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Cómo usamos la astrofísica para estudiar problemas terrestres

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    Soy astrofísica.
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    Investigo explosiones estelares
    en todo el universo.
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    Pero tengo un defecto:
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    soy inquieta y me aburro fácilmente.
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    Y aunque como astrofísica,
    tengo la increíble oportunidad
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    de estudiar todo el universo,
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    la idea de hacer solo eso, siempre eso,
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    me hace sentir enjaulada y limitada.
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    Pero ¿y si mis problemas de
    mantener la atención y de aburrirme
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    no fueron un defecto?
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    ¿Qué pasaría si pudiera
    convertirlos en un activo?
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    Un astrofísico no puede
    tocar o interactuar
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    con las cosas que estudia.
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    No hay forma de hacer explotar
    una estrella en un laboratorio
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    para descubrir por qué o cómo explotó.
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    Solo fotos y películas del cielo.
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    Todo lo que sabemos sobre el universo,
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    desde el big bang que originó
    el espacio y el tiempo,
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    la formación y evolución
    de estrellas y galaxias,
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    hasta la estructura
    de nuestro propio sistema solar,
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    lo descubrimos estudiando
    imágenes del cielo.
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    Y para estudiar un sistema
    tan complejo como todo el universo,
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    los astrofísicos son expertos
    en extraer modelos y soluciones simples
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    de conjuntos de datos grandes y complejos.
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    Y ¿qué más puedo
    hacer con esta experiencia?
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    ¿Qué pasa si giramos
    la cámara hacia nosotros?
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    En el Observatorio Urbano eso es
    exactamente lo que hacemos.
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    Greg Dobler, también astrofísico
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    y mi esposo,
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    creó el primer observatorio urbano
    en la Universidad de Nueva York en 2013,
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    al que me uní en 2015.
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    Estas son algunas de las cosas
    que hacemos.
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    Tomamos fotos de la ciudad por la noche.
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    y estudiamos las luces
    de la ciudad como si fueran estrellas.
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    Al estudiar cómo cambia
    la luz con el tiempo
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    y el color de las luces astronómicas,
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    obtengo información sobre la naturaleza
    de las estrellas en explosión.
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    Al estudiar las luces
    de la ciudad de la misma manera,
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    podemos medir y predecir cuánta energía
    necesita y consume la ciudad
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    y ayudar a construir una red resiliente
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    que apoyará las necesidades o
    el crecimiento de los entornos urbanos.
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    En las imágenes diurnas,
    capturamos columnas de contaminación.
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    El 75 % de los gases de efecto
    invernadero en la ciudad de Nueva York
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    provienen de un edificio como este,
    de fuel para la calefacción.
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    Se puede medir la contaminación
    con sensores de calidad del aire.
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    Pero imaginen poner un sensor en
    cada edificio de la ciudad de Nueva York,
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    que lea los datos
    de un millón de monitores.
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    Imaginen el costo.
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    Con un equipo de estudiantes de la NYU,
    creamos un modelo matemático,
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    Una red neuronal que puede detectar
    y rastrear estos penachos
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    sobre el horizonte
    de la ciudad de Nueva York.
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    Podemos clasificarlos.
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    Plumas de vapor inofensivas,
    blancas y evanescentes;
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    chimeneas contaminantes,
    oscuras y persistentes...
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    Y proporcionamos
    a los responsables políticos
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    un mapa de
    la contaminación del vecindario.
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    Este proyecto multidisciplinario
    creó soluciones transformadoras.
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    Pero las metodologías de análisis
    de datos que utilizamos en astrofísica
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    se pueden aplicar a todo tipo de datos,
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    No solo imágenes.
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    Nos pidieron ayudar
    a un fiscal de distrito de California
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    para comprender los retrasos
    procesales en su jurisdicción.
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    Hay personas en libertad condicional
    o sentadas en la cárcel,
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    esperando juicio a veces durante años.
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    Querían saber
    qué tipo de casos se prolongaron,
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    y tenían un conjunto de datos masivo
    para explorar y entenderlo,
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    pero no tenían la experiencia
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    o los instrumentos
    en su oficina para hacerlo.
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    Y ahí es donde entramos nosotros.
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    Trabajé con mi colega, la profesora
    de política pública Angela Hawken,
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    y nuestro equipo creó
    primero un tablero visual
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    para que los fiscales vean y comprendan
    mejor el proceso de enjuiciamiento.
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    Pero también, nosotros mismos
    analizamos sus datos,
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    mirando a ver
    si la duración del proceso
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    sufría desigualdades sociales
    en su jurisdicción.
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    Lo hicimos usando métodos
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    que usaría para clasificar
    miles de explosiones estelares,
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    aplicados a miles de casos judiciales.
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    Y al hacerlo,
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    creamos un modelo que puede
    aplicarse a otras jurisdicciones
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    que estén dispuestas
    a explorar sus prejuicios.
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    Estas colaboraciones
    entre expertos y astrofísicos
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    crean soluciones transformadoras
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    para ayudar a mejorar
    la calidad de vida de las personas.
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    Pero es un camino de doble sentido.
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    Llevo mi experiencia
    en astrofísica a la ciencia urbana,
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    y llevo lo que aprendo
    en ciencia urbana a la astrofísica.
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    Ecos de luz:
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    los reflejos de explosiones estelares
    sobre el polvo interestelar.
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    En nuestras fotos estos reflejos aparecen
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    como rasgos blancos,
    evanescentes y móviles,
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    al igual que las plumas.
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    Adapto los mismos modelos que detectan
    plumas en las imágenes de la ciudad.
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    para detectar ecos de luz
    en imágenes del cielo.
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    Al explorar las cosas que
    me interesan y me entusiasman,
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    yendo más allá de mi campo,
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    convertí mi inquietud en un activo.
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    Todos tenemos una perspectiva única
    que puede generar una nueva visión.
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    y conducir a soluciones nuevas,
    inesperadas y transformadoras.
  • 4:59 - 5:00
    Gracias.
  • 5:00 - 5:04
    (Aplausos)
Title:
Cómo usamos la astrofísica para estudiar problemas terrestres
Speaker:
Federica Bianco
Description:

Para estudiar un sistema tan complejo como todo el universo, los astrofísicos deben ser expertos en extraer soluciones simples de grandes conjuntos de datos. ¿Qué más podrían hacer con esta experiencia? En una charla interdisciplinaria, la becaria TED y astrofísica Federica Bianco explica cómo usa el análisis de datos astrofísicos para resolver problemas urbanos y sociales, así como misterios estelares.

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
05:17

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