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

Translator: Nguyen Cao Reviewer: Lam Nguyen

In the movie "Interstellar,"

Trong bộ phim "Interstellar,"

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

chúng ta có cái nhìn cận cảnh một hố đen siêu lớn.

Set against a backdrop of bright gas,

Nằm sau tấm màn khí ga sáng rực,

the black hole's massive gravitational pull

trường hấp dẫn cực kỳ mạnh của hố đen này

bends light into a ring.

bẻ cong ánh sáng thành chiếc nhẫn.

However, this isn't a real photograph,

Nhưng đây không phải hình ảnh thật,

but a computer graphic rendering --

mà là hình ảnh đồ họa bằng máy tính -

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

một diễn giải đầy nghệ thuật về một hình ảnh của hố đen.

A hundred years ago,

Một trăm năm trước,

Albert Einstein first published his theory of general relativity.

Albert Einstein lần đầu tiên công bố Thuyết tương đối rộng.

In the years since then,

Những năm sau đó,

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

các nhà khoa học đưa hàng loạt bằng chứng ủng hộ thuyết này.

But one thing predicted from this theory, black holes,

Nhưng một điều có thể đoán được từ lý thuyết này, là việc hố đen

still have not been directly observed.

vẫn chưa được quan sát trực tiếp.

Mặc dù chúng ta có vài ý kiến về hình dạng có thể của hố đen,

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

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

nhưng ta chưa từng chụp bức ảnh nào về nó trong quá khứ.

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

Tuy nhiên, mọi người sẽ rất ngạc nhiên khi biết được mọi thứ sẽ sớm thay đổi.

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

Chúng ta sẽ thấy được bức ảnh đầu tiên của hố đen trong vài năm tới.

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

Những bức ảnh đầu tiên sẽ được chụp bởi một nhóm các nhà khoa học quốc tế,

an Earth-sized telescope

một kính thiên văn cỡ Trái đất,

and an algorithm that puts together the final picture.

và áp dụng một thuật toán để cho ra hình ảnh cuối cùng.

Mặc dù tôi không thể cho các bạn xem hình ảnh thật của hố đen hôm nay,

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

tôi muốn các bạn có cái nhìn lướt qua những nỗ lực liên quan

in getting that first picture.

để có được bức hình đầu tiên.

My name is Katie Bouman,

Tôi tên là Katie Bouman,

and I'm a PhD student at MIT.

một nghiên cứu sinh tại Đại học MIT.

I do research in a computer science lab

Tôi nghiên cứu tại một phòng lab máy tính

that works on making computers see through images and video.

để tạo ra những máy tính phân tích hình ảnh và video.

But although I'm not an astronomer,

Mặc dù tôi không phải nhà thiên văn học,

nhưng tôi sẽ chỉ các bạn thấy

today I'd like to show you

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

cách mà tôi đã xây dựng đề án thú vị này.

If you go out past the bright city lights tonight,

Nếu bạn nhìn xuyên lớp ánh sáng của thành phố đêm nay,

you may just be lucky enough to see a stunning view

bạn có thể may mắn nhìn thấy toàn cảnh tuyệt vời

of the Milky Way Galaxy.

của Dải ngân hà.

Và nếu bạn có thể thu cận cảnh hàng triệu ngôi sao,

And if you could zoom past millions of stars,

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

26.000 năm ánh sáng về tâm Dải ngân hà hình xoắn ốc này,

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

chúng ta sẽ đi đến cụm sao ở ngay vị trí trung tâm.

Peering past all the galactic dust with infrared telescopes,

Bằng cách quan sát dải bụi ngân hà qua kính thiên văn hồng ngoại,

astronomers have watched these stars for over 16 years.

các nhà thiên văn học đã quan sát những ngôi sao này trong hơn 16 năm.

Nhưng thứ chúng ta không thấy được lại là thứ tuyệt vời nhất.

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

These stars seem to orbit an invisible object.

Những ngôi sao này dường như quay quanh một thực thể vô hình.

By tracking the paths of these stars,

Theo dõi đường đi của những ngôi sao này,

các nhà thiên văn kết luận

astronomers have concluded

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

rằng thứ duy nhất đủ nhỏ, đủ nặng để gây ra hiện tượng này

is a supermassive black hole --

là hố đen siêu khổng lồ --

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

một thực thể dày đặt đến mức có thể hút mọi thứ rất gần nó

even light.

ngay cả ánh sáng.

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

Nhưng điều gì xảy ra nếu chúng ta phóng to hơn nữa nhỉ?

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

Liệu ta có thể nhìn thấy thứ theo lý thuyết là không thể thấy được?

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

Hóa ra nếu chúng ta có thể khảo sát ở bước sóng radio,

we'd expect to see a ring of light

ta có thể thấy một vòng tròn ánh sáng

caused by the gravitational lensing of hot plasma

tạo ra bởi thấu kính hấp dẫn của dòng plasma nóng

chuyển động rất nhanh quanh hố đen.

zipping around the black hole.

In other words,

Nói cách khác,

hố đen như một chiếc bóng trên nền vật liệu màu sáng,

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

carving out a sphere of darkness.

khắc nên hình một quả cầu tối.

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

Vòng tròn ánh sáng cho thấy chân trời sự kiện của hố đen,

where the gravitational pull becomes so great

nơi lực hấp dẫn rất mạnh

đến nỗi ánh sáng không thể thoát.

that not even light can escape.

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

Phương trình Einstein dự đoán kích cỡ và hình dáng của vòng tròn

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

nên việc chụp hình nó không chỉ rất tuyệt,

it would also help to verify that these equations hold

mà nó sẽ giúp xác minh các phương trình

in the extreme conditions around the black hole.

trong các điều kiện cực hạn quanh hố đen.

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

Tuy nhiên, hố đen này ở cách chúng ta rất xa,

that from Earth, this ring appears incredibly small --

nếu nhìn từ Trái Đất thì quả thật vòng tròn này sẽ cực kì nhỏ --

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

chỉ bằng kích thước của quả cam được đặt trên bề mặt của mặt trăng.

That makes taking a picture of it extremely difficult.

Điều đó làm cho việc chụp hình trở nên vô cùng phức tạp.

Why is that?

Tại sao lại thế?

Well, it all comes down to a simple equation.

Câu trả lời nằm gói gọn trong phương trình toán học đơn giản.

Due to a phenomenon called diffraction,

Bởi vì hiện tượng nhiễu xạ,

nên có những giới hạn cơ bản

there are fundamental limits

to the smallest objects that we can possibly see.

đối với các vật thể nhỏ nhất có thể nhìn thấy được.

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

Phương trình vi phân chứng minh để nhìn thấy những vật càng nhỏ

we need to make our telescope bigger and bigger.

thì chúng ta cần tạo ra kính thiên văn càng lớn.

Nhưng ngay cả kính thiên văn quang học tốt nhất Trái Đất,

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

we can't even get close to the resolution necessary

chúng ta vẫn chưa đạt được độ phân giải cần thiết

to image on the surface of the moon.

để ghi lại hình ảnh bề mặt mặt trăng.

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

Thực ra thì, ở đây tôi đưa ra những ảnh có độ phân giải cao nhất chụp

of the moon from Earth.

mặt trăng từ Trái đất.

It contains roughly 13,000 pixels,

Nó có khoảng 13.000 pixels,

and yet each pixel would contain over 1.5 million oranges.

và mỗi pixel có kích thước đến 1,5 triệu quả cam.

So how big of a telescope do we need

Vậy ta cần một chiếc kính lớn đến mức nào

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

để có thể nhìn thấy quả cam trên bề mặt mặt trăng,

and, by extension, our black hole?

hay, rộng hơn, là hố đen?

Well, it turns out that by crunching the numbers,

Hóa ra chỉ bằng việc tính toán các con số,

you can easily calculate that we would need a telescope

bạn sẽ dễ dàng tính được chúng ta cần đến chiếc kính

the size of the entire Earth.

lớn bằng cả Trái Đất.

(Laughter)

(Cười)

If we could build this Earth-sized telescope,

Nếu ta có thể tạo ra một thứ lớn như vậy,

ta chỉ mới bước đầu xác định được chiếc vòng ánh sáng đặc trưng

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

indicative of the black hole's event horizon.

biểu thị chân trời sự kiện của hố đen.

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

Mặc dù bức ảnh này không cho chúng ta thấy mọi chi tiết

như trong đồ họa máy tính,

in computer graphic renderings,

it would allow us to safely get our first glimpse

nó cho chúng ta cái nhìn đáng tin cậy đầu tiên

of the immediate environment around a black hole.

về môi trường xung quanh một hố đen.

However, as you can imagine,

Tuy nhiên, hãy thử tưởng tượng,

việc tạo ra một kính thiên văn parabol to bằng Trái đất là điều không thể.

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

But in the famous words of Mick Jagger,

Nhưng theo lời của Mick Jagger,

"You can't always get what you want,

"Ta không thể luôn có thứ mình muốn,

but if you try sometimes, you just might find

nhưng nếu nỗ lực, ta có thể tìm ra

you get what you need."

và đạt được thứ ta cần."

And by connecting telescopes from around the world,

Bằng việc kết nối các kính thiên văn trên thế giới,

an international collaboration called the Event Horizon Telescope

một dự án cộng tác quốc tế được gọi là Event Horizon Telescope

is creating a computational telescope the size of the Earth,

đang xây dựng một kính thiên văn tính toán kích cỡ Trái đất,

có khả năng phân tích cấu trúc

capable of resolving structure

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

trên quy mô sự kiện chân trời của một hố đen.

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

Hệ thống kính thiên văn lên kế hoạch chụp bức hình đầu tiên

về hố đen vào năm tới.

of a black hole next year.

Mỗi kính thiên văn trong hệ thống toàn cầu này đều làm việc với nhau.

Each telescope in the worldwide network works together.

Linked through the precise timing of atomic clocks,

Được liên kết qua hệ thống đồng hồ nguyên tử chuẩn xác,

teams of researchers at each of the sites freeze light

nhóm nghiên cứu ở mỗi điểm quan sát ngưng đọng ánh sáng

by collecting thousands of terabytes of data.

bằng cách thu thập hàng terabytes dữ liệu .

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

Dữ liệu này sau đó được phân tích tại phòng lab ở Massachusetts.

So how does this even work?

Điều này được thực hiện như thế nào?

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

Nhớ rằng nếu ta muốn nhìn thấy hố đen ở trung tâm dải Ngân hà,

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

ta phải xây một chiếc kính thiên văn không tưởng cỡ Trái đất?

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

Nhưng khoan đã nào, giả sử ta có thể xây

a telescope the size of the Earth.

một chiếc kính lớn bằng Trái Đất.

This would be a little bit like turning the Earth

Nó sẽ giống như việc biến Trái đất

into a giant spinning disco ball.

thành một quả cầu disco khổng lồ.

Each individual mirror would collect light

Mỗi chiếc gương sẽ thu thập ánh sáng

that we could then combine together to make a picture.

để chúng ta có thể tổng hợp lại thành một bức ảnh.

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

Thế nhưng, giờ nếu loại bỏ đi hầu hết các tấm gương đó.

chỉ để lại một vài chiếc.

so only a few remained.

Chúng ta vẫn có thể tập hợp thông tin lại,

We could still try to combine this information together,

nhưng sẽ có rất nhiều lỗ hổng.

but now there are a lot of holes.

Những chiếc gương đại diện cho những nơi kính viễn vọng được đặt.

These remaining mirrors represent the locations where we have telescopes.

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

Cực kỳ ít số liệu đo lường để tạo dựng một bức ảnh.

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

Nhưng dù chúng ta chỉ thu thập được ánh sáng ở một vài vị trí đặt kính,

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

khi Trái đất xoay, chúng ta sẽ có thêm được những đo lường mới.

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

Nói cách khác, khi quả cầu disco quay, những chiếc kính sẽ thay đổi vị trí,

and we get to observe different parts of the image.

chúng ta sẽ quan sát được những phần khác nhau của bức ảnh.

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

Các thuật toán xử lý hình ảnh sẽ được dùng để lấp đầy chỗ trống trên quả cầu disco

in order to reconstruct the underlying black hole image.

để kiến tạo hình ảnh cơ bản của hố đen.

If we had telescopes located everywhere on the globe --

Nếu kính thiên văn được đặt ở khắp Địa cầu --

in other words, the entire disco ball --

nói cách khác là khắp quả cầu disco --

this would be trivial.

thì đó chỉ là chuyện nhỏ.

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

Tuy nhiên, vì chúng ta chỉ thấy được một vài điểm mẫu,

there are an infinite number of possible images

cho nên sẽ có vô số những hình ảnh khả thi

that are perfectly consistent with our telescope measurements.

trùng khớp hoàn hảo với những đo lường từ kính thiên văn.

However, not all images are created equal.

Tuy nhiên, không phải tất cả hình ảnh đều được tạo ra đồng đều.

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

Một số hình ảnh sẽ giống với những gì chúng ta nghĩ hơn là những cái khác.

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

Nên, vai trò của tôi trong việc chụp hình ảnh đầu tiên về hố đen

is to design algorithms that find the most reasonable image

là thiết kế giải thuật tìm ra hình ảnh hợp lý nhất

that also fits the telescope measurements.

phù hợp với những đo lường từ kính thiên văn.

Just as a forensic sketch artist uses limited descriptions

Giống như một nghệ sĩ vẽ chân dung trong Sở cảnh sát, sử dụng một số ít mô tả

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

để vẽ chân dung bằng cách sử dụng kiến thức của họ về cấu trúc gương mặt,

the imaging algorithms I develop use our limited telescope data

các thuật toán tôi phát triển sử dụng dữ liệu ít ỏi từ kính thiên văn

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

để cho ta một bức ảnh về các vật thể trong vũ trụ.

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

Bằng cách sử dụng những giải thuật này, ta có thể ghép các bức ảnh với nhau

from this sparse, noisy data.

từ đám dữ liệu khan hiếm, hỗn tạp này.

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

Vậy nên, giờ tôi sẽ cho các bạn thấy một ảnh mẫu dược tạo bởi dữ liệu giả lập,

when we pretend to point our telescopes

khi ta giả định hướng các kính thiên văn

to the black hole in the center of our galaxy.

về phía hố đen ngay giữa thiên hà của chúng ta.

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

Mặc dù đây chỉ là giả lập, việc xây dựng hình ảnh này cho chúng ta hy vọng

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

rằng ta sẽ sớm có thể chụp được hình ảnh hố đen đáng tin cậy đầu tiên

and from it, determine the size of its ring.

và từ đó, xác định kích thước của vòng sáng.

Mặc dù tôi rất thích được diễn giải chi tiết về giải thuật này,

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

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

nhưng may cho các bạn, tôi không có thời gian.

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

Nhưng tôi cũng trình bày thoáng qua

of how we define what our universe looks like,

cách chúng tôi xác định hình dạng của vũ trụ,

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

và chúng tôi sử dụng nó để xây dựng và kiểm tra kết quả của mình thế nào.

Since there are an infinite number of possible images

Vì có hàng vô số hình ảnh khả thi

that perfectly explain our telescope measurements,

trùng khớp với những đo đạc từ kính thiên văn,

we have to choose between them in some way.

chúng tôi bằng cách nào đó phải chọn lựa chúng.

We do this by ranking the images

Chúng tôi xếp hạng các bức ảnh

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

dựa trên mức độ tương đương với lỗ đen thực sự,

and then choosing the one that's most likely.

và lựa chọn cái có vẻ như giống nhất.

Ý của tôi chính xác là gì?

So what do I mean by this exactly?

Let's say we were trying to make a model

Giả như ta đang cố tạo một chương trình

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

cho ta biết về khả năng một tấm ảnh có thể xuất hiện trên Facebook.

Chúng ta có lẽ muốn nó biết rằng

We'd probably want the model to say

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

người ta sẽ không hay post một tẩm ảnh nhiễu như phía bên trái,

and pretty likely that someone would post a selfie

nhưng người ta sẽ hay post một tấm selfie

like this one on the right.

như tấm bên phải.

Tấm hình ở giữa bị mờ,

The image in the middle is blurry,

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

nhưng dù sao nó có vẻ sẽ được post trên Facebook

compared to the noise image,

so với tấm hình bị nhiễu,

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

nhưng ta sẽ ít thấy nó hơn so với tấm selfie.

Nhưng đối với các hình ảnh từ hố đen,

But when it comes to images from the black hole,

chúng tôi gặp một vấn đề hóc búa thật sự: chúng ta chưa từng nhìn thấy nó.

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

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

Trường hợp này, thứ gì có vẻ giống với hố đen,

và chúng ta nên giả định cấu trúc của hố đen thế nào?

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

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

Chúng tôi đã cố gắng sử dụng những hình ảnh mô phỏng,

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

giống hình ảnh hố đen trong phim "Interstellar,"

nhưng làm thế có thể gây ra một số vấn đề nghiêm trọng.

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

Điều gì xảy ra nếu giả thuyết của Einstein không đúng?

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

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

Chúng tôi vẫn muốn tái lập một hình ảnh chuẩn xác về điều sẽ xảy ra.

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

Nếu giải thuật dựa quá nhiều vào phương trình của Einstein,

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

kết cục chúng tôi sẽ nhìn thấy điều chúng tôi kỳ vọng.

In other words, we want to leave the option open

Nói cách khác, chúng tôi muốn để dành một chỗ,

thậm chí dành cho một con voi khổng lồ ngay giữa thiên hà này.

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

(Laughter)

(Cười)

Các loại ảnh khác nhau có những đặc điểm riêng biệt.

Different types of images have very distinct features.

Chúng tôi có thể dễ dàng phân biệt được những hình ảnh mô phỏng hố đen

We can easily tell the difference between black hole simulation images

and images we take every day here on Earth.

với hình ảnh ta chụp hằng ngày trên Trái đất.

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

Cần có cách giúp giải thuật biết hình ảnh trông như thế nào

mà không phải quy định quá nhiều đặc điểm cho một loại ảnh.

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

One way we can try to get around this

Một cách chúng tôi thử để giải quyết

is by imposing the features of different kinds of images

là quy định những đặc điểm của những loại ảnh khác nhau

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

và xem loại ảnh chúng tôi giả thiết ảnh hưởng lên việc tái lập như thế nào.

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

Nếu tất cả các loại ảnh tạo ra hình ảnh giống nhau,

then we can start to become more confident

thì ta có thể tự tin rằng

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

các giả thiết chúng tôi tạo nên không bị lệch nhiều so với hình ảnh này.

This is a little bit like giving the same description

Nó giống với việc đưa ra mô tả giống nhau

to three different sketch artists from all around the world.

cho ba nghệ sĩ phác họa khác nhau ở khắp thế giới.

If they all produce a very similar-looking face,

Nếu họ vẽ ra cùng một khuôn mặt giống nhau,

then we can start to become confident

chúng ta có thể tự tin rằng

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

họ không áp đặt những thiên hướng văn hóa riêng của bản thân lên bức hình.

One way we can try to impose different image features

Một cách chúng tôi thử áp dụng những đặc điểm hình ảnh khác nhau

is by using pieces of existing images.

là dùng những mảnh ghép của các hình ảnh hiện có.

So we take a large collection of images,

Chúng tôi chụp một số lượng lớn hình ảnh,

and we break them down into their little image patches.

và chia chúng thành những mảnh hình nhỏ.

Sau đó chúng tôi dùng từng mảnh hình ấy như những mảnh ghép hình.

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

Chúng tôi dùng những mảnh ghép thường thấy để ghép lại thành một bức ảnh

that also fits our telescope measurements.

khớp với các đo đạc từ kính thiên văn.

Các loại ảnh khác nhau có các tập các mảnh ghép rất riêng biệt.

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

So what happens when we take the same data

Vậy điều gì xảy ra khi chúng ta dùng cùng một dữ liệu

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

nhưng lại dùng các tập mảnh ghép khác nhau để tái lập bức hình?

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

Đầu tiên hãy bắt đầu với các mảnh ghép giả lập hình ảnh hố đen.

OK, this looks reasonable.

Ok, cái này nhìn khá hợp lý.

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

Cái này nhìn có vẻ giống như thứ chúng ta kỳ vọng.

But did we just get it

Nhưng liệu ta đã làm được

bởi vì chúng ta chỉ đưa ra số ít các hình ảnh giả lập về hố đen?

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

Let's try another set of puzzle pieces

Hãy thử với tập các mảnh ghép khác

from astronomical, non-black hole objects.

từ các thực thể thiên văn mà không phải là hố đen.

OK, we get a similar-looking image.

OK, chúng ta cũng có hình ảnh giống thế.

Và giờ thì với các hình ảnh hằng ngày,

And then how about pieces from everyday images,

like the images you take with your own personal camera?

giống các bức hình bạn chụp từ máy camera của mình?

Great, we see the same image.

Tuyệt ! Chúng ta cũng có bức hình giống thế.

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

Khi có được các bức hình giống nhau từ các tập mảnh ghép khác nhau,

then we can start to become more confident

chúng tôi có thể tự tin

that the image assumptions we're making

rằng giả thiết hình ảnh chúng tôi dùng

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

không chênh lệch nhiều so với bức hình cuối cùng.

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

Một thứ khác chúng tôi làm là sử dụng cùng một tập các mảnh ghép,

ví dụ như tập lấy từ các bức hình hằng ngày,

such as the ones derived from everyday images,

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

và sử dụng chúng để tái lập các hình ảnh gốc khác nhau.

So in our simulations,

Trong quá trình giả lập,

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

chúng tôi vờ như hố đen trông giống như một thực thế thiên văn khác

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

cũng như những bức ảnh hàng ngày giống con voi giữa thiên hà chúng ta.

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

Khi giải thuật của chúng tôi ở phía dưới đưa ra kết quả giống với

to the simulation's truth image on top,

hình ảnh giả lập thật ở phía trên

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

chúng tôi sẽ tự tin hơn về các giải thuật của mình.

And I really want to emphasize here

Điều tôi muốn nhấn mạnh ở đây

that all of these pictures were created

là tất cả các bức hình này được tạo ra

by piecing together little pieces of everyday photographs,

bằng việc ghép các mảnh ghép từ những bức hình hằng ngày

like you'd take with your own personal camera.

giống như bạn chụp chúng từ camera của bạn.

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

Thế nên một bức tranh về hố đen chúng ta chưa từng thấy trước đây

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

cuối cùng có thể được tạo ra bằng cách ghép các bức hình chúng ta thường thấy

of people, buildings, trees, cats and dogs.

như về người, các tòa nhà, cây cối, mèo, và chó.

Imaging ideas like this will make it possible for us

Ý tưởng về hình ảnh như thế này sẽ giúp chúng ta có thể

to take our very first pictures of a black hole,

chụp được bức ảnh đầu tiên về hố đen,

and hopefully, verify those famous theories

và hy vọng có thể xác minh các lý thuyết nối tiếng

on which scientists rely on a daily basis.

mà các nhà khoa học đang dựa vào hằng ngày.

But of course, getting imaging ideas like this working

Nhưng tất nhiên, việc thực hiện các ý tưởng này

would never have been possible without the amazing team of researchers

sẽ không bao giờ thực hiện được nếu không có nhóm nghiên cứu tuyệt vời

that I have the privilege to work with.

mà tôi vinh dự có cơ hội làm việc cùng.

Tôi vẫn ngạc nhiên

It still amazes me

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

rằng mặc dù tôi bắt đầu dự án mà không hề biết về Thiên văn học,

what we have achieved through this unique collaboration

điều chúng tôi đạt được qua sự cộng tác độc đáo này

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

có thể dẫn tới những hình ảnh đầu tiên về hố đen.

Nhưng những dự án lớn như Event Horizon Telescope

But big projects like the Event Horizon Telescope

are successful due to all the interdisciplinary expertise

rất thành công nhờ vào sự cộng tác của những nhà chuyên môn

different people bring to the table.

từ những lĩnh vực khác nhau.

We're a melting pot of astronomers,

Chúng tôi là nhóm các nhà thiên văn

physicists, mathematicians and engineers.

vật lý, toán học, và kỹ sư.

This is what will make it soon possible

Đây là công cụ sẽ thực hiện được điều

đã từng xem không thể thực hiện được.

to achieve something once thought impossible.

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

Tôi muốn cỗ vũ tất cả các bạn cùng tiến bước

and help push the boundaries of science,

và đẩy lùi các ranh giới của khoa học,

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

ngay cả khi nó thoạt đầu có vẻ bí ẩn với bạn như hố đen chẳng hạn.

Thank you.

Cám ơn.

(Applause)

(Vỗ tay)