Come scattare la foto di un buco nero | Katie Bouman | TEDxBeaconStreet

Per scattare una foto di un buco nero, servirebbe un telescopio grande come il nostro pianeta. E non è proprio fattibile. Ma Katie Bouman e il suo team hanno trovato una soluzione alternativa che coinvolge algoritmi complessi e cooperazione globale. Ascolta il suo intervento per scoprire come potremmo, a breve, riuscire a vedere nel buio estremo.

Questo intervento è stato presentato a un evento TEDx, che utilizza il format della conferenza TED ma è stato organizzato in maniera indipendente da una comunità locale.

Per maggiori informazioni, visita il sito http://ted.com/tedx

Nel film "Interstellar",

osserviamo da vicino
un buco nero supermassiccio.

Un gas luminoso sullo sfondo,

la massiccia attrazione
gravitazionale del buco nero

che flette la luce formando un anello.

Questa non è una vera fotografia,

ma una rappresentazione
grafica al computer -

un'interpretazione artistica
di come potrebbe apparire un buco nero.

Cento anni fa,

Albert Einstein pubblicò
la sua teoria della relatività generale.

Negli anni successivi,

gli scienziati hanno fornito
prove a sostegno di questa teoria.

Ma una cosa prevista
da questa teoria, i buchi neri,

non è stata ancora osservata direttamente.

Anche se abbiamo qualche idea
su come potrebbe essere un buco nero,

non ne abbiamo mai fotografato uno.

Tuttavia, potrebbe sorprendervi sapere

che una prima immagine di un buco nero
potremmo ottenerla entro un paio d'anni.

Per ottenere questa prima immagine,
un team internazionale di scienziati

utilizzerà un telescopio
delle dimensioni della Terra

e un algoritmo per comporre
l'immagine finale.

Anche se oggi non sarò in grado
di mostrarvi un'immagine di un buco nero,

vorrei farvi capire lo sforzo necessario

per ottenere quella prima immagine.

Mi chiamo Katie Bouman,

e sono una dottoranda al MIT.

Lavoro in un laboratorio di informatica

il cui obiettivo è usare immagini e video
per insegnare i computer a vedere.

Ma anche se non sono un astronoma,

oggi vorrei mostrarvi come ho contribuito
a questo entusiasmante progetto.

Se questa sera andate in un posto buio,
lontano delle luci della città,

potreste essere fortunati e godervi
una vista mozzafiato della Via Lattea.

E se poteste ingrandire milioni di stelle,

26.000 anni luce verso il cuore
della spirale della Via Lattea,

alla fine raggiungereste un gruppo
di stelle proprio al centro.

Oltrepassando tutta la polvere galattica
con i telescopi a infrarossi,

gli astronomi hanno osservato
queste stelle per oltre 16 anni.

Ma è quello che non vedono,
a essere ancora più spettacolare.

Queste stelle sembrano orbitare
attorno a un oggetto invisibile.

Seguendo i percorsi di queste stelle,
gli astronomi hanno concluso

che l'unica cosa piccola e pesante
da causare questo movimento

è un buco nero supermassiccio -

un oggetto così denso

da risucchiare qualsiasi cosa
si avventuri troppo vicino,

luce inclusa.

Ma cosa succederebbe,
se ingrandissimo ulteriormente?

È possibile vedere qualcosa
che, per definizione, non si può vedere?

Be', se dovessimo ingrandire
fino alle lunghezza delle onde radio,

ci aspettiamo di vedere un anello di luce

causato dalla lente
gravitazionale del plasma caldo

che sfreccia attorno al buco nero.

In altre parole,

il buco nero proietta un'ombra
su questo fondale di materiale luminoso,

ritagliando una sfera di oscurità.

Questo anello luminoso rivela
l'"orizzonte degli eventi" del buco nero,

dove l'attrazione gravitazionale
diventa così grande

che nemmeno la luce può sfuggire.

Le equazioni di Einstein stimano
la dimensione e la forma di questo anello,

quindi scattare una foto
non sarebbe solo bello,

ma aiuterebbe anche a verificare
che queste equazioni valgono

anche in condizioni estreme,
come attorno a un buco nero.

Questo buco nero, tuttavia,
è così lontano da noi

che dalla Terra questo anello
appare incredibilmente piccolo -

come se fosse un'arancia
sulla superficie lunare.

Ciò rende estremamente difficile
scattarne una foto.

Perché?

Be', tutto si riduce
a una semplice equazione.

A causa di un fenomeno
chiamato diffrazione,

ci sono limiti fondamentali
alle dimensioni degli oggetti visibili.

Questa equazione dice che,
per vedere cose sempre più piccole,

dobbiamo ingrandire sempre più
il nostro telescopio.

Ma anche con i più potenti
telescopi ottici sulla Terra,

nemmeno ci avviciniamo
alla risoluzione necessaria

per scattare un'immagine
della superficie lunare.

Qui vedete una delle immagini
alla più alta risoluzione di sempre

della Luna dalla Terra.

Contiene circa 13.000 pixel,

eppure ogni pixel conterrebbe
oltre 1,5 milioni di arance.

Quanto grande, allora,
dovrebbe essere un telescopio

per vedere un'arancia
sulla superficie della Luna -

e, per estensione, il nostro buco nero?

Giocando con i numeri,
si può facilmente calcolare

che il telescopio dovrebbe essere
grande come la Terra.

(Risate)

E se anche potessimo costruirlo,

appena distingueremmo
quel particolare anello di luce

che indica l'orizzonte
degli eventi del buco nero.

Questa immagine non contiene

tutti i dettagli che vediamo
nei rendering grafici;

ma ci permetterebbe di apprezzare,
per la prima volta,

l'ambiente circostante a un buco nero.

Come potete immaginare,

costruire un telescopio a singola apertura
grande come l'intera Terra è impossibile.

Ma nelle famose parole di Mick Jagger,

"Non puoi sempre ottenere quello che vuoi.

Ma a volte, se ci provi,

potresti trovare quel che ti serve".

E connettendo telescopi da tutto il mondo,

una collaborazione internazionale
chiamata Event Horizon Telescope

sta creando un "telescopio computazionale"
grande come l'intera Terra,

in grado di risolvere la struttura

sulla scala dell'orizzonte
degli eventi di un buco nero.

L'anno prossimo, questa rete di telescopi
creerà la prima immagine di un buco nero.

Tutti i telescopi nella rete mondiale
funzionano insieme.

Sincronizzati usando
precisissimi orologi atomici,

gruppi di ricercatori
sparsi in tutto il mondo

congelano la luce, raccogliendo
migliaia di terabyte di dati.

Questi dati vengono poi elaborati qui,
in un laboratorio del Massachusetts.

Ma come funziona?

Ricordate, se vogliamo vedere il buco nero
nel centro della nostra galassia,

dobbiamo costruire un telescopio
di dimensioni terrestri?

Fingiamo, per un secondo,
di poter costruire

un telescopio grande come la Terra.

Questo sarebbe come trasformare la Terra

in una gigantesca
palla da discoteca rotante.

Ogni singolo specchio
raccoglierebbe la luce

da riaggregare, poi,
per creare un'immagine.

Ora rimuoviamo la maggior parte
di questi specchi,

così che ne rimangano solo pochi.

Potremmo ancora provare a combinare
queste informazioni insieme;

ma ora ci sarebbero molti buchi.

Gli specchi rimanenti rappresentano
le posizioni in cui abbiamo i telescopi.

È un numero incredibilmente piccolo
di misurazioni da cui fare una foto.

Ma anche se raccogliamo la luce
solo in poche posizioni,

mentre la Terra ruota,
osserviamo altre misurazioni.

Mentre la palla da discoteca ruota,
quegli specchi cambiano posizione

e osserviamo diverse parti dell'immagine.

Gli algoritmi di imaging che sviluppiamo
colmano le lacune della palla da discoteca

ricostruendo comunque, dalle sue parti,
l'immagine del buco nero.

Se avessimo telescopi posizionati
ovunque nel mondo --

l'intera sfera da discoteca --

sarebbe banale.

Noi vediamo solo alcuni punti,
e per questo motivo,

c'è un numero infinito
di immagini possibili

che sono perfettamente coerenti
con le misurazioni dei telescopi.

Tuttavia, non tutte
le immagini sono uguali.

Alcune assomigliano più di altre
a ciò che pensiamo.

Il mio contribuito allo scatto
della prima immagine di un buco nero

è progettare algoritmi
che trovino l'immagine più ragionevole

tra quelle compatibili
con le misurazioni del telescopio.

Proprio come un disegnatore forense
usa descrizioni limitate

per creare un'immagine
dalla struttura del volto,

gli algoritmi di imaging che sviluppo
usano i dati limitati del telescopio

per guidarci a un'immagine coerente
con il resto del nostro universo.

Utilizzando questi algoritmi,
siamo in grado di estrarre immagini

da queste informazioni
sparse e disturbate.

Qui vedete una ricostruzione,
fatta con dati simulati,

quando fingiamo di puntare
i nostri telescopi

verso il buco nero
nel centro della nostra galassia.

Anche se è solo una ricostruzione,
ci fa ben sperare

che presto saremo in grado di scattare
la prima immagine di un buco nero

e determinarne la dimensione
del suo anello.

Anche se mi piacerebbe spiegarvi
i dettagli di questo algoritmo,

fortunatamente per voi non ne ho il tempo.

Ma mi piacerebbe spiegarvi brevemente

come definiamo l'aspetto
del nostro universo

e come usiamo questa definizione
per ricostruire e verificare i risultati.

Poiché esiste un numero infinito
di immagini possibili

e perfettamente coerenti
con le misure del telescopio,

dobbiamo trovare un modo
per sceglierne soltanto alcune.

Facciamo questo classificando le immagini

in base alla probabilità che esse siano
l'immagine del buco nero,

e quindi scegliendo quella più probabile.

Cosa intendo, esattamente?

È come se stessimo cercando
di creare un modello

che calcoli la probabilità
che un'immagine appaia su Facebook.

Vorremmo che il modello dicesse

che difficilmente sarà pubblicata
l'immagine confusa sulla sinistra,

ed è piuttosto probabile
che qualcuno pubblichi un selfie

come questo sulla destra.

L'immagine nel mezzo è sfocata:

quindi, anche se è più probabile
vederla su Facebook

rispetto all'immagine rumorosa,

è meno probabile rispetto al selfie.

Ma quando si tratta
di immagini dal buco nero,

ci troviamo di fronte a un vero enigma:
non abbiamo mai osservato un buco nero!

Quale è, quindi, l'immagine
più probabile del buco nero,

e cosa dovremmo assumere
sulla struttura dei buchi neri?

Potremmo provare a usare le immagini
delle simulazioni che abbiamo fatto,

come l'immagine del buco nero
di "Interstellar".

Ma se lo facessimo,
ci sarebbero alcuni problemi.

Cosa accadrebbe, se le teorie
di Einstein non reggessero?

Noi vogliamo un'immagine accurata
di quello che sta accadendo.

Se i nostri algoritmi contassero troppo
sulle equazioni di Einstein,

finiremmo per vedere
solo ciò che ci aspettiamo di vedere.

Vogliamo lasciare aperta l'opzione

che ci sia un elefante
al centro della nostra galassia.

(Risate)

Diverse immagini
hanno caratteristiche distinte.

Possiamo facilmente capire la differenza
tra le simulazioni dei buchi neri

e le immagini che scattiamo
ogni giorno qui sulla Terra.

Dobbiamo insegnare agli algoritmi
che immagini aspettarsi,

senza imporre eccessivamente
un tipo di immagine rispetto ad un altro.

Per mitigare questo problema,

potremmo imporre le caratteristiche
di diversi tipi di immagine

e osservare come queste assunzioni
influiscono sulle ricostruzioni.

Se tutte le ricostruzioni
producono un'immagine molto simile,

allora possiamo essere più sicuri

che le nostre ipotesi non stiano
influenzando molto questa immagine.

Questo è un po' come dare
la stessa descrizione

a tre diversi bozzettisti
provenienti da tutto il mondo.

Se tutti producono un volto
dall'aspetto molto simile,

possiamo iniziare a confidare

che non stiano imponendo
i loro pregiudizi culturali sui disegni.

Un modo in cui possiamo provare a imporre
diverse caratteristiche dell'immagine

è l'utilizzo di pezzi
di immagini esistenti.

Prendiamo quindi una grande
collezione di immagini,

e le suddividiamo in piccoli pezzi.

Ogni pezzo di immagine
è un po' come il pezzo di un puzzle.

E noi usiamo vari pezzi di puzzle
per mettere assieme un'immagine

che sia anche coerente
con le misure del telescopio.

Diversi tipi di immagini, naturalmente,
hanno diversi set di pezzi di puzzle.

Ma cosa succede quando
prendiamo gli stessi dati,

ma usiamo diversi set di pezzi del puzzle
per ricostruire l'immagine?

Iniziamo con i pezzi del puzzle
della simulazione del buco nero.

OK, questo sembra ragionevole.

Questo è come ci aspettiamo
che un buco nero si presenti.

Ma l'abbiamo ottenuto perché abbiamo usato

tanti piccoli pezzi di immagini
di simulazioni di un buco nero?

Proviamo un altro set di pezzi,
da oggetti astronomici, non buchi neri.

OK, otteniamo un'immagine simile.

Perché non provare con pezzi
di immagini di tutti i giorni,

come le immagini che scattate
con la vostra fotocamera personale?

Ottimo, vediamo la stessa immagine.

Quando otteniamo la stessa immagine
da diversi set di pezzi del puzzle,

possiamo confidare nel fatto

che le nostre ipotesi non alterino troppo
l'immagine finale ottenuta.

Un'altra cosa che possiamo fare
è prendere lo stesso set di pezzi,

come quelli forniti
dalle immagini di tutti i giorni,

e usarli per ricostruire
diversi tipi di immagini sorgente.

E così, nelle nostre simulazioni,

fingiamo che un buco nero assomigli
ad oggetti astronomici, non buchi neri,

e a immagini di tutti i giorni,
come l'elefante nel centro della galassia.

Quando i risultati dei nostri algoritmi
sembrano molto simili

all'immagine di riferimento
della prima simulazione,

allora possiamo iniziare
ad avere fiducia nei nostri algoritmi.

E voglio davvero sottolineare, qui,

che tutte queste immagini
sono state create

assemblando piccoli tasselli
di fotografie di tutti i giorni,

quelle che si fanno
con la propria fotocamera.

Quindi, un'immagine di un buco nero
che non abbiamo mai visto prima

potrebbe essere creata mettendo insieme
immagini a noi familiari.

Idee come questa ci permetteranno

di scattare le prime immagini
di un buco nero.

E, si spera, verificare
quelle famose teorie

su cui gli scienziati
fanno affidamento tutti i giorni.

Ovviamente, elaborare
strategie di rendering come questa

non sarebbe mai stato possibile
senza il fantastico team di ricercatori

con cui ho il privilegio di lavorare.

Mi stupisce ancora che,

sebbene io abbia iniziato
senza alcuna formazione in astrofisica,

i risultati di questa collaborazione unica

potrebbero portare alle prime
immagini di un buco nero.

Ma grandi progetti
come l'Event Horizon Telescope

hanno successo grazie a tutte
le competenze interdisciplinari

che persone diverse
mettono a disposizione.

Siamo un crogiolo di astronomi,
fisici, matematici e ingegneri.

È questo che presto renderà possibile
realizzare ciò che prima era impossibile.

Vorrei incoraggiarvi tutti
a uscire là fuori

e aiutare a spingere
i confini della scienza,

anche quando sembrano, a prima vista,
misteriosi come un buco nero.

Grazie.

(Applausi)