TED2003
Bill Gross: A solar energy system that tracks the sun
Bill Gross remek ötletei az újfajta energia hasznosításról
Filmed:
Readability: 3.9
730,882 views
Bill Gross, az Idealab alapítója mesél a feltalálói munkájáról, egészen a középiskolai cégétől kezdve, ahol napenergia hasznosító terveket és készleteket árult. Megtudhatjuk mi az a korszakalkotó napelemes rendszer, amit kifejlesztett, és olyan kérdéseket is feltesz, amikre még nincs meg a válasz.
Bill Gross - Idea guy
Bill Gross founded Idealab, an incubator of new inventions, ideas and businesses. Full bio
Bill Gross founded Idealab, an incubator of new inventions, ideas and businesses. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
Right when I was 15 was when I first got interested in solar energy.
0
0
3000
15 éves voltam, amikor a napenergia érdekelni kezdett.
00:21
My family had moved from Fort Lee, New Jersey to California,
1
3000
3000
A családom Fort Lee-ből a californiai New Jersey-be költözött.
00:24
and we moved from the snow to lots of heat, and gas lines.
2
6000
3000
A hóból egyenesen a hőség és a gázvezetékek hazájába.
00:27
There was gas rationing in 1973.
3
9000
2000
1973-ban gázjegyrendszer volt.
00:29
The energy crisis was in full bore.
4
11000
2000
Tombolt az energia válság.
00:31
I started reading Popular Science magazine,
5
13000
2000
Elkezdtem olvasni a Popular Science magazint
00:33
and I got really excited about the potential of solar energy
6
15000
3000
és nagyon izgatott lettem a napenergiában rejlő potenciáltól,
00:36
to try and solve that crisis.
7
18000
2000
ami megoldhatná a válságot.
00:38
I had just taken trigonometry in high school,
8
20000
2000
Trigonometriát kezdtem el tanulni a középiskolában,
00:40
I learned about the parabola
9
22000
2000
a paraboláról tanultunk,
00:42
and how it could concentrate rays of light to a single focus.
10
24000
2000
arról, hogy hogyan képes egyetlen pontba fókuszálni a fénysugarakat.
00:44
That got me very excited.
11
26000
2000
Nagyon izgatott lettem.
00:46
And I really felt that there would be potential
12
28000
2000
Arra jutottam nem lenne rossz ötlet
00:48
to build some kind of thing that could concentrate light.
13
30000
2000
építeni valamit, ami összpontosítani tudja a fényt.
00:50
So, I started this company called Solar Devices.
14
32000
3000
Szóval, elkezdtem dolgozni a Solar Devices-nál.
00:53
And this was a company where I built parabolas,
15
35000
3000
Ennél a cégnél építettem a parabolákat,
00:56
I took metal shop,
16
38000
2000
a fém műhelyben,
00:58
and I remember walking into metal shop building parabolas and Stirling engines.
17
40000
2000
és még emlékszem ahogy besétáltam a műhelybe, hogy parabolákat és Stirling motorokat építsek.
01:00
And I was building this Stirling engine over on the lathe,
18
42000
2000
Mikor az esztergapadon épp a Stirling motoron dolgoztam,
01:02
and all the biker guys -- motorcycle guys -- came over
19
44000
2000
bringás és motoros srácok jöttek oda
01:04
and said, "You're building a bong, aren't you?"
20
46000
2000
és azt kérdezték, "Mi lesz ebből, vízipipa?"
01:06
And I said, "No, it's a Stirling engine. It really is."
21
48000
2000
Erre én: "Nem, ez egy Stirling motor. Komolyan!"
01:08
But they didn't believe me.
22
50000
2000
Nem hittek nekem.
01:10
I sold the plans for this engine and for this dish
23
52000
3000
A motor terveit, a Popular Science
01:13
in the back of Popular Science magazine, for four dollars each.
24
55000
3000
magazin hátoldalán árultam és 4 dollárt kerestem minden darabon.
01:16
And I earned enough money to pay for my first year of Caltech.
25
58000
3000
Elég pénzt kerestem, hogy kifizessem az első évemet a Caltechnél.
01:19
It was a really big excitement for me to get into Caltech.
26
61000
3000
Nagyon nagy dolog volt számomra, hogy bekerültem a Caltechre.
01:22
And my first year at Caltech, I continued the business.
27
64000
3000
Első évben folytattam az üzletet.
01:25
But then, in the second year of Caltech, they started grading.
28
67000
3000
De a második évben elkezdtek osztályozni.
01:28
The whole first year was pass/fail, but the second year was graded.
29
70000
3000
Az első évben az értékelés még csak átment/megbukott volt, de a másodikban már osztályoztak.
01:31
I wasn't able to keep up with the business,
30
73000
2000
Képtelen voltam folytatni az üzletet,
01:33
and I ended up with a 25-year detour.
31
75000
2000
és 25 évig nem is tértem vissza hozzá.
01:35
My dream had been to convert solar energy at a very practical cost,
32
77000
3000
Az álmom az volt, hogy a napenergiát kedvező áron tudjam átalakítani
01:38
but then I had this big detour.
33
80000
2000
de előtte még más utakat kellett bejárnom.
01:40
First, the coursework at Caltech.
34
82000
2000
Először is megírtam a szakdolgozatomat a Caltechnél.
01:42
Then, when I graduated from Caltech, the IBM P.C. came out,
35
84000
3000
Végzős voltam, amikor megjelent az IBM PC,
01:45
and I got addicted to the IBM P.C. in 1981.
36
87000
2000
és 1981-ben az IBM PC függője lettem.
01:47
And then in 1983, Lotus 1-2-3 came out,
37
89000
2000
Azután 1983-ban kijött a Lotus 1-2-3,
01:49
and I was completely blown away by Lotus 1-2-3.
38
91000
2000
és én teljesen odavoltam a Lotus 1-2-3 -tól.
01:51
I began operating my business with 1-2-3, began writing add-ins for 1-2-3,
39
93000
4000
Az 1-2-3-hoz bővítményeket írtam és erre egy vállalkozást építettem.
01:55
wrote a natural language interface to 1-2-3.
40
97000
3000
Egy természetes nyelvi felületet is írtam az 1-2-3-hoz.
01:58
I started an educational software company after I joined Lotus,
41
100000
2000
Miután csatlakoztam a Lotushoz, alapítottam egy oktató szoftvereket gyártó céget,
02:00
and then I started Idealab
42
102000
2000
és elindítottam az Idealab -et,
02:02
so I could have a roof under which I could build multiple companies in succession
43
104000
3000
így egy olyan közegben lehettem, ami lehetővé tette, hogy sorozatban több vállalatot indíthassak.
02:05
Then, much much later -- in 2000, very recently -- the new California energy crisis --
44
107000
5000
Sokkal-sokkal később, 2000 -ben, tehát nem is olyan régen, közelgett az új californiai energia válság -
02:10
or what was purported to be a big energy crisis -- was coming.
45
112000
3000
vagy legalábbis az, amit nagy energia válságnak hívtak.
02:13
And I was trying to figure if there was some way
46
115000
2000
Arra próbáltam választ találni, hogy van-e arra lehetőség,
02:15
we could build something that would capitalize on that
47
117000
2000
hogy építsünk valamit, ami előnyt kovácsol a válságból,
02:17
and try and get people back-up energy,
48
119000
2000
és az embereknek tartalék energiát tud biztosítani,
02:19
in case the crisis really came.
49
121000
2000
ha a krízis igazán kiteljesedik.
02:21
And I started looking at how we could build battery back-up systems
50
123000
2000
Elkezdtem vizsgálni, hogyan tudnánk építeni olyan tartalék akkumulátor rendszereket
02:23
that could give people five hours, 10 hours, maybe even a full day,
51
125000
3000
ami az embereket ellátja, öt órára, tíz órára, egy napra,
02:26
or three days' worth of back-up power.
52
128000
2000
vagy akár három napra energiával.
02:28
I'm glad you heard earlier today,
53
130000
2000
Örülök, hogy volt már szó arról egy előző előadásban
02:30
batteries are unbelievably energy -- lack of density compared to fuel.
54
132000
5000
hogy az akkumulátorokban tárolt energia mennyire "híg" az üzemanyagokban tárolthoz képest.
02:35
So much more energy can be stored with fuel than with batteries.
55
137000
3000
Sokkal több energia raktározható el az üzemanyagban, mint az akkumulátorokban.
02:38
You'd have to fill your entire parking space of one garage space
56
140000
2000
Egy egész garázst kellene telerakni akkumulátorokkal,
02:40
just to give yourself four hours of battery back-up.
57
142000
2000
hogy csupán négy órányi tartalékod legyen.
02:43
And I concluded, after researching every other technology
58
145000
3000
Miután végignéztem minden fellelhető technológiát,
02:46
that we could deploy for storing energy --
59
148000
2000
amit az energia tárolására használhatunk,
02:48
flywheels, different formulations of batteries --
60
150000
3000
lendkerekektől a különböző akkumulátorokig,
02:51
it just wasn't practical to store energy.
61
153000
2000
arra jutottam, hogy nem éri meg az energiát eltárolni.
02:53
So what about making energy?
62
155000
2000
De mi a helyzet az energia termeléssel?
02:55
Maybe we could make energy.
63
157000
2000
Lehet, hogy tudnánk energiát termelni.
02:57
I tried to figure out -- maybe solar's become attractive.
64
159000
2000
Elkezdtem ezzel foglalkozni. Talán pont a napenergia lesz a nyerő.
02:59
It's been 25 years since I was doing this,
65
161000
2000
25 év telt el azóta, hogy legutóbb ezzel foglalkoztam,
03:01
let me go back and look at what's been happening with solar cells.
66
163000
2000
ideje visszatekinteni, hogy mi is történt közben a napelemekkel.
03:03
And the price had gone down from 10 dollars a watt to about four or five dollars a watt,
67
165000
4000
Az ára 10 dollár/watt -ról lecsökkent 4-5 dollár/watt -ra.
03:07
but it stabilized.
68
169000
2000
de itt megállt.
03:09
And it really needed to get much lower than that to be cost effective.
69
171000
2000
Pedig ennél jóval olcsóbbnak kellene lennie, hogy költséghatékony legyen.
03:11
I studied all the new things that had happened in solar cells,
70
173000
2000
Tanulmányoztam az összes újítást a nepelemekkel kapcsolatban
03:13
and was trying to look for ways we could innovate
71
175000
2000
próbáltam rájönni milyen irányba kellene elindulnunk
03:15
and make solar cells more inexpensively.
72
177000
2000
hogy a napelemeket jóval olcsóbbá tehessük.
03:18
There are a lot of new things that are happening to do that,
73
180000
2000
Sok olyan újdonság van, ami ezt célozza meg,
03:20
but fundamentally the process requires a tremendous amount of energy.
74
182000
4000
de alapvetően a gyártási folyamathoz rengeteg energia kell.
03:24
Some people even say it takes more energy to make a solar cell
75
186000
2000
Néhányan úgy tartják, hogy több energiára van szükség egy napelem legyártásához,
03:26
than it will give out in its entire life.
76
188000
2000
mint amennyit az egész élettartama alatt megtermel.
03:28
Hopefully, if we can reduce the amount of energy it takes to make the cells,
77
190000
3000
Remélhetőleg, ha csökkenthetnénk a cellák gyártásához szükséges energiamennyiséget
03:31
that will become more practical.
78
193000
2000
el tudnánk érni, hogy gazdaságos legyen.
03:33
But right now, you pretty much have to take silicon,
79
195000
2000
Ma még rengeteg szilíciumra van szükség,
03:35
put it in an oven at 1600 degrees Fahrenheit for 17 hours, to make the cells.
80
197000
4000
amit 900 fokon kell sütni 17 órán át hogy egy cella elkészüljön.
03:39
A lot of people are working on things to try and reduce that,
81
201000
2000
Rengeteg ember dolgozik azon, hogy lecsökkentsék ezt,
03:41
but I didn't have anything to contribute in that area.
82
203000
2000
de ehhez a részéhez én nem tudok hozzátenni semmit.
03:43
So I tried to figure out what other way could we try and make cost-effective solar electricity.
83
205000
4000
Én azt próbáltam meg kitalálni, milyen más módszerek jöhetnek szóba, hogy hatékonyabb napenergiát kapjunk.
03:47
So I thought of an idea -- what if we collect the sun with a large reflector --
84
209000
3000
Eszembe jutott az az ötlet, hogy mi van akkor, ha a napfényt egy nagy reflektorral összegyűjtjük -
03:50
like I had been thinking about way back when, when I was in high school --
85
212000
2000
valahogy úgy ahogy még középiskolásként gondoltam -
03:52
but maybe with modern technology we could make a cheaper, large collector,
86
214000
3000
de a modern technológiákkal már olcsóbban tudnánk olyan nagy kollektorokat gyártani
03:55
concentrate it to a small converter,
87
217000
2000
amik az energiát egy kis átalakítóba koncentrálnák,
03:57
and then the conversion device wouldn't have to be as expensive,
88
219000
2000
és az átalakítónak így már nem kellene olyan drágának lennie,
03:59
because it's much smaller, rather than solar cells,
89
221000
3000
mert ez sokkal kisebb, mint a napelem,
04:02
which have to be covering the entire surface area that you want to gather sun from.
90
224000
3000
aminek az egész felületet be kell borítania, melyről a fényt gyűjti.
04:05
This seemed practical now,
91
227000
2000
Ez célravezetőnek tűnt,
04:07
because a lot of new technologies had come in the 25 years since I had last looked at it.
92
229000
4000
mert rengeteg új technológia jelent meg az utóbbi 25 évben, mióta utoljára ezzel foglalkoztam.
04:11
First of all, there was a lot of new manufacturing techniques,
93
233000
2000
Először is, rengeteg új gyártási technológia van,
04:13
not to mention really cheap miniature motors --
94
235000
3000
nem mellékesen rendkívül olcsó miniatűr motorok,
04:16
brushless motors, servo motors, stepper motors,
95
238000
2000
szénkefe nélküli motorok, szervó motorok, léptető motorok,
04:18
that are used in printers and scanners and things like that.
96
240000
2000
amiket a nyomtatókban, szkennerekben, stb. használnak.
04:20
So, that's a breakthrough.
97
242000
2000
Ez egy nagy áttörés.
04:22
Of course, inexpensive microprocessors
98
244000
2000
Természetesen, olcsóbbak a mikroprocesszorok is.
04:24
and then a very important breakthrough -- genetic algorithms.
99
246000
2000
Valamint van még egy nagyon fontos újdonság: a genetikus algoritmus.
04:26
I'll be very short on genetic algorithms.
100
248000
2000
Csak pár szóban arról, hogy mi is ez.
04:28
It's a powerful way of solving intractable problems using natural selection.
101
250000
4000
Ez egy nagyon hatékony mód a makacs problémák megoldására, a természetes kiválasztódás elvével.
04:32
You take a problem that you can't solve with a pure mathematical answer,
102
254000
3000
Veszel egy problémát, amit nem tudnál megoldani tiszta matematikával,
04:35
you build an evolutionary system to try multiple tries at guessing,
103
257000
3000
építesz köré egy evoluciós rendszert, ami végigpróbál rengeteg tippet,
04:38
you add sex --
104
260000
2000
nemet adsz hozzá
04:40
where you take half of one solution and half of another and then make new mutations --
105
262000
3000
ahol veszed két megoldás felét, ezekkel új mutációkat hozol létre
04:43
and you use natural selection to kill off not as good solutions.
106
265000
3000
és a természetes kiválasztódást használod arra, hogy a rossz eredményeket kiszórja.
04:46
Usually, with a genetic algorithm on a computer today,
107
268000
3000
A genetikus algoritmusokkal egy mai számítógép
04:49
with a three gigahertz processor
108
271000
2000
egy 3 GHz-es processzorral
04:51
you can solve many, many formerly intractable problems
109
273000
3000
rengeteg olyan problémát old meg, ami korábban megoldhatatlan volt
04:54
in just a matter of minutes.
110
276000
2000
csupán néhány perc alatt.
04:56
We tried to come up with a way to use genetic algorithms
111
278000
3000
Kipróbáltuk tehát a genetikus algoritmusokat,
04:59
to create a new type of concentrator.
112
281000
2000
hogy egy újfajta gyűjtőt hozzunk létre.
05:01
And I'll show you what we came up with.
113
283000
2000
Megmutatom mit értünk el vele.
05:03
Traditionally, concentrators look like this.
114
285000
2000
Hagyományosan, egy gyűjtő így néz ki.
05:05
Those shapes are parabolas.
115
287000
2000
Általában parabola alakúak.
05:07
They take all the parallel incoming rays and focus it to a single spot.
116
289000
3000
A párhuzamosan érkező sugarakat egyetlen pontba koncentrálják.
05:10
They have to track the sun, because they have to be pointing directly at the sun.
117
292000
2000
Folyamatosan mozognak, mert közvetlenül a nap felé kell mutatniuk.
05:12
They usually have about a one degree acceptance angle,
118
294000
3000
A követés tűrése körülbelül egy fok,
05:15
meaning once they're more than about a degree off,
119
297000
2000
ez azt jelenti, hogy ha több mint egy fokkal eltér a helyzetük
05:17
none of the sunlight rays will hit the focus.
120
299000
2000
a kívánttól, már semmit nem gyűjtenek be.
05:19
So we tried to come up with a way of making a non-tracking collector,
121
301000
2000
Megpróbáltunk kidolgozni egy nem követő gyűjtőt,
05:21
a collector that would gather much more than one degree of light,
122
303000
2000
egy gyűjtőt, ami az 1 foknál sokkal többet tud befogni,
05:23
with no moving parts.
123
305000
2000
mozgó alkatrészek nélkül.
05:25
So we created this genetic algorithm to try this out,
124
307000
2000
Írtunk tehát a problémára egy genetikus algoritmust,
05:27
we made a model in XL of a multi-surface reflector,
125
309000
3000
készítettünk egy XL-es méretű modelt a folytonos felületű reflektorról
05:30
and an amazing thing evolved, literally evolved,
126
312000
2000
és egy csodálatos dolog alakult ki, szó szerint evolválódott,
05:32
from trying a billion cycles, a billion different attempts,
127
314000
3000
a milliárdnyi ciklusból, milliárdnyi különböző próbálkozásból,
05:35
with a fitness function that defined how can you collect the most light,
128
317000
4000
azért, hogy a lehető legtöbb napfényt tudjuk begyűjteni,
05:39
from the most angles, over a day, from the sun.
129
321000
2000
a legtöbb szögből egy nap folyamán.
05:41
And this is the shape that evolved.
130
323000
2000
Végül ez a forma alakult ki.
05:43
It's this non-tracking collector with these six tuba-like horns,
131
325000
3000
Ez egy nem követő gyűjtő, hat tubaszerű tölcsérrel,
05:46
and each of them collect light in the following way --
132
328000
3000
amik a következőképpen gyűjtik a sugarakat.
05:49
if the sunlight strikes right here,
133
331000
2000
Ha a napfény ide süt,
05:51
it might bounce right to the center, the hot spot, directly,
134
333000
2000
lehet hogy egyből középre, a gyűjtőbe verődik vissza,
05:53
but if the sun is off-axis and comes from the side,
135
335000
3000
de ha a nap a tengelyen kívűlről jön, oldalról
05:56
it might hit two places and take two bounces.
136
338000
3000
már lehet hogy két helyet is érint, kétszeres visszaverődéssel.
05:59
So for direct light, it takes only one bounce,
137
341000
2000
Tehát a közvetlen fény mindössze egyszer verődik vissza,
06:01
for off-axis light it might take two,
138
343000
3000
a tengelyen kívüli lehetséges, hogy kétszer,
06:04
and for extreme off-axis, it might take three.
139
346000
2000
és az extrém tengelyen kívűl esetleg háromszor.
06:06
Your efficiency goes down with more bounces,
140
348000
2000
A hatékonyság minden visszaverődéssel csökken,
06:08
because you lose about 10 percent with each bounce,
141
350000
2000
mert minden visszaverődésnél 10% energia elveszik.
06:10
but this allowed us to collect light from a plus or minus 25 degree angle.
142
352000
4000
De ez lehetővé teszi, hogy fényt gyűjtsünk akár +/- 25 fokos szögből is.
06:14
So, about two and a half hours of the day we could collect with a stationary component.
143
356000
5000
Ezzel a nem mozgó kialakítással napi 2,5 órán át tudunk energiát gyűjteni.
06:19
Solar cells collect light for four and a half hours though.
144
361000
3000
Igaz, a napelemek 4,5 órán keresztül képesek napfényt gyűjteni.
06:22
On an average adjusted day, a solar cell --
145
364000
2000
Egy átlagos napon egy a napelemen a teljesítmény,
06:24
because the sun's moving across the sky,
146
366000
2000
- mivel a nap vándorol az égbolton -
06:26
the solar cell is going down with a sine wave function of performance
147
368000
3000
szinusz függvény szerűen nő és csökken,
06:29
at the off-axis angles.
148
371000
2000
a merőlegesen kívüli tartományban.
06:31
It collects about four and a half average hours of sunlight a day.
149
373000
2000
Így körülbelül 4,5 órán át gyűjti a napfényt.
06:33
So, even this, although it was great with no moving parts --
150
375000
3000
Az eredményünk nem volt rossz így mozgó alkatrészek nélkül -
06:36
we could achieve high temperatures -- wasn't enough.
151
378000
2000
magas hőmérsékletet tudtunk elérni így is, de ez még nem volt elegendő.
06:38
We needed to beat solar cells.
152
380000
2000
Le kellett győznünk a napelemeket.
06:40
So we took a look at another idea.
153
382000
2000
Így egy másik ötletet vettünk elő.
06:42
We looked at a way to break up a parabola into individual petals that would track.
154
384000
3000
Megvizsgáltuk mi történik, ha a parabolát több, külön mozgó sziromra bontjuk szét.
06:45
So what you see here is 12 separate petals,
155
387000
3000
Itt láthatják a 12 különálló szirmot,
06:48
that each could be controlled with individual microprocessors
156
390000
3000
melyeket külön-külön lehet irányítani egy-egy processzorral,
06:51
that would only cost a dollar.
157
393000
2000
aminek darabja csak $1.
06:53
You can buy a two megahertz microprocessor for a dollar now.
158
395000
3000
Egy 2 MHz -es mikroprocesszort már $1 -ért megkaphatunk.
06:56
And you can buy stepper motors that pretty much never wear out
159
398000
3000
És másik $1 -ért kapunk olyan léptetőmotorokat, amik lényegében
06:59
because they have no brushes, for a dollar.
160
401000
3000
sohasem romlanak el, mert nincs bennük szénkefe.
07:02
We can control all 12 of these petals for under 50 dollars
161
404000
4000
Így kevesebb mint $50 -ból tudjuk vezérelni mind a 12 szirmot,
07:06
and what this would allow us to do is not have to move the focus any more,
162
408000
3000
ez pedig lehetővéteszi, hogy a fókuszpontot ne kelljen többé mozgatnunk,
07:09
but only move the petals.
163
411000
2000
elég csak a szirmokat.
07:11
The whole system would have a much lower profile,
164
413000
2000
Az egész eleve sokkal laposabb,
07:13
but also we could gather sunlight for six and a half to seven hours a day.
165
415000
3000
és képes napi 6,5 - 7 órán át gyűjteni a napfényt.
07:16
Now that we have concentrated sunlight,
166
418000
2000
Most, hogy egy pontba koncentráltuk a napfényt,
07:18
what are we going to put at the center to convert sunlight to electricity?
167
420000
3000
mit tegyünk középre, ami a napfényt elektromosságá alakítja?
07:21
So we tried to look at all the different heat engines that have been used in history
168
423000
5000
Elővettünk minden hőerőgépet, amit a történelem során használtak,
07:26
to try and convert sunlight to electricity, or heat to electricity.
169
428000
3000
hogy a nap- vagy hőenergiát elektromossággá alakítsák.
07:29
And one of the great ones of all time,
170
431000
2000
Minden idők egyik legnagyobb áttörését
07:31
James Watt's steam engine of 1788 was a major, major breakthrough.
171
433000
3000
James Watt 1788-as gőzgépe jelentette.
07:34
James Watt didn't actually invent the steam engine, he just refined it.
172
436000
3000
Valójában nem James Watt találta fel a gőzgépet, ő csak finomított rajta.
07:37
But, his refinements were incredible.
173
439000
2000
De a finomítása hihetetlen volt.
07:39
He added new linear motion guides to the pistons,
174
441000
2000
Újfajta lineáris szabályzókat adott a dugattyúkhoz,
07:41
he added a condenser to cool the steam outside the cylinder,
175
443000
3000
beillesztett egy kondenzátort a rendszerbe, hogy a hengeren kívül hűtse le a gőzt,
07:44
he made the engine double-acting so it had double the power.
176
446000
2000
a gőzgépet pedig oda-vissza működésűvé alakította, így megduplázta az energiát.
07:46
Those were major breakthroughs.
177
448000
2000
Ezek mind jelentős áttörések voltak.
07:48
I mean, all of the improvements he made --
178
450000
4000
Úgy értem, az általa bevezetett újítások révén
07:52
and it's justifiable that our measure of energy, the watt, today is named after him.
179
454000
4000
megérdemelten nevezték el róla az energia mértékegységét.
07:56
So we looked at this engine, and this had some potential.
180
458000
2000
Megvizsgáltuk ezt a motort és láttunk is benne lehetőséget.
07:58
Steam engines are dangerous,
181
460000
2000
Bár a gőzmotorok veszélyesek,
08:00
and they had tremendous impact on the world, as you know --
182
462000
2000
óriási hatást fejtettek ki világunkra,
08:02
industrial revolution and ships and locomotives.
183
464000
2000
ipari forradalom, hajók, mozdonyok.
08:04
But they're usually good to be large,
184
466000
2000
Általában igen jelentős a méretük
08:06
so they're not good for distributed power generation.
185
468000
2000
így nem alkalmasak házi energia termelésre.
08:08
But they're also very high pressure, so they're dangerous.
186
470000
3000
Valamint olyan nagy nyomáson üzemelnek, hogy az is veszélyessé teszi őket.
08:11
Another type of engine is the hot air engine.
187
473000
3000
Egy másik típusú motor az un. hőlégmotor.
08:14
And the hot air engine also was not invented by Robert Stirling,
188
476000
3000
A hőlégmotort sem Robert Stirling fedezte fel,
08:17
but Robert Stirling came along in 1816 and radically improved it.
189
479000
3000
de ő volt az, aki 1816 -ban radikálisan megújította.
08:20
This engine, because it was so interesting -- it only worked on air, no steam --
190
482000
4000
Mivel ez a motor csak levegőt használt, nem gőzt,
08:24
has led to hundreds of creative designs over the years
191
486000
3000
az elmúlt időkben százszámra születtek az újabb ötletek
08:27
that use the Stirling engine principle.
192
489000
2000
amik a Stirling motor elvén működnek.
08:29
But after the Stirling engine, Otto came along,
193
491000
2000
De a Stirling motor után, jött Otto,
08:31
and also, he didn't invent the internal combustion engine, he just refined it.
194
493000
3000
aki szintén nem talált fel belső égésű motort, csak finomított rajta.
08:34
He showed it in Paris in 1867,
195
496000
2000
1867-ben Párizsban mutatta be,
08:36
and it was a major achievement
196
498000
2000
jelentős eredmény volt,
08:38
because it brought the power density of the engine way up.
197
500000
2000
mert ekkor növekedett meg igazán a motorok energia sűrűsége.
08:40
You could now get a lot more power in a lot smaller space,
198
502000
3000
Így sokkal több energiához tudunk jutni sokkal kisebb helyen,
08:43
and that allowed the engine to be used for mobile applications.
199
505000
3000
ami a motorok mobil felhasználását tette lehetővé.
08:46
So, once you have mobility,
200
508000
2000
Egyrészt megvan a mobilitás,
08:48
now you're making a lot of engines because you've got lots of units,
201
510000
3000
valamint rengeteg motor készül, mert nagy az igény
08:51
as opposed to steam ships or big factories where you're not making as many units,
202
513000
3000
szemben a gőzhajókkal vagy a nagy gyárakkal, amiből nem kell annyi,
08:54
so this was the engine that ended up benefiting from mass production
203
516000
3000
így ebben a motorban teljesedett ki a tömeggyártás,
08:57
where all the other engines didn't benefit.
204
519000
2000
az, amit a többi nem tudott elérni.
08:59
So, because it went into mass production,
205
521000
1000
Mivel elindult a tömeggyártása
09:00
costs were reduced, 100 years of refinement,
206
522000
3000
a költségek csökkentek, 100 évnyi finomítás után
09:03
emissions were reduced, tremendous production value.
207
525000
3000
a kibocsátási értékek is lecsökkentek óriási darabszám mellett.
09:06
There have been hundreds of millions of internal combustion engines built,
208
528000
2000
Mára több százmillió belső égésű motort gyártottak,
09:08
compared to thousands of Stirling engines built.
209
530000
3000
szemben a néhány ezernyi Stirling motorral.
09:11
And not nearly as many small steam engines being built anymore,
210
533000
3000
De még ennyi kisméretű gőzgép sem készült vagy fog készülni,
09:14
only large ones for big operations.
211
536000
2000
ezek is csak egész nagyok a nagyobb műveletekhez.
09:16
So after looking at these three, and 47 others,
212
538000
3000
Miután megvizsgáltuk ezt a 3-at és 47 másikat,
09:19
we concluded that the Stirling engine would be the best one to use.
213
541000
3000
arra következtetésre jutottunk, hogy a Stirling motort lehetne a legjobban használni.
09:22
I want to give you a brief explanation of how we looked at it and how it works.
214
544000
4000
Pár szóban arról, hogy hogyan vizsgáltuk meg és hogyan működik.
09:26
So we tried to look at the Stirling engine in a new way,
215
548000
2000
Egy új, praktikusabb megközelítésben vizsgáltuk a motort,
09:28
because it was practical -- weight no longer mattered for our application
216
550000
5000
mivel a súly a mi esetünkben nem játszott szerepet.
09:33
The internal combustion engine took off because weight mattered
217
555000
3000
A belső égésű motor sikere a súlyából eredt,
09:36
because you were moving around.
218
558000
2000
hiszen önmagát kellett szállítania.
09:38
But if you're trying to generate solar energy in a static place
219
560000
2000
De, ha egy fix helyen kívánjuk átalakítani a napenergiát,
09:40
the weight doesn't matter so much.
220
562000
2000
a súlynak nincs jelentősége.
09:42
The other thing we discovered is that efficiency doesn't matter so much
221
564000
3000
A másik dolog, amit megállapítottunk, hogy a hatékonyság sem számít annyira
09:45
if your energy source is free.
222
567000
2000
ha az energiaforrás ingyenes.
09:47
Normally, efficiency is crucial
223
569000
2000
Normál esetben a hatékonyság kulcsfontosságú
09:49
because the fuel cost of your engine over its life dwarfs the cost of the engine.
224
571000
4000
hiszen a motor üzemeltetési költsége mellett maga a motor ára eltörpül.
09:53
But if your fuel source is free,
225
575000
2000
De ha az üzemanyag ingyen van,
09:55
then the only thing that matters is the up-front capital cost of the engine.
226
577000
3000
az egyetlen dolog, ami számít, a motor bekerülési költsége.
09:58
So you don't want to optimize for efficiency,
227
580000
2000
Így nem a hatékonyságra kell optimalizálni,
10:00
you want to optimize for power per dollar.
228
582000
2000
hanem a dolláronként elérhető teljesítményre.
10:02
So using that new twist, with the new criteria,
229
584000
2000
Ezzel az új megközelítéssel,
10:04
we thought we could re-look at the Stirling engine,
230
586000
2000
és a genetikus algoritmus alkalmazásával vizsgáltuk meg
10:06
and also bring genetic algorithms in.
231
588000
2000
újból a Striling motort.
10:08
Basically, Robert Stirling didn't have Gordon Moore before him
232
590000
4000
Anno Robert Stirlingnek nem volt szerencséje Gordon Moorék találmányához
10:12
to get us three gigahertz of processor power.
233
594000
2000
a három gigahertz-es processzorhoz.
10:14
So we took the same genetic algorithm that we used earlier
234
596000
2000
Ugyanazt a genetikus algoritmust használtuk,
10:16
to make that concentrator, which didn't work out for us,
235
598000
2000
ami ugyan a gyűjtőnél nem hozott sikert,
10:18
to optimize the Stirling engine,
236
600000
3000
hogy ezúttal a Stirling motort optimalizáljuk,
10:21
and make its design sizes and all of its dimensions
237
603000
3000
és megkapjuk az alkatrészeinek azt az ideális méretét
10:24
the exact optimum to get the most power per dollar,
238
606000
3000
ami mellett dolláronként a legtöbb energia nyerhető,
10:27
irrespective of weight, irrespective of size,
239
609000
3000
nem törődve a súllyal, a mérettel
10:30
to get the most conversion of solar energy, because the sun is free.
240
612000
3000
csal azzal, hogy az ingyenes napfényből a legtöbb energiát alakíthassuk át.
10:33
And that's the process we took -- let me show you how the engine works.
241
615000
3000
Ez volt a folyamatot, hadd mutassam be hogyan is működik a motor.
10:36
The simplest heat engine, or hot air engine, of all time
242
618000
3000
A minden idők legegyszerűbb hőerőgépe a következő.
10:39
would be this -- take a box, a steel canister, with a piston.
243
621000
4000
Vegyél egy dobozt, egy acél dobozt egy dugattyúval.
10:43
Put a flame under it, the piston moves up.
244
625000
2000
Helyezz alá lángot és a dugattyú felemelkedik.
10:45
Take it off the flame and pour water on it, or let it cool down, the piston moves down.
245
627000
4000
Vedd le a lángról, locsold le vízzel vagy hagyd kihűlni és a dugattyú lesüllyed.
10:49
That's a heat engine.
246
631000
2000
Ez egy hőerőgép.
10:51
That's basically the most fundamental heat engine you could possibly have.
247
633000
2000
Ez a legalapvetőbb hőerő gép, ami csak létezik.
10:53
The problem is the efficiency is one hundredth of one percent,
248
635000
3000
A problémája, hogy a hatékonysága 0,01%,
10:56
because you're heating all the metal of the chamber
249
638000
3000
mert fel kell melegíteni fémhengert
10:59
and then cooling all the metal of the chamber each time.
250
641000
2000
aztán lehűteni azt minden egyes ciklusban.
11:01
And you're only getting power from the air that's heating at the same time,
251
643000
3000
Hasznosítható energia csak a felmelegített levegőből nyerhető,
11:04
but you're wasting all the energy heating the metal and cooling the metal.
252
646000
2000
míg rengeteg elveszik a fémház melegítése és a hűtése során.
11:06
So someone came up with a very clever idea,
253
648000
2000
Valakinek az az okos ötlete támadt, hogy
11:08
to -- instead of heating the whole cylinder and cooling the whole cylinder,
254
650000
3000
ahelyett hogy az egész hengert felmelegítjük és az egész hengert lehűtjük
11:11
what about if you put a displacer inside --
255
653000
2000
iktassunk be egy elválasztót,
11:13
a little thing that shuttles the air back and forth.
256
655000
2000
ami a levegőt áramoltatja oda és vissza.
11:15
You move that up and down with a little bit of energy
257
657000
3000
Ezt minimális energiával lehet fel - le mozgatni,
11:18
but now you're only shifting the air down to the hot end and up to the cold end,
258
660000
3000
és így már csak a levegőt mozgatod le a meleg oldalra és fel a hideg oldalra,
11:21
down to the hot end and up to the cold end.
259
663000
2000
és újra le a meleg oldalra és fel a hideg oldalra.
11:23
So, now you're not alternately heating and cooling the metal,
260
665000
2000
Így már nem az egész fém házat kell lehűteni, felmelegíteni,
11:25
you're just alternately heating and cooling the air.
261
667000
2000
elég csak a levegőt.
11:27
That allows you to get the efficiency up from a hundredth of a percent
262
669000
2000
Ezzel a változtatással a hatékonyság 0,01%-ról
11:29
to about two percent.
263
671000
2000
2%-ra emelkedett.
11:31
And then Robert Stirling came along with this genius idea,
264
673000
2000
Aztán megjelent Robert Stirling egy remek ötlettel,
11:33
which was, well I'm still not heating the metal now,
265
675000
4000
ami az volt, hogy továbbra sem a fémet melegítem
11:37
with this kind of engine, but I'm still reheating all the air.
266
679000
2000
hanem újra felmelegítem a levegőt.
11:39
I'm still heating the air every time and cooling the air every time.
267
681000
3000
Továbbra is minden ciklusban hűtöm és fűtöm a levegőt.
11:42
What about if I put a thermal sponge in the middle,
268
684000
3000
Mi lenne, ha betennék valamilyen hőszivacsot középre, a levegő útjába,
11:45
in the passageway between where the air has to move between hot and cold?
269
687000
4000
ami eltárolja a hőt miközben a levegő a meleg oldalról a hideg oldalra áramlik.
11:49
So he made fine wires, and cracked glass,
270
691000
3000
Ehhez vékony drótot, törött üveget
11:52
and all different kinds of materials to be a heat sponge.
271
694000
3000
és még sok mást kipróbált ami alkalmas lehet a célra.
11:55
So when the air pushes up to go from the hot end to the cold end,
272
697000
3000
Így amikor a levegő elindul a meleg oldalról a hideg oldalra,
11:58
it puts some heat into the sponge.
273
700000
2000
némi hőt elátrol ez az egység, az un. regenerátor.
12:00
And then when the air comes back after it's been cooled
274
702000
2000
Aztán ahogy a levegő visszaáramlik miután lehűlt,
12:02
it picks up that heat again.
275
704000
2000
újra felveszi azt a hőt.
12:04
So you're reusing your energy five or six times,
276
706000
3000
Így ugyanazt az energiát ötször, hatszor is felhasználja.
12:07
and that brings the efficiency up between 30 and 40 percent
277
709000
3000
Ezzel pedig 30-40%-ra emelkedik a hatékonyság.
12:10
It's a little known, but brilliant, genius invention of Robert Stirling
278
712000
4000
Robert Stirlingnek ez a kevéssé ismert, de brilliáns találmánya az,
12:14
that takes the hot air engine from being somewhat impractical --
279
716000
2000
ami az alap hőlégmotort, ami elég gazdaságtalan -
12:16
like I found out when I made the real simple version in high school --
280
718000
3000
mint ahogy erre én is rájöttem a középiskola alatt -
12:19
to very potentially possible,
281
721000
2000
egy igen nagy lehetőségeket rejtő szerkezetté teszi,
12:21
once you get the efficiency up, if you can design this to be low enough cost.
282
723000
4000
ha el tudjuk érni, hogy a gyártási költségeket kellően lecsökkentsük.
12:25
So we really set out on a path to try and make the lowest cost possible.
283
727000
4000
Így azon kezdtünk el dolgozni, hogy a lehető legalacsonyabbra vigyük az előállítás költségeit.
12:29
We built a huge mathematical model of how a Stirling engine works.
284
731000
2000
Építettünk egy matematikai modellt arról, hogy hogy működik a motor
12:31
We applied the genetic algorithm.
285
733000
2000
és bevetettük a genetikus algoritmust.
12:33
We got the results from that for the optimal engine.
286
735000
3000
Megkaptuk az adatokat az optimális motor építéséhez,
12:36
We built engines -- so we built 100 different engines over the last two years.
287
738000
3000
és elkezdtünk motorokat építeni, 100 különbözőt az elmúlt két évben.
12:39
We measured each one, we readjusted the model to what we measured,
288
741000
3000
Méréseket végeztünk mindegyiken, az eredményeket beépítettük a modellbe
12:42
and then we led that to the current prototype.
289
744000
2000
így jutottunk el a jelenlegi prototipushoz.
12:44
It led to a very compact, inexpensive engine,
290
746000
3000
Egy nagyon kompakt, olcsó motorhoz.
12:47
and this is what the engine looks like.
291
749000
2000
Így néz ki maga a motor.
12:49
Let me show you what it looks like in real life.
292
751000
2000
Hadd mutassam meg, milyen is valójában.
12:52
So this is the engine.
293
754000
2000
Szóval, ez a motor.
12:54
It's just a small cylinder down here which holds the generator inside and all the linkage
294
756000
5000
Ez a kis henger tartalmazza a generátort és csatlakozókat,
12:59
and it's the hot cap -- the hot cylinder on the top --
295
761000
3000
ez a meleg csúcs, a meleg henger itt felül,
13:02
this part gets hot, this part is cool,
296
764000
3000
ez a rész melegszik fel, ez a rész hül le,
13:05
and electricity comes out.
297
767000
2000
és itt kapunk elektromos áramot.
13:07
The exact converse is also true.
298
769000
2000
Igazából fordítottan is működik.
13:09
If you put electricity in, this will get hot and this will get cold,
299
771000
3000
Ha elektromosságot vezetünk be, ez a rész meleg, ez pedig hideg lesz,
13:12
you get refrigeration.
300
774000
2000
így hűtőgépet kapunk.
13:14
So it's a complete reversible cycle,
301
776000
2000
Ez egy teljesen visszafordítható folyamat,
13:16
a very efficient cycle, and quite a simple thing to make.
302
778000
2000
nagyon hatékony és nem is olyan nehéz megcsinálni.
13:18
So now you put the two things together.
303
780000
2000
Rakjuk hát össze a kettőt.
13:20
So you have the engine,
304
782000
2000
Megvan a motorunk,
13:22
now what if you combine the petals and the engine in the center?
305
784000
2000
amit most összeillesztünk úgy a szirmokkal, hogy középre kerüljön.
13:24
The petals track and the engine gets the concentrated sunlight,
306
786000
3000
A szirmok úgy mozognak, hogy a motorra koncentráltan vetüljön a napfény,
13:27
take that heat and turn it into electricity.
307
789000
2000
majd ez a hő ott átalakul elektromossággá.
13:29
This is what the first prototype of our system looked like
308
791000
2000
Így nézett ki az első prototipusunk összeállítva,
13:31
together with the petals and the engine in the center.
309
793000
2000
a szirmok közepén a motorral.
13:33
This is being run out in the sun,
310
795000
2000
Ez kerül majd ki a napra
13:35
and now I want to show you what the actual thing looks like.
311
797000
2000
és most szeretném megmutatni, hogy is néz ki valójában.
13:45
(Applause)
312
807000
5000
(Taps)
13:50
Thank you.
313
812000
1000
Köszönöm.
13:51
So this is a unit with the 12 petals
314
813000
3000
Ez itt a 12 szirmot tartó egység.
13:54
These petals cost about a dollar each --
315
816000
2000
A szirmok darabja kb. $1 -ba kerül,
13:56
they're lightweight, injection molded plastic, aluminized.
316
818000
3000
pehely könnyű fröccsöntött műanyag, alumíniummal futtatva.
13:59
The mechanism to control each petal is below there with a microprocessor on each one.
317
821000
4000
A mozgatómechanizmus a microprocesszorral mindegyiken itt van alul.
14:03
There are thermocouples on the engine -- little sensors
318
825000
3000
Kis termikus szenzorok vannak a motoron,
14:06
that detect the heat when the sunlight strikes them.
319
828000
3000
amik érzékelik a hőt, ha a nap rájuk süt.
14:09
Each petal adjusts itself separately to keep the highest temperature on it.
320
831000
4000
Mindegyik szirom úgy állítja önmagát, hogy a legmagasabb hőmérsékletet tudja közvetíteni.
14:13
When the sun comes out in the morning, the petals will seek the sun,
321
835000
3000
Mikor reggel a nap felkel, minden szirom elkezdi keresni a napot,
14:16
find it by searching for the highest temperature
322
838000
2000
úgy, hogy igazából a legmagasabb hőmérsékletet keresi.
14:18
About a minute and a half or two minutes after the rays are striking the hot cap
323
840000
4000
Kb. 1,5 - 2 perccel azután, hogy a napsugarak elkezdik melegíteni a motort,
14:22
the engine will be warm enough to start
324
844000
2000
az kellően felmelegszik, hogy elinduljon,
14:24
and then the engine will generate electricity for about six and a half hours a day --
325
846000
3000
és elektomosságot termeljen 6,5 - 7 órán át naponta.
14:27
six and a half to seven hours as the sun moves across the sky
326
849000
3000
6,5 - 7 órán át, miközben a nap áthalad az égbolton.
14:30
A critical part that we can take advantage of
327
852000
3000
Igazán az a nagyszerű ebben, hogy
14:33
is that we have these inexpensive microprocessors
328
855000
2000
kihasználjuk ezeket a rendkívül olcsó processorokat,
14:35
and each one of these petals are autonomous,
329
857000
2000
mindegyik szirom teljesen önálló,
14:37
and each one of these petals figures out where the sun is with no user set-up.
330
859000
4000
és mindegyik magától találja meg a napot előzetes beállítások nélkül.
14:41
So you don't have to tell what latitude, longitude you're at,
331
863000
2000
Nem kell előre betáplálnunk koordinátáinkat,
14:43
you don't have to tell what your roof slope angle is,
332
865000
2000
hogy milyen meredekségű a tetőnk,
14:45
you don't have to tell what orientation.
333
867000
2000
milyen a tájolása.
14:47
It doesn't really care.
334
869000
2000
Ezekre egyáltalán nincs szükség.
14:49
What it does is it searches to find the hottest spot,
335
871000
2000
A rendszer mindig a legmelegebb pontot keresi.
14:51
it searches again a half an hour later, it searches again a day later,
336
873000
2000
Ezt keresi félóra, ezt keresi egy nap,
14:53
it searches again a month later.
337
875000
2000
ezt keresi egy hónap múlva is.
14:55
It basically figures out where on Earth you are by watching the direction the sun moves,
338
877000
3000
Alapvetően a Nap mozgásából meg tudja határozni, hogy hova is lett telepítve a Földön
14:58
so you don't have to actually enter anything about that.
339
880000
2000
anélkül, hogy bármit előre be kellene táplálnunk.
15:00
The way the unit works is, when the sun comes out
340
882000
3000
A rendszer egyszerűen működik, a nap felkel,
15:03
the engine will start and you get power out here.
341
885000
3000
a motor beindul, és ezen a részen megjelenik a feszültség,
15:06
We have A.C. and D.C., get 12 volts D.C.,
342
888000
4000
ami lehet egyen- és váltóáram is. Itt most 12V a feszültség,
15:10
so that could be used for certain applications.
343
892000
2000
amit sokféleképpen tudunk hasznosítani.
15:12
We have an inverter in there, so you get 117 volts A.C.
344
894000
2000
Inverter is van benne, így 117 V váltóáramot is kaphatunk
15:14
and you also get hot water.
345
896000
2000
és kapunk forró vizet is.
15:16
The hot water's optional.
346
898000
2000
A forró víz opcionális.
15:18
You don't have to use the hot water, it will cool itself.
347
900000
2000
Nem feltétlenül kell használni ezt a lehetőséget, mert le tudja hűteni magát,
15:20
But you can use it to optionally heat hot water
348
902000
2000
de ha szükségünk van rá, vizet is tud melegíteni számunkra,
15:22
and that brings the efficiency up even higher
349
904000
2000
ami még jobban megemeli a hatékonyságot,
15:24
because some of the heat that you would normally be rejecting,
350
906000
2000
mert olyan hőt haszosítunk, ami máskülönben elveszne.
15:26
you can now use as useful energy, whether it's for a pool or hot water.
351
908000
3000
Így viszont felhasználhatjuk akár egy medencében, akár a háztartásban.
15:29
Let me show you a quick movie of what this looks like running.
352
911000
3000
Hadd mutassak egy videot, hogyan működik.
15:38
So this is the first test where we took it outside
353
920000
3000
Ez volt az első teszt miután kitelepítettük,
15:41
and each of the petals were individually seeking.
354
923000
2000
minden szirom külön-külön pozicionálja magát.
15:43
And what they do is step, very coarsely at first,
355
925000
3000
Amilyen darabosan megy ez eleinte,
15:46
and then very finely afterward.
356
928000
2000
olyan finoman mozog majd később.
15:48
Once they get a temperature reading on the thermocouple indicating they found the sun,
357
930000
3000
A termikus szenzor érzékeli mikor áll rá a napra,
15:51
then they slow down and do a fine search,
358
933000
2000
aztán lelassul és finom hangolásba kezd,
15:53
then all the petals will move into position, and then the engine will start.
359
935000
2000
minden szirom pozícióba áll ezek után pedig elindul a motor.
15:55
So, we've been working on this for the last two years.
360
937000
3000
Szóval ezen dolgoztunk az utóbbi két évben.
15:58
We're very excited about the progress, we do have a very long way to go though still,
361
940000
3000
Nagyon izgatottak vagyunk a dologgal kapcsolatban, hiszen nagy út áll még előttünk,
16:01
and let me tell you a little bit more about that.
362
943000
2000
hadd beszéljek erről is egy keveset.
16:03
This is how we envision it would be in a residential installation:
363
945000
2000
Így fog majd kinézni a telepített egység,
16:05
you'd probably have more than one unit on your roof.
364
947000
2000
előfordulhat, hogy nem is egy, hanem több egység lesz a tetőn.
16:07
It could be on your roof, or in your backyard, or somewhere else.
365
949000
3000
De nem csak ott lehet, telepíthetjük a hátsókertben is vagy bárhol.
16:10
You don't have to have enough units to power your entire house,
366
952000
3000
Nem kell annyit elhelyezni, hogy az egész házat ellássa,
16:13
you just save money with each incremental one you add.
367
955000
3000
viszont minden újabb egységgel pénzt tudunk megspórolni.
16:16
So you're still using the grid potentially, in this type of application,
368
958000
3000
Igaz hogy ebben a formában még mindig függünk a hálózati áramtól,
16:19
to be your back-up supply -- of course, you can't use these at night,
369
961000
3000
hiszen nem működik a rendszer éjjel,
16:22
and you can't use these on cloudy days.
370
964000
2000
nem működik felhős napokon.
16:24
But by reducing your energy use, pretty much at the peak times --
371
966000
4000
De ezzel csökkenthetjük az energia felhasználást, különösen csúcsidőben,
16:28
usually when you have you air conditioning on, or other times like that --
372
970000
3000
mikor egyszerre megy a légkondi a többi berendezéssel,
16:31
this generates the peak power at the peak usage time,
373
973000
3000
mert a rendszer is ilyenkor termeli a legtöbb áramot,
16:34
so it's very complementary in that sense.
374
976000
2000
így nagyon hatékony kiegészítő lehet belőle.
16:36
This is how we would envision a residential application.
375
978000
2000
Ez az elképzelésünk a lakossági felhasználásról.
16:38
We also think there's very big potential for energy farms,
376
980000
3000
De úgy gondoljuk érdemes gondolkozni energiafarmokban is
16:41
especially in remote land where there happens to be a lot of sun.
377
983000
3000
különösen az olyan távoli helyeken, ahol nagyon sokat süt a nap.
16:44
It's a really good combination of those two factors.
378
986000
2000
Itt két kedvező tényező egyszerre áll fenn.
16:46
It turns out there's a lot of powerful sun all around the world, obviously,
379
988000
4000
Nyilvánvaló, hogy a Földre igen nagy mennyiségben érkezik a hasznosítható
16:50
but in special places where it happens to be relatively inexpensive to place these
380
992000
4000
napenergia és pont oda érkezik a legtöbb, ahova a legolcsóbban lehet telepíteni
16:54
and also in many more places where there is high wind power.
381
996000
4000
és ezek közül sok helyen még szélenergia is hasznosítható.
16:58
So an example of that is, here's the map of the United States.
382
1000000
3000
Például vegyük az USA területét.
17:01
Pretty much everywhere that's not green or blue is a really ideal place,
383
1003000
4000
Igazából minden olyan rész kiváló, ami nem kék vagy zöld,
17:05
but even the green or blue areas are good,
384
1007000
2000
bár ezek is jók, csak nem annyira
17:07
just not as good as the places that are red, orange and yellow.
385
1009000
2000
mint a piros, narancs vagy sárga területek.
17:09
But the hot sport right around Las Vegas and Death Valley and that area
386
1011000
3000
Ezek a részek itt Las Vegas körül és a Halál Völgyben
17:12
is very, very good.
387
1014000
2000
igazán nagyon jók.
17:14
And all this does is affect the payback period,
388
1016000
2000
És mindez befolyásolja a megtérülési időt is,
17:16
it doesn't mean that you couldn't use solar energy;
389
1018000
2000
nem arról van szó, hogy ne lehetne napenergiát használni,
17:18
you could use solar energy anywhere on Earth.
390
1020000
2000
mert napenergiát bárhol használhatunk a Földön.
17:20
It just affects the payback period if you're comparing to grid-supplied electricity.
391
1022000
2000
A megtérülés akkor számít, ha a hálózati árammal haszonlítjuk össze.
17:22
But if you don't have grid-supplied electricity,
392
1024000
2000
Ha kihagyjuk a számításból a hálózati áramot,
17:25
then the whole question of payback is a different one entirely.
393
1027000
2000
akkor megtérülés kérdés rendkívül egyszerűvé válik.
17:27
It's just how many watts do you get per dollar,
394
1029000
2000
Csak az számít, hogy hány wattot termelhetünk dolláronként,
17:29
and how could you benefit from that using that power
395
1031000
2000
és hogyan tudjuk ezt az energiát úgy a hasznunkra fordítani
17:31
to change your life in some way.
396
1033000
2000
hogy megváltoztassa az életünket.
17:33
This is the map of the United States.
397
1035000
2000
Ez az USA térképe.
17:35
This is the map of the whole Earth
398
1037000
2000
Ez pedig a Földünk,
17:37
and again, you can see a huge swathe in the middle
399
1039000
2000
nézzék középen ezeket a hatalmas területeket
17:39
of pretty much where a large part of the population is,
400
1041000
2000
azokat, ahol eleve nagy a népesség,
17:41
there's tremendous chances for solar energy.
401
1043000
2000
hatalmas a lehetőség a napenergia hasznosításra.
17:43
And of course, look at Africa.
402
1045000
2000
Nézzék Afrikát!
17:45
It's just unbelievable what the potential is to take advantage of solar energy there,
403
1047000
2000
Felfoghatatlan, hogy mennyi napenergiát tudnánk ott hasznosítani
17:47
and I'm really excited to talk more about finding ways we can help with that.
404
1049000
3000
és szeretnék majd még arról is beszélni, hogyan tudnánk ebben segíteni.
17:50
So, in conclusion, I would say
405
1052000
2000
Összefoglalásként azt mondanám, hogy
17:52
my journey has shown me that you can revisit old ideas in a new light,
406
1054000
6000
a példám bebizonyította, hogy érdemes a régi találmányokat újszerűen megközelíteni
17:58
and sometimes ideas that have been discarded in the past
407
1060000
3000
mert néha kiderül, hogy amit régen elvetettünk
18:01
can be practical now if you apply some new technology or new twists.
408
1063000
3000
kis változtatással és az új tehnológiákkal ötvözve hatékony eszközzé válhat.
18:04
We believe we're getting very close to something practical and affordable.
409
1066000
3000
Hiszünk abban, hogy nagyon közel kerültünk egy igazán használható megoldáshoz.
18:07
Our short-term goal for this is to be half the price of solar cells
410
1069000
3000
Rövidtávú célunk, hogy ezt a napelemek árának felére szorítsuk,
18:10
and our longer-term goal is to be less than a five-year payback.
411
1072000
4000
hosszútávon pedig szeretnénk öt év alá csökkenteni a megtérülést.
18:14
And at less than a five-year payback, all of a sudden this becomes very economic
412
1076000
3000
Ha ez elérjük, hirtelen mindez rendkívül gazdaságossá válik.
18:17
So you don't have to just want to have a feel-good attitude about energy
413
1079000
4000
Már nem csak ruháznánk be ilyenekre, mert szeretnénk
18:21
to want to have one of these.
414
1083000
2000
zöldnek érezni magunkat.
18:23
It just makes economic sense.
415
1085000
2000
Egyszerűen meg fogja érni.
18:25
Right now, solar paybacks are between 30 and 50 years.
416
1087000
2000
Manapság a napenergia beruházások megtérülése 30 - 50 év között van.
18:27
If you get it down below five years then it becomes almost a no-brainer
417
1089000
2000
De ha lemegyünk öt évre, már gondolkodnunk se kell rajta
18:29
because the interest to own it -- someone else will finance it for you
418
1091000
3000
mert a beruházást más fogja megfizetni helyettünk
18:32
and you can just make money, basically from day one.
419
1094000
2000
és pénzt fog termelni már az első naptól kezdve.
18:34
So that's our real powerful goal that we're really shooting for in the company.
420
1096000
3000
A cégen belül ez a cél lebeg előttünk leginkább.
18:37
Two other things that I learned that were very surprising to me --
421
1099000
3000
Még két meglepő dolog, ami feltünt nekem:
18:40
one was how casual we are about energy.
422
1102000
5000
az egyik hogy milyen magától értetődőnek vesszük az energiát.
18:45
I was walking from the elevator over here,
423
1107000
4000
Míg elsétáltam ide a lifttől
18:49
and even just looking at the stage right now --
424
1111000
2000
és körülnéztem a színpadon,
18:51
so there's probably 20 500 watt lights right now.
425
1113000
4000
itt legalább 20 500 wattnyi világítás van telepítve.
18:55
There's 10,000 watts of light pouring on the stage,
426
1117000
2000
10 000 wattnyi fény világítja meg a színpadot.
18:57
one horsepower is 756 watts, at full power.
427
1119000
4000
Egy lóerő 756 wattnak felel meg.
19:01
So there's basically 15 horses running at full speed just to keep the stage lit.
428
1123000
4000
Itt legalább 15 ló szalad teljes erőből, csak azért hogy a színpadon világos legyen.
19:05
Not to mention the 200 horses that are probably running right now
429
1127000
2000
Nem beszélve arról, a további 200 lóról, ami ahhoz kell,
19:07
to keep the airconditioning going.
430
1129000
2000
hogy menjen a légkondi.
19:09
And it's just amazing, walk in the elevator and there's lights on in the elevator.
431
1131000
4000
Elképesztő, hogy belépünk a liftbe és ott folyamatosan világítanak a lámpák.
19:13
Of course, now I'm very sensitive at home when we leave the lights on by mistake.
432
1135000
3000
Ma már nagyon odafigyelek arra is, hogy ne hagyjam feleslegesen égve a lámpákat.
19:16
But, everywhere around us we have insatiable use for energy
433
1138000
4000
Valójában mindenhol felelőtlenül használjuk az energiát,
19:20
because it's so cheap.
434
1142000
2000
csak azért mert olyan olcsó.
19:22
And it's cheap because we've been subsidized
435
1144000
2000
De csak azért olcsó, mert rendelkezésünkre áll
19:24
by energy that's been concentrated by the sun.
436
1146000
2000
a napenergia koncentrátuma.
19:26
Basically, oil is solar energy concentrate.
437
1148000
3000
Az olaj napenergia koncentrátum.
19:29
It's been pounded for a billion years with a lot of energy
438
1151000
4000
Évmilliárdok és rengeteg energia kellett ahhoz,
19:33
to make it have all that energy contained in it.
439
1155000
2000
hogy ez az energia mennyiség elraktározódjon benne.
19:35
And we don't have a birthright to just use that up as fast as we are, I think.
440
1157000
3000
Nem hiszem hogy velünk született jogunk lenne mindezt olyan gyorsan felhasználni, ahogy csak tudjuk.
19:38
And it would be great if we could find a way to make our energy usage renewable,
441
1160000
4000
Nagyszerű lenne, ha megújulóvá tehetnénk az energiafelhasználásunkat
19:42
where as we're using the energy we're creating it at the same pace,
442
1164000
2000
hogy amit valahol felhasználunk, ugyanott meg is termeljük.
19:44
and I really hope we can get there.
443
1166000
2000
Remélem ez nem csak álom marad.
19:46
Thank you very much, you've been a great audience.
444
1168000
2000
Köszönöm szépen, nagyszerű közönség voltatok!
19:48
(Applause)
445
1170000
3000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Bill Gross - Idea guyBill Gross founded Idealab, an incubator of new inventions, ideas and businesses.
Why you should listen
Bill Gross is the founder of Idealab, a business incubator focused on new ideas. (He's now the chair and CEO.) He helped create GoTo.com, the first sponsored search company. He also created the Snap! search engine, which allows users to preview hyperlinks.
Gross has been an entrepreneur since high school, when he founded a solar energy company. In college, he patented a new loudspeaker design, and after school he started a company that was later acquired by Lotus, and then launched an educational software publishing company. Now, he serves on the boards of companies in the areas of automation, software and renewable energy.
Bill Gross | Speaker | TED.com