Filme „Interstellar“

galime iš arti pažvelgti į 
gigantišką juodąją skylę.

Ryškių dujų fone

juodosios skylės gravitacinė trauka

sulenkia šviesą į žiedą.

Vis dėlto, tai ne tikra nuotrauka,

o kompiuterinis atvaizdavimas.

Tai – meninė interpretacija to,
kaip galėtų atrodyti juodoji skylė.

Prieš šimtą metų

Albertas Einšteinas pirmasis paskelbė savo
bendrąją reliatyvumo teoriją.

Nuo to laiko

mokslininkai pateikė daug 
įrodymų jai pagrįsti.

Tačiau viena šios teorijos prognozė –
juodosios skylės –

vis dar nebuvo tiesiogiai pastebėta.

Nors mes galime įsivaizduoti,
kaip juodoji skylė galėtų atrodyti,

iš tikrųjų niekada nesame
jos nufotografavę.

Tačiau nustebsite sužinoję, kad
netrukus tai gali pasikeisti.

Po kelių metų galime pamatyti
pirmąją juodosios skylės nuotrauką.

Šios nuotraukos sėkmė priklausys nuo
tarptautinės mokslininkų komandos,

Žemės dydžio teleskopo

ir algoritmo, kuris sudės
galutinį atvaizdą.

Nors šiandien negalėsiu parodyti
tikros juodosios skylės nuotraukos,

pasistengsiu sudaryti jums įspūdį
apie dedamas pastangas

tam pirmajam atvaizdui padaryti.

Mano vardas yra Katie Bouman,

esu doktorantė MIT universitete. Atlieku

tyrimus informatikos laboratorijoje, kuri

siekia, kad kompiuteriai
galėtų analizuoti atvaizdus ir

ir vaizdo įrašus. Nors ir nesu astronomė,

norėčiau jums parodyti,

kaip man pavyksta prisidėti prie
šio nuostabaus projekto.

Jei eisite pasivaikščioti
anapus ryškių miesto šviesų,

jums gali nusišypsoti laimė
pamatyti stulbinantį

Paukščių Tako galaktikos vaizdą.

Ir jei galėtumėte prašvilpti
pro milijonus žvaigždžių,

26 000 šviesmečių link besisukančio
Paukščių Tako centro,

galiausiai pasiektumėte
žvaigždžių spiečių pačiame centre.

Žvelgdami pro galaktines dulkes 
infraraudonųjų spindulių teleskopais,

astronomai stebėjo šias žvaigždes
daugiau nei 16 metų.

Bet labiausiai įspūdinga yra
tai, ko jie nemato.

Atrodo, kad šios žvaigždės skrieja
apie nematomą objektą.

Sekdami šių žvaigždžių takus,

astronomai padarė išvadą,

kad vienintelis toks mažas ir sunkus,
dalykas galintis sukelti šį

judėjimą, yra gigantiška juodoji skylė –

objektas toks tankus, kad susiurbia viską,
kas priartėja pernelyg arti –

net šviesą.

Bet kas nutiktų, jei 
pažiūrėtume dar iš arčiau?

Ar įmanoma pamatyti kažką,
ko iš esmės neįmanoma pamatyti?

Pasirodo, kad, jei vaizdą priartintumėme
iki radijo bangų ilgio,

tikėtumėmės pamatyti šviesos žiedą,

sukurtą karštos plazmos
gravitacinio lęšio,

švilpiantį aplink juodąją skylę.

Kitaip tariant,

juodoji skylė meta šešėlį ant
šio šviesios medžiagos fono,

sukurdama tamsos skliautą.

Ryškus žiedas atskleidžia
juodosios skylės įvykių horizontą,

kuriame gravitacinė trauka
tokia stipri,

kad net šviesa negali ištrūkti.

Einšteino lygtys numato
šio žiedo dydį ir formą,

todėl jį nufotografuoti
ne tik būtų nuostabu,

bet ir padėtų patvirtinti,
kad šios lygtys veiktų ir

ekstremaliomis sąlygomis
aplink juodąją skylę.

Vis dėlto, juodoji skylė yra 
taip toli nuo mūsų,

kad iš Žemės šis žiedas
atrodo nepaprastai mažas –

tokio paties dydžio, kaip mums atrodytų 
apelsinas ant Mėnulio paviršiaus.

Todėl ją nufotografuoti
yra itin sunku.

Kodėl taip yra?

Na, viskas susiveda
į paprastą lygtį.

Dėl reiškinio, vadinamo difrakcija,

yra fundamentalios ribos

mažiausiems objektams, 
kuriuos galime pamatyti.

Ši lygtis sako, kad, norint
pamatyti vis mažesnius objektus,

mums reikia vis
didesnio teleskopo.

Bet net ir naudodami galingiausius
optinius teleskopus Žemėje,

net nepriartėjame prie
reikalingos rezoliucijos,

reikalingos atvaizduoti Mėnulio paviršių.

Tiesą sakant, čia rodau vieną iš 
aukščiausios raiškos Mėnulio nuotraukų,

kada nors padarytų iš Žemės.

Nuotraukoje yra maždaug 13 000 pikselių,

tačiau kiekviename pikselyje tilptų
per 1,5 milijono apelsinų.

Taigi, kokio dydžio teleskopo reikia,

norint pamatyti apelsiną ant
Mėnulio paviršiaus

ir, tuo pačiu, mūsų juodąją skylę?

Na, pasirodo, kad 
gerai paskaičiavę,

galėtumėte apskaičiuoti,
kad reikėtų teleskopo,

kurio dydis būtų sulig Žeme.

(Juokas.)

Jei galėtume sukurti
tokį Žemės dydžio teleskopą,

galėtume pamažu atskirti
tą charakteringą šviesos žiedą,

kuris nurodo juodosios
skylės įvykių horizontą.

Nors šioje nuotraukoje nebūtų
visų detalių,

matomų kompiuteriniame atvaizdavime,

tai padėtų mums užtikrintai 
susidaryti pirmąjį įspūdį

apie artimiausią juodąją skylę
supančią aplinką.

Tačiau, kaip galite įsivaizduoti,

pastatyti vienos lėkštės teleskopo,
kuri būtų Žemės dydžio, yra neįmanoma.

Bet, kaip sakė Mickas Jaggeris,

„Ne visada gali gauti tai, ko nori,

bet jei bandai,
kartais gali rasti

tai, ko tau reikia.“

Sujungdami teleskopus
visame pasaulyje,

tarptautinis projektas
pavadinimu „Įvykių horizonto teleskopas“

kuria Žemės dydžio
skaičiuojamąjį teleskopą,

kuris pajėgus skirti struktūras

juodosios skylės įvykių
horizonto mastu.

Planuojama, kad šis teleskopų tinklas
pirmąjį juodosios skylės atvaizdą

padarys kitais metais.

Kiekvienas teleskopas pasauliniame 
tinkle veikia kartu.

Susietos preciziškais 
atominiais laikrodžiais,

mokslininkų komandos kiekviename
taške sustingdo šviesą,

surinkdami tūkstančius
terabitų duomenų.

Tuomet šie duomenys apdorojami
laboratorijoje, čia pat, Masačiusetse.

Taigi, kaip tai apskritai veikia?

Atsimenate, kad norint pamatyti juodąją
skylę mūsų galaktikos centre,

mums reikia sukurti neįmanomai didelį
Žemės dydžio teleskopą?

Trumpam apsimeskime,
kad galime sukurti

Žemės dydžio teleskopą.

Tai būtų šiek tiek panašu
į Žemės pavertimą

milžinišku diskotekos rutuliu.

Kiekvienas atskiras veidrodis 
surinktų šviesą,

kurią mes galėtume sujungti
ir paversti nuotrauka.

Tačiau, sakykime, pašaliname
daugumą šių veidrodžių

ir lieka tik keli.

Mes vis dar galėtume bandyti
sujungti šią informaciją,

tačiau dabar yra daug skylių.

Šie likę veidrodžiai ženklina
vietas, kuriose yra mūsų teleskopai.

Tai itin menkas matavimų skaičius
nuotraukai sudaryti.

Vis dėlto, nors surenkame šviesą
tik keliose teleskopų buvimo vietose,

Žemei besisukant, gauname
ir kitų matavimų.

Kitaip tariant, „diskotekos rutuliui“ 
besisukant, šie veidrodžiai keičia vietas

ir mes turime galimybę pamatyti
skirtingas vaizdo dalis.

Mūsų kuriami vizualizavimo algoritmai 
užpildo „diskotekos rutulio“ spragas

ir padeda mums atkurti
slypintį juodosios skylės vaizdą.

Jei teleskopai būtų išdėstyti
visame pasaulyje –

kitaip tariant, pilnas 
„diskotekos rutulys“ –

tai būtų nereikšminga.

Tačiau mes matome tik keletą
vaizdo dalių ir todėl

egzistuoja begalinis galimų
vaizdų skaičius,

kurie visiškai atitinka
mūsų išmatavimus teleskopu.

Vis dėlto, ne visi vaizdai yra 
vienodai naudingi.

Kai kurie šių vaizdų labiau panėšėja į
tai, ką laikome vaizdais, nei kiti.

Tad mano vaidmuo bandant padaryti
pirmąją juodosios skylės nuotrauką

yra algoritmų, kurie rastų
tinkamiausią vaizdą ir atitiktų

teleskopo išmatavimus, kūrimas.

Kaip ir kriminalinės ekspertizės ekspertai
naudojasi ribotais apibūdinimais,

kad sudėliotų vaizdą pasinaudodami
savo žiniomis apie veido struktūrą,

mano vizualizavimo algoritmai
naudoja ribotus teleskopų duomenis,

kad padėtų mums atkurti vaizdą, kuris
atrodytų kaip visatoje matomi dalykai.

Naudodami šiuos algoritmus,
mes galime sudėlioti vaizdus

iš šių negausių, chaotiškų duomenų.

Čia demonstruoju bandomąją rekonstrukciją,
sukurtą naudojant netikrus duomenis,

įsivaizduojant, kad nukreipiame teleskopus

į juodąją skylę, esančią 
mūsų galaktikos centre.

Nors tai tik simuliacija, rekonstrukcijos,
tokios kaip ši, mums suteikia vilties, kad

netrukus galėsime patikimai padaryti 
pirmąją juodosios skylės nuotrauką

ir ja remdamiesi
nustatyti jos žiedo dydį.

Nors aš mielai ir toliau pasakočiau
apie šio algoritmo detales,

jūsų laimei, neturiu tiek laiko.

Bet vis tiek norėčiau 
trumpai papasakoti,

kaip mes apibrėžiame 
visatos išvaizdą

ir kaip tai naudojame rezultatams
atkurti ir patikrinti.

Kadangi egzistuoja begalinis 
galimų vaizdų skaičius,

kurie puikiai pateisina
mūsų teleskopų išmatavimus,

kažkokiu būdu mums reikia
iš jų išskirti tinkamus.

Tai darome klasifikuodami vaizdus pagal

tikimybę būti
juodosios skylės vaizdu,

tada išsirenkame vieną,
kuris yra labiausiai tikėtinas.

Taigi, ką aš noriu tuo pasakyti?

Tarkime, mes bandome sukurti modelį,

kuris mums nurodytų tikimybę,
kad vaizdas atsiras „Facebook“ tinkle.

Norėtume, kad modelis parodytų,

kad mažai tikėtina, jog kažkas paskelbtų
šį kairėję esantį vaizdą su triukšmu,

ir gana tikėtina, kad
paskelbtų asmenukę,

tokią, kaip ši dešinėje.

Vaizdas viduryje yra neryškus,

todėl, nors ir labiau tikėtina
pamatyti jį „Facebook“,

palyginti su vaizdu su triukšmu,

turbūt mažiau tikėtina, kad
pamatytume jį, o ne asmenukę.

Bet, kai kalbame apie
juodosios skylės vaizdus,

susiduriame su tikra mįslė –
mes dar niekada nematėme juodosios skylės.

Tad koks yra tikėtinas
juodosios skylės atvaizdas

ir kaip turėtume įsivaizduoti
juodųjų skylių struktūrą?

Galėtume naudoti vaizdus iš
mūsų atliktų simuliacijų,

tarkime, juodosios skylės
vaizdas iš „Interstellar“,

bet jei tai padarytumėme,
galėtume sukelti rimtų problemų.

Kas nutiktų, jei Einšteino
teorijos nepasitvirtintų?

Mes vis tiek norėtume atkurti
tikslų vaizdą, to, kas ten vyksta.

Jei mes pernelyg pasikliausime Einšteino
lygtimis savo algoritmuose,

galų gale tiesiog pamatysime
tai, ką ir tikėjomės pamatyti.

Kitaip tariant, norime 
pasilikti galimybę, kad

mūsų galaktikos centre yra
milžiniškas dramblys.

(Juokas.)

Skirtingi atvaizdų tipai turi
labai skirtingas ypatybes.

Galime lengvai atskirti sumodeliuotus 
juodosios skylės atvaizdus

nuo kasdien čia, Žemėje,
padaromų nuotraukų.

Turime kažkaip nurodyti savo 
algoritmams, kaip atrodo nuotraukos,

pernelyg neprimetant vieno 
nuotraukų ypatybių tipo.

Vienas būdų, kaip galėtume tai išspręsti,

yra įvairių vaizdų 
tipų priskyrimas,

o tada išsiaiškinti, kaip pateiktas 
vaizdas veikia mūsų rekonstrukcijas.

Jei visų nuotraukų tipai pateikia
labai panašiai atrodantį atvaizdą,

tuomet galime būti labiau tikri,

kad mūsų daromos prielaidos apie
atvaizdus nėra pernelyg šališkos.

Tai šiek tiek panašu į
to paties apibūdinimo pateikimą trims

skirtingiems kriminalinės ekspertizės
ekspertams iš viso pasaulio.

Jei jie visi gauna labai
panašiai atrodantį veidą,

tuomet galime būti tikri,

kad jie savo piešiniams neprimeta 
savo kultūrinio šališkumo.

Vienas būdų priskirti
skirtingas vaizdų ypatybes

yra esančių nuotraukų naudojimas.

Taigi paimame didelę nuotraukų kolekciją

ir nuotraukas suardome
į mažas nuotrupas.

Tada kiekvieną nuotrupą galime
traktuoti kaip dėlionės gabaliuką.

Naudojame dažnai matomus dėlionės
gabaliukus atvaizdui sudaryti,

kuris taip pat atitinka mūsų 
teleskopo išmatavimus.

Skirtingi atvaizdų tipai turi labai 
savitus dėlionės gabaliukų rinkinius.

Taigi, kas nutinka, kai paimame 
tuos pačius duomenis,

bet naudojame skirtingus dėlionės 
gabaliukų rinkinius atvaizdui atkurti?

Pirma pradėkime nuo juodosios skylės
atvaizdo modelio dėlionės gabaliukų.

Gerai, tai atrodo visai priimtina.

Tai atrodo taip, kaip ir manome
atrodant juodąją skylę.

Bet ar šį atvaizdą gavome

tik todėl, kad jį gavome iš mažų
juodosios skylės simuliacijos vaizdų?

Paimkime kitą dėlionės gabaliukų rinkinį

naudodami astronominius ne 
juodosios skylės objektus.

Gerai, dabar gauname panašų vaizdą.

O kaip dėl gabaliukų
iš kasdienių nuotraukų,

pavyzdžiui, tokių, kurias
padarote savo fotoaparatu?

Puiku, mes matome tą patį vaizdą.

Kai gauname tą patį vaizdą
iš skirtingų dėlionės gabaliukų rinkinių,

tuomet galime būti labiau tikri,

kad mūsų daromos prielaidos apie atvaizdą

nedaro pernelyg daug įtakos
galutiniam atvaizdui.

Taip pat galime paimti tą patį 
dėlionės gabaliukų rinkinį,

pavyzdžiui iš gabaliukų, gautų
iš kasdienių nuotraukų,

ir jį panaudoti rekonstruodami
daugybę įvairių pirminių vaizdų.

Modeliuodami įsivaizduojame,

kad juodoji skylė atrodo kaip 
astronominiai ne juodosios skylės objektai

o taip pat ir kasdieniai vaizdai, tokie
kaip dramblys mūsų galaktikos centre.

Kai mūsų algoritmų rezultatai
apačioje atrodo labai panašūs į

simuliacijos tikrąjį vaizdą, 
esantį viršuje,

galime būti labiau tikri
savo algoritmais.

Čia aš būtinai noriu pabrėžti,

kad visos šios nuotraukos sukurtos

sujungiant mažas daleles
iš kasdienių nuotraukų,

tokių, kurias padarote 
savo fotoaparatu.

Todėl juodosios skylės atvaizdas,
kurio dar nesame matę,

galiausiai gali būti sukurtas sudedant
mums įprastus vaizdus:

žmones, pastatus, medžius,
kates ir šunis.

Vizualizavimo dėjų, tokių kaip ši,
dėka galbūt galėsime

padaryti pačias pirmąsias
juodosios skylės nuotraukas

ir, tikėkimės, patvirtinti
tas garsiąsias teorijas,

kuriomis kasdien remiasi mokslininkai.

Žinoma, įgyvendinti šias
atvaizdavimo idėjas

nebūtų įmanoma be
nuostabios mokslininkų komandos,

su kuria aš turiu garbę dirbti.

Mane vis dar stebina,

kad, nors pradėjau šį projektą neturėdama
astrofizikos darbo patirties,

tai, ką pasiekėme šio 
nepaprasto bendradarbiavimo dėka,

gali virsti pačiais pirmaisiais
juodosios skylės vaizdais.

Bet dideli projektai, kaip 
„Įvykių horizonto teleskopas“

yra sėkmingi dėka visos 
tarpdisciplininės kompetencijos,

kurią suteikia skirtingi žmonės.

Mes – verdantis katilas astronomų,

fizikų, matematikų ir inžinierių.

Būtent dėl to greitai bus įmanoma

pasiekti tai, kas kažkada
atrodė neįmanoma.

Norėčiau jus paskatinti veikti

ir padėti plėsti mokslo ribas,

net jei iš pradžių tai gali atrodyti
taip pat paslaptinga, kaip juodoji skylė.

Ačiū.

(Plojimai.)