TED2010
Nathan Myhrvold: Could this laser zap malaria?
Nathan Myhrvold: Képes ez a lézer a malária ellen harcolni?
Filmed:
Readability: 3.7
965,317 views
Nathan Myhrvold és csapatának legújabb találmányai -- éppolyan ragyogóak, mint amennyire bátrak -- arra emlékeztetnek minket, hogy a világnak komoly kreativitásra van szüksége az olyan problémák legyőzésére, mint a malária. És ahogy az ötlet világossá válik, egy új, szúnyogirtó eszköz élő bemutatójával rukkol elő, melyet látnunk kell ahhoz, hogy elhigyjük.
Nathan Myhrvold - Polymath
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer. Full bio
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
We invent.
0
0
2000
Feltalálunk.
00:17
My company invents
1
2000
2000
A vállalatom
00:19
all kinds of new technology
2
4000
2000
mindenféle új technológiát talál fel
00:21
in lots of different areas.
3
6000
2000
számos különféle területen.
00:23
And we do that for a couple of reasons.
4
8000
2000
És mindezt számos célból tesszük.
00:25
We invent for fun --
5
10000
2000
Feltalálunk szórakozásból.
00:27
invention is a lot of fun to do --
6
12000
3000
A feltalálás igazán szórakoztató.
00:30
and we also invent for profit.
7
15000
2000
És feltalálunk haszonszerzés céljával is.
00:32
The two are related because
8
17000
2000
A kettő összefügg, hiszen valójában
00:34
the profit actually takes long enough that if it isn't fun,
9
19000
2000
a profitszerzés elég sokáig tart ahhoz, hogy ha nem lenne szórakoztató
00:36
you wouldn't have the time to do it.
10
21000
2000
nem szánnánk rá időt, hogy csináljuk.
00:38
So we do this
11
23000
2000
Így ezzel a
00:40
fun and profit-oriented inventing
12
25000
2000
szórakoztató és profitorientált feltalálással foglalkozunk
00:42
for most of what we do,
13
27000
2000
az időnk legnagyobb részében,
00:44
but we also have a program where we invent for humanity --
14
29000
3000
de vannak olyan programjaink is, ahol az emberiség számára találunk fel --
00:47
where we take some of our best inventors,
15
32000
2000
ahol vesszünk néhányat a legjobb feltalálóink közül,
00:49
and we say, "Are there problems
16
34000
2000
és azt mondjuk, "Van olyan probléma,
00:51
where we have a good idea for solving a problem the world has?" --
17
36000
3000
ahol van egy jó ötletünk a világ egyik problémájának a megoldására?" --
00:54
and to solve it in the way we try to solve problems,
18
39000
3000
és úgy oldjuk meg, ahogy mi próbáljuk megoldani a problémákat,
00:57
which is with dramatic, crazy,
19
42000
2000
meghökkentő, őrült,
00:59
out-of-the-box solutions.
20
44000
2000
eredeti megoldásokkal.
01:01
Bill Gates is one of those smartest guys of ours
21
46000
2000
Bill Gates az egyik a legokosabb fickók közül
01:03
that work on these problems
22
48000
2000
aki ezeken a problémákon dolgozik.
01:05
and he also funds this work, so thank you.
23
50000
3000
Ráadásul támogatja is ezt a munkát, szóval köszönjük.
01:08
So I'm going to briefly discuss
24
53000
2000
A következőkben röviden bemutatnék
01:10
a couple of problems that we have
25
55000
2000
néhány problémát, amely előttünk áll,
01:12
and a couple of problems where
26
57000
2000
és néhány olyan problémát, ahol
01:14
we've got some solutions underway.
27
59000
2000
már készülőben van a megoldásunk.
01:16
Vaccination is one of the
28
61000
3000
Az oltás a közegészségügy egyik
01:19
key techniques in public health,
29
64000
2000
kulcsfontosságú technikája,
01:21
a fantastic thing.
30
66000
2000
egy fantasztikus dolog,
01:23
But in the developing world a lot of vaccines
31
68000
3000
de a fejlődő világban rengeteg vakcina
01:26
spoil before they're administered,
32
71000
2000
tönkremegy, mielőtt be tudnák adni.
01:28
and that's because they need to be kept cold.
33
73000
3000
És ez amiatt van, mert hidegen kellene tartani őket.
01:31
Almost all vaccines need to be kept at refrigerator temperatures.
34
76000
3000
Szinte az összes vakcinát hűtőszekrényben kellene tartani.
01:34
They go bad very quickly if you don't,
35
79000
2000
Különben hamar megromlanak.
01:36
and if you don't have stable power grid, this doesn't happen,
36
81000
3000
És ha nincs stabil elektromos hálózatod, nem tudod hűteni,
01:39
so kids die.
37
84000
2000
így gyermekek halnak meg.
01:41
It's not just the loss of the vaccine that matters;
38
86000
3000
Nem csak a vakcinák elvesztése számít itt;
01:44
it's the fact that those kids don't get vaccinated.
39
89000
3000
hanem az, hogy azok a gyermekek nem kapnak védőoltást.
01:47
This is one of the ways that
40
92000
3000
Ez az egyik módszer, ahogy
01:50
vaccines are carried:
41
95000
2000
a vakcinákat szállítják.
01:52
These are Styrofoam chests. These are being carried by people,
42
97000
3000
Ezek hungarocell ládák. Emberek cipelik őket,
01:55
but they're also put on the backs of pickup trucks.
43
100000
2000
de teherautók hátuljára is felpakolják.
01:57
We've got a different solution.
44
102000
3000
Van egy másfajta megoldásunk.
02:00
Now, one of these Styrofoam chests
45
105000
3000
Jelenleg, egy ilyen hungarocell láda
02:03
will last for about four hours with ice in it.
46
108000
2000
körülbelül négy óráig bírja, ha jég van benne.
02:05
And we thought, well, that's not really good enough.
47
110000
3000
Mi azt gondoltuk, nos, ez nem annyira jó.
02:08
So we made this thing.
48
113000
2000
Így megcsináltuk ezt.
02:10
This lasts six months with no power;
49
115000
3000
Ez hat hónapig bírja áram nélkül,
02:13
absolutely zero power,
50
118000
2000
abszolút nulla energiával,
02:15
because it loses less
51
120000
2000
mivel kevesebb mint
02:17
than a half a watt.
52
122000
2000
fél wattot fogyaszt.
02:19
Now, this is our second generations prototype.
53
124000
3000
Jelenleg ez a második generációs prototípusunk.
02:22
The third generation prototype is, right now,
54
127000
2000
A harmadik generációs prototípust
02:24
in Uganda being tested.
55
129000
3000
jelenleg Ugandában tesztelik.
02:27
Now, the reason we were able to come up with this
56
132000
2000
Két ötlet volt a kulcs ahhoz, hogy
02:29
is two key ideas:
57
134000
2000
ezzel elő tudtunk rukkolni.
02:31
One is that this is similar to a cryogenic Dewar,
58
136000
2000
Az egyik az, hogy ez hasonló a kriogén Dewarhoz,
02:33
something you'd keep liquid nitrogen or liquid helium in.
59
138000
3000
valami, amiben folyékony nitrogént vagy folyékony héliumot tartanál.
02:36
They have incredible insulation,
60
141000
2000
Hihetetlen szigetelésük van,
02:38
so let's put some incredible insulation here.
61
143000
2000
használjuk hát ezt a hihetetlen szigetelést itt.
02:40
The other idea is kind of interesting,
62
145000
3000
A másik ötlet eléggé érdekes,
02:43
which is, you can't reach inside anymore.
63
148000
3000
nevezetesen az, hogy többé nem éred el a belsejét,
02:46
Because if you open it up and reach inside,
64
151000
2000
mivel ha kinyitod és belenyúlsz,
02:48
you'd let the heat in, the game would be over.
65
153000
2000
beengednéd a meleget, és vége lenne a játéknak.
02:50
So the inside of this thing actually looks like a Coke machine.
66
155000
3000
Így ennek a dolognak az oldala igazából úgy néz ki, mint egy kóla automata.
02:53
It vends out little individual vials.
67
158000
3000
Kis fiolákat adagol.
02:56
So a simple idea,
68
161000
2000
Egy egyszerű ötlet,
02:58
which we hope is going to change the way vaccines are distributed
69
163000
3000
amely reményeink szerint változást okoz a vakcinák terjesztésében,
03:01
in Africa and around the world.
70
166000
2000
Afrikában és az egész világon.
03:04
We'll move on to malaria.
71
169000
2000
Nézzük a maláriát!
03:06
Malaria is one of the great public health problems.
72
171000
3000
A malária a világ egyik legnagyobb egészségügyi problémája.
03:09
Esther Duflo talked a little bit about this.
73
174000
2000
Esther Duflo beszélt már erről egy keveset.
03:11
Two hundred million people a year.
74
176000
3000
Évente 250 millió fertőzés.
03:14
Every 43 seconds a child in Africa dies;
75
179000
3000
43 másodpercenként egy gyermek meghal Afrikában.
03:18
27 will die during my talk.
76
183000
3000
27 fog meghalni a beszédem alatt.
03:23
And there's no way for us here in this country
77
188000
3000
És itt, ebben az országban nem tudjuk elképzelni,
03:26
to grasp really what that means to the people involved.
78
191000
3000
hogy ez mit jelent az érintettek számára.
03:29
Another comment of Esther's
79
194000
2000
Esther másik kommentje szerint
03:31
was that we react when there's
80
196000
2000
akkor reagálunk, amikor
03:33
a tragedy like Haiti,
81
198000
2000
olyan tragédia történik, mint Haiti,
03:35
but that tragedy is ongoing.
82
200000
2000
közben ez a tragédia jelenleg is folyamatban van.
03:37
So what can we do about it?
83
202000
2000
Mit tehetünk tehát ezügyben?
03:39
Well, there are a lot of things people have tried
84
204000
2000
Nos, rengeteg dolgot kipróbáltak már az emberek
03:41
for many years for solving malaria.
85
206000
2000
hosszú éveken keresztül, hogy megoldják a maláriát.
03:43
You can spray; the problem is there are environmental issues.
86
208000
3000
Permetezhetsz; azzal az a baj, hogy környezetvédelmi kérdések merülnek fel.
03:46
You can try to treat people and create awareness.
87
211000
3000
Megpróbálhatsz embereket kezelni és tudatosságot kialakítani.
03:49
That's great, except the places that have malaria really bad,
88
214000
3000
Ez remek, azt leszámítva, hogy ahol igazán súlyos a malária,
03:52
they don't have health care systems.
89
217000
2000
ott nincs egészségügyi rendszer.
03:54
A vaccine would be a terrific thing,
90
219000
2000
Egy vakcina csodálatos dolog lenne,
03:56
only they don't work yet.
91
221000
2000
csakhogy egyelőre még nincsen olyan, ami működne.
03:58
People have tried for a long time. There are a couple of interesting candidates.
92
223000
3000
Az emberek hosszú idők óta próbálkoznak. Számos érdekes kísérlet van.
04:01
It's a very difficult thing to make a vaccine for.
93
226000
3000
Nagyon nehéz dolog erre vakcinát készíteni.
04:05
You can distribute bed nets,
94
230000
2000
Szétoszthatsz szúnyoghálókat,
04:07
and bed nets are very effective if you use them.
95
232000
3000
amik nagyon hatékonyak, amennyiben használják őket.
04:10
You don't always use them for that. People fish with them.
96
235000
2000
De nem mindig arra használod őket. Vannak, akik halásznak velük.
04:12
They don't always get to everyone.
97
237000
2000
Nem jutnak el mindenkihez.
04:14
And bed nets
98
239000
2000
És a szúnyoghálóknak
04:16
have an effect on the epidemic,
99
241000
2000
van kihatása a járványra,
04:18
but you're never going to make it extinct with bed nets.
100
243000
3000
de sosem fogod tudni kiirtani szúnyoghálókkal.
04:21
Now, malaria is
101
246000
2000
A malária jelenleg
04:23
an incredibly complicated disease.
102
248000
3000
egy hihetetlenül összetett betegség.
04:26
We could spend hours going over this.
103
251000
2000
Órákat tölthetnénk el azzal, hogy ezt átvegyük.
04:28
It's got this sort of soap opera-like lifestyle;
104
253000
2000
Megvan ez a szappanoperaszerű életstílusa.
04:30
they have sex, they burrow into your liver,
105
255000
3000
Szexelnek. Beássák magukat a májadba.
04:33
they tunnel into your blood cells ...
106
258000
3000
Befurakodnak a vérsejtedbe.
04:36
it's an incredibly complicated disease,
107
261000
2000
Hihetetlenül összetett betegség,
04:38
but that's actually one of the things we find interesting about it
108
263000
3000
de igazából mi éppen emiatt tartjuk érdekesnek
04:41
and why we work on malaria:
109
266000
2000
és emiatt foglalkozunk a maláriával.
04:43
There's a lot of potential ways in.
110
268000
3000
Sok potenciális megoldást rejt.
04:47
One of those ways might be better diagnosis.
111
272000
3000
Az egyik megoldási mód lehet a jobb diagnózis.
04:50
So we hope this year
112
275000
2000
Azt reméljük, hogy idén el tudjuk készíteni
04:52
to prototype each of these devices.
113
277000
3000
ezeknek az eszközöknek a prototípusát.
04:56
One does an automatic malaria diagnosis
114
281000
3000
Az egyik automatikusan kimutatja a maláriát,
04:59
in the same way that a diabetic's glucose meter works:
115
284000
3000
éppen ahogy a cukorbeteg vércukorszintmérője működik.
05:02
You take a drop of blood,
116
287000
2000
Veszel egy csepp vért,
05:04
you put it in there and it automatically tells you.
117
289000
2000
beteszed oda, és az automatikusan megmondja.
05:06
Today, you need to do a complicated laboratory procedure,
118
291000
3000
Manapság összetett laboratóriumi vizsgálatot kell végezned,
05:09
create a bunch of microscope slides
119
294000
2000
egy csomó mikroszkópikus metszetet kell készítened,
05:11
and have a trained person examine it.
120
296000
3000
és kell egy képzett személy, aki megvizsgálja.
05:14
The other thing is, you know,
121
299000
2000
A másik dolog, tudod az,
05:16
it would be even better if you didn't have to draw the blood.
122
301000
3000
hogy még jobb lenne, ha nem kéne vért venned.
05:19
And if you look through the eye,
123
304000
2000
Csak belenézel a szembe,
05:21
or you look at the vessels on the white of the eye,
124
306000
3000
vagy megvizsgálod a szemfehérje ereit,
05:24
in fact, you may be able to do this
125
309000
2000
igazából, valószínűleg képes vagy erre
05:26
directly, without drawing any blood at all,
126
311000
3000
közvetlenül, anélkül, hogy vért kellene venni,
05:29
or through your nail beds.
127
314000
2000
vagy a körömágyadon keresztül.
05:31
Because if you actually look through your fingernails, you can see blood vessels,
128
316000
3000
Mivel valójában, amikor átnézel a körmödön, láthatóak a vérerek.
05:34
and once you see blood vessels, we think we can see the malaria.
129
319000
3000
És ha láthatóak a vérerek, szerintünk látható a malária.
05:38
We can see it because of this molecule
130
323000
2000
Emiatt a hemozoine nevű
05:40
called hemozoin.
131
325000
2000
molekula miatt látható.
05:42
It's produced by the malaria parasite
132
327000
3000
A malária parazitája termeli.
05:45
and it's a very interesting crystalline substance.
133
330000
3000
És ez egy igen érdekes kristályos anyag,
05:49
Interesting, anyway, if you're a solid-state physicist.
134
334000
2000
érdekes, amennyiben szilárdtest fizikus vagy.
05:51
There's a lot of cool stuff we can do with it.
135
336000
3000
Rengeteg izgalmas dolgot tehetünk vele.
05:54
This is our femtosecond laser lab.
136
339000
3000
Ez a mi femtoszekundumos lézer laborunk.
05:57
So this creates pulses of light
137
342000
2000
Olyan fény impulzusokat bocsát ki,
05:59
that last a femtosecond.
138
344000
2000
amelyek egy femtoszekundumig tartanak.
06:01
That's really, really, really short.
139
346000
3000
Ez nagyon, nagyon, nagyon rövid idő.
06:05
This is a pulse of light that's
140
350000
2000
Ez egy olyan fény impulzus, amely
06:07
only about one wavelength of light long,
141
352000
2000
körülbelül egy fényhullámhossz hosszúak.
06:09
so it's a whole bunch of photons
142
354000
2000
Tehát egy csomó foton,
06:11
all coming and hitting simultaneously.
143
356000
2000
mely mind egyszerre érkezik és ütközik.
06:13
It creates a very high peak power
144
358000
2000
Nagyon magas csúcsteljesítményt hoz létre.
06:15
and it lets you do all kinds of interesting things;
145
360000
2000
Segítségével mindenféle érdekes dolgot csinálhatsz.
06:17
in particular, it lets you find hemozoin.
146
362000
2000
Például, a segítségével meg tudod találni a hemozoint.
06:19
So here's an image of red blood cells,
147
364000
3000
Itt egy kép a vörösvérsejtekről.
06:22
and now we can actually map
148
367000
2000
Valójában most már fel tudjuk térképezni,
06:24
where the hemozoin and where the malaria parasites are
149
369000
3000
hogy azokban a vörösvérsejtekben
06:27
inside those red blood cells.
150
372000
2000
hol van a hemozoin és hol vannak a malária paraziták.
06:29
And using both this technique
151
374000
2000
És ennek a két technikának
06:31
and other optical techniques,
152
376000
2000
és más optikai technikáknak a használatával,
06:33
we think we can make those diagnostics.
153
378000
2000
azt gondoljuk, képesek vagyunk erre a diagnózisra.
06:35
We also have another hemozoin-oriented
154
380000
2000
Emellett van egy másik hemozoin-irányú
06:37
therapy for malaria:
155
382000
2000
malária terápiánk,
06:39
a way, in acute cases, to actually
156
384000
2000
egy módszer, akkut esetekre, ahol
06:41
take the malaria parasite and filter it out of the blood system.
157
386000
3000
vesszük a malária parazitát és kiszűrjük a véráramból,
06:44
Sort of like doing dialysis,
158
389000
2000
hasonlóan a dialízishez,
06:46
but for relieving the parasite load.
159
391000
3000
csak hogy enyhítsük a parazita-terhelést.
06:49
This is our thousand-core supercomputer.
160
394000
3000
Ez a mi ezermagos szuperszámítógépünk.
06:52
We're kind of software guys,
161
397000
2000
Egyfajta szoftver-fickók vagyunk,
06:54
and so nearly any problem that you pose,
162
399000
3000
és így szinte bármilyen problémát, amivel szembesülünk,
06:57
we like to try to solve with some software.
163
402000
3000
szeretünk valamilyen szoftverrel megoldani.
07:00
One of the problems that you have if you're trying to eradicate malaria
164
405000
3000
Az egyik probléma, amivel szembesülsz, ha megpróbálod kiirtani a maláriát
07:03
or reduce it
165
408000
2000
vagy visszaszorítani,
07:05
is you don't know what's the most effective thing to do.
166
410000
3000
az az, hogy nem tudod minderre melyik a leghatékonyabb módszer.
07:08
Okay, we heard about bed nets earlier.
167
413000
2000
Rendben, hallottunk már a szúnyoghálókról.
07:10
You spend a certain amount per bed net.
168
415000
2000
Költesz egy bizonyos összeget szúnyoghálóra.
07:12
Or you could spray.
169
417000
2000
Vagy permetezhetsz.
07:14
You can give drug administration.
170
419000
2000
Beadhatsz gyógyszer engedélyezési kérelmet.
07:16
There's all these different interventions
171
421000
2000
Vannak ezek a különféle beavatkozások.
07:18
but they have different kinds of effectiveness.
172
423000
2000
Azonban mindegyik különböző hatásfokú.
07:20
How can you tell?
173
425000
2000
Hogyan tudnád megmondani?
07:22
So we've created, using our supercomputer,
174
427000
2000
Ezért, felhasználva a szuperszámítógépünket, megalkottuk
07:24
the world's best computer model of malaria,
175
429000
2000
a malária legjobb számítógépes modelljét a világon,
07:26
which we'll show you now.
176
431000
3000
amelyet most meg is mutatunk.
07:29
We picked Madagascar.
177
434000
3000
Madagaszkárt választottuk.
07:32
We have every road,
178
437000
2000
Megvan minden út,
07:34
every village,
179
439000
2000
minden falu,
07:36
every, almost, square inch of Madagascar.
180
441000
3000
szinte minden négyzetcentiméter Madagszkáron.
07:39
We have all of the precipitation data
181
444000
3000
Megvan az összes csapadék és
07:42
and the temperature data.
182
447000
2000
hőmérsékleti adat.
07:44
That's very important because the humidity and precipitation
183
449000
3000
Ez igen fontos, mivel a nedvesség és a csapadék
07:47
tell you whether you've got
184
452000
2000
mondja meg, hogy vannak-e
07:49
standing pools of water for the mosquitoes to breed.
185
454000
3000
állóvizes tócsák, amiben a szúnyogok szaporodnak.
07:52
So that sets the stage on which you do this.
186
457000
3000
Ezek határozzák meg, milyen pályán játszol.
07:55
You then have to introduce the mosquitoes,
187
460000
2000
Aztán be kell vezetned a szúnyogokat,
07:57
and you have to model that
188
462000
2000
és modellezned kell
07:59
and how they come and go.
189
464000
2000
hogyan jönnek és mennek.
08:01
Ultimately, it gives you this.
190
466000
2000
Végül ezt kapod.
08:03
This is malaria spreading
191
468000
2000
Így terjed a malária
08:05
across Madagascar.
192
470000
2000
szerte Madagaszkáron.
08:07
And this is this latter part of the rainy season.
193
472000
3000
És ez a mostani esős évszak későbbi szakasza.
08:10
We're going to the dry season now.
194
475000
2000
Most jutunk a száraz évszakhoz.
08:12
It nearly goes away in the dry season,
195
477000
2000
Csaknem eltűnik a száraz évszakban.
08:14
because there's no place for the mosquitoes to breed.
196
479000
3000
Nincs hol szaporodjanak a szúnyogok.
08:17
And then, of course, the next year it comes roaring back.
197
482000
3000
És aztán, természetesen, a következő évben tombolva tér vissza.
08:21
By doing these kinds of simulations,
198
486000
3000
Ezeknek a szimulációknak a segítségével,
08:24
we want to eradicate or control malaria
199
489000
2000
szoftveresen több ezerszer ki szeretnénk irtani
08:26
thousands of times in software
200
491000
3000
vagy kontrollálni a maláriát,
08:29
before we actually have to do it in real life;
201
494000
3000
mielőtt majd a valóságban is meg kell tennünk.
08:32
to be able to simulate both the economic trade-offs --
202
497000
3000
Ahhoz, hogy szimulálhassuk mind a gazdasági kompromisszumokat --
08:35
how many bed nets versus how much spraying? --
203
500000
3000
hány szúnyogháló mennyi permetezéssel szemben? --
08:38
or the social trade-offs --
204
503000
2000
mind a szociális kompromisszumokat --
08:40
what happens if unrest breaks out?
205
505000
3000
mi lesz, ha nyugtalanság tör ki?
08:43
We also try to study our foe.
206
508000
2000
Emellett az ellenfelünket is megpróbáljuk tanulmányozni.
08:45
This is a high-speed camera view
207
510000
2000
Ez egy nagysebességű kamerafelvétel
08:47
of a mosquito.
208
512000
2000
egy szúnyogról.
08:50
And, in a moment,
209
515000
2000
És, egy pillanat múlva
08:52
we're going to see a view of the airflow.
210
517000
3000
látni fogjuk a légáramlást.
08:55
Here, we're trying to visualize the airflow
211
520000
2000
Itt megpróbáljuk vizualizálni
08:57
around the wings of the mosquito
212
522000
2000
a szúnyog szárnyai körüli légáramlást
08:59
with little particles we're illuminating with a laser.
213
524000
3000
az általunk lézerrel megvilágított kis részecskék segítségével.
09:02
By understanding how mosquitoes fly,
214
527000
2000
Azt reméljük, hogy a szúnyog röpülésének megértésével
09:04
we hope to understand how to make them not fly.
215
529000
3000
megérthetjük, hogyan tehetjük őket röpképtelenné.
09:07
Now, one of the ways you can make them not fly
216
532000
2000
Nos, az egyik módszer, hogy ne repüljenek
09:09
is with DDT.
217
534000
2000
a DDT.
09:11
This is a real ad.
218
536000
2000
Ez egy igazi reklám.
09:13
This is one of those things you just can't make up.
219
538000
3000
Ez csak egy azokból, amelyek pótolhatatlanok.
09:16
Once upon a time, this was the primary technique,
220
541000
3000
Volt idő, amikor ez volt az elsődleges technika,
09:19
and, in fact, many countries got rid of malaria through DDT.
221
544000
3000
és tény, hogy a DDT segítségével számos ország valóban megszabadult a maláriától.
09:22
The United States did.
222
547000
2000
Az Egyesült Államoknak sikerült.
09:24
In 1935, there were 150,000 cases a year
223
549000
3000
1935-ben évi 150,000 maláriás eset volt
09:27
of malaria in the United States,
224
552000
3000
az Egyesült Államokban,
09:30
but DDT and a massive public health effort
225
555000
2000
de végül a DDT és egy hatalmas
09:32
managed to squelch it.
226
557000
3000
közegészségügyi erőfeszítés győzedelmeskedett.
09:35
So we thought,
227
560000
2000
Így mi azt gondoltuk ...
09:37
"Well, we've done all these things that are focused on the Plasmodium,
228
562000
3000
megcsináltuk mindezt a sok dolgot, amely a a plasmodiumra koncentrál,
09:40
the parasite involved.
229
565000
2000
a parazitával egyetemben.
09:42
What can we do to the mosquito?
230
567000
2000
Mit tehetnénk a szúnyoggal?
09:44
Well, let's try to kill it with consumer electronics."
231
569000
3000
Nos, próbáljuk meg megölni szórakoztató elektronikával.
09:48
Now, that sounds silly,
232
573000
2000
Most, furcsán hangzik,
09:50
but each of these devices
233
575000
2000
de ezek közül valamennyi eszköz
09:52
has something interesting in it that maybe you could use.
234
577000
3000
rendelkezik valamilyen érdességgel, amelyet talán hasznosíthatunk.
09:55
Your Blu-ray player has
235
580000
2000
A Blu-ray lejátszóban
09:57
a very cheap blue laser.
236
582000
2000
nagyon olcsó kék lézer található.
09:59
Your laser printer has a mirror galvanometer
237
584000
2000
A lézernyomtatóban van egy tükör galvanométer
10:01
that's used to steer a laser beam very accurately;
238
586000
3000
amelyet a lézersugár nagyon pontos irányítására használnak.
10:04
that's what makes those little dots on the page.
239
589000
3000
Ez csinálja azokat a kis pöttyöket a papíron.
10:07
And, of course, there's signal processing
240
592000
2000
És természetesen, van jelfeldolgozó
10:09
and digital cameras.
241
594000
2000
és digitális kamerák.
10:11
So what if we could put all that together
242
596000
3000
Szóval, mi lenne ha mindezt összeraknánk, hogy
10:14
to shoot them out of the sky with lasers?
243
599000
3000
lézerrel lelőjük őket az égről?
10:17
(Laughter)
244
602000
2000
(Nevetés)
10:19
(Applause)
245
604000
3000
(Taps)
10:22
Now, in our company, this is what we call
246
607000
3000
Ez az amit nálunk úgy hívunk:
10:25
"the pinky-suck moment."
247
610000
2000
"kisujj szopogatás".
10:27
(Laughter)
248
612000
2000
(Nevetés)
10:29
What if we could do that?
249
614000
2000
Mi van ha meg tudjuk csinálni?
10:31
Now, just suspend disbelief for a moment,
250
616000
3000
Tegyük félre egy pillanatra a hitetlenséget,
10:34
and let's think of what could happen
251
619000
2000
és képzeljük el mi történne,
10:36
if we could do that.
252
621000
2000
ha meg tudnánk csinálni.
10:38
Well, we could protect very high-value targets like clinics.
253
623000
3000
Nos, megvédhetnénk olyan magas értékű célpontokat, mint a kórházak.
10:41
Clinics are full of people that have malaria.
254
626000
3000
A kórházak tele vannak maláriás emberekkel.
10:44
They're sick, and so they're less able to defend themselves from the mosquitoes.
255
629000
3000
Betegek, és így kevésbé képesek megvédeni magukat a szúnyogokkal szemben.
10:47
You really want to protect them.
256
632000
2000
Valóban meg szeretnéd menteni őket.
10:49
Of course, if you do that,
257
634000
2000
Természetesen, ha megcsinálod,
10:51
you could also protect your backyard.
258
636000
2000
megvédheted a kertedet is.
10:53
And farmers could protect their crops
259
638000
2000
És a farmerek meg tudják védeni a terményeiket,
10:55
that they want to sell to Whole Foods
260
640000
2000
amiket a Whole Foodsnak szeretnének eladni,
10:57
because our photons
261
642000
2000
hiszen a protonjaink
10:59
are 100 percent organic. (Laughter)
262
644000
2000
100 százalékosan organikusak.
11:01
They're completely natural.
263
646000
3000
Teljesen természetesek.
11:04
Now, it actually gets better than this.
264
649000
2000
Valójában még ennél is jobb lesz.
11:06
You could, if you're really smart,
265
651000
3000
Ha igazán ügyes vagy, képes lehetsz
11:09
you could shine a nonlethal laser on the bug
266
654000
3000
egy ártalmatlan lézert irányítani a rovarra,
11:12
before you zap it,
267
657000
2000
mielőtt megsemmisítenéd,
11:14
and you could listen to the wing beat frequency
268
659000
2000
és meghallgathatod a szárnyrezgés frekvenciáját,
11:16
and you could measure the size.
269
661000
2000
és megmérheted a méretét.
11:18
And then you could decide:
270
663000
2000
És aztán eldöntheted:
11:20
"Is this an insect I want to kill,
271
665000
2000
Ez egy olyan rovar, amit meg akarok ölni,
11:22
or an insect I don't want to kill?"
272
667000
2000
vagy egy olyan, amit nem akarok megölni?
11:24
Moore's law made computing cheap;
273
669000
2000
Moore törvénye olcsóvá tette a számítástechnikát,
11:26
so cheap we can weigh
274
671000
2000
annyira olcsóvá, hogy meg mérlegre tudjuk tenni
11:28
the life of an individual insect
275
673000
2000
egy szúnyog életét
11:30
and decide thumbs up
276
675000
3000
és dönteni tudunk, hogy élet
11:33
or thumbs down. (Laughter)
277
678000
3000
vagy halál.
11:36
Now, it turns out we only kill the female mosquitoes.
278
681000
3000
Aztán, kiderül, hogy csak a nőstény szúnyogokat öljük meg.
11:39
They're the only ones that are dangerous.
279
684000
2000
Csupán ők a veszélyesek.
11:41
Mosquitoes only drink blood
280
686000
2000
A szúnyogok csak azért szívnak vért,
11:43
to lay eggs.
281
688000
2000
hogy tojásokat rakjanak.
11:45
Mosquitoes actually live ... their day-to-day nutrition
282
690000
3000
A szúnyogok valójában -- a napi táplálékuk
11:48
comes from nectar, from flowers --
283
693000
2000
nektárból és virágokból származik.
11:50
in fact, in the lab, we feed ours raisins --
284
695000
3000
Valójában, a laborban, a mieinket mazsolával etetjük.
11:53
but the female needs the blood meal.
285
698000
3000
A nősténynek viszont szüksége van a vérre.
11:56
So, this sounds really crazy, right?
286
701000
2000
Hát, elég őrülten hangzik, nemigaz?
11:58
Would you like to see it?
287
703000
2000
Szeretnék látni?
12:00
Audience: Yeah!
288
705000
2000
(Közönség: Igeen.)
12:02
Nathan Myhrvold: Okay, so our legal department prepared a disclaimer,
289
707000
3000
Rendben, a jogi osztályunk készített egy kis figyelmeztetést.
12:06
and here it is.
290
711000
2000
És itt is van.
12:08
(Laughter)
291
713000
3000
(Nevetés.)
12:13
Now, after thinking about this a little bit
292
718000
3000
Nos, miután gondolkoztunk rajta egy kicsit,
12:16
we thought, you know, it probably would be simpler
293
721000
2000
arra jutottunk, hogy valószínúleg egyszerűbb lenne, ha
12:18
to do this with a nonlethal laser.
294
723000
2000
ártalmatlan lézert használnánk.
12:20
So, Eric Johanson, who built the device,
295
725000
3000
Így, Eric Johanson, aki a készüléket
12:23
actually, with parts from eBay;
296
728000
2000
valójában az Ebayről származó részekből építette ...
12:25
and Pablos Holman over here,
297
730000
2000
És Pablos Holman, ott hátul,
12:27
he's got mosquitoes in the tank.
298
732000
2000
szúnyogjai vannak a tartályban.
12:29
We have the device over here.
299
734000
2000
Van amott egy eszközünk.
12:31
And we're going to show you,
300
736000
2000
És most megmutatjuk,
12:33
instead of the kill laser,
301
738000
2000
a gyilkos lézer helyett,
12:35
which will be a very brief, instantaneous pulse,
302
740000
2000
amely egy nagyon rövid, azonnali impulzus lenne,
12:37
we're going to have a green laser pointer
303
742000
2000
lesz egy zöld lézer pointerünk
12:39
that's going to stay on the mosquito for, actually, quite a long period of time;
304
744000
3000
amely egészen hosszú ideig a szúnyogon marad,
12:42
otherwise, you can't see it very well.
305
747000
2000
egyébként, elég jól lehet látni.
12:44
Take it away Eric.
306
749000
2000
Vedd át Eric!
12:46
Eric Johanson: What we have here
307
751000
2000
Eric Johanson: Ami itt látható,
12:48
is a tank on the other side of the stage.
308
753000
2000
az egy tartály a színpad másik oldalán.
12:50
And we have ... this computer screen
309
755000
2000
És van egy, ezen a számítógép képernyőn
12:52
can actually see the mosquitoes as they fly around.
310
757000
2000
láthatóak a szúnyogok, ahogy repdesnek.
12:54
And Pablos, if he stirs up our mosquitoes a little bit
311
759000
3000
És Pablos, ha felzavarja egy kicsit a szúnyogokat,
12:57
we can see them flying around.
312
762000
2000
láthatjuk, ahogy repdesnek.
12:59
Now, that's a fairly straightforward image processing routine,
313
764000
2000
Nos, ez egy meglehetősen egyszerű képfeldolgozó rutin.
13:01
and let me show you how it works.
314
766000
2000
És hadd mutassam meg, hogyan működik.
13:03
Here you can see that the insects are being tracked
315
768000
2000
Itt látható, hogy a rovart beazonosítottuk
13:05
as they're flying around,
316
770000
2000
ahogy körbe repdes,
13:07
which is kind of fun.
317
772000
3000
ami elég szórakoztató.
13:10
Next we can actually light them up with a laser. (Laughter)
318
775000
2000
Aztán valójában képesek vagyunk megvilágítani őket egy lézerrel.
13:12
Now, this is a low powered laser,
319
777000
2000
Ez egy alacsony feszültségű lézer,
13:14
and we can actually pick up a wing-beat frequency.
320
779000
2000
és igazából egy szárnycsapás frekvenciájú.
13:16
So you may be able to hear some mosquitoes flying around.
321
781000
3000
Így képes vagy hallani a körbe repkedő szúnyogokat.
13:19
NM: That's a mosquito wing beat you're hearing.
322
784000
3000
Nathan Myhrvold: Ez a szúnyog szárnycsapás, amit hallanak.
13:24
EJ: Finally, let's see what this looks like.
323
789000
3000
EJ: Végül nézzük meg, hogyan néz ki.
13:29
There you can see mosquitoes as they fly around, being lit up.
324
794000
3000
Ott látható, ahogy repkednek a szúnyogok, megvilágítva.
13:32
This is slowed way down
325
797000
2000
Ezt lelassítottuk,
13:34
so that you have an opportunity to see what's happening.
326
799000
2000
hogy jól láthassák, mi történik.
13:36
Here we have it running at high-speed mode.
327
801000
2000
Itt nagysebességű módban.
13:38
So this system that was built for TED is here to illustrate
328
803000
2000
Szóval, ez a rendszer, amelyet a TED-re építettünk, azért van itt, hogy bemutassa,
13:40
that it is technically possible to actually deploy a system like this,
329
805000
3000
technikailag lehetséges egy ilyen rendszert alkalmazása.
13:43
and we're looking very hard at how to make it
330
808000
3000
És nagyon komolyan kutatjuk, miként tudnánk
13:46
highly cost-effective to use in places like Africa and other parts of the world.
331
811000
3000
igazán költséghatékonyan használni olyan helyeken,
13:49
(Applause)
332
814000
6000
mint Afrika és a világ egyéb részei. (Taps)
13:56
NM: So it wouldn't be any fun to show you that
333
821000
3000
NM: Nem lenne semmi szórakozás, ha nem mutatnánk meg,
13:59
without showing you what actually happens when we hit 'em.
334
824000
3000
valójában mi is történik, amikor eltaláljuk őket.
14:02
(Laughter)
335
827000
2000
(Nevetés)
14:10
(Laughter)
336
835000
3000
(Nevetés)
14:13
This is very satisfying.
337
838000
2000
Ez nagyon kielégítő.
14:15
(Laughter)
338
840000
2000
(Nevetés)
14:18
This is one of the first ones we did.
339
843000
2000
Ez egyik azoknak, amiket először csináltunk.
14:20
The energy's a little bit high here.
340
845000
2000
Az energia itt egy kicsit magasabb.
14:22
(Laughter)
341
847000
3000
(Nevetés)
14:27
We'll loop around here in just a second, and you'll see another one.
342
852000
2000
Körbemegyünk itt csak egy pillanatra, és látni fognak egy újabbat.
14:29
Here's another one. Bang.
343
854000
2000
Itt egy másik. Bummm.
14:31
An interesting thing is, we kill them all the time;
344
856000
3000
Érdekes, hogy minden esetben megöljük őket;
14:34
we've never actually gotten the wings to shut off in midair.
345
859000
3000
valójában sosem állítjuk le a levegőben a szárnyakat.
14:37
The wing motor is very resilient.
346
862000
2000
A szárny motor nagyon ellenálló.
14:39
I mean, here we're blowing wings off
347
864000
2000
Úgy értem, itt mi felrobbantjuk a szárnyakat,
14:41
but the wing motor keeps all the way down.
348
866000
3000
de a szárnymotor folyamatosan működik lefelé is.
14:45
So, that's what I have. Thanks very much.
349
870000
2000
Hát, ezzel szolgálhatok. Köszönöm szépen.
14:47
(Applause)
350
872000
16000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Nathan Myhrvold - PolymathNathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer.
Why you should listen
Since leaving his post as Microsoft's Chief Technology Officer in 1999 (with fortune in tow), Nathan Myhrvold has been a professional exemplar of the spirit of the "Renaissance Man," proudly following his interests wherever they've led. His dispersed passions have triggered an impressive list of accomplishments, including world barbecue championships, major archeological finds (several Tyrannosaurus rex skeletons), prize-winning wildlife photography, building a section of Babbage's Difference Engine #2, s, and a new and consuming interest in the sous-vide cooking technique.
Malcolm Gladwell's 2008 New Yorker profile of him revealed an impish but truly inspired character whose latest company, Intellectual Ventures -- which brainstorms and patents a wide array of inventions -- has been accused in some quarters of acting like a 'patent troll' but is described by Myhrvold as "a disruptive organization providing an efficient way for patent holders to get paid for the inventions they own, and... for technology companies to gain easy access to the invention rights they need." After funding big-vision projects such as the Allen Telescope Array, exploring active volcanoes and investigating penguin digestion, Myhrvold insists that his hobbies aren't as discursive as they seem. They do have a common denominator, after all: him.
Nathan Myhrvold | Speaker | TED.com