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Comment prendre un trou noir en photo

  • 0:01 - 0:03
    Dans le film « Interstellar »,
  • 0:03 - 0:07
    nous voyons de très près
    un trou noir supermassif.
  • 0:07 - 0:09
    Sur un fond de gaz vif,
  • 0:09 - 0:11
    la force gravitationnelle
    massive du trou noir
  • 0:11 - 0:12
    courbe la lumière en un cercle.
  • 0:12 - 0:15
    Ce n'est cependant pas une vraie photo,
  • 0:15 - 0:16
    mais un rendu
    graphique par ordinateur —
  • 0:16 - 0:20
    une interprétation
    artistique d'un trou noir.
  • 0:20 - 0:22
    Il y a 100 ans,
  • 0:22 - 0:25
    Albert Einstein a publié
    sa théorie de la relativité générale.
  • 0:25 - 0:27
    Au cours des années suivantes,
  • 0:27 - 0:30
    beaucoup de preuves qui appuient
    cette théorie ont été fournies.
  • 0:30 - 0:33
    Mais les trous noirs, un élément
    prédit dans cette théorie,
  • 0:33 - 0:35
    n'ont toujours pas été
    observés directement.
  • 0:35 - 0:38
    Même si nous avons une idée
    de ce à quoi un trou noir ressemble,
  • 0:38 - 0:41
    nous n'en avons jamais photographié.
  • 0:41 - 0:45
    Toutefois, vous serez surpris d'apprendre
    que ça pourrait bientôt changer.
  • 0:45 - 0:50
    Nous verrons peut-être la première photo
    d'un trou noir d'ici quelques années.
  • 0:50 - 0:54
    Prendre cette première photo dépendra
    d'une équipe scientifique internationale,
  • 0:54 - 0:55
    d'un télescope de la taille de la Terre,
  • 0:55 - 0:58
    et d'un algorithme
    qui assemble l'image finale.
  • 0:58 - 1:02
    Bien que je ne puisse pas vous montrer
    une vraie image d'un trou noir,
  • 1:02 - 1:05
    j'aimerais vous esquisser
    un aperçu de l'effort nécessaire
  • 1:05 - 1:06
    pour prendre cette photo.
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    Je m'appelle Katie Bouman,
  • 1:09 - 1:12
    et je suis doctorante au MIT.
  • 1:12 - 1:14
    Je fais de la recherche
    dans un labo informatique
  • 1:14 - 1:17
    dédié à l'interprétation d'images
    et vidéos par les ordinateurs.
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    Bien que je ne sois pas une astronome,
  • 1:19 - 1:20
    j'aimerais vous montrer
  • 1:20 - 1:23
    comment j'ai pu contribuer
    à ce projet fascinant.
  • 1:23 - 1:26
    Si vous vous éloignez
    des vives lumières de la ville,
  • 1:26 - 1:29
    vous aurez peut-être la chance
    de voir une vue spectaculaire
  • 1:29 - 1:30
    de la Voie Lactée.
  • 1:30 - 1:33
    Si vous pouviez zoomer
    sur les millions d'étoiles,
  • 1:33 - 1:36
    26 000 années-lumière vers le cœur
    de la spirale de la Voie Lactée,
  • 1:36 - 1:40
    nous atteindrions
    un amas d'étoiles au centre.
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    Scrutant au-delà de la poussière
    galactique avec des télescopes infrarouges,
  • 1:43 - 1:47
    les astronomes observent
    ces étoiles depuis plus de 16 ans.
  • 1:47 - 1:51
    Mais c'est ce qu'ils ne voient pas
    qui est le plus spectaculaire.
  • 1:51 - 1:54
    Ces étoiles ont l'air de graviter
    autour d'un objet invisible.
  • 1:54 - 1:56
    En suivant les parcours de ces étoiles,
  • 1:56 - 1:57
    les astronomes ont conclu
  • 1:57 - 2:01
    que la seule chose suffisamment petite
    et lourde pour causer ce mouvement
  • 2:01 - 2:03
    est un trou noir supermassif —
  • 2:03 - 2:07
    un objet si dense qu'il aspire
    tout ce qui s'aventure trop près —
  • 2:07 - 2:08
    même la lumière.
  • 2:08 - 2:11
    Que se passe-t-il si nous nous
    approchons encore plus près ?
  • 2:11 - 2:16
    Est-ce possible de voir quelque chose qui,
    par définition, est impossible à voir ?
  • 2:17 - 2:20
    Il s'avère que si nous faisions
    un zoom des ondes radio,
  • 2:20 - 2:22
    nous devrions voir un cercle de lumière
  • 2:22 - 2:24
    causé par une lentille gravitationnelle
    du plasma chaud
  • 2:24 - 2:26
    se déplaçant autour du trou noir.
  • 2:26 - 2:27
    En d'autres mots,
  • 2:27 - 2:30
    le trou noir jette une ombre
    sur ce fond de matière lumineuse,
  • 2:30 - 2:32
    creusant une sphère d'obscurité.
  • 2:32 - 2:36
    Ce cercle lumineux révèle l'horizon
    des événements du trou noir,
  • 2:36 - 2:38
    où la force gravitationnelle
    devient si puissante
  • 2:38 - 2:40
    que même la lumière ne peut pas
    s'en échapper.
  • 2:40 - 2:43
    Les équations d'Einstein prédisent
    la taille et la forme de ce cercle.
  • 2:43 - 2:46
    En prendre la photo serait génial,
  • 2:46 - 2:49
    et pourrait aussi aider à vérifier
    la teneur de ces équations
  • 2:49 - 2:51
    dans les conditions extrêmes
    autour du trou noir.
  • 2:51 - 2:53
    Toutefois, ce trou noir
    est si loin de nous
  • 2:53 - 2:57
    que depuis la Terre, ce cercle
    apparaît incroyablement petit —
  • 2:57 - 3:00
    de la même taille qu'une orange
    sur la surface de la Lune.
  • 3:01 - 3:04
    Sa distance rend sa prise
    en photo extrêmement difficile.
  • 3:05 - 3:06
    Pourquoi ça ?
  • 3:07 - 3:10
    Tout cela ne dépend
    que d'une simple équation.
  • 3:10 - 3:12
    En raison d'un phénomène
    appelé la diffraction,
  • 3:12 - 3:14
    il existe des limites fondamentales
  • 3:14 - 3:17
    aux plus petits objets
    que nous sommes en mesure de voir.
  • 3:17 - 3:20
    L'équation principale dit
    qu'afin de voir de plus en plus petit,
  • 3:20 - 3:23
    nous devons fabriquer un télescope
    de plus en plus grand.
  • 3:23 - 3:26
    Mais même avec les télescopes
    optiques les plus puissants sur Terre,
  • 3:26 - 3:29
    nous sommes encore si loin
    de la résolution nécessaire
  • 3:29 - 3:31
    afin d'imager la surface de la Lune.
  • 3:31 - 3:34
    Voici l'une des images à plus haute
    résolution qui a été prise
  • 3:34 - 3:36
    de la Lune à partir de la Terre.
  • 3:36 - 3:38
    Elle contient à peu près 13 000 pixels,
  • 3:38 - 3:43
    et pourtant, chaque pixel contiendrait
    plus d'un million et demi d'oranges.
  • 3:43 - 3:46
    Quelle taille notre télescope
    devrait-il avoir
  • 3:46 - 3:48
    pour voir une orange
    sur la surface de la Lune,
  • 3:48 - 3:50
    et par extension, notre trou noir ?
  • 3:50 - 3:52
    Il s'avère qu'en faisant des calculs,
  • 3:52 - 3:56
    on peut déterminer qu'un télescope
    de la taille de la Terre entière
  • 3:56 - 3:57
    serait nécessaire.
  • 3:57 - 3:58
    (Rires)
  • 3:58 - 4:00
    Si nous pouvions construire
    un tel télescope,
  • 4:00 - 4:03
    nous pourrions commencer
    à distinguer ce cercle de lumière
  • 4:03 - 4:05
    indiquant l'horizon
    des événements du trou noir.
  • 4:05 - 4:08
    Tous les détails que nous voyons
    dans un rendu par ordinateur
  • 4:08 - 4:10
    ne seront pas visibles,
  • 4:10 - 4:12
    mais nous pourrions avoir
    notre premier aperçu
  • 4:12 - 4:14
    de l'environnement immédiat
    d'un trou noir.
  • 4:14 - 4:16
    Mais comme vous pouvez l'imaginer,
  • 4:16 - 4:20
    la construction d'un télescope
    de la taille de la Terre est impossible.
  • 4:20 - 4:22
    Pour citer Mick Jagger :
  • 4:22 - 4:23
    « On n'a pas toujours
    ce qu'on veux,
  • 4:23 - 4:26
    mais si on essaie,
    on peut s'apercevoir
  • 4:26 - 4:27
    qu'on a reçu ce dont on a besoin. »
  • 4:27 - 4:29
    En connectant
    les télescopes du monde entier,
  • 4:29 - 4:33
    une collaboration internationale
    appelée l'Event Horizon Telescope
  • 4:33 - 4:36
    est en train de créer un télescope
    informatique de la taille de la Terre
  • 4:36 - 4:38
    capable d'élucider la structure
  • 4:38 - 4:40
    à l'échelle de l'horizon
    des événements d'un trou noir.
  • 4:40 - 4:43
    Il est prévu que ce réseau
    prenne la toute première photo
  • 4:43 - 4:45
    d'un trou noir l'an prochain.
  • 4:45 - 4:49
    Chaque télescope dans ce réseau mondial
    travaille ensemble.
  • 4:49 - 4:51
    Liés par la précision
    des horloges atomiques,
  • 4:51 - 4:54
    des équipes de chercheurs figent
    la lumière de chaque point de vue
  • 4:54 - 4:57
    en collectant des milliers
    de téraoctets d'informations.
  • 4:57 - 5:02
    Cette information est alors traitée ici,
    dans un laboratoire du Massachusetts.
  • 5:02 - 5:04
    Alors comment ça marche ?
  • 5:04 - 5:07
    Si nous voulons apercevoir
    le trou noir au centre de notre galaxie,
  • 5:07 - 5:10
    nous devons construire
    un télescope impossiblement grand.
  • 5:10 - 5:12
    Prétendons un instant
    que nous pouvons construire
  • 5:12 - 5:14
    un télescope de la taille de la Terre.
  • 5:14 - 5:17
    Ce serait un peu
    comme transformer la Terre
  • 5:17 - 5:19
    en une boule disco géante.
  • 5:19 - 5:21
    Chaque miroir collecterait la lumière
  • 5:21 - 5:23
    que nous assemblerions ensuite
    pour fabriquer une image.
  • 5:23 - 5:26
    Prétendons que nous retirons
    la plupart de ces miroirs
  • 5:26 - 5:28
    afin qu'il n'en reste que quelques-uns.
  • 5:28 - 5:31
    Nous pourrions toujours essayer
    d'assembler cette information
  • 5:31 - 5:33
    mais maintenant,
    il y a beaucoup de trous.
  • 5:33 - 5:37
    Ces miroirs restants représentent
    les endroits où nous avons des télescopes.
  • 5:37 - 5:42
    C'est un nombre de mesures vraiment petit
    pour pouvoir en faire une photo.
  • 5:42 - 5:45
    Bien que nous ne collections la lumière
    qu'en certains endroits,
  • 5:45 - 5:49
    la Terre tourne et nous pouvons obtenir
    d'autres nouvelles mesures.
  • 5:49 - 5:53
    En d'autres mots, quand la boule disco
    tourne, ces miroirs changent de place
  • 5:53 - 5:56
    et nous pouvons observer
    différentes parties de l'image.
  • 5:56 - 6:00
    Des algorithmes de traitement d'image
    comblent les lacunes de la boule disco
  • 6:00 - 6:03
    afin de reconstruire
    l'image sous-jacente du trou noir.
  • 6:03 - 6:05
    Si nous avions des télescopes
    partout dans le monde —
  • 6:05 - 6:07
    ou bien la boule disco
    dans sa totalité —
  • 6:07 - 6:09
    cette recherche serait futile.
  • 6:09 - 6:12
    Mais nous n'obtenons que quelques
    échantillons, et pour cette raison,
  • 6:12 - 6:14
    il existe un nombre infini
    d'images possibles
  • 6:14 - 6:17
    tout à fait cohérentes
    avec les mesures du télescope.
  • 6:17 - 6:20
    Cependant, ces images
    ne sont pas toutes égales.
  • 6:21 - 6:25
    Certaines ressemblent plus à l'idée
    que nous avons des images que d'autres.
  • 6:25 - 6:28
    En aidant à prendre la première
    photo d'un trou noir,
  • 6:28 - 6:32
    mon rôle est de créer des algorithmes
    qui trouvent l'image la plus raisonnable
  • 6:32 - 6:34
    qui corresponde aussi
    aux mesures du télescope.
  • 6:35 - 6:39
    Tout comme un portraitiste judiciaire
    utilise des descriptions limitées
  • 6:39 - 6:42
    pour composer une image à l'aide
    de son savoir en structure faciale,
  • 6:42 - 6:46
    mes algorithmes utilisent
    notre information télescopique limitée
  • 6:46 - 6:50
    pour nous guider vers une image qui
    ressemble à ce qu'il y a dans l'univers.
  • 6:50 - 6:54
    À l'aide de ces algorithmes,
    nous pouvons assembler des images
  • 6:54 - 6:56
    à partir de cette information
    bruyante et rare.
  • 6:56 - 7:00
    Voici un exemple d'une reconstruction
    faite avec de l'information simulée
  • 7:00 - 7:02
    quand nous prétendons
    diriger nos télescopes
  • 7:02 - 7:05
    vers le trou noir
    au centre de notre galaxie.
  • 7:05 - 7:09
    Bien que ce ne soit qu'une simulation,
    une telle reconstruction donne l'espoir
  • 7:09 - 7:13
    qu'il sera bientôt possible de prendre
    la première vraie image d'un trou noir
  • 7:13 - 7:16
    à partir de laquelle nous pourrons
    déterminer son diamètre.
  • 7:16 - 7:19
    Bien que j'adorerais continuer
    à parler des détails de l'algorithme,
  • 7:19 - 7:22
    heureusement pour vous,
    je n'ai pas le temps.
  • 7:22 - 7:24
    J'aimerais quand même
    vous donner une idée
  • 7:24 - 7:26
    comment nous déterminons
    à quoi notre univers ressemble
  • 7:26 - 7:30
    et comment nous utilisons ça pour
    reconstruire et vérifier nos résultats.
  • 7:30 - 7:33
    Comme il existe un nombre infini
    d'images possibles
  • 7:33 - 7:35
    qui explique parfaitement
    les mesures des télescopes,
  • 7:35 - 7:38
    nous devons choisir entre elles
    en quelque sorte.
  • 7:38 - 7:40
    Ce choix est fait en classant les images
  • 7:40 - 7:43
    suivant la probabilité
    qu'elles soient l'image du trou noir,
  • 7:43 - 7:45
    puis en choisissant
    celle qui semble la plus probable.
  • 7:45 - 7:47
    Qu'est-ce que je veux dire exactement ?
  • 7:48 - 7:50
    Disons que nous essayons
    de créer un modèle
  • 7:50 - 7:53
    qui nous donne la probabilité
    d'apparition d'une image sur Facebook.
  • 7:53 - 7:55
    Nous voudrions que le modèle dise
  • 7:55 - 7:58
    qu'il est peu probable que quelqu'un poste
    cette image confuse à gauche,
  • 7:58 - 8:01
    et plutôt probable
    que quelqu'un poste un selfie,
  • 8:01 - 8:02
    comme celle de droite.
  • 8:02 - 8:04
    L'image du milieu est floue,
  • 8:04 - 8:06
    et bien qu'il soit plus probable
    de la voir sur Facebook
  • 8:06 - 8:08
    comparée à l'image brouillée,
  • 8:08 - 8:11
    il est peu probable que nous la voyions
    comparée au selfie.
  • 8:11 - 8:13
    Mais quand il s'agit
    des images du trou noir,
  • 8:13 - 8:17
    nous faisons face à un vrai dilemme :
    nous n'avons jamais vu de trou noir.
  • 8:17 - 8:19
    A quoi doit ressembler
    une image d'un trou noir
  • 8:19 - 8:22
    et que devrions-nous supposer
    de la structure de ceux-ci ?
  • 8:22 - 8:25
    Nous pourrions utiliser des images
    de simulations précédentes,
  • 8:25 - 8:27
    comme celle du trou noir
    d'« Interstellar »,
  • 8:27 - 8:30
    ce qui pourrait causer
    de sérieux problèmes.
  • 8:30 - 8:34
    Que se passerait-il si les théories
    d'Einstein s'avéraient fausses ?
  • 8:34 - 8:38
    Nous voudrions quand même reconstruire
    une image fidèle de ce qui se passe.
  • 8:38 - 8:41
    Si nos algorithmes s'appuient trop
    sur les équations d'Einstein,
  • 8:41 - 8:44
    nous ne finirons que par voir
    ce que nous espérons voir.
  • 8:44 - 8:46
    Nous voulons laisser la porte ouverte
  • 8:46 - 8:49
    à la présence d'un éléphant géant
    au centre de notre galaxie.
  • 8:49 - 8:50
    (Rires)
  • 8:50 - 8:53
    Des types différents d'images
    ont des traits très particuliers.
  • 8:53 - 8:57
    On peut facilement faire la différence
    entre les images simulées d'un trou noir
  • 8:57 - 8:59
    et celles que nous prenons
    tous les jours sur Terre.
  • 8:59 - 9:01
    Il nous faut une façon de dire
    à nos algorithmes
  • 9:01 - 9:03
    à quoi les images ressemblent
  • 9:03 - 9:06
    sans trop imposer
    un type de caractéristique d'image.
  • 9:06 - 9:08
    Nous pourrions contourner ce problème
  • 9:08 - 9:11
    en imposant les caractéristiques
    de différents types d'images
  • 9:11 - 9:15
    et voir comment ces genres d'images
    influencent nos reconstructions.
  • 9:16 - 9:19
    Si tous les types d'images produisent
    une image très similaire,
  • 9:19 - 9:21
    nous pouvons donc gagner
    confiance sur le fait
  • 9:21 - 9:25
    que nos hypothèses ne biaisent
    pas tellement la photo.
  • 9:26 - 9:28
    C'est un peu comme
    donner la même description
  • 9:29 - 9:32
    à trois dessinateurs autour du monde.
  • 9:32 - 9:34
    S'ils produisent un visage très similaire,
  • 9:34 - 9:36
    nous pouvons alors être certains
  • 9:36 - 9:40
    qu'ils n'imposent pas leur propre
    subjectivité culturelle aux dessins.
  • 9:40 - 9:43
    Un moyen pour imposer des
    caractéristiques d'image différentes
  • 9:43 - 9:46
    est d'utiliser des morceaux
    d'images existantes.
  • 9:46 - 9:48
    Nous prenons une grande
    collection d'images,
  • 9:48 - 9:51
    et nous les découpons en petits morceaux.
  • 9:51 - 9:55
    Nous pouvons alors traiter chaque morceau
    comme les pièces d'un puzzle.
  • 9:55 - 10:00
    Nous utilisons ces pièces de puzzle
    pour assembler une image
  • 10:00 - 10:02
    qui correspond aussi
    avec les mesures des télescopes.
  • 10:03 - 10:07
    Différents types d'images ont des
    lots propres de pièces de puzzle.
  • 10:07 - 10:10
    Ce qui se produit quand
    on prend les mêmes données
  • 10:10 - 10:14
    mais qu'on utilise différents lots de
    pièces pour reconstruire l'image ?
  • 10:14 - 10:19
    Commençons par des pièces de
    puzzle d'image de simulation du trou noir.
  • 10:19 - 10:20
    OK. Cela semble raisonnable.
  • 10:20 - 10:23
    Ceci ressemble à ce qu'on
    attend d'un trou noir.
  • 10:23 - 10:24
    Mais ne l'avons-nous pas obtenu
  • 10:24 - 10:28
    car nous avons nourri la machine de petits
    morceaux de notre simulation ?
  • 10:28 - 10:29
    Essayons un autre lot de puzzle
  • 10:29 - 10:32
    à partir des objets
    astronomiques, non du trou noir.
  • 10:33 - 10:35
    D'accord, on obtient une image similaire.
  • 10:35 - 10:37
    Ensuite, testons les pièces
    d'images quotidiennes
  • 10:37 - 10:40
    comme les images que vous prenez
    avec votre appareil photo.
  • 10:41 - 10:43
    Génial, nous voyons la même image.
  • 10:43 - 10:47
    Quand on obtient la même image
    avec tous les différents lots de puzzle,
  • 10:47 - 10:49
    alors on peut commencer
    à être plus sûr
  • 10:49 - 10:51
    que nos hypothèses d'image
  • 10:51 - 10:54
    ne biaisent pas trop
    l'image finale obtenue.
  • 10:54 - 10:57
    On peut aussi prendre les mêmes
    lots de pièces de puzzle,
  • 10:57 - 11:00
    tel que ceux dérivés
    d'images quotidiennes,
  • 11:00 - 11:03
    et les utiliser pour reconstruire beaucoup
    de différents types d'image source.
  • 11:03 - 11:05
    Ainsi dans nos simulations,
  • 11:05 - 11:08
    nous prétendons qu'un trou
    noir ressemble à des objets non-trou noir,
  • 11:08 - 11:12
    ou à nos images quotidiennes
    comme l'éléphant au cœur de notre galaxie.
  • 11:12 - 11:14
    Quand le résultat
    de nos algorithmes, en bas,
  • 11:14 - 11:18
    ressemble à l'image témoin
    de la simulation en haut,
  • 11:18 - 11:21
    nos algorithmes commencent
    à nous convaincre.
  • 11:21 - 11:25
    Je tiens vraiment à souligner ici
    que tous ces images ont été créées
  • 11:25 - 11:28
    en accolant des petits morceaux
    de photos quotidiennes,
  • 11:28 - 11:30
    comme celles que vous auriez pu prendre.
  • 11:30 - 11:33
    Donc une image d'un trou noir
    qu'on a jamais vu précédemment
  • 11:33 - 11:37
    peut être finalement être créée par
    l'assemblage de photos quotidiennes
  • 11:37 - 11:40
    de personnes, de bâtiments,
    d'arbres, de chats et de chiens.
  • 11:40 - 11:43
    Imaginer de telles idées nous permet
  • 11:43 - 11:45
    de prendre nos tout premières
    photos d'un trou noir,
  • 11:45 - 11:48
    et avec optimisme de vérifier
    ces théories célèbres
  • 11:48 - 11:50
    sur lesquelles les scientifiques
    se basent tous les jours.
  • 11:50 - 11:53
    Mais bien sûr, la concrétisation
    d'idées pareilles
  • 11:53 - 11:56
    n'aurait pas été possible sans
    l'équipe incroyable de chercheurs
  • 11:56 - 11:58
    avec qui j'ai le privilège de travailler.
  • 11:58 - 11:59
    Cela m'étonne encore
  • 11:59 - 12:03
    qu'en dépit de mes lacunes
    en astrophysique,
  • 12:03 - 12:05
    ce qu'on a pu accomplir
    grâce à cette collaboration unique
  • 12:05 - 12:08
    puisse mener aux premières
    photos d'un trou noir.
  • 12:08 - 12:11
    Les grand projets comme
    l'Event Télescope Horizon
  • 12:11 - 12:14
    réussissent grâce à toutes
    l'expertise interdisciplinaire
  • 12:14 - 12:16
    que différentes personnes apportent.
  • 12:16 - 12:17
    On est un creuset d’astronomes,
  • 12:17 - 12:20
    de physiciens, de mathématiciens
    et d'ingénieurs.
  • 12:20 - 12:22
    C'est ce qui rendra bientôt possible
  • 12:22 - 12:25
    la réalisation d'une chose
    que l'on pensait impossible.
  • 12:25 - 12:27
    J'aimerais vous encourager à lever la main
  • 12:27 - 12:29
    et aider à repousser
    les limites de la science,
  • 12:29 - 12:33
    même si cela peut vous sembler
    aussi mystérieux qu'un trou noir.
  • 12:33 - 12:34
    Merci.
  • 12:34 - 12:37
    (Applaudissements)
Title:
Comment prendre un trou noir en photo
Speaker:
Katie Bouman
Description:

Au cœur de la Voie Lactée se trouve un trou noir supermassif qui se nourrit d'un disque de gaz chaud tournoyant, aspirant tout ce qui s'aventure de trop près, lumière y compris. Il nous est invisible, mais son horizon des événements projette une ombre. Une image de cette ombre pourrait aider à répondre à d'importantes question à propos de l'univers. Les scientifiques pensaient qu'un télescope de la taille de la Terre serait nécessaire pour prendre une telle image — jusqu'à ce que Katie Bouman et une équipe d'astronomes inventent une alternative intelligente. Apprenez comment on peut voir dans le noir ultime.

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:51

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