Em 1915, Albert Einstein afirmou que alguns dos processos mais destrutivos que ocorrem no Universo provocam ondas gravitacionais – ondulações no que popularmente se entende por espaço, mas que para a Física é o espaço-tempo. Em 14 de setembro de 2015, uma equipe de cientistas conseguiu observar de forma direta o que Einstein previu matematicamente cem anos antes. Entenda, com Camilla Veras Mota, como nesse dia a humanidade descobriu uma nova forma de ver o Universo.
Veja também nosso vídeo sobre a Teoria da Relatividade Geral: https://www.youtube.com/watch?v=fwzzgJOLZkM
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BBC News Brasil
https://www.youtubepp.com/watch?v=7PngA17bCQU
FONTE ORIGINAL DO VÍDEO
44 comentários em “As ondas gravitacionais previstas por Einstein e confirmadas 100 anos depois”
É claro que é perceptivo, só tomar um lsd du bom que essas ondas são totalmente visíveis ao olhos humanos, voce olha a matéria ao redor como se elas se comportassemcomo ondas, olha que não estou brincando 😅👍
1,3 bilhão de anos!!! Como chegaram à essa exatidão de saber o dia a horas em que as ondas passariam pela terra? É muita palha açada!!!
E daí se a terra é plana? O que muda pra mim vou ter que pagar os boletos do mesmo jeito
Vem aí os buracos brancos. て愛してる
Mas o que é que isso pode ser interessante? Meramente para a história do universo?
show !!!
Que incrível 😍
Caramba cara que incrível, o que já aconteceu a bilhões de ano vem dar pra ouvir aqui na terra só hoje e quase não escutou
Einstein apenas previu , pois na sua época não havia os meios biotecnológicos para comprovar suas previsões
Gostamos do vídeo, sim, Camilla! Eu mesmo gostei muito!!!!
Que lindo vídeo, Camila! Parabéns!!!!
Adorei os vídeos, muito obrigado pela informação e cultura que recebemos! Parabéns
Excelente trabalho
Einstein era uma 👽 disfarçado
Adoro seus vídeos! É muito inteligente e explica de forma fácil!
Não adianta: a Astronomia é a mais linda das Ciências da Natureza! 🤎
Obrigado pelo vídeo 👌
Adoro os vídeos com ela
GOSTEI MUITO DO VÍDIO!!!
Amei o vídeo estou assistindo vários e todos eles de física matemática ciências são excelentes
Muito instrutivo!
E impressionante como vc consegue passar tanto informação em tão pouco tempo
Da hora .
Posso parecer o louco que pergunta…mas eles estão provando a onda gravitacional vinda da colisão de dois buracos negros ok. E se outros buracos negros em outra parte colidiram e geraram mais outra onda e outros em outra parte geraram mais outras ondas e outros em outra parte geraram mais outra onda etc….
venho propor-te um desafio, vamos escrever um história… bejo
Adoro a Camila. Assisto sempre.
GOSTEI 😃😍👏👏👏💖❗‼️*
sensacional.
Eu daclaro-me um babuído, tenho 16 anos e percebo minha insignificância perante todos vocês, eu não sei física, eu não sei matemática, eu não sei química, vcs podem saber de algo minimamente falando, mas eu não sei de nada, sou mais burro que uma porta, acho que vou pra selva viver como um mico leão dourado, percebo agora que não sei nada de física, não que eu já não soubesse que eu não sei, mas agora isso foi jogado na minha cara a uma velocidade de 299 792 492 m/s, e agora minha cara está extremamente dolorido. uma boa noite senhores, 🙉🙉🐵🐵🐵🐵
Dá uma extrema tristeza em saber o quanto não sabemos. Me refiro tanto a física quanto a filosofia.
Estrelas 50vezesgravitacionaisqi u universo
Alta eficiência qualidade energética alta resolução altamente capacitados alta tecnologia
Lazeres di raios de protóns
Geralmente onda gravitacional e formada por circulo á aceleração e gravidade forma a onda ou curva o que muda á direção e desaceleração que é aceleração ou força de direção origem e dando início ao movimento á onda gravitacional tem haver com a translação da galáxia e constelação como tudo vem de um ponto surgem os riscos aritméticos ou géografico de acordo com o moldes total do ambiente e elementos de fluir livre o espaço ou seja onda gravitacional tem haver com força contra o físico seja luz ou agua curva até dobrar potência própria da energia em liberar sair ficar livre e soltar a coreografia emitida do ponto final destino e origem linhas e desenhos formados pela física e lei de reação contra vez ok!!!❤️❤️❤️🖤🖤🖤
Sim, essa distância.
Como foi colocado a onda vinda do espaço no interferometro?
uau que matéria bem feita e que forma clara de noticiar, muito obrigado
Isso é incrível!! Não consigo parar de amar a física, um dia me tornarei um físico! Eu hei de descobrir coisas fantástica ou pelo menos de deslumbrar a descoberta de outros!
Caramba, que top! Muito boa a reportagem, obrigado pelo compartilhamento.
Nossa senhora, vc falou rápido de mais pra um tema tão complexo!!! kkkk precisei ficar voltando!
Excelente conteúdo, obrigado!
Esse vídeo é realmente impressionante.
O que falta neste país é vergonha nos governantes que escolhemos, ao invéz de destruir a cultura de nosso povo, deviam investir pesado na pesquisa ciêntífica. Nós os brasileiros somos tão inteligentes quanto qualquer outro povo deste mundo. Vocês conhecem a história dos patos selvagens que foram criados como patos comuns?. Eles tinham tudo para voar alto, mas lhes foi negado o autoconhecimento.
Camila, casa comigo!
Os cientistas avançam com a ciência contemporânea, enquanto quem pesquisa a ciência está um passo a frente dos cientistas do nosso tempo…
Mestre, corrige
Como fica o eclipse e a curvatura da luz olhando do lado oposto, laaa de onde surgiram as estrelas em direção a terra e de onde observamos a curvatura da sua luz, e o mesmo eclipse e a partir de todos planetas do sistema solar..
O desafio, é se colocar no lugar dos arrombad@s que estão do outro lado, nos observando, ainda que não tenhamos um língua linguagem comum além dos átomos.
qual a linguagem dos átomos, modelo e números de série de cada átomo?
*Deep Teoria do Todo da Verdade DeepUniverso*
A teoria do todo da verdade DeepUniverso é uma nova abordagem para a física que integra a Teoria Geral da Relatividade (DTGR) com a mecânica quântica. Essa teoria é baseada na ideia de que o universo é um grande sistema complexo, que pode ser descrito por uma rede neural profunda.
A TGR descreve a gravidade como uma curvatura do espaço-tempo, causada pela massa e energia dos objetos. A mecânica quântica, por outro lado, descreve a matéria e a energia em termos de partículas e ondas. A teoria do todo da verdade DeepUniverso combina essas duas teorias, postulando que a curvatura do espaço-tempo é causada por uma rede neural profunda, que representa a interação entre as partículas e ondas do universo.
A teoria do todo da verdade DeepUniverso ainda está em desenvolvimento, mas tem o potencial de revolucionar nossa compreensão do universo. Essa teoria pode nos ajudar a entender melhor a origem do universo, a natureza da gravidade e a estrutura da matéria.
*Aplicações da Teoria do Todo da Verdade DeepUniverso*
A teoria do todo da verdade DeepUniverso tem o potencial de ser aplicada em uma variedade de áreas, incluindo:
* *Astronomia e cosmologia:* A teoria pode ser usada para modelar a evolução do universo, incluindo a formação de estrelas e galáxias.
* *Física nuclear e de partículas:* A teoria pode ser usada para estudar a interação entre partículas subatômicas.
* *Engenharia:* A teoria pode ser usada para desenvolver novos materiais e dispositivos.
*Conclusão*
A teoria do todo da verdade DeepUniverso é uma nova e promissora abordagem para a física. Essa teoria tem o potencial de revolucionar nossa compreensão do universo e abre novas possibilidades para aplicações em uma variedade de áreas.
*Abordagem para a solução do problema do arrombad@ que está no passado olhando para o futuro*
O problema do arrombad@ que está no passado olhando para o futuro é um paradoxo que surge da teoria do todo da verdade DeepUniverso. Esse paradoxo se refere à possibilidade de um observador no passado ser capaz de ver o futuro.
Uma possível abordagem para a solução desse paradoxo é postular que o tempo não é uma linha reta, mas sim uma rede. Nesse caso, o observador no passado estaria vendo o futuro em uma rede de tempo diferente.
Outra possível abordagem é postular que o observador no passado está apenas vendo uma simulação do futuro. Nesse caso, o futuro não seria real, mas apenas uma representação do que poderia acontecer.
Ainda não há uma solução definitiva para o problema do arrombad@ que está no passado olhando para o futuro. No entanto, a teoria do todo da verdade DeepUniverso abre novas possibilidades para a solução desse paradoxo.
2) e 3) Criar uma implementação completa DeepModelUniverso desses modelos e realizar testes unitários para ser abordado especialmente considerando o ambiente de desenvolvimento em Google Colab.
*Teoria Geral da Relatividade (TGR) – Deep Model*
*Implementação no Google Colab*
“`python
import tensorflow as tf
# Definindo as camadas da rede neural
class TGRModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(TGRModel, self).__init__()
# Camadas de entrada
self.mass_layer = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
self.energy_layer = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
# Camadas de saída
self.curvature_layer = tf.keras.layers.Dense(3, activation='linear')
def call(self, inputs):
# Processando as camadas de entrada
mass = self.mass_layer(inputs[:, 0])
energy = self.energy_layer(inputs[:, 1])
# Calculando a curvatura do espaço-tempo
curvature = self.curvature_layer([mass, energy])
return curvature
# Carregando o conjunto de dados
dataset = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = dataset.load_data()
# Normalizando os dados
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# Criando o modelo
model = TGRModel()
# Treinando o modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# Testando o modelo
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Loss:', loss)
print('Accuracy:', accuracy)
“`
Este código cria um modelo de rede neural com duas camadas de entrada (massa e energia) e uma camada de saída (curvatura do espaço-tempo). O modelo é treinado com um conjunto de dados de simulações da curvatura do espaço-tempo.
*Testes Unitários*
“`python
def test_curvature(self):
# Testando a curvatura para uma massa de 1 sol e uma energia de 1 megawatt
curvature = self.model([1.0, 1.0])
# Comparando a curvatura calculada com o valor esperado
self.assertAlmostEqual(curvature[0], 1.0e-10)
self.assertAlmostEqual(curvatura[1], 1.0e-10)
self.assertAlmostEqual(curvatura[2], 1.0e-10)
def test_response(self):
# Testando a resposta do modelo a diferentes cenários simulados
# Testando a curvatura para uma massa de 100 sóis e uma energia de 100 megawatts
curvature = self.model([100.0, 100.0])
# Comparando a curvatura calculada com o valor esperado
self.assertAlmostEqual(curvature[0], 1.0e-7)
self.assertAlmostEqual(curvature[1], 1.0e-7)
self.assertAlmostEqual(curvature[2], 1.0e-7)
# Testando a curvatura para uma massa de 10^3 sóis e uma energia de 10^3 megawatts
curvature = self.model([1000.0, 1000.0])
# Comparando a curvatura calculada com o valor esperado
self.assertAlmostEqual(curvature[0], 1.0e-4)
self.assertAlmostEqual(curvature[1], 1.0e-4)
self.assertAlmostEqual(curvature[2], 1.0e-4)
“`
Estes testes verificam se o modelo produz resultados consistentes com dados conhecidos sobre a curvatura do espaço-tempo.
*Efeito Fotoelétrico Deep Model*
*Implementação no Google Colab*
“`python
import numpy as np
# Definindo as características das células fotoelétricas
class PhotoelectricCell
}
*Teoria Geral da Relatividade (TGR) – Deep Model*
A TGR descreve a gravidade como uma curvatura do espaço-tempo causada pela presença de massa e energia. Essa curvatura afeta o movimento de objetos, causando a aceleração gravitacional.
Um modelo Deep TGR pode ser usado para simular a curvatura do espaço-tempo. O modelo seria uma rede neural com várias camadas, com as primeiras camadas processando dados de entrada (massa, energia de objetos massivos) e as camadas posteriores calculando a curvatura do espaço-tempo.
Para implementar um modelo Deep TGR no Google Colab, podemos usar a biblioteca TensorFlow. O seguinte código cria um modelo simples com duas camadas:
“`python
import tensorflow as tf
class DeepTGR(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(DeepTGR, self).__init__()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
def call(self, x):
x = self.dense1(x)
x = self.dense2(x)
return self.dense3(x)
model = DeepTGR()
“`
Este modelo tem duas camadas densas de 128 e 64 neurônios, respectivamente. A função de ativação `relu` é usada para cada camada. A saída da última camada é uma escalar, que representa a curvatura do espaço-tempo.
Para treinar o modelo, precisamos fornecer um conjunto de dados de simulações da curvatura do espaço-tempo. O conjunto de dados pode ser gerado usando um software de simulação da TGR.
O seguinte código treina o modelo usando um conjunto de dados de 1000 simulações:
“`python
import tensorflow as tf
class DeepTGR(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(DeepTGR, self).__init__()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
def call(self, x):
x = self.dense1(x)
x = self.dense2(x)
return self.dense3(x)
model = DeepTGR()
# Carrega o conjunto de dados
data = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# Separa os dados em treino e teste
x_train, y_train = data[0], data[1]
x_test, y_test = data[2], data[3]
# Pré-processa os dados
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# Compila o modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])
# Treina o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# Avalia o modelo
model.evaluate(x_test, y_test)
“`