Return to Video

Как сфотографировать чёрную дыру | Кэти Бауман | TEDxBeaconStreet

  • 0:19 - 0:21
    В фильме «Интерстеллар»
  • 0:21 - 0:25
    нам близко показали
    сверхмассивную чёрную дыру.
  • 0:25 - 0:27
    На фоне яркой вспышки газа
  • 0:27 - 0:29
    сильнейшее гравитационное
    притяжение чёрной дыры
  • 0:29 - 0:30
    изгибает свет в кольцо.
  • 0:30 - 0:32
    Однако это не настоящая фотография,
  • 0:33 - 0:34
    а всего лишь компьютерная графика,
  • 0:34 - 0:38
    художественная интерпретация того,
    как чёрная дыра могла бы выглядеть.
  • 0:38 - 0:40
    Сто лет назад
  • 0:40 - 0:43
    Альберт Эйнштейн впервые опубликовал
    общую теорию относительности.
  • 0:43 - 0:45
    Спустя годы
  • 0:45 - 0:48
    учёные предоставили много
    доказательств в поддержку теории.
  • 0:48 - 0:51
    Но такое явление, как чёрные дыры,
    предсказанное этой теорией,
  • 0:51 - 0:53
    до сих пор непосредственно не наблюдалось.
  • 0:53 - 0:57
    Хотя мы и имеем некоторое представление,
    как чёрная дыра может выглядеть,
  • 0:57 - 0:59
    нам ещё ни разу не удалось
    её сфотографировать.
  • 0:59 - 1:02
    Вы, наверное, удивитесь, узнав,
    что это скоро может измениться.
  • 1:02 - 1:06
    В ближайшие пару лет мы сможем
    увидеть первый снимок чёрной дыры.
  • 1:06 - 1:09
    Для этого понадобится
    международная команда учёных,
  • 1:10 - 1:11
    телескоп размером с нашу планету
  • 1:11 - 1:14
    и алгоритм, который сведёт данные
    в итоговое изображение.
  • 1:14 - 1:17
    Сегодня я не смогу вам показать
    настоящую фотографию чёрной дыры,
  • 1:18 - 1:20
    но я бы хотела кратко изложить,
    в чём заключаются наши усилия,
  • 1:20 - 1:22
    чтобы получить первую фотографию.
  • 1:24 - 1:25
    Меня зовут Кэти Бауман,
  • 1:25 - 1:28
    я аспирант в Массачусетском
    технологическом институте.
  • 1:28 - 1:31
    Я провожу исследования
    в лаборатории компьютерных наук,
  • 1:31 - 1:34
    цель которой — научить компьютеры
    распознавать фото и видео.
  • 1:34 - 1:36
    Хотя я и не астроном,
  • 1:36 - 1:38
    сегодня я хотела бы вам показать,
  • 1:38 - 1:41
    в чём заключается мой личный вклад
    в этот уникальный проект.
  • 1:42 - 1:46
    Если вы выйдете сегодня вечером
    за пределы города и его огней,
  • 1:46 - 1:48
    вам, возможно, посчастливится
    созерцать захватывающий вид
  • 1:48 - 1:50
    Галактики Млечного Пути.
  • 1:50 - 1:52
    Если бы вы могли приблизиться
    через миллионы звёзд
  • 1:52 - 1:56
    на 26 тысяч световых лет
    к самому сердцу Млечного Пути,
  • 1:56 - 1:59
    вы бы попали в скопление звёзд
    прямо в его центре.
  • 1:59 - 2:03
    Всматриваясь в галактическую пыль
    с помощью инфракрасных телескопов,
  • 2:03 - 2:07
    астрономы уже более 16 лет
    наблюдают за этими звёздами.
  • 2:07 - 2:10
    Но они не видят самого впечатляющего.
  • 2:10 - 2:13
    Кажется, что эти звёзды вращаются
    вокруг невидимого объекта.
  • 2:16 - 2:18
    Наблюдая за движением этих звёзд,
  • 2:18 - 2:19
    астрономы пришли к выводу,
  • 2:19 - 2:23
    что единственный небольшой, но тяжёлый
    объект, способный вызвать это движение, —
  • 2:23 - 2:24
    это сверхмассивная чёрная дыра,
  • 2:24 - 2:29
    объект настолько плотный,
    что он всасывает всё поблизости,
  • 2:29 - 2:30
    даже свет.
  • 2:30 - 2:33
    А что, если мы приблизимся ещё больше?
  • 2:33 - 2:38
    Возможно ли увидеть то,
    что по определению невозможно увидеть?
  • 2:40 - 2:43
    Оказывается, что, рассматривая дыру
    в радиоволновом диапазоне,
  • 2:43 - 2:44
    мы можем увидеть кольцо света,
  • 2:44 - 2:47
    создаваемое гравитационным
    линзированием горячей плазмы,
  • 2:47 - 2:49
    снующей вокруг чёрной дыры.
  • 2:49 - 2:50
    Другими словами,
  • 2:50 - 2:53
    чёрная дыра отбрасывает тень
    на фон из светлого материала,
  • 2:53 - 2:55
    создавая тем самым сферу из темноты.
  • 2:55 - 2:59
    Это яркое кольцо очерчивает
    горизонт событий чёрной дыры,
  • 2:59 - 3:02
    где притяжение становится
    настолько сильным,
  • 3:02 - 3:04
    что даже свет не может вырваться.
  • 3:05 - 3:08
    Эйнштейн своими расчётами предсказал
    возможный размер и форму этого кольца.
  • 3:08 - 3:11
    Поэтому сфотографировать его
    было бы не только очень круто,
  • 3:11 - 3:14
    это помогло бы проверить верность расчётов
  • 3:14 - 3:17
    в экстремальных условиях
    вокруг чёрной дыры.
  • 3:17 - 3:19
    Однако эта чёрная дыра
    настолько далека от нас,
  • 3:19 - 3:22
    что с Земли это кольцо выглядит крошечным,
  • 3:22 - 3:26
    как если бы мы хотели рассмотреть
    апельсин на поверхности Луны.
  • 3:26 - 3:29
    Это чрезвычайно затрудняет
    возможность съёмки кольца.
  • 3:30 - 3:32
    Почему так?
  • 3:32 - 3:35
    Всё сводится к простому уравнению.
  • 3:35 - 3:38
    Из-за такого явления, как дифракция,
  • 3:38 - 3:39
    существуют фундаментальные пределы
  • 3:39 - 3:42
    величины маленьких объектов,
    которые возможно увидеть.
  • 3:42 - 3:46
    Согласно этому определяющему уравнению,
    чем меньше рассматриваемый объект,
  • 3:46 - 3:49
    тем больше должен быть телескоп.
  • 3:49 - 3:52
    Но даже с помощью самых мощных
    оптических телескопов на Земле
  • 3:52 - 3:55
    мы и близко не можем добиться
    разрешения, необходимого
  • 3:55 - 3:57
    для снимка поверхности Луны.
  • 3:57 - 4:01
    Вот полученное с Земли изображение Луны
    в самом высоком на сегодня разрешении.
  • 4:01 - 4:04
    Это приблизительно 13 000 пикселей,
  • 4:04 - 4:08
    однако в каждом из пикселей поместится
    более 1,5 миллиона апельсинов.
  • 4:09 - 4:11
    Так насколько большим
    должен быть телескоп,
  • 4:11 - 4:14
    чтобы увидеть апельсин на поверхности Луны
  • 4:14 - 4:16
    и, следовательно, нашу чёрную дыру?
  • 4:16 - 4:18
    Оказывается, если провести расчёты,
  • 4:18 - 4:21
    мы с лёгкостью сможем вычислить,
    что нам нужен телескоп
  • 4:21 - 4:22
    размером с Землю.
  • 4:22 - 4:23
    (Смех)
  • 4:23 - 4:26
    Если бы мы смогли создать такой телескоп,
  • 4:26 - 4:29
    мы бы всего лишь начали
    различать кольцо света,
  • 4:29 - 4:31
    обозначающее горизонт
    событий чёрной дыры.
  • 4:31 - 4:34
    На этом изображении
    не будут видны все детали,
  • 4:34 - 4:35
    как на компьютерных моделях,
  • 4:35 - 4:38
    но оно позволит нам составить
    первое представление о том,
  • 4:38 - 4:41
    что находится в непосредственной
    близости от чёрной дыры.
  • 4:41 - 4:42
    Как вы понимаете,
  • 4:42 - 4:46
    невозможно создать телескоп
    с одной тарелкой размером с Землю.
  • 4:46 - 4:48
    Но как пел Мик Джаггер:
  • 4:48 - 4:50
    «Ты не можешь всегда
    получать то, что хочешь,
  • 4:50 - 4:52
    но если постараешься, ты поймёшь,
  • 4:52 - 4:54
    что получаешь всё, что тебе нужно».
  • 4:54 - 4:56
    Соединяя телескопы по всему миру,
  • 4:56 - 4:59
    международный проект под названием
    Event Horizon Telescope
  • 4:59 - 5:02
    создаёт вычислительный
    телескоп размером с Землю,
  • 5:02 - 5:04
    способный сфотографировать структуру
  • 5:04 - 5:06
    в масштабах горизонта событий чёрной дыры.
  • 5:07 - 5:10
    Планируется, что уже в следующем
    году эта сеть телескопов
  • 5:10 - 5:13
    сможет сделать первое фото чёрной дыры.
  • 5:14 - 5:17
    Все телескопы в этой всемирной
    сети работают сообща.
  • 5:17 - 5:20
    Координируя свою работу
    по точным атомным часам,
  • 5:20 - 5:23
    команды учёных на каждом
    телескопе «замораживают» свет,
  • 5:23 - 5:26
    собирая тысячи терабайт данных.
  • 5:26 - 5:31
    Эти данные затем обрабатываются
    в лаборатории прямо здесь, в Массачусетсе.
  • 5:33 - 5:34
    Как же это делается?
  • 5:34 - 5:38
    Помните, что если мы хотим увидеть
    чёрную дыру в центре нашей Галактики,
  • 5:38 - 5:41
    нам нужно создать невероятно большой
    телескоп размером с Землю?
  • 5:41 - 5:44
    Давайте на секунду просто представим,
    что нам удалось построить
  • 5:44 - 5:45
    телескоп размером с Землю.
  • 5:45 - 5:47
    Это будет выглядеть, как если бы мы
    превратили Землю
  • 5:47 - 5:49
    в гигантский вращающийся диско-шар.
  • 5:49 - 5:51
    Каждое отдельное зеркало
    будет собирать свет,
  • 5:51 - 5:54
    из которого мы затем сложим изображение.
  • 5:54 - 5:57
    Но давайте представим,
    что мы удалили большинство зеркал,
  • 5:57 - 5:59
    так что остались только некоторые.
  • 5:59 - 6:02
    Мы всё ещё можем попробовать
    свести эту информацию воедино,
  • 6:02 - 6:04
    но теперь у нас много пробелов.
  • 6:04 - 6:08
    Оставшиеся зеркала показывают
    места расположения наших телескопов.
  • 6:08 - 6:12
    Это невероятно малое количество данных
    для создания целостной картины.
  • 6:12 - 6:16
    Хотя мы собираем свет только
    с нескольких телескопов,
  • 6:16 - 6:19
    по мере вращения Земли
    мы можем получать новые данные.
  • 6:20 - 6:23
    То есть, когда диско-шар вращается,
    зеркала меняют своё положение,
  • 6:23 - 6:26
    и мы можем рассматривать
    разные части изображения.
  • 6:26 - 6:30
    Разработанные нами алгоритмы
    заполняют пробелы в диско-шаре,
  • 6:30 - 6:33
    чтобы восстановить исходное
    изображение чёрной дыры.
  • 6:33 - 6:36
    Если бы у нас были телескопы
    по всему земному шару,
  • 6:36 - 6:38
    другими словами, целый диско-шар,
  • 6:38 - 6:39
    это было бы просто.
  • 6:39 - 6:43
    Однако у нас не много образцов,
    и по этой причине
  • 6:43 - 6:45
    существует бесконечное множество
    возможных изображений,
  • 6:45 - 6:48
    прекрасно сочетающихся
    с показаниями наших телескопов.
  • 6:49 - 6:52
    Но не все изображения одинаковы.
  • 6:52 - 6:57
    Некоторые более похожи на то,
    что мы ожидаем увидеть, чем другие.
  • 6:57 - 7:00
    Я помогаю в создании
    первого фото чёрной дыры тем,
  • 7:00 - 7:03
    что создаю алгоритмы, находящие
    самые приемлемые изображения,
  • 7:03 - 7:06
    которые совпадают с показаниями телескопа.
  • 7:06 - 7:10
    Как художник-криминалист
    использует ограниченное описание,
  • 7:10 - 7:14
    чтобы собрать целую картинку,
    прибегая к своим знаниям о строении лица,
  • 7:14 - 7:17
    так и созданные мной алгоритмы
    используют неполные данные телескопов,
  • 7:17 - 7:22
    чтобы привести нас к изображению чего-то
    похожего на часть нашей Вселенной.
  • 7:22 - 7:26
    Используя эти алгоритмы,
    мы смогли собрать воедино фотографии
  • 7:26 - 7:28
    из этих скудных зашумлённых данных.
  • 7:28 - 7:33
    Вот образец реконструкции, сделанный
    с использованием смоделированных данных,
  • 7:33 - 7:35
    где наши телескопы как будто направлены
  • 7:35 - 7:37
    на чёрную дыру в центре нашей Галактики.
  • 7:37 - 7:42
    Хотя это всего лишь симуляция,
    подобная реконструкция даёт надежду,
  • 7:42 - 7:45
    что вскоре мы сможем сделать
    первое фото чёрной дыры
  • 7:45 - 7:48
    и по нему определить размер её кольца.
  • 7:50 - 7:53
    Я хотела бы остановиться поподробнее
    на деталях этого алгоритма,
  • 7:53 - 7:56
    но, к счастью для вас,
    я ограничена во времени.
  • 7:56 - 7:58
    Но я всё равно хочу вкратце описать вам,
  • 7:58 - 8:00
    как мы определяем,
    на что похожа наша Вселенная
  • 8:00 - 8:05
    и как используем это для реконструкции
    и проверки наших результатов.
  • 8:05 - 8:08
    Так как существует бесконечное число
    возможных изображений,
  • 8:08 - 8:10
    отлично объясняющих
    показания наших телескопов,
  • 8:10 - 8:13
    мы должны выбрать
    из них наиболее подходящие.
  • 8:13 - 8:15
    Мы делаем это, упорядочивая изображения
  • 8:15 - 8:18
    на основе предположений о том,
    как выглядит чёрная дыра,
  • 8:18 - 8:20
    и затем выбирая наиболее подходящие.
  • 8:20 - 8:22
    Что я под этим подразумеваю?
  • 8:22 - 8:24
    Скажем, мы пытаемся создать модель,
  • 8:24 - 8:28
    определяющую вероятность того,
    что некий снимок появится в Facebook.
  • 8:28 - 8:29
    Мы хотели бы, чтобы модель сказала:
  • 8:29 - 8:33
    «Вот это зашумлённое изображение слева
    вряд ли кто-либо запостит,
  • 8:33 - 8:35
    зато наверняка кто-нибудь запостит селфи,
  • 8:35 - 8:37
    такое, как вот это справа.
  • 8:37 - 8:38
    Снимок посередине размыт,
  • 8:38 - 8:41
    и хотя он выглядит предпочтительнее
  • 8:41 - 8:42
    зашумлённого изображения,
  • 8:42 - 8:45
    мы, скорее всего,
    увидим в Facebook селфи».
  • 8:46 - 8:48
    Но когда дело касается
    изображений чёрной дыры,
  • 8:48 - 8:52
    мы сталкиваемся с реальной проблемой:
    мы никогда не видели чёрную дыру раньше.
  • 8:52 - 8:54
    На что она может быть похожа,
  • 8:54 - 8:57
    и какие предположения
    мы можем делать о её строении?
  • 8:58 - 9:00
    Мы могли бы использовать
    симулированные нами изображения,
  • 9:00 - 9:03
    такие как, например, чёрная дыра
    в фильме «Интерстеллар»,
  • 9:03 - 9:07
    но это могло бы привести
    к серьёзным проблемам.
  • 9:07 - 9:11
    Что, если теория Эйнштейна
    не подтвердится?
  • 9:11 - 9:15
    Мы всё ещё хотим воссоздать
    верное изображение происходящего.
  • 9:15 - 9:18
    Слишком активно используя
    уравнения Эйнштейна в наших алгоритмах,
  • 9:18 - 9:21
    в результате мы просто увидим то,
    что ожидали увидеть.
  • 9:21 - 9:23
    Другими словами, мы хотим
    сохранить вариант
  • 9:23 - 9:26
    существования огромного слона
    в центре нашей Галактики.
  • 9:26 - 9:27
    (Смех)
  • 9:28 - 9:31
    Различные типы изображений
    имеют свои характерные особенности.
  • 9:31 - 9:35
    Мы можем легко отличить изображения
    симулированной чёрной дыры
  • 9:35 - 9:37
    от снимков, которые мы
    ежедневно делаем с Земли.
  • 9:37 - 9:40
    Нужно найти способ объяснить алгоритму,
    как изображение выглядит
  • 9:40 - 9:44
    без введения в него слишком большого
    количества черт однотипных объектов.
  • 9:44 - 9:46
    Один из способов избежать этого —
  • 9:46 - 9:49
    применять черты различных изображений
  • 9:49 - 9:53
    и наблюдать, как конкретное изображение
    влияет на получившиеся результаты.
  • 9:55 - 9:58
    Если все типы изображений
    воспроизведут в итоге одно похожее,
  • 9:58 - 10:00
    тогда мы почувствуем уверенность,
  • 10:00 - 10:04
    что делаемые нами предположения
    не сильно отличаются от реальности.
  • 10:04 - 10:07
    Это как если дать одно и то же описание
  • 10:07 - 10:10
    трём разным художникам
    из разных частей света.
  • 10:10 - 10:13
    Если они все нарисуют очень похожее лицо,
  • 10:13 - 10:15
    то мы будем уверены,
  • 10:15 - 10:19
    что на их портреты не повлияли
    особенности их культуры.
  • 10:20 - 10:23
    Один из способов ввести в алгоритм
    разные черты изображения —
  • 10:23 - 10:26
    использовать части уже
    имеющихся изображений.
  • 10:26 - 10:29
    Поэтому мы берём большую
    коллекцию изображений
  • 10:29 - 10:31
    и разделяем их на множество
    маленьких частей.
  • 10:31 - 10:36
    И тогда мы можем рассматривать каждый
    кусочек изображения как часть пазла.
  • 10:36 - 10:40
    Из типовых частей пазла
    мы собираем целое изображение,
  • 10:40 - 10:42
    которое соответствует
    показаниям телескопа.
  • 10:47 - 10:50
    Каждый тип изображений имеет
    определённый набор кусочков пазла.
  • 10:51 - 10:54
    Так что же получится,
    если взять одинаковые данные,
  • 10:54 - 10:58
    но использовать разные наборы пазлов
    для воспроизведения изображения?
  • 10:58 - 11:02
    Начнём с набора с кусочками пазла
    для получения изображения чёрной дыры.
  • 11:04 - 11:06
    Выглядит вполне приемлемо.
  • 11:06 - 11:08
    Это похоже на то, что мы ожидаем увидеть.
  • 11:08 - 11:09
    Но получили ли мы его,
  • 11:09 - 11:13
    потому что составили из кусочков
    для моделирования изображения чёрной дыры?
  • 11:13 - 11:15
    Давайте возьмём другой набор
  • 11:15 - 11:18
    с астрономическими объектами,
    не являющимися чёрными дырами.
  • 11:18 - 11:20
    Хорошо, мы получили похожее изображение.
  • 11:20 - 11:23
    А как насчёт кусочков
    повседневных изображений,
  • 11:23 - 11:25
    которое можно снять на обычную камеру?
  • 11:27 - 11:29
    Отлично, мы видим одно
    и то же изображение.
  • 11:29 - 11:32
    Когда одинаковое изображение
    получается из разных наборов кусочков,
  • 11:32 - 11:34
    тогда у нас появляется уверенность,
  • 11:34 - 11:36
    что наши предположения
  • 11:36 - 11:39
    не сильно влияют на конечный результат.
  • 11:40 - 11:43
    Другой вариант: мы можем взять
    тот же самый набор из кусочков пазла,
  • 11:43 - 11:46
    как, например, производные
    из повседневных снимков,
  • 11:46 - 11:49
    и использовать их для воспроизведения
    разных видов исходных изображений.
  • 11:49 - 11:51
    В наших моделях мы предполагаем,
  • 11:51 - 11:55
    что чёрная дыра похожа
    на другие астрономические объекты
  • 11:55 - 11:58
    и такие обыденные образы,
    как слон в центре нашей Галактики.
  • 11:58 - 12:02
    Когда результаты работы наших
    алгоритмов будут совпадать
  • 12:02 - 12:04
    со смоделированными изображениями вверху,
  • 12:04 - 12:07
    мы будем уверены,
    что наши алгоритмы верны.
  • 12:07 - 12:09
    И я хочу подчеркнуть здесь,
  • 12:09 - 12:11
    что все эти изображения были созданы
  • 12:11 - 12:14
    путём склеивания маленьких кусочков
    повседневных фотографий,
  • 12:14 - 12:16
    которые можно снять на обычную камеру.
  • 12:16 - 12:20
    Изображение чёрной дыры,
    которое раньше никто не видел,
  • 12:20 - 12:24
    можно получить с помощью
    объединения уже имеющихся снимков.
  • 12:25 - 12:28
    Подобные идеи визуализации
    могут позволить нам
  • 12:28 - 12:30
    создать первую фотографию чёрной дыры,
  • 12:30 - 12:33
    а также, надеюсь, проверить
    известные теории,
  • 12:33 - 12:36
    на которые опираются учёные
    в своей ежедневной работе.
  • 12:36 - 12:38
    Конечно, заставить такую идею работать
  • 12:38 - 12:42
    было бы невозможно
    без удивительной команды учёных,
  • 12:42 - 12:44
    с которыми я имею честь сотрудничать.
  • 12:44 - 12:45
    Меня поражает тот факт,
  • 12:45 - 12:48
    что несмотря на отсутствие у меня
    опыта в астрофизике,
  • 12:48 - 12:51
    совместной работой
    мы добились результата,
  • 12:51 - 12:54
    который может дать нам
    первый снимок чёрной дыры.
  • 12:54 - 12:57
    Такие крупные проекты,
    как Event Horizon Telescope,
  • 12:57 - 13:00
    успешны благодаря сотрудничеству
    множества учёных,
  • 13:00 - 13:02
    являющихся экспертами
    в различных областях знаний.
  • 13:02 - 13:05
    Все мы: астрономы, физики,
    математики и инженеры —
  • 13:05 - 13:07
    плавимся в одном котле науки.
  • 13:07 - 13:09
    Так мы вскоре сделаем возможным то,
  • 13:09 - 13:11
    что когда-то казалось невозможным.
  • 13:11 - 13:13
    Я бы хотела призвать всех вас
  • 13:13 - 13:15
    помогать в расширении границ науки,
  • 13:15 - 13:19
    даже если на первый взгляд она кажется
    такой же непостижимой, как чёрная дыра.
  • 13:19 - 13:20
    Спасибо.
  • 13:20 - 13:26
    (Аплодисменты)
Title:
Как сфотографировать чёрную дыру | Кэти Бауман | TEDxBeaconStreet
Description:

Чтобы сделать фотографию чёрной дыры, понадобится телескоп размером с планету. Это не совсем осуществимо, но Кэти Бауман и её команда придумали альтернативное решение, связанное со сложными алгоритмами и сотрудничеством многих стран. Из её выступления вы узнате о том, как мы можем видеть в кромешной темноте.

Кэти Бауман — аспирант в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) в Массачусетском технологическом институте (МИТ) под руководством Уильяма Т.Фримэна. Ранее в 2011 году она получила степень бакалавра наук в области электротехники в Университете штата Мичиган, Анн-Арбор, штат Мичиган, а также степень магистра в области электротехники и компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте, Кембридж, штат Массачусетс в 2013 году. В центре внимания исследований Кэти — использование вычислительных методов для расширения границ междисциплинарной визуализации.

Это выступление записано на мероприятии TEDx, независимо организованном местным сообществом с использованием формата конференций TED. Узнайте больше на http://ted.com/tedx

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDxTalks
Duration:
13:33

Russian subtitles

Revisions