0:00:01.317,0:00:03.809
Ik ben een astrofysica.

0:00:03.833,0:00:06.888
Ik onderzoek ontploffende sterren[br]in het universum.

0:00:07.603,0:00:08.803
Maar ik heb een zwakte:

0:00:09.325,0:00:11.808
ik ben rusteloos en ik verveel me snel.

0:00:12.356,0:00:15.552
Hoewel ik als astrofysica[br]de geweldige kans heb

0:00:15.576,0:00:17.508
om het hele universum te onderzoeken,

0:00:17.532,0:00:20.880
geeft de gedachte om altijd[br]en uitsluitend datzelfde te doen,

0:00:20.904,0:00:23.135
me een benauwd en beknot gevoel.

0:00:24.762,0:00:28.676
Wat echter als mijn probleem[br]met concentratie en verveling

0:00:28.700,0:00:30.182
geen zwakte hoeft te zijn?

0:00:30.206,0:00:32.873
Wat als ik dit kan veranderen[br]in een voordeel?

0:00:33.830,0:00:36.475
Een astrofysicus kan niet[br]in aanraking komen

0:00:36.499,0:00:38.037
met dat wat ze bestudeert.

0:00:38.061,0:00:41.774
Het waarom of hoe van een supernova[br]kunnen we niet in een lab bekijken.

0:00:42.164,0:00:44.694
We hebben enkel foto's[br]en video's van de lucht.

0:00:45.339,0:00:47.560
Alles wat we weten over het universum,

0:00:47.584,0:00:50.675
van de Oerknal [br]die ruimte en tijd creëerde,

0:00:50.699,0:00:53.493
tot de vorming en evolutie[br]van sterren en sterrenstelsels,

0:00:53.517,0:00:55.977
tot de structuur[br]van ons eigen zonnestelsel,

0:00:56.001,0:00:58.801
hebben we ontdekt door foto's[br]van de lucht te bekijken.

0:01:00.006,0:01:03.958
Om een systeem zo complex[br]als het gehele universum te bestuderen,

0:01:03.982,0:01:08.687
zijn astrofysici experten in het afleiden[br]van eenvoudige modellen en oplossingen

0:01:08.711,0:01:11.050
uit grote en complexe datasets.

0:01:11.705,0:01:14.130
Wat kan ik nog doen met deze expertise?

0:01:16.030,0:01:20.125
Wat als we de camera op onszelf richten?

0:01:21.057,0:01:24.048
Dat is exact wat we doen[br]in het Urban Observatory.

0:01:24.072,0:01:26.564
Greg Dobler, ook een astrofysicus

0:01:26.588,0:01:27.755
en mijn echtgenoot,

0:01:27.779,0:01:31.739
begon het eerste stedelijke observatorium[br]in New York University in 2013.

0:01:31.763,0:01:33.319
Ik begon er in 2015.

0:01:33.752,0:01:35.681
Dit zijn enkele dingen die we doen.

0:01:36.196,0:01:38.466
We nemen 's nachts foto's van de stad

0:01:38.490,0:01:41.079
en bestuderen stadslichten zoals sterren.

0:01:41.514,0:01:45.648
Via temporele lichtverandering[br]en de kleur van astronomische lichten

0:01:45.648,0:01:48.461
verwerf ik inzicht in de aard[br]van ontploffende sterren.

0:01:48.934,0:01:51.204
Als we dit doen met stadsverlichting,

0:01:51.228,0:01:55.910
kunnen we weten hoeveel energie[br]de stad nodig heeft en verbruikt

0:01:55.934,0:01:57.781
om een flexibel rooster te bouwen

0:01:57.805,0:02:01.104
dat de noden van groeiende stadsomgevingen[br]zal kunnen ondersteunen.

0:02:02.283,0:02:05.640
In foto's die overdag gemaakt worden,[br]zien we pluimen van pollutie.

0:02:06.274,0:02:09.744
Vijfenzeventig procent[br]van de broeikasgassen in New York City

0:02:09.768,0:02:13.400
komt van een gebouw zoals dit,[br]dat olie verbrandt voor de warmte.

0:02:14.417,0:02:16.872
Je kan vervuiling meten[br]met luchtkwaliteitssensoren.

0:02:16.896,0:02:20.738
Beeld je echter in dat je een sensor zet[br]op elk gebouw in New York City,

0:02:20.762,0:02:23.468
zodat je data inleest[br]van een miljoen monitoren.

0:02:23.492,0:02:24.818
Denk aan de kosten.

0:02:26.048,0:02:29.476
Met een team van NYU-studenten[br]bouwden we een wiskundig model,

0:02:29.500,0:02:32.889
een neuraal netwerk dat deze pluimen[br]kan detecteren en volgen

0:02:32.913,0:02:34.603
over de skyline van New York.

0:02:34.627,0:02:36.109
We kunnen ze classificeren --

0:02:36.133,0:02:39.148
onschadelijke stoompluimen,[br]wit en vergankelijk;

0:02:39.172,0:02:42.688
vervuilende schoorstenen,[br]donker en hardnekkig --

0:02:42.712,0:02:46.471
en voor beleidsmakers[br]de buurtvervuiling in kaart brengen.

0:02:47.777,0:02:51.666
Dit interdisciplinaire project[br]creëerde transformationele oplossingen.

0:02:53.942,0:02:56.855
De methodologieën[br]van data-analyse in de astrofysica

0:02:56.879,0:02:58.840
zijn echter van nut voor allerhande data,

0:02:58.864,0:03:00.014
niet enkel voor beelden.

0:03:00.450,0:03:02.934
In Californië hielpen we[br]een officier van justitie

0:03:02.958,0:03:06.379
de vertraging van rechtsvervolging[br]in zijn jurisdictie te begrijpen.

0:03:06.839,0:03:09.506
Mensen zijn voorwaardelijk vrij[br]of zitten opgesloten

0:03:09.530,0:03:12.141
en moeten hun proces soms jaren afwachten.

0:03:12.165,0:03:14.609
Ze wilden weten welke zaken[br]bleven aanslepen

0:03:14.633,0:03:17.757
en ze hadden een enorme dataset[br]om hiervoor te bestuderen,

0:03:17.781,0:03:20.654
maar ze misten de expertise[br]en de instrumenten in hun kantoor

0:03:20.654,0:03:21.765
om dit te kunnen.

0:03:21.789,0:03:23.535
Daar konden wij bij helpen.

0:03:23.559,0:03:26.956
Ik werkte met mijn collega,[br]professor in publiek beleid Angela Hawken,

0:03:26.980,0:03:30.466
en ons team creëerde eerst[br]een visueel dashboard

0:03:30.490,0:03:34.390
opdat justitieofficieren[br]het vervolgingsproces beter konden vatten.

0:03:34.997,0:03:37.926
Wijzelf analyseerden ook hun data

0:03:37.950,0:03:42.480
om te kijken of de duur van het proces[br]beïnvloed werd door sociale ongelijkheden

0:03:42.484,0:03:43.684
in hun jurisdictie.

0:03:44.367,0:03:45.909
Hiervoor hebben we methoden

0:03:45.933,0:03:48.906
waarmee ik duizenden sterrenexplosies[br]geclassificeerd heb,

0:03:48.930,0:03:51.585
toegepast op duizenden rechtszaken.

0:03:51.609,0:03:55.641
Op deze manier maakten we een model[br]voor andere jurisdicties

0:03:55.641,0:03:57.831
die hun vooroordelen willen onderzoeken.

0:03:57.855,0:04:01.101
Deze samenwerkingen[br]tussen domeinexperten en astrofysici

0:04:01.125,0:04:03.180
creëerden transformationele oplossingen

0:04:03.204,0:04:05.604
om de levenskwaliteit[br]van mensen te verbeteren.

0:04:07.426,0:04:08.910
Het werkt ook omgekeerd.

0:04:08.934,0:04:11.627
Ik pas mijn astrofysica-kennis toe[br]op urbane wetenschap

0:04:11.631,0:04:15.342
en neem wat ik daar leer,[br]weer mee naar de astrofysica.

0:04:15.930,0:04:17.782
Licht weergalmt:

0:04:18.461,0:04:23.028
de weerspiegeling van ontploffende sterren[br]in interstellair stof.

0:04:24.046,0:04:29.831
Op onze beelden zien we die reflecties[br]als wit, vergankelijk, bewegend,

0:04:29.855,0:04:31.005
net zoals pluimen.

0:04:31.363,0:04:35.258
Dus pas ik de modellen aan[br]die pluimen in stadsbeelden detecteren,

0:04:35.282,0:04:38.210
zodat ze lichtecho's opvangen[br]in beelden van de lucht.

0:04:40.290,0:04:43.583
Door de dingen te onderzoeken[br]die me interesseren en opwinden,

0:04:43.607,0:04:45.403
en buiten mijn domein te reiken,

0:04:45.427,0:04:48.303
heb ik mijn rusteloosheid[br]omgevormd tot een voordeel.

0:04:49.031,0:04:54.078
Wij, jullie, hebben allen een unieke kijk[br]die nieuw inzicht kan genereren

0:04:54.102,0:04:58.285
en tot nieuwe, onverwachte,[br]transformationele oplossingen kan leiden.

0:04:58.944,0:05:00.106
Bedankt.

0:05:00.130,0:05:04.288
(Applaus)