TED Fellows Retreat 2015
Cesar Harada: How I teach kids to love science
Cesar Harada: Jak uczę dzieci kochać nauki ścisłe
Filmed:
Readability: 4.2
1,776,679 views
Cecar Harada uczy nauk obywatelskich i innowacji kolejne pokolenia ekologów w Harbor School w Hong Kongu. Przeniósł swoją klasę do przemysłowej hali, gdzie pełne wyobraźni dzieciaki pracują w drewnie i metalu, zajmują się chemią, biologią, optyką i czasami pracą z narzędziami elektrycznymi, aby znaleźć rozwiązania zagrożeń, z którymi borykają się oceany. W tej szkole uczy uniwersalnej prawdy, której nauczyli go jego właśni rodzice: można robić bałagan, ale trzeba po sobie posprzątać.
Cesar Harada - Inventor, environmentalist, educator
TED Senior Fellow Cesar Harada aims to harness the forces of nature as he invents innovative remedies for man-made problems like oil spills and radioactive leaks. Full bio
TED Senior Fellow Cesar Harada aims to harness the forces of nature as he invents innovative remedies for man-made problems like oil spills and radioactive leaks. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Kiedy byłem dzieckiem rodzice mówili mi:
00:13
When I was a kid,
my parents would tell me,
my parents would tell me,
0
1800
2816
00:16
"You can make a mess,
but you have to clean up after yourself."
but you have to clean up after yourself."
1
4640
3399
"Możesz nabałaganić pod warunkiem,
że po sobie posprzątasz".
że po sobie posprzątasz".
00:20
So freedom came with responsibility.
2
8440
3336
Z wolnością przyszła i odpowiedzialność.
00:23
But my imagination would take me
to all these wonderful places,
to all these wonderful places,
3
11800
3576
Wyobraźnia zabierała mnie
do wspaniałych miejsc,
do wspaniałych miejsc,
00:27
where everything was possible.
4
15400
2096
gdzie wszystko było możliwe.
00:29
So I grew up in a bubble of innocence --
5
17520
2896
Rosłem więc w otoczce niewinności,
00:32
or a bubble of ignorance, I should say,
6
20440
2336
można powiedzieć otoczce ignorancji,
00:34
because adults would lie to us
to protect us from the ugly truth.
to protect us from the ugly truth.
7
22800
5096
bo dorośli kłamali, by ochronić nas
przed paskudną prawdą.
przed paskudną prawdą.
00:39
And growing up, I found out
that adults make a mess,
that adults make a mess,
8
27920
3576
Dorastając zrozumiałem,
że dorośli też robią bałagan
że dorośli też robią bałagan
00:43
and they're not very good
at cleaning up after themselves.
at cleaning up after themselves.
9
31520
2800
i nie są za dobrzy w jego sprzątaniu.
00:47
Fast forward, I am an adult now,
10
35360
2136
Teraz jestem dorosły,
00:49
and I teach citizen science and invention
at the Hong Kong Harbour School.
at the Hong Kong Harbour School.
11
37520
4976
uczę wychowania obywatelskiego i innowacji
w szkole Harbour w Hong Kongu .
w szkole Harbour w Hong Kongu .
00:54
And it doesn't take too long
12
42520
1336
Nie mija wiele czasu,
00:55
before my students walk on a beach
and stumble upon piles of trash.
and stumble upon piles of trash.
13
43880
4216
zanim studenci widzą śmieci na plaży.
01:00
So as good citizens,
we clean up the beaches --
we clean up the beaches --
14
48120
2656
Jako dobrzy obywatele, sprzątamy plaże.
01:02
and no, he is not drinking alcohol,
and if he is, I did not give it to him.
and if he is, I did not give it to him.
15
50800
4720
Nie, on nie pije alkoholu, a jeśli nawet,
to ja mu go nie dałem.
to ja mu go nie dałem.
01:07
(Laughter)
16
55880
1760
(Śmiech)
01:09
And so it's sad to say,
17
57960
1216
Smutne jest to,
01:11
but today more than 80 percent
of the oceans have plastic in them.
of the oceans have plastic in them.
18
59200
3776
że dzisiaj ponad 80 procent
wód oceanów zawiera plastik.
wód oceanów zawiera plastik.
01:15
It's a horrifying fact.
19
63000
1280
To przerażające.
W ostatnich dziesięcioleciach,
01:16
And in past decades,
20
64800
1376
01:18
we've been taking those big ships out
and those big nets,
and those big nets,
21
66200
3456
wypływamy dużymi statkami
i zarzucamy olbrzymie sieci,
i zarzucamy olbrzymie sieci,
01:21
and we collect those plastic bits
that we look at under a microscope,
that we look at under a microscope,
22
69680
3336
zbierając plastikowe odpadki, na które
potem patrzymy pod mikroskopem,
potem patrzymy pod mikroskopem,
01:25
and we sort them,
23
73040
1216
sortujemy je,
01:26
and then we put this data onto a map.
24
74280
1762
i nanosimy te dane na mapę.
01:28
But that takes forever,
it's very expensive,
it's very expensive,
25
76440
2336
Zabiera to jednak dużo czasu, jest drogie,
01:30
and so it's quite risky
to take those big boats out.
to take those big boats out.
26
78800
3136
a wypływanie tymi łodziami jest ryzykowne.
01:33
So with my students, ages six to 15,
27
81960
2936
Mnie i moim uczniom, wiek od 6 do 15 lat,
01:36
we've been dreaming
of inventing a better way.
of inventing a better way.
28
84920
2216
marzy się lepszy sposób.
01:39
So we've transformed our tiny
Hong Kong classroom into a workshop.
Hong Kong classroom into a workshop.
29
87160
4416
Przekształciliśmy naszą małą klasę
w Hong Kongu w warsztat.
w Hong Kongu w warsztat.
01:43
And so we started building
this small workbench,
this small workbench,
30
91600
2656
Zaczęliśmy od zbudowania
małej ławki roboczej
małej ławki roboczej
o różnych wysokościach, tak
by i niscy uczniowie mogli brać udział.
by i niscy uczniowie mogli brać udział.
01:46
with different heights,
so even really short kids can participate.
so even really short kids can participate.
31
94280
3176
01:49
And let me tell you, kids with power tools
are awesome and safe.
are awesome and safe.
32
97480
4176
Uczniowie z elektrycznymi narzędziami
są niesamowici i bezpieczni.
są niesamowici i bezpieczni.
01:53
(Laughter)
33
101680
1336
(Śmiech)
01:55
Not really.
34
103040
1896
No niezupełnie.
01:56
And so, back to plastic.
35
104960
1216
Wracając do plastiku.
01:58
We collect this plastic and we grind it
to the size we find it in the ocean,
to the size we find it in the ocean,
36
106200
3616
Zbieramy go i mielimy do wielkości,
w jakich go znaleźliśmy w oceanie,
w jakich go znaleźliśmy w oceanie,
02:01
which is very small
because it breaks down.
because it breaks down.
37
109840
2176
czyli bardzo małych, bo on się rozkłada.
02:04
And so this is how we work.
38
112040
1376
A działa to tak.
02:05
I let the imaginations
of my students run wild.
of my students run wild.
39
113440
3136
Puszczam wolno wyobraźnię uczniów.
02:08
And my job is to try to collect
the best of each kid's idea
the best of each kid's idea
40
116600
4256
Moja praca polega na zebraniu
najlepszych pomysłów
najlepszych pomysłów
02:12
and try to combine it into something
that hopefully would work.
that hopefully would work.
41
120880
4280
i połączeniu ich w coś,
co miejmy nadzieję zadziała.
co miejmy nadzieję zadziała.
02:17
And so we have agreed
that instead of collecting plastic bits,
that instead of collecting plastic bits,
42
125920
3136
Uzgodniliśmy, że zamiast
zbierania tych plastikowych kawałków,
zbierania tych plastikowych kawałków,
02:21
we are going to collect only the data.
43
129080
1976
będziemy zbierać tylko dane.
02:23
So we're going to get an image
of the plastic with a robot --
of the plastic with a robot --
44
131080
2976
Otrzymamy obraz plastiku za pomocą robota.
02:26
so robots, kids get very excited.
45
134080
2376
Roboty, dzieciaki się nimi pasjonują.
02:28
And the next thing we do --
we do what we call "rapid prototyping."
we do what we call "rapid prototyping."
46
136480
3143
Następnie robimy "szybki prototyp".
02:31
We are so rapid at prototyping
47
139647
1689
Tak nam to szybko poszło,
02:33
that the lunch is still in the lunchbox
when we're hacking it.
when we're hacking it.
48
141360
3176
że lunch był jeszcze w pudełku
kiedy nad nim pracowaliśmy.
kiedy nad nim pracowaliśmy.
02:36
(Laughter)
49
144560
1296
(Śmiech)
02:37
And we hack table lamps and webcams,
into plumbing fixtures
into plumbing fixtures
50
145880
4256
Łączymy lampy i kamerki internetowe
w hydrauliczne części
w hydrauliczne części
02:42
and we assemble that into a floating robot
that will be slowly moving through water
that will be slowly moving through water
51
150160
5136
i wkładamy je w pływającego robota,
który będzie się wolno poruszał w wodzie,
który będzie się wolno poruszał w wodzie,
02:47
and through the plastic
that we have there --
that we have there --
52
155320
2096
przez pływający plastik.
02:49
and this is the image
that we get in the robot.
that we get in the robot.
53
157440
2191
A to obraz uzyskany z robota.
02:51
So we see the plastic pieces
floating slowly through the sensor,
floating slowly through the sensor,
54
159655
3721
Widzimy kawałki plastiku
wolno unoszące się przez sensor.
wolno unoszące się przez sensor.
02:55
and the computer on board
will process this image,
will process this image,
55
163400
3296
Komputer na pokładzie analizuje ten obraz
02:58
and measure the size of each particle,
56
166720
2096
i mierzy każdą z tych cząstek.
03:00
so we have a rough estimate
of how much plastic there is in the water.
of how much plastic there is in the water.
57
168840
4120
To daje przybliżoną
ilość plastiku w wodzie.
ilość plastiku w wodzie.
03:05
So we documented
this invention step by step
this invention step by step
58
173520
3016
Udokumentowaliśmy
ten wynalazek krok po kroku
ten wynalazek krok po kroku
03:08
on a website for inventors
called Instructables,
called Instructables,
59
176560
3376
na naszej stronie internetowej
dla wynalazców, zwanej "Instructables",
dla wynalazców, zwanej "Instructables",
03:11
in the hope that somebody
would make it even better.
would make it even better.
60
179960
2800
w nadziei, że ktoś to ulepszy.
03:15
What was really cool about this project
was that the students saw a local problem,
was that the students saw a local problem,
61
183838
3858
W tym projekcie najfajniejsze jest to,
że uczniowie dostrzegli lokalny problem
że uczniowie dostrzegli lokalny problem
03:19
and boom -- they are trying
to immediately address it.
to immediately address it.
62
187720
2667
i od razu próbowali z nim się uporać.
03:22
[I can investigate my local problem]
63
190411
2325
[Mogę się zmierzyć z lokalnym problemem]
03:24
But my students in Hong Kong
are hyperconnected kids.
are hyperconnected kids.
64
192760
3216
Ale moi uczniowie z Hong Kongu
to dzieciaki połączone w sieci.
to dzieciaki połączone w sieci.
03:28
And they watch the news,
they watch the Internet,
they watch the Internet,
65
196000
2296
Oglądają wiadomości, internet
03:30
and they came across this image.
66
198320
2240
i natknęli się na ten obraz.
03:33
This was a child, probably under 10,
cleaning up an oil spill bare-handed,
cleaning up an oil spill bare-handed,
67
201840
4736
Dziecko około 10 lat sprzątające
gołymi rękoma rozlany olej
gołymi rękoma rozlany olej
03:38
in the Sundarbans, which is the world's
largest mangrove forest in Bangladesh.
largest mangrove forest in Bangladesh.
68
206600
4496
w Sundarbans, największym na świecie
lesie mangrowym w Bangladeszu.
lesie mangrowym w Bangladeszu.
03:43
So they were very shocked,
69
211120
2456
Byli zszokowani,
03:45
because this is the water they drink,
this is the water they bathe in,
this is the water they bathe in,
70
213600
3296
bo to jest woda, którą oni piją,
w której się kąpią,
w której się kąpią,
03:48
this is the water they fish in --
this is the place where they live.
this is the place where they live.
71
216920
3376
woda, w której łowią ryby,
to miejsce, w którym żyją.
to miejsce, w którym żyją.
03:52
And also you can see the water is brown,
the mud is brown and oil is brown,
the mud is brown and oil is brown,
72
220320
3896
Jak widać woda jest brązowa,
tak jak błoto i olej,
tak jak błoto i olej,
03:56
so when everything is mixed up,
73
224240
1477
Kiedy wszystko jest wymieszane,
03:57
it's really hard to see
what's in the water.
what's in the water.
74
225741
2475
trudno zobaczyć, co tam jest.
04:00
But, there's a technology
that's rather simple,
that's rather simple,
75
228240
2256
Mamy jednak technologię, całkiem prostą,
04:02
that's called spectrometry,
76
230520
1536
zwaną spektrometrią,
która pozwala zobaczyć, co jest w wodzie.
04:04
that allows you see what's in the water.
77
232080
1905
04:06
So we built a rough prototype
of a spectrometer,
of a spectrometer,
78
234009
3047
Zbudowaliśmy prosty prototyp spektrometru,
04:09
and you can shine light
through different substances
through different substances
79
237080
2936
który umożliwia prześwietlanie
różnych substancji
różnych substancji
04:12
that produce different spectrums,
80
240040
2416
wytwarzających różne spektra,
04:14
so that can help you
identify what's in the water.
identify what's in the water.
81
242480
3856
a to pomaga w identyfikacji
tego co znajduje się w wodzie.
tego co znajduje się w wodzie.
04:18
So we packed this prototype of a sensor,
82
246360
2896
Spakowaliśmy ten prototyp czujnika
04:21
and we shipped it to Bangladesh.
83
249280
2240
i wysłaliśmy do Bangladeszu.
04:23
So what was cool about this project
84
251989
1667
To fajne, że w tym projekcie
04:25
was that beyond addressing
a local problem,
a local problem,
85
253680
3135
oprócz zajęcia się lokalnym problemem
lub analizowania lokalnego problemu,
04:28
or looking at a local problem,
86
256839
1430
04:30
my students used their empathy
and their sense of being creative
and their sense of being creative
87
258293
3923
uczniowie użyli empatii i kreatywności,
04:34
to help, remotely, other kids.
88
262240
2256
aby na odległość pomóc innym dzieciom.
04:36
[I can investigate a remote problem]
89
264520
1715
[Mogę badać problem na odległość]
04:38
So I was very compelled
by doing the second experiments,
by doing the second experiments,
90
266259
2620
Pod wpływem tego drugiego eksperymentu
04:40
and I wanted to take it even further --
91
268903
2513
chciałem pójść o krok dalej;
04:43
maybe addressing an even harder problem,
and it's also closer to my heart.
and it's also closer to my heart.
92
271440
4600
może zająć się trudniejszym problemem,
bliższym mojemu sercu.
bliższym mojemu sercu.
04:48
So I'm half Japanese and half French,
93
276560
2616
Jestem w połowie Japończykiem
i w połowie Francuzem.
i w połowie Francuzem.
04:51
and maybe you remember in 2011
there was a massive earthquake in Japan.
there was a massive earthquake in Japan.
94
279200
5320
Może pamiętacie, że 2011 roku Japonia
doświadczyła potężnego trzęsienia ziemi.
doświadczyła potężnego trzęsienia ziemi.
04:57
It was so violent that it triggered
several giant waves --
several giant waves --
95
285120
3816
Było tak silne, że spowodowało
kilka gigantycznych fal
kilka gigantycznych fal
05:00
they are called tsunami --
96
288960
1416
zwanych tsunami.
05:02
and those tsunami destroyed many cities
on the eastern coast of Japan.
on the eastern coast of Japan.
97
290400
6960
Te tsunami zniszczyły wiele miast
na wschodnim wybrzeżu Japonii.
na wschodnim wybrzeżu Japonii.
05:10
More than 14,000 people
died in an instant.
died in an instant.
98
298680
3360
Ponad 14 tys. osób zginęło na miejscu.
05:15
Also, it damaged the nuclear
power plant of Fukushima,
power plant of Fukushima,
99
303600
3736
Zniszczona została również
elektrownia nuklearna w Fukushimie,
elektrownia nuklearna w Fukushimie,
05:19
the nuclear power plant just by the water.
100
307360
2680
usytuowana nad samym morzem.
05:22
And today, I read the reports
101
310480
2416
Dzisiaj, jak czytam w raportach,
05:24
and an average of 300 tons
102
312920
3056
przeciętnie 300 ton
05:28
are leaking from the nuclear power plant
into the Pacific Ocean.
into the Pacific Ocean.
103
316000
3576
wycieka z tej elektrowni do Pacyfiku.
05:31
And today the whole Pacific Ocean
has traces of contamination of cesium-137.
has traces of contamination of cesium-137.
104
319600
6376
Obecnie cały Ocean Pacyficzny
ma śladowe ilości cezu 137.
ma śladowe ilości cezu 137.
Wszędzie na Zachodnim Wybrzeżu
można znaleźć skutki Fukushimy.
można znaleźć skutki Fukushimy.
05:38
If you go outside on the West Coast,
you can measure Fukushima everywhere.
you can measure Fukushima everywhere.
105
326000
4416
Jednak z mapy wynika,
że większość radioaktywności
że większość radioaktywności
05:42
But if you look at the map,
it can look like most of the radioactivity
it can look like most of the radioactivity
106
330440
3296
05:45
has been washed away
from the Japanese coast,
from the Japanese coast,
107
333760
2096
została zmyta z japońskiego wybrzeża,
05:47
and most of it is now --
it looks like it's safe, it's blue.
it looks like it's safe, it's blue.
108
335880
2816
większość jest bezpieczna, niebieska.
05:50
Well, reality is a bit
more complicated than this.
more complicated than this.
109
338720
3416
Rzeczywistość jest jednak
bardziej skomplikowana.
bardziej skomplikowana.
05:54
So I've been going to Fukushima
every year since the accident,
every year since the accident,
110
342160
3656
Jeżdżę do Fukushimy co roku od wypadku
i niezależnie, wraz z innymi naukowcami
dokonujemy pomiarów
dokonujemy pomiarów
05:57
and I measure independently
and with other scientists,
and with other scientists,
111
345840
2536
06:00
on land, in the river --
112
348400
1856
na lądzie i w rzece.
06:02
and this time we wanted to take the kids.
113
350280
2736
Tym razem chciałem zabrać ze sobą dzieci.
06:05
So of course we didn't take the kids,
the parents wouldn't allow that to happen.
the parents wouldn't allow that to happen.
114
353040
3776
Oczywiście nie zrobiliśmy tego,
rodzice by się na to nie zgodzili.
rodzice by się na to nie zgodzili.
06:08
(Laughter)
115
356840
1336
(Śmiech)
06:10
But every night we would report
to "Mission Control" --
to "Mission Control" --
116
358200
3936
Ale co wieczór składaliśmy
raporty do "centrali".
raporty do "centrali".
06:14
different masks they're wearing.
117
362160
2176
Dzieci zakładały różne maski.
06:16
It could look like they didn't take
the work seriously, but they really did
the work seriously, but they really did
118
364360
4376
Może się wydawać, że nie brali
tej pracy poważnie, ale tak nie było,
tej pracy poważnie, ale tak nie było,
06:20
because they're going to have to live
with radioactivity their whole life.
with radioactivity their whole life.
119
368760
4200
bo to oni będą musieli żyć
z radioaktywnością do końca życia.
z radioaktywnością do końca życia.
06:25
And so what we did with them
120
373640
2056
Wszyscy razem
06:27
is that we'd discuss the data
we collected that day,
we collected that day,
121
375720
2616
omawialiśmy dane z bieżącego dnia
06:30
and talk about where
we should be going next --
we should be going next --
122
378360
2191
i ustalaliśmy dalsze kroki,
06:32
strategy, itinerary, etc...
123
380575
2121
strategię, plan itd.
06:34
And to do this, we built
a very rough topographical map
a very rough topographical map
124
382720
3616
W tym celu zbudowaliśmy
ogólną mapę topograficzną
ogólną mapę topograficzną
06:38
of the region around
the nuclear power plant.
the nuclear power plant.
125
386360
2856
rejonu wokół elektrowni.
06:41
And so we built the elevation map,
126
389240
2016
Zbudowaliśmy też mapę wzniesień.
06:43
we sprinkled pigments to represent
real-time data for radioactivity,
real-time data for radioactivity,
127
391280
4616
Posypaliśmy barwnikiem, aby pokazać
realne dane radioaktywności
realne dane radioaktywności
06:47
and we sprayed water
to simulate the rainfall.
to simulate the rainfall.
128
395920
4336
i spryskaliśmy wodą,
żeby symulować deszcz.
żeby symulować deszcz.
06:52
And with this we could see
that the radioactive dust
that the radioactive dust
129
400280
2976
Dzięki temu mogliśmy zobaczyć,
jak radioaktywny pył
jak radioaktywny pył
06:55
was washing from the top of the mountain
into the river system,
into the river system,
130
403280
3056
był zmywany ze szczytu góry do rzeki,
06:58
and leaking into the ocean.
131
406360
1536
a potem do oceanu.
06:59
So it was a rough estimate.
132
407920
1600
To było duże przybliżenie.
07:02
But with this in mind,
we organized this expedition,
we organized this expedition,
133
410680
2936
Pamiętając o tym,
zorganizowaliśmy wyprawę,
zorganizowaliśmy wyprawę,
07:05
which was the closest civilians have been
to the nuclear power plant.
to the nuclear power plant.
134
413640
3616
w której cywile byli po raz pierwszy
tak blisko elektrowni atomowej.
tak blisko elektrowni atomowej.
07:09
We are sailing 1.5 kilometers away
from the nuclear power plant,
from the nuclear power plant,
135
417280
4336
Żeglowaliśmy 1,5 km od elektrowni
07:13
and with the help of the local fisherman,
136
421640
1953
i wraz z lokalnymi rybakami
07:15
we are collecting sediment from the seabed
137
423617
2239
zbieraliśmy osad z dna morza
07:17
with a custom sediment sampler
we've invented and built.
we've invented and built.
138
425880
3456
przy pomocy urządzenia, które sami
wynaleźliśmy i zbudowaliśmy.
wynaleźliśmy i zbudowaliśmy.
07:21
We pack the sediment into small bags,
139
429360
3256
Zapakowaliśmy osad do małych toreb,
po czym rozdzieliliśmy go
na setki małych torebek,
na setki małych torebek,
07:24
we then dispatch them
to hundreds of small bags
to hundreds of small bags
140
432640
2256
07:26
that we send to different universities,
141
434920
1936
które wysłaliśmy do różnych uniwersytetów.
07:28
and we produce the map
of the seabed radioactivity,
of the seabed radioactivity,
142
436880
2976
Uzyskaliśmy mapę radioaktywności dna morza
07:31
especially in estuaries
where the fish will reproduce,
where the fish will reproduce,
143
439880
2536
głównie w ujściach rzek,
gdzie ryby się rozmnażają.
gdzie ryby się rozmnażają.
07:34
and I will hope that we will have improved
144
442440
2056
Mamy nadzieję, że ulepszyliśmy
07:36
the safety of the local fishermen
and of your favorite sushi.
and of your favorite sushi.
145
444520
3096
bezpieczeństwo lokalnych rybaków
i twojego ulubionego sushi.
i twojego ulubionego sushi.
07:39
(Laughter)
146
447640
1296
(Śmiech)
07:40
You can see a progression here --
147
448960
1576
Można zauważyć tutaj postęp.
07:42
we've gone from a local problem
to a remote problem to a global problem.
to a remote problem to a global problem.
148
450560
4536
Zaczęliśmy od lokalnego, oddalonego
problemu, a skończyło się na globalnym.
problemu, a skończyło się na globalnym.
07:47
And it's been super exciting
to work at these different scales,
to work at these different scales,
149
455120
2953
Praca na tak różną skalę
tak prostymi technologiami
tak prostymi technologiami
07:50
with also very simple,
open-source technologies.
open-source technologies.
150
458097
3559
jest super ekscytująca.
07:53
But at the same time,
it's been increasingly frustrating
it's been increasingly frustrating
151
461680
3336
Jednocześnie proces ten
jest coraz bardziej frustrujący
jest coraz bardziej frustrujący
07:57
because we have only started to measure
the damage that we have done.
the damage that we have done.
152
465040
3696
bo to dopiero początek
pomiaru szkód, jakie wyrządziliśmy.
pomiaru szkód, jakie wyrządziliśmy.
08:00
We haven't even started
to try to solve the problems.
to try to solve the problems.
153
468760
4080
Nawet nie zaczęliśmy szukać rozwiązań.
08:05
And so I wonder
if we should just take a leap
if we should just take a leap
154
473640
2776
Zastanawiałem się,
czy podjąć kolejne kroki
czy podjąć kolejne kroki
08:08
and try to invent better ways
to do all these things.
to do all these things.
155
476440
4640
i znaleźć lepszy sposób na to, co robimy.
08:13
And so the classroom
started to feel a little bit small,
started to feel a little bit small,
156
481520
3576
Klasa szkolna zrobiła się za mała,
08:17
so we found an industrial
site in Hong Kong,
site in Hong Kong,
157
485120
2696
więc znaleźliśmy w Hong Kongu
halę przemysłową.
halę przemysłową.
08:19
and we turned it into
the largest mega-space
the largest mega-space
158
487840
3256
i przekształciliśmy ją w mega-przestrzeń,
która skupia się na wpływie
społecznym i środowiskowym.
społecznym i środowiskowym.
08:23
focused on social
and environmental impact.
and environmental impact.
159
491120
3176
Znajduje się w centrum Hong Kongu.
08:26
It's in central Hong Kong,
160
494320
1296
To miejsce, gdzie możemy pracować
w drewnie, metalu; trochę nad chemią
w drewnie, metalu; trochę nad chemią
08:27
and it's a place we can work
with wood, metal, chemistry,
with wood, metal, chemistry,
161
495640
3216
08:30
a bit of biology, a bit of optics,
162
498880
1626
trochę nad biologią, optyką.
08:32
basically you can build
pretty much everything there.
pretty much everything there.
163
500530
2492
Ogólnie mówiąc możesz tam
zbudować praktycznie wszystko.
zbudować praktycznie wszystko.
08:35
And its a place where
adults and kids can play together.
adults and kids can play together.
164
503047
2969
To miejsce, gdzie dorośli
i dzieci mogą się razem bawić.
i dzieci mogą się razem bawić.
08:38
It's a place where
kids' dreams can come true,
kids' dreams can come true,
165
506040
3576
To miejsce, gdzie spełniają się
marzenia dziecięce,
marzenia dziecięce,
08:41
with the help of adults,
166
509640
1336
przy pomocy dorosłych,
08:43
and where adults can be kids again.
167
511000
1816
gdzie dorośli mogą być znowu dziećmi.
08:44
Student: Acceleration! Acceleration!
168
512840
3136
Student: Przyspieszenie! Przyspieszenie!
08:48
Cesar Harada: We're asking
questions such as,
questions such as,
169
516000
2135
Cesar Harada: Zadawaliśmy sobie pytania:
czy transport przyszłości może
opierać się na energii odnawialnej?
opierać się na energii odnawialnej?
08:50
can we invent the future of mobility
with renewable energy?
with renewable energy?
170
518159
2817
08:53
For example.
171
521000
1200
Na przykład.
08:55
Or, can we help the mobility
of the aging population
of the aging population
172
523320
4296
Albo czy możemy pomóc
w poruszaniu się starszym osobom,
w poruszaniu się starszym osobom,
08:59
by transforming very standard wheelchairs
into cool, electric vehicles?
into cool, electric vehicles?
173
527640
4400
zmieniając standardowe
wózki inwalidzkie w elektryczne?
wózki inwalidzkie w elektryczne?
09:05
So plastic, oil and radioactivity
are horrible, horrible legacies,
are horrible, horrible legacies,
174
533240
6536
Plastik, ropa czy radioaktywność
to okropna spuścizna,
to okropna spuścizna,
09:11
but the very worst legacy
that we can leave our children is lies.
that we can leave our children is lies.
175
539800
4520
ale jeszcze gorszą spuścizną są kłamstwa.
09:16
We can no longer afford
to shield the kids from the ugly truth
to shield the kids from the ugly truth
176
544760
5216
Nie możemy już chronić
dzieci przed straszną prawdą,
dzieci przed straszną prawdą,
09:22
because we need their imagination
to invent the solutions.
to invent the solutions.
177
550000
3920
bo ich wyobraźnia jest nam potrzebna
do szukania rozwiązań.
do szukania rozwiązań.
09:26
So citizen scientists, makers, dreamers --
178
554720
4976
Obywatele naukowcy, twórcy, marzyciele,
09:31
we must prepare the next generation
179
559720
2696
musimy przygotować następne pokolenie,
09:34
that cares about
the environment and people,
the environment and people,
180
562440
3056
które zatroszczy się o środowisko i ludzi
09:37
and that can actually
do something about it.
do something about it.
181
565520
2200
i które może coś realnie zadziałać.
09:40
Thank you.
182
568200
1216
Dziękuję.
09:41
(Applause)
183
569440
3160
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Cesar Harada - Inventor, environmentalist, educatorTED Senior Fellow Cesar Harada aims to harness the forces of nature as he invents innovative remedies for man-made problems like oil spills and radioactive leaks.
Why you should listen
Cesar Harada believes that ocean currents, the wind and other naturally occuring phenomenon can provide unique inspiration and novel solutions to mankind’s worst disasters, like oil spills and radioactive leaks. A French-Japanese inventor and TED senior fellow, he is the creator of Protei, a revolutionary sailing technology -- featuring a front rudder, flexible hull and open-soure hardware -- that allows for efficient clean up of both oil and plastics from the sea. Currently based in London, Harada recently traveled to Japan and is designing Protei to measure radioactivity along the country's coast.
The general coordinator of the future International Ocean Station, Harada teaches at Goldsmiths University London. A former project leader at MIT, he graduated form the Royal College of Arts Design Interactions in London and worked at the Southampton University Hydrodynamics laboratory on wave energy. Harada has also studied animantion, and his films and installations have been seen at festivals and events across the world, from the United States to Japan.
Cesar Harada | Speaker | TED.com