ABOUT THE SPEAKER
Nathan Myhrvold - Polymath
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer.

Why you should listen

Since leaving his post as Microsoft's Chief Technology Officer in 1999 (with fortune in tow), Nathan Myhrvold has been a professional exemplar of the spirit of the "Renaissance Man," proudly following his interests wherever they've led. His dispersed passions have triggered an impressive list of accomplishments, including world barbecue championships, major archeological finds (several Tyrannosaurus rex skeletons), prize-winning wildlife photography, building a section of Babbage's Difference Engine #2, s, and a new and consuming interest in the sous-vide cooking technique.

Malcolm Gladwell's 2008 New Yorker profile of him revealed an impish but truly inspired character whose latest company, Intellectual Ventures -- which brainstorms and patents a wide array of inventions --  has been accused in some quarters of acting like a 'patent troll' but is described by Myhrvold as "a disruptive organization providing  an efficient way for patent holders to get paid for the inventions they own, and... for technology companies to gain easy access to the invention rights they need." After funding big-vision projects such as the Allen Telescope Array, exploring active volcanoes and investigating penguin digestion, Myhrvold insists that his hobbies aren't as discursive as they seem. They do have a common denominator, after all: him.

More profile about the speaker
Nathan Myhrvold | Speaker | TED.com
TED2010

Nathan Myhrvold: Could this laser zap malaria?

נייתן מיירוולד: האם הלייזר הזה יכול לחסל מלריה?

Filmed:
965,317 views

נייתן מיירוולד וההמצאות החדשות של הקבוצה שלו -- מבריקות כמו שהן נועזות -- מזכירות לנו שהעולם צריך יצירתיות פראית כדי להתמודד עם בעיות גדולות כגון מלריה. ובעוד רעיון זה נקלט, הוא חושף דמו של פטנט חדש מחסל-יתושים, שצריך לראות אותו כדי להאמין.
- Polymath
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
We inventלִהַמצִיא.
0
0
2000
אנחנו ממציאים.
00:17
My companyחֶברָה inventsממציא
1
2000
2000
החברה שלי ממציאה
00:19
all kindsמיני of newחָדָשׁ technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
2
4000
2000
כל מיני סוגים של טכנולוגיה חדשה
00:21
in lots of differentשונה areasאזורי.
3
6000
2000
בהרבה תחומים שונים.
00:23
And we do that for a coupleזוּג of reasonsסיבות.
4
8000
2000
ואנחנו עושים את זה בגלל שתי סיבות.
00:25
We inventלִהַמצִיא for funכֵּיף --
5
10000
2000
אנחנו ממציאים בשביל הכיף.
00:27
inventionהַמצָאָה is a lot of funכֵּיף to do --
6
12000
3000
ממש כיף להמציא.
00:30
and we alsoגַם inventלִהַמצִיא for profitרווח.
7
15000
2000
ואנחנו גם ממציאים בשביל רווח.
00:32
The two are relatedקָשׁוּר because
8
17000
2000
השניים קשורים בגלל
00:34
the profitרווח actuallyלמעשה takes long enoughמספיק that if it isn't funכֵּיף,
9
19000
2000
שלוקח מספיק זמן עד הרווח, שאם זה לא כיף
00:36
you wouldn'tלא have the time to do it.
10
21000
2000
לא היה לך את הזמן לעשות את זה.
00:38
So we do this
11
23000
2000
אז אנחנו עושים סוג של
00:40
funכֵּיף and profit-orientedרווחי inventingממציא
12
25000
2000
המצאות מכוונות-רווח וכיף
00:42
for mostרוב of what we do,
13
27000
2000
לרוב מה שאנחנו עושים,
00:44
but we alsoגַם have a programתָכְנִית where we inventלִהַמצִיא for humanityאֶנוֹשִׁיוּת --
14
29000
3000
אבל יש לנו גם תוכניות שבהן אנחנו ממציאים בשביל האנושות --
00:47
where we take some of our bestהטוב ביותר inventorsממציאים,
15
32000
2000
שבהן אנחנו לוקחים חלק מהממציאים הכי טובים שלנו,
00:49
and we say, "Are there problemsבעיות
16
34000
2000
ואנחנו אומרים, "האם יש בעיות
00:51
where we have a good ideaרַעְיוֹן for solvingפְּתִירָה a problemבְּעָיָה the worldעוֹלָם has?" --
17
36000
3000
איפה שיש לנו רעיון טוב איך לפתור בעיה שיש בעולם?" --
00:54
and to solveלִפְתוֹר it in the way we try to solveלִפְתוֹר problemsבעיות,
18
39000
3000
ולפתור אותה בצורה שבה אנחנו מנסים לפתור בעיות,
00:57
whichאיזה is with dramaticדְרָמָטִי, crazyמְטוּרָף,
19
42000
2000
שהיא עם פתרונות דרמטיים, משוגעים,
00:59
out-of-the-boxמחוץ לקופסא solutionsפתרונות.
20
44000
2000
מחוץ-לקופסא.
01:01
Billשטר כסף Gatesשערים is one of those smartestהכי חכם guys of oursשֶׁלָנוּ
21
46000
2000
ביל גייטס הוא אחד החברה החכמים האלה שלנו
01:03
that work on these problemsבעיות
22
48000
2000
שעובדים על הבעיות האלה.
01:05
and he alsoגַם fundsכְּסָפִים this work, so thank you.
23
50000
3000
והוא גם מממן את העבודה הזאת, אז תודה.
01:08
So I'm going to brieflyבקצרה discussלָדוּן
24
53000
2000
אז אני הולך לשוחח בקצרה
01:10
a coupleזוּג of problemsבעיות that we have
25
55000
2000
על כמה בעיות שיש לנו
01:12
and a coupleזוּג of problemsבעיות where
26
57000
2000
ועל כמה בעיות שלהן
01:14
we'veיש לנו got some solutionsפתרונות underwayלדרך.
27
59000
2000
יש לנו כמה פתרונות בדרך.
01:16
Vaccinationחיסון is one of the
28
61000
3000
מתן חיסונים הוא אחת
01:19
keyמַפְתֵחַ techniquesטכניקות in publicפּוּמְבֵּי healthבְּרִיאוּת,
29
64000
2000
מטכניקות המפתח בבריאות הציבור,
01:21
a fantasticפַנטַסטִי thing.
30
66000
2000
דבר מדהים,
01:23
But in the developingמתפתח worldעוֹלָם a lot of vaccinesחיסונים
31
68000
3000
אבל בעולם המתפתח הרבה חיסונים
01:26
spoilלְקַלְקֵל before they're administeredמְנוֹהָל,
32
71000
2000
מתקלקלים לפני שהם ניתנים.
01:28
and that's because they need to be keptשמר coldקַר.
33
73000
3000
וזה בגלל שהם צריכים להישמר קרים.
01:31
Almostכִּמעַט all vaccinesחיסונים need to be keptשמר at refrigeratorמְקָרֵר temperaturesטמפרטורות.
34
76000
3000
כמעט כל החיסונים צריכים להישמר בטמפרטורות של מקרר.
01:34
They go badרַע very quicklyבִּמְהִירוּת if you don't,
35
79000
2000
הם מתקלקלים מהר מאוד אם לא שומרים עליהם כך.
01:36
and if you don't have stableיַצִיב powerכּוֹחַ gridרֶשֶׁת, this doesn't happenלִקְרוֹת,
36
81000
3000
ואם אין לך רשת חשמל יציבה, זה לא קורה,
01:39
so kidsילדים dieלָמוּת.
37
84000
2000
אז ילדים מתים.
01:41
It's not just the lossהֶפסֵד of the vaccineתַרכִּיב that mattersעניינים;
38
86000
3000
זה לא רק האבדן של החיסון שמשנה;
01:44
it's the factעוּבדָה that those kidsילדים don't get vaccinatedחיסון.
39
89000
3000
זאת העובדה שהילדים האלה לא מתחסנים.
01:47
This is one of the waysדרכים that
40
92000
3000
זו דרך אחת שבה
01:50
vaccinesחיסונים are carriedנשא:
41
95000
2000
חיסונים מובלים.
01:52
These are Styrofoamקלקר chestsחזה. These are beingלהיות carriedנשא by people,
42
97000
3000
אלה תיבות פוליסטירן. הן נישאות על ידי אנשים,
01:55
but they're alsoגַם put on the backsגב of pickupלאסוף trucksמשאיות.
43
100000
2000
אבל שמים אותן גם על גבי משאיות טנדר.
01:57
We'veללא שם: יש לנו got a differentשונה solutionפִּתָרוֹן.
44
102000
3000
יש לנו פיתרון שונה.
02:00
Now, one of these Styrofoamקלקר chestsחזה
45
105000
3000
עכשיו, אחת מתיבות הפוליסטירן האלה
02:03
will last for about fourארבעה hoursשעות with iceקרח in it.
46
108000
2000
תחזיק מעמד למשך בערך 4 שעות, עם קרח בתוכה.
02:05
And we thought, well, that's not really good enoughמספיק.
47
110000
3000
ואנחנו חשבנו, טוב, זה לא באמת טוב מספיק.
02:08
So we madeעָשׂוּי this thing.
48
113000
2000
אז עשינו את הדבר הזה.
02:10
This lastsנמשך sixשֵׁשׁ monthsחודשים with no powerכּוֹחַ;
49
115000
3000
זה מחזיק מעמד שישה חודשים בלי חשמל,
02:13
absolutelyבהחלט zeroאֶפֶס powerכּוֹחַ,
50
118000
2000
אפס חשמל לחלוטין,
02:15
because it losesמאבד lessפָּחוּת
51
120000
2000
בגלל שזה מאבד פחות
02:17
than a halfחֲצִי a wattוואט.
52
122000
2000
מחצי וואט.
02:19
Now, this is our secondשְׁנִיָה generationsדורות prototypeאב טיפוס.
53
124000
3000
עכשיו, זה הדור השני של האב-טיפוס שלנו.
02:22
The thirdשְׁלִישִׁי generationדוֹר prototypeאב טיפוס is, right now,
54
127000
2000
הדור השלישי של האב-טיפוס, ברגע זה,
02:24
in Ugandaאוגנדה beingלהיות testedבָּדוּק.
55
129000
3000
נמצא באוגנדה, בניסויים.
02:27
Now, the reasonסיבה we were ableיכול to come up with this
56
132000
2000
עכשיו, הסיבה שהצלחנו להמציא את זה
02:29
is two keyמַפְתֵחַ ideasרעיונות:
57
134000
2000
היא שני רעיונות מפתח.
02:31
One is that this is similarדוֹמֶה to a cryogenicקריוגני Dewarדיואר,
58
136000
2000
אחד הוא שזה דומה למקפיאים קריוגניים,
02:33
something you'dהיית רוצה keep liquidנוזל nitrogenחַנקָן or liquidנוזל heliumהֶלִיוּם in.
59
138000
3000
משהו שתשמור בו חנקן נוזלי או היליום נוזלי.
02:36
They have incredibleמדהים insulationבִּדוּד,
60
141000
2000
יש להם בידוד מדהים,
02:38
so let's put some incredibleמדהים insulationבִּדוּד here.
61
143000
2000
אז בוא נשים כאן קצת בידוד מדהים.
02:40
The other ideaרַעְיוֹן is kindסוג of interestingמעניין,
62
145000
3000
הרעיון האחר הוא מעניין,
02:43
whichאיזה is, you can't reachלְהַגִיעַ insideבְּתוֹך anymoreיותר.
63
148000
3000
והוא, שאתה לא יכול כבר להושיט יד לבפנים,
02:46
Because if you openלִפְתוֹחַ it up and reachלְהַגִיעַ insideבְּתוֹך,
64
151000
2000
בגלל שאם תפתח את זה ותושיט יד לבפנים,
02:48
you'dהיית רוצה let the heatחוֹם in, the gameמִשְׂחָק would be over.
65
153000
2000
אתה תיתן לחום להיכנס, וזה יהיה סוף המשחק.
02:50
So the insideבְּתוֹך of this thing actuallyלמעשה looksנראה like a Cokeקוֹקָה קוֹלָה machineמְכוֹנָה.
66
155000
3000
אז הבפנים של הדבר הזה נראה למעשה כמו מכונת קוקה-קולה.
02:53
It vendsvends out little individualאִישִׁי vialsבקבוקונים.
67
158000
3000
הוא מוציא החוצה בקבוקונים קטנים בנפרד.
02:56
So a simpleפָּשׁוּט ideaרַעְיוֹן,
68
161000
2000
אז רעיון פשוט,
02:58
whichאיזה we hopeלְקַווֹת is going to changeשינוי the way vaccinesחיסונים are distributedמופץ
69
163000
3000
שאנחנו מקווים שישנה את הדרך שבה מחלקים חיסונים,
03:01
in Africaאַפְרִיקָה and around the worldעוֹלָם.
70
166000
2000
באפריקה וברחבי העולם.
03:04
We'llטוֹב moveמהלך \ לזוז \ לעבור on to malariaמָלַרִיָה.
71
169000
2000
אנחנו נעבור למלריה.
03:06
Malariaמָלַרִיָה is one of the great publicפּוּמְבֵּי healthבְּרִיאוּת problemsבעיות.
72
171000
3000
מלריה היא אחת הבעיות הגדולות בבריאות הציבור.
03:09
Estherאסתר Dufloדופלו talkedדיבר a little bitbit about this.
73
174000
2000
אסתר דופלו דיברה על זה קצת.
03:11
Two hundredמֵאָה millionמִילִיוֹן people a yearשָׁנָה.
74
176000
3000
250 מיליון [הידבקויות] בשנה.
03:14
Everyכֹּל 43 secondsשניות a childיֶלֶד in Africaאַפְרִיקָה diesמת;
75
179000
3000
כל 43 שניות, ילד באפריקה מת.
03:18
27 will dieלָמוּת duringבְּמַהֲלָך my talk.
76
183000
3000
27 ימותו בזמן השיחה שלי.
03:23
And there's no way for us here in this countryמדינה
77
188000
3000
ואין לנו דרך כאן במדינה הזאת
03:26
to graspלִתְפּוֹס really what that meansאומר to the people involvedמְעוּרָב.
78
191000
3000
לתפוס באמת מה זה אומר לאנשים שמעורבים.
03:29
Anotherאַחֵר commentתגובה of Esther'sשל אסתר
79
194000
2000
עוד הערה של אסתר
03:31
was that we reactלְהָגִיב when there's
80
196000
2000
הייתה שאנחנו מגיבים כשיש
03:33
a tragedyטרגדיה like Haitiהאיטי,
81
198000
2000
טרגדיה כמו האיטי,
03:35
but that tragedyטרגדיה is ongoingמתמשך.
82
200000
2000
אבל הטרגדיה הזאת מתמשכת.
03:37
So what can we do about it?
83
202000
2000
אז מה אנחנו יכולים לעשות בקשר לזה?
03:39
Well, there are a lot of things people have triedניסה
84
204000
2000
ובכן, יש הרבה דברים שאנשים ניסו
03:41
for manyרב yearsשנים for solvingפְּתִירָה malariaמָלַרִיָה.
85
206000
2000
במשך הרבה שנים כדי לפתור את המלריה,
03:43
You can sprayתַרסִיס; the problemבְּעָיָה is there are environmentalסְבִיבָתִי issuesנושאים.
86
208000
3000
אתה יכול לרסס; הבעיה היא, שיש עניינים סביבתיים.
03:46
You can try to treatטיפול people and createלִיצוֹר awarenessמוּדָעוּת.
87
211000
3000
אתה יכול לטפל באנשים וליצור מודעות.
03:49
That's great, exceptמלבד the placesמקומות that have malariaמָלַרִיָה really badרַע,
88
214000
3000
זה מעולה, חוץ מבמקומות שיש להם מצב קשה של מלריה,
03:52
they don't have healthבְּרִיאוּת careלְטַפֵּל systemsמערכות.
89
217000
2000
אין להם מערכות שירותי בריאות.
03:54
A vaccineתַרכִּיב would be a terrificמְצוּיָן thing,
90
219000
2000
חיסון יהיה דבר נהדר,
03:56
only they don't work yetעדיין.
91
221000
2000
רק שהם עדיין לא עובדים.
03:58
People have triedניסה for a long time. There are a coupleזוּג of interestingמעניין candidatesמועמדים.
92
223000
3000
אנשים ניסו במשך הרבה זמן. יש כמה מועמדים מעניינים.
04:01
It's a very difficultקָשֶׁה thing to make a vaccineתַרכִּיב for.
93
226000
3000
זה מאוד קשה לעשות לזה חיסון.
04:05
You can distributeלְהָפִיץ bedמיטה netsרשתות,
94
230000
2000
אתה יכול לחלק רשתות נגד יתושים,
04:07
and bedמיטה netsרשתות are very effectiveיָעִיל if you use them.
95
232000
3000
ורשתות נגד יתושים הן מאוד יעילות אם אתה משתמש בהן.
04:10
You don't always use them for that. People fishדג with them.
96
235000
2000
אתה לא תמיד משתמש בהן לזה. אנשים דגים איתן.
04:12
They don't always get to everyoneכל אחד.
97
237000
2000
הן לא תמיד מגיעות לכולם.
04:14
And bedמיטה netsרשתות
98
239000
2000
ולרשתות נגד יתושים
04:16
have an effectהשפעה on the epidemicמַגֵפָה,
99
241000
2000
יש השפעה על המגפה,
04:18
but you're never going to make it extinctנִכחָד with bedמיטה netsרשתות.
100
243000
3000
אבל אתה לעולם לא תכחיד אותה עם רשתות נגד יתושים.
04:21
Now, malariaמָלַרִיָה is
101
246000
2000
עכשיו, מלריה היא
04:23
an incrediblyבצורה מדהימה complicatedמסובך diseaseמַחֲלָה.
102
248000
3000
מחלה מורכבת באופן מדהים.
04:26
We could spendלְבַלוֹת hoursשעות going over this.
103
251000
2000
אנחנו יכולים לבלות שעות בלעבור על זה.
04:28
It's got this sortסוג of soapסַבּוֹן opera-likeכמו אופרה lifestyleסגנון חיים;
104
253000
2000
יש לה סגנון חיים דמוי-אופרת סבון.
04:30
they have sexמִין, they burrowמְחִילָה into your liverכָּבֵד,
105
255000
3000
הם עושים סקס. הם מתחפרים לתוך הכבד שלך.
04:33
they tunnelמִנהָרָה into your bloodדָם cellsתאים ...
106
258000
3000
הם חופרים אל תוך תאי הדם שלך.
04:36
it's an incrediblyבצורה מדהימה complicatedמסובך diseaseמַחֲלָה,
107
261000
2000
זו מחלה מורכבת באופן מדהים,
04:38
but that's actuallyלמעשה one of the things we find interestingמעניין about it
108
263000
3000
אבל זה אחד הדברים שאנחנו מוצאים בה שמעניין
04:41
and why we work on malariaמָלַרִיָה:
109
266000
2000
והסיבה לעבודה שלנו עם מלריה.
04:43
There's a lot of potentialפוטנציאל waysדרכים in.
110
268000
3000
יש הרבה דרכים אפשריות פנימה.
04:47
One of those waysדרכים mightאולי be better diagnosisאִבחוּן.
111
272000
3000
אחת מאלה יכולה להיות אבחון יותר טוב.
04:50
So we hopeלְקַווֹת this yearשָׁנָה
112
275000
2000
אז אנחנו מקווים השנה
04:52
to prototypeאב טיפוס eachכל אחד of these devicesהתקנים.
113
277000
3000
לעשות אב-טיפוס של כל אחד מהמכשירים האלה.
04:56
One does an automaticאוֹטוֹמָטִי malariaמָלַרִיָה diagnosisאִבחוּן
114
281000
3000
אחד עושה אבחון מלריה אוטומאטי
04:59
in the sameאותו way that a diabetic'sסוכרת glucoseגלוקוז meterמטר worksעובד:
115
284000
3000
באותה דרך שבה עובד מד-גלוקוז של חולה סכרת.
05:02
You take a dropיְרִידָה of bloodדָם,
116
287000
2000
אתה לוקח טיפה של דם,
05:04
you put it in there and it automaticallyבאופן אוטומטי tellsאומר you.
117
289000
2000
אתה שם אותה שם, והיא אומרת לך אוטומאטית.
05:06
Todayהיום, you need to do a complicatedמסובך laboratoryמַעבָּדָה procedureתהליך,
118
291000
3000
היום, אתה צריך לעשות תהליך מעבדה מורכב,
05:09
createלִיצוֹר a bunchצְרוֹר of microscopeמִיקרוֹסקוֹפּ slidesשקופיות
119
294000
2000
ליצור אוסף של לוחית מיקרוסקופ
05:11
and have a trainedמְאוּמָן personאדם examineלִבחוֹן it.
120
296000
3000
ושאדם מוסמך יבדוק את זה.
05:14
The other thing is, you know,
121
299000
2000
הדבר האחר הוא, אתם יודעים,
05:16
it would be even better if you didn't have to drawלצייר the bloodדָם.
122
301000
3000
זה יהיה אפילו יותר טוב אם לא היית צריך לקחת דם.
05:19
And if you look throughדרך the eyeעַיִן,
123
304000
2000
ואם אתה מסתכל דרך העין,
05:21
or you look at the vesselsכלי on the whiteלבן of the eyeעַיִן,
124
306000
3000
או שאתה מסתכל על כלי הדם בלבן של העין,
05:24
in factעוּבדָה, you mayמאי be ableיכול to do this
125
309000
2000
למעשה, אתה תוכל לעשות את זה
05:26
directlyבאופן ישיר, withoutלְלֹא drawingצִיוּר any bloodדָם at all,
126
311000
3000
ישירות, בלי לקיחת דם בכלל,
05:29
or throughדרך your nailמַסְמֵר bedsמיטות.
127
314000
2000
או דרך הציפורניים שלך.
05:31
Because if you actuallyלמעשה look throughדרך your fingernailsציפורניים, you can see bloodדָם vesselsכלי,
128
316000
3000
בגלל, שאתה יכול למעשה להסתכל מבעד לציפורניים שלך, אתה יכול לראות כלי דם.
05:34
and onceפַּעַם you see bloodדָם vesselsכלי, we think we can see the malariaמָלַרִיָה.
129
319000
3000
וברגע שראית כלי דם, אנחנו חושבים שאנחנו יכולים לראות את המלריה.
05:38
We can see it because of this moleculeמולקולה
130
323000
2000
אנחנו יכולים לראות אותה בגלל המולקולה הזאת
05:40
calledשקוראים לו hemozoinהמזוזה.
131
325000
2000
שנקראת הימוזוין.
05:42
It's producedמיוצר by the malariaמָלַרִיָה parasiteטַפִּיל
132
327000
3000
היא מופקת על ידי טפיל המלריה.
05:45
and it's a very interestingמעניין crystallineגְבִישִׁי substanceחומר.
133
330000
3000
וזה חומר קריסטלי מאוד מעניין,
05:49
Interestingמעניין, anywayבכל מקרה, if you're a solid-stateמצב מוצק physicistפִיסִיקַאִי.
134
334000
2000
מעניין, בכל אופן, אם אתה פיזיקאי של מצב-מוצק.
05:51
There's a lot of coolמגניב stuffדברים we can do with it.
135
336000
3000
יש הרבה דברים מגניבים שאנחנו יכולים לעשות איתו.
05:54
This is our femtosecondfemtosond laserלייזר labמַעבָּדָה.
136
339000
3000
זוהי מעבדת לייזר הפמטו-שנייה שלנו.
05:57
So this createsיוצר pulsesפולסים of lightאוֹר
137
342000
2000
אז זה יוצר פולסים של אור
05:59
that last a femtosecondfemtosond.
138
344000
2000
שהאורך שלהם הוא פמטו-שנייה.
06:01
That's really, really, really shortקצר.
139
346000
3000
זה ממש, ממש, ממש קצר.
06:05
This is a pulseדוֹפֶק of lightאוֹר that's
140
350000
2000
זה פולס של אור שהוא
06:07
only about one wavelengthאֹרֶך גַל of lightאוֹר long,
141
352000
2000
רק בערך באורך-גל אחד של אור.
06:09
so it's a wholeכֹּל bunchצְרוֹר of photonsפוטונים
142
354000
2000
אז זה מלא פוטונים
06:11
all comingמגיע and hittingלהכות simultaneouslyבּוֹ זְמַנִית.
143
356000
2000
כולם באים ופוגעים בו זמנית.
06:13
It createsיוצר a very highגָבוֹהַ peakשִׂיא powerכּוֹחַ
144
358000
2000
זה נותן עוצמת-שיא מאוד גבוהה.
06:15
and it letsמאפשר you do all kindsמיני of interestingמעניין things;
145
360000
2000
זה נותן לך לעשות כל מיני דברים מעניינים.
06:17
in particularמיוחד, it letsמאפשר you find hemozoinהמזוזה.
146
362000
2000
ספציפית, זה נותן לך למצוא הימוזוין.
06:19
So here'sהנה an imageתמונה of redאָדוֹם bloodדָם cellsתאים,
147
364000
3000
אז הנה תמונה של תאי דם אדומים.
06:22
and now we can actuallyלמעשה mapמַפָּה
148
367000
2000
ואנחנו יכולים למעשה למפות
06:24
where the hemozoinהמזוזה and where the malariaמָלַרִיָה parasitesטפילים are
149
369000
3000
איפה ההימוזוין ואיפה טפילי המלריה נמצאים
06:27
insideבְּתוֹך those redאָדוֹם bloodדָם cellsתאים.
150
372000
2000
בתוך תאי הדם האדומים האלה.
06:29
And usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני bothשניהם this techniqueטֶכנִיקָה
151
374000
2000
ובעזרת הטכניקה הזאת
06:31
and other opticalאוֹפּטִי techniquesטכניקות,
152
376000
2000
וטכניקות אופטיות אחרות,
06:33
we think we can make those diagnosticsאבחון.
153
378000
2000
אנחנו חושבים שאנחנו יכולים לעשות את האבחונים האלה.
06:35
We alsoגַם have anotherאַחֵר hemozoin-orientedמזוזה
154
380000
2000
יש לנו גם תרפיה מכוונת-הימוזוין
06:37
therapyתֶרַפּיָה for malariaמָלַרִיָה:
155
382000
2000
אחרת בשביל מלריה,
06:39
a way, in acuteחַד casesבמקרים, to actuallyלמעשה
156
384000
2000
שהיא דרך, במקרים חמורים, למעשה
06:41
take the malariaמָלַרִיָה parasiteטַפִּיל and filterלְסַנֵן it out of the bloodדָם systemמערכת.
157
386000
3000
לקחת את טפיל המלריה ולסנן אותו מחוץ למערכת הדם,
06:44
Sortסוג of like doing dialysisדיאליזה,
158
389000
2000
כמו סוג של דיאליזה,
06:46
but for relievingהקלה the parasiteטַפִּיל loadלִטעוֹן.
159
391000
3000
אבל בשביל להקל את עומס הטפיל.
06:49
This is our thousand-coreאלף ליבות supercomputerמחשב.
160
394000
3000
זה מחשב-העל שלנו בעל אלף ליבות.
06:52
We're kindסוג of softwareתוֹכנָה guys,
161
397000
2000
אנחנו סוג של אנשי תוכנה,
06:54
and so nearlyכמעט any problemבְּעָיָה that you poseפּוֹזָה,
162
399000
3000
אז כמעט כל בעיה שתציג,
06:57
we like to try to solveלִפְתוֹר with some softwareתוֹכנָה.
163
402000
3000
אנחנו ננסה לפתור אותה עם קצת תוכנה.
07:00
One of the problemsבעיות that you have if you're tryingמנסה to eradicateלְבַעֵר malariaמָלַרִיָה
164
405000
3000
אחת הבעיות שיש לך אם אתה מנסה להשמיד מלריה
07:03
or reduceלְהַפחִית it
165
408000
2000
או להפחית אותה,
07:05
is you don't know what's the mostרוב effectiveיָעִיל thing to do.
166
410000
3000
היא שאתה לא יודע מה הדבר היעיל ביותר לעשות.
07:08
Okay, we heardשמע about bedמיטה netsרשתות earlierמוקדם יותר.
167
413000
2000
אוקי, שמענו על רשתות נגד יתושים מקודם.
07:10
You spendלְבַלוֹת a certainמסוים amountכמות perלְכָל bedמיטה netנֶטוֹ.
168
415000
2000
אתה מבזבז כמות מסויימת לכל רשת.
07:12
Or you could sprayתַרסִיס.
169
417000
2000
או שאתה יכול לרסס.
07:14
You can give drugתְרוּפָה administrationמִנהָל.
170
419000
2000
אתה יכול לתת תרופות.
07:16
There's all these differentשונה interventionsהתערבויות
171
421000
2000
יש את כל ההתערבויות השונות האלה.
07:18
but they have differentשונה kindsמיני of effectivenessיְעִילוּת.
172
423000
2000
אבל יש להם יעילויות מסוגים שונים.
07:20
How can you tell?
173
425000
2000
איך אפשר לדעת?
07:22
So we'veיש לנו createdשנוצר, usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני our supercomputerמחשב,
174
427000
2000
אז יצרנו, בעזרת מחשב העל שלנו,
07:24
the world'sשל העולם bestהטוב ביותר computerמַחשֵׁב modelדֶגֶם of malariaמָלַרִיָה,
175
429000
2000
את הדגם הממוחשב הכי טוב של מלריה,
07:26
whichאיזה we'llטוֹב showלְהַצִיג you now.
176
431000
3000
שנראה לכם עכשיו.
07:29
We pickedהרים Madagascarמדגסקר.
177
434000
3000
בחרנו את מדגסקר.
07:32
We have everyכֹּל roadכְּבִישׁ,
178
437000
2000
היה לנו כל כביש,
07:34
everyכֹּל villageכְּפָר,
179
439000
2000
כל כפר,
07:36
everyכֹּל, almostכִּמעַט, squareכיכר inchאִינְטשׁ of Madagascarמדגסקר.
180
441000
3000
כמעט כל אינץ' מרובע של מדגסקר.
07:39
We have all of the precipitationמִשׁקָע dataנתונים
181
444000
3000
יש לנו את כל המידע על משקעים
07:42
and the temperatureטֶמפֶּרָטוּרָה dataנתונים.
182
447000
2000
ואת המידע על הטמפרטורה.
07:44
That's very importantחָשׁוּב because the humidityלחות and precipitationמִשׁקָע
183
449000
3000
זה מאוד חשוב בגלל שהלחות והמשקעים
07:47
tell you whetherהאם you've got
184
452000
2000
אומרים לך האם יש לך
07:49
standingעוֹמֵד poolsבריכות of waterמַיִם for the mosquitoesיתושים to breedגֶזַע.
185
454000
3000
בריכות עומדות של מים בשביל התרבות של היתושים.
07:52
So that setsסטים the stageשלב on whichאיזה you do this.
186
457000
3000
אז זה מכשיר את הקרקע שעליה אתה יכול לעשות את זה.
07:55
You then have to introduceהצג the mosquitoesיתושים,
187
460000
2000
אז, אתה צריך להציג את היתושים,
07:57
and you have to modelדֶגֶם that
188
462000
2000
ואתה צריך לעשות מודל של זה
07:59
and how they come and go.
189
464000
2000
ואיך הם באים והולכים.
08:01
Ultimatelyבסופו של דבר, it givesנותן you this.
190
466000
2000
בסופו של דבר, זה נותן לך את זה.
08:03
This is malariaמָלַרִיָה spreadingפְּרִיסָה
191
468000
2000
זאת התפשטות של מלריה
08:05
acrossלְרוֹחָב Madagascarמדגסקר.
192
470000
2000
על פני מדגסקר.
08:07
And this is this latterאַחֲרוֹן partחֵלֶק of the rainyגָשׁוּם seasonעונה.
193
472000
3000
וזה החלק האחרון של העונה הגשומה.
08:10
We're going to the dryיָבֵשׁ seasonעונה now.
194
475000
2000
אנחנו הולכים עכשיו לעונה היבשה.
08:12
It nearlyכמעט goesהולך away in the dryיָבֵשׁ seasonעונה,
195
477000
2000
זה כמעט נעלם לגמרי בעונה היבשה.
08:14
because there's no placeמקום for the mosquitoesיתושים to breedגֶזַע.
196
479000
3000
אין מקום ליתושים להתרבות.
08:17
And then, of courseקוּרס, the nextהַבָּא yearשָׁנָה it comesבא roaringנַהֲמָה back.
197
482000
3000
ואז, כמובן, בשנה הבאה זה חוזר בשאגה.
08:21
By doing these kindsמיני of simulationsסימולציות,
198
486000
3000
על ידי עשייה של הסימולציות האלה,
08:24
we want to eradicateלְבַעֵר or controlלִשְׁלוֹט malariaמָלַרִיָה
199
489000
2000
אנחנו רוצים להשמיד או לשלוט במלריה
08:26
thousandsאלפים of timesפִּי in softwareתוֹכנָה
200
491000
3000
אלפי פעמים בתוכנה,
08:29
before we actuallyלמעשה have to do it in realאמיתי life;
201
494000
3000
לפני שאנחנו באמת עושים את זה במציאות.
08:32
to be ableיכול to simulateלְחַקוֹת bothשניהם the economicכַּלְכָּלִי trade-offsסחר- offs --
202
497000
3000
להיות מסוגלים לחקות גם את התמורות הכלכליות --
08:35
how manyרב bedמיטה netsרשתות versusנגד how much sprayingריסוס? --
203
500000
3000
כמה רשתות נגד יתושים מול כמה ריסוס? --
08:38
or the socialחֶברָתִי trade-offsסחר- offs --
204
503000
2000
או את התמורות החברתיות --
08:40
what happensקורה if unrestאִי שָׁקֵט breaksהפסקות out?
205
505000
3000
מה קורה אם מתיחות מתפרצת?
08:43
We alsoגַם try to studyלימוד our foeאוֹיֵב.
206
508000
2000
אנחנו גם מנסים ללמוד את האויב שלנו.
08:45
This is a high-speedמהירות גבוהה cameraמַצלֵמָה viewנוף
207
510000
2000
זה מבט מצלמה בהילוך מהיר
08:47
of a mosquitoיַתוּשׁ.
208
512000
2000
של יתוש.
08:50
And, in a momentרֶגַע,
209
515000
2000
ובעוד רגע,
08:52
we're going to see a viewנוף of the airflowזרימת אוויר.
210
517000
3000
אנחנו הולכים לראות מבט של זרם האוויר.
08:55
Here, we're tryingמנסה to visualizeלַחֲזוֹת the airflowזרימת אוויר
211
520000
2000
כאן, אנחנו מנסים לדמיין את זרם האוויר
08:57
around the wingsכנפיים of the mosquitoיַתוּשׁ
212
522000
2000
מסביב לכנפיים של היתוש
08:59
with little particlesחלקיקים we're illuminatingמאירה with a laserלייזר.
213
524000
3000
עם חלקיקים קטנים שאנחנו מאירים בעזרת לייזר.
09:02
By understandingהֲבָנָה how mosquitoesיתושים flyלטוס, זבוב,
214
527000
2000
על ידי הבנה של איך היתושים עפים,
09:04
we hopeלְקַווֹת to understandמבין how to make them not flyלטוס, זבוב.
215
529000
3000
אנחנו מקווים להבין איך לגרום להם לא לעוף.
09:07
Now, one of the waysדרכים you can make them not flyלטוס, זבוב
216
532000
2000
עכשיו, אחת הדרכים שאתה יכול לגרום להם לא לעוף
09:09
is with DDTDDT.
217
534000
2000
זה עם די-די-טי.
09:11
This is a realאמיתי adמוֹדָעָה.
218
536000
2000
זוהי פרסומת אמיתית.
09:13
This is one of those things you just can't make up.
219
538000
3000
זה אחד הדברים האלה שאתה פשוט לא יכול להמציא.
09:16
Onceפַּעַם uponעַל a time, this was the primaryיְסוֹדִי techniqueטֶכנִיקָה,
220
541000
3000
בעבר הרחוק, זאת הייתה הטכניקה העיקרית,
09:19
and, in factעוּבדָה, manyרב countriesמדינות got ridלְשַׁחְרֵר of malariaמָלַרִיָה throughדרך DDTDDT.
221
544000
3000
ולמעשה, הרבה מדינות נפתרו ממלריה על ידי די-די-טי.
09:22
The Unitedמאוחד Statesמדינות did.
222
547000
2000
ארה"ב עשתה זאת.
09:24
In 1935, there were 150,000 casesבמקרים a yearשָׁנָה
223
549000
3000
1935, היו 150,000 מקרים בשנה
09:27
of malariaמָלַרִיָה in the Unitedמאוחד Statesמדינות,
224
552000
3000
של מלריה בארה"ב,
09:30
but DDTDDT and a massiveמַסִיבִי publicפּוּמְבֵּי healthבְּרִיאוּת effortמַאֲמָץ
225
555000
2000
אבל די-די-טי ומאמץ בריאות ציבורי עצום
09:32
managedמנוהל to squelchלְהַשְׁתִיק it.
226
557000
3000
הצליחו לדכא את זה.
09:35
So we thought,
227
560000
2000
אז חשבנו...
09:37
"Well, we'veיש לנו doneבוצע all these things that are focusedמְרוּכָּז on the Plasmodiumפלסמודיום,
228
562000
3000
עשינו את כל הדברים האלה שמתרכזים על הפלזמודיום,
09:40
the parasiteטַפִּיל involvedמְעוּרָב.
229
565000
2000
הטפיל המעורב.
09:42
What can we do to the mosquitoיַתוּשׁ?
230
567000
2000
מה אנחנו יכולים לעשות ליתוש?
09:44
Well, let's try to killלַהֲרוֹג it with consumerצַרכָן electronicsמכשירי חשמל."
231
569000
3000
ובכן, בוא ננסה להרוג אותו עם מוצרים חשמליים.
09:48
Now, that soundsקולות sillyטִפּשִׁי,
232
573000
2000
עכשיו, זה נשמע טיפשי,
09:50
but eachכל אחד of these devicesהתקנים
233
575000
2000
אבל לכל אחד מהמכשירים האלה
09:52
has something interestingמעניין in it that maybe you could use.
234
577000
3000
יש משהו מעניין שאולי אתה יכול להשתמש בו.
09:55
Your Blu-rayבלו ריי playerשחקן has
235
580000
2000
יש לנגן הבלו-ריי שלך
09:57
a very cheapזוֹל blueכָּחוֹל laserלייזר.
236
582000
2000
לייזר כחול מאוד זול.
09:59
Your laserלייזר printerמדפסת has a mirrorמַרְאָה galvanometerגַלוָנוֹמֶטֶר
237
584000
2000
למדפסת הלייזר שלך יש גלוונומטר מראה
10:01
that's used to steerלְהַטוֹת a laserלייזר beamקֶרֶן very accuratelyבמדויק;
238
586000
3000
שמשתמשים בו כדי לכוון קרן לייזר בדיוק רב.
10:04
that's what makesעושה those little dotsנקודות on the pageעמוד.
239
589000
3000
זה מה שעושה את הנקודות הקטנות האלה על הדף.
10:07
And, of courseקוּרס, there's signalאוֹת processingמעבד
240
592000
2000
וכמובן, יש עיבוד אותות
10:09
and digitalדִיגִיטָלי camerasמצלמות.
241
594000
2000
ומצלמות דיגיטליות.
10:11
So what if we could put all that togetherיַחַד
242
596000
3000
אז מה אם יכולנו לשים את כל זה ביחד
10:14
to shootלירות them out of the skyשָׁמַיִם with lasersלייזרים?
243
599000
3000
כדי לירות אותם מהשמיים עם לייזרים?
10:17
(Laughterצחוק)
244
602000
2000
(צחוק)
10:19
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
245
604000
3000
(כפיים)
10:22
Now, in our companyחֶברָה, this is what we call
246
607000
3000
עכשיו, בחברה שלנו, לזה אנחנו קוראים
10:25
"the pinky-suckמציצה פינקי momentרֶגַע."
247
610000
2000
"רגע-מציצת-הזרת".
10:27
(Laughterצחוק)
248
612000
2000
(צחוק)
10:29
What if we could do that?
249
614000
2000
מה אם יכולנו לעשות את זה?
10:31
Now, just suspendלְהַשְׁעוֹת disbeliefחוֹסֶר אֵמוּן for a momentרֶגַע,
250
616000
3000
עכשיו, רק תשהו את אי האמון לרגע,
10:34
and let's think of what could happenלִקְרוֹת
251
619000
2000
ובואו נחשוב מה יכול לקרות
10:36
if we could do that.
252
621000
2000
אם יכולנו לעשות את זה.
10:38
Well, we could protectלְהַגֵן very high-valueערך גבוה targetsמטרות like clinicsמרפאות.
253
623000
3000
ובכן, יכולנו להגן על מטרות יקרות-ערך כגון מרפאות.
10:41
Clinicsמרפאות are fullמלא of people that have malariaמָלַרִיָה.
254
626000
3000
מרפאות הן מלאות אנשים שיש להם מלריה.
10:44
They're sickחוֹלֶה, and so they're lessפָּחוּת ableיכול to defendלְהַגֵן themselvesעצמם from the mosquitoesיתושים.
255
629000
3000
הם חולים, ולכן הם פחות מסוגלים להגן על עצמם מהיתושים.
10:47
You really want to protectלְהַגֵן them.
256
632000
2000
אתה ממש רוצה להגן עליהם.
10:49
Of courseקוּרס, if you do that,
257
634000
2000
כמובן, אם אתה עושה את זה,
10:51
you could alsoגַם protectלְהַגֵן your backyardחצר אחורית.
258
636000
2000
אתה יכול גם להגן על החצר האחורית שלך.
10:53
And farmersחקלאים could protectלְהַגֵן theirשֶׁלָהֶם cropsיבולים
259
638000
2000
וחקלאים יכולים להגן על היבול שלהם
10:55
that they want to sellמכירה to Wholeכֹּל Foodsמזון
260
640000
2000
שהם רוצים למכור ל"הול פודס"
10:57
because our photonsפוטונים
261
642000
2000
בגלל הפוטונים שלנו
10:59
are 100 percentאָחוּז organicאורגני. (Laughterצחוק)
262
644000
2000
הם 100 אחוז אורגניים.
11:01
They're completelyלַחֲלוּטִין naturalטִבעִי.
263
646000
3000
הם נטרליים לחלוטין.
11:04
Now, it actuallyלמעשה getsמקבל better than this.
264
649000
2000
עכשיו, זה אפילו נהיה יותר טוב מזה.
11:06
You could, if you're really smartלִכאוֹב,
265
651000
3000
היית יכול, אם אתה ממש חכם,
11:09
you could shineזוהר a nonlethalלא קטלני laserלייזר on the bugחרק
266
654000
3000
היית יכול להאיר לייזר לא-קטלני על החרק
11:12
before you zapzap it,
267
657000
2000
לפני שאתה הורג אותו,
11:14
and you could listen to the wingאֲגַף beatלהיות ב frequencyתדירות
268
659000
2000
ואתה היית יכול להקשיב לתדר הכנפיים שלו,
11:16
and you could measureלִמְדוֹד the sizeגודל.
269
661000
2000
ויכולת למדוד את הגודל.
11:18
And then you could decideלְהַחלִיט:
270
663000
2000
ואז יכולת להחליט:
11:20
"Is this an insectחֶרֶק I want to killלַהֲרוֹג,
271
665000
2000
האם זהו חרק שאני רוצה להרוג,
11:22
or an insectחֶרֶק I don't want to killלַהֲרוֹג?"
272
667000
2000
או חרק שאני לא רוצה להרוג?
11:24
Moore'sשל מור lawחוֹק madeעָשׂוּי computingמחשוב cheapזוֹל;
273
669000
2000
חוק מור הפך מחשוב לזול,
11:26
so cheapזוֹל we can weighלשקול
274
671000
2000
כל כך זול שאנחנו יכולים לשקול
11:28
the life of an individualאִישִׁי insectחֶרֶק
275
673000
2000
את החיים של חרק בודד
11:30
and decideלְהַחלִיט thumbsאגודל up
276
675000
3000
ולהחליט אגודל-למעלה
11:33
or thumbsאגודל down. (Laughterצחוק)
277
678000
3000
או אגודל-למטה.
11:36
Now, it turnsפונה out we only killלַהֲרוֹג the femaleנְקֵבָה mosquitoesיתושים.
278
681000
3000
עכשיו, מסתבר שאנחנו הורגים רק את נקבות היתושים.
11:39
They're the only onesיחידות that are dangerousמְסוּכָּן.
279
684000
2000
הן היחידות שמסוכנות.
11:41
Mosquitoesיתושים only drinkלִשְׁתוֹת bloodדָם
280
686000
2000
יתושים רק שותים דם
11:43
to layלְהַנִיחַ eggsביצים.
281
688000
2000
כדי להטיל ביצים.
11:45
Mosquitoesיתושים actuallyלמעשה liveלחיות ... theirשֶׁלָהֶם day-to-dayמיום ליום nutritionתְזוּנָה
282
690000
3000
יתושים למעשה חיים -- תזונת חיי היום יום שלהם
11:48
comesבא from nectarצוּף, from flowersפרחים --
283
693000
2000
באה מנקטר, מפרחים.
11:50
in factעוּבדָה, in the labמַעבָּדָה, we feedהזנה oursשֶׁלָנוּ raisinsצימוקים --
284
695000
3000
למעשה, במעבדה, אנחנו מאכילים את שלנו צימוקים.
11:53
but the femaleנְקֵבָה needsצרכי the bloodדָם mealארוחה.
285
698000
3000
אבל הנקבה צריכה את ארוחת הדם.
11:56
So, this soundsקולות really crazyמְטוּרָף, right?
286
701000
2000
אז, זה נשמע ממש משוגע, נכון?
11:58
Would you like to see it?
287
703000
2000
אתם רוצים לראות את זה?
12:00
Audienceקהל: Yeah!
288
705000
2000
(קהל: כן!)
12:02
Nathanנתן Myhrvoldמירוולד: Okay, so our legalמשפטי departmentמַחלָקָה preparedמוּכָן a disclaimerכתב ויתור,
289
707000
3000
אוקי, אז המחלקה המשפטית שלנו הכינה תצהיר
12:06
and here it is.
290
711000
2000
והנה הוא.
12:08
(Laughterצחוק)
291
713000
3000
(צחוק)
12:13
Now, after thinkingחושב about this a little bitbit
292
718000
3000
עכשיו, אחרי שחשבנו על זה קצת,
12:16
we thought, you know, it probablyכנראה would be simplerפשוט יותר
293
721000
2000
חשבנו, אתם יודעים, שזה יהיה יותר פשוט
12:18
to do this with a nonlethalלא קטלני laserלייזר.
294
723000
2000
לעשות את זה עם לייזר לא-קטלני.
12:20
So, Ericאריק Johansonיוהנסון, who builtבנוי the deviceהתקן,
295
725000
3000
אז, אריק ג'והנסון, שבנה את המכשיר
12:23
actuallyלמעשה, with partsחלקים from eBayeBay;
296
728000
2000
למעשה, מחלקים מאי-ביי...
12:25
and Pablosפאבלוס Holmanהולמן over here,
297
730000
2000
ופאבלוס הולמן, שמה,
12:27
he's got mosquitoesיתושים in the tankטַנק.
298
732000
2000
יש לו יתושים במיכל.
12:29
We have the deviceהתקן over here.
299
734000
2000
יש לנו את המכשיר כאן.
12:31
And we're going to showלְהַצִיג you,
300
736000
2000
ואנחנו הולכים להראות לכם,
12:33
insteadבמקום זאת of the killלַהֲרוֹג laserלייזר,
301
738000
2000
במקום לייזר-קטלני,
12:35
whichאיזה will be a very briefקָצָר, instantaneousמִיָדִי pulseדוֹפֶק,
302
740000
2000
שהוא פעימה מיידית מאוד קצרה,
12:37
we're going to have a greenירוק laserלייזר pointerמַצבִּיעַ
303
742000
2000
אנחנו הולכים לעשות את זה עם מצביע לייזר ירוק
12:39
that's going to stayשָׁהוּת on the mosquitoיַתוּשׁ for, actuallyלמעשה, quiteדַי a long periodפרק זמן of time;
304
744000
3000
שהולך להישאר על היתוש, למעשה, לפרק זמן ארוך,
12:42
otherwiseאחרת, you can't see it very well.
305
747000
2000
אחרת, לא תוכלו לראות את זה מאוד טוב.
12:44
Take it away Ericאריק.
306
749000
2000
קח את זה מפה אריק.
12:46
Ericאריק Johansonיוהנסון: What we have here
307
751000
2000
אריק ג'והנסון: מה שיש לנו כאן
12:48
is a tankטַנק on the other sideצַד of the stageשלב.
308
753000
2000
זה מיכל בקצה השני של הבמה
12:50
And we have ... this computerמַחשֵׁב screenמָסָך
309
755000
2000
ויש לנו, מסך המחשב הזה
12:52
can actuallyלמעשה see the mosquitoesיתושים as they flyלטוס, זבוב around.
310
757000
2000
יכול למעשה לראות את היתושים איך שהם עפים.
12:54
And Pablosפאבלוס, if he stirsמתעוררת up our mosquitoesיתושים a little bitbit
311
759000
3000
ופאבלוס, אם הוא יעורר את היתושים שלנו קצת,
12:57
we can see them flyingעַף around.
312
762000
2000
נוכל לראות אותם מתעופפים.
12:59
Now, that's a fairlyלְמַדַי straightforwardפָּשׁוּט imageתמונה processingמעבד routineשגרה,
313
764000
2000
עכשיו, זה שגרת עיבוד-דימוי די ישירה.
13:01
and let me showלְהַצִיג you how it worksעובד.
314
766000
2000
ותנו לי להראות לכם איך זה עובד.
13:03
Here you can see that the insectsחרקים are beingלהיות trackedמעקב
315
768000
2000
כאן אתם יכולים לראות שעוקבים אחר החרקים
13:05
as they're flyingעַף around,
316
770000
2000
כאשר הם מתעופפים,
13:07
whichאיזה is kindסוג of funכֵּיף.
317
772000
3000
שזה סוג של כיף.
13:10
Nextהַבָּא we can actuallyלמעשה lightאוֹר them up with a laserלייזר. (Laughterצחוק)
318
775000
2000
אחר כך אנחנו יכולים להאיר אותם עם לייזר.
13:12
Now, this is a lowנָמוּך poweredמְמוּנָע laserלייזר,
319
777000
2000
עכשיו, זה לייזר בעל עוצמה מונמכת,
13:14
and we can actuallyלמעשה pickלִבחוֹר up a wing-beatמכות frequencyתדירות.
320
779000
2000
ואנחנו יכולים למעשה לקלוט את תדר הכנפיים שלהם.
13:16
So you mayמאי be ableיכול to hearלִשְׁמוֹעַ some mosquitoesיתושים flyingעַף around.
321
781000
3000
אז אתם תוכלו אולי לשמוע כמה יתושים מתעופפים שם.
13:19
NMNM: That's a mosquitoיַתוּשׁ wingאֲגַף beatלהיות ב you're hearingשמיעה.
322
784000
3000
נייתן מיירוולד: זה מעוף כנפיים של יתוש שאתם שומעים.
13:24
EJEJ: Finallyסוף כל סוף, let's see what this looksנראה like.
323
789000
3000
אריק ג'והנסון: בסופו של דבר, בואו נראה איך זה נראה.
13:29
There you can see mosquitoesיתושים as they flyלטוס, זבוב around, beingלהיות litמוּאָר up.
324
794000
3000
שם אתם יכולים לראות יתושים כשהם עפים, מוארים.
13:32
This is slowedהואט way down
325
797000
2000
זה מואט ממש
13:34
so that you have an opportunityהִזדַמְנוּת to see what's happeningמתרחש.
326
799000
2000
כדי שתהיה לכם הזדמנות לראות מה קורה.
13:36
Here we have it runningרץ at high-speedמהירות גבוהה modeמצב.
327
801000
2000
כאן יש לנו את זה רץ במהירות גבוהה.
13:38
So this systemמערכת that was builtבנוי for TEDTED is here to illustrateלהמחיש
328
803000
2000
אז המערכת הזאת שנבנתה בשביל TED היא כאן כדי להמחיש
13:40
that it is technicallyבאופן טכני possibleאפשרי to actuallyלמעשה deployלפרוס a systemמערכת like this,
329
805000
3000
שזה אפשרי טכנית ליישם מערכת כזאת.
13:43
and we're looking very hardקָשֶׁה at how to make it
330
808000
3000
ואנחנו מתאמצים מאוד לראות איך אפשר לעשות את זה
13:46
highlyמְאוֹד cost-effectiveעלות תועלת to use in placesמקומות like Africaאַפְרִיקָה and other partsחלקים of the worldעוֹלָם.
331
811000
3000
מאוד יעיל כלכלית לשימוש במקומות כמו אפריקה ומקומות אחרים בעולם.
13:49
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
332
814000
6000
(מחיאות כפיים)
13:56
NMNM: So it wouldn'tלא be any funכֵּיף to showלְהַצִיג you that
333
821000
3000
נייתן מיירוולד: אז זה לא יהיה כיף בכלל להראות לכם את זה
13:59
withoutלְלֹא showingמראה you what actuallyלמעשה happensקורה when we hitמכה 'em"הם.
334
824000
3000
בלי להראות לכם מה באמת קורה כאשר אנחנו פוגעים בהם.
14:02
(Laughterצחוק)
335
827000
2000
(צחוק)
14:10
(Laughterצחוק)
336
835000
3000
(צחוק)
14:13
This is very satisfyingסיפוק.
337
838000
2000
זה מאוד מספק.
14:15
(Laughterצחוק)
338
840000
2000
(צחוק)
14:18
This is one of the first onesיחידות we did.
339
843000
2000
זה אחד הראשונים שעשינו.
14:20
The energy'sשל אנרגיה a little bitbit highגָבוֹהַ here.
340
845000
2000
האנרגיה כאן קצת גבוהה.
14:22
(Laughterצחוק)
341
847000
3000
(צחוק)
14:27
We'llטוֹב loopלוּלָאָה around here in just a secondשְׁנִיָה, and you'llאתה see anotherאַחֵר one.
342
852000
2000
אנחנו נחזור כאן חזרה לשנייה ותראו עוד אחד.
14:29
Here'sהנה anotherאַחֵר one. Bangלִדפּוֹק.
343
854000
2000
הנה עוד אחד. באנג!
14:31
An interestingמעניין thing is, we killלַהֲרוֹג them all the time;
344
856000
3000
והדבר המעניין הוא, שאנחנו הורגים אותם כל הזמן;
14:34
we'veיש לנו never actuallyלמעשה gottenקיבל the wingsכנפיים to shutלִסְגוֹר off in midairאמיר.
345
859000
3000
ואף פעם לא הצלחנו לכנפיים להפסיק באוויר.
14:37
The wingאֲגַף motorמָנוֹעַ is very resilientמִתאוֹשֵׁשׁ מַהֵר.
346
862000
2000
מנוע הכנף מאוד עמיד.
14:39
I mean, here we're blowingמַשָׁב wingsכנפיים off
347
864000
2000
אני מתכוון, כאן אנחנו מורידים כנפיים,
14:41
but the wingאֲגַף motorמָנוֹעַ keepsשומר all the way down.
348
866000
3000
אבל מנוע הכנף ממשיך כל הדרך למטה.
14:45
So, that's what I have. Thanksתודה very much.
349
870000
2000
אז, זה מה שיש לי. תודה רבה.
14:47
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
350
872000
16000
(כפיים)
Translated by Yafim Simanovsky
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Nathan Myhrvold - Polymath
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer.

Why you should listen

Since leaving his post as Microsoft's Chief Technology Officer in 1999 (with fortune in tow), Nathan Myhrvold has been a professional exemplar of the spirit of the "Renaissance Man," proudly following his interests wherever they've led. His dispersed passions have triggered an impressive list of accomplishments, including world barbecue championships, major archeological finds (several Tyrannosaurus rex skeletons), prize-winning wildlife photography, building a section of Babbage's Difference Engine #2, s, and a new and consuming interest in the sous-vide cooking technique.

Malcolm Gladwell's 2008 New Yorker profile of him revealed an impish but truly inspired character whose latest company, Intellectual Ventures -- which brainstorms and patents a wide array of inventions --  has been accused in some quarters of acting like a 'patent troll' but is described by Myhrvold as "a disruptive organization providing  an efficient way for patent holders to get paid for the inventions they own, and... for technology companies to gain easy access to the invention rights they need." After funding big-vision projects such as the Allen Telescope Array, exploring active volcanoes and investigating penguin digestion, Myhrvold insists that his hobbies aren't as discursive as they seem. They do have a common denominator, after all: him.

More profile about the speaker
Nathan Myhrvold | Speaker | TED.com