2291
Então, como deve ser a imagem de um buraco negro,
e o que supor sobre a estrutura dos buracos negros?
08:31
and what should we assume about the structure of black holes?
182
511027
2938
08:33
We could try to use images from simulations we've done,
183
513989
2632
Podemos tentar usar imagens de simulações que fizemos,
08:36
like the image of the black hole from "Interstellar,"
184
516645
2530
como a imagem do buraco negro de "Interestelar",
mas, se fizermos isso, podemos causar sérios problemas.
08:39
but if we did this, it could cause some serious problems.
185
519199
2938
08:42
What would happen if Einstein's theories didn't hold?
186
522161
3380
O que aconteceria se a teoria de Einstein não fosse sustentada?
08:45
We'd still want to reconstruct an accurate picture of what was going on.
187
525565
3961
Ainda íamos querer reconstruir um cenário preciso do que estava acontecendo.
08:49
If we bake Einstein's equations too much into our algorithms,
188
529550
3371
Se incorporarmos demais as equações de Einstein em nossos algorítimos,
08:52
we'll just end up seeing what we expect to see.
189
532945
2755
vamos acabar vendo o que esperamos ver.
08:55
In other words, we want to leave the option open
190
535724
2276
Queremos deixar as opções em aberto
para caso haja um elefante gigante no centro da galáxia.
08:58
for there being a giant elephant at the center of our galaxy.
191
538024
2923
09:00
(Laughter)
192
540971
1057
(Risos)
09:02
Different types of images have very distinct features.
193
542052
2989
Tipos diferentes de imagens têm características bem distintas.
09:05
We can easily tell the difference between black hole simulation images
194
545065
3548
Podemos diferenciar facilmente imagens de simulação do buraco negro
09:08
and images we take every day here on Earth.
195
548637
2276
das fotos tiradas todos os dias aqui na Terra.
09:10
We need a way to tell our algorithms what images look like
196
550937
3104
Precisamos saber dizer aos algorítimos como as imagens são
09:14
without imposing one type of image's features too much.
197
554065
3249
sem aplicar somente um tipo de característica.
09:17
One way we can try to get around this
198
557865
1893
Uma forma de contornarmos isso
09:19
is by imposing the features of different kinds of images
199
559782
3062
é aplicando características de diferentes tipos de imagens
09:22
and seeing how the type of image we assume affects our reconstructions.
200
562868
4130
para ver como o tipo de imagem que adotamos afeta as reconstruções.
09:27
If all images' types produce a very similar-looking image,
201
567712
3491
Se todos os tipos de imagem produzem uma imagem similar,
09:31
then we can start to become more confident
202
571227
2057
podemos começar a ficar mais confiantes
09:33
that the image assumptions we're making are not biasing this picture that much.
203
573308
4173
de que as suposições que estamos fazendo não influenciam muito a foto.
09:37
This is a little bit like giving the same description
204
577505
2990
É quase como dar a mesma descrição
09:40
to three different sketch artists from all around the world.
205
580519
2996
a três desenhistas de diferentes partes do mundo.
09:43
If they all produce a very similar-looking face,
206
583539
2860
Se todos produzirem um rosto parecido,
09:46
then we can start to become confident
207
586423
1793
podemos começar a confiar
09:48
that they're not imposing their own cultural biases on the drawings.
208
588240
3616
que não estão aplicando suas tendências culturais nos desenhos.
09:51
One way we can try to impose different image features
209
591880
3315
Uma forma de aplicarmos diferentes características de imagem
09:55
is by using pieces of existing images.
210
595219
2441
é usando partes de imagens existentes.
09:58
So we take a large collection of images,
211
598214
2160
Pegamos um grande conjunto de imagens e as repartimos em pequenos pedaços.
10:00
and we break them down into their little image patches.
212
600398
2718
10:03
We then can treat each image patch a little bit like pieces of a puzzle.
213
603140
4285
Podemos considerar cada pedaço uma peça de quebra-cabeça.
10:07
And we use commonly seen puzzle pieces to piece together an image
214
607449
4278
E utilizamos peças comumente vistas para montar uma imagem
10:11
that also fits our telescope measurements.
215
611751
2452
que se encaixa nas leituras do telescópio.
10:15
Different types of images have very distinctive sets of puzzle pieces.
216
615040
3743
Tipos diferentes de imagens têm conjuntos diferentes de peças.
10:18
So what happens when we take the same data
217
618807
2806
Então, o que acontece quando pegamos os mesmos dados
10:21
but we use different sets of puzzle pieces to reconstruct the image?
218
621637
4130
mas usamos conjuntos diferentes de peças para reconstruir a imagem?
10:25
Let's first start with black hole image simulation puzzle pieces.
219
625791
4766
Vamos começar com as peças da simulação da imagem do buraco negro.
10:30
OK, this looks reasonable.
220
630581
1591
Bem, parece aceitável. É como esperamos que seja um buraco negro.
10:32
This looks like what we expect a black hole to look like.
221
632196
2694
10:34
But did we just get it
222
634914
1193
Mas será que a obtivemos
porque utilizamos partes de imagens de simulação do buraco negro?
10:36
because we just fed it little pieces of black hole simulation images?
223
636131
3314
10:39
Let's try another set of puzzle pieces
224
639469
1880
Vamos tentar outro conjunto de peças de outros objetos astronômicos.
10:41
from astronomical, non-black hole objects.
225
641373
2509
10:44
OK, we get a similar-looking image.
226
644914
2126
Conseguimos uma imagem semelhante.
10:47
And then how about pieces from everyday images,
227
647064
2236
E que tal partes de imagens cotidianas,
10:49
like the images you take with your own personal camera?
228
649324
2785
como as fotos que tiramos com nossas câmeras?
10:53
Great, we see the same image.
229
653312
2115
Ótimo, vemos a mesma imagem.
10:55
When we get the same image from all different sets of puzzle pieces,
230
655451
3366
Quando obtemos a mesma imagem de todos os conjuntos de peças,
10:58
then we can start to become more confident
231
658841
2046
podemos começar a ficar mais confiantes
11:00
that the image assumptions we're making
232
660911
1966
de que as suposições que fazemos não influenciam muito a imagem final.
11:02
aren't biasing the final image we get too much.
233
662901
2921
11:05
Another thing we can do is take the same set of puzzle pieces,
234
665846
3253
Também podemos pegar o mesmo conjunto de peças,
11:09
such as the ones derived from everyday images,
235
669123
2489
como aquelas extraídas de imagens cotidianas,
11:11
and use them to reconstruct many different kinds of source images.
236
671636
3600
e usá-las para reconstruir vários tipos diferentes de imagens originais.
11:15
So in our simulations,
237
675260
1271
Então, nas simulações,
11:16
we pretend a black hole looks like astronomical non-black hole objects,
238
676555
3775
imaginamos que um buraco negro se parece com outros objetos astronômicos,
11:20
as well as everyday images like the elephant in the center of our galaxy.
239
680354
3849
bem como imagens cotidianas se parecem com elefantes no centro da galáxia.
11:24
When the results of our algorithms on the bottom look very similar
240
684227
3168
Quando os resultados dos algorítimos abaixo são semelhantes
11:27
to the simulation's truth image on top,
241
687419
2096
à simulação de imagem real acima,
11:29
then we can start to become more confident in our algorithms.
242
689539
3346
podemos começar a confiar em nossos algorítimos.
11:32
And I really want to emphasize here
243
692909
1867
E quero destacar aqui que todas essas images foram criadas
11:34
that all of these pictures were created
244
694800
1934
11:36
by piecing together little pieces of everyday photographs,
245
696758
2936
juntando pequenas peças de fotografias cotidianas,
11:39
like you'd take with your own personal camera.
246
699718
2215
como as que tiramos com nossas câmeras.
11:41
So an image of a black hole we've never seen before
247
701957
3276
Então, uma imagem de um buraco negro jamais vista
11:45
may eventually be created by piecing together pictures we see all the time
248
705257
3943
pode ser criada se juntarmos imagens que vemos o tempo todo
11:49
of people, buildings, trees, cats and dogs.
249
709224
2745
de pessoas, prédios, árvores, gatos e cães.
11:51
Imaging ideas like this will make it possible for us
250
711993
2645
Ideias de imagens como essas permitirão
11:54
to take our very first pictures of a black hole,
251
714662
2619
que tiremos as primeiras fotos de um buraco negro
11:57
and hopefully, verify those famous theories
252
717305
2447
e, com sorte, comprovemos as famosas teorias
11:59
on which scientists rely on a daily basis.
253
719776
2421
com as quais os cientistas contam diariamente.
12:02
But of course, getting imaging ideas like this working
254
722221
2608
Mas é claro que a obtenção de ideias como essas
12:04
would never have been possible without the amazing team of researchers
255
724853
3322
nunca teria sido possível sem a incrível equipe de pesquisadores
12:08
that I have the privilege to work with.
256
728199
1887
com quem tenho o privilégio de trabalhar.
Ainda me surpreende
12:10
It still amazes me
257
730110
1163
12:11
that although I began this project with no background in astrophysics,
258
731297
3351
que, embora tenha começado o projeto sem conhecimento em astrofísica,
12:14
what we have achieved through this unique collaboration
259
734672
2619
o que alcançamos por meio dessa colaboração singular
poderá resultar nas primeiras imagens de um buraco negro.
12:17
could result in the very first images of a black hole.
260
737315
2759
12:20
But big projects like the Event Horizon Telescope
261
740098
2698
Mas grandes projetos como o Event Horizon Telescope
12:22
are successful due to all the interdisciplinary expertise
262
742820
2814
obtêm êxito devido a todo o conhecimento interdisciplinar
12:25
different people bring to the table.
263
745658
1790
que pessoas diferentes trazem.
12:27
We're a melting pot of astronomers,
264
747472
1706
Somos uma mistura de astrônomos, físicos, matemáticos e engenheiros.
12:29
physicists, mathematicians and engineers.
265
749202
2232
12:31
This is what will make it soon possible
266
751458
2554
Em breve, será possível alcançar algo que já foi considerado impossível.
12:34
to achieve something once thought impossible.
267
754036
2853
12:36
I'd like to encourage all of you to go out
268
756913
2256
Gostaria de encorajá-los a saírem
12:39
and help push the boundaries of science,
269
759193
2096
e ajudarem a ampliar os limites da ciência,
12:41
even if it may at first seem as mysterious to you as a black hole.
270
761313
3901
mesmo que, no início, pareça tão misterioso quanto um buraco negro.
12:45
Thank you.
271
765238
1174
Obrigada.
12:46
(Applause)
272
766436
2397
(Aplausos)
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