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

Переводчик: Alena Chernykh Редактор: Полина Гурина

In the movie "Interstellar,"

В фильме «Интерстеллар»

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

нам близко показали сверхмассивную чёрную дыру.

Set against a backdrop of bright gas,

На фоне яркой вспышки газа

the black hole's massive gravitational pull

сильнейшее гравитационное притяжение чёрной дыры

bends light into a ring.

изгибает свет в кольцо.

However, this isn't a real photograph,

Однако это не настоящая фотография,

but a computer graphic rendering --

а всего лишь компьютерная графика,

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

художественная интерпретация того, как чёрная дыра могла бы выглядеть.

A hundred years ago,

Сто лет назад

Albert Einstein first published his theory of general relativity.

Альберт Эйнштейн впервые опубликовал общую теорию относительности.

In the years since then,

Спустя годы

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

учёные предоставили много доказательств в поддержку теории.

But one thing predicted from this theory, black holes,

Но такое явление, как чёрные дыры, предсказанное этой теорией,

still have not been directly observed.

до сих пор непосредственно не наблюдалось.

Хотя мы и имеем некоторое представление, как чёрная дыра может выглядеть,

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

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

нам ещё ни разу не удалось её сфотографировать.

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

Вы, наверное, удивитесь, узнав, что это скоро может измениться.

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

В ближайшие пару лет мы сможем увидеть первый снимок чёрной дыры.

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

Для этого понадобится международная команда учёных,

an Earth-sized telescope

телескоп размером с нашу планету

and an algorithm that puts together the final picture.

и алгоритм, который сведёт данные в итоговое изображение.

Сегодня я не смогу вам показать настоящую фотографию чёрной дыры,

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

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

но я бы хотела кратко изложить, в чём заключаются наши усилия,

in getting that first picture.

чтобы получить первую фотографию.

My name is Katie Bouman,

Меня зовут Кэти Бауман,

and I'm a PhD student at MIT.

я аспирант в Массачусетском технологическом институте.

I do research in a computer science lab

Я провожу исследования в лаборатории компьютерных наук,

that works on making computers see through images and video.

цель которой — научить компьютеры распознавать фото и видео.

But although I'm not an astronomer,

Хотя я и не астроном, сегодня я хотела бы вам показать,

today I'd like to show you

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

в чём заключается мой личный вклад в этот уникальный проект.

If you go out past the bright city lights tonight,

Если вы выйдете сегодня вечером за пределы города и его огней,

you may just be lucky enough to see a stunning view

вам, возможно, посчастливится созерцать захватывающий вид

of the Milky Way Galaxy.

Галактики Млечного пути.

Если бы вы могли приблизиться через миллионы звёзд

And if you could zoom past millions of stars,

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

на 26 тысяч световых лет к самому сердцу Млечного пути,

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

вы бы попали в скопление звёзд прямо в его центре.

Peering past all the galactic dust with infrared telescopes,

Всматриваясь в галактическую пыль с помощью инфракрасных телескопов,

astronomers have watched these stars for over 16 years.

астрономы уже более 16 лет наблюдают за этими звёздами.

Но они не видят самого впечатляющего.

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

These stars seem to orbit an invisible object.

Кажется, что эти звёзды вращаются вокруг невидимого объекта.

By tracking the paths of these stars,

Наблюдая за движением этих звёзд,

астрономы пришли к выводу,

astronomers have concluded

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

что единственный небольшой, но тяжёлый объект, способный вызвать это движение, —

is a supermassive black hole --

это сверхмассивная чёрная дыра,

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

объект настолько плотный, что он всасывает всё поблизости,

even light.

даже свет.

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

А что, если мы приблизимся ещё больше?

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

Возможно ли увидеть то, что, по определению, невозможно увидеть?

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

Оказывается, что, рассматривая дыру в радиоволновом диапазоне,

we'd expect to see a ring of light

мы можем увидеть кольцо света

caused by the gravitational lensing of hot plasma

из-за гравитационного линзирования горячей плазмы,

снующей вокруг чёрной дыры.

zipping around the black hole.

In other words,

Другими словами,

чёрная дыра отбрасывает тень на фон из светлого материала,

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

carving out a sphere of darkness.

создавая тем самым сферу из темноты.

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

Это яркое кольцо очерчивает горизонт событий чёрной дыры,

where the gravitational pull becomes so great

где притяжение становится настолько сильным,

что даже свет не может вырваться.

that not even light can escape.

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

Эйнштейн своими расчётами предсказал возможный размер и форму кольца.

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

Поэтому сфотографировать его было бы не только очень круто,

it would also help to verify that these equations hold

это помогло бы проверить верность расчётов

in the extreme conditions around the black hole.

в экстремальных условиях вокруг чёрной дыры.

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

Однако эта чёрная дыра настолько далека от нас,

that from Earth, this ring appears incredibly small --

что с Земли это кольцо выглядит крошечным,

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

как если бы мы хотели рассмотреть апельсин на поверхности Луны.

That makes taking a picture of it extremely difficult.

Это чрезвычайно затрудняет возможность съёмки кольца.

Why is that?

Почему так?

Well, it all comes down to a simple equation.

Всё сводится к простому уравнению.

Due to a phenomenon called diffraction,

Из-за такого явления, как дифракция,

существуют фундаментальные пределы

there are fundamental limits

to the smallest objects that we can possibly see.

величины маленьких объектов, которые возможно увидеть.

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

Согласно этому определяющему уравнению, чем меньше рассматриваемый объект,

we need to make our telescope bigger and bigger.

тем больше должен быть телескоп.

Но даже с помощью самых мощных оптических телескопов на Земле

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

we can't even get close to the resolution necessary

мы и близко не можем добиться разрешения, необходимого

to image on the surface of the moon.

для снимка поверхности Луны.

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

Вот полученное с Земли изображение Луны в самом высоком на сегодня разрешении.

of the moon from Earth.

It contains roughly 13,000 pixels,

Это приблизительно 13 000 пикселей,

and yet each pixel would contain over 1.5 million oranges.

однако в каждом из пикселей поместится более 1,5 миллиона апельсинов.

So how big of a telescope do we need

Так насколько большим должен быть телескоп,

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

чтобы увидеть апельсин на поверхности Луны

and, by extension, our black hole?

и, следовательно, нашу чёрную дыру?

Well, it turns out that by crunching the numbers,

Оказывается, если провести расчёты,

you can easily calculate that we would need a telescope

мы с лёгкостью сможем вычислить, что нам нужен телескоп размером с Землю.

the size of the entire Earth.

(Laughter)

(Смех)

Если бы мы смогли создать такой телескоп,

If we could build this Earth-sized telescope,

мы бы всего лишь начали различать кольцо света,

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

обозначающее горизонт событий чёрной дыры.

indicative of the black hole's event horizon.

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

На этом изображении не будут видны все детали,

как на компьютерных моделях,

in computer graphic renderings,

it would allow us to safely get our first glimpse

но оно позволит нам составить первое представление о том,

of the immediate environment around a black hole.

что находится в непосредственной близости от чёрной дыры.

However, as you can imagine,

Как вы понимаете,

невозможно создать телескоп с одной тарелкой размером с Землю.

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

But in the famous words of Mick Jagger,

Но как пел Мик Джаггер:

"You can't always get what you want,

«Ты не можешь всегда получать то, что хочешь,

but if you try sometimes, you just might find

но если постараешься, ты поймёшь,

you get what you need."

что получаешь всё, что тебе нужно».

And by connecting telescopes from around the world,

Соединяя телескопы по всему миру,

an international collaboration called the Event Horizon Telescope

международный проект под названием Event Horizon Telescope

is creating a computational telescope the size of the Earth,

создаёт вычислительный телескоп размером с Землю,

способный сфотографировать структуру

capable of resolving structure

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

в масштабах горизонта событий чёрной дыры.

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

Планируется, что уже в следующем году эта сеть телескопов

of a black hole next year.

сможет сделать первое фото чёрной дыры.

Each telescope in the worldwide network works together.

Все телескопы в этой всемирной сети работают сообща.

Linked through the precise timing of atomic clocks,

Координируя свою работу по точным атомным часам,

teams of researchers at each of the sites freeze light

команды учёных на каждом телескопе «замораживают» свет,

by collecting thousands of terabytes of data.

собирая тысячи терабайт данных.

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

Эти данные затем обрабатываются в лаборатории прямо здесь, в Массачусетсе.

So how does this even work?

Как же это делается?

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

Помните, что если мы хотим увидеть чёрную дыру в центре нашей Галактики,

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

нам нужно создать невероятно большой телескоп размером с Землю?

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

Давайте на секунду просто представим, что нам удалось построить

a telescope the size of the Earth.

телескоп размером с Землю.

This would be a little bit like turning the Earth

Это будет выглядеть, как если бы мы превратили Землю

into a giant spinning disco ball.

в гигантский вращающийся диско-шар.

Each individual mirror would collect light

Каждое отдельное зеркало будет собирать свет,

that we could then combine together to make a picture.

из которого мы затем сложим изображение.

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

Но давайте представим, что мы удалили большинство зеркал,

так что только некоторые остались.

so only a few remained.

Мы все ещё можем попробовать свести эту информацию воедино,

We could still try to combine this information together,

но теперь у нас много пробелов.

but now there are a lot of holes.

Оставшиеся зеркала показывают места расположения наших телескопов.

These remaining mirrors represent the locations where we have telescopes.

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

Это невероятно малое количество данных для создания целостной картины.

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

Хотя мы собираем свет только с нескольких телескопов,

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

по мере вращения Земли мы можем получать новые данные.

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

То есть, когда диско-шар вращается, зеркала меняют своё положение,

and we get to observe different parts of the image.

и мы можем рассматривать разные части изображения.

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

Разработанные нами алгоритмы заполняют пробелы в диско-шаре,

in order to reconstruct the underlying black hole image.

чтобы восстановить исходное изображение чёрной дыры.

If we had telescopes located everywhere on the globe --

Если бы у нас были телескопы по всему земному шару,

in other words, the entire disco ball --

другими словами, целый диско-шар,

this would be trivial.

это было бы просто.

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

Однако, у нас не много образцов, и по этой причине

there are an infinite number of possible images

существует бесконечное множество возможных изображений,

that are perfectly consistent with our telescope measurements.

прекрасно сочетающихся с показаниями наших телескопов.

However, not all images are created equal.

Но не все изображения одинаковы.

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

Некоторые более похожи на то, что мы ожидаем увидеть, чем другие.

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

Я помогаю в создании первого фото чёрной дыры тем,

is to design algorithms that find the most reasonable image

что создаю алгоритмы, находящие самые приемлемые изображения,

that also fits the telescope measurements.

которые совпадают с показаниями телескопа.

Just as a forensic sketch artist uses limited descriptions

Как художник-криминалист использует ограниченное описание,

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

чтобы собрать целую картинку, прибегая к своим знаниям о строении лица,

the imaging algorithms I develop use our limited telescope data

так и созданные мной алгоритмы используют неполные данные телескопов,

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

чтобы привести нас к изображению чего-то, похожего на часть нашей Вселенной.

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

Используя эти алгоритмы, мы смогли собрать воедино фотографии

from this sparse, noisy data.

из этих скудных зашумлённых данных.

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

Вот образец реконструкции, сделанный с использованием смоделированных данных,

when we pretend to point our telescopes

где наши телескопы как будто направлены

to the black hole in the center of our galaxy.

на чёрную дыру в центре нашей Галактики.

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

Хотя это всего лишь симуляция, подобная реконструкция даёт надежду,

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

что вскоре мы сможем сделать первое фото чёрной дыры

and from it, determine the size of its ring.

и по нему определить размер её кольца.

Я хотела бы остановиться поподробнее на деталях этого алгоритма,

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

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

но к счастью для вас, я ограничена во времени.

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

Но я всё равно хочу вкратце описать вам,

of how we define what our universe looks like,

как мы определяем, на что похожа наша Вселенная

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

и как используем это для реконструкции и проверки наших результатов.

Since there are an infinite number of possible images

Так как существует бесконечное число возможных изображений,

that perfectly explain our telescope measurements,

отлично объясняющих показания наших телескопов,

we have to choose between them in some way.

мы должны выбрать из них наиболее подходящие.

We do this by ranking the images

Мы делаем это, упорядочивая изображения

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

на основе предположений о том, как выглядит чёрная дыра,

and then choosing the one that's most likely.

и затем выбирая наиболее подходящие.

So what do I mean by this exactly?

Что я под этим подразумеваю?

Let's say we were trying to make a model

Скажем, мы пытаемся создать модель,

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

определяющую вероятность того, что некий снимок появится в Facebook.

We'd probably want the model to say

Мы хотели бы, чтобы модель сказала:

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

«Вот это зашумлённое изображение слева вряд ли кто-либо запостит,

and pretty likely that someone would post a selfie

зато наверняка кто-нибудь запостит селфи,

like this one on the right.

такое, как вот это справа.

The image in the middle is blurry,

Снимок посередине размыт,

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

и хотя он выглядит предпочтительнее

compared to the noise image,

зашумлённого изображения,

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

мы скорее всего увидим в Facebook селфи».

But when it comes to images from the black hole,

Но когда дело касается изображений чёрной дыры,

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

мы сталкиваемся с реальной проблемой: мы никогда раньше не видели чёрную дыру.

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

На что она может быть похожа,

и какие предположения мы можем делать о её строении?

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

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

Мы могли бы использовать симулированные нами изображения,

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

такие как, например, чёрная дыра в фильме «Интерстеллар»,

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

но это могло бы привести к серьёзным проблемам.

Что, если теория Эйнштейна не подтвердится?

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

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

Мы всё ещё хотим воссоздать верное изображение происходящего.

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

Слишком активно используя уравнения Эйнштейна в наших алгоритмах,

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

в результате мы просто увидим то, что ожидали увидеть.

In other words, we want to leave the option open

Другими словами, мы хотим сохранить вариант

существования огромного слона в центре нашей Галактики.

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

(Laughter)

(Смех)

Различные типы изображений имеют свои характерные особенности.

Different types of images have very distinct features.

Мы можем легко отличить изображения симулированной чёрной дыры

We can easily tell the difference between black hole simulation images

and images we take every day here on Earth.

от снимков, которые мы ежедневно делаем с Земли.

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

Нужно найти способ объяснить алгоритму, как изображение выглядит

без введения в него слишком большого количества черт однотипных объектов.

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

One way we can try to get around this

Один из способов избежать этого —

is by imposing the features of different kinds of images

применять черты различных изображений

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

и наблюдать, как конкретное изображение влияет на получившиеся результаты.

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

Если все типы изображений воспроизведут в итоге одно похожее,

then we can start to become more confident

тогда мы почувствуем уверенность,

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

что делаемые нами предположения не сильно отличаются от реальности.

This is a little bit like giving the same description

Это как если дать одно и то же описание

to three different sketch artists from all around the world.

трём разным художникам из разных частей света.

If they all produce a very similar-looking face,

Если они все нарисуют очень похожее лицо,

then we can start to become confident

то мы будем уверены,

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

что на их портреты не повлияли особенности их культуры.

One way we can try to impose different image features

Один из способов ввести в алгоритм разные черты изображения —

is by using pieces of existing images.

использовать части уже имеющихся изображений.

So we take a large collection of images,

Поэтому мы берём большую коллекцию изображений

and we break them down into their little image patches.

и разделяем их на множество маленьких частей.

И тогда мы можем рассматривать каждый кусочек изображения как часть пазла.

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

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

Из типовых частей пазла мы собираем целое изображение,

that also fits our telescope measurements.

которое соответствует показаниям телескопа.

Каждый тип изображений имеет определённый набор кусочков пазла.

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

So what happens when we take the same data

Так что же получится, если взять одинаковые данные,

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

но использовать разные наборы пазлов для воспроизведения изображения?

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

Начнём с набора с кусочками пазла для получения изображения чёрной дыры.

OK, this looks reasonable.

Выглядит вполне приемлемо.

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

Это похоже на то, что мы ожидаем увидеть.

But did we just get it

Но получили ли мы его,

потому что составили из кусочков для моделирования изображения чёрной дыры?

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

Let's try another set of puzzle pieces

Давайте возьмём другой набор

from astronomical, non-black hole objects.

с астрономическими объектами, не являющимися чёрными дырами.

OK, we get a similar-looking image.

Хорошо, мы получили похожее изображение.

А как насчёт кусочков повседневных изображений,

And then how about pieces from everyday images,

like the images you take with your own personal camera?

которые можно снять на обычную камеру?

Great, we see the same image.

Отлично, мы видим одно и то же изображение.

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

Когда одинаковое изображение получается из разных наборов кусочков,

then we can start to become more confident

тогда у нас появляется уверенность,

that the image assumptions we're making

что наши предположения

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

не сильно влияют на конечный результат.

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

Другой вариант: мы можем взять тот же самый набор из кусочков пазла,

как, например, производные из повседневных снимков,

such as the ones derived from everyday images,

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

и использовать их для воспроизведения разных видов исходных изображений.

So in our simulations,

В наших моделях мы предполагаем,

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

что чёрная дыра похожа на другие астрономические объекты

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

и такие обыденные образы, как слон в центре нашей Галактики.

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

Когда результаты работы наших алгоритмов будут совпадать

to the simulation's truth image on top,

со смоделированными изображениями вверху,

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

мы будем уверены, что наши алгоритмы верны.

And I really want to emphasize here

И я хочу подчеркнуть здесь,

that all of these pictures were created

что все эти изображения были созданы

by piecing together little pieces of everyday photographs,

путём склеивания маленьких кусочков повседневных фотографий,

like you'd take with your own personal camera.

которые можно снять на обычную камеру.

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

Изображение чёрной дыры, которое раньше никто не видел,

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

можно получить с помощью объединения уже имеющихся снимков,

of people, buildings, trees, cats and dogs.

на которых изображены люди, дома, деревья, кошки и собаки.

Imaging ideas like this will make it possible for us

Подобные идеи визуализации могут позволить нам

to take our very first pictures of a black hole,

создать первую фотографию чёрной дыры,

and hopefully, verify those famous theories

а также, надеюсь, проверить известные теории,

on which scientists rely on a daily basis.

на которые опираются учёные в своей ежедневной работе.

But of course, getting imaging ideas like this working

Конечно, заставить такую идею работать

would never have been possible without the amazing team of researchers

было бы невозможно без удивительной команды учёных,

that I have the privilege to work with.

с которыми я имею честь сотрудничать.

Меня поражает тот факт,

It still amazes me

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

что несмотря на отсутствие у меня опыта в астрофизике,

what we have achieved through this unique collaboration

совместной работой мы добились результата,

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

который может дать нам первый снимок чёрной дыры.

Такие крупные проекты, как Event Horizon Telescope,

But big projects like the Event Horizon Telescope

are successful due to all the interdisciplinary expertise

успешны благодаря сотрудничеству множества учёных,

different people bring to the table.

являющихся экспертами в различных областях знаний.

We're a melting pot of astronomers,

Все мы: астрономы, физики, математики и инженеры —

physicists, mathematicians and engineers.

плавимся в одном котле науки.

This is what will make it soon possible

Так мы вскоре сделаем возможным то,

что когда-то казалось невозможным.

to achieve something once thought impossible.

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

Я бы хотела призвать всех вас

and help push the boundaries of science,

помогать в расширении границ науки,

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

даже если на первый взгляд она кажется такой же непостижимой, как чёрная дыра.

Thank you.

Спасибо.

(Applause)

(Аплодисменты)