TED2005
Janine Benyus: Biomimicry's surprising lessons from nature's engineers
Janine Benyus condivide i progetti della natura
Filmed:
Readability: 4.1
2,405,060 views
In questo discorso ispiratore che tratta dei recenti sviluppi della biomimetica, Janine Benyus offre incoraggianti esempi di modi in cui la natura sta già influenzando i prodotti e i sistemi che costruiamo.
Janine Benyus - Science writer, innovation consultant, conservationist
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity. Full bio
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:24
It is a thrill to be here at a conference
0
0
4000
E' elettrizzante essere qui a una conferenza
00:28
that's devoted to "Inspired by Nature" -- you can imagine.
1
4000
5000
che è dedicata a "Ispirati dalla natura"...potete immaginare.
00:33
And I'm also thrilled to be in the foreplay section.
2
9000
4000
E sono anche elettrizzata di essere nella sezione dei "preliminari".
00:37
Did you notice this section is foreplay?
3
13000
2000
Avevate notato che questa sezione è preliminare?
00:39
Because I get to talk about one of my favorite critters,
4
15000
3000
Perché io parlo di una delle mie creature preferite,
00:42
which is the Western Grebe. You haven't lived
5
18000
3000
ovvero la Aechmophurus occidentalis. Non avete vissuto davvero
00:45
until you've seen these guys do their courtship dance.
6
21000
4000
finché non avete visto questi ragazzi fare le loro danze di corteggiamento.
00:49
I was on Bowman Lake in Glacier National Park,
7
25000
3000
Ero sul Lago Bowman nel Glacier National Park,
00:52
which is a long, skinny lake with sort of mountains upside down in it,
8
28000
4000
che è un lungo lago sottile con delle specie di montagne che lo percorrono,
00:56
and my partner and I have a rowing shell.
9
32000
2000
e io e il mio partner abbiamo una barca da canottaggio.
00:58
And so we were rowing, and one of these Western Grebes came along.
10
34000
6000
Quindi stavamo remando e una di queste Aechmophurus si è avvicinata.
01:04
And what they do for their courtship dance is, they go together,
11
40000
5000
E ciò che fanno come danza di corteggiamento è che vanno insieme,
01:09
the two of them, the two mates, and they begin to run underwater.
12
45000
5000
tutte e due, le due compagne, e iniziano a correre sott'acqua.
01:14
They paddle faster, and faster, and faster, until they're going so fast
13
50000
4000
Si muovono veloci, e più veloci, e più veloci, fino ad andare talmente veloci
01:18
that they literally lift up out of the water,
14
54000
3000
da decollare letteralmente fuori dall'acqua,
01:21
and they're standing upright, sort of paddling the top of the water.
15
57000
4000
e stanno dritte, come nuotando in cima all'acqua.
01:25
And one of these Grebes came along while we were rowing.
16
61000
5000
E una di queste Aechmophurus si è avvicinata mentre remavamo.
01:30
And so we're in a skull, and we're moving really, really quickly.
17
66000
4000
Quindi eravamo in uno stormo, e ci muovevamo davvero molto veloce.
01:34
And this Grebe, I think, sort of, mistaked us for a prospect,
18
70000
7000
E questa Aechmophurus, credo, ci abbia scambiati per una candidata,
01:41
and started to run along the water next to us,
19
77000
4000
e ha iniziato a correre sull'acqua accanto a noi,
01:45
in a courtship dance -- for miles.
20
81000
5000
in una danza di corteggiamento...per chilometri.
01:50
It would stop, and then start, and then stop, and then start.
21
86000
4000
Si fermava, e poi ricominciava, e poi si fermava, e poi ricominciava.
01:54
Now that is foreplay.
22
90000
2000
Questi sono i preliminari.
01:56
(Laughter)
23
92000
3000
(Risate)
01:59
I came this close to changing species at that moment.
24
95000
9000
Ok. Quasi...in quel momento sono andata vicina così al cambiare specie.
02:08
Obviously, life can teach us something
25
104000
4000
Ovviamente, la vita ci può insegnare qualcosa
02:12
in the entertainment section. Life has a lot to teach us.
26
108000
4000
nella sezione dell'intrattenimento. Ok. La vita ha tanto da insegnarci.
02:16
But what I'd like to talk about today
27
112000
3000
Ma quello di cui vorrei parlare oggi
02:19
is what life might teach us in technology and in design.
28
115000
4000
è ciò che la vita può insegnarci in termini di tecnologia e design.
02:23
What's happened since the book came out --
29
119000
2000
Ciò che è successo dall'uscita del libro...
02:25
the book was mainly about research in biomimicry --
30
121000
3000
il libro era principalmente sulla ricerca nella biomimetica.
02:28
and what's happened since then is architects, designers, engineers --
31
124000
4000
E ciò che è successo da allora è che architetti, designer, ingegneri...
02:32
people who make our world -- have started to call and say,
32
128000
3000
persone che fanno il nostro mondo...hanno iniziato a chiamare e dire:
02:35
we want a biologist to sit at the design table
33
131000
4000
"Vogliamo un biologo che si sieda alla tavola di progettazione
02:39
to help us, in real time, become inspired.
34
135000
3000
per aiutarci, in tempo reale, ad essere ispirati.
02:42
Or -- and this is the fun part for me -- we want you to take us out
35
138000
4000
O..." e questa è la parte divertente per me "...vogliamo che ci porti
02:46
into the natural world. We'll come with a design challenge
36
142000
2000
nel mondo della natura. Noi avremo una sfida di progettazione
02:48
and we find the champion adapters in the natural world, who might inspire us.
37
144000
5000
e troveremo gli adattatori di prim'ordine che ci ispireranno, nel mondo della natura."
02:53
So this is a picture from a Galapagos trip that we took
38
149000
4000
Quindi questa è una fotografia che abbiamo fatto in un viaggio alle Galapagos con
02:57
with some wastewater treatment engineers; they purify wastewater.
39
153000
4000
alcuni ingegneri del trattamento delle acque reflue; purificano le acque reflue.
03:01
And some of them were very resistant, actually, to being there.
40
157000
3000
Alcuni di loro hanno resistito davvero bene, in effetti, allo stare lì.
03:04
What they said to us at first was, you know, we already do biomimicry.
41
160000
5000
Ciò che ci hanno detto all'inizio è stato: "Sapete, noi facciamo già biomimetica.
03:09
We use bacteria to clean our water. And we said,
42
165000
5000
Usiamo i batteri per pulire le nostre acque." E noi abbiamo detto:
03:14
well, that's not exactly being inspired by nature.
43
170000
4000
"Beh, non è esattamente...non è esattamente essere ispirati dalla natura.
03:18
That's bioprocessing, you know; that's bio-assisted technology:
44
174000
4000
E' bioprocesso, sapete; è tecnologia bioassistita:
03:22
using an organism to do your wastewater treatment
45
178000
5000
usare un organismo per fare il vostro trattamento delle acque
03:27
is an old, old technology called "domestication."
46
183000
3000
è una tecnologia molto vecchia chiamata 'domesticazione'.
03:30
This is learning something, learning an idea, from an organism and then applying it.
47
186000
7000
Questo è apprendere qualcosa, apprendere un'idea, da un organismo, e poi applicarla."
03:37
And so they still weren't getting it.
48
193000
3000
E loro ancora non capivano.
03:40
So we went for a walk on the beach and I said,
49
196000
2000
Così siamo andati a fare una passeggiata sulla spiaggia e ho detto:
03:42
well, give me one of your big problems. Give me a design challenge,
50
198000
5000
"Beh, ditemi uno dei vostri grossi problemi. Datemi una delle vostre sfide di progettazione,
03:47
sustainability speed bump, that's keeping you from being sustainable.
51
203000
3000
un rallentatore per la sostenibilità, che non vi permette di essere sostenibile."
03:50
And they said scaling, which is the build-up of minerals inside of pipes.
52
206000
6000
E loro mi hanno detto che era la disincrostazione, ovvero l'accumulo di minerali all'interno dei tubi.
03:56
And they said, you know what happens is, mineral --
53
212000
2000
E mi hanno detto: "Sai che ciò che succede è che i minerali..."
03:58
just like at your house -- mineral builds up.
54
214000
2000
proprio come nelle vostre case "...i minerali si accumulano.
04:00
And then the aperture closes, and we have to flush the pipes with toxins,
55
216000
4000
E poi le aperture si chiudono, e noi dobbiamo pulire i tubi con le tossine,
04:04
or we have to dig them up.
56
220000
2000
o dobbiamo dissotterrarli.
04:06
So if we had some way to stop this scaling --
57
222000
3000
Quindi se ci fosse un modo per fermare queste incrostazioni..."
04:09
and so I picked up some shells on the beach. And I asked them,
58
225000
5000
quindi ho raccolto qualche conchiglia dalla spiaggia e ho chiesto:
04:14
what is scaling? What's inside your pipes?
59
230000
2000
"Cosa sono le incrostazioni? Cosa c'è nei vostri tubi?"
04:16
And they said, calcium carbonate.
60
232000
3000
E loro hanno detto "Carbonato di calcio."
04:19
And I said, that's what this is; this is calcium carbonate.
61
235000
3000
E io ho detto: "Ecco cos'è questo; è carbonato di calcio."
04:22
And they didn't know that.
62
238000
3000
E loro non lo sapevano.
04:25
They didn't know that what a seashell is,
63
241000
2000
Loro non sapevano che una conchiglia,
04:27
it's templated by proteins, and then ions from the seawater
64
243000
4000
è modellata dalle proteine, e poi gli ioni dell'acqua marina
04:31
crystallize in place to create a shell.
65
247000
3000
si cristallizzano in alcuni punti, per creare una conchiglia.
04:34
So the same sort of a process, without the proteins,
66
250000
4000
Quindi lo stesso tipo di processo, ma senza le proteine,
04:38
is happening on the inside of their pipes. They didn't know.
67
254000
3000
sta avvenendo all'interno dei loro tubi. Non lo sapevano.
04:41
This is not for lack of information; it's a lack of integration.
68
257000
6000
Ciò non avviene per mancanza d'informazione; è mancanza d'integrazione.
04:47
You know, it's a silo, people in silos. They didn't know
69
263000
3000
Sapete, è un silo, persone nei silo. Non sanno
04:50
that the same thing was happening. So one of them thought about it
70
266000
3000
che stava accadendo la stessa cosa. Quindi uno di loro ci ha pensato
04:53
and said, OK, well, if this is just crystallization
71
269000
4000
e ha detto: "Okay, beh, se è solo cristallizazione
04:57
that happens automatically out of seawater -- self-assembly --
72
273000
5000
ciò che avviene automaticamente fuori del mare"...auto assemblaggio...
05:02
then why aren't shells infinite in size? What stops the scaling?
73
278000
5000
"allora perché le conchiglie non hanno misure infinite? Cosa ferma l'incrostazione?
05:07
Why don't they just keep on going?
74
283000
2000
Perché non continua?"
05:09
And I said, well, in the same way
75
285000
4000
E io ho detto: "Beh, allo stesso modo in cui rilasciano una pro...
05:13
that they exude a protein and it starts the crystallization --
76
289000
4000
in cui trasudano una proteina che inizia la cristallizzazione..."
05:17
and then they all sort of leaned in --
77
293000
4000
e loro si sono come sporti tutti...
05:21
they let go of a protein that stops the crystallization.
78
297000
3000
"rilasciano una proteina che ferma la cristallizzazione.
05:24
It literally adheres to the growing face of the crystal.
79
300000
2000
Questa aderisce letteralmente alla crescente superficie del cristallo.
05:26
And, in fact, there is a product called TPA
80
302000
4000
E, infatti, c'è un prodotto chiamato ATP
05:30
that's mimicked that protein -- that stop-protein --
81
306000
5000
che imita quella proteina...che ferma la proteina...
05:35
and it's an environmentally friendly way to stop scaling in pipes.
82
311000
4000
ed è un modo che non arreca danni all'ambiente, per fermare le incrostazioni nei tubi."
05:39
That changed everything. From then on,
83
315000
4000
Questo ha cambiato tutto. Da quel momento in poi,
05:43
you could not get these engineers back in the boat.
84
319000
4000
non siamo riusciti a far tornare gli ingegneri sulla barca.
05:47
The first day they would take a hike,
85
323000
3000
Il primo giorno hanno fatto un'escursione,
05:50
and it was, click, click, click, click. Five minutes later they were back in the boat.
86
326000
3000
ed era tutto un click, click, click, click. Cinque minuti dopo sono tornati sulla barca.
05:53
We're done. You know, I've seen that island.
87
329000
4000
Avevamo finito. Sapete, ho visto quell'isola.
05:57
After this,
88
333000
2000
Dopo questo,
05:59
they were crawling all over. They would snorkel
89
335000
3000
erano dappertutto. Loro non...
06:02
for as long as we would let them snorkel.
90
338000
5000
loro facevano snorkeling per tutto il tempo che glielo lasciavamo fare.
06:07
What had happened was that they realized that there were organisms
91
343000
4000
Quello che è successo è che avevano capito che c'erano organismi
06:11
out there that had already solved the problems
92
347000
4000
là fuori che avevano già risolto i problemi
06:15
that they had spent their careers trying to solve.
93
351000
3000
che loro avevano cercato di risolvere durante le loro carriere.
06:18
Learning about the natural world is one thing;
94
354000
5000
Imparare del mondo della natura è una cosa,
06:23
learning from the natural world -- that's the switch.
95
359000
2000
imparare dal mondo della natura...è la variazione.
06:25
That's the profound switch.
96
361000
3000
E' la variazione profonda.
06:28
What they realized was that the answers to their questions are everywhere;
97
364000
4000
Quello che hanno capito era che le risposte alle loro domande erano dovunque;
06:32
they just needed to change the lenses with which they saw the world.
98
368000
4000
avevano solo bisogno di cambiare le lenti con le quali guardavano il mondo.
06:36
3.8 billion years of field-testing.
99
372000
4000
3,8 miliardi di anni di prove.
06:40
10 to 30 -- Craig Venter will probably tell you;
100
376000
3000
da 10 a 30...Craig Venter probabilmente ve lo dirà,
06:43
I think there's a lot more than 30 million -- well-adapted solutions.
101
379000
4000
credo ci siano molto più di 30 milioni...soluzioni ben adattate.
06:47
The important thing for me is that these are solutions solved in context.
102
383000
8000
La cosa importante per me è che queste sono soluzioni risolte in contesto.
06:55
And the context is the Earth --
103
391000
2000
E il contesto è la Terra...
06:57
the same context that we're trying to solve our problems in.
104
393000
5000
lo stesso contesto nel quale stiamo cercando di risolvere i nostri problemi.
07:02
So it's the conscious emulation of life's genius.
105
398000
4000
Quindi è l'emulazione consapevole del genio della vita.
07:06
It's not slavishly mimicking --
106
402000
2000
Non è solo imitazione schiavistica...
07:08
although Al is trying to get the hairdo going --
107
404000
3000
sebbene qui Al stia cercando di ottenere l'acconciatura...
07:11
it's not a slavish mimicry; it's taking the design principles,
108
407000
4000
non è imitazione schiavistica. E' prendere i principi di design,
07:15
the genius of the natural world, and learning something from it.
109
411000
5000
il genio del mondo naturale, e imparare qualcosa da esso.
07:20
Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what
110
416000
4000
Ora, in un gruppo con così tante persone di Informatica, devo menzionare che...
07:24
I'm not going to talk about, and that is that your field
111
420000
3000
un argomento del quale non parlerò, è il vostro settore che
07:27
is one that has learned an enormous amount from living things,
112
423000
4000
è uno che ha appreso moltissimo dagli esseri viventi,
07:31
on the software side. So there's computers that protect themselves,
113
427000
4000
dalla parte del software. Quindi ci sono computer che si proteggono da soli,
07:35
like an immune system, and we're learning from gene regulation
114
431000
3000
come un sistema immunitario, e stiamo imparando dalla regolazione dei geni
07:38
and biological development. And we're learning from neural nets,
115
434000
5000
e dallo sviluppo biologico. E stiamo imparando dalle reti neurali,
07:43
genetic algorithms, evolutionary computing.
116
439000
3000
algoritmi genetici, elaborazione evoluzionistica.
07:46
That's on the software side. But what's interesting to me
117
442000
5000
E' dalla parte del software. Ma ciò che mi sembra interessante
07:51
is that we haven't looked at this, as much. I mean, these machines
118
447000
5000
è che non li abbiamo considerati nello stesso modo. Intendo che queste macchine
07:56
are really not very high tech in my estimation
119
452000
3000
secondo me non sono davvero molto high tech
07:59
in the sense that there's dozens and dozens of carcinogens
120
455000
5000
nel senso che ci sono dozzine e dozzine di cancerogeni
08:04
in the water in Silicon Valley.
121
460000
3000
nell'acqua della Silicon Valley.
08:07
So the hardware
122
463000
3000
Quindi l'harware
08:10
is not at all up to snuff in terms of what life would call a success.
123
466000
5000
non è al livello di ciò che la vita chiamerebbe un successo.
08:15
So what can we learn about making -- not just computers, but everything?
124
471000
5000
Quindi quello che possiamo imparare sul fare...non solo computer, ma tutto?
08:20
The plane you came in, cars, the seats that you're sitting on.
125
476000
4000
Gli aerei con i quali siete arrivati, le auto, le poltrone sulle quali siete seduti.
08:24
How do we redesign the world that we make, the human-made world?
126
480000
7000
Come progettiamo nuovamente il mondo che facciamo, il mondo fatto dagli umani?
08:31
More importantly, what should we ask in the next 10 years?
127
487000
4000
Più importante, cosa dovremmo chiedere nei prossimi 10 anni?
08:35
And there's a lot of cool technologies out there that life has.
128
491000
3000
E la vita là fuori ha un sacco di tecnologia interessante.
08:38
What's the syllabus?
129
494000
2000
Cos'è il sillabo?
08:40
Three questions, for me, are key.
130
496000
4000
Tre domande, per me, sono la chiave.
08:44
How does life make things?
131
500000
2000
La vita come fa le cose?
08:46
This is the opposite; this is how we make things.
132
502000
3000
Questo è l'opposto; ecco come facciamo le cose.
08:49
It's called heat, beat and treat --
133
505000
2000
Si chiama riscalda, colpisci e tratta...
08:51
that's what material scientists call it.
134
507000
2000
ecco come la chiamano gli scienziati dei materiali.
08:53
And it's carving things down from the top, with 96 percent waste left over
135
509000
5000
E si ha tagliando cose dalla cima, con il 96% degli sprechi lasciati fuori
08:58
and only 4 percent product. You heat it up; you beat it with high pressures;
136
514000
5000
e una produzione di solo il 4%. Si riscalda, si colpisce ad alte pressioni,
09:03
you use chemicals. OK. Heat, beat and treat.
137
519000
3000
e si usano gli agenti chimici. Okay. Riscalda, colpisci e tratta.
09:06
Life can't afford to do that. How does life make things?
138
522000
4000
La vita non può permetterselo. La vita come fa le cose?
09:10
How does life make the most of things?
139
526000
3000
La vita come fa la maggior parte delle cose?
09:13
That's a geranium pollen.
140
529000
3000
E' un polline di geranio.
09:16
And its shape is what gives it the function of being able
141
532000
5000
E la sua forma è ciò che gli da la funzione di essere in grado
09:21
to tumble through air so easily. Look at that shape.
142
537000
4000
di attraversare l'aria con tanta facilità. Okay. Guardiamo la forma.
09:25
Life adds information to matter.
143
541000
5000
La vita aggiunge informazioni alla faccenda.
09:30
In other words: structure.
144
546000
2000
In altre parole: struttura.
09:32
It gives it information. By adding information to matter,
145
548000
5000
Dà informazione. Aggiungendo informazione alla faccenda,
09:37
it gives it a function that's different than without that structure.
146
553000
6000
dà una funzione che è diversa da quella che ci sarebbe senza quella struttura.
09:43
And thirdly, how does life make things disappear into systems?
147
559000
5000
E terzo, la vita come fa scomparire le cose nei sistemi?
09:48
Because life doesn't really deal in things;
148
564000
5000
Perché la vita non tratta davvero con le cose;
09:53
there are no things in the natural world divorced
149
569000
4000
nel mondo della natura non ci sono cose separate
09:57
from their systems.
150
573000
3000
dai loro sistemi.
10:00
Really quick syllabus.
151
576000
2000
Un sillabo davvero veloce.
10:02
As I'm reading more and more now, and following the story,
152
578000
6000
Mentre leggo sempre più, e seguendo la storia,
10:08
there are some amazing things coming up in the biological sciences.
153
584000
4000
ci sono alcune cose incredibili che sono venute fuori riguardo le scienze biologiche.
10:12
And at the same time, I'm listening to a lot of businesses
154
588000
3000
E allo stesso tempo, sto sentendo tantissime aziende
10:15
and finding what their sort of grand challenges are.
155
591000
4000
e sto scoprendo quali sono le loro grandi sfide.
10:19
The two groups are not talking to each other.
156
595000
2000
I due gruppi non stanno comunicando.
10:21
At all.
157
597000
3000
Affatto.
10:24
What in the world of biology might be helpful at this juncture,
158
600000
4000
Cosa dovrebbe essere d'aiuto, nel mondo della biologia, a questa giunzione,
10:28
to get us through this sort of evolutionary knothole that we're in?
159
604000
5000
per condurci attraverso questa specie di buco di nodo evoluzionario nel quale ci troviamo?
10:33
I'm going to try to go through 12, really quickly.
160
609000
3000
Passerò velocemente attraverso 12 punti.
10:36
One that's exciting to me is self-assembly.
161
612000
3000
Okay, uno che mi elettrizza è l'auto assemblaggio.
10:39
Now, you've heard about this in terms of nanotechnology.
162
615000
4000
Ora, ne avrete sentito parlare in termini di nanotecnologia.
10:43
Back to that shell: the shell is a self-assembling material.
163
619000
4000
Ritornando a quella conchiglia: la conchiglia è un materiale auto assemblante.
10:47
On the lower left there is a picture of mother of pearl
164
623000
4000
In basso a sinistra c'è una foto della madreperla
10:51
forming out of seawater. It's a layered structure that's mineral
165
627000
4000
che si forma dall'acqua del mare. E' una struttura stratificata che è minerale
10:55
and then polymer, and it makes it very, very tough.
166
631000
3000
e poi polimerica, e ciò la rende davvero molto resistente.
10:58
It's twice as tough as our high-tech ceramics.
167
634000
3000
E' resistente due volte la ceramica high tech.
11:01
But what's really interesting: unlike our ceramics that are in kilns,
168
637000
4000
Ma ciò che è davvero interessante: a differenza delle nostre ceramiche che vanno nelle fornaci,
11:05
it happens in seawater. It happens near, in and near, the organism's body.
169
641000
5000
questo succede nell'acqua di mare. Succede vicino, dentro e vicino al corpo dell'organismo.
11:10
This is Sandia National Labs.
170
646000
2000
Okay, le persone stanno iniziando...
11:12
A guy named Jeff Brinker
171
648000
5000
questo è il laboratorio nazionale di Sandia; un tale di nome Jeff Brinker
11:17
has found a way to have a self-assembling coding process.
172
653000
4000
ha trovato un modo per avere un processo codificato di auto assemblaggio.
11:21
Imagine being able to make ceramics at room temperature
173
657000
4000
Immaginate di poter fabbricare la ceramica a temperatura ambiente
11:25
by simply dipping something into a liquid,
174
661000
4000
semplicemente immergendo qualcosa in un liquido,
11:29
lifting it out of the liquid, and having evaporation
175
665000
3000
estraendolo dal liquido, e con l'evaporazione
11:32
force the molecules in the liquid together,
176
668000
4000
forzare insieme le molecole nel liquido,
11:36
so that they jigsaw together
177
672000
2000
così che si incastrino a puzzle insieme
11:38
in the same way as this crystallization works.
178
674000
4000
nello stesso modo in cui funziona questa cristallizzazione.
11:42
Imagine making all of our hard materials that way.
179
678000
3000
Immaginate di fare tutti i nostri materiali duri in questo modo.
11:45
Imagine spraying the precursors to a PV cell, to a solar cell,
180
681000
7000
Immaginate di spruzzare i precursori di una cellula solare,
11:52
onto a roof, and having it self-assemble into a layered structure that harvests light.
181
688000
4000
su un tetto, ed auto assemblarli in una struttura stratificata che immagazzini la luce.
11:56
Here's an interesting one for the IT world:
182
692000
4000
Eccone uno interessante per il mondo dell'Informatica:
12:00
bio-silicon. This is a diatom, which is made of silicates.
183
696000
5000
bio silicone. Questa è una diatomea, che è fatta di silicati.
12:05
And so silicon, which we make right now --
184
701000
2000
E quindi silicone, che facciamo adesso...
12:07
it's part of our carcinogenic problem in the manufacture of our chips --
185
703000
6000
è parte del nostro problema cancerogeno nella produzione dei nostri chip...
12:13
this is a bio-mineralization process that's now being mimicked.
186
709000
4000
questo è un processo di bio mineralizzazione che viene imitato.
12:17
This is at UC Santa Barbara. Look at these diatoms.
187
713000
4000
Questo è a UC Santa Barbara. Guardate questi diatomi;
12:21
This is from Ernst Haeckel's work.
188
717000
3000
questo è il lavoro di Ernst Haeckel.
12:24
Imagine being able to -- and, again, it's a templated process,
189
720000
5000
Immaginate di poter...e, ancora, è un processo stampo,
12:29
and it solidifies out of a liquid process -- imagine being able to have that
190
725000
4000
e si solidifica a partire da un processo liquido...immaginate di poter ottenere
12:33
sort of structure coming out at room temperature.
191
729000
4000
quella specie di struttura a temperatura ambiente.
12:37
Imagine being able to make perfect lenses.
192
733000
3000
Immaginate di poter fare delle lenti perfette.
12:40
On the left, this is a brittle star; it's covered with lenses
193
736000
5000
A sinistra, questa è una Ophiuroidea; è coperta di lenti
12:45
that the people at Lucent Technologies have found
194
741000
3000
che quelli della Lucent Technologies hanno scoperto
12:48
have no distortion whatsoever.
195
744000
2000
non avere alcuna distorsione.
12:50
It's one of the most distortion-free lenses we know of.
196
746000
3000
E' una delle lenti conosciute con meno distorsioni.
12:53
And there's many of them, all over its entire body.
197
749000
3000
E ce ne sono molte, su tutto il suo corpo.
12:56
What's interesting, again, is that it self-assembles.
198
752000
3000
Ciò che è interessante, di nuovo, è che si auto assembla.
12:59
A woman named Joanna Aizenberg, at Lucent,
199
755000
4000
Una donna di nome Joanna Aizenberg, alla Lucent,
13:03
is now learning to do this in a low-temperature process to create
200
759000
4000
sta imparando a farlo in un processo a bassa temperatura per creare
13:07
these sort of lenses. She's also looking at fiber optics.
201
763000
4000
queste specie di lenti. Sta anche considerando le fibre ottiche.
13:11
That's a sea sponge that has a fiber optic.
202
767000
3000
Ecco una spugna di mare che ha fibre ottiche.
13:14
Down at the very base of it, there's fiber optics
203
770000
3000
Giù alla sua base, ci sono fibre ottiche
13:17
that work better than ours, actually, to move light,
204
773000
3000
che in effetti, funzionano meglio delle nostre nel muovere la luce,
13:20
but you can tie them in a knot; they're incredibly flexible.
205
776000
6000
ma che si possono legare in un nodo; sono incredibilmente flessibili.
13:26
Here's another big idea: CO2 as a feedstock.
206
782000
4000
Ecco un'altra grande idea: CO2 come materia prima.
13:30
A guy named Geoff Coates, at Cornell, said to himself,
207
786000
3000
Un tale di nome Geoff Coates, a Cornell, si è detto:
13:33
you know, plants do not see CO2 as the biggest poison of our time.
208
789000
4000
"Sai, le piante non vedono la CO2 come il peggior veleno dei nostri tempi.
13:37
We see it that way. Plants are busy making long chains
209
793000
3000
Noi lo vediamo a quel modo. Le piante sono impegnate a creare lunghe catene
13:40
of starches and glucose, right, out of CO2. He's found a way --
210
796000
6000
di amidi e glucosio, a partire dalla CO2." Lui ha trovato un modo...
13:46
he's found a catalyst -- and he's found a way to take CO2
211
802000
3000
ha trovato un catalizzatore, e ha trovato un modo per prendere la CO2
13:49
and make it into polycarbonates. Biodegradable plastics
212
805000
4000
e trasformarla in policarbonati. Plastica biodegradabile
13:53
out of CO2 -- how plant-like.
213
809000
2000
dalla CO2...come le piante.
13:55
Solar transformations: the most exciting one.
214
811000
3000
Trasformazioni solari: le più elettrizzanti.
13:58
There are people who are mimicking the energy-harvesting device
215
814000
4000
Ci sono persone che stanno imitando i metodi di immagazzinamento dell'energia
14:02
inside of purple bacterium, the people at ASU. Even more interesting,
216
818000
4000
che avviene nei batteri viola, persone dell'ASU. Persino più interessante,
14:06
lately, in the last couple of weeks, people have seen
217
822000
3000
ultimamente, nelle ultime due settimane, queste persone hanno visto
14:09
that there's an enzyme called hydrogenase that's able to evolve
218
825000
5000
che c'è un enzima chiamato idrogenasi capace di evolvere
14:14
hydrogen from proton and electrons, and is able to take hydrogen up --
219
830000
4000
in idrogeno da protoni ed elettroni. Ed è in grado di prendere un idrogeno...
14:18
basically what's happening in a fuel cell, in the anode of a fuel cell
220
834000
5000
essenzialmente ciò che succede in una cellula di combustibile, nell'anodo di una cellula di carburante
14:23
and in a reversible fuel cell.
221
839000
2000
e in una cellula reversibile di carburante.
14:25
In our fuel cells, we do it with platinum;
222
841000
3000
Nelle nostre cellule di carburante, lo facciamo con il platino.
14:28
life does it with a very, very common iron.
223
844000
4000
La vita lo fa con un ferro molto, molto comune.
14:32
And a team has now just been able to mimic
224
848000
4000
E un team è appena riuscito ad imitare
14:36
that hydrogen-juggling hydrogenase.
225
852000
5000
quella idrogenasi che gioca con l'idrogeno.
14:41
That's very exciting for fuel cells --
226
857000
2000
E' davvero elettrizzante per le cellule di carburante...
14:43
to be able to do that without platinum.
227
859000
3000
riuscire a farlo senza platino.
14:46
Power of shape: here's a whale. We've seen that the fins of this whale
228
862000
5000
Potere della forma: ecco una balena. Abbiamo visto che le pinne di questa balena
14:51
have tubercles on them. And those little bumps
229
867000
3000
hanno dei tubercoli. E quei piccoli bitorzoli
14:54
actually increase efficiency in, for instance,
230
870000
5000
in effetti aumentano l'efficienza, per esempio,
14:59
the edge of an airplane -- increase efficiency by about 32 percent.
231
875000
5000
della superficie di un aereo...aumentano l'efficienza di circa il 32%.
15:04
Which is an amazing fossil fuel savings,
232
880000
2000
Che è un incredibile risparmio di combustibile fossile,
15:06
if we were to just put that on the edge of a wing.
233
882000
5000
se solo le mettessimo sulla superficie di un'ala.
15:11
Color without pigments: this peacock is creating color with shape.
234
887000
4000
Colore senza pigmenti: questo pavone sta creando colore con la forma.
15:15
Light comes through, it bounces back off the layers;
235
891000
3000
La luce arriva e ritorna attraverso gli strati;
15:18
it's called thin-film interference. Imagine being able
236
894000
3000
si chiama interferenza a film sottile. Immaginate di poter
15:21
to self-assemble products with the last few layers
237
897000
3000
auto assembleare prodotti con gli ultimi strati
15:24
playing with light to create color.
238
900000
4000
giocando con la luce per creare colore.
15:28
Imagine being able to create a shape on the outside of a surface,
239
904000
5000
Immaginate di poter creare una forma all'esterno di una superficie,
15:33
so that it's self-cleaning with just water. That's what a leaf does.
240
909000
5000
così che sia auto pulente con della semplice acqua. Ecco cosa fa una foglia.
15:38
See that up-close picture?
241
914000
2000
Vedete quella foto ravvicinata?
15:40
That's a ball of water, and those are dirt particles.
242
916000
3000
E' una sfera d'acqua, e quelle sono particelle di sporcizia.
15:43
And that's an up-close picture of a lotus leaf.
243
919000
3000
Ed ecco una foto ravvicinata di una foglia di loto.
15:46
There's a company making a product called Lotusan, which mimics --
244
922000
5000
C'è una compagnia che produce un prodotto di nome Lotusan, che imita...
15:51
when the building facade paint dries, it mimics the bumps
245
927000
4000
quando la vernice della facciata dell'edificio si asciuga, imita le protuberanze
15:55
in a self-cleaning leaf, and rainwater cleans the building.
246
931000
5000
di una foglia auto pulente, e l'acqua piovana lava l'edificio.
16:00
Water is going to be our big, grand challenge:
247
936000
6000
L'acqua sarà la nostra grande, grandiosa sfida:
16:06
quenching thirst.
248
942000
2000
spegnere la sete.
16:08
Here are two organisms that pull water.
249
944000
3000
Ecco due organismi che estraggono l'acqua.
16:11
The one on the left is the Namibian beetle pulling water out of fog.
250
947000
4000
Quello a sinistra è lo scarafaggio della Namibia che estrae l'acqua dalla bruma.
16:15
The one on the right is a pill bug -- pulls water out of air,
251
951000
3000
Quello a destra è un Armadillidiidae...estrae l'acqua dall'aria.
16:18
does not drink fresh water.
252
954000
3000
Non beve acqua fresca.
16:21
Pulling water out of Monterey fog and out of the sweaty air in Atlanta,
253
957000
7000
Estrarre l'acqua dalla nebbia di Monterey ed estrarla dall'aria umida di Atlanta,
16:28
before it gets into a building, are key technologies.
254
964000
4000
prima che si introduca in un edificio, sono tecnologie chiave.
16:32
Separation technologies are going to be extremely important.
255
968000
4000
Le tecnologie di separazione saranno estremamente importanti.
16:36
What if we were to say, no more hard rock mining?
256
972000
4000
Che succederebbe se dicessimo: "Niente più estrazione di roccia?"
16:40
What if we were to separate out metals from waste streams,
257
976000
6000
Che succederebbe se separassimo i nostri metalli dalle acque di scolo...
16:46
small amounts of metals in water? That's what microbes do;
258
982000
4000
piccole quantità di metalli nell'acqua? E' quello che fanno i microbi,
16:50
they chelate metals out of water.
259
986000
2000
estraggono i metalli dall'acqua.
16:52
There's a company here in San Francisco called MR3
260
988000
3000
C'è una compagnia qui a San Francisco che si chiama MR3
16:55
that is embedding mimics of the microbes' molecules on filters
261
991000
6000
che sta incorporando imitazioni delle molecole dei microbi nei filtri
17:01
to mine waste streams.
262
997000
3000
per estrarre le acque di scolo.
17:04
Green chemistry is chemistry in water.
263
1000000
4000
La chimica verde è chimica nell'acqua.
17:08
We do chemistry in organic solvents.
264
1004000
2000
Noi facciamo chimica in solventi organici.
17:10
This is a picture of the spinnerets coming out of a spider
265
1006000
4000
Questa è una foto delle filiere che vengono fuori da un ragno,
17:14
and the silk being formed from a spider. Isn't that beautiful?
266
1010000
3000
e la seta che viene formata da un ragno. Non è bellissima?
17:17
Green chemistry is replacing our industrial chemistry with nature's recipe book.
267
1013000
8000
La chimica verde è sostituire la nostra chimica industriale con il libro delle ricette della natura.
17:25
It's not easy, because life uses
268
1021000
5000
Non è facile, perché la vita usa
17:30
only a subset of the elements in the periodic table.
269
1026000
4000
solo un sottoinsieme degli elementi della tavola periodica.
17:34
And we use all of them, even the toxic ones.
270
1030000
4000
E noi li usiamo tutti, anche quelli tossici.
17:38
To figure out the elegant recipes that would take the small subset
271
1034000
5000
Capire le eleganti ricette che userebbero i piccoli sottoinsiemi
17:43
of the periodic table, and create miracle materials like that cell,
272
1039000
6000
della tavola periodica, e creare materiali portentosi come quella cellula,
17:49
is the task of green chemistry.
273
1045000
2000
è il compito della chimica verde.
17:51
Timed degradation: packaging that is good
274
1047000
4000
Degradazione temporizzata: imballaggi che sono buoni
17:55
until you don't want it to be good anymore, and dissolves on cue.
275
1051000
4000
finché non servono più, e si dissolvono al momento giusto.
17:59
That's a mussel you can find in the waters out here,
276
1055000
3000
Questo è un mitilo che si trova nelle acque.
18:02
and the threads holding it to a rock are timed; at exactly two years,
277
1058000
4000
E i fili che lo tengono alla roccia sono temporizzati...dopo due anni esatti,
18:06
they begin to dissolve.
278
1062000
2000
iniziano a dissolversi.
18:08
Healing: this is a good one.
279
1064000
3000
Guarigione: questa è buona.
18:11
That little guy over there is a tardigrade.
280
1067000
3000
Quel piccolo tipo laggiù è un tardigrado.
18:14
There is a problem with vaccines around the world
281
1070000
6000
Nel mondo c'è un problema con i vaccini
18:20
not getting to patients. And the reason is
282
1076000
3000
che non arrivano ai pazienti. E la ragione è
18:23
that the refrigeration somehow gets broken;
283
1079000
4000
che la refrigerazione, per qualche motivo, si guasta;
18:27
what's called the "cold chain" gets broken.
284
1083000
2000
ciò che viene chiamata "catena fredda" si guasta.
18:29
A guy named Bruce Rosner looked at the tardigrade --
285
1085000
3000
Un tizio di nome Bruce Rosner ha considerato il tardigrado...
18:32
which dries out completely, and yet stays alive for months
286
1088000
6000
che si essicca completamente, e rimane comunque vivo per mesi
18:38
and months and months, and is able to regenerate itself.
287
1094000
3000
e mesi e mesi, ed è in grado di rigenerarsi.
18:41
And he found a way to dry out vaccines --
288
1097000
3000
E lui ha trovato il modo di essiccare i nostri vaccini...
18:44
encase them in the same sort of sugar capsules
289
1100000
4000
li racchiude nelle stesse specie di capsule di zucchero
18:48
as the tardigrade has within its cells --
290
1104000
3000
come quelle che il tardigrado ha nelle sue cellule...
18:51
meaning that vaccines no longer need to be refrigerated.
291
1107000
5000
significa che i vaccini non hanno più bisogno di essere refrigerati.
18:56
They can be put in a glove compartment, OK.
292
1112000
4000
Possono essere messi in un vano portaoggetti.
19:00
Learning from organisms. This is a session about water --
293
1116000
5000
Imparare dagli organismi. Questa è una sessione sull'acqua...
19:05
learning about organisms that can do without water,
294
1121000
3000
imparare dagli organismi che possono agire senza acqua,
19:08
in order to create a vaccine that lasts and lasts and lasts without refrigeration.
295
1124000
7000
per poter creare un vaccino che duri e duri e duri senza refrigerazione.
19:15
I'm not going to get to 12.
296
1131000
3000
Non arriverò a 12.
19:18
But what I am going to do is tell you that the most important thing,
297
1134000
4000
Ma quello che farò è dirvi la cosa più importante,
19:22
besides all of these adaptations, is the fact that these organisms
298
1138000
5000
oltre tutti questi adattamenti, è il fatto che questi organismi
19:27
have figured out a way to do the amazing things they do
299
1143000
5000
hanno trovato un modo per fare le cose fantastiche che fanno
19:32
while taking care of the place
300
1148000
3000
mentre si prendono cura del posto
19:35
that's going to take care of their offspring.
301
1151000
5000
che si prenderà cura della loro discendenza.
19:40
When they're involved in foreplay,
302
1156000
3000
Quando sono coinvolti nei preliminari,
19:43
they're thinking about something very, very important --
303
1159000
3000
stanno pensando a qualcosa di molto, molto importante,
19:46
and that's having their genetic material
304
1162000
4000
che è far sì che il loro materiale genetico
19:50
remain, 10,000 generations from now.
305
1166000
5000
rimanga, per altre 10.000 generazioni da adesso.
19:55
And that means finding a way to do what they do
306
1171000
2000
E ciò significa trovare un modo per fare ciò che fanno
19:57
without destroying the place that'll take care of their offspring.
307
1173000
4000
senza distruggere il posto che si prenderà cura della loro discendenza.
20:01
That's the biggest design challenge.
308
1177000
3000
Questa è la più grande sfida di progettazione.
20:04
Luckily, there are millions and millions of geniuses
309
1180000
6000
Per fortuna, ci sono milioni di milioni di geni
20:10
willing to gift us with their best ideas.
310
1186000
3000
che vogliono farci dono delle loro migliori idee.
20:13
Good luck having a conversation with them.
311
1189000
3000
Buona fortuna a chi converserà con loro.
20:16
Thank you.
312
1192000
1000
Grazie.
20:17
(Applause)
313
1193000
14000
(Applausi)
20:31
Chris Anderson: Talk about foreplay, I -- we need to get to 12, but really quickly.
314
1207000
4000
Chris Anderson: Parlando di preliminari, io...noi dobbiamo arrivare a 12, ma molto velocemente.
20:35
Janine Benyus: Oh really?
315
1211000
1000
Janine Benyus: Oh, davvero?
20:36
CA: Yeah. Just like, you know, like the 10-second version
316
1212000
3000
CA: Sì. Proprio come, sai, la versione di 10 secondi
20:39
of 10, 11 and 12. Because we just -- your slides are so gorgeous,
317
1215000
3000
del 10, 11 e 12. Perché noi...le tue slide sono stupende,
20:42
and the ideas are so big, I can't stand to let you go down
318
1218000
2000
e le idee sono grandiose, non posso sopportare di lasciarti andare
20:44
without seeing 10, 11 and 12.
319
1220000
2000
senza vedere 10, 11 e 12.
20:46
JB: OK, put this -- OK, I'll just hold this thing. OK, great.
320
1222000
4000
JB: Okay, metti questa...Okay, ce la farò. Okay, benissimo.
20:50
OK, so that's the healing one.
321
1226000
3000
Okay, questo è quello della guarigione.
20:53
Sensing and responding: feedback is a huge thing.
322
1229000
3000
Cogliere e rispondere: la retroazione è una cosa enorme.
20:56
This is a locust. There can be 80 million of them in a square kilometer,
323
1232000
4000
Questa è una locusta. Ce ne possono essere 80 milioni in un Chilometro quadrato,
21:00
and yet they don't collide with one another.
324
1236000
3000
e ugualmente non si scontrano l'una con l'altra.
21:03
And yet we have 3.6 million car collisions a year.
325
1239000
5000
E nonostante questo ogni anno ci sono 3,6 milioni di collisioni tra auto.
21:08
(Laughter)
326
1244000
2000
(Risate)
21:10
Right. There's a person at Newcastle
327
1246000
4000
Bene. C'è una persona al Newcastle
21:14
who has figured out that it's a very large neuron.
328
1250000
3000
che ha scoperto che è dovuto a un neurone molto grande.
21:17
And she's actually figuring out how to make
329
1253000
3000
E in effetti sta scoprendo come creare
21:20
a collision-avoidance circuitry
330
1256000
2000
un circuito anti collisione
21:22
based on this very large neuron in the locust.
331
1258000
4000
basato su questo grande neurone delle locuste.
21:26
This is a huge and important one, number 11.
332
1262000
2000
Questo è enorme e importante, numero 11.
21:28
And that's the growing fertility.
333
1264000
2000
Ed è l'incremento della fertilità.
21:30
That means, you know, net fertility farming.
334
1266000
4000
Ciò significa, sapete, coltura della rete di fertilità.
21:34
We should be growing fertility. And, oh yes -- we get food, too.
335
1270000
4000
Dovremmo incrementare la fertilità. E, certo....anche avere cibo.
21:38
Because we have to grow the capacity of this planet
336
1274000
5000
Perché dobbiamo aumentare la capacità di questo pianeta
21:43
to create more and more opportunities for life.
337
1279000
3000
di creare opportunità per la vita sempre maggiori.
21:46
And really, that's what other organisms do as well.
338
1282000
2000
E seriamente, è quello che fanno anche gli organismi.
21:48
In ensemble, that's what whole ecosystems do:
339
1284000
3000
In complesso, è quello che fanno tutti gli ecosistemi:
21:51
they create more and more opportunities for life.
340
1287000
3000
creano opportunità per la vita sempre maggiori.
21:54
Our farming has done the opposite.
341
1290000
3000
La nostra coltura ha fatto l'opposto.
21:57
So, farming based on how a prairie builds soil,
342
1293000
4000
Quindi, le colture basate su come una prateria crei terreno,
22:01
ranching based on how a native ungulate herd
343
1297000
4000
allevamenti basati su come una mandria nativa ungulata
22:05
actually increases the health of the range,
344
1301000
2000
in effetti migliori la salute del pascolo.
22:07
even wastewater treatment based on how a marsh
345
1303000
5000
Persino il trattamento delle acque reflue basato su come un pantano
22:12
not only cleans the water,
346
1308000
2000
non solo pulisca l'acqua,
22:14
but creates incredibly sparkling productivity.
347
1310000
4000
ma crei una produttività incredibilmente frizzante.
22:18
This is the simple design brief. I mean, it looks simple
348
1314000
4000
Questo è un semplice breve progetto. Voglio dire, appare semplice
22:22
because the system, over 3.8 billion years, has worked this out.
349
1318000
5000
perché il sistema, più di 3,8 miliardi di anni, l'ha prodotto.
22:27
That is, those organisms that have not been able to figure out
350
1323000
5000
Ovvero, questi organismi che non sono riusciti a scoprire
22:32
how to enhance or sweeten their places,
351
1328000
4000
come accrescere o addolcire i loro luoghi,
22:36
are not around to tell us about it.
352
1332000
3000
non sono in giro per parlarcene.
22:39
That's the twelfth one.
353
1335000
3000
Questa è la dodicesime.
22:42
Life -- and this is the secret trick; this is the magic trick --
354
1338000
4000
Vita...e questo è il trucco segreto; questo è il trucco magico...
22:46
life creates conditions conducive to life.
355
1342000
4000
la vita crea condizioni favorevoli alla vita.
22:50
It builds soil; it cleans air; it cleans water;
356
1346000
4000
Crea terreni, pulisce l'aria, pulisce l'acqua,
22:54
it mixes the cocktail of gases that you and I need to live.
357
1350000
3000
miscela il cocktail di gas dei quali voi e io abbiamo bisogno per vivere.
22:57
And it does that in the middle of having great foreplay
358
1353000
6000
E lo fa mentre si trova nella fase dei preliminari
23:03
and meeting their needs. So it's not mutually exclusive.
359
1359000
6000
e mentre va incontro alle proprie necessità. Quindi non è mutualmente esclusivo.
23:09
We have to find a way to meet our needs,
360
1365000
3000
Dobbiamo trovare un modo per andare incontro alle nostre necessità,
23:12
while making of this place an Eden.
361
1368000
6000
mentre rendiamo questo posto un Eden.
23:18
CA: Janine, thank you so much.
362
1374000
1000
CA: Janine, grazie mille.
23:19
(Applause)
363
1375000
1000
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Janine Benyus - Science writer, innovation consultant, conservationistA self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity.
Why you should listen
In the world envisioned by science author Janine Benyus, a locust's ability to avoid collision within a roiling cloud of its brethren informs the design of a crash-resistant car; a self-cleaning leaf inspires a new kind of paint, one that dries in a pattern that enables simple rainwater to wash away dirt; and organisms capable of living without water open the way for vaccines that maintain potency even without refrigeration -- a hurdle that can prevent life-saving drugs from reaching disease-torn communities. Most important, these cool tools from nature pull off their tricks while still managing to preserve the environment that sustains them, a life-or-death lesson that humankind is in need of learning.
As a champion of biomimicry, Benyus has become one of the most important voices in a new wave of designers and engineers inspired by nature. Her most recent project, AskNature, explores what happens if we think of nature by function and looks at what organisms can teach us about design.
Janine Benyus | Speaker | TED.com