Return to Video

Kako fotografirati crnu rupu

  • 0:01 - 0:03
    U filmu „Interstellar”
  • 0:03 - 0:07
    možemo izbliza vidjeti
    supermasivnu crnu rupu.
  • 0:07 - 0:09
    Na pozadini koju stvara zagrijani plin
  • 0:09 - 0:11
    ogromna gravitacijska sila te crne rupe
  • 0:11 - 0:12
    zakreće svjetlost u prsten.
  • 0:12 - 0:15
    Međutim, to nije stvarna fotografija,
  • 0:15 - 0:16
    već računalno-grafički prikaz –
  • 0:16 - 0:20
    umjetnička interpretacija
    mogućeg izgleda crne rupe.
  • 0:20 - 0:22
    Prije sto godina
  • 0:22 - 0:25
    Albert Einstein objavio je
    svoju teoriju opće relativnosti.
  • 0:25 - 0:27
    U godinama koje su uslijedile
  • 0:27 - 0:30
    znanstvenici su pronašli
    mnogo dokaza u prilog toj teoriji.
  • 0:30 - 0:33
    No jedna stvar koju
    ta teorija predviđa, crne rupe,
  • 0:33 - 0:35
    još nije izravno opažena.
  • 0:35 - 0:38
    Iako imamo predodžbe o tome
    kako bi crna rupa mogla izgledati,
  • 0:38 - 0:41
    nikad je zapravo nismo
    uspjeli fotografirati.
  • 0:41 - 0:45
    Ipak, možda ćete se iznenaditi kad čujete
    da bi se to uskoro moglo promijeniti.
  • 0:45 - 0:50
    U sljedećih par godina mogli bismo vidjeti
    prvu fotografiju crne rupe.
  • 0:50 - 0:52
    Tu prvu fotografiju dobit ćemo
  • 0:52 - 0:54
    zahvaljujući međunarodnom
    timu znanstvenika,
  • 0:54 - 0:55
    teleskopu veličine Zemlje
  • 0:55 - 0:58
    i algoritmu koji će složiti konačnu sliku.
  • 0:58 - 1:02
    Premda vam danas još ne mogu pokazati
    stvarnu fotografiju crne rupe,
  • 1:02 - 1:05
    htjela bih vam ukratko predstaviti
    napore uložene
  • 1:05 - 1:06
    u dobivanje te prve fotografije.
  • 1:07 - 1:09
    Zovem se Katie Bouman
  • 1:09 - 1:11
    i doktorandica sam na MIT-u.
  • 1:11 - 1:14
    Istraživačica sam
    u laboratoriju računalnih znanosti,
  • 1:14 - 1:17
    gdje razvijamo računalni vid
    s pomoću slika i videozapisa.
  • 1:17 - 1:19
    No iako nisam astronom,
  • 1:19 - 1:20
    danas bih vam htjela pokazati
  • 1:20 - 1:23
    kako sam uspjela doprinijeti
    tom uzbudljivom projektu.
  • 1:23 - 1:26
    Odmaknete li se večeras
    od jarkih gradskih svjetala,
  • 1:26 - 1:29
    možda budete imali sreće
    pa ugledate zapanjujući prizor
  • 1:29 - 1:30
    galaktike Mliječne staze.
  • 1:30 - 1:33
    Kad biste mogli prozujati
    pored milijuna zvijezda
  • 1:33 - 1:36
    26 000 svjetlosnih godina
    prema središtu spiralne Mliječne staze,
  • 1:36 - 1:40
    naposljetku biste stigli
    do skupine zvijezda u samom središtu.
  • 1:40 - 1:43
    Gledajući infracrvenim teleskopima
    kroz galaktičku prašinu
  • 1:43 - 1:47
    astronomi su promatrali
    te zvijezde više od 16 godina.
  • 1:47 - 1:51
    Međutim, najspektakularnije je
    zapravo ono što ne vide.
  • 1:51 - 1:54
    Čini se kao da te zvijezde kruže
    oko nevidljiva objekta.
  • 1:54 - 1:56
    Prateći putanje tih zvijezda
  • 1:56 - 1:57
    astronomi su zaključili da je
  • 1:57 - 2:01
    jedina stvar koja je dovoljno mala
    i teška da prouzroči takvo kretanje
  • 2:01 - 2:03
    supermasivna crna rupa –
  • 2:03 - 2:07
    objekt toliko gust
    da usiše sve u svojoj blizini –
  • 2:07 - 2:08
    čak i svjetlost.
  • 2:08 - 2:11
    No što se događa
    ako se još više približimo?
  • 2:11 - 2:16
    Je li moguće vidjeti nešto što je,
    u pravilu, nemoguće vidjeti?
  • 2:17 - 2:20
    Pa, čini se da ako uvećamo sliku
    s pomoću radiovalova,
  • 2:20 - 2:22
    trebali bismo vidjeti svjetlosni prsten
  • 2:22 - 2:24
    koji nastaje zbog utjecaja
    gravitacijskih leća na vruću plazmu
  • 2:24 - 2:26
    što brzo kruži oko crne rupe.
  • 2:26 - 2:27
    Drugim riječima,
  • 2:27 - 2:30
    crna rupa baca sjenu na
    tu svjetlosnu pozadinu
  • 2:30 - 2:32
    oblikujući kuglu tame.
  • 2:32 - 2:36
    Taj svijetli prsten otkriva
    obzor događaja crne rupe,
  • 2:36 - 2:38
    gdje je gravitacijska sila toliko snažna
  • 2:38 - 2:40
    da joj čak ni svjetlost ne može pobjeći.
  • 2:40 - 2:43
    Einsteinove jednadžbe predviđaju
    veličinu i oblik tog prstena,
  • 2:43 - 2:46
    tako da njegova fotografija
    ne bi samo bila fora,
  • 2:46 - 2:48
    nego bi nam pomogla i da provjerimo
    vrijede li te jednadžbe
  • 2:48 - 2:51
    u ekstremnim uvjetima oko crne rupe.
  • 2:51 - 2:53
    Međutim, ta crna rupa
    toliko je udaljena od nas
  • 2:53 - 2:57
    da se sa Zemlje taj prsten
    doima nevjerojatno malim –
  • 2:57 - 3:00
    tako bi nam nekako izgledala
    naranča na Mjesecu.
  • 3:01 - 3:04
    Zbog toga ga je vrlo teško fotografirati.
  • 3:05 - 3:06
    Zašto je tomu tako?
  • 3:07 - 3:10
    Pa, sve se svodi na jednostavnu jednadžbu.
  • 3:10 - 3:12
    Zbog pojave poznate kao difrakcija,
  • 3:12 - 3:14
    postoje temeljna ograničenja
  • 3:14 - 3:16
    koja određuju koliki su
    najmanji vidljivi predmeti.
  • 3:17 - 3:20
    Prema toj glavnoj jednadžbi,
    da bismo vidjeli sve manje i manje stvari,
  • 3:20 - 3:23
    trebaju nam sve veći i veći teleskopi.
  • 3:23 - 3:26
    No čak ni najsnažniji
    optički teleskopi na Zemlji
  • 3:26 - 3:28
    nemaju rezoluciju koja nam je potrebna
  • 3:28 - 3:31
    kako bismo fotografirali
    objekt na površini Mjeseca.
  • 3:31 - 3:34
    Ustvari, ovo je jedna od fotografija
    s dosad najvećom rezolucijom
  • 3:34 - 3:36
    na kojoj je Mjesec,
    fotografiran sa Zemlje.
  • 3:36 - 3:38
    Sadržava oko 13 000 piksela,
  • 3:38 - 3:43
    a u svaki od njih „stane”
    preko 1,5 milijuna naranči.
  • 3:43 - 3:45
    Koliki bi dakle trebao biti teleskop
  • 3:45 - 3:48
    kako bismo vidjeli naranču
    na površini Mjeseca,
  • 3:48 - 3:50
    a tako i našu crnu rupu?
  • 3:50 - 3:53
    Pa, jednostavan matematički izračun
    pokazuje
  • 3:53 - 3:55
    da nam je potreban teleskop
  • 3:55 - 3:56
    veličine cijele Zemlje.
  • 3:56 - 3:57
    (Smijeh)
  • 3:57 - 3:59
    Kad bismo mogli izgraditi
    teleskop veličine Zemlje,
  • 3:59 - 4:02
    uspjeli bismo tek nazreti
    taj karakterističan svjetlosni prsten
  • 4:02 - 4:05
    koji označava obzor događaja crne rupe.
  • 4:05 - 4:08
    Iako se na toj slici ne bi vidjeli
    svi detalji koji su vidljivi
  • 4:08 - 4:09
    na računalno-grafičkom prikazu,
  • 4:09 - 4:12
    svakako bi nam dala prvi uvid
  • 4:12 - 4:14
    u neposredno okruženje crne rupe.
  • 4:14 - 4:16
    Međutim, kao što možete i zamisliti,
  • 4:16 - 4:20
    nemoguće je izgraditi
    jedinstveni teleskop veličine Zemlje.
  • 4:20 - 4:22
    No, slavnim riječima Micka Jaggera,
  • 4:22 - 4:23
    „ne možeš uvijek dobiti ono što želiš,
  • 4:23 - 4:25
    no pokušaš li ponekad, možda shvatiš
  • 4:25 - 4:27
    da si dobio ono što ti treba.”
  • 4:27 - 4:29
    Povezivanjem teleskopa diljem svijeta,
  • 4:29 - 4:33
    međunarodni projekt
    Event Horizon Telescope
  • 4:33 - 4:36
    stvara računalni teleskop veličine Zemlje,
  • 4:36 - 4:38
    koji će moći zabilježiti strukturu
  • 4:38 - 4:40
    razmjera obzora događaja crne rupe.
  • 4:40 - 4:43
    Ta mreža teleskopa trebala bi
    prvi put fotografirati
  • 4:43 - 4:45
    crnu rupu sljedeće godine.
  • 4:45 - 4:48
    Svi teleskopi u toj svjetskoj mreži
    rade zajedno.
  • 4:48 - 4:51
    Povezani preciznim mjerenjem vremena
    s pomoću atomskih satova,
  • 4:51 - 4:54
    timovi istraživača na svakoj lokaciji
    zamrzavaju svjetlost
  • 4:54 - 4:57
    prikupljajući tisuće terabajta podataka.
  • 4:57 - 5:02
    Ti se podaci potom obrađuju
    u laboratoriju ovdje u Massachusettsu.
  • 5:02 - 5:04
    Kako to zapravo funkcionira?
  • 5:04 - 5:07
    Sjećate li se da, ako želimo vidjeti
    crnu rupu u središtu naše galaktike,
  • 5:07 - 5:10
    trebamo izgraditi nemoguće velik
    teleskop veličine Zemlje?
  • 5:10 - 5:12
    Zamislimo na trenutak
    da je moguće izgraditi
  • 5:12 - 5:14
    teleskop veličine Zemlje.
  • 5:14 - 5:17
    To bi pomalo nalikovalo pretvaranju Zemlje
  • 5:17 - 5:19
    u divovsku disko-kuglu koja se vrti.
  • 5:19 - 5:21
    Svako pojedino zrcalo
    skupljalo bi svjetlost,
  • 5:21 - 5:23
    koju bismo zatim spojili u jednu sliku.
  • 5:23 - 5:26
    Međutim, recimo da uklonimo
    većinu tih zrcala
  • 5:26 - 5:28
    i da ih ostane tek nekolicina.
  • 5:28 - 5:31
    I dalje bismo mogli kombinirati
    podatke koje su prikupili,
  • 5:31 - 5:33
    no u tom bi slučaju ostalo puno praznina.
  • 5:33 - 5:37
    Ta preostala zrcala predstavljaju lokacije
    na koje smo postavili teleskope.
  • 5:37 - 5:42
    To nam daje nevjerojatno malen
    broj podataka za izradu slike.
  • 5:42 - 5:45
    No iako skupljamo svjetlost
    na samo nekoliko lokacija s teleskopima,
  • 5:45 - 5:49
    budući da se Zemlja okreće,
    dobivamo i druge, nove podatke.
  • 5:49 - 5:53
    Drugim riječima, kako se disko-kugla vrti,
    ta zrcala mijenjaju lokacije
  • 5:53 - 5:56
    i možemo vidjeti
    različite dijelove slike.
  • 5:56 - 6:00
    Algoritmi za stvaranje slike koje smo
    razvili popunjavaju praznine na disko-kugli
  • 6:00 - 6:03
    kako bismo rekonstruirali
    osnovnu sliku crne rupe.
  • 6:03 - 6:05
    Kad bismo rasporedili teleskope
    po cijelom planetu,
  • 6:05 - 6:07
    drugim riječima, po cijeloj disko-kugli –
  • 6:07 - 6:09
    bio bi to čas posla.
  • 6:09 - 6:12
    Međutim, vidimo svega
    nekoliko uzoraka i zbog toga
  • 6:12 - 6:14
    postoji beskonačan broj mogućih slika
  • 6:14 - 6:17
    koje su posve u skladu
    s podacima naših teleskopa.
  • 6:17 - 6:20
    Međutim, nisu sve slike jednake.
  • 6:21 - 6:25
    Neke od njih više nalikuju onome
    što obično smatramo slikama od drugih.
  • 6:25 - 6:29
    Moja je uloga u stvaranju
    prve fotografije crne rupe
  • 6:29 - 6:32
    dizajnirati algoritme koji će
    pronaći najsmisleniju sliku
  • 6:32 - 6:34
    koja je u skladu s podacima teleskopa.
  • 6:35 - 6:39
    Baš kao što se forenzički crtač
    koristi manjkavim opisima
  • 6:39 - 6:42
    kako bi, uz pomoć svojeg poznavanja
    strukture lica, sastavio sliku,
  • 6:42 - 6:44
    algoritmi za dobivanje slike
    koje sam razvila
  • 6:44 - 6:46
    koriste se manjkavim podacima
    naših teleskopa
  • 6:46 - 6:50
    kako bi nas doveli do slike koja
    izgleda kao nešto iz našeg svemira.
  • 6:50 - 6:54
    S pomoću tih algoritama
    možemo sastaviti slike
  • 6:54 - 6:56
    od tih malobrojnih, nejasnih podataka.
  • 6:56 - 7:00
    Ovo je primjer rekonstrukcije napravljene
    s pomoću simuliranih podataka
  • 7:00 - 7:02
    kad zamislimo da smo usmjerili teleskope
  • 7:02 - 7:05
    prema crnoj rupi
    u središtu naše galaktike.
  • 7:05 - 7:07
    Premda je to samo simulacija,
  • 7:07 - 7:09
    rekonstrukcije kao što je ova
    pružaju nam nadu
  • 7:09 - 7:13
    da ćemo uskoro moći dobiti
    prvu pouzdanu sliku crne rupe
  • 7:13 - 7:15
    i s pomoću te slike odrediti
    veličinu njezina prstena.
  • 7:16 - 7:19
    Iako bih rado još razglabala
    o tom algoritmu,
  • 7:19 - 7:22
    srećom po vas, nemam vremena.
  • 7:22 - 7:24
    No ipak bih vam htjela ukratko dočarati
  • 7:24 - 7:26
    kako određujemo izgled našeg svemira
  • 7:26 - 7:30
    i kako uz pomoć toga rekonstruiramo i
    provjeravamo svoje rezultate.
  • 7:30 - 7:33
    Budući da postoji
    beskonačno mnogo mogućih slika
  • 7:33 - 7:35
    koje su potpuno u skladu
    s podacima naših teleskopa,
  • 7:35 - 7:38
    moramo ih nekako filtrirati.
  • 7:38 - 7:39
    To činimo rangiranjem slika
  • 7:39 - 7:43
    na temelju toga koliko je vjerojatno
    da su upravo one slike crne rupe
  • 7:43 - 7:45
    i zatim biramo onu za koju je
    ta vjerojatnost najveća.
  • 7:45 - 7:47
    Što točno želim reći?
  • 7:48 - 7:49
    Recimo da pokušavamo napraviti model
  • 7:49 - 7:53
    koji bi nam rekao kolika je vjerojatnost
    da se neka slika pojavi na Facebooku.
  • 7:53 - 7:55
    Vjerojatno bismo htjeli da nam model kaže
  • 7:55 - 7:58
    kako je malo vjerojatno da
    netko objavi sliku sa šumovima lijevo,
  • 7:58 - 8:00
    a vrlo vjerojatno da netko objavi selfie
  • 8:00 - 8:02
    poput ovoga desno.
  • 8:02 - 8:04
    Slika u sredini je mutna,
  • 8:04 - 8:06
    pa iako bismo je prije
    mogli vidjeti na Facebooku
  • 8:06 - 8:08
    nego sliku sa šumovima,
  • 8:08 - 8:11
    vjerojatno su manje šanse
    da ćemo vidjeti nju nego onaj selfie.
  • 8:11 - 8:13
    Međutim, kad je riječ o slikama crne rupe,
  • 8:13 - 8:17
    pred nama je prava zagonetka:
    nikad je dosad nismo vidjeli.
  • 8:17 - 8:19
    Koja je vjerojatna slika
    crne rupe u tom slučaju
  • 8:19 - 8:21
    i što da pretpostavimo
    o strukturi crnih rupa?
  • 8:21 - 8:24
    Mogli bismo pokušati iskoristiti slike
    iz simulacija koje smo napravili,
  • 8:24 - 8:27
    poput slike crne rupe
    iz filma „Interstellar”,
  • 8:27 - 8:30
    no učinimo li to,
    mogli bi nastati ozbiljni problemi.
  • 8:30 - 8:33
    Što ako bi se pokazalo da
    Einsteinove teorije ne drže vodu?
  • 8:33 - 8:37
    I dalje bismo željeli točno
    rekonstruirati što se događa.
  • 8:37 - 8:41
    Ako svoje algoritme previše baziramo
    na Einsteinovim teorijama,
  • 8:41 - 8:44
    na kraju ćemo vidjeti samo ono
    što i očekujemo da ćemo vidjeti.
  • 8:44 - 8:46
    Drugim riječima,
    želimo ostaviti otvorenom mogućnost
  • 8:46 - 8:49
    da se u središtu naše galaktike
    zapravo nalazi divovski slon.
  • 8:49 - 8:50
    (Smijeh)
  • 8:50 - 8:53
    Različite vrste slika imaju
    vrlo različite osobine.
  • 8:53 - 8:56
    Možemo lako razlikovati
    simulacijske slike crne rupe
  • 8:56 - 8:59
    od onih koje svakodnevno snimamo
    ovdje na Zemlji.
  • 8:59 - 9:02
    Treba nam način na koji bismo
    algoritmima rekli kako slike izgledaju,
  • 9:02 - 9:05
    a da istovremeno previše ne namećemo
    osobine jedne vrste slika.
  • 9:06 - 9:08
    Jedan od načina
    na koji bismo to mogli riješiti
  • 9:08 - 9:11
    jest da ubacimo osobine
    različitih vrsta slika
  • 9:11 - 9:15
    i vidimo kako pretpostavljena vrsta slike
    utječe na naše rekonstrukcije.
  • 9:16 - 9:19
    Ako sve vrste slika dovode
    do vrlo slične slike,
  • 9:19 - 9:21
    možemo biti sigurniji
  • 9:21 - 9:25
    da naše pretpostavke ne idu
    previše u prilog jednoj slici.
  • 9:26 - 9:28
    To je donekle kao da date isti opis
  • 9:29 - 9:32
    trima različitim crtačima diljem svijeta.
  • 9:32 - 9:34
    Nacrtaju li svi vrlo slična lica,
  • 9:34 - 9:36
    možemo biti sigurni
  • 9:36 - 9:40
    da njihovi crteži nisu previše uvjetovani
    njihovom kulturom.
  • 9:40 - 9:43
    Jedan od načina na koji možemo pokušati
    nametnuti različite osobine slike
  • 9:43 - 9:46
    jest korištenjem dijelova
    postojećih slika.
  • 9:46 - 9:48
    Veliku zbirku slika
  • 9:48 - 9:51
    rastavimo na male komadiće.
  • 9:51 - 9:55
    Svaki od tih komadića pomalo
    nalikuje dijelu slagalice.
  • 9:55 - 10:00
    Često viđenim dijelovima slagalice
    koristimo se kako bismo složili sliku
  • 10:00 - 10:02
    koja je u skladu
    s podacima naših teleskopa.
  • 10:03 - 10:07
    Različite vrste slika imaju vrlo
    karakteristične skupove dijelova slagalice.
  • 10:07 - 10:10
    A što se događa kad s istim podacima,
  • 10:10 - 10:14
    ali s različitim skupovima dijelova
    slagalice pokušamo rekonstruirati sliku?
  • 10:14 - 10:19
    Započnimo s dijelovima slagalice
    za simulaciju slike crne rupe.
  • 10:19 - 10:20
    U redu, ovo izgleda vjerojatno.
  • 10:20 - 10:23
    Izgleda onako kako očekujemo
    da crna rupa izgleda.
  • 10:23 - 10:24
    No jesmo li dobili takvu sliku
  • 10:24 - 10:27
    jer smo uključili djeliće slika
    simulacije crne rupe?
  • 10:27 - 10:29
    Pokušajmo s drugim skupom
    dijelova slagalice,
  • 10:29 - 10:33
    koji potječe od astronomskih objekata
    koji nisu povezani s crnom rupom.
  • 10:33 - 10:35
    U redu, dobivamo vrlo sličnu sliku.
  • 10:35 - 10:37
    Što je s dijelovima koji potječu
    od svakodnevnih slika,
  • 10:37 - 10:40
    kao što su one koje snimate
    vlastitim fotoaparatom?
  • 10:41 - 10:43
    Odlično, dobivamo istu sliku.
  • 10:43 - 10:47
    Kad dobijemo istu sliku
    od svih raznih skupova dijelova slagalice,
  • 10:47 - 10:49
    možemo biti sigurniji
  • 10:49 - 10:51
    da naše pretpostavke o slici
  • 10:51 - 10:54
    ne utječu pretjerano na konačan rezultat.
  • 10:54 - 10:57
    Usto, možemo i
    isti skup dijelova slagalice,
  • 10:57 - 11:00
    kao što su oni koji potječu
    od svakodnevnih slika,
  • 11:00 - 11:03
    upotrijebiti za rekonstrukciju
    raznih izvornih slika.
  • 11:03 - 11:05
    Dakle, u našim simulacijama
  • 11:05 - 11:08
    pretvaramo se da crna rupa izgleda kao
    astronomski objekti koji nisu crna rupa
  • 11:08 - 11:12
    te kao svakodnevne slike,
    kao što je slon u središtu naše galaktike.
  • 11:12 - 11:15
    Kad rezultati naših algoritama na dnu
    izgledaju vrlo slično
  • 11:15 - 11:18
    pravoj slici simulacije na vrhu,
  • 11:18 - 11:21
    možemo se početi pouzdavati
    u te algoritme.
  • 11:21 - 11:23
    Ono što stvarno želim naglasiti jest
  • 11:23 - 11:25
    da su sve ove slike nastale
  • 11:25 - 11:28
    slaganjem djelića
    svakodnevnih fotografija,
  • 11:28 - 11:30
    kao što su one koje biste fotografirali
    vlastitim fotoaparatom.
  • 11:30 - 11:33
    Dakle, sliku crne rupe
    koju nikad nismo vidjeli
  • 11:33 - 11:37
    naposljetku ćemo možda dobiti
    od slika koje stalno viđamo –
  • 11:37 - 11:40
    slika ljudi, zgrada, stabala,
    mačaka i pasa.
  • 11:40 - 11:43
    Takve ideje o dobivanju slika
    omogućit će nam
  • 11:43 - 11:45
    da prvi put fotografiramo crnu rupu
  • 11:45 - 11:48
    i, nadajmo se, potvrditi slavne teorije
  • 11:48 - 11:50
    na koje se znanstvenici
    svakodnevno oslanjaju.
  • 11:50 - 11:53
    No, naravno, takve se ideje
  • 11:53 - 11:56
    ne bi mogle ostvariti
    bez nevjerojatnog tima istraživača
  • 11:56 - 11:58
    s kojima imam čast raditi.
  • 11:58 - 11:59
    I dalje me zadivljuje
  • 11:59 - 12:03
    to što bi, iako sam počela rad na ovom
    projektu bez predznanja o astrofizici,
  • 12:03 - 12:05
    ono što smo postigli
    tom jedinstvenom suradnjom
  • 12:05 - 12:08
    moglo rezultirati prvim slikama crne rupe.
  • 12:08 - 12:11
    No veliki projekti kao što je
    Event Horizon Telescope
  • 12:11 - 12:14
    uspješni su zahvaljujući
    interdisciplinarnoj stručnosti
  • 12:14 - 12:15
    različitih sudionika.
  • 12:15 - 12:17
    Mi smo raznolika skupina astronoma,
  • 12:17 - 12:19
    fizičara, matematičara i inženjera.
  • 12:19 - 12:22
    To je ono što će uskoro omogućiti
  • 12:22 - 12:25
    da postignemo nešto što se nekoć
    smatralo nemogućim.
  • 12:25 - 12:27
    Htjela bih vas sve ohrabriti
    da odavde iziđete
  • 12:27 - 12:29
    spremni pomicati granice znanosti,
  • 12:29 - 12:33
    i onda kada se suočite s nečim
    tako misterioznim kao što je crna rupa.
  • 12:33 - 12:34
    Hvala vam.
  • 12:34 - 12:37
    (Pljesak)
Title:
Kako fotografirati crnu rupu
Speaker:
Katie Bouman
Description:

U srcu Mliječne staze nalazi se supermasivna crna rupa koja crpi energiju iz vrtložnog diska vrućeg plina, usisavajući sve što joj se previše približi – čak i svjetlost. Ne možemo je vidjeti, ali njezin obzor događaja baca sjenu, a slika te sjene mogla bi nam pomoći odgovoriti na neka važna pitanja o svemiru. Znanstvenici su prvotno smatrali da bi za izradu takve slike bio potreban teleskop veličine Zemlje – sve dok Katie Bouman i tim astronoma nisu smislili pametnu alternativu. Saznajte više o tome kako možemo vidjeti i u mrklom mraku.

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:51

Croatian subtitles

Revisions