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