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

Andrew Connolly: Qual é a próxima janela para o universo?

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2014-09-16 ・ TED


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

Andrew Connolly: Qual é a próxima janela para o universo?

84,429 views ・ 2014-09-16

TED


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

Tradutor: Ruy Lopes Pereira Revisor: Lucas Quinn
00:13
So in 1781, an English composer,
0
13119
3471
Em 1781, um compositor inglês,
00:16
technologist and astronomer called William Herschel
1
16590
3139
tecnólogo e astrônomo chamado William Herschel
00:19
noticed an object on the sky that
2
19729
1743
notou um objeto no céu
00:21
didn't quite move the way the rest of the stars did.
3
21472
2868
que não se movia da mesma forma que as outras estrelas.
00:24
And Herschel's recognition that something was different,
4
24340
3094
A percepção de Herschel de que algo era diferente,
00:27
that something wasn't quite right,
5
27434
1867
que algo não estava muito certo,
00:29
was the discovery of a planet,
6
29301
1822
foi a descoberta de um planeta,
00:31
the planet Uranus,
7
31123
2077
o planeta Urano,
00:33
a name that has entertained
8
33200
1355
um nome que divertiu
00:34
countless generations of children,
9
34555
3160
numerosas gerações de crianças,
00:37
but a planet that overnight
10
37715
2335
porém um planeta que da noite para o dia
00:40
doubled the size of our known solar system.
11
40050
2616
dobrou o tamanho do sistema solar conhecido.
00:42
Just last month, NASA announced the discovery
12
42666
1855
No mês que passou
a NASA anunciou a descoberta de 517 novos planetas
00:44
of 517 new planets
13
44521
2329
00:46
in orbit around nearby stars,
14
46850
2126
que orbitam estrelas próximas,
00:48
almost doubling overnight the number of planets
15
48976
2251
quase dobrando de um dia para o outro o número de planetas
00:51
we know about within our galaxy.
16
51227
2598
que conhecemos dentro de nossa galáxia.
00:53
So astronomy is constantly being transformed by this
17
53825
2632
A astronomia está constantemente sendo transformada
00:56
capacity to collect data,
18
56457
2138
por essa capacidade de coletar dados,
00:58
and with data almost doubling every year,
19
58595
2545
e com os dados quase dobrando a cada ano,
01:01
within the next two decades, me may even
20
61140
1808
dentro de duas décadas, poderemos até
01:02
reach the point for the first time in history
21
62948
2318
alcançar o ponto, pela primeira vez na história,
01:05
where we've discovered the majority of the galaxies
22
65266
2854
em que teremos descoberto a maior parte das galáxias
01:08
within the universe.
23
68120
1724
do universo.
01:09
But as we enter this era of big data,
24
69844
2284
Quando entramos na era do big data,
01:12
what we're beginning to find is there's a difference
25
72128
1980
começamos a descobrir haver uma diferença
01:14
between more data being just better
26
74108
3161
entre ter mais dados ser apenas melhor
01:17
and more data being different,
27
77269
1980
e ter mais dados ser diferente,
01:19
capable of changing the questions we want to ask,
28
79249
2891
capaz de mudar as perguntas que desejamos fazer,
01:22
and this difference is not about how much data we collect,
29
82140
3320
e essa diferença não está na quantidade de dados que coletamos
01:25
it's whether those data open new windows
30
85460
1689
e sim em se esses dados abrem novas janelas para o universo
01:27
into our universe,
31
87149
1378
01:28
whether they change the way we view the sky.
32
88527
2885
se eles mudam o modo como vemos o céu.
01:31
So what is the next window into our universe?
33
91412
3439
Então, qual é a próxima janela para o universo?
01:34
What is the next chapter for astronomy?
34
94851
2791
Qual é o próximo capítulo da astronomia?
01:37
Well, I'm going to show you some of the tools and the technologies
35
97642
2655
Bem, vou mostrar-lhes algumas das ferranentas e tecnologias
01:40
that we're going to develop over the next decade,
36
100297
2564
que iremos desenvolver na próxima década,
01:42
and how these technologies,
37
102861
1473
e como essas tecnologias,
01:44
together with the smart use of data,
38
104334
1868
juntamente com o uso inteligente dos dados,
01:46
may once again transform astronomy
39
106202
2970
podem mais uma vez transformar a astronomia
01:49
by opening up a window into our universe,
40
109172
2047
abrindo uma janela para o universo,
01:51
the window of time.
41
111219
1781
a janela do tempo.
Por que o tempo? Bem, o tempo trata das origens,
01:53
Why time? Well, time is about origins,
42
113000
2584
01:55
and it's about evolution.
43
115584
1890
e da evolução.
01:57
The origins of our solar system,
44
117474
1496
As origens do nosso sistema solar,
01:58
how our solar system came into being,
45
118970
2204
como nosso sistema solar surgiu,
02:01
is it unusual or special in any way?
46
121174
3409
ele é de alguma forma incomum ou especial?
02:04
About the evolution of our universe.
47
124583
1991
Falemos da evolução do universo.
02:06
Why our universe is continuing to expand,
48
126574
3006
Por que nosso universo continua a expandir-se
02:09
and what is this mysterious dark energy
49
129580
1933
e o que é a misteriosa energia escura
02:11
that drives that expansion?
50
131513
2615
que promove essa expansão?
02:14
But first, I want to show you how technology
51
134128
2764
Mas primeiro, eu quero mostrar-lhes como a tecnologia
02:16
is going to change the way we view the sky.
52
136892
2771
irá mudar o jeito como nós vemos o céu.
02:19
So imagine if you were sitting
53
139663
1507
Imagine que você esteja nas montanhas do norte do Chile,
02:21
in the mountains of northern Chile
54
141170
2092
olhando para o oeste, em direção ao Oceano Pacífico,
02:23
looking out to the west
55
143262
1407
02:24
towards the Pacific Ocean
56
144669
2048
02:26
a few hours before sunrise.
57
146717
2564
algumas horas antes do amanhecer.
02:29
This is the view of the night sky that you would see,
58
149281
3237
Esta é a visão do céu noturno que você teria,
02:32
and it's a beautiful view,
59
152518
1671
e é uma visão linda,
02:34
with the Milky Way just peeking out over the horizon.
60
154189
2913
com a Via Láctea acima do horizonte.
02:37
but it's also a static view,
61
157102
2160
Mas é também uma visão estática.
02:39
and in many ways, this is the way we think of our universe:
62
159262
2758
De várias formas, esse é o modo como imaginamos nosso universo,
eterno e imutável.
02:42
eternal and unchanging.
63
162020
2394
02:44
But the universe is anything but static.
64
164414
1991
No entanto, o universo não tem nada de estático.
02:46
It constantly changes on timescales of seconds
65
166405
2531
Ele muda constantemente em questão de segundos
02:48
to billions of years.
66
168936
1845
ou de bilhões de anos.
02:50
Galaxies merge, they collide
67
170781
1744
As galáxias se mesclam, colidem com outras
02:52
at hundreds of thousands of miles per hour.
68
172525
2655
a centenas de milhares de quilômetros por hora.
02:55
Stars are born, they die,
69
175180
2070
Estrelas nascem e morrem,
02:57
they explode in these extravagant displays.
70
177250
3150
explodem em espetáculos extravagantes.
03:00
In fact, if we could go back
71
180400
1270
De fato, se pudermos voltar aos céus tranquilos do Chile
03:01
to our tranquil skies above Chile,
72
181670
2599
03:04
and we allow time to move forward
73
184269
2465
e deixarmos o tempo passar
03:06
to see how the sky might change over the next year,
74
186734
4393
para ver como o céu pode mudar no ano seguinte,
03:11
the pulsations that you see
75
191127
2290
as pulsações que vocês veem
03:13
are supernovae, the final remnants of a dying star
76
193417
4409
são uma supernova, os restos finais de uma estrela que morre
03:17
exploding, brightening and then fading from view,
77
197826
3747
explodindo, brilhando e depois tornando-se invisível.
03:21
each one of these supernovae
78
201573
1890
Cada uma dessas supernovas
03:23
five billion times the brightness of our sun,
79
203463
3003
tem brilho cinco bilhões de vezes maior que o do nosso Sol,
03:26
so we can see them to great distances
80
206466
2340
e assim são visíveis a grandes distâncias
03:28
but only for a short amount of time.
81
208806
2496
mas apenas por um curto período de tempo.
03:31
Ten supernova per second explode somewhere
82
211302
2577
Dez supernovas por segundo explodem em algum lugar
03:33
in our universe.
83
213879
1417
do nosso universo.
03:35
If we could hear it,
84
215296
1420
Se pudéssemos ouvi-lo,
03:36
it would be popping like a bag of popcorn.
85
216716
3699
estariam pulando como em um saco de pipocas.
03:40
Now, if we fade out the supernovae,
86
220415
3127
Quando as supernovas se apagam gradualmente,
03:43
it's not just brightness that changes.
87
223542
3229
não é apenas o brilho que muda.
03:46
Our sky is in constant motion.
88
226771
2339
O céu está em constante movimento.
03:49
This swarm of objects you see streaming across the sky
89
229110
3170
O enxame de objetos que se vê fluindo pelo céu
03:52
are asteroids as they orbit our sun,
90
232280
2658
são asteroides que orbitam o Sol,
03:54
and it's these changes and the motion
91
234938
1972
e são essas mudanças e movimentos
03:56
and it's the dynamics of the system
92
236910
2324
e é a dinâmica do sistema
03:59
that allow us to build our models for our universe,
93
239234
2373
que nos permitem construir modelos do universo,
04:01
to predict its future and to explain its past.
94
241607
4073
para prever seu futuro e explicar seu passado.
04:05
But the telescopes we've used over the last decade
95
245680
3094
Mas os telescópios que usamos na última década
04:08
are not designed to capture the data at this scale.
96
248774
4015
não foram projetados para capturar dados nesta escala.
04:12
The Hubble Space Telescope:
97
252789
1620
O Telescópio Espacial Hubble,
04:14
for the last 25 years it's been producing
98
254409
2261
produziu nos últimos 25 anos
04:16
some of the most detailed views
99
256670
1961
algumas das imagens mais detalhadas
04:18
of our distant universe,
100
258631
1991
do nosso universo distante.
04:20
but if you tried to use the Hubble to create an image
101
260622
2070
Mas se você tentar usar o Hubble para criar uma imagem do céu,
04:22
of the sky, it would take 13 million individual images,
102
262692
4578
seriam necessárias 13 milhões de imagens individuais,
04:27
about 120 years to do this just once.
103
267270
3712
e cerca de 120 anos para fazê-lo apenas uma vez.
04:30
So this is driving us to new technologies
104
270982
2261
Então isso está nos levando a novas tecnologias
04:33
and new telescopes,
105
273243
1847
e a novos telescópios,
04:35
telescopes that can go faint
106
275090
1742
que pesquisem rapidamente
04:36
to look at the distant universe
107
276832
1553
para observar o universo distante
04:38
but also telescopes that can go wide
108
278385
2681
e também telescópios que podem ampliar
04:41
to capture the sky as rapidly as possible,
109
281066
2819
para capturar o céu o mais rápido possível,
04:43
telescopes like the Large Synoptic Survey Telescope,
110
283885
3561
telescópios como o Large Synoptic Survey Telescope,
04:47
or the LSST,
111
287446
1879
ou LSST,
04:49
possibly the most boring name ever
112
289325
2340
provavelmente o nome mais chato
04:51
for one of the most fascinating experiments
113
291665
1979
para um dos experimentos mais fascinantes
04:53
in the history of astronomy,
114
293644
1992
da história da astronomia.
04:55
in fact proof, if you should need it,
115
295636
2214
Prova de fato que, se precisamos dele,
04:57
that you should never allow a scientist or an engineer
116
297850
2668
nunca deveríamos permitir que um cientista ou engenheiro
05:00
to name anything, not even your children. (Laughter)
117
300518
5831
desse nome a qualquer coisa, nem mesmo aos seus filhos.
Estamos construindo o LSST.
05:06
We're building the LSST.
118
306349
1465
05:07
We expect it to start taking data by the end of this decade.
119
307814
3381
Esperamos começar a recolher dados lá pelo fim desta década.
05:11
I'm going to show you how we think
120
311195
1699
Mostrarei como nós acreditamos
05:12
it's going to transform our views of the universe,
121
312894
3577
que ele vai transformar nossas visões do universo,
05:16
because one image from the LSST
122
316471
2374
porque uma imagem do LSST
05:18
is equivalent to 3,000 images
123
318845
2385
é equivalente a 3 mil imagens do Telescócio Espacial Hubble,
05:21
from the Hubble Space Telescope,
124
321230
2126
cada imagem com três graus e meio do céu,
05:23
each image three and a half degrees on the sky,
125
323356
3138
05:26
seven times the width of the full moon.
126
326494
2776
sete vezes a abertura da lua cheia,
05:29
Well, how do you capture an image at this scale?
127
329270
2309
Bem, como se captura uma imagem nessa escala?
05:31
Well, you build the largest digital camera in history,
128
331579
4151
Bem, você constroi a maior câmera digital da história,
05:35
using the same technology you find in the cameras in your cell phone
129
335730
3161
usando a mesma tecnologia das câmeras de um telefone celular
05:38
or in the digital cameras you can buy in the High Street,
130
338891
3791
ou das câmeras digitais que podem ser compradas na High Street,
05:42
but now at a scale that is five and a half feet across,
131
342682
3120
porém com 1,68 metro de comprimento,
05:45
about the size of a Volkswagen Beetle,
132
345802
2408
quase do tamanho de um Fusca,
05:48
where one image is three billion pixels.
133
348210
2958
na qual uma imagem tem três bilhões de pixels.
Se desejassem examinar uma imagem
05:51
So if you wanted to look at an image
134
351168
1338
05:52
in its full resolution, just a single LSST image,
135
352506
3229
com definição total, apenas uma única imagem LSST.
05:55
it would take about 1,500 high-definition TV screens.
136
355735
4725
seriam necesssárias cerca de 1.500 telas de TV de alta definição.
06:00
And this camera will image the sky,
137
360460
2778
E esta camera vai fazer a imagem do céu
06:03
taking a new picture every 20 seconds,
138
363238
3038
tirando uma foto a cada 20 segundos,
06:06
constantly scanning the sky
139
366276
2188
varrendo o céu constantemente.
06:08
so every three nights, we'll get a completely new view
140
368464
2825
A cada três noites, teremos uma vista completamente nova
06:11
of the skies above Chile.
141
371289
2383
do céu do Chile.
06:13
Over the mission lifetime of this telescope,
142
373672
2835
Enquanto durar a missão deste telescópio,
06:16
it will detect 40 billion stars and galaxies,
143
376507
3352
ele detectará 40 bilhões de estrelas e galáxias,
06:19
and that will be for the first time
144
379859
1500
e será a primeira vez
06:21
we'll have detected more objects in our universe
145
381359
2775
que detectaremos mais obejtos no universo
06:24
than people on the Earth.
146
384134
2689
do que o número de pessoas na Terra.
06:26
Now, we can talk about this
147
386823
1215
Podemos falar nisso
06:28
in terms of terabytes and petabytes
148
388038
2362
em termos de terabytes e petabytes
06:30
and billions of objects,
149
390400
1519
e bilhões de objetos.
06:31
but a way to get a sense of the amount of data
150
391919
1748
Para dar uma ideia da quantidade de dados
06:33
that will come off this camera
151
393667
1899
que surgirão com esta camera,
06:35
is that it's like playing every TED Talk ever recorded
152
395566
4731
é como se exibíssemos todos as palestras TED já gravadas
06:40
simultaneously, 24 hours a day,
153
400297
3073
simultaneamente, 24 horas por dia,
06:43
seven days a week, for 10 years.
154
403370
2858
sete dias por semana, durante 10 anos.
06:46
And to process this data means
155
406228
2261
E processar esses dados significa
06:48
searching through all of those talks
156
408489
1924
pesquisar em todas as palestras
06:50
for every new idea and every new concept,
157
410413
2249
cada nova ideia e cada novo conceito,
06:52
looking at each part of the video
158
412662
1856
olhando cada parte do vídeo
06:54
to see how one frame may have changed
159
414518
2025
para ver se houve mudança de um quadro
06:56
from the next.
160
416543
1845
para o seguinte.
06:58
And this is changing the way that we do science,
161
418388
2351
E isso está mudando o modo como fazemos ciência,
07:00
changing the way that we do astronomy,
162
420739
2255
mudando o modo como fazemos astronomia,
07:02
to a place where software and algorithms
163
422994
2256
para uma situação onde software e algorítmos
07:05
have to mine through this data,
164
425250
1868
têm que prospectar pelos dados,
07:07
where the software is as critical to the science
165
427118
3206
onde o software é tão fundamental para a ciência
07:10
as the telescopes and the cameras that we've built.
166
430324
4027
quanto os telescópios e câmeras que nós construímos.
07:14
Now, thousands of discoveries
167
434351
2587
Agora, milhares de descobertas
07:16
will come from this project,
168
436938
1935
virão desse projeto,
07:18
but I'm just going to tell you about two
169
438873
1451
mas eu lhes contarei somente duas das ideias sobre as origens e a evolução
07:20
of the ideas about origins and evolution
170
440324
2363
07:22
that may be transformed by our access
171
442687
2253
que podem ser transformadas pelo acesso a dados desta escala.
07:24
to data at this scale.
172
444940
2561
Nos últimos cinco anos, a NASA descobriu
07:27
In the last five years, NASA has discovered
173
447501
2385
07:29
over 1,000 planetary systems
174
449886
2261
mais de mil sistemas planetários
07:32
around nearby stars,
175
452147
2093
em torno de estrelas próximas.
07:34
but the systems we're finding
176
454240
1930
Mas os sistemas descobertos
07:36
aren't much like our own solar system,
177
456170
2490
não são semelhantes ao nosso próprio sistema solar,
07:38
and one of the questions we face is
178
458660
1575
e uma das questões que enfrentamos
07:40
is it just that we haven't been looking hard enough
179
460235
2318
é que talvez não tenhamos procurado o suficiente
07:42
or is there something special or unusual
180
462553
1766
ou se há algo especial ou incomum
07:44
about how our solar system formed?
181
464319
2418
no modo como o sistema solar foi formado.
07:46
And if we want to answer that question,
182
466737
2262
Se quisermos responder essa pergunta,
07:48
we have to know and understand
183
468999
1439
teremos que conhecer e compreender
07:50
the history of our solar system in detail,
184
470438
2836
a história do sistema solar em detalhes,
07:53
and it's the details that are crucial.
185
473274
2137
e são os detalhes que são cruciais.
07:55
So now, if we look back at the sky,
186
475411
3666
Agora, se olharmos novamente para o céu,
07:59
at our asteroids that were streaming across the sky,
187
479077
3551
para os asteroides que o cruzavam,
08:02
these asteroids are like the debris of our solar system.
188
482628
4222
estes são como escombros do nosso sistema solar.
08:06
The positions of the asteroids
189
486850
2008
As posições dos asteroides
08:08
are like a fingerprint of an earlier time
190
488858
2137
são como a impressão digital do passado
08:10
when the orbits of Neptune and Jupiter
191
490995
1980
quando as órbitas de Netuno e Júpiter
08:12
were much closer to the sun,
192
492975
1895
estavam bem mais próximas do sol,
08:14
and as these giant planets migrated through our solar system,
193
494870
3453
e assim que esses gigantes planetas migraram pelo sistema solar,
08:18
they were scattering the asteroids in their wake.
194
498323
3330
espalharam os asteroides quando eles se formavam.
08:21
So studying the asteroids
195
501653
1306
Estudar os asteroides
08:22
is like performing forensics,
196
502959
2121
é como fazer uma perícia criminal,
08:25
performing forensics on our solar system,
197
505080
2558
realizar uma perícia no sistema solar,
08:27
but to do this, we need distance,
198
507638
2702
mas para fazê-la, precisamos da distância
08:30
and we get the distance from the motion,
199
510340
2079
e obtemos a distância a partir do movimento
08:32
and we get the motion because of our access to time.
200
512419
4547
e obtemos o movimento porque temos acesso ao tempo.
08:36
So what does this tell us?
201
516966
1702
Então o que isso nos diz?
08:38
Well, if you look at the little yellow asteroids
202
518668
2227
Bem, se observarem os pequenos asteroides amarelos
08:40
flitting across the screen,
203
520895
2273
que passam rapidamente na tela,
08:43
these are the asteroids that are moving fastest,
204
523168
2430
são os asteroides mais rápidos,
08:45
because they're closest to us, closest to Earth.
205
525598
3341
porque estão mais próximos da Terra.
08:48
These are the asteroids we may one day
206
528939
1507
Esses são asteroides aos quais um dia
08:50
send spacecraft to, to mine them for minerals,
207
530446
3398
poderemos enviar uma nave para recolher minerais,
08:53
but they're also the asteroids that may one day
208
533844
2002
mas são também aqueles que um dia poderão colidir com a Terra,
08:55
impact the Earth,
209
535846
1665
08:57
like happened 60 million years ago
210
537511
1291
como aconteceu há 60 milhões de anos, com a extinção dos dinossauros,
08:58
with the extinction of the dinosaurs,
211
538802
2635
09:01
or just at the beginning of the last century,
212
541437
1822
ou bem no começo do século passado,
09:03
when an asteroid wiped out
213
543259
1332
quando um asteroide destruiu
09:04
almost 1,000 square miles of Siberian forest,
214
544591
3589
quase 2.600 quilômetros quadrados de floresta da Sibéria,
09:08
or even just last year, as one burnt up over Russia,
215
548180
3088
ou no ano passado, quando um se desintegrou sobre a Rússia,
09:11
releasing the energy of a small nuclear bomb.
216
551268
3612
liberando a energia de uma pequena bomba nuclear.
09:14
So studying the forensics of our solar system
217
554880
3622
Fazer uma perícia no sistema solar
09:18
doesn't just tell us about the past,
218
558502
2058
não nos revela somente sobre o passado.
09:20
it can also predict the future, including our future.
219
560560
3811
Pode também prever o futuro, incluindo o nosso.
09:26
Now when we get distance,
220
566771
1968
Quando temos a distância,
09:28
we get to see the asteroids in their natural habitat,
221
568739
3589
passamos a ver os asteroides em seu habitat natural,
09:32
in orbit around the sun.
222
572328
1322
em órbita ao redor do Sol.
09:33
So every point in this visualization that you can see
223
573650
2907
Cada ponto desta cena que se vê
09:36
is a real asteroid.
224
576557
2763
é um asteroide real.
09:39
Its orbit has been calculated from its motion across the sky.
225
579320
4010
Sua órbita foi calculada a partir do movimento no céu.
09:43
The colors reflect the composition of these asteroids,
226
583330
3341
As cores refletem a composição desses asteroides.
09:46
dry and stony in the center,
227
586671
2137
secos e rochosos no centro,
09:48
water-rich and primitive towards the edge,
228
588808
2587
ricos em água e primitivos na borda.
09:51
water-rich asteroids which may have seeded
229
591395
2284
Os asteroides ricos em água podem ter dado origem
09:53
the oceans and the seas that we find on our planet
230
593679
3451
aos ocenos e mares do nosso planeta
09:57
when they bombarded the Earth at an earlier time.
231
597130
3206
quando bombardearam a Terra em seus primórdios.
10:02
Because the LSST will be able to go faint
232
602127
2832
Porque o LSST será capaz de ir tênue e não apenas ampliar o campo visual,
10:04
and not just wide,
233
604959
1698
10:06
we will be able to see these asteroids
234
606657
1808
ele enxergará os asteroides
10:08
far beyond the inner part of our solar system,
235
608465
3187
bem longe da parte interna do sistema solar,
10:11
to asteroids beyond the orbits of Neptune and Mars,
236
611652
3813
até asteroides além das órbitas de Netuno e de Marte,
10:15
to comets and asteroids that may exist
237
615465
2261
os cometas e asteroides que podem existir
10:17
almost a light year from our sun.
238
617726
3230
a quase um ano-luz do Sol.
10:20
And as we increase the detail of this picture,
239
620956
2609
E conforme aumentamos os detalhes dessa imagem,
10:23
increasing the detail by factors of 10 to 100,
240
623565
3127
aumentando os detalhes de 10 a 100 vezes,
10:26
we will be able to answer questions such as,
241
626692
2430
seremos capazes de responder perguntas como
10:29
is there evidence for planets outside the orbit of Neptune,
242
629122
3589
se há evidência de planetas fora da órbita de Netuno
10:32
to find Earth-impacting asteroids
243
632711
2507
para descobrir asteroides que possam colidir com a Terra
10:35
long before they're a danger,
244
635218
2535
bem antes de se tornarem um perigo,
10:37
and to find out whether, maybe,
245
637753
1757
e descobrir, se, quem sabe,
10:39
our sun formed on its own or in a cluster of stars,
246
639510
3180
o Sol se formou sozinho ou de um aglomerado de estrelas,
10:42
and maybe it's this sun's stellar siblings
247
642690
3082
e talvez tenham sido os irmãos estelares do Sol
10:45
that influenced the formation of our solar system,
248
645772
3442
que influenciaram a formação do sistema solar,
10:49
and maybe that's one of the reasons why solar systems like ours seem to be so rare.
249
649214
5753
e talvez seja uma das razões de o sistema solar parecer ser tão raro.
10:54
Now, distance and changes in our universe —
250
654974
4562
A distância e mudanças no universo --
10:59
distance equates to time,
251
659536
3859
a distância equivale ao tempo,
11:03
as well as changes on the sky.
252
663395
2059
assim como as mudanças no céu.
11:05
Every foot of distance you look away,
253
665454
2790
A cada 30 centímetros que você olha adiante,
11:08
or every foot of distance an object is away,
254
668244
2485
ou a cada 30 centímetros que um objeto está distante,
11:10
you're looking back about a billionth of a second in time,
255
670729
3589
você está voltando um bilionénésimo de segundo no tempo,
11:14
and this idea or this notion of looking back in time
256
674318
2613
e essa ideia ou percepção de enxergar o passado
11:16
has revolutionized our ideas about the universe,
257
676931
2631
revolucionou nossas ideias sobre o universo,
11:19
not once but multiple times.
258
679562
2280
não uma, mas muitas vezes.
11:21
The first time was in 1929,
259
681842
2812
A primeira vez foi em 1929,
11:24
when an astronomer called Edwin Hubble
260
684654
2092
quando um astrônomo chamado Edwin Hubble
11:26
showed that the universe was expanding,
261
686746
2249
mostrou que o universo está em expansão,
11:28
leading to the ideas of the Big Bang.
262
688995
2713
levando às ideias do Big Bang.
11:31
And the observations were simple:
263
691708
2582
As observações eram simples:
11:34
just 24 galaxies
264
694290
2154
apenas 24 galáxias
11:36
and a hand-drawn picture.
265
696444
3050
e um desenho feito à mão.
11:41
But just the idea that the more distant a galaxy,
266
701124
4660
Apenas a ideia de que quanto mais distante uma galáxia estiver,
11:45
the faster it was receding,
267
705784
2070
mais rapidamente ela se afastará,
11:47
was enough to give rise to modern cosmology.
268
707854
3419
foi suficiente para dar origem à cosmologia moderna.
11:51
A second revolution happened 70 years later,
269
711273
2425
Uma segunda revolução aconteceu 70 anos depois,
11:53
when two groups of astronomers showed
270
713698
2072
quando dois grupos de astrônomos mostraram
11:55
that the universe wasn't just expanding,
271
715770
2433
que o universo não estava somente se expandindo,
11:58
it was accelerating,
272
718203
1325
mas que também se acelerava,
11:59
a surprise like throwing up a ball into the sky
273
719528
3343
uma surpresa semelhante a jogar uma bola em direção ao céu
12:02
and finding out the higher that it gets,
274
722871
2812
e descobrir que quanto maior a altura que ela atingisse,
12:05
the faster it moves away.
275
725683
1778
mais rapidamente ela se afastaria.
12:07
And they showed this
276
727461
1509
Eles demonstraram isso medindo o brilho das supernovas,
12:08
by measuring the brightness of supernovae,
277
728970
2405
12:11
and how the brightness of the supernovae
278
731375
1834
e como seu brilho diminuía com a distância.
12:13
got fainter with distance.
279
733209
2171
12:15
And these observations were more complex.
280
735380
2453
Essas observações foram mais complexas.
12:17
They required new technologies and new telescopes,
281
737833
3014
Elas exigiram novas tecnologias e novos telescópios,
12:20
because the supernovae were in galaxies
282
740847
4050
porque as supernovas estavam em galáxias
12:24
that were 2,000 times more distant
283
744897
1958
2 mil vezes mais distantes do que as usadas por Hubble.
12:26
than the ones used by Hubble.
284
746855
2688
12:29
And it took three years to find just 42 supernovae,
285
749543
5311
Demorou três anos para descobrir apenas 42 supernovas,
12:34
because a supernova only explodes
286
754854
1754
porque uma supernova explode apenas
12:36
once every hundred years within a galaxy.
287
756608
3082
uma vez a cada cem anos em uma galáxia.
12:39
Three years to find 42 supernovae
288
759690
2284
Três anos para encontrar 42 supernovas
12:41
by searching through tens of thousands of galaxies.
289
761974
4019
procurando entre dezenas de milhares de galáxias.
12:45
And once they'd collected their data,
290
765993
1851
Uma vez tendo coletado seus dados,
12:47
this is what they found.
291
767844
3748
eis o que descobriram.
12:51
Now, this may not look impressive,
292
771592
2711
Pode não parecer impressionante,
12:54
but this is what a revolution in physics looks like:
293
774303
4115
mas uma revolução da física é assim:
12:58
a line predicting the brightness of a supernova
294
778418
2430
uma linha prevendo o brilho de uma supernova
13:00
11 billion light years away,
295
780848
2046
distante 11 bilhões de anos-luz,
13:02
and a handful of points that don't quite fit that line.
296
782894
3796
e um punhado de pontos completamente fora daquela linha.
13:06
Small changes give rise to big consequences.
297
786690
4113
Pequenas mudanças criam grandes consequências.
13:10
Small changes allow us to make discoveries,
298
790803
2948
Pequenas mudanças nos permitem fazer descobertas,
13:13
like the planet found by Herschel.
299
793751
2823
como o planeta encontrado por Herschel.
13:16
Small changes turn our understanding
300
796574
2272
Pequenas mudanças provocam uma reviravolta
13:18
of the universe on its head.
301
798846
2401
na nossa compreensão do universo.
13:21
So 42 supernovae, slightly too faint,
302
801247
3464
Então 42 supernovas com brilho um tanto fraco,
13:24
meaning slightly further away,
303
804711
2009
indicando estarem um tanto mais distantes,
13:26
requiring that a universe must not just be expanding,
304
806720
3160
implicando que o universo não apenas se expande,
13:29
but this expansion must be accelerating,
305
809880
3330
mas que o faz de modo acelerado,
13:33
revealing a component of our universe
306
813210
1946
revelando um componente do universo
13:35
which we now call dark energy,
307
815156
2486
que chamamos de energia escura,
13:37
a component that drives this expansion
308
817642
2509
um componente que provoca essa expansão
13:40
and makes up 68 percent of the energy budget
309
820151
3027
e constitui 68% da energia total
13:43
of our universe today.
310
823178
2035
do universo atual.
13:46
So what is the next revolution likely to be?
311
826751
3824
Qual é a próxima revolução mais provável?
13:50
Well, what is dark energy and why does it exist?
312
830575
2719
Bem, o que é energia escura e por que ela existe?
13:53
Each of these lines shows a different model
313
833294
2328
Cada uma dessas linhas mostra um modelo diferente
13:55
for what dark energy might be,
314
835622
2843
do que a energia escura pode ser,
13:58
showing the properties of dark energy.
315
838465
2481
mostrando suas possíveis propriedades.
14:00
They all are consistent with the 42 points,
316
840946
3623
Todas elas são consistentes como os 42 pontos,
14:04
but the ideas behind these lines
317
844569
2227
mas as ideias por trás dessas linhas
14:06
are dramatically different.
318
846796
2103
são drasticamente diferentes.
14:08
Some people think about a dark energy
319
848899
2543
Alguns imaginam uma energia escura
14:11
that changes with time,
320
851442
1458
que muda com o tempo,
14:12
or whether the properties of the dark energy
321
852900
2288
ou se as propriedades da energia escura
14:15
are different depending on where you look on the sky.
322
855188
2756
são diferentes dependendo de onde você olha no céu,
14:17
Others make differences and changes
323
857944
1823
Outros fazem diferenças e mudanças
14:19
to the physics at the sub-atomic level.
324
859767
3048
na física em nível subatômico.
14:22
Or, they look at large scales
325
862815
2790
Ou olham em grandes escalas
14:25
and change how gravity and general relativity work,
326
865605
3565
e mudam o modo de funcionamento da gravidade e da relatividade geral,
14:29
or they say our universe is just one of many,
327
869170
2791
ou afirmam que o nosso é somente um dos muitos universos,
14:31
part of this mysterious multiverse,
328
871961
2598
parte do misterioso multiverso,
14:34
but all of these ideas, all of these theories,
329
874559
3161
mas todas essas ideias, todas essas teorias,
14:37
amazing and admittedly some of them a little crazy,
330
877720
3499
algumas admiráveis e outras tidas como um pouco malucas,
14:41
but all of them consistent with our 42 points.
331
881219
4027
mas todas consistentes com os 42 pontos.
14:45
So how can we hope to make sense of this
332
885246
2182
Então como esperamos dar um sentido a isso
14:47
over the next decade?
333
887428
2272
na próxima década?
14:49
Well, imagine if I gave you a pair of dice,
334
889700
3230
Imaginem que eu lhes desse um par de dados,
14:52
and I said you wanted to see whether those dice
335
892930
1999
e pedisse que verificassem se eles são viciados ou normais.
14:54
were loaded or fair.
336
894929
1867
14:56
One roll of the dice would tell you very little,
337
896796
2934
Jogar os dados uma só vez, seria pouco esclarecedor,
14:59
but the more times you rolled them,
338
899730
1992
porém quanto mais vezes vocês os jogassem,
15:01
the more data you collected,
339
901722
1922
mais dados seriam obtidos,
15:03
the more confident you would become,
340
903644
2172
mais confiantes ficariam,
15:05
not just whether they're loaded or fair,
341
905816
2603
não somente se eles estariam viciados ou não,
15:08
but by how much, and in what way.
342
908419
3898
mas também o quanto e de que forma o estariam.
15:12
It took three years to find just 42 supernovae
343
912317
3802
Foram necessários três anos para encontrar apenas 42 supernovas,
15:16
because the telescopes that we built
344
916119
3047
porque os telescópios que construímos
15:19
could only survey a small part of the sky.
345
919166
3693
podiam pesquisar apenas uma pequena parte do céu.
15:22
With the LSST, we get a completely new view
346
922859
2665
Com o LSST conseguimos uma visão completamente nova
15:25
of the skies above Chile every three nights.
347
925524
3622
do céu do Chile a cada três noites.
15:29
In its first night of operation,
348
929146
2463
Em sua primeira noite de operação,
15:31
it will find 10 times the number of supernovae
349
931609
3150
ele encontrará 10 vezes mais supernovas
15:34
used in the discovery of dark energy.
350
934759
3141
do que as usadas na descoberta da energia escura.
15:37
This will increase by 1,000
351
937900
1809
Isso vai aumentar mil vezes
15:39
within the first four months:
352
939709
2493
durante os primeiros quatro meses:
15:42
1.5 million supernovae by the end of its survey,
353
942202
4784
1,5 milhão de supernovas ao final da pesquisa,
15:46
each supernova a roll of the dice,
354
946986
3185
cada supernova sendo um rolar de dados,
15:50
each supernova testing which theories of dark energy
355
950171
3442
cada supernova testando quais das teorias da energia escura
15:53
are consistent, and which ones are not.
356
953613
4128
são consistentes e quais não são.
15:57
And so, by combining these supernova data
357
957741
3803
E assim, combinando os dados sobre as supernovas
16:01
with other measures of cosmology,
358
961544
2276
com outras medidas da cosmologia,
16:03
we'll progressively rule out the different ideas
359
963820
2890
progressivamente excluiremos várias ideias
16:06
and theories of dark energy
360
966710
1976
e teorias da energia escura
16:08
until hopefully at the end of this survey around 2030,
361
968686
7142
até esperançosamente no fim desta pesquisa, por volta de 2030,
16:15
we would expect to hopefully see
362
975828
2614
nós esperarmos ver uma teoria para o universo,
16:18
a theory for our universe,
363
978442
2142
16:20
a fundamental theory for the physics of our universe,
364
980584
2539
uma teoria fundamental para a física do universo,
16:23
to gradually emerge.
365
983123
2757
surgir gradualmente.
16:26
Now, in many ways, the questions that I posed
366
986950
2392
De várias formas, as questões que eu coloquei
16:29
are in reality the simplest of questions.
367
989342
4361
são na verdade as questões mais simples.
16:33
We may not know the answers,
368
993703
1754
Podemos não saber as respostas,
16:35
but we at least know how to ask the questions.
369
995457
3852
mas pelo menos sabemos como fazer as perguntas.
16:39
But if looking through tens of thousands of galaxies
370
999309
3118
Se o estudo de dezenas de milhares de galáxias
16:42
revealed 42 supernovae that turned
371
1002427
2938
revelou 42 supernovas que revolucionaram
16:45
our understanding of the universe on its head,
372
1005365
3479
nossa compreensão do universo,
16:48
when we're working with billions of galaxies,
373
1008844
2914
quando trabalharmos com bilhões de galáxias,
16:51
how many more times are we going to find
374
1011758
1777
quantas vezes mais encontraremos
16:53
42 points that don't quite match what we expect?
375
1013535
5648
42 pontos que não estarão de acordo com o que esperamos?
16:59
Like the planet found by Herschel
376
1019183
2757
Como o planeta descoberto por Herschel,
17:01
or dark energy
377
1021940
2417
ou a energia escura,
17:04
or quantum mechanics or general relativity,
378
1024357
3843
ou a mecânica quântica ou a relatividade geral,
17:08
all ideas that came because the data
379
1028200
2344
todas ideias que surgiram porque os dados
17:10
didn't quite match what we expected.
380
1030544
3455
não estavam de acordo com o que esperávamos.
17:13
What's so exciting about the next decade of data
381
1033999
3261
O que é tão animador a respeito dos dados da próxima década
17:17
in astronomy is,
382
1037260
1670
na astronomia
17:18
we don't even know how many answers
383
1038930
2211
é que não sabemos sequer quantas respostas
17:21
are out there waiting,
384
1041141
1800
estão por vir,
17:22
answers about our origins and our evolution.
385
1042941
3881
respostas sobre nossas origens e nossa evolução.
17:26
How many answers are out there
386
1046822
1095
Quantas respostas existem
17:27
that we don't even know the questions
387
1047917
3294
cujas perguntas nem sabemos fazer
17:31
that we want to ask?
388
1051211
2011
mas que desejamos perguntar?
17:33
Thank you.
389
1053222
1947
Obrigado.
17:35
(Applause)
390
1055169
3702
(Aplausos)
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