Dimitar Sasselov: How we found hundreds of Earth-like planets

Dimitar Sasselov: Como nós encontramos centenas de planetas como a Terra

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2010-07-21 ・ TED


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Dimitar Sasselov: Como nós encontramos centenas de planetas como a Terra

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

Tradutor: Francisco Dubiela Revisor: Rafael Eufrasio
00:15
Well, indeed, I'm very, very lucky.
0
15260
3000
Bem, de fato, eu sou muito, muito sortudo.
00:18
My talk essentially got written
1
18260
2000
Minha palestra foi escrita essencialmente
00:20
by three historic events
2
20260
2000
por três eventos históricos
00:22
that happened within days of each other
3
22260
2000
que ocorreram em intervalos de dias entre eles
00:24
in the last two months --
4
24260
3000
nos últimos dois meses --
00:27
seemingly unrelated, but as you will see,
5
27260
2000
aparentemente independentes, mas como vocês vão ver,
00:29
actually all having to do with
6
29260
2000
na verdade todos tem a ver com
00:31
the story I want to tell you today.
7
31260
2000
a estória que quero contar a vocês hoje.
00:33
The first one was actually a funeral --
8
33260
3000
O primeiro foi na verdade um funeral --
00:36
to be more precise, a reburial.
9
36260
2000
para ser mais preciso, um re-enterro.
00:38
On May 22nd, there was a hero's reburial
10
38260
3000
Em 22 de maio, houve um re-enterro de um herói
00:41
in Frombork, Poland
11
41260
2000
em Frombork, na Polônia
00:43
of the 16th-century astronomer
12
43260
3000
do astrônomo do século 16
00:46
who actually changed the world.
13
46260
2000
que mudou o mundo.
00:48
He did that, literally,
14
48260
2000
Ele fez isso, literalmente,
00:50
by replacing the Earth with the Sun
15
50260
3000
ao trocar a Terra com o Sol
00:53
in the center of the Solar System,
16
53260
2000
no centro do Sistema Solar.
00:55
and then with this simple-looking act,
17
55260
3000
E então com esse simples ato de olhar,
00:58
he actually launched a scientific
18
58260
2000
ele iniciou uma revolução
01:00
and technological revolution,
19
60260
2000
e científica e tecnológica,
01:02
which many call the Copernican Revolution.
20
62260
3000
que muitos chamaram de Revolução Copernicana.
01:05
Now that was,
21
65260
2000
Agora isso foi,
01:07
ironically, and very befittingly,
22
67260
3000
ironicamente, e muito convenientemente,
01:10
the way we found his grave.
23
70260
2000
a forma que encontramos seu túmulo.
01:12
As it was the custom of the time,
24
72260
2000
Como era costume da época,
01:14
Copernicus was actually
25
74260
2000
Copérnico foi simplesmente
01:16
simply buried in an unmarked grave,
26
76260
3000
enterrado em um túmulo sem nome
01:19
together with 14 others
27
79260
2000
junto com outras 14 pessoas
01:21
in that cathedral.
28
81260
3000
naquela catedral.
01:24
DNA analysis,
29
84260
2000
A análise de DNA,
01:26
one of the hallmarks
30
86260
2000
um dos marcos
01:28
of the scientific revolution
31
88260
2000
da revolução científica
01:30
of the last 400 years that he started,
32
90260
3000
dos últimos 400 anos que ele iniciou,
01:33
was the way we found
33
93260
2000
foi a forma que descobrimos
01:35
which set of bones
34
95260
2000
qual conjunto de ossos
01:37
actually belonged to the person
35
97260
2000
realmente pertencia à pessoa
01:39
who read all those astronomical books
36
99260
3000
que leu esses livros astronômicos
01:42
which were filled with leftover hair
37
102260
2000
que foram preenchidos com fios de cabelo
01:44
that was Copernicus' hair --
38
104260
2000
que eram do cabelo de Copérnico --
01:46
obviously not many other people
39
106260
2000
obviamente não havia muita gente
01:48
bothered to read these books later on.
40
108260
2000
preocupada em ler esses livros depois.
01:50
That match was unambiguous.
41
110260
2000
A comparação foi inequívoca.
01:52
The DNA matched,
42
112260
2000
O DNA era idêntico.
01:54
and we know that this was indeed
43
114260
2000
E nós sabemos que isso era de fato
01:56
Nicolaus Copernicus.
44
116260
2000
Nicolau Copérnico.
01:58
Now, the connection between
45
118260
2000
Agora, a conexão entre
02:00
biology and DNA
46
120260
2000
biologia e DNA
02:02
and life
47
122260
2000
e vida
02:04
is very tantalizing when you talk about Copernicus
48
124260
2000
é muito tentadora quando falamos de Copérnico
02:06
because, even back then,
49
126260
2000
porque, mesmo no passado,
02:08
his followers
50
128260
2000
seus seguidores
02:10
very quickly made the logical step
51
130260
2000
fizeram rapidamente o passo lógico
02:12
to ask: if the Earth is just a planet,
52
132260
3000
e perguntaram: se a Terra é só um planeta,
02:15
then what about planets around other stars?
53
135260
3000
e quanto aos planetas ao redor das outras estrelas?
02:18
What about the idea of the plurality of the worlds,
54
138260
2000
E quanto à idéia da pluralidade dos mundos,
02:20
about life on other planets?
55
140260
2000
sobre a vida em outros planetas?
02:22
In fact, I'm borrowing here from one of those
56
142260
2000
Na verdade, eu peguei isso emprestado de
02:24
very popular books of the time.
57
144260
2000
um dos livros famosos da época.
02:26
And at the time,
58
146260
2000
E naquela época,
02:28
people actually answered that question
59
148260
2000
as pessoas responderam positivamente
02:30
positively: "Yes."
60
150260
2000
essa questão: "Sim".
02:32
But there was no evidence.
61
152260
3000
Mas não havia nenhuma evidência.
02:35
And here begins 400 years
62
155260
3000
E aqui começam 400 anos
02:38
of frustration, of unfulfilled dreams --
63
158260
3000
de frustração, de sonhos não realizados --
02:41
the dreams of Galileo, Giordano Bruno,
64
161260
3000
os sonhos de Galileu, Giordano Bruno,
02:44
many others --
65
164260
2000
e muitos outros
02:46
which never led to the answer
66
166260
2000
que nunca chegaram às respostas
02:48
of those very basic questions
67
168260
2000
dessas questões muito básicas
02:50
which humanity has asked all the time.
68
170260
2000
que a humanidade se perguntava o tempo todo.
02:52
"What is life? What is the origin of life?
69
172260
2000
O que é vida? Qual é a origem da vida?
02:54
Are we alone?"
70
174260
2000
Estamos sozinhos?
02:56
And that especially happened in the last 10 years,
71
176260
3000
E isso aconteceu especificamente nos últimos 10 anos,
02:59
at the end of the 20th century,
72
179260
2000
e no fim do século 20,
03:01
when the beautiful developments
73
181260
2000
quando os maravilhosos avanços
03:03
due to molecular biology,
74
183260
2000
da biologia molecular,
03:05
understanding the code of life, DNA,
75
185260
2000
a compreensão do código da vida, o DNA,
03:07
all of that seemed to actually
76
187260
2000
tudo isso parecia na verdade
03:09
put us, not closer,
77
189260
2000
nos colocar, não mais próximos,
03:11
but further apart from answering
78
191260
2000
mas distantes de responder
03:13
those basic questions.
79
193260
2000
essas questões básicas.
03:16
Now, the good news.
80
196260
2000
Agora, a boa notícia.
03:18
A lot has happened in the last few years,
81
198260
2000
Muita coisa aconteceu nos últimos anos.
03:20
and let's start with the planets.
82
200260
2000
E vamos começar com os planetas.
03:22
Let's start with the old Copernican question:
83
202260
3000
Vamos começar com a velha questão copernicana:
03:25
Are there earths around other stars?
84
205260
3000
Há Terras ao redor de outras estrelas?
03:28
And as we already heard,
85
208260
2000
E como já ouvimos,
03:30
there is a way in which
86
210260
2000
há uma forma pela qual
03:32
we are trying, and now able,
87
212260
2000
estamos tentando e agora
03:34
to answer that question.
88
214260
2000
podemos responder essa questão.
03:36
It's a new telescope.
89
216260
2000
É um novo telescópio.
03:38
Our team, befittingly I think,
90
218260
2000
Nossa equipe, convenientemente creio,
03:40
named it after one of those dreamers
91
220260
2000
a nomeou em homenagem a um dos sonhadores
03:42
of the Copernican time,
92
222260
2000
da época copernicana,
03:44
Johannes Kepler,
93
224260
2000
Johannes Kepler.
03:46
and that telescope's sole purpose
94
226260
2000
E o único propósito desse telescópio
03:48
is to go out,
95
228260
2000
é sair por aí,
03:50
find the planets that orbit
96
230260
2000
encontrar planetas que orbitam
03:52
other stars in our galaxy,
97
232260
2000
outras estrelas em nossa galáxia,
03:54
and tell us how often do planets like our own Earth
98
234260
3000
e nos dizer quantos planetas semelhantes à nossa Terra
03:57
happen to be out there.
99
237260
3000
estão lá fora.
04:00
The telescope is actually
100
240260
2000
O telescópio é na verdade
04:02
built similarly to
101
242260
2000
construído de forma similar
04:04
the, well-known to you, Hubble Space Telescope,
102
244260
2000
ao já bem conhecido Telescópio Espacial Hubble,
04:06
except it does have an additional lens --
103
246260
3000
com a exceção de que ele possui uma lente adicional --
04:09
a wide-field lens,
104
249260
2000
uma lente grande angular,
04:11
as you would call it as a photographer.
105
251260
2000
como vocês a chamariam se fossem fotógrafos.
04:13
And if, in the next couple of months,
106
253260
2000
E se, nos próximos meses,
04:15
you walk out in the early evening
107
255260
2000
você sair no começo da tarde
04:17
and look straight up
108
257260
2000
e olhar direto para cima
04:19
and place you palm like this,
109
259260
2000
e colocar sua mão assim,
04:21
you will actually be looking at the field of the sky
110
261260
3000
você poderá ver o campo do céu
04:24
where this telescope is searching for planets
111
264260
3000
onde esse telescópio está buscando por planetas
04:27
day and night, without any interruption,
112
267260
2000
dia e noite, sem nenhuma interrupção,
04:29
for the next four years.
113
269260
3000
pelos próximos quatro anos.
04:32
The way we do that, actually,
114
272260
2000
A maneira que fazemos isso
04:34
is with a method, which we call the transit method.
115
274260
3000
é com um método que chamamos de método de trânsito.
04:37
It's actually mini-eclipses that occur
116
277260
2000
São mini-eclipses que ocorrem
04:39
when a planet passes in front of its star.
117
279260
2000
quando um planeta passa na frente de sua estrela.
04:41
Not all of the planets will be fortuitously oriented
118
281260
3000
Nem todos os planetas estarão milagrosamente orientados
04:44
for us to be able do that,
119
284260
2000
para nós podermos fazer isso,
04:46
but if you have a million stars,
120
286260
3000
mas se você tem um milhão de estrelas,
04:49
you'll find enough planets.
121
289260
2000
você encontrará planetas suficientes.
04:51
And as you see on this animation,
122
291260
3000
E como vocês veem nessa animação,
04:54
what Kepler is going to detect
123
294260
2000
o que Kepler vai detectar
04:56
is just the dimming of the light from the star.
124
296260
3000
é apenas o enfraquecimento da luz da estrela.
04:59
We are not going to see the image of the star and the planet as this.
125
299260
3000
Nós não vamos ver a imagem da estrela e dos planetas assim.
05:02
All the stars for Kepler are just points of light.
126
302260
3000
Todas as estrelas para Kepler são apenas pontos de luz.
05:05
But we learn a lot from that:
127
305260
2000
Mas aprendemos muito com isso,
05:07
not only that there is a planet there, but we also learn its size.
128
307260
3000
não só que há um planeta ali, mas também podemos estimar seu tamanho.
05:10
How much of the light is being dimmed
129
310260
2000
O quanto de luz está sendo enfraquecida
05:12
depends on how big the planet is.
130
312260
3000
depende de quão grande o planeta é.
05:15
We learn about its orbit,
131
315260
2000
Nós aprendemos sobre sua órbita,
05:17
the period of its orbit and so on.
132
317260
2000
o período de sua órbita e daí por diante.
05:19
So, what have we learned?
133
319260
3000
Então, o que aprendemos?
05:22
Well, let me try to walk you through
134
322260
3000
Bem, deixem-me tentar conduzi-los
05:25
what we actually see
135
325260
2000
ao que podemos realmente ver
05:27
and so you understand the news
136
327260
2000
de forma que vocês possam entender as notícias
05:29
that I'm here to tell you today.
137
329260
2000
que estou contando aqui a vocês hoje.
05:31
What Kepler does
138
331260
2000
O que o Kepler faz
05:33
is discover a lot of candidates,
139
333260
2000
é descobrir um monte de candidatos,
05:35
which we then follow up and find as planets,
140
335260
2000
os quais vamos seguir e rastrear como planetas,
05:37
confirm as planets.
141
337260
2000
e confirmá-los como planetas.
05:39
It basically tells us
142
339260
2000
Isso basicamente nos diz
05:41
this is the distribution of planets in size.
143
341260
3000
que essa é a distribuição de planetas por seu tamanho.
05:44
There are small planets, there are bigger planets, there are big planets, okay.
144
344260
3000
Há planetas pequenos, há planetas maiores, há planetas grandes, ok.
05:47
So we count many, many such planets,
145
347260
3000
Então nós contamos muitos, muitos planetas assim,
05:50
and they have different sizes.
146
350260
2000
e eles têm tamanhos diferentes.
05:52
We do that in our solar system.
147
352260
2000
Nós fazemos isso em nosso sistema solar.
05:54
In fact, even back during the ancients,
148
354260
3000
De fato, mesmo lá atrás nos clássicos
05:57
the Solar System in that sense
149
357260
2000
o Sistema Solar nesse sentido
05:59
would look on a diagram like this.
150
359260
2000
pareceria como um diagrama como esse.
06:01
There will be the smaller planets, and there will be the big planets,
151
361260
3000
Haveria os planetas menores, e haveria os planetas grandes,
06:04
even back to the time of Epicurus
152
364260
2000
mesmo na época de Epicuro
06:06
and then of course Copernicus
153
366260
2000
e depois na de Copérnico
06:08
and his followers.
154
368260
2000
e seus seguidores.
06:10
Up until recently, that was the Solar System --
155
370260
2000
Até bem pouco tempo, esse era o Sistema Solar --
06:12
four Earth-like planets with small radius,
156
372260
3000
quatro planetas similares à Terra com pequeno diâmetro,
06:15
smaller than about two times the size of the Earth --
157
375260
3000
menores do que duas vezes o tamanho da Terra.
06:18
and that was of course Mercury,
158
378260
2000
E que eram Mercúrio,
06:20
Venus, Mars,
159
380260
2000
Vênus, Marte,
06:22
and of course the Earth,
160
382260
2000
e a Terra, claro,
06:24
and then the two big, giant planets.
161
384260
2000
e depois os dois grandes planetas, gigantes.
06:26
Then the Copernican Revolution
162
386260
2000
Depois a revolução copernicanca
06:28
brought in telescopes,
163
388260
2000
trouxe os telescópios.
06:30
and of course three more planets were discovered.
164
390260
2000
E, claro, mais três planetas foram descobertos.
06:32
Now the total planet number
165
392260
2000
Agora, o número total de planetas
06:34
in our solar system was nine.
166
394260
2000
em nosso sistema solar era nove.
06:36
The small planets dominated,
167
396260
2000
Os pequenos planetas dominavam,
06:38
and there was a certain harmony to that,
168
398260
2000
e havia uma certa harmonia nisso
06:40
which actually Copernicus was very happy to note,
169
400260
3000
que Copérnico foi muito feliz em notar,
06:43
and Kepler was one of the big proponents of.
170
403260
3000
e Kepler foi um dos primeiros proponentes disso.
06:46
So now we have Pluto to join the numbers of small planets.
171
406260
3000
Agora nós temos Plutão se juntando ao número de pequenos planetas.
06:49
But up until, literally, 15 years ago,
172
409260
3000
Mas até, literalmente, 15 anos atrás,
06:52
that was all we knew about planets.
173
412260
2000
isso era tudo que sabíamos sobre os planetas.
06:54
And that's what the frustration was.
174
414260
2000
E isso é o que a frustração era.
06:56
The Copernican dream was unfulfilled.
175
416260
3000
O sonho copernicano não estava realizado.
06:59
Finally, 15 years ago,
176
419260
2000
Finalmente, 15 anos atrás,
07:01
the technology came to the point
177
421260
2000
a tecnologia chegou num ponto
07:03
where we could discover a planet around another star,
178
423260
3000
onde podíamos descobrir um planeta ao redor de outra estrela,
07:06
and we actually did pretty well.
179
426260
3000
e nós fizemos isso muito bem.
07:09
In the next 15 years,
180
429260
2000
Nos próximos 15 anos,
07:11
almost 500 planets
181
431260
2000
quase 500 planetas
07:13
were discovered orbiting other stars, with different methods.
182
433260
3000
foram descobertos orbitando outras estrelas, com diferentes métodos.
07:16
Unfortunately, as you can see,
183
436260
3000
Infelizmente, como vocês podem ver,
07:19
there was a very different picture.
184
439260
2000
havia um quadro muito diferente.
07:21
There was of course an explanation for it:
185
441260
2000
Claro que havia uma explicação para isso.
07:23
We only see the big planets,
186
443260
2000
Nós vemos apenas os grandes planetas.
07:25
so that's why most of those planets
187
445260
2000
Então por isso a maioria desses planetas
07:27
are really in the category of "like Jupiter."
188
447260
3000
estão na categoria de "tipo Júpiter".
07:30
But you see, we haven't gone very far.
189
450260
3000
Mas vocês sabem, nós não fomos muito longe.
07:33
We were still back where Copernicus was.
190
453260
3000
Nós ainda estávamos onde Copérnico estava.
07:36
We didn't have any evidence
191
456260
2000
Nós não tínhamos nenhuma evidência
07:38
whether planets like the Earth are out there.
192
458260
2000
de que planetas como a Terra estavam lá fora.
07:40
And we do care about planets like the Earth
193
460260
3000
E nós nos importamos com planetas como a Terra
07:43
because by now we understood
194
463260
2000
porque até o momento sabemos
07:45
that life as a chemical system
195
465260
3000
que a vida como sistema químico
07:48
really needs a smaller planet
196
468260
2000
realmente precisa de um planeta pequeno
07:50
with water and with rocks
197
470260
2000
com água e com rochas
07:52
and with a lot of complex chemistry
198
472260
2000
e com muita química complexa
07:54
to originate, to emerge, to survive.
199
474260
3000
para originar, emergir, sobreviver.
07:57
And we didn't have the evidence for that.
200
477260
3000
E nós não tínhamos a evidência para isso.
08:00
So today, I'm here to actually give you a first glimpse
201
480260
2000
Então hoje, estou aqui para dar a vocês um vislumbre
08:02
of what the new telescope, Kepler,
202
482260
3000
do que o novo telescópio, Kepler,
08:05
has been able to tell us in the last few weeks,
203
485260
3000
foi capaz de nos dizer nas últimas semanas.
08:08
and, lo and behold,
204
488260
2000
E olhem e observem,
08:10
we are back to the harmony
205
490260
2000
nós estamos de volta à harmonia
08:12
and to fulfilling the dreams of Copernicus.
206
492260
3000
e à realização dos sonhos de Copérnico.
08:15
You can see here,
207
495260
2000
Vocês podem ver aqui,
08:17
the small planets dominate the picture.
208
497260
2000
os pequenos planetas dominam o quadro.
08:19
The planets which are marked "like Earth,"
209
499260
3000
Os planetas que estão marcados "tipo Terra",
08:22
[are] definitely more than
210
502260
2000
definitivamente mais do que
08:24
any other planets that we see.
211
504260
2000
quaisquer outros planetas que vemos.
08:26
And now for the first time, we can say that.
212
506260
2000
E agora pela primeira vez, podemos dizer isso.
08:28
There is a lot more work we need to do with this.
213
508260
3000
Há muito mais trabalho que precisamos fazer com isso.
08:31
Most of these are candidates.
214
511260
2000
A maioria desses são candidatos.
08:33
In the next few years we will confirm them.
215
513260
2000
Nós próximos anos vamos confirmá-los.
08:35
But the statistical result
216
515260
2000
Mas o resultado estatístico
08:37
is loud and clear.
217
517260
2000
é alto e claro.
08:39
And the statistical result is that
218
519260
3000
E o resultado estatístico é que
08:42
planets like our own Earth
219
522260
2000
planetas como nossa própria Terra
08:44
are out there.
220
524260
2000
estão lá fora.
08:46
Our own Milky Way Galaxy is rich in this kind of planets.
221
526260
3000
Nossa própria Galáxia da Via Láctea é rica nesse tipo de planetas.
08:49
So the question is: what do we do next?
222
529260
3000
Então a questão é: o que fazemos a seguir?
08:52
Well, first of all, we can study them
223
532260
2000
Bem, em primeiro lugar podemos estudá-los
08:54
now that we know where they are.
224
534260
3000
agora que sabemos onde eles estão.
08:57
And we can find those that we would call habitable,
225
537260
3000
E podemos encontrar aqueles que chamaríamos de habitáveis,
09:00
meaning that they have similar conditions
226
540260
2000
significando que eles têm condições similares
09:02
to the conditions
227
542260
2000
às condições
09:04
that we experience here on Earth
228
544260
3000
que experimentamos aqui na Terra
09:07
and where a lot of complex chemistry can happen.
229
547260
3000
e onde muita química complexa pode acontecer.
09:10
So, we can even put a number
230
550260
3000
Então, podemos até colocar um número
09:13
to how many of those planets
231
553260
2000
de quantos desses planetas
09:15
now do we expect our own
232
555260
2000
esperamos ser nossos
09:17
Milky Way Galaxy harbors.
233
557260
2000
refúgios da Via Láctea.
09:19
And the number, as you might expect,
234
559260
2000
E esse número, como vocês podem esperar,
09:21
is pretty staggering.
235
561260
2000
é bem assombroso.
09:23
It's about 100 million such planets.
236
563260
3000
São cerca de 100 milhões de planetas assim.
09:26
That's great news. Why?
237
566260
2000
Essa é uma grande notícia. Por quê?
09:28
Because with our own little telescope,
238
568260
2000
Porque com nosso pequeno telescópio
09:30
just in the next two years,
239
570260
2000
nos próximos dois anos,
09:32
we'll be able to identify at least 60 of them.
240
572260
3000
poderemos identificar ao menos 60 deles.
09:35
So that's great because then
241
575260
2000
Isso é ótimo porque daí
09:37
we can go and study them --
242
577260
2000
poderemos estudá-los --
09:39
remotely, of course --
243
579260
2000
remotamente, é claro --
09:41
with all the techniques that we already have
244
581260
2000
com todas as técnicas que nós já
09:43
tested in the past five years.
245
583260
2000
testamos nos últimos cinco anos.
09:45
We can find what they're made of,
246
585260
2000
Podemos descobrir do que eles são feitos,
09:47
would their atmospheres have water, carbon dioxide, methane.
247
587260
3000
se suas atmosferas têm água, dióxido de carbono, metano.
09:50
We know and expect that we'll see that.
248
590260
3000
Nós sabemos e esperamos ver isso.
09:54
That's great, but that is not the whole news.
249
594260
3000
Isso é ótimo, mas isso não é a notícia completa.
09:57
That's not why I'm here.
250
597260
3000
Não é por isso que estou aqui.
10:00
Why I'm here is to tell you that the next step
251
600260
3000
Eu estou aqui para dizer a vocês que o próximo passo
10:03
is really the exciting part.
252
603260
3000
é na verdade a parte mais excitante.
10:06
The one that this step
253
606260
2000
O que esse passo
10:08
is enabling us to do is coming next.
254
608260
3000
nos permite fazer vem logo em seguida.
10:11
And here comes biology --
255
611260
2000
E eis aqui a biologia --
10:13
biology, with its basic question,
256
613260
3000
a biologia, com sua questão básica,
10:16
which still stands unanswered,
257
616260
2000
que ainda permanece não respondida,
10:18
which is essentially:
258
618260
2000
que é essencialmente:
10:20
"If there is life on other planets,
259
620260
2000
"Se há vida em outros planetas,
10:22
do we expect it to be like life on Earth?"
260
622260
3000
esperamos que seja igual à vida na Terra?"
10:25
And let me immediately tell you here,
261
625260
2000
E deixem-me dizer imediatamente a vocês,
10:27
when I say life, I don't mean "dolce vita,"
262
627260
2000
quando eu digo vida, não quero dizer "dolce vita",
10:29
good life, human life.
263
629260
2000
a boa vida, a vida humana.
10:31
I really mean life
264
631260
3000
Quero dizer realmente a vida
10:34
on Earth, past and present,
265
634260
2000
na Terra, passado e presente,
10:36
from microbes to us humans,
266
636260
2000
de micróbios a nós humanos
10:38
in its rich molecular diversity,
267
638260
3000
em sua rica diversidade molecular
10:41
the way we now understand life on Earth
268
641260
3000
a forma como nós entendemos a vida na Terra
10:44
as being a set of molecules and chemical reactions --
269
644260
3000
como sendo uma série de moléculas e reações químicas --
10:47
and we call that, collectively, biochemistry,
270
647260
3000
e chamamos isso, coletivamente, de bioquímica,
10:50
life as a chemical process,
271
650260
3000
a vida como processo químico,
10:53
as a chemical phenomenon.
272
653260
2000
como um fenômeno químico.
10:55
So the question is:
273
655260
2000
Então a questão é:
10:57
is that chemical phenomenon universal,
274
657260
3000
será esse fenômeno químico universal,
11:00
or is it something
275
660260
2000
ou isso é algo
11:02
which depends on the planet?
276
662260
2000
que depende do planeta?
11:04
Is it like gravity,
277
664260
2000
Será como a gravidade,
11:06
which is the same everywhere in the universe,
278
666260
2000
que é a mesma em todo lugar do universo,
11:08
or there would be all kinds of different biochemistries
279
668260
3000
ou haveria todos os tipos de diferentes bioquímicas
11:11
wherever we find them?
280
671260
2000
onde quer que as encontremos?
11:13
We need to know what we are looking for
281
673260
3000
Nós precisamos saber o que estamos procurando
11:16
when we try to do that.
282
676260
2000
quando tentamos fazer isso.
11:18
And that's a very basic question, which we don't know the answer to,
283
678260
3000
E essa é uma questão muito básica que não sabemos responder,
11:21
but which we can try --
284
681260
2000
mas que podemos tentar --
11:23
and we are trying -- to answer in the lab.
285
683260
2000
e estamos tentando -- responder no laboratório.
11:25
We don't need to go to space
286
685260
2000
Nós não precisamos ir ao espaço
11:27
to answer that question.
287
687260
2000
para responder essa questão.
11:29
And so, that's what we are trying to do.
288
689260
2000
E assim, é isso o que estamos tentando fazer.
11:31
And that's what many people now are trying to do.
289
691260
3000
E é isso o que muitas pessoas estão tentando fazer.
11:34
And a lot of the good news comes from that part of the bridge
290
694260
3000
E muitas notícias boas estão vindo desse lado da ponte
11:37
that we are trying to build as well.
291
697260
3000
que estamos tentando construir também.
11:40
So this is one example
292
700260
2000
Então isso é um exemplo
11:42
that I want to show you here.
293
702260
2000
que gostaria de mostrar a vocês aqui.
11:44
When we think of what is necessary
294
704260
2000
Quando pensamos sobre o que é necessário
11:46
for the phenomenon that we call life,
295
706260
3000
para o fenômeno que chamamos vida,
11:49
we think of compartmentalization,
296
709260
3000
pensamos em compartimentalização,
11:52
keeping the molecules which are important for life
297
712260
3000
mantendo as moléculas que são importantes para vida
11:55
in a membrane,
298
715260
2000
numa membrana,
11:57
isolated from the rest of the environment,
299
717260
2000
isolada do resto do meio ambiente,
11:59
but yet, in an environment in which
300
719260
2000
mas ainda, num ambiente no qual
12:01
they actually could originate together.
301
721260
3000
elas possam se originar juntas.
12:04
And in one of our labs,
302
724260
2000
E em um dos nossos laboratórios,
12:06
Jack Szostak's labs,
303
726260
2000
no laboratório de Jack Szostak,
12:08
it was a series of experiments
304
728260
2000
houve uma série de experimentos
12:10
in the last four years
305
730260
2000
nos últimos quatro anos
12:12
that showed that the environments --
306
732260
2000
que mostraram que os ambientes --
12:14
which are very common on planets,
307
734260
2000
que são muito comuns em planetas,
12:16
on certain types of planets like the Earth,
308
736260
3000
em certos tipos de planetas como a Terra,
12:19
where you have some liquid water and some clays --
309
739260
3000
onde você encontrar alguma água líquida e barro,
12:22
you actually end up with
310
742260
3000
você acaba encontrando
12:25
naturally available molecules
311
745260
2000
moléculas naturalmente disponíveis
12:27
which spontaneously form bubbles.
312
747260
3000
que formam bolhas espontaneamente.
12:30
But those bubbles have membranes
313
750260
3000
Mas essas bolhas têm membranas
12:33
very similar to the membrane of every cell
314
753260
3000
muito similares à membrana de uma célula
12:36
of every living thing on Earth looks like,
315
756260
3000
de um ser vivo.
12:39
like this.
316
759260
2000
Se parece com isso.
12:41
And they really help molecules,
317
761260
2000
E elas realmente ajudam as moléculas,
12:43
like nucleic acids, like RNA and DNA,
318
763260
3000
como ácidos nucléicos, como RNA e DNA,
12:46
stay inside, develop,
319
766260
2000
a ficar dentro, a se desenvolver,
12:48
change, divide
320
768260
2000
mudar, dividir
12:50
and do some of the processes that we call life.
321
770260
3000
e fazer alguns dos processos que chamamos vida.
12:53
Now this is just an example
322
773260
2000
Agora isso é só um exemplo
12:55
to tell you the pathway
323
775260
2000
para descrever a vocês o caminho
12:57
in which we are trying to answer
324
777260
2000
pelo qual estamos tentando responder
12:59
that bigger question about the universality of the phenomenon.
325
779260
3000
essa grande questão sobre a universalidade do fenômeno.
13:03
And in a sense, you can think of that work
326
783260
3000
E de certa forma, você pode considerar esse trabalho
13:06
that people are starting to do now around the world
327
786260
2000
que as pessoas estão começando a fazer ao redor do mundo
13:08
as building a bridge,
328
788260
2000
como a construção de uma ponte,
13:10
building a bridge from two sides of the river.
329
790260
3000
construindo uma ponte pelas duas margens do rio.
13:13
On one hand, on the left bank of the river,
330
793260
3000
De um lado, na margem esquerda do rio,
13:16
are the people like me who study those planets
331
796260
3000
estão as pessoas como eu que estudam esses planetas
13:19
and try to define the environments.
332
799260
2000
e tentam definir os ambientes.
13:21
We don't want to go blind because there's too many possibilities,
333
801260
3000
Nós não queremos exagerar porque há possibilidades demais,
13:24
and there is not too much lab,
334
804260
3000
e não há muitos laboratórios,
13:27
and there is not enough human time
335
807260
2000
e não há tempo humano suficiente
13:29
to actually to do all the experiments.
336
809260
2000
para fazer todos os experimentos.
13:31
So that's what we are building from the left side of the river.
337
811260
3000
Então isso é o que estamos construindo no lado esquerdo do rio.
13:34
From the right bank of the river
338
814260
2000
Na margem direita do rio
13:36
are the experiments in the lab that I just showed you,
339
816260
3000
estão os experimentos de laboratório que acabei de mostrar a vocês,
13:39
where we actually tried that, and it feeds back and forth,
340
819260
3000
onde realmente tentamos isso, e assim trabalhamos nos dois lados,
13:42
and we hope to meet in the middle one day.
341
822260
3000
e esperamos nos encontrar no meio algum dia.
13:45
So why should you care about that?
342
825260
3000
Então por que vocês deveriam se importar com isso?
13:48
Why am I trying to sell you
343
828260
2000
Por que estou tentando vender a vocês
13:50
a half-built bridge?
344
830260
2000
uma ponte meio construída?
13:52
Am I that charming?
345
832260
3000
Sou tão charmoso assim?
13:55
Well, there are many reasons,
346
835260
2000
Bem, há muitas razões,
13:57
and you heard some of them
347
837260
2000
e vocês ouviram algumas delas
13:59
in the short talk today.
348
839260
2000
na pequena palestra de hoje.
14:01
This understanding of chemistry
349
841260
2000
Essa compreensão da química
14:03
actually can help us
350
843260
2000
na verdade pode nos ajudar
14:05
with our daily lives.
351
845260
2000
em nossa vida cotidiana.
14:07
But there is something more profound here,
352
847260
2000
Mas há algo mais denso aqui,
14:09
something deeper.
353
849260
2000
algo mais profundo.
14:11
And that deeper, underlying point
354
851260
3000
E esse ponto profundo e subjacente
14:15
is that science
355
855260
2000
é que a ciência
14:17
is in the process of redefining life
356
857260
3000
está no processo de redefinir a vida
14:20
as we know it.
357
860260
2000
como a conhecemos.
14:22
And that is going to change
358
862260
2000
E isso vai mudar
14:24
our worldview in a profound way --
359
864260
3000
nossa visão de mundo de modo profundo --
14:27
not in a dissimilar way
360
867260
2000
não de modo diferente
14:29
as 400 years ago,
361
869260
2000
como fez há 400 anos
14:31
Copernicus' act did,
362
871260
2000
o ato de Copérnico,
14:33
by changing the way
363
873260
2000
ao mudar o modo
14:35
we view space and time.
364
875260
2000
como vemos o espaço e tempo.
14:37
Now it's about something else,
365
877260
2000
Agora é sobre outra coisa
14:39
but it's equally profound.
366
879260
2000
mas é igualmente profundo.
14:41
And half the time,
367
881260
2000
E na metade do tempo,
14:43
what's happened
368
883260
2000
o que aconteceu
14:45
is it's related this kind of
369
885260
2000
está relacionado com esse tipo
14:47
sense of insignificance
370
887260
2000
de sentido de insignificância
14:49
to humankind,
371
889260
2000
com a humanidade,
14:51
to the Earth in a bigger space.
372
891260
2000
com a Terra, num espaço bem maior.
14:53
And the more we learn,
373
893260
3000
E quanto mais aprendemos,
14:56
the more that was reinforced.
374
896260
3000
mais o sentido foi reforçado.
14:59
You've all learned that in school --
375
899260
2000
Todos vocês aprenderam isso na escola --
15:01
how small the Earth is
376
901260
2000
o quão pequena a Terra é
15:03
compared to the immense universe.
377
903260
2000
comparada ao imenso universo.
15:05
And the bigger the telescope,
378
905260
2000
E quanto maior o telescópio,
15:07
the bigger that universe becomes.
379
907260
2000
maior o universo se torna.
15:09
And look at this image of the tiny, blue dot.
380
909260
3000
E olhem essa imagem desse pontinho azul.
15:12
This pixel is the Earth.
381
912260
2000
Esse pixel é a Terra.
15:14
It is the Earth as we know it.
382
914260
2000
É a Terra como a conhecemos.
15:16
It is seen from, in this case,
383
916260
2000
Ela é vista, nesse caso,
15:18
from outside the orbit of Saturn.
384
918260
3000
de fora da órbita de Saturno.
15:21
But it's really tiny.
385
921260
2000
Mas é realmente pequena.
15:23
We know that.
386
923260
2000
Nós sabemos disso.
15:25
Let's think of life as that entire planet
387
925260
2000
Vamos pensar na vida como esse planeta inteiro
15:27
because, in a sense, it is.
388
927260
2000
porque, de certa forma, ela é.
15:29
The biosphere is the size of the Earth.
389
929260
2000
A biosfera é do tamanho da Terra.
15:31
Life on Earth
390
931260
2000
A vida na Terra
15:33
is the size of the Earth.
391
933260
2000
é do tamanho da Terra.
15:35
And let's compare it to the rest of the world
392
935260
3000
E vamos compará-la com o resto do mundo
15:38
in spatial terms.
393
938260
2000
em termos espaciais.
15:40
What if that
394
940260
2000
E se a
15:42
Copernican insignificance
395
942260
3000
insignificância copernicana
15:45
was actually all wrong?
396
945260
2000
estivesse toda errada?
15:47
Would that make us more responsible
397
947260
2000
Isso nos tornaria mais responsáveis
15:49
for what is happening today?
398
949260
2000
pelo que está acontecendo hoje?
15:51
Let's actually try that.
399
951260
2000
Vamos tentar isso.
15:53
So in space, the Earth is very small.
400
953260
3000
Então no espaço, a Terra é muito pequena.
15:56
Can you imagine how small it is?
401
956260
2000
Você pode imaginar quão pequena ela é?
15:58
Let me try it.
402
958260
2000
Deixe-me tentar isso.
16:00
Okay, let's say
403
960260
2000
Ok, digamos
16:02
this is the size
404
962260
2000
que isso é o tamanho
16:04
of the observable universe,
405
964260
2000
do universo observável,
16:06
with all the galaxies,
406
966260
2000
com todas as galáxias,
16:08
with all the stars,
407
968260
2000
com todas as estrelas,
16:10
okay, from here to here.
408
970260
2000
ok, daqui até aqui.
16:12
Do you know what the size of life
409
972260
2000
Vocês sabem qual seria o tamanho da vida
16:14
in this necktie will be?
410
974260
3000
nessa gravata?
16:17
It will be the size
411
977260
3000
Seria o tamanho
16:20
of a single, small atom.
412
980260
2000
de um pequeno átomo único.
16:22
It is unimaginably small.
413
982260
2000
É impensavelmente pequeno.
16:24
We can't imagine it.
414
984260
2000
Nós não podemos imaginá-lo.
16:26
I mean look, you can see the necktie,
415
986260
2000
Quero dizer, vocês podem ver a gravata,
16:28
but you can't even imagine seeing
416
988260
2000
mas vocês não podem sequer imaginar
16:30
the size of a little, small atom.
417
990260
3000
ver o tamanho de um pequeno átomo.
16:33
But that's not the whole story, you see.
418
993260
3000
Mas essa não é a estória toda.
16:36
The universe and life
419
996260
2000
O universo e a vida
16:38
are both in space and time.
420
998260
3000
estão ambos no espaço e no tempo.
16:41
If that was
421
1001260
3000
Se isso fosse
16:44
the age of the universe,
422
1004260
2000
a idade do universo,
16:46
then this is the age of life on Earth.
423
1006260
3000
então isso é a idade da vida na Terra.
16:50
Think about those oldest living things on Earth,
424
1010260
3000
Pensem sobre esses antigos seres na Terra,
16:53
but in a cosmic proportion.
425
1013260
2000
mas numa proporção cósmica.
16:55
This is not insignificant.
426
1015260
3000
Isso não é insignificante.
16:58
This is very significant.
427
1018260
2000
Isso é muito significante.
17:00
So life might be insignificant in size,
428
1020260
3000
Então a vida pode ser insignificante em tamanho,
17:03
but it is not insignificant in time.
429
1023260
3000
mas não é insignificante no tempo.
17:07
Life and the universe
430
1027260
2000
A vida e o universo
17:09
compare to each other like a child and a parent,
431
1029260
3000
se comparam entre si como uma criança e um pai,
17:12
parent and offspring.
432
1032260
2000
pai e filho.
17:14
So what does this tell us?
433
1034260
2000
Então o que isso nos diz?
17:16
This tells us that
434
1036260
2000
Isso nos diz que
17:18
that insignificance paradigm
435
1038260
2000
aquele paradigma de insignificância
17:20
that we somehow got to learn
436
1040260
2000
que aprendemos de alguma forma
17:22
from the Copernican principle,
437
1042260
2000
do princípio copernicano,
17:24
it's all wrong.
438
1044260
2000
está todo errado.
17:26
There is immense, powerful potential
439
1046260
3000
Há um potencial imenso e poderoso
17:29
in life in this universe --
440
1049260
2000
de vida nesse universo --
17:31
especially now that we know
441
1051260
2000
especialmente agora que sabemos
17:33
that places like the Earth are common.
442
1053260
3000
que lugares como a Terra são comuns.
17:37
And that potential, that powerful potential,
443
1057260
3000
E esse potencial, esse poderoso potencial,
17:40
is also our potential,
444
1060260
2000
é também nosso potencial,
17:42
of you and me.
445
1062260
2000
de vocês e de mim.
17:44
And if we are to be stewards
446
1064260
2000
E se nós somos os encarregados
17:46
of our planet Earth
447
1066260
2000
de nosso planeta Terra
17:48
and its biosphere,
448
1068260
2000
e sua biosfera,
17:50
we'd better understand
449
1070260
2000
é melhor nós entendermos
17:52
the cosmic significance
450
1072260
2000
a significância cósmica
17:54
and do something about it.
451
1074260
2000
e fazer algo a respeito.
17:56
And the good news is we can
452
1076260
2000
E a boa notícia é que podemos
17:58
actually, indeed do it.
453
1078260
2000
realmente fazer isso.
18:00
And let's do it.
454
1080260
2000
E vamos fazer isso.
18:02
Let's start this new revolution
455
1082260
2000
Vamos começar essa nova revolução
18:04
at the tail end of the old one,
456
1084260
3000
no fim da velha,
18:07
with synthetic biology being
457
1087260
2000
com a biologia sintética sendo
18:09
the way to transform
458
1089260
2000
o meio de transformar
18:11
both our environment
459
1091260
2000
tanto nosso ambiente
18:13
and our future.
460
1093260
2000
como nosso futuro.
18:15
And let's hope that we can build this bridge together
461
1095260
2000
E vamos torcer para que possamos construir essa ponte juntos
18:17
and meet in the middle.
462
1097260
2000
e nos encontrar no meio.
18:19
Thank you very much.
463
1099260
2000
Muito obrigado a vocês.
18:21
(Applause)
464
1101260
3000
(Aplausos)
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