TEDSalon 2007 Hot Science
Juan Enriquez: Using biology to rethink the energy challenge
Juan Enriquez quiere cultivar energía
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Juan Enriquez cuestiona nuestra definición de bioenergía. Petróleo, carbón, gas y otros no son productos químicos sino biológicos, basados en materia vegetal -- y por ende, cultivables. Plantea que nuestro enfoque hacia los combustibles debe cambiar.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
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What is bioenergy? Bioenergy is not ethanol.
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¿Qué es la bioenergía? La bioenergía no es etanol.
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Bioenergy isn't global warming. Bioenergy is
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6000
6000
La bioenergía no es calentamiento global. La bionergía
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something which seems counterintuitive. Bioenergy
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es algo que parece contraintuitivo. La bionergía es
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is oil. It's gas. It's coal. And part of building
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5000
petróleo. Es gas. Es carbón. Y parte de construir
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that bridge to the future, to the point where we
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ese puente al futuro, a un punto en el que efectivamente
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can actually see the oceans in a rational way, or
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21000
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podamos ver los océanos de manera racional,
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put up these geo-spatial orbits that will twirl or
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5000
o poner estas órbitas geo-espaciales que darán vueltas o
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do microwaves or stuff, is going to depend on how
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harán microondas u otras cosas, va a depender de cómo
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we understand bioenergy and manage it. And to do
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entendamos y manejemos la bioenergía. Y para hacer
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that, you really have to look first at agriculture.
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3000
eso, realmente deben mirar primero a la agricultura.
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So we've been planting stuff for 11,000 years. And
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4000
Entonces hemos estado plantando cosas por once mil años.
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in the measure that we plant stuff, what we learn
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3000
Y a medida que plantamos cosas, lo que aprendemos
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from agriculture is you've got to deal with pests,
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45000
3000
de la agricultura es que debes lidiar con pestes,
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you've got to deal with all types of awful things,
13
48000
3000
debes lidiar con todo tipo de cosas asquerosas,
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you've got to cultivate stuff. In the measure
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51000
1000
tienes que cultivar cosas.
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that you learn how to use water to cultivate, then
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52000
4000
En la medida que aprendes cómo usar agua para cultivar, vas
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you're going to be able to spread beyond the Nile.
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56000
3000
a poder ser capaz de emigrar fuera del Nilo.
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You're going to be able to power stuff, so irrigation
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3000
Vas a ser capaz de inyectarle energía a cosas, entonces
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makes a difference.
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62000
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la irrigación genera una diferencia.
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Irrigation starts to make you be allowed to plant
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La irrigación te permite empezar a plantar
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stuff where you want it, as opposed to where the
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cosas donde tú quieras, en vez de sólo donde crecen
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rivers flood. You start getting this organic
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69000
2000
los ríos. Comienzas a obtener esta agricultura
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agriculture; you start putting machinery onto this
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71000
4000
orgánica, empiezas a meterle maquinaria a todo esto.
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stuff. Machinery, with a whole bunch of water,
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75000
3000
La maquinaria, agregándole un montón de agua,
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leads to very large-scale agriculture.
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78000
3000
lleva a una agricultura a gran escala.
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You put together machines and water, and you get
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81000
4000
Juntas las máquinas con agua, y obtienes
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landscapes that look like this. And then you get
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85000
4000
paisajes de este tipo. Y entonces obtienes
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sales that look like this. It's brute force. So
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89000
4000
ventas que se ven así. Es fuerza bruta.
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what you've been doing in agriculture is you start
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93000
2000
Entonces lo que has estado haciendo con la agricultura es empezar
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out with something that's a reasonably natural
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95000
2000
con algo que representa un sistema razonablemente
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system. You start taming that natural system. You
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97000
2000
natural. Comienzas a domesticar ese sistema natural.
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put a lot of force behind that natural system. You
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99000
3000
Le agregas mucha fuerza al sistema natural.
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put a whole bunch of pesticides and herbicides --
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102000
4000
Le pones un montón de pesticidas y herbicidas --
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(Laughter) -- behind that natural system, and you
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106000
8000
"¿Piensa que SU trabajo involucra un montón de excremento?" (Risas) -- a ese sistema natural, y
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end up with systems that look like this.
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114000
2000
terminas con un sistema que se ve así.
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And it's all brute force. And that's the way we've
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118000
3000
Y es todo fuerza bruta. Y esa es la manera en la que
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been approaching energy. So the lesson in
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121000
3000
nos hemos enfocado en la energía. Entonces la lección
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agriculture is that you can actually change the
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3000
en agricultura es que efectivamente puedes cambiar el
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system that's based on brute force as you start
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127000
3000
sistema basado en fuerza bruta, al comenzar a
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merging that system and learning that system and
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130000
2000
unir el sistema, aprendiendo del sistema y efectivamente
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actually applying biology. And you move from a
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3000
aplicándole biología. Y se cambia de una
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discipline of engineering, you move from a
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135000
2000
disciplina de ingeniería, se cambia de una
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discipline of chemistry, into a discipline of
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137000
2000
disciplina de química, a una disciplina de biología.
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biology. And probably one of the most important
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139000
4000
Y probablemente uno de los seres humanos
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human beings on the planet is this guy behind me.
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143000
2000
más importantes del planeta es este tipo detrás mío.
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This is a guy called Norman Borlaug. He won the
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146000
2000
Este es un tipo llamado Norman Borlaug.
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Nobel Prize. He's got the Congressional Medal of
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148000
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Ganó el Premio Nóbel, tiene la Medalla de Honor del Congreso,
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Honor. He deserves all of this stuff. And he
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150000
4000
se merece todas estas cosas.
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deserves this stuff because he probably has fed
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154000
2000
Y se las merece porque probablemente ha alimentado
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more people than any other human being alive
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3000
a más personas que cualquier otro ser humano vivo,
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because he researched how to put biology behind
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159000
3000
porque investigó como agregarle biología a las semillas.
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seeds. He did this in Mexico. The reason why India
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5000
Él hizo esto en México. La razón por la cual India
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and China no longer have these massive famines is
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167000
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y China ya no tienen hambrunas masivas es porque
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because Norman Borlaug taught them how to grow
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170000
2000
Norman Borlaug les enseñó a cultivar los
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grains in a more efficient way and launched the
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172000
3000
granos de manera más eficiente e impulsó la Revolución Verde.
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Green Revolution. That is something that a lot of
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175000
3000
Eso es algo que mucha gente ha criticado.
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people have criticized. But of course, those are
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178000
1000
Pero, por supuesto,
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people who don't realize that China and India,
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179000
3000
esa gente no se da cuenta que China e India, en vez
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instead of having huge amounts of starving people,
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182000
3000
de tener grandes cantidades de personas muriendo
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are exporting grains.
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185000
2000
de hambre, están exportando granos.
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And the irony of this particular system is the
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187000
2000
Y la ironía de este sistema específico es que
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place where he did the research, which was Mexico,
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189000
3000
el lugar donde realizó su investigación, que fue México,
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didn't adopt this technology, ignored this
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192000
2000
no adoptó esta tecnología, ignoró esta tecnología,
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technology, talked about why this technology
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194000
3000
habló de por qué se debería pensar en esta tecnología
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should be thought about, but not really applied.
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197000
2000
pero no aplicarla en realidad.
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And Mexico remains one of the largest grain
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199000
3000
Y México sigue siendo uno de los mayores importadores
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importers on the planet because it doesn't apply
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202000
3000
de grano en el planeta porque no aplica
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technology that was discovered in Mexico. And in
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205000
3000
una tecnología descubierta en México.
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fact, hasn't recognized this man, to the point
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208000
2000
Y, de hecho, no ha reconocido a este hombre, al punto
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where there aren't statues of this man all over
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210000
3000
que no hay estatuas de este hombre por todo México.
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Mexico. There are in China and India. And the
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213000
3000
Sí las hay en China e India.
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Institute that this guy ran has now moved to
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216000
2000
Y el instituto que este tipo dirigía ahora se ha cambiado a India.
04:03
India. That is the difference between adopting
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218000
4000
Esa es la diferencia entre adoptar tecnologías
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technologies and discussing technologies.
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222000
3000
y discutir acerca de tecnologías.
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Now, it's not just that this guy fed a huge amount
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225000
4000
Ahora, no es sólo que este tipo alimentó grandes cantidades
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of people in the world. It's that this is the net
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229000
3000
de personas en el mundo. Es que este es el efecto
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effect in terms of what technology does, if you
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232000
3000
neto en términos de lo que la tecnología hace,
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understand biology.
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235000
2000
si comprendes su biología asociada.
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What happened in agriculture? Well, if you take
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238000
1000
¿Qué pasó en la agricultura?
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agriculture over a century, agriculture in about
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239000
3000
Bueno, si tomas la agricultura a través de un siglo,
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1900 would have been recognizable to somebody
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242000
3000
la agricultura en 1900 habría sido reconocible para
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planting a thousand years earlier. Yeah, the plows look
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245000
3000
alguien que plantaba hace mil años atrás. Sí, los arados
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different. The machines were tractors or stuff
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248000
4000
se ven distintos. Las máquinas son tractores o cosas
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instead of mules, but the farmer would have
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252000
3000
en vez de mulas, pero el campesino habría
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understood: this is what the guy's doing, this is
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255000
2000
comprendido, esto es lo que está haciendo este tipo,
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why he's doing it, this is where he's going. What
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257000
3000
lo está haciendo por esta razón, hacia acá es hacia donde va.
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really started to change in agriculture is when
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260000
2000
Lo que realmente comenzó a cambiar para la agricultura fue cuando
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you started moving from this brute force
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262000
2000
empezó a transformarse de esta ingeniería y química
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engineering and chemistry into biology, and that's
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264000
2000
de fuerza bruta a la biología. Y ahí es donde
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where you get your productivity increases. And as
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266000
3000
consigues tus incrementos en productividad.
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you do that stuff, here's what happens to
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269000
3000
Y mientras haces esas cosas, esto es lo que le pasa a la
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productivity.
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272000
1000
productividad.
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Basically, you go from 250 hours to produce 100
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273000
3000
Básicamente, pasas desde tomar 250 horas para producir 100
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bushels, to 40, to 15, to five. Agricultural labor
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276000
5000
almudes, a cuarenta, a quince, a cinco.
05:06
productivity increased seven times, 1950 to 2000,
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281000
5000
La productividad laboral para la agricultura aumentó siete veces, entre 1950 y 2000,
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whereas the rest of the economy increased about
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286000
2000
mientras que para el resto de la economía aumentó 2,5 veces.
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2.5 times. This is an absolutely massive increase
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288000
1000
Esto es un aumento absolutamente masivo
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in how much is produced per person.
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289000
5000
en la cantidad producida por persona.
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The effect of this, of course, is it's not just
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295000
2000
El efecto de esto, por supuesto, no son sólo olas
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amber waves of grain, it is mountains of stuff.
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297000
3000
ámbar de granos, sino montañas de esta cosa.
05:26
And 50 percent of the EU budget is going to subsidize
100
301000
2000
Y el 50 por ciento del presupuesto de la UE va a
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agriculture from mountains of stuff that people
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303000
3000
subsidios de agricultura para las montañas de cosas
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have overproduced.
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306000
1000
que la gente ha sobreproducido.
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This would be a good outcome for energy. And of
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309000
3000
Esto sería un buen resultado para la energía. Y por
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course, by now, you're probably saying to
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312000
2000
supuesto, en este punto, probablemente estás diciéndote
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yourself, "Self, I thought I came to a talk about
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314000
5000
a ti mismo: "Mismo, yo pensé que venía a una charla
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energy and here's this guy talking about biology."
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319000
4000
sobre energía, y aquí está este tipo que habla sobre biología".
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So where's the link between these two things?
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324000
2000
Entonces, ¿cómo se relacionan estas dos cosas?
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One of the ironies of this whole system is we're
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327000
2000
Una de las ironías de todo este sistema es que
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discussing what to do about a system that we don't
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329000
2000
estamos discutiendo qué hacer con un sistema que
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understand. We don't even know what oil is. We
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331000
5000
no entendemos. Ni siquiera sabemos qué es el petróleo.
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don't know where oil comes from. I mean,
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336000
2000
Ni siquiera sabemos de dónde viene.
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literally, it's still a source of debate what
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338000
2000
Quiero decir que, literalmente, todavía es objeto de debate
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this black river of stuff is and where it comes
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340000
3000
qué es este río negro de cosas y de dónde viene.
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from. The best assumption, and one of the best
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343000
3000
La mejor suposición, y una de las mejores hipótesis,
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guesses in this stuff, is that this stuff comes
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346000
3000
es que esta cosa sale de estas otras cosas.
06:14
out of this stuff, that these things absorb
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349000
4000
Estos absorben la luz solar,
06:18
sunlight, rot under pressure for millions of
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353000
3000
se pudren bajo presión por millones
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years, and you get these black rivers.
118
356000
3000
de años, y obtienes estos ríos negros.
06:26
Now, the interesting thing about that thesis -- if
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361000
2000
Ahora, lo interesante de esa tesis -- si
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that thesis turns out to be true -- is that oil,
120
363000
4000
termina siendo cierta -- es que el petróleo,
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and all hydrocarbons, turned out to be
121
367000
2000
y todos los hidrocarburos, terminan siendo
06:34
concentrated sunlight. And if you think of
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369000
4000
luz solar concentrada. Y si piensas en
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bioenergy, bioenergy isn't ethanol. Bioenergy is
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373000
3000
bionergía, la bioenergía no es etanol. La bionergía
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taking the sun, concentrating it in amoebas,
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376000
3000
es tomar la energía solar, concentrarla en amebas,
06:44
concentrating it in plants, and maybe that's why
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379000
3000
concentrarla en plantas, y quizás es por eso que obtienes
06:47
you get these rainbows.
126
382000
2000
estos arco iris.
06:50
And as you're looking at this system, if
127
385000
3000
Y mientras estás mirando este sistema,
06:53
hydrocarbons are concentrated sunlight, then
128
388000
4000
si los hidrocarburos son luz solar concentrada,
06:57
bioenergy works in a different way. And we've got
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392000
4000
entonces la bionergía funciona de otra manera. Y tenemos
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to start thinking of oil and other hydrocarbons as
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396000
4000
que empezar a pensar en petróleo y otros hidrocarburos
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part of these solar panels.
131
400000
2000
como parte de estos paneles solares.
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Maybe that's one of the reasons why if you fly
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404000
2000
Quizás esa es una de las razones por las cuales
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over west Texas, the types of wells that you're
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406000
4000
si vuelas sobre el oeste de Texas, el tipo de pozos que
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beginning to see don't look unlike those pictures
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410000
4000
comienzas a ver no son tan distintos a las fotos
07:19
of Kansas and those irrigated plots.
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414000
4000
de Kansas y las parcelas irrigadas.
07:23
This is how you farm oil. And as you think of
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418000
2000
Así es como cultivas petróleo. Y mientras piensas sobre
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farming oil and how oil has evolved, we started
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420000
4000
cultivar petróleo y cómo ha evolucionado el petróleo,
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with this brute force approach. And then what did
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424000
4000
comenzamos con este enfoque de fuerza bruta. ¿Y entonces qué
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we learn? Then we learned we had to go bigger. And
139
428000
3000
hemos aprendido? Aprendimos que tenemos que hacerlo más grande.
07:36
then what'd we learn? Then we have to go even
140
431000
3000
¿Y después qué aprendimos? Que después tenemos que
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bigger. And we are getting really destructive as
141
434000
4000
llevarlo aún a mayor escala. Y nos estamos poniendo realmente
07:43
we're going out and farming this bioenergy.
142
438000
3000
destructivos al salir y cultivar esta bioenergía.
07:47
These are the Athabasca tar sands, and there's an
143
442000
2000
Estas son las arenas de brea de Athabasca, y hay una
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enormous amount -- first of mining, the largest
144
444000
3000
enorme cantidad -- primero de minería, los camiones
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trucks in the world are working here, and then
145
447000
3000
más grandes del mundo funcionan acá, y entonces
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you've got to pull out this black sludge, which is
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450000
2000
tienes que extraer este lodo negro viscoso,
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basically oil that doesn't flow. It's tied to the
147
452000
3000
que es básicamente petróleo que no fluye. Está unido a la arena.
08:00
sand. And then you've got to use a lot of steam to
148
455000
2000
Y después tienes que usar mucho vapor para separarlo,
08:02
separate it, which only works at today's oil
149
457000
3000
lo que sólo funciona a los precios
08:05
prices.
150
460000
1000
de petróleo actuales.
08:07
Coal. Coal turns out to be virtually the same
151
462000
4000
Carbón. El carbón resulta ser virtualmente la misma
08:11
stuff. It is probably plants, except that these
152
466000
4000
cosa. Es probablemente plantas, excepto que estas han
08:15
have been burned and crushed under pressure.
153
470000
3000
sido quemadas y comprimidas bajo presión.
08:19
So you take something like this, you burn it, you
154
474000
2000
Así que tomas algo como esto, lo quemas, lo
08:21
put it under pressure, and likely as not, you get
155
476000
2000
pones bajo presión y, probablemente, obtienes
08:23
this. Although, again, I stress: we don't know.
156
478000
3000
esto. Aunque, nuevamente, repito: no lo sabemos.
08:26
Which is curious as we debate all this stuff. But
157
481000
3000
Lo cual es curioso mientras debatimos todo esto.
08:29
as you think of coal, this is what burned wheat
158
484000
3000
Pero mientras piensas en carbón, así se ven los
08:32
kernels look like. Not entirely unlike coal.
159
487000
4000
núcleos de trigo quemados. No tan distintos al carbón.
08:37
And of course, coalmines are very dangerous
160
492000
3000
Y, por supuesto, las minas de carbón son lugares muy peligrosos,
08:40
places because in some of these coalmines, you
161
495000
3000
ya que en algunas de estas minas obtienes gas.
08:43
get gas. When that gas blows up, people die. So
162
498000
7000
Cuando ese gas explota, la gente se muere.
08:50
you're producing a biogas out of coal in some
163
505000
2000
Entonces estás produciendo un biogás de carbón en
08:52
mines, but not in others.
164
507000
3000
algunas minas, pero no en otras.
08:55
Any place you see a differential, there're some
165
510000
2000
En cualquier lugar en donde encuentres un diferencial,
08:57
interesting questions. There's some questions as
166
512000
3000
se generan preguntas interesantes. Preguntas sobre
09:00
to what you should be doing with this stuff. But
167
515000
2000
que deberías estar haciendo con esta cosa.
09:02
again, coal. Maybe the same stuff, maybe the same
168
517000
4000
Pero de nuevo, carbón. Quizás la misma cosa, quizás el
09:06
system, maybe bioenergy, and you're applying
169
521000
2000
mismo sistema, quizás bioenergía, y estás aplicándole
09:08
exactly the same technology.
170
523000
2000
exactamente la misma tecnología.
09:10
Here's your brute force approach. Once you get
171
525000
3000
Aquí está tu enfoque de fuerza bruta. Cuando lo logras
09:13
through your brute force approach, then you just
172
528000
1000
a través de fuerza bruta, entonces sólo
09:14
rip off whole mountaintops. And you end up with
173
529000
4000
remueves cumbres de montañas completas. Y terminas
09:18
the single largest source of carbon emissions,
174
533000
2000
con la fuente más grande de emisiones de carbono,
09:21
which are coal-fired gas plants. That is probably
175
536000
4000
que son las plantas generadoras a carbón.
09:25
not the best use of bioenergy.
176
540000
3000
Ese probablemente no es el mejor uso de la bionergía.
09:29
As you think of what are the alternatives to this
177
544000
2000
Mientras piensas en cuáles son las mejores alternativas a
09:31
system -- it's important to find alternatives
178
546000
3000
este sistema -- es importante encontrar alternativas,
09:34
because it turns out that the U.S. is dwindling in
179
549000
3000
porque resulta que Estados Unidos está disminuyendo
09:37
its petroleum reserves, but it is not dwindling in
180
552000
2000
sus reservas petrolíferas, pero no disminuye sus
09:39
its coal reserves, nor is China. There are huge
181
554000
5000
reservas de carbón, y tampoco lo hace China.
09:44
coal reserves that are sitting out there, and
182
559000
3000
Hay tremendas reservas de carbón existentes allá afuera, y
09:47
we've got to start thinking of them as biological
183
562000
2000
tenemos que comenzar a pensar en ellas como energía
09:49
energy, because if we keep treating them as
184
564000
2000
biológica, porque si seguimos tratándolas como
09:51
chemical energy, or engineering energy, we're
185
566000
3000
energía química, o energía ingenieril, vamos a
09:54
going to be in deep doo-doo.
186
569000
2000
estar en caquita bien honda.
09:59
Gas is a similar issue. Gas is also a biological
187
574000
5000
El gas es un tema similar. El gas también es un producto
10:04
product. And as you think of gas, well, you're
188
579000
5000
biológico. Y mientras piensas en gas, bueno, estás
10:09
familiar with gas. And here's a different way of
189
584000
5000
familiarizado con el gas. Y esta es una manera distinta de
10:14
mining coal.
190
589000
1000
obtener carbón.
10:17
This is called coal bed methane. Why is this
191
592000
3000
Esto se llama metano en lecho de carbón.
10:20
picture interesting? Because if coal turns out to
192
595000
3000
¿Por qué es interesante esta foto? Porque si el carbón resulta ser
10:23
be concentrated plant life, the reason why you may
193
598000
4000
vida vegetal concentrada, la razón de que puedas
10:27
get a differential in gas output between one mine
194
602000
4000
obtener un diferencial de gas producido entre una mina
10:31
and another -- the reason why one mine may blow up
195
606000
2000
y otra -- la razón de por qué una mina puede estallar
10:33
and another one may not blow up -- may be because
196
608000
3000
y otra puede no estallar -- puede ser porque hay
10:36
there's stuff eating that stuff and producing gas.
197
611000
4000
cosas comiéndose este carbón y produciendo gas.
10:42
This is a well-known phenomenon. (Laughter) You
198
617000
5000
Este es un fenómeno muy conocido. (Risas)
10:47
eat certain things, you produce a lot of gas. It
199
622000
5000
Comes ciertas cosas, y produces mucho gas.
10:52
may turn out that biological processes in coalmines
200
627000
3000
Puede resultar que los procesos biológicos en las minas
10:55
have the same process. If that is true, then
201
630000
3000
de carbón sigan el mismo proceso. Si eso es verdad,
10:58
one of the ways of getting the energy out of coal
202
633000
2000
entonces una de las maneras de extraer la energía
11:00
may not be to rip whole mountaintops off, and it
203
635000
4000
del carbón puede no ser volar las cumbres enteras de
11:04
may not be to burn coal. It may be to have stuff
204
639000
4000
montañas, así como puede no ser quemar el carbón. Puede sí ser
11:08
process that coal in a biological fashion as you
205
643000
3000
tener cosas que procesen ese carbón de forma biológica
11:11
did in agriculture.
206
646000
1000
como se hizo en la agricultura.
11:14
That is what bioenergy is. It is not ethanol. It
207
649000
4000
Eso es la bionergía. No es Etanol.
11:18
is not subsidies to a few companies. It is not
208
653000
3000
No son subsidios a unas pocas compañías. No es la
11:21
importing corn into Iowa because you've built so
209
656000
3000
importación de maíz a Iowa porque has construido
11:24
many of these ethanol plants. It is beginning to
210
659000
3000
demasiadas plantas de etanol. Es comenzar a
11:27
understand the transition that occurred in
211
662000
2000
comprender la transición que ocurrió en la
11:29
agriculture, from brute force into biological
212
664000
3000
agricultura, de fuerza bruta a fuerza biológica.
11:32
force. And in the measure that you can do that,
213
667000
2000
Y en la medida que puedes hacer eso, puedes
11:34
you can clean some stuff, and you can clean it
214
669000
1000
limpiar algunas cosas, y limpiarlas
11:35
pretty quickly.
215
670000
1000
bastante rápido.
11:37
We already have some indicators of productivity on
216
672000
3000
Ya tenemos algunos indicadores de productividad
11:40
this stuff. OK, if you put steam into coal fields
217
675000
4000
para esto. Ok, si le insertas vapor a campos de carbón
11:44
or petroleum fields that have been running for
218
679000
3000
o campos de petróleo que llevan funcionando
11:47
decades, you can get a really substantial
219
682000
2000
décadas, puedes obtener un aumento realmente
11:49
increase, like an eight-fold increase, in your
220
684000
3000
substancial, como de ocho veces,
11:52
output. This is just the beginning stages of this
221
687000
4000
en lo obtenido. Esto es sólo la etapa inicial de lo
11:56
stuff.
222
691000
1000
que puedes hacer.
11:57
And as you think of biomaterials, this guy -- who
223
692000
2000
Y mientras piensas en biomateriales, este tipo -- que
11:59
did part of the sequencing of the human genome,
224
694000
3000
hizo parte del secuenciamiento del genoma humano,
12:02
who just doubled the databases of genes and
225
697000
2000
que acaba de doblar la base de datos de genes
12:04
proteins known on earth by sailing around the
226
699000
2000
y proteínas conocidas en la tierra navegando alrededor
12:06
world -- has been thinking about how you structure
227
701000
4000
del mundo -- ha estado pensando acerca de cómo estructurar esto.
12:10
this. And there's a series of smart people
228
705000
1000
Y hay una serie de personas
12:11
thinking about this. And they've been putting
229
706000
3000
inteligentes pensando en esto. Y han estado creando
12:14
together companies like Synthetic Genomics, like,
230
709000
2000
empresas como Synthetic Genomics, como
12:16
a Cambria, like Codon, and what those companies are
231
711000
4000
aCambria, como Codon, y lo que estas empresas están
12:20
trying to do is to think of, how do you apply
232
715000
3000
tratando de resolver es, ¿cómo aplicas principios
12:23
biological principles to avoid brute force?
233
718000
3000
biológicos para evitar la aplicación de fuerza bruta?
12:27
Think of it in the following terms. Think of it as
234
722000
3000
Piénsalo de la siguiente manera. Piénsalo como
12:30
beginning to program stuff for specific purposes.
235
725000
4000
comenzar a programar cosas para propósitos específicos.
12:34
Think of the cell as a hardware. Think of the
236
729000
3000
Piensa en la célula como un hardware. Piensa en
12:37
genes as a software. And in the measure that you
237
732000
3000
los genes como un software. Y en la medida en que
12:40
begin to think of life as code that is
238
735000
3000
comienzas a pensar en la vida como código
12:43
interchangeable, that can become energy, that can
239
738000
3000
intercambiable, que puede convertirse en energía, que puede
12:46
become food, that can become fiber, that can
240
741000
2000
convertirse en comida, que puede convertirse en fibra, que puede
12:48
become human beings, that can become a whole
241
743000
2000
convertirse en seres humanos, que puede convertirse en
12:50
series of things, then you've got to shift your
242
745000
3000
toda una serie de cosas. Entonces debes cambiar
12:53
approach as to how you're going to structure and
243
748000
2000
tu enfoque respecto a cómo vas a estructurar y
12:55
deal and think about energy in a very different
244
750000
4000
tratar y pensar acerca de la energía de un modo
12:59
way.
245
754000
1000
muy distinto.
13:01
What are the first principles of this stuff and
246
756000
2000
¿Cuáles son los principios iniciales de esto
13:03
where are we heading? This is one of the gentle
247
758000
3000
y hacia dónde nos dirigimos? Este es uno de los
13:06
giants on the planet. He's one of the nicest human
248
761000
3000
gigantes gentiles del planeta. Es uno de los seres
13:09
beings you've ever met. His name is Hamilton
249
764000
3000
humanos más simpáticos que conocerás. Su nombre es
13:12
Smith. He won the Nobel for figuring out how to
250
767000
3000
Hamilton Smith. Ganó el Nóbel por descubrir cómo
13:15
cut genes -- something called restriction enzymes.
251
770000
3000
cortar genes -- algo llamado enzimas de restricción.
13:20
He was at Hopkins when he did this, and he's such
252
775000
2000
Estaba en Hopkins cuando hizo esto, y es un tipo
13:22
a modest guy that the day he won, his mother
253
777000
3000
tan modesto que el día que ganó, su madre
13:25
called him and said, "I didn't realize there was
254
780000
3000
lo llamó y le dijo: "No sabía que había otro
13:28
another Ham Smith at Hopkins. Do you know he just
255
783000
2000
Ham Smith en Hopkins. ¿Supiste que acaba de
13:30
won the Nobel?" (Laughter) I mean, that was Mom,
256
785000
7000
ganar el Nóbel?" (Risas) Esa fue su mamá, para que vean.
13:38
but anyway, this guy is just a class act. You find
257
793000
3000
Bueno, de todos modos. El tipo tiene clase. Lo
13:41
him at the bench every single day, working on a
258
796000
3000
encuentras en su puesto todos los días, trabajando
13:44
pipette and building stuff. And one of the things
259
799000
4000
en una pipeta y construyendo cosas. Y una de las cosas
13:48
this guy just built are these things.
260
803000
2000
que este tipo recién construyó son estos.
13:50
What is this? This is the first transplant of
261
805000
2000
¿Que es esto? Es el primer transplante de
13:52
naked DNA, where you take an entire DNA operating
262
807000
3000
ADN desnudo, donde tomas el sistema operativo ADN
13:55
system out of one cell, insert it into a different
263
810000
3000
completo de una célula, lo insertas en una célula
13:58
cell, and have that cell boot up as a separate
264
813000
3000
diferente, y haces que la célula comience a
14:01
species. That's one month old. You will see stuff
265
816000
6000
funcionar como una especie distinta. Esto es de hace un mes. Verás cosas
14:07
in the next month that will be just as important
266
822000
2000
durante el próximo mes que serán igual de importantes
14:09
as this stuff.
267
824000
1000
a esto.
14:11
And as you think about this stuff and what the
268
826000
2000
Y mientras piensas en esto y en las consecuencias
14:13
implications of this are, we're going to start not
269
828000
3000
de esto, vamos a comenzar no sólo a convertir
14:16
just converting ethanol from corn with very high
270
831000
5000
etanol desde maíz con altos subsidios.
14:21
subsidies. We're going to start thinking about
271
836000
2000
Vamos a comenzar a pensar acerca de
14:23
biology entering energy. It is very expensive to
272
838000
5000
biología ingresando a energía. Procesar estas
14:28
process this stuff, both in economic terms and in
273
843000
4000
cosas es muy caro, tanto económicamente como
14:32
energy terms.
274
847000
1000
energéticamente.
14:34
This is what accumulates in the tar sands of
275
849000
2000
Esto es lo que se acumula en las arenas de brea de
14:36
Alberta. These are sulfur blocks. Because as you
276
851000
4000
Alberta. Son bloques de azufre. Porque a medida que
14:40
separate that petroleum from the sand, and use an
277
855000
3000
separas el petróleo de la arena, y usas una cantidad
14:43
enormous amount of energy inside that vapor --
278
858000
4000
enorme de energía en generar vapor -- para separar
14:47
steam to separate this stuff -- you also have to
279
862000
2000
estas cosas -- también debes extraer el
14:49
separate out the sulfur. The difference between
280
864000
2000
azufre. La diferencia entre crudo liviano y
14:51
light crude and heavy crude -- well, it's about 14
281
866000
3000
crudo pesado -- bueno, es como 14 dólares
14:54
bucks a barrel. That's why you're building these
282
869000
3000
el barril. Por eso estás construyendo estas
14:57
pyramids of sulfur blocks. And by the way, the
283
872000
2000
pirámides de bloques de azufre. Y por cierto,
14:59
scale on these things is pretty large.
284
874000
2000
la escala de estas cosas es muy grande.
15:03
Now, if you can take part of the energy content
285
878000
2000
Ahora, si puedes retirar parte del componente
15:05
out of doing this, you reduce the system, and you
286
880000
4000
energético utilizado, reduces el sistema, y
15:09
really do start applying biological principles to
287
884000
2000
realmente comienzas a aplicar principios biológicos
15:11
energy. This has to be a bridge to the point where
288
886000
5000
a la energía. Esto tiene que ser un puente al punto en que
15:16
you can get to wind, to the point where you can
289
891000
2000
se pueda llegar a generar energía de viento, en que
15:18
get to solar, to the point where you can get to
290
893000
2000
se pueda llegar a solar, al punto en que se pueda llegar
15:20
nuclear -- and hopefully you won't build the next
291
895000
3000
a nuclear -- y ojalá no construyas la próxima
15:23
nuclear plant on a beautiful seashore next to an
292
898000
3000
planta nuclear en una hermosa costa marina al lado
15:26
earthquake fault. (Laughter) Just a thought.
293
901000
5000
de una falla sísmica. (Risas) Es sólo una idea.
15:35
But in the meantime, for the next decade at least,
294
910000
4000
Pero mientras tanto, al menos por la próxima década,
15:39
the name of the game is hydrocarbons. And be that
295
914000
3000
el nombre del juego es hidrocarburos. Y sea eso
15:42
oil, be that gas, be that coal, this is what we're
296
917000
4000
petróleo, sea eso gas, sea eso carbón, esto es lo que nos
15:46
dealing with. And before I make this talk too
297
921000
4000
concierne. Y antes que alargue esta charla demasiado,
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long, here's what's happening in the current
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925000
5000
esto es lo que está sucediendo en nuestro sistema actual
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energy system.
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930000
1000
de energía.
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86 percent of the energy we consume are
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932000
2000
86 por ciento de la energía que consumimos son
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hydrocarbons. That means 86 percent of the stuff we're
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934000
3000
hidrocarburos. Eso significa que el 86 por ciento de lo que
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consuming are probably processed plants and
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3000
estamos consumiendo son probablemente plantas procesadas
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amoebas and the rest of the stuff. And there's a
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940000
3000
y amebas y todo el resto de esto. Y hay un rol en
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role in here for conservation. There's a role in
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2000
esto para la conservación. Hay un rol en esto para
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here for alternative stuff, but we've also got to
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las soluciones alternativas, pero también debemos
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get that other portion right.
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947000
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solucionar esta otra porción.
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How we deal with that other portion is our bridge
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950000
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Cómo lidiamos con esa otra porción es nuestro
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to the future. And as we think of this bridge to
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puente al futuro. Y mientras pensamos en este puente
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the future, one of the things you should ponder
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al futuro, una de las cosas a considerar es que hoy
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is: we are leaving about two-thirds of the oil today
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estamos dejando alrededor de dos tercios del petróleo
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inside those wells. So we're spending an enormous
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dentro de esos pozos. Entonces estamos gastando una
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amount of money and leaving most of the energy
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cantidad enorme de dinero y dejando la mayor parte de
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down there. Which, of course, requires more energy
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la energía allá abajo. Lo que, por supuesto, requiere de más
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to go out and get energy. The ratios become
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energía para extraer la energía. Las proporciones se
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idiotic by the time you get to ethanol. It may
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vuelven idiotas para cuando consideras el etanol.
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even be a one-to-one ratio on the energy input and
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La razón entre energía ingresada y energía obtenida
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the energy output. That is a stupid way of
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puede incluso ser uno a uno. Es una manera
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managing this system.
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estúpida de manejar el sistema.
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Last point, last graph. One of the things that
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Último punto, último gráfico. Una de las cosas que debemos
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we've got to do is to stabilize oil prices. This
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hacer es estabilizar los precios del petróleo. Esto
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is what oil prices look like, OK?
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es como se ven los precios, ¿de acuerdo?
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This is a very bad system because what happens is
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994000
3000
Este es un sistema muy malo dado que lo que sucede
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your hurdle rate gets set very low. People come up
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es que la tasa de retorno se ubica muy abajo. A las personas
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with really smart ideas for solar panels, or for
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1000000
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se les ocurren ideas brillantes para paneles solares, o para
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wind, or for something else, and then guess what?
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viento, o para alguna otra cosa, ¿y luego
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The oil price goes through the floor. That company
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adivina qué? El precio del petróleo se va al suelo.
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goes out of business, and then you can bring the
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Esa empresa quiebra, y entonces puedes volver a subir
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oil price back up.
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1009000
1000
los precios de nuevo.
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So if I had one closing and modest suggestion,
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4000
Así que si pudiera hacer una modesta sugerencia para
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let's set a stable oil price in Europe and the
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cerrar, fijemos un precio estable para el petróleo
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United States. How do you do that? Well, let's put
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en Europa y Estados Unidos. ¿Cómo logras esto? Bueno, fijemos
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a tax on oil that is a non-revenue tax, and it
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un impuesto al petróleo no asociado al ingreso,
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basically says for the next 20 years, the price of
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que básicamente diga que por los próximos 20 años,
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oil will be -- whatever you want, 35 bucks, 40
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1028000
3000
el precio será -- lo que quieras, 35 dólares, 40
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bucks. If the OPEC price falls below that, we tax
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1031000
4000
dólares. Si el precio de la OPEP cae bajo esto,
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it. If the OPEC price goes above that, the tax
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1035000
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se cobra el impuesto. Si el precio de la OPEP sube
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goes away.
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sobre esto, se retira el impuesto.
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What does that do for entrepreneurs? What does it
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1000
¿Qué logra esto para los emprendedores?
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do for companies? It tells people, if you can
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1042000
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¿Qué logra para las empresas? Le dice a la gente,
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produce energy for less than 35 bucks a barrel, or
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1045000
3000
si puedes producir energía por menos de 35 dólares
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less than 40 bucks a barrel, or less than 50 bucks
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el barril, o menos de 40 dólares el barril, o menos
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a barrel -- let's debate it -- you will have a
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de 50 -- debatamos este tema -- tendrás un buen
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business. But let's not put people through this
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negocio. Pero no forcemos a la gente a pasar
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cycle where it doesn't pay to research because
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por ciclos donde la investigación no paga, ya
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your company will go out of business as OPEC
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que tu empresa va a la quiebra mientras la OPEP
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drives alternatives and keeps bioenergy from
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restringe las alternativas y frena el desarrollo de la
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happening. Thank you.
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bioenergía. Gracias.
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com