Return to Video

Як зробити знімок чорної діри

  • 0:01 - 0:03
    У фільмі "Інтерстеллар"
  • 0:03 - 0:07
    ми можемо зблизька розгледіти
    надмасивну чорну діру.
  • 0:07 - 0:09
    На фоні яскравого газу
  • 0:09 - 0:11
    потужна гравітація
    чорної діри
  • 0:11 - 0:12
    згинає світло у кільце.
  • 0:12 - 0:15
    Але це не справжня фотографія,
  • 0:15 - 0:16
    а лише комп'ютерна графіка:
  • 0:16 - 0:20
    художнє осмислення того,
    як могла б виглядати чорна діра.
  • 0:20 - 0:22
    Сотню років тому
  • 0:22 - 0:25
    Альберт Ейнштейн вперше опублікував
    свою загальну теорію відносності.
  • 0:25 - 0:27
    З того часу
  • 0:27 - 0:30
    науковці надали чимало доказів
    на її користь.
  • 0:30 - 0:33
    Але спрогнозований нею об'єкт,
    чорну діру,
  • 0:33 - 0:35
    досі не вдалося безпосередньо побачити.
  • 0:35 - 0:38
    Хоча ми і маємо припущення,
    як саме має виглядати чорна діра,
  • 0:38 - 0:41
    її ще ні разу
    не вдалося сфотографувати.
  • 0:41 - 0:45
    Мабуть, ви здивуєтеся, але можливо,
    це скоро зміниться.
  • 0:45 - 0:50
    Можливо, що перше фото чорної діри
    можна буде побачити вже за кілька років.
  • 0:50 - 0:54
    Отримання першого зображення залежатиме
    від міжнародної команди науковців,
  • 0:54 - 0:55
    телескопу розміром із Землю,
  • 0:55 - 0:58
    та алгоритму, що згенерує
    фінальне фото.
  • 0:58 - 1:02
    Хоча я і не зможу показати вам
    справжнє фото чорної діри сьогодні,
  • 1:02 - 1:04
    я все ж хотіла б побіжно розповісти вам
  • 1:04 - 1:07
    про ті зусилля, котрі необхідні,
    аби дістати це перше зображення.
  • 1:07 - 1:09
    Мене звати Кеті Боуман,
  • 1:09 - 1:11
    і я - аспірантка у
    Массачусетському технологічному інституті.
  • 1:11 - 1:14
    Я проводжу дослідження у
    комп'ютерній лабораторії,
  • 1:14 - 1:17
    котра займається комп'ютерним аналізом
    зображень та відео.
  • 1:17 - 1:19
    І хоч я і не астроном,
  • 1:19 - 1:20
    сьогодні я хочу показати,
  • 1:20 - 1:23
    як саме я змогла допомогти
    цьому захопливому проекту.
  • 1:23 - 1:26
    Якщо ви вночі поїдете
    подалі від яскравих вогнів міста,
  • 1:26 - 1:29
    то, можливо, вам пощастить побачити
    вражаючий краєвид
  • 1:29 - 1:30
    галактики Чумацький Шлях.
  • 1:30 - 1:33
    І якби ви могли промайнути
    повз мільйони зірок
  • 1:33 - 1:36
    на 26 тисяч світлових років
    у саме серце нашої спіральної галактики,
  • 1:36 - 1:40
    ви дісталися б скупчення зірок
    у самісінькому центрі.
  • 1:40 - 1:43
    Прозираючи крізь космічний пил
    за допомогою інфрачервоних телескопів,
  • 1:43 - 1:47
    астрономи спостерігали за цими зірками
    більше 16 років.
  • 1:47 - 1:51
    Але найбільш захопливим є саме те,
    чого вони побачити не можуть.
  • 1:51 - 1:54
    Здається, що зорі кружляють довкола
    невидимого об'єкта.
  • 1:54 - 1:56
    Відслідковуючи траєкторії цих зірок,
  • 1:56 - 1:57
    астрономи дійшли висновку,
  • 1:57 - 2:01
    що єдина річ настільки мала
    і важка, аби спричинити цей рух, -
  • 2:01 - 2:03
    це надмасивна чорна діра:
  • 2:03 - 2:07
    об'єкт такої густини, що всмоктує все,
    що наважиться наблизитися до нього.
  • 2:07 - 2:08
    Навіть світло.
  • 2:08 - 2:11
    Але що буде, якщо наблизитися
    ще більше?
  • 2:11 - 2:16
    Чи можна побачити те, що, по суті,
    побачити неможливо?
  • 2:17 - 2:20
    Виявляться, що при близькому розгляді
    у діапазоні радіочастот
  • 2:20 - 2:22
    ми, скоріш за все, побачили б
    кільце світла
  • 2:22 - 2:24
    спричинене гравітаційним лінзуванням
    гарячої плазми,
  • 2:24 - 2:26
    котра ущільнюється довкола чорної діри.
  • 2:26 - 2:27
    Іншими словами,
  • 2:27 - 2:30
    чорна діра відкидає тінь
    на фон із яскравої матерії,
  • 2:30 - 2:32
    утворюючи сферу із темряви.
  • 2:32 - 2:36
    Це яскраве кільце показує
    горизонт подій чорної діри:
  • 2:36 - 2:38
    місце, де гравітація стає
    настільки сильною,
  • 2:38 - 2:40
    що навіть світло не має шансу вирватися.
  • 2:40 - 2:43
    Рівняння Ейнштейна передбачають розмір
    та форму цього кільця.
  • 2:43 - 2:46
    Тож його фотографія буде не лише
    дуже крутою штукою,
  • 2:46 - 2:48
    а й допоможе підтвердити, що ці рівняння
    мають силу
  • 2:48 - 2:51
    і у надзвичайних умовах
    довкола чорної діри.
  • 2:51 - 2:53
    Однак ця чорна діра настільки
    далеко від нас,
  • 2:53 - 2:57
    що з Землі це кільце здаватиметься
    неймовірно маленьким -
  • 2:57 - 3:00
    такого ж розміру для нас, як і апельсин
    на поверхні місяця.
  • 3:01 - 3:04
    Це робить процес фотографії
    надзвичайно складним.
  • 3:05 - 3:06
    Чому ж так?
  • 3:07 - 3:10
    Все зводиться до простого рівняння.
  • 3:10 - 3:12
    Через явище, що зветься дифракція,
  • 3:12 - 3:14
    існують фізичні обмеження
  • 3:14 - 3:16
    щодо граничного розміру об'єкта,
    котрий ми можемо побачити.
  • 3:17 - 3:20
    Згідно основного рівняння, аби бачити
    все менші і менші об'єкти,
  • 3:20 - 3:23
    нам треба будувати телескопи все
    більшими і більшими.
  • 3:23 - 3:26
    Але навіть із найпотужнішими оптичними
    телескопами на Землі
  • 3:26 - 3:29
    ми не наблизимося до
    роздільної здатності, необхідної
  • 3:29 - 3:31
    для знімка поверхні Місяця.
  • 3:31 - 3:33
    До слова, ось фото
    з найбільш детальнім зображенням
  • 3:33 - 3:36
    поверхні Місяця, котре колись
    було зроблено з Землі.
  • 3:36 - 3:38
    На ньому приблизно 13 000 пікселів
  • 3:38 - 3:43
    а у кожному пікселі умістилися б
    1,5 мільйони апельсинів.
  • 3:43 - 3:45
    Тож наскільки великий потрібен телескоп,
  • 3:45 - 3:48
    аби побачити апельсин на поверхні Місяця,
  • 3:48 - 3:50
    і, відповідно, нашу чорну діру?
  • 3:50 - 3:53
    Виявляться, що виконавши деякі розрахунки,
  • 3:53 - 3:55
    можна легко визначити, що телескоп
    має бути
  • 3:55 - 3:56
    розміром із Землю.
  • 3:56 - 3:57
    (Сміх)
  • 3:57 - 4:00
    Якби нам вдалося збудувати
    цей планетарний телескоп,
  • 4:00 - 4:03
    ми змогли б лише трохи розгледіти
    це специфічне кільце світла,
  • 4:03 - 4:05
    що окреслює горизонт подій
    чорної діри.
  • 4:05 - 4:08
    І хоча на цьому фото не буде
    усіх тих деталей,
  • 4:08 - 4:10
    котрі ми бачимо на
    комп'ютерних малюнках,
  • 4:10 - 4:12
    воно точно дозволить нам
    вперше розгледіти
  • 4:12 - 4:14
    навколишнє середовище
    чорної діри.
  • 4:14 - 4:16
    Проте, як можна собі уявити,
  • 4:16 - 4:20
    створити телескоп із єдиною антеною
    розміром із Землю просто неможливо.
  • 4:20 - 4:21
    Але цитуючи відомі слова Міка Джаггера:
  • 4:21 - 4:23
    "Ти не завжди можеш отримати те,
    чого хочеш,
  • 4:23 - 4:26
    але якщо постаратися одного разу
    зрозумієш,
  • 4:26 - 4:28
    що ти отримуєш те,
    що тобі потрібно."
  • 4:28 - 4:29
    З'єднуючи телескопи
    по всьому світу,
  • 4:29 - 4:33
    спільний міжнародний проект
    під назвою Event Horizon Telescope
  • 4:33 - 4:36
    створює комп'ютерний телескоп
    розміром із Землю,
  • 4:36 - 4:38
    котрий має роздільну здатність,
  • 4:38 - 4:40
    що відповідає масштабам
    горизонту подій чорної діри.
  • 4:40 - 4:43
    Планується, що ця мережа телескопів
    може зробити перше фото
  • 4:43 - 4:45
    чорної діри наступного року.
  • 4:45 - 4:49
    Кожен телескоп у всесвітній мережі
    працює разом із іншими.
  • 4:49 - 4:51
    Зв'язні за точним часом
    атомних годинників,
  • 4:51 - 4:54
    групи дослідників у своїх діапазонах
    фіксують світло,
  • 4:54 - 4:57
    збираючи тисячі терабайт даних.
  • 4:57 - 5:02
    Опісля ці дані аналізуються у лабораторії
    тут, у Массачусетсі.
  • 5:02 - 5:04
    Тож як це взагалі працює?
  • 5:04 - 5:07
    Пам'ятаєте: аби побачити чорну діру
    в центрі нашої галактики,
  • 5:07 - 5:10
    потрібно збудувати велетенський
    телескоп розміром із Землю?
  • 5:10 - 5:12
    Давайте на хвилинку уявимо,
    що ми справді можемо
  • 5:12 - 5:14
    збудувати такий планетарний телескоп.
  • 5:14 - 5:17
    Це буде ніби як перетворити Землю
  • 5:17 - 5:19
    на величезну дискокулю.
  • 5:19 - 5:21
    Кожне окреме дзеркальце
    збиратиме світло,
  • 5:21 - 5:23
    котре потім можна буде поєднати разом,
    аби зробити фото.
  • 5:23 - 5:26
    Але, що буде, якщо ми приберемо
    більшість дзеркал
  • 5:26 - 5:28
    і залишимо лише кілька з них?
  • 5:28 - 5:31
    Ми все одно можемо спробувати
    поєднати отриману інформацію,
  • 5:31 - 5:33
    але тепер у нас буде багато прогалин.
  • 5:33 - 5:37
    Дзеркала, котрі залишилися - це
    місця, де знаходяться телескопи.
  • 5:37 - 5:42
    Це вкрай мала кількість даних
    для фото.
  • 5:42 - 5:45
    І хоча ми збираємо світло,
    використовуючи лише кілька телескопів,
  • 5:45 - 5:49
    Земля обертаєтеся, що дає нам можливість
    отримувати нові дані.
  • 5:49 - 5:53
    Іншими словами, коли диско-куля
    обертається, дзеркала змінюють положення
  • 5:53 - 5:56
    і ми можемо спостерігати різні частини
    одного зображення.
  • 5:56 - 6:00
    Алгоритми візуалізації, над котрими
    ми працюємо, заповнюють прогалини на кулі,
  • 6:00 - 6:03
    аби відтворити базове зображення
    чорної діри.
  • 6:03 - 6:05
    Якби телескопи були розміщені
    по усій планеті -
  • 6:05 - 6:07
    тобто вкривали всю диско-кулю -
  • 6:07 - 6:09
    то це було б надто просто.
  • 6:09 - 6:12
    Однак у нас є лише кілька фрагментів,
    і саме тому
  • 6:12 - 6:14
    існує нескінченна кількість
    можливих зображень
  • 6:14 - 6:17
    котрі відповідають даним,
    що зібрав наш телескоп.
  • 6:17 - 6:20
    Але не усі зображення однакові.
  • 6:21 - 6:25
    Деякі з них більше схожі на
    фото у нашому розумінні, ніж інші.
  • 6:25 - 6:28
    І тому моя частина роботи над отриманням
    зображення чорної діри
  • 6:28 - 6:32
    полягає у розробці алгоритмів, котрі
    знаходять потрібні знімки,
  • 6:32 - 6:34
    що також відповідають даним з телескопів.
  • 6:35 - 6:39
    Наче художник-криміналіст, котрий
    працює із обмеженою кількістю відомостей
  • 6:39 - 6:42
    для відтворення образу, застосовуючи
    власні знання про будову обличчя,
  • 6:42 - 6:46
    алгоритми візуалізації, котрі я розробляю,
    використовують обмежені дані з телескопів,
  • 6:46 - 6:50
    аби вказати на зображення, котре
    виглядатиме як щось із цього всесвіту.
  • 6:50 - 6:54
    Використовуючи ці алгоритми,
    ми можемо скласти зображення
  • 6:54 - 6:56
    із цих мізерних і нечітких
    шматочків інформації.
  • 6:56 - 6:59
    Отже, зараз я демонструю зразок
    реконструкції із використанням
  • 6:59 - 7:02
    імітованих даних: ніби ми насправді
    спрямували наш телескоп
  • 7:02 - 7:05
    на чорну діру в центрі галактики.
  • 7:05 - 7:09
    Хоч це і симуляція, подібна реконструкція
    дає надію на те,
  • 7:09 - 7:13
    що нам, вірогідно, невдовзі вдасться
    зробити перший знімок чорної діри
  • 7:13 - 7:15
    і на його основі визначити розміри кільця.
  • 7:16 - 7:19
    І хоча я із задоволенням розповіла б
    вам про усі деталі алгоритму,
  • 7:19 - 7:22
    у мене, на щастя для вас,
    не вистачить на це часу.
  • 7:22 - 7:24
    Але я хочу дати вам
    загальне уявлення про те,
  • 7:24 - 7:26
    яким чином ми визначаємо
    як саме виглядає наш всесвіт,
  • 7:26 - 7:30
    і як ми це використовуємо для відтворення
    та підтвердження результатів.
  • 7:30 - 7:33
    Оскільки існує нескінченна кількість
    можливих зображень,
  • 7:33 - 7:35
    котрі ідеально описують
    дані з наших телескопів,
  • 7:35 - 7:38
    нам якось треба їх сортувати.
  • 7:38 - 7:40
    Ми робимо це, оцінюючи можливість того,
  • 7:40 - 7:43
    що саме ЦЕ зображення - фото чорної діри,
  • 7:43 - 7:45
    і потім обираємо найбільш вірогідні.
  • 7:45 - 7:47
    Що саме я маю на увазі?
  • 7:48 - 7:50
    Скажімо, ми намагалися створити модель,
  • 7:50 - 7:53
    котра говорила б нам про вірогідність
    публікації якогось фото на Facebook.
  • 7:53 - 7:55
    Хотілося б, щоб ця модель могла визначити,
  • 7:55 - 7:58
    що скоріш за все ніхто не завантажить
    фото із шумом як зліва,
  • 7:58 - 8:01
    а із більшою вірогідністю опублікує селфі,
  • 8:01 - 8:02
    як ось це справа.
  • 8:02 - 8:04
    Зображення посередині розмите,
  • 8:04 - 8:07
    і хоча ми б із більшою вірогідністю
    побачили його на Facebook
  • 8:07 - 8:08
    у порівнянні із зображенням шуму,
  • 8:08 - 8:11
    ми навряд, чи зустріли б його,
    якщо порівнювати із селфі.
  • 8:11 - 8:13
    Але говорячи про знімки
    чорної діри,
  • 8:13 - 8:17
    виникає справжня загадка:
    ми ніколи раніше її не бачили.
  • 8:17 - 8:19
    У цьому випадку, яким має бути
    зображення чорної діри
  • 8:19 - 8:21
    і які припущення можна зробити
    щодо її структури?
  • 8:21 - 8:25
    Можна, звичайно, використати зображення
    симуляцій, котрі ми робили,
  • 8:25 - 8:27
    як фото чорної діри
    у фільмі "Інтерстеллар".
  • 8:27 - 8:30
    Але якщо це зробити, то
    виникне ряд проблем.
  • 8:30 - 8:34
    Що буде, якщо теорії
    Ейнштейна не спрацюють?
  • 8:34 - 8:38
    Нам все ж хочеться відтворити достовірне
    зображення того, що відбувається.
  • 8:38 - 8:41
    Якщо у наших алгоритмах ми надто
    покладатимемося на рівняння Ейнштейна
  • 8:41 - 8:44
    то в результаті побачимо те,
    що хочемо побачити.
  • 8:44 - 8:46
    Іншими словами, ми не хочемо
    виключати того,
  • 8:46 - 8:49
    що у центрі нашої галактики може
    знаходитися величезний слон.
  • 8:49 - 8:50
    (Сміх)
  • 8:50 - 8:53
    Різні типи зображень мають
    досить вирізні характеристики.
  • 8:53 - 8:56
    Ми легко відрізнимо зображення
    симуляції чорної діри
  • 8:56 - 8:59
    від фото, які ми кожного дня
    робимо тут, на Землі.
  • 8:59 - 9:02
    Нам треба вигадати спосіб вписати в
    алгоритми як саме вигадають ці світлини,
  • 9:02 - 9:05
    не надто концентруючи увагу на якомусь
    конкретному типі зображення.
  • 9:06 - 9:08
    Одним із способів вирішення проблеми
  • 9:08 - 9:11
    є введення характеристик
    різних типів зображень
  • 9:11 - 9:15
    і спостереження за тим, як це впливає
    на відтворюванні знімки.
  • 9:16 - 9:19
    Якщо усі типи зображень
    спродукають дуже схожі знімки,
  • 9:19 - 9:21
    то можна потроху впевнюватися у тому,
  • 9:21 - 9:25
    що наші припущення щодо зображення,
    не надто впливають на кінцевий результат.
  • 9:26 - 9:28
    Це ніби як дати
    однаковий опис
  • 9:29 - 9:32
    трьом різним художникам
    з різних країн.
  • 9:32 - 9:34
    Якщо вони намалюють
    дуже схожі портрети,
  • 9:34 - 9:36
    тоді можна із впевненістю припустити,
  • 9:36 - 9:40
    що їх культурні упередження
    не впливають на вихідний малюнок.
  • 9:40 - 9:43
    Одним зі шляхів застосування
    різних характеристик зображень
  • 9:43 - 9:46
    є використання вже існуючих світлин.
  • 9:46 - 9:48
    Ми беремо велику вибірку зображень
  • 9:48 - 9:51
    і ріжемо кожне з них
    на невеличкі шматочки.
  • 9:51 - 9:55
    Кожний таких шматочок можна
    назвати частиною пазлу.
  • 9:55 - 9:59
    Далі ми використовуємо шматочки, які
    зустрічаються найчастіше,
  • 9:59 - 10:02
    аби створити зображення, котре також
    відповідає параметрам даних з телескопів.
  • 10:03 - 10:07
    Різні типи зображень мають вельми
    характерні набори таких фрагментів.
  • 10:07 - 10:10
    Що ж трапиться, якщо ми використаємо
    ті самі дані,
  • 10:10 - 10:14
    але інші набори пазлів
    для відтворення зображення?
  • 10:14 - 10:18
    Давайте почнемо зі шматочків для
    симуляції зображення чорної діри.
  • 10:18 - 10:20
    Добре, це виглядає непогано.
  • 10:20 - 10:23
    Це виглядає так, як, на нашу думку,
    виглядатиме чорна діра.
  • 10:23 - 10:25
    Але ми отримали такий результат
    тільки тому,
  • 10:25 - 10:28
    що ввели до алгоритму шматочки
    зображень із симуляціями чорної діри?
  • 10:28 - 10:30
    Давайте спробуємо інший набір
    шматочків зображень
  • 10:30 - 10:33
    із астрономічними об'єктами,
    що не є чорною дірою.
  • 10:33 - 10:35
    Добре, ми отримали дуже схожу світлину.
  • 10:35 - 10:37
    А як щодо повсякденних знімків,
  • 10:37 - 10:40
    як ті, що ви кожного дня
    робите на власні камери?
  • 10:41 - 10:43
    Чудово! Ми бачимо те саме зображення.
  • 10:43 - 10:47
    Коли із різних наборів шматочків
    ми отримуємо однакові зображення,
  • 10:47 - 10:49
    то можемо із більшою вірогідністю сказати,
  • 10:49 - 10:51
    що припущення щодо фото, котрі ми робимо,
  • 10:51 - 10:54
    не надто вливають на кінцеву світлину.
  • 10:54 - 10:57
    Ще ми можемо взяти
    набір шматочків, як ті,
  • 10:57 - 11:00
    котрі ми отримали із
    повсякденних знімків,
  • 11:00 - 11:03
    і використати їх для відтворення різних
    типів зображень.
  • 11:03 - 11:05
    Отже, у наших симуляціях
  • 11:05 - 11:08
    ми уявляємо, що чорна діра виглядає,
    як будь-які інші астрономічні об'єкти
  • 11:08 - 11:12
    і як повсякденні зображення
    типу слона у центрі нашої галактики.
  • 11:12 - 11:15
    Коли результати алгоритму знизу
    нагадають
  • 11:15 - 11:18
    зображення симуляції зверху,
  • 11:18 - 11:21
    то ми можемо впевнитися у правильності
    наших алгоритмів.
  • 11:21 - 11:23
    І мені хотілося б підкреслити,
  • 11:23 - 11:25
    що усі ці зображення створені нами
  • 11:25 - 11:28
    під час складання шматочків
    повсякденних фото,
  • 11:28 - 11:30
    котрі ви усі кожного дня
    робите на свої камери.
  • 11:30 - 11:33
    Тож зображення чорної діри, котру
    ми ніколи раніше не бачили
  • 11:33 - 11:37
    у результаті може бути створене із набору
    фото, котрі ми бачимо повсякчас:
  • 11:37 - 11:40
    світлини людей, будівель,
    дерев та домашніх улюбленців.
  • 11:40 - 11:43
    Саме такі візуальні концепції
    дадуть нам змогу
  • 11:43 - 11:45
    зробити перший знімок
    чорної діри
  • 11:45 - 11:48
    і, я сподіваюся, підтвердити
    відомі теорії,
  • 11:48 - 11:50
    на які науковці спираються
    у щоденній роботі.
  • 11:50 - 11:53
    Але такі візуальні концепції
    неможливо було б реалізувати,
  • 11:53 - 11:56
    якби не робота надзвичайної
    команди науковців,
  • 11:56 - 11:58
    із якими я маю честь працювати.
  • 11:58 - 11:59
    Я досі не можу повірити,
  • 11:59 - 12:03
    що незважаючи на те, що я почала роботу
    не маючи знань з астрофізики,
  • 12:03 - 12:05
    те, чого ми досягли у цьому унікальному
    спільному проекті,
  • 12:05 - 12:08
    може стати першим зображенням
    чорної діри.
  • 12:08 - 12:11
    Але великі проекти, як
    Event Horizon Telescope,
  • 12:11 - 12:13
    успішні саме завдяки усім тим
    міждисциплінарним знанням,
  • 12:13 - 12:15
    котрі різні люди вносять
    у спільну роботу.
  • 12:15 - 12:17
    Наша команда - це суміш
    із астрономів,
  • 12:17 - 12:19
    фізиків, математиків та інженерів.
  • 12:19 - 12:22
    Саме це невдовзі дозволить
  • 12:22 - 12:25
    досягти чогось, що раніше
    здавалось неможливим.
  • 12:25 - 12:27
    Я хочу закликати усіх вас вийти на вулицю
  • 12:27 - 12:29
    і допомогти нам розширити кордони науки,
  • 12:29 - 12:33
    навіть, якщо це спочатку здаватиметься
    так само загадковим, як і чорна діра.
  • 12:33 - 12:34
    Дякую.
  • 12:34 - 12:37
    (Оплески)
Title:
Як зробити знімок чорної діри
Speaker:
Кеті Боуман
Description:

У центрі Чумацького Шляху знаходиться надмасивна чорна діра, що живиться від диску розпеченого газу, котрий обертається довкола неї і поглинає будь-що, що наважиться занадто наблизитися. Навіть світло. Її неможливо побачити, але її горизонт подій відкидає тінь, знімок якої міг би допомогти із відповідями на кілька важливих питань про всесвіт. Науковці вважали, що для такого знімку знадобиться телескоп розміром із Землю. Аж доки Кеті Боуман та команда астрономів не запропонували розумнішу альтернативу. Дізнайтесь більше про те, як можна зазирнути у цілковиту пітьму.

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

Ukrainian subtitles

Revisions