TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
メアリー・ルー・ジェプセン: 未来のマシンで脳からイメージを読み出せるか？
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最先端デジタル・ディスプレイの専門家メアリー・ルー・ジェプセンは、人間が生み出す創造的なアイデアを画面に表示する方法を研究しています。また、自分自身が脳手術を受けた経験からより深く理解したいと望んでいることがあります。発想、創造性、思考過程の背後にある神経活動です。彼女は、自分が情熱を注ぐ２つの取り組みを結びつけるため、驚くべき最先端の脳科学研究について語ります。その２つの研究は人間の思考方法（そして思考内容）の理解に向けた新分野を切り開く可能性を秘めているのです。
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio
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00:12
I had brain surgery 18 years ago,
0
607
2508
18年前に脳の手術を受けて以来 —
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
脳科学に
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
夢中になりました
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
私は技術者です
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
Googleの
ムーンショット・プロジェクトに
ムーンショット・プロジェクトに
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
最近加わり
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
Xラボで
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
ディスプレイ部門を担当しています
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
今日お話しする研究は
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
それより前の
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
Google社外での話です
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
さて 脳の手術を受けると
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
ある種の烙印が押されます
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
つまり頭が悪くなっていないか —
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
もし悪くなっていたとしたら
元に戻れるのか・・・
元に戻れるのか・・・
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
脳神経外科手術を受けて
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
脳の一部を失ったので
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
対処が必要になりました
00:55
It wasn't the grey matter, but it
was the gooey part dead center
was the gooey part dead center
18
43924
2944
失ったのは灰白質ではなく
重要なホルモンや
重要なホルモンや
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
神経伝達物質を作る
中心部のブヨブヨした部分です
中心部のブヨブヨした部分です
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
手術を終えるとすぐに
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
毎日 飲まなければならない ―
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
12種類以上ある薬品の量を
個々に決める必要がありました
個々に決める必要がありました
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
もし飲まなかったら
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
数時間で死んでしまうからです
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
この18年間 毎日欠かさず
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
薬の組み合わせや
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
調合を決定し
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
それを理解しようと努めました
生きるためにです
生きるためにです
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
何度も危険な目にあいました
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
でも幸い私は
根っからの実験家なので
根っからの実験家なので
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
最適な投薬量を見つけようと
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
実験を続けることにしました
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
投薬量には明確な
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
目安がなかったからです
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
色々な調合を試して驚いたのは
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
投薬量のほんの
わずかな違いによって
わずかな違いによって
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
自意識や
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
自分が何者かという感覚 —
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
思考や 他者に対する行動が
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
劇的に変化することでした
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
特に印象的だった事があります
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
２か月に渡って
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
投薬量を20代前半の
男性に典型的な量にしてみたのです
男性に典型的な量にしてみたのです
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
びっくりする程
思考が変化しました
思考が変化しました
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
（笑）
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
どんな時も怒りっぽくなり
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
セックスのことばかり考え
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
自分が世界一の天才だと
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
思うようになったのです
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
（笑）
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
これまで そういう男性にも
そこまででもない男性にも
そこまででもない男性にも
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
出会ってきましたが
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
私の場合は少し極端でした
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
ただ 驚いたのは
自分では大きな態度など
自分では大きな態度など
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
とるつもりは
なかったことです
なかったことです
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
本当は不安を抱えながら
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
目の前の問題を
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
解決しようとしただけなのに
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
行動には現れないのです
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
私の手に負えず
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
投薬量を変えましたが
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
この体験のおかげで
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
男性の経験することが
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
理解できました
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
それ以来 男性達とは
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
前よりうまく つき合っています
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
私が目指したのは
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
ホルモンや神経伝達物質の
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
量を調整して
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
病気と手術を経た自分に
知性と創造性 —
知性と創造性 —
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
そして湧き出るアイデアを
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
取り戻すことでした
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
私は普段
イメージで考えるので
イメージで考えるので
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
イメージは重要でした
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
つまりアイデアを思い描いたり
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
新しいアイデアを試したり
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
シナリオをなぞるための
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
方法であるイメージを
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
取り戻す方法です
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
この思考法は新しいものではなく
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
ヒュームやデカルト
ホッブズといった哲学者も
ホッブズといった哲学者も
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
事物を同様に捉えました
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
彼らは心的イメージとアイデアを
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
同じだと考えたのです
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
現在は この考えに
反対する人も多く
反対する人も多く
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
心の働きに関する
議論も盛んですが
議論も盛んですが
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
私はシンプルに考えています
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
私達の大部分にとって
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
独創的で創造的な思考の
中心にはイメージがあるのです
中心にはイメージがあるのです
03:54
So after several years,
90
222675
1775
私は数年かけて
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
自分を調節することで
かなり精巧で
かなり精巧で
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
分析的な基盤をもった
多くの鮮明なイメージを
多くの鮮明なイメージを
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
取り戻しました
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
今取り組んでいるのは
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
頭の中にあるイメージを
即 コンピュータ画面に
即 コンピュータ画面に
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
表示する方法です
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
想像できますか？
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
映画監督は想像するだけで
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
目の前の世界を
映像化できるようになります
映像化できるようになります
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
作曲家は頭の中から
直接音楽を取り出せます
直接音楽を取り出せます
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
クリエイティブな人々にとって
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
アイデアを光速で共有するという ―
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
大きな可能性が開かれるのです
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
実現するための
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
最後の障害は
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
脳スキャンの解像度を
上げることです
上げることです
04:39
So let me show you why I think
we're pretty close to getting there
we're pretty close to getting there
107
267161
2858
私はもう少しで
実現できると考えています
実現できると考えています
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
その理由を
最先端の２つの
最先端の２つの
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
神経科学研究を元にお話しします
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
どちらもfMRI つまり ―
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
機能的磁気共鳴
画像診断装置で
画像診断装置で
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
脳内を可視化します
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
これはハーバード大の
ジョージオ・ガニス他による ―
ジョージオ・ガニス他による ―
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
スキャン画像のセットです
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
左の列は ある画像を見ている人の
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
脳をスキャンしたもの ―
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
中央は同じ人が その画像を
05:06
of that same individual
118
294738
1621
想像しているところを
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
スキャンしたものです
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
右の列は
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
左と中央の画像の差分で
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
ほぼ違いがないことがわかります
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
色々な画像を使って
たくさんの人に
たくさんの人に
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
この実験を繰り返してみると
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
常に同様の結果が出ました
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
画像を見ることと
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
その画像を見ていると
想像することの間には
想像することの間には
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
ほとんど違いがないのです
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
もう一つ実験を紹介します
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
カリフォルニア大学バークレー校の
ジャック・ギャラント他は
ジャック・ギャラント他は
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
脳波を解読して
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
映像に変換することに成功しました
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
ご覧ください
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
実験では被験者がYouTubeの
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
ビデオを数百時間分 見ます
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
同時に脳をスキャンして
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
ビデオ映像に
脳が反応する様子を
脳が反応する様子を
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
巨大なライブラリーに蓄えます
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
新たなイメージや人物
動物が映った
動物が映った
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
新たなビデオが流れると
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
新しいスキャン・セットが記録されます
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
脳をスキャンしたデータだけを使って
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
コンピュータが新しいスキャンを解析し
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
その人が実際に見ている映像を
推測して表示します
推測して表示します
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
右はコンピュータが推測した映像で
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
左は実際に流したビデオです
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
これはまさに驚きです
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
ここまで来ているのです
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
あとはただ解像度を上げるだけです
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
ここで確認したいのは
実際に画像を見た時と
実際に画像を見た時と
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
その画像を想像した時では
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
同じスキャン画像が
得られるという点です
得られるという点です
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
これは現在 最も解像度が高い
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
システムでスキャンされたものですが
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
解像度は ここ数年で
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
千倍向上しています
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
もっと詳しく観察するには
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
さらに解像度を千倍上げる ―
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
必要があります
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
これをどう実現するか？
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
いろいろな技術があります
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
頭がい骨を割って
電極を差し込む手もありますが
電極を差し込む手もありますが
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
賛成はできません
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
新たなイメージング技術が
次々に提案され
次々に提案され
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
私もいくつか開発しましたが
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
近年のMRIによる成果を考えると
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
検討が必要なことがあります
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
この技術の進歩は
限界に達したのでしょうか？
限界に達したのでしょうか？
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
一般的に 解像度を上げるには
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
磁石の巨大化が
必須だとされています
必須だとされています
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
ただ 磁石を大きくしても
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
解像度は少しずつしか向上せず
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
必要な千倍には達しません
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
そこで考えました
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
磁石を大きくするのではなく
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
磁石の性能を上げてはどうだろう
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
ナノサイエンスの分野では
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
次々に技術革新が起きていて
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
磁気構造に応用すると
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
まったく新しい磁石が作れます
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
このような磁石を使うと
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
脳全体の詳細な磁場のパターンを
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
捉えられます
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
この磁場パターンを使うと
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
ホログラフィのように
干渉構造を描き出せます
干渉構造を描き出せます
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
そして それをずらしていけば
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
様々なパターンを
精密に制御できるのです
精密に制御できるのです
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
少し配置を変えると
より複雑な構造を
より複雑な構造を
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
描くこともできます
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
歯車を回して模様を描く
おもちゃのようにです
おもちゃのようにです
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
では なぜこれが重要なのか？
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
MRIを改良する試みは
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
長年 磁石を巨大化する方向に
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
進んできました
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
一方 近年 解像度が向上した理由は
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
MRIシステムの内部にある ―
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
FM電波の送受信機における
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
符号化と復号化の方法が
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
革新を遂げたためです
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
また均一な磁場を使う代わりに
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
構造化した磁気パターンと
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
FM電波を組み合わせて
使ってみましょう
使ってみましょう
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
磁気パターンとFM電波の
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
周波数パターンの処理を
組み合わせることで
組み合わせることで
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
一回のスキャンで
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
抽出できる情報が
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
飛躍的に増加します
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
こうして得た情報に
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
急速に進展する脳の構造や
記憶に関する知識を組み合わせることで
記憶に関する知識を組み合わせることで
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
必要な千倍の解像度が
得られるのです
得られるのです
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
fMRIを使えば
酸素を含む血流の量だけでなく
酸素を含む血流の量だけでなく
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
ホルモンや神経伝達物質 ―
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
神経活動までもが
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
直接 測定可能になるでしょう
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
これが実現したい夢です
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
私達は自分のアイデアを
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
直接デジタル・メディアに
書き込めるようになるでしょう
書き込めるようになるでしょう
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
言語を介さずに
直接 思考を使って
直接 思考を使って
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
コミュニケーションをとる姿を
想像できますか？
想像できますか？
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
その時 何が
可能になるのでしょう？
可能になるのでしょう？
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
私達は どうやって
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
生の思考を扱う方法を
学んでいくのでしょう？
学んでいくのでしょう？
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
インターネットは
大きな意味を持つでしょう
大きな意味を持つでしょう
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
これは大きな課題です
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
思考やコミュニケーション能力を
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
拡張するために不可欠の
手段となるかもしれません
手段となるかもしれません
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
実際に このツールこそが
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
アルツハイマー病などを
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
治療する鍵に
なるかもしれません
なるかもしれません
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
私達は この方向に
進むほかありません
進むほかありません
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
何年かかるかは
関係ありません
関係ありません
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
５年後か15年後か？
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
でも そんなに時間が
かかるとは思えません
かかるとは思えません
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
皆で この道を進む方法を
探るしかないのです
探るしかないのです
10:15
Thank you.
235
603282
2174
ありがとうございました
10:17
(Applause)
236
605456
3974
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicistMary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.
Why you should listen
Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.
Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com