בסרט ׳בין כוכבים׳,
זוכים למבט מקרוב על חור שחור על-מסיבי.
על גבי רקע של גז זוהר,
כוח הכבידה העצום של החור השחור
מכופף את האור לטבעת.
אבל, זו אינה תמונה אמיתית,
אלא גרפיקה ממוחשבת -
פירוש אומנותי לאופן בו עשוי להיראות חור שחור.
לפני מאה שנים,
אלברט איינשטיין פרסם לראשונה את תיאורית היחסות הכללית שלו.
בשנים שעברו מאז,
מדענים סיפקו הרבה עדויות שתומכות בה.
אבל דבר אחד שהתיאוריה הזו חזתה, חורים שחורים,
עדין לא נצפה ישירות.
למרות שיש לנו איזשהו רעיון לגבי איך חור שחור עשוי להיראות
מעולם לא צילמנו תמונה של אחד.
למרות זאת, אולי תופתעו לדעת שזה עומד להשתנות בקרוב.
ייתכן שנראה תמונה ראשונה של חור שחור בשנתיים הקרובות.
קבלת התמונה הראשונה הזאת תלויה בצוות בינלאומי של מדענים,
טלסקופ בגודל כדור הארץ
ואלגוריתם שמחבר את התמונה הסופית.
למרות שלא אוכל להראות לכם היום תמונה אמיתית של חור שחור
הייתי רוצה לתת לכם הצצה למאמץ שמושקע
לשם קבלת תמונה זו.
קוראים לי קייטי באומן,
ואני דוקטורנטית ב-MIT.
אני עורכת מחקר במעבדת מדעי-המחשב
שבה מתכנתים מחשבים לאמת תמונות ווידאו.
אבל למרות שאני לא אסטרונומית,
היום אני רוצה להראות לכם
איך תרמתי לפרוייקט המרגש הזה.
אם תתרחקו מאורות העיר הלילה
אולי יתמזל מזלכם ותראו נוף מדהים
של גלקסיית שביל החלב.
ואם נוכל לעשות זום מעבר למיליוני כוכבים
במרחק 26,000 שנות אור לכיוון מרכז גלקסיית שביל החלב הספירלית,
נגיע בסופו של דבר לאוסף של כוכבים ממש במרכז.
כשהם מציצים מבעד לאבק הגלקטי עם טלסקופים אינפרא-אדומים,
אסטרונומים צפו בכוכבים האלה במשך יותר מ-16 שנים.
אבל הדבר המדהים ביותר הוא דווקא מה שלא ראו.
נראה שהכוכבים האלה חגים סביב לעצם בלתי נראה.
על ידי מעקב אחרי מסלולי תנועתם של כוכבים אלה,
אסטרונומים הסיקו
שהדבר הקטן היחיד שכבד מספיק כדי לגרום לתנועה שכזו
הוא חור שחור על-מסיבי -
אובייקט בעל צפיפות מאוד גבוהה, השואב כל דבר שמתקרב אליו -
אפילו אור.
אבל מה קורה עם נוכל להמשיך לעשות זום?
האם אפשר לראות משהו שהוא, בהגדרה, בלתי-נראה?
מסתבר שאם נעשה זום באורך גל רדיו, [סימולציה של חור-שחור]
נצפה לראות טבעת של אור
שנגרמת על ידי עידוש כבידתי של פלזמה רותחת
שנעה במהירות סביב החור השחור.
במילים אחרות,
החור השחור מטיל צל על הרקע של החומר הזרחני,
ויוצר כדור של חשכה.
הטבעת הזרחנית חושפת את אופק האירועים של החור השחור,
איפה שכח הכבידה הוא כל כך עצום
שאפילו אור לא יכול להימלט.
המשוואות של איינשטיין חוזות את הצורה והגודל של טבעת זו,
אז לא רק שיהיה ממש מגניב אם נצליח לצלם אותה,
אלא גם נוכל לוודא שהמשוואות האלה נכונות
גם בתנאים הקיצוניים שסביב החור השחור.
אבל, החור השחור הזה כל-כך רחוק מאיתנו
שמכדור הארץ הטבעת הזו נראית ממש קטנטנה -
כגודלו של תפוז על פני הירח.
וזה אומר שלצלם אותה זה קשה מאוד.
למה?
ובכן, הכל מסתכם למשוואה אחת פשוטה
בגלל תופעה שנקראת עקיפה,
יש ערך מוגבל
לגודל האובייקט הקטן ביותר שאפשר לראות
המשוואה הכללית אומרת שכדי לראות משהו קטן יותר ויותר,
אנחנו צריכים לבנות טלסקופים גדולים יותר ויותר.
אבל אפילו עם הטלסקופ האופטי החזק ביותר על כדור הארץ,
אנחנו לא יכולים להתקרב אפילו לרזולוציה שדרושה
כדי לצלם תמונה על פני הירח.
למעשה, כאן אני מראה את אחת התמונות עם הרזולוציה הגבוהה ביותר שצולמו אי פעם
של הירח מכדור הארץ.
היא מכילה בערך 13,000 פיקסלים,
ועדיין בכל פיקסל יכנסו יותר ממיליון וחצי תפוזים
אז איזה גודל של טלסקופ אנחנו צריכים
כדי לראות תפוז על פני הירח
או את החור השחור שלנו?
מסתבר שאם עושים את החשבון
אפשר לחשב בקלות שנצטרך
טלסקופ בגודל כדור הארץ כולו.
[צחוק]
ואם נוכל לבנות טלסקופ בגודל כדור הארץ
נוכל רק להתחיל להבחין בטבעת האור הייחודית הזו
שמעידה על אופק האירועים של החור השחור.
למרות שהתמונה הזו לא תכיל את כל הפרטים שאנו רואים
בתמונת גרפיקה ממוחשבת,
היא תאפשר לנו הצצה ראשונית
לסביבה הקרובה ביותר לחור השחור.
למרות זאת, כפי שניתן לשער,
בניית טלסקופ צלחת בגודל כדור הארץ הינה בלתי אפשרית.
אבל במילותיו הידועות של מיק ג'אגר,
"לא תמיד תוכל להשיג את מה שאתה רוצה,
״אבל אם תנסה לפעמים, אולי תגלה
״שתשיג את מה שאתה צריך."
ועל ידי חיבור טלסקופים מרחבי לעולם,
שיתוף פעולה בין-לאומי שנקרא טלסקופ אופק האירועים,
יוצר טלסקופ חישובי בגודל כדור-הארץ,
שמסוגל להגיע לרזולוציה טובה
עבור אובייקט בסדר גודל של אופק האירועים של חור שחור.
מערכת טלסקופים זו אמורה לצלם את התמונה הראשונה שלה
של חור שחור בשנה הבאה.
כל טלסקופ ברשת העולמית מסונכרן לאחרים.
בתזמון מדויק של שעון אטומי,
צוותי מדענים בכל אתר מקפיאים את האור
על ידי איסוף של אלפי טרה-בייטים של מידע.
מידע זה מעובד בהמשך כאן במעבדה במסצ'וסטס.
אז איך זה עובד?
זכרו שאם רוצים לראות את החור השחור במרכז הגלקסיה שלנו,
צריך לבנות טלסקופ עצום בגודל כדור הארץ.
אז רק לשנייה, בואו נעמיד פנים שנוכל לבנות
טלסקופ בגודל כדור הארץ.
זה יהיה קצת כמו להפוך את כדור הארץ
לכדור מראות ענק מסתובב.
כל מראה תאסוף אור
שאז נוכל לשלב יחד לבניית תמונה.
עכשיו בואו נגיד שאנחנו מסירים את רוב המראות האלה
כך שישארו רק מעט.
עדיין נוכל לנסות לשלב יחד את כל המידע הזה,
אבל עכשיו יש בו הרבה חורים.
המראות הנותרות האלה מציינות את המקומות בהם יש לנו טלסקופים.
זה מספר קטן מידי של מדידות כדי לבנות ממנו תמונה.
אבל למרות שאנחנו אוספים אור רק במעט מקומות,
כשכדור הארץ מסתובב, אנחנו רואים מדידות חדשות.
במילים אחרות, כשכדור המראות מסתובב, המראות משנות את מיקומן
ואנחנו רואים חלקים אחרים בתמונה.
האלגוריתמים שאנחנו מפתחים ממלאים את החללים החסרים בכדור המראות
כדי לבנות מחדש את תמונת החור השחור.
אם היו לנו טלסקופים בכל מקום על פני כדור הארץ --
במילים אחרות, את כדור המראות בשלמותו --
זה היה קל.
אבל, יש לנו רק כמה דגימות, ולכן,
יש מספר אינסופי של תמונות אפשריות
שמתאימות לחלוטין למדידות הטלסקופים שלנו.
אבל, לא כל התמונות דומות.
חלק מהתמונות האלה נראות יותר כמו תמונה מאשר אחרות.
וכך, העזרה שלי בצילום התמונה הראשונה של חור שחור
היא בעיצוב אלגוריתמים שמוצאים את התמונה הסבירה ביותר
שגם מתאימה למדידות הטלסקופים.
כמו שצייר קלסתרונים משטרתי משתמש בתיאורים חלקיים
כדי לבנות תמונה תוך כדי שימוש בידע שלו על מבנה פנים,
האלגוריתמים של ההדמיה שאני מפתחת משתמשים במידע החלקי מהטלסקופים
כדי לכוון אותנו לתמונה שנראית כמו משהו מהיקום שלנו.
תוך שימוש באלגוריתמים האלה, אנחנו יכולים להרכיב תמונות
מהמידע הדל והרועש הזה.
אז הנה דוגמה לשחזור שנעשה על ידי שימוש במידע מדומה,
כשאנו מעמידים פנים שכיוונו את הטלסקופים
לחור השחור במרכז הגלקסיה שלנו.
למרות שזו רק הדמיה, שחזור כזה נותן לנו תקווה
שבקרוב נוכל לצלם את התמונה האמינה הראשונה של חור שחור
וממנה, לקבוע את גודל הטבעת שלו.
למרות שהייתי שמחה להמשיך לפרט על האלגוריתם הזה,
למזלכם, אין לי זמן.
אבל עדיין הייתי רוצה לתת לכם מושג
על האופן בו אנו מגדירים איך נראה היקום שלנו,
ואיך אנחנו משתמשים בזה כדי לשחזר ולאמת את התוצאות שלנו.
מכיוון שיש מספר אינסופי של תמונות אפשריות
שמסבירות בדיוק את מדידות הטלסקופים,
אנחנו חייבים לבחור ביניהן בדרך כלשהי.
אנחנו עושים את זה על ידי דירוג התמונות
על פי הסבירות שתמונה זו היא של החור השחור,
ואז בחירה של התמונה הכי סבירה.
אז למה בדיוק אני מתכוונת?
בואו נגיד שאנחנו מנסים לייצר מודל
שיחשב את הסבירות שתמונה תופיע בפייסבוק.
כנראה שנרצה שהמודל יגיד
שזה לא סביר שמישהו יפרסם את תמונת הרעש משמאל,
ושדי סביר שמישהו יפרסם סלפי
כמו התמונה מימין.
התמונה באמצע מטושטשת,
ולכן למרות שיותר סביר שנראה אותה בפייסבוק
יחסית לתמונת הרעש,
זה כנראה פחות סביר שנראה אותה יחסית לסלפי.
אבל כשזה נוגע לתמונות מהחור השחור,
אנחנו נתקלים בבעיה אמיתית: מעולם לא ראינו תמונה של חור שחור לפני כן.
במקרה כזה, מה היא תמונה סבירה,
ומה עלינו להניח על המבנה של חורים שחורים?
אנחנו יכולים להשתמש בתמונות מההדמיות שהרצנו,
כמו התמונה של החור השחור מהסרט 'בין כוכבים',
אם היינו עושים את זה, זה היה יכול לגרום לבעיות רציניות.
מה יקרה אם התיאוריות של איינשטיין אינן נכונות?
עדיין נרצה לשחזר תמונה מדוייקת של המצב.
אם נסתמך על המשוואות של איינשטיין באלגוריתמים שלנו,
בסוף פשוט נראה את מה שאנחנו מצפים לראות.
במילים אחרות, אנחנו רוצים לשקול גם את האפשרות
שבמרכז הגלקסיה יש פיל ענק
(צחוק)
לסוגים שונים של תמונות יש מאפיינים יחודיים.
אנחנו יכולים להבדיל בקלות בין תמונות הדמיה של חור שחור
לתמונות שאנחנו מצלמים בכל יום על כדור הארץ
אנחנו צריכים למצוא דרך ללמד את האלגוריתמים איך נראות תמונות
בלי לכפות עליהם מאפיינים של תמונה ספציפית.
דרך אחת לעשות זאת
היא על ידי כפייה של מאפיינים הלקוחים משלל סוגי תמונות
ובדיקה כיצד סוג התמונה עליה הסתמכנו משפיע על השחזורים שלנו.
אם כל סוגי התמונות ייצרו תמונה מאוד דומה,
אז נוכל להיות בטוחים יותר
שההנחות שלנו לא משנות את התמונה יותר מדי.
זה קצת כמו לתת את אותו תיאור
לשלושה ציירי פורטרטים מסביב לעולם.
אם כולם יציירו פרצוף מאוד דומה,
אז נוכל להיות להיות בטוחים
שהם לא כופים את ההטיות התרבותיות שלהם על הציורים.
דרך אחת שבה אפשר לכפות מאפייני תמונה מסויימים
זה על ידי שימוש בחלקים מתמונות קיימות.
אז לוקחים אוסף גדול של תמונות,
ומחלקים אותם לחלקי תמונה קטנים.
ואז אפשר להתייחס לכל חלק כמו אל חלק מפאזל.
ואנחנו משתמשים בחלקי פאזל שחוזרים על עצמם כדי להרכיב תמונה
שגם מתאימה למדידות הטלסקופ שלנו.
לסוגים שונים של תמונות יש חלקי פאזל מאוד ייחודיים.
מה קורה כשלוקחים את אותו מידע
אך משתמשים בסדרות שונות של חלקי פאזל לשחזור התמונה?
בואו נתחיל עם סדרת חלקי הפאזל של הדמיית החור השחור.
אוקיי, נראה סביר.
זה נראה כמו איך שהיינו מצפים שחור שחור יראה.
אבל האם קיבלנו את זה
רק בגלל שהזנו חלקים קטנים של תמונות הדמייה של חור שחור?
בואו ננסה סדרה נוספת של חלקי פאזל
מעצמים אסטרוניים שאינם חורים שחורים.
אוקיי, מקבלים תמונה שנראית דומה.
מה לגבי חתיכות מתמונות יומיומיות,
כמו התמונות שאתם מצלמים במצלמה האישית שלכם?
נהדר, אנחנו רואים את אותה התמונה.
כשאנחנו מקבלים את אותה תמונה מסדרות שונות של חלקי פאזל,
אנחנו מתחילים להיות יותר בטוחים
שההנחות שאנו מניחים לגבי התמונה
לא מטות את התמונה הסופית יותר מדי.
עוד דבר שאפשר לעשות זה לקחת את אותה סדרה של חלקי פאזל,
כמו החלקים מהתמונות היומיומיות,
ולהשתמש בה לשחזור של סוגים רבים ושונים של תמונות מקור.
אז בהדמיות שלנו,
אנחנו מעמידים פנים שחור שחור נראה כמו עצמים אסטרונומיים שאינם חורים שחורים,
וכך גם עושים לתמונות יומיומיות כמו הפיל במרכז הגלקסיה.
כשהתוצאות של האלגוריתמים בתחתית נראות מאוד דומות
לתמונות האמיתיות, למעלה,
אנחנו מתחילים להיות בטוחים יותר באלגוריתמים.
ואני רוצה להדגיש כאן
שכל התמונות האלה נוצרו
על ידי הרכבה של חלקים קטנים של תמונות יומיומיות,
כמו שנלקחות במצלמה האישית שלכם.
אז תמונה של חור שחור שמעולם לא ראינו
תוכל בסופו של דבר להיבנות מצירוף חלקי תמונות שאנחנו רואים כל הזמן
של אנשים, מבנים, עצים, חתולים וכלבים.
רעיונות הדמיה כאלה יאפשרו לנו
לצלם את התמונות הראשונות של חור שחור,
ובתקווה לוודא את התיאוריות המפורסמות האלו
עליהן מדענים מתבססים מדי יום.
אבל כמובן, מימוש הרעיונות האלה
לעולם לא היה מתאפשר ללא קבוצת החוקרים המדהימה
איתה יש לי את הזכות לעבוד.
זה עדיין מדהים אותי
שלמרות שהתחלתי את הפרוייקט ללא רקע באסטרופיזיקה,
מה שהשגנו באמצעות שיתוף הפעולה הייחודי הזה
יוכל להביא לתמונות הראשונות של חור שחור.
אבל פרוייקטים גדולים כמו הורוסקופ אופק האירועים
מצליחים בזכות שיתוף פעולה
של מדענים מתחומים שונים.
אנחנו כור היתוך של אסטרונומים,
פיזיקאים, מתמטיקאים ומהנדסים.
וזה מה שיאפשר בקרוב
להשיג משהו שבעבר נחשב כבלתי אפשרי.
אני רוצה לעודד את כולכם לצאת
ולעזור להרחיב את גבולות המדע,
אפילו אם בהתחלה זה ייראה לכם מסתורי כמו חור שחור.
תודה רבה.
(מחיאות כפיים)