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Caleb Harper: This computer will grow your food in the future
Caleb Harper: No futuro, este computador vai cultivar seu alimento
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E se pudéssemos cultivar alimentos deliciosos e ricos em nutrientes em lugares fechados, em qualquer lugar no mundo. Caleb Harper, diretor da CitiFARM no Laboratório de Mídias do MIT, quer mudar o sistema alimentar, conectando os agricultores com a tecnologia. Conheça os "computadores de alimento" de Harper e dê uma espiada em como poderá vir a ser o futuro da agricultura.
Caleb Harper - Principal Investigator and Director of the Open Agriculture Initiative
Caleb Harper leads a group of engineers, architects, urban planners, economists and plant scientists in the exploration and development of high performance urban agricultural systems. Full bio
Caleb Harper leads a group of engineers, architects, urban planners, economists and plant scientists in the exploration and development of high performance urban agricultural systems. Full bio
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00:13
Food crisis.
0
1157
1264
Crise alimentar.
Está nos jornais todos os dias.
00:14
It's in the news every day.
1
2445
1578
00:16
But what is it?
2
4047
1322
Mas o que é?
00:17
Some places in the world
it's too little food,
it's too little food,
3
5393
2899
Alguns lugares no mundo
com tão pouca comida,
com tão pouca comida,
talvez pouca demais.
00:20
maybe too much.
4
8316
1190
00:21
Other places, GMO is saving the world.
5
9963
2329
Em outros lugares,
os OGMs salvando o mundo.
os OGMs salvando o mundo.
00:24
Maybe GMO is the problem?
6
12821
1788
Será que o problema são os OGMs?
00:27
Too much agricultural runoff
creating bad oceans, toxic oceans,
creating bad oceans, toxic oceans,
7
15355
3462
O excesso de produção agrícola
gera oceanos ruins, tóxicos,
gera oceanos ruins, tóxicos,
00:30
attenuation of nutrition.
8
18841
1637
e pouca nutrição.
00:32
They go on and on.
9
20836
1666
Um processo incessante.
E acho o tom atual dessa discussão
00:34
And I find the current climate
of this discussion
of this discussion
10
22919
3225
00:38
incredibly disempowering.
11
26168
2299
incrivelmente "desempoderante".
00:41
So how do we bring that
to something that we understand?
to something that we understand?
12
29110
3441
Então, como trazer isso
para algo que entendemos?
para algo que entendemos?
00:45
How is this apple food crisis?
13
33508
2230
Como explicar a crise usando esta maçã?
00:48
You've all eaten an apple
in the last week, I'm sure.
in the last week, I'm sure.
14
36194
2615
Certamente todos comeram
uma maçã semana passada.
uma maçã semana passada.
00:51
How old do you think it was
from when it was picked?
from when it was picked?
15
39468
2753
Quanto tempo acham que se passou
desde que foi colhida?
desde que foi colhida?
00:55
Two weeks?
16
43264
1184
Duas semanas?
00:56
Two months?
17
44472
1154
Dois meses?
00:58
Eleven months --
18
46887
1153
Onze meses
01:00
the average age of an apple
in a grocery store in the United States.
in a grocery store in the United States.
19
48064
3355
é a idade média de uma maçã
num supermercado nos EUA.
num supermercado nos EUA.
E não acho que na Europa ou em outros
lugares do mundo seja muito diferente.
lugares do mundo seja muito diferente.
01:03
And I don't expect it
to be much different in Europe
to be much different in Europe
20
51443
2499
01:05
or anywhere else in the world.
21
53966
1480
Nós as colhemos
01:07
We pick them,
22
55470
1164
e as armazenamos numa câmara frigorífica,
01:08
we put them in cold storage,
23
56658
2077
01:10
we gas the cold storage --
24
58759
1268
onde colocamos gás.
01:12
there's actually documented proof
25
60051
1897
Na verdade, há comprovação
01:13
of workers trying to go
into these environments
into these environments
26
61972
2243
de trabalhadores entrarem
nesses ambientes para pegar uma maçã
nesses ambientes para pegar uma maçã
01:16
to retrieve an apple,
27
64239
1594
01:17
and dying,
28
65857
1168
e morrerem,
01:19
because the atmosphere
29
67606
1155
pois a atmosfera
01:20
that they slow down the process
of the apple with is also toxic to humans.
of the apple with is also toxic to humans.
30
68785
3965
que retarda o seu amadurecimento
também é tóxica para os humanos.
também é tóxica para os humanos.
01:25
How is it that none of you knew this?
31
73152
1899
Como é que ninguém aqui sabe disso?
01:27
Why didn't I know this?
32
75075
1504
Por que eu não sabia disso?
01:29
Ninety percent of the quality
of that apple --
of that apple --
33
77086
2208
Portanto, 90% da qualidade desta maçã,
01:31
all of the antioxidants -- are gone
by the time we get it.
by the time we get it.
34
79318
2960
os antioxidantes, já não existe
no momento em que a compramos.
no momento em que a compramos.
01:34
It's basically a little ball of sugar.
35
82719
2183
É praticamente uma bola de açúcar.
01:38
How did we get so information poor
36
86126
2782
Como é que somos tão mal-informados,
01:40
and how can we do better?
37
88932
1458
e como mudar isso?
01:43
I think what's missing is a platform.
38
91347
2856
Acho que falta uma plataforma.
01:46
I know platforms -- I know computers,
39
94630
1809
Entendo de plataformas, computadores.
01:48
they put me on the Internet
when I was young.
when I was young.
40
96463
2119
Eles me colocaram na Internet bem cedo.
Fiz as coisas mais estranhas
nessa plataforma,
nessa plataforma,
01:50
I did very weird things --
41
98606
1246
01:51
(Laughter)
42
99876
1001
(Risos)
01:52
on this platform.
43
100901
1151
01:54
But I met people,
and I could express myself.
and I could express myself.
44
102076
2093
mas conheci pessoas, e pude me expressar.
Como nos expressamos pela comida?
01:56
How do you express yourself in food?
45
104193
2014
01:58
If we had a platform,
46
106556
1540
Se tivéssemos uma plataforma,
02:00
we might feel empowered
to question: What if?
to question: What if?
47
108120
3147
poderíamos nos sentir empoderados
para questionar: "E se?"
para questionar: "E se?"
02:04
For me, I questioned:
48
112005
1151
Do meu lado, questionei:
"E se o clima fosse democrático?"
"E se o clima fosse democrático?"
02:05
What if climate was democratic?
49
113180
2746
02:09
So, this is a map of climate in the world.
50
117830
2007
Este é um mapa do clima no mundo.
02:11
The most productive areas in green,
the least productive in red.
the least productive in red.
51
119861
3340
As áreas mais produtivas estão em verde,
as menos produtivas, em vermelho.
as menos produtivas, em vermelho.
Elas se deslocam e mudam,
02:15
They shift and they change,
52
123606
1308
02:16
and Californian farmers
now become Mexican farmers.
now become Mexican farmers.
53
124938
2671
e fazendeiros californianos
agora são fazendeiros mexicanos.
agora são fazendeiros mexicanos.
02:19
China picks up land in Brazil
to grow better food,
to grow better food,
54
127934
2897
A China leva terra do Brasil
para cultivar melhor os alimentos,
para cultivar melhor os alimentos,
02:22
and we're a slave to climate.
55
130855
2026
e ficamos escravos do clima.
E se cada país tivesse
seu próprio clima produtivo?
seu próprio clima produtivo?
02:26
What if each country had
its own productive climate?
its own productive climate?
56
134056
3057
02:29
What would that change about how we live?
57
137612
2120
Como isso mudaria nosso modo de vida?
Como isso afetaria a qualidade
da vida e da nutrição?
da vida e da nutrição?
02:32
What would that change
about quality of life and nutrition?
about quality of life and nutrition?
58
140233
2984
02:36
The last generation's problem
was, we need more food
was, we need more food
59
144257
3295
O problema da última geração
foi produzir mais alimentos
foi produzir mais alimentos
02:39
and we need it cheap.
60
147576
1181
e a baixo custo.
Bem-vindos à fazenda global!
02:41
Welcome to your global farm.
61
149194
2120
02:43
We built a huge analog farm.
62
151338
2460
Construímos uma enorme fazenda analógica.
02:45
All these traces --
63
153822
1430
Todas essas linhas
02:47
these are cars, planes,
trains and automobiles.
trains and automobiles.
64
155276
2900
são carros, aviões, trens e automotivos.
É um milagre alimentarmos
7 bilhões de pessoas
7 bilhões de pessoas
02:50
It's a miracle that we feed
seven billion people
seven billion people
65
158597
3185
com tão poucos de nós envolvidos
na produção de alimentos.
na produção de alimentos.
02:53
with just a few of us involved
in the production of food.
in the production of food.
66
161806
3045
02:57
What if ...
67
165709
1168
E se...
02:59
we built a digital farm?
68
167758
1676
construíssemos uma fazenda digital?
03:01
A digital world farm.
69
169458
1163
Uma fazenda digital mundial.
03:02
What if you could take this apple,
70
170645
2809
E se pudéssemos pegar esta maçã,
de algum modo digitalizá-la,
03:06
digitize it somehow,
71
174052
1710
03:07
send it through particles in the air
72
175786
2468
enviá-la em forma de partículas pelo ar
03:10
and reconstitute it on the other side?
73
178278
2410
e reconstituí-la do outro lado?
03:13
What if?
74
181337
1160
E se?
03:15
Going through some of these quotes,
75
183338
1675
Algumas dessas citações
03:17
you know, they inspire me to do what I do.
76
185037
2042
me inspiram a fazer o que faço.
03:19
First one:
77
187103
1155
A primeira:
03:20
["Japanese farming has no youth,
no water, no land and no future."]
no water, no land and no future."]
78
188282
4110
"A agricultura japonesa não tem
jovens, água, terra nem futuro".
jovens, água, terra nem futuro".
Foi com o que me deparei no dia
em que fui a Minamisanriku,
em que fui a Minamisanriku,
03:24
That's what I landed to the day
that I went to Minamisanriku,
that I went to Minamisanriku,
79
192767
3738
depois do desastre,
uma parada ao sul de Fukushima.
uma parada ao sul de Fukushima.
03:28
one stop south of Fukushima,
80
196529
1573
03:30
after the disaster.
81
198126
1702
03:31
The kids have headed to Sendai and Tokyo,
82
199852
2551
Os jovens foram para Sendai e Tóquio,
a terra está contaminada,
03:34
the land is contaminated,
83
202427
1375
03:35
they already import 70 percent
of their own food.
of their own food.
84
203826
2321
e eles já importam 70% dos alimentos.
Mas isso não é exclusividade do Japão.
03:38
But it's not unique to Japan.
85
206171
2140
Apenas 2% da população norte-americana
está envolvida com a agricultura.
está envolvida com a agricultura.
03:40
Two percent of the American population
is involved in farming.
is involved in farming.
86
208749
3397
03:45
What good answer comes
from two percent of any population?
from two percent of any population?
87
213091
3542
Que boas soluções podem vir
de 2% de qualquer população?
de 2% de qualquer população?
03:49
As we go around the world,
88
217725
1585
Olhando mundo afora,
03:51
50 percent of the African
population is under 18.
population is under 18.
89
219334
3611
50% da população africana
tem menos de 18 anos.
tem menos de 18 anos.
03:55
Eighty percent don't want to be farmers.
90
223905
2816
E 80% não querem ser agricultores.
03:58
Farming is hard.
91
226745
1454
A agricultura é difícil.
04:00
The life of a small-shareholder
farmer is miserable.
farmer is miserable.
92
228651
3831
A vida de um pequeno
agricultor é miserável.
agricultor é miserável.
04:05
They go into the city.
93
233381
1292
Então, vão para a cidade.
04:06
In India:
94
234697
1160
Na Índia,
famílias de agricultores não
têm acesso a serviços básicos:
têm acesso a serviços básicos:
04:08
farmers' families not being able
to have basic access to utilities,
to have basic access to utilities,
95
236523
3190
04:11
more farmer suicides this year
and the previous 10 before that.
and the previous 10 before that.
96
239737
3799
mais suicídios de agricultores
este ano e nos dez anos anteriores.
este ano e nos dez anos anteriores.
04:15
It's uncomfortable to talk about.
97
243560
1635
Incomoda falar disso.
04:17
Where are they going?
98
245219
1168
Para onde estão indo?
04:18
Into the city.
99
246411
1208
Para a cidade.
04:20
No young people, and everyone's headed in.
100
248719
2168
Não há jovens, e todos indo embora.
04:22
So how do we build this platform
that inspires the youth?
that inspires the youth?
101
250911
3971
Então, como construir uma plataforma
que inspire a juventude?
que inspire a juventude?
Conheçam o novo trator!
04:27
Welcome to the new tractor.
102
255687
1632
04:29
This is my combine.
103
257754
1827
Esta é minha colheitadeira.
04:32
A number of years ago now,
104
260224
1299
Alguns anos atrás, fui a lojas
de material de construção
de material de construção
04:33
I went to Bed Bath and Beyond
and Home Depot
and Home Depot
105
261547
2162
04:35
and I started hacking.
106
263733
1151
e comecei a inventar.
04:36
And I built silly things
107
264908
1215
Construí coisas bobas,
fiz plantas dançarem,
fiz plantas dançarem,
04:38
and I made plants dance
108
266147
1151
04:39
and I attached them to my computer
109
267322
1851
conectei-as ao meu computador
e matei todas...
e matei todas...
04:41
and I killed them all --
110
269197
1290
de montão.
04:42
a lot.
111
270966
1173
04:44
(Laughter)
112
272163
1000
(Risos)
Consegui fazê-las sobreviver.
04:45
I eventually got them to survive.
113
273773
1610
04:47
And I created one of the most
intimate relationships
intimate relationships
114
275407
2466
E construí um dos relacionamentos
mais íntimos que já tive na vida,
mais íntimos que já tive na vida,
04:49
I've ever had in my life,
115
277897
1215
pois estava aprendendo
a linguagem das plantas.
a linguagem das plantas.
04:51
because I was learning
the language of plants.
the language of plants.
116
279136
3105
04:55
I wanted to make it bigger.
117
283008
1318
Eu queria ampliar o projeto,
04:56
They said, "Knock yourself out, kid!
118
284350
1763
aí me disseram: "Divirta-se, garoto!
04:58
Here's an old electronics room
that nobody wants.
that nobody wants.
119
286137
2901
Eis uma sala de eletrônicos
velhos que ninguém quer.
velhos que ninguém quer.
05:01
What can you do?"
120
289062
1302
O que você consegue fazer?"
Com minha equipe, construímos
uma fazenda no laboratório de mídia,
uma fazenda no laboratório de mídia,
05:03
With my team, we built a farm
inside of the media lab,
inside of the media lab,
121
291031
2627
05:05
a place historically known
not for anything about biology
not for anything about biology
122
293682
3934
um lugar historicamente famoso
por não ter nada a ver com biologia,
por não ter nada a ver com biologia,
05:09
but everything about digital life.
123
297640
2549
mas tudo a ver com vida digital.
05:12
Inside of these 60 square feet,
124
300213
2642
Dentro desses 5,5 m²,
produzimos, uma vez por mês,
alimentos para cerca de 300 pessoas.
alimentos para cerca de 300 pessoas.
05:14
we produced enough food to feed
about 300 people once a month --
about 300 people once a month --
125
302879
3126
Não era muita coisa,
05:18
not a lot of food.
126
306029
1152
05:19
And there's a lot of interesting
technology in there.
technology in there.
127
307205
2515
mas havia muita tecnologia
interessante lá dentro.
interessante lá dentro.
05:21
But the most interesting thing?
128
309744
1655
E qual a coisa mais interessante?
Lindas raízes brancas,
05:24
Beautiful, white roots,
129
312226
1705
cores verde-escuras
05:26
deep, green colors
130
314478
2421
05:29
and a monthly harvest.
131
317629
1532
e uma colheita mensal.
É uma lanchonete nova?
05:31
Is this a new cafeteria?
132
319668
2561
05:34
Is this a new retail experience?
133
322787
3321
Uma nova forma de varejo?
05:38
Is this a new grocery store?
134
326132
1574
Um novo mercado?
05:39
I can tell you one thing for sure:
135
327730
1881
Uma coisa posso afirmar com certeza:
05:42
this is the first time
136
330127
1150
foi a primeira vez
05:43
anybody in the media lab
ripped the roots off of anything.
ripped the roots off of anything.
137
331301
2881
que alguém no laboratório de mídia
extraiu as raízes de algo.
extraiu as raízes de algo.
05:46
(Laughter)
138
334613
1417
(Risos)
05:48
We get our salad in bags;
139
336528
1705
Sempre compramos a salada em sacos,
05:50
there's nothing wrong with that.
140
338257
1736
o que não tem nenhum problema.
05:52
But what happens
141
340400
1521
Mas o que acontece
05:53
when you have an image-based
processing expert,
processing expert,
142
341945
3111
quando juntamos um especialista
em processamento gráfico,
em processamento gráfico,
05:57
a data scientist,
143
345080
1415
um analista de dados
e um roboticista,
05:58
a roboticist,
144
346996
1396
arrancando raízes e pensando:
06:00
ripping roots off and thinking,
145
348933
1526
06:02
"Huh. I know something about --
146
350483
1880
"Ah, sei alguma coisa sobre isso
06:04
I could make this happen, I want to try."
147
352387
2193
e poderia fazer isso
acontecer, quero tentar".
acontecer, quero tentar".
06:07
In that process we would
bring the plants out
bring the plants out
148
355364
2275
Nesse processo, levávamos as plantas para
fora, depois trazíamos algumas de volta,
fora, depois trazíamos algumas de volta,
06:09
and we would take some back to the lab,
149
357663
1909
pois, quando as cultivamos,
não as jogamos fora;
não as jogamos fora;
06:11
because if you grew it,
you don't throw it away;
you don't throw it away;
150
359596
2256
tornam-se especiais para nós.
06:13
it's kind of precious to you.
151
361876
1397
Desenvolvi um estranho paladar,
06:15
I have this weird tongue now,
152
363297
1397
06:16
because I'm afraid to let anybody eat
anything until I've eaten it first,
anything until I've eaten it first,
153
364718
3444
pelo receio de deixar alguém comer
algo que não tenha provado primeiro,
algo que não tenha provado primeiro,
06:20
because I want it to be good.
154
368186
1389
pois quero que seja bom.
06:21
So I eat lettuce every day
155
369599
1246
Como alface todos os dias
06:22
and I can tell the pH
of a lettuce within .1.
of a lettuce within .1.
156
370869
2457
e posso dizer o PH
de uma alface dentro de .1.
de uma alface dentro de .1.
06:25
(Laughter)
157
373350
1005
(Risos)
06:26
I'm like, "No, that's 6.1 -- no,
no, you can't eat it today."
no, you can't eat it today."
158
374379
3171
Tipo: "Não, essa é 6.1; não, não,
não dá para comê-la hoje".
não dá para comê-la hoje".
06:29
(Applause)
159
377574
3145
(Aplausos)
06:34
This lettuce that day was hyper sweet.
160
382042
2588
A alface naquele dia estava superdoce.
06:37
It was hyper sweet
because the plant had been stressed
because the plant had been stressed
161
385362
2548
E estava assim porque
a planta estava estressada,
a planta estava estressada,
e isso gerou nela uma reação
química para se proteger:
química para se proteger:
06:39
and it created a chemical reaction
in the plant to protect itself:
in the plant to protect itself:
162
387934
3129
06:43
"I'm not going to die!"
163
391087
1164
"Não vou morrer!"
06:44
And the plants not-going-to-die,
taste sweet to me.
taste sweet to me.
164
392275
3129
E as plantas "que não vão morrer"
parecem mais doces para mim.
parecem mais doces para mim.
06:48
Technologists falling backwards
into plant physiology.
into plant physiology.
165
396683
2862
Tecnólogos voltando
à fisiologia das plantas.
à fisiologia das plantas.
06:51
So we thought other people
needed to be able to try this.
needed to be able to try this.
166
399569
2705
Aí, achamos que outras pessoas
deveriam tentar também.
deveriam tentar também.
Queríamos ver o que elas conseguiam criar.
06:54
We want to see what people can create,
167
402298
1857
06:56
so we conceived of a lab
that could be shipped anywhere.
that could be shipped anywhere.
168
404179
2689
Daí, projetamos um laboratório
que pudesse ser despachado,
que pudesse ser despachado,
e então o construímos.
06:59
And then we built it.
169
407359
1232
Eis meu laboratório na fachada
do laboratório de mídia,
do laboratório de mídia,
07:02
So on the facade
of the media lab is my lab,
of the media lab is my lab,
170
410095
2623
07:04
that has about 30 points
of sensing per plant.
of sensing per plant.
171
412742
2693
que tem cerca de 30 pontos
de sensor por planta.
de sensor por planta.
07:08
If you know about the genome or genetics,
172
416035
3169
Se vocês conhecem genoma ou genética,
07:11
this is the phenome, right?
173
419228
2503
este é o fenoma, certo?
Os fenômenos.
07:13
The phenomena.
174
421755
1242
07:15
When you say, "I like
the strawberries from Mexico,"
the strawberries from Mexico,"
175
423021
2480
Quando dizemos: "Gosto
dos morangos do México",
dos morangos do México",
gostamos na verdade
dos morangos do clima
dos morangos do clima
07:17
you really like the strawberries
from the climate
from the climate
176
425525
2389
que produziu a expressão que gostamos.
07:19
that produced the expression
that you like.
that you like.
177
427938
2088
Assim, ao codificarmos o clima:
07:22
So if you're coding climate --
178
430050
2189
um tanto de CO2 mais outro
tanto de O2 criam uma receita,
tanto de O2 criam uma receita,
07:24
this much CO2, this much O2 creates
a recipe -- you're coding
a recipe -- you're coding
179
432263
3301
estaremos codificando a expressão
daquela planta, a sua nutrição,
daquela planta, a sua nutrição,
07:27
the expression of that plant,
the nutrition of that plant,
the nutrition of that plant,
180
435588
3275
tamanho, forma, cor e textura.
07:30
the size of that plant, the shape,
the color, the texture.
the color, the texture.
181
438887
3258
07:35
We need data,
182
443683
1185
Precisamos de dados,
07:36
so we put a bunch of sensors in there
183
444892
1781
por isso colocamos sensores
para registrarem tudo.
para registrarem tudo.
07:38
to tell us what's going on.
184
446697
1303
Já nas plantas que temos em casa,
07:40
If you think of your houseplants,
185
448024
1582
07:41
and you look at your houseplant
186
449630
1495
olhamos para elas e pensamos supertristes:
07:43
and you're super sad, because you're like,
187
451149
2012
"Por que você está morrendo? Fale comigo".
07:45
"Why are you dying? Won't you talk to me?"
188
453185
2016
07:47
(Laughter)
189
455225
1000
(Risos)
07:48
Farmers develop the most beautiful
fortune-telling eyes
fortune-telling eyes
190
456659
2822
Agricultores desenvolvem
um olhar premonitório
um olhar premonitório
07:51
by the time they're in their
late 60s and 70s.
late 60s and 70s.
191
459505
2171
por volta dos 60 a 70 anos de idade.
07:53
They can tell you when you
see that plant dying
see that plant dying
192
461700
2193
Ao ver uma planta morrendo,
eles conseguem dizer
eles conseguem dizer
07:55
that it's a nitrogen deficiency,
a calcium deficiency
a calcium deficiency
193
463917
2539
se é deficiência de nitrogênio ou cálcio,
ou se está faltando umidade.
07:58
or it needs more humidity.
194
466480
1404
07:59
Those beautiful eyes
are not being passed down.
are not being passed down.
195
467908
2315
Esse olhar especial não está
mais sendo transmitido.
mais sendo transmitido.
08:03
These are eyes in the cloud of a farmer.
196
471199
2318
É o olhar de um agricultor na "nuvem".
08:06
We trend those data points over time.
197
474080
2215
Fazemos gráficos de tendência
ao longo do tempo.
ao longo do tempo.
Comparamos esses dados
com as plantas individuais.
com as plantas individuais.
08:08
We correlate those data points
to individual plants.
to individual plants.
198
476805
2475
08:11
These are all the broccoli
in my lab that day, by IP address.
in my lab that day, by IP address.
199
479304
4050
Vejam, por endereço IP, os brócolis
do laboratório naquele dia.
do laboratório naquele dia.
08:15
(Laughter)
200
483378
1138
(Risos)
08:16
We have IP-addressable broccoli.
201
484540
2721
Temos brócolis com endereço IP.
08:20
(Applause)
202
488176
4514
(Aplausos)
08:24
So if that's not weird enough,
203
492714
2675
Como se não bastasse,
08:27
you can click one
and you get a plant profile.
and you get a plant profile.
204
495413
2489
pode-se clicar e ver
o perfil de cada planta.
o perfil de cada planta.
08:29
And what this tells you
is downloadable progress on that plant,
is downloadable progress on that plant,
205
497926
3016
E consegue-se baixar
o progresso de cada planta,
o progresso de cada planta,
mas não do jeito como pensam,
não apenas quando está pronta.
não apenas quando está pronta.
08:32
but not like you'd think,
206
500966
1206
08:34
it's not just when it's ready.
207
502196
1445
08:35
When does it achieve
the nutrition that I need?
the nutrition that I need?
208
503665
2276
Quando ela vai alcançar
a nutrição de que preciso?
a nutrição de que preciso?
08:37
When does it achieve
the taste that I desire?
the taste that I desire?
209
505965
2780
Quando vai adquirir o gosto que desejo?
08:41
Is it getting too much water?
210
509284
1676
Está recebendo água demais?
08:42
Is it getting too much sun?
211
510984
1912
Sol demais?
08:44
Alerts.
212
512920
1164
Alertas.
Ela pode falar comigo,
é um diálogo, temos uma língua.
é um diálogo, temos uma língua.
08:46
It can talk to me, it's conversant,
213
514108
1834
08:47
we have a language.
214
515966
1364
08:50
(Laughter)
215
518043
1788
(Risos)
08:51
(Applause)
216
519855
4636
(Aplausos)
Vejo isso como o primeiro usuário
do Facebook das plantas, certo?
do Facebook das plantas, certo?
08:56
I think of that as the first user
on the plant Facebook, right?
on the plant Facebook, right?
217
524515
4779
É o perfil de uma planta,
e ela vai começar a adicionar amigos.
e ela vai começar a adicionar amigos.
09:01
That's a plant profile
218
529318
1206
09:02
and that plant will start making friends.
219
530548
1993
(Risos)
09:04
(Laughter)
220
532565
1007
Não é brincadeira: vai fazer
amizade com outras plantas
amizade com outras plantas
09:05
And I mean it -- it will make
friends with other plants
friends with other plants
221
533596
2619
que usam menos nitrogênio,
mais fósforo, menos potássio.
mais fósforo, menos potássio.
09:08
that use less nitrogen, more phosphorus,
222
536239
2127
09:10
less potassium.
223
538390
1198
Vamos aprender sobre uma complexidade
09:11
We're going to learn about a complexity
224
539910
1981
09:13
that we can only guess at now.
225
541915
1617
que, hoje, só em sonho.
09:16
And they may not friend us back --
I don't know, they might friend us back,
I don't know, they might friend us back,
226
544048
3580
E elas podem nos adicionar ou não,
dependendo de como agirmos.
dependendo de como agirmos.
09:19
it depends on how we act.
227
547652
1199
09:20
So this is my lab now.
228
548875
1958
Bem, este é o meu laboratório agora.
É um pouco mais sistematizado,
09:23
It's a little bit more systematized,
229
551294
1738
09:25
my background is designing data centers
in hospitals of all things,
in hospitals of all things,
230
553056
3231
minha formação é projetar centros
de dados, principalmente em hospitais,
de dados, principalmente em hospitais,
09:28
so I know a little bit about creating
a controlled environment.
a controlled environment.
231
556311
2968
então sei um pouco sobre como
criar ambientes controlados.
criar ambientes controlados.
09:31
And so --
232
559303
1150
Então,
09:32
inside of this environment,
233
560754
1643
dentro desse ambiente,
09:34
we're experimenting
with all kinds of things.
with all kinds of things.
234
562421
2373
estamos testando todo tipo de coisa.
09:36
This process, aeroponics, was developed
by NASA for Mir Space Station
by NASA for Mir Space Station
235
564818
4208
A aeroponia foi desenvolvida
pela NASA para a estação espacial Mir,
pela NASA para a estação espacial Mir,
09:41
for reducing the amount of water
they send into space.
they send into space.
236
569050
2548
para reduzir a quantidade
de água enviada ao espaço.
de água enviada ao espaço.
E o que ela faz é dar à planta
exatamente o que ela quer:
exatamente o que ela quer:
09:43
What it really does is give the plant
exactly what it wants:
exactly what it wants:
237
571622
2859
água, minerais e oxigênio.
09:46
water, minerals and oxygen.
238
574505
1635
09:48
Roots are not that complicated,
239
576164
1492
As raízes são menos complicadas:
09:49
so when you give them that,
you get this amazing expression.
you get this amazing expression.
240
577680
3912
quando damos isso a elas,
conseguimos essa expressão incrível.
conseguimos essa expressão incrível.
09:54
It's like the plant has two hearts.
241
582472
3073
É como se a planta tivesse dois corações.
09:57
And because it has two hearts,
242
585569
1665
E, por ter dois corações,
09:59
it grows four or five times faster.
243
587958
2069
ela cresce quatro ou cinco
vezes mais depressa.
vezes mais depressa.
É o ambiente perfeito.
10:02
It's a perfect world.
244
590657
1154
10:03
We've gone a long way into technology
and seed for an adverse world
and seed for an adverse world
245
591835
3213
Foi um longo caminho até tecnologia
e sementes para um mundo adverso,
e sementes para um mundo adverso,
10:07
and we're going to continue to do that,
246
595072
1865
e vamos continuar a fazer isso,
mas vamos ter uma nova ferramenta:
10:08
but we're going to have a new tool, too,
247
596961
1913
10:10
which is perfect world.
248
598898
1683
o ambiente perfeito.
10:12
So we've grown all kinds of things.
249
600605
1679
Cultivamos todo tipo de coisa.
10:14
These tomatoes hadn't been
in commercial production for 150 years.
in commercial production for 150 years.
250
602308
3808
Esses tomates estavam fora
da produção comercial há 150 anos.
da produção comercial há 150 anos.
10:18
Do you know that we have
rare and ancient seed banks?
rare and ancient seed banks?
251
606515
3274
Vocês sabiam que temos bancos
de sementes raras e antigas?
de sementes raras e antigas?
10:22
Banks of seed.
252
610312
1742
Bancos de sementes.
10:24
It's amazing.
253
612078
1157
É incrível.
10:25
They have germplasm alive
and things that you've never eaten.
and things that you've never eaten.
254
613259
2882
Eles têm germoplasma vivo
e coisas que vocês nunca comeram.
e coisas que vocês nunca comeram.
Sou a única pessoa nesta sala
que comeu esse tipo de tomate.
que comeu esse tipo de tomate.
10:28
I am the only person in this room
that's eaten that kind of tomato.
that's eaten that kind of tomato.
255
616165
3281
10:31
Problem is it was a sauce tomato
and we don't know how to cook,
and we don't know how to cook,
256
619837
3001
O problema é que foi num molho
e, como não sabemos cozinhar,
e, como não sabemos cozinhar,
o molho de tomate não estava muito bom.
10:34
so we ate a sauce tomato,
which is not that great.
which is not that great.
257
622862
2356
Mas fizemos coisas com proteínas,
cultivamos todo tipo de coisas.
cultivamos todo tipo de coisas.
10:37
But we've done things with protein --
we've grown all kinds of things.
we've grown all kinds of things.
258
625242
3316
Cultivamos humanos...
10:40
We've grown humans --
259
628582
1173
10:41
(Laughter)
260
629779
1642
(Risos)
10:44
Well maybe you could, but we didn't.
261
632103
1732
Bem, talvez vocês possam, nós não.
10:45
But what we realized is,
262
633859
1596
Mas percebemos que a ferramenta
era grande e cara demais.
era grande e cara demais.
10:47
the tool was too big,
it was too expensive.
it was too expensive.
263
635479
2075
10:49
I was starting to put them
around the world
around the world
264
637578
2004
Comecei a disponibilizá-la,
mas custava cerca de US$ 100 mil.
mas custava cerca de US$ 100 mil.
10:51
and they were about 100,000 dollars.
265
639606
1817
Encontrar alguém com US$ 100 mil
disponíveis não é fácil,
disponíveis não é fácil,
10:53
Finding somebody with 100 grand
in their back pocket isn't easy,
in their back pocket isn't easy,
266
641447
3009
então decidimos fazer uma menor.
10:56
so we wanted to make a small one.
267
644480
1580
10:58
This project was actually
one of my student's --
one of my student's --
268
646084
2297
Este projeto é de uma
das minhas alunas da graduação,
das minhas alunas da graduação,
11:00
mechanical engineering
undergraduate, Camille.
undergraduate, Camille.
269
648405
2856
Camille, engenheira mecânica.
Camille, eu e minha equipe
tentamos naquele verão
tentamos naquele verão
11:03
So Camille and I and my team,
270
651851
1532
11:05
we iterated all summer,
271
653407
1858
fazê-la mais barata e melhor, para que
outros pudessem replicar o experimento.
outros pudessem replicar o experimento.
11:07
how to make it cheaper,
how to make it work better,
how to make it work better,
272
655289
2420
11:09
how to make it so other
people can make it.
people can make it.
273
657733
2024
Assim, as levamos para escolas
de 7.ª a 11.ª série.
de 7.ª a 11.ª série.
11:11
Then we dropped them off in schools,
seventh through eleventh grade.
seventh through eleventh grade.
274
659781
3303
Se quiserem ter os pés no chão,
tentem ensinar algo a uma criança.
tentem ensinar algo a uma criança.
11:15
And if you want to be humbled,
try to teach a kid something.
try to teach a kid something.
275
663108
2999
11:18
So I went into this school and I said,
276
666131
1849
Fomos a uma escola e explicamos:
"Mantenha a planta com 65% de umidade".
"Mantenha a planta com 65% de umidade".
11:20
"Set it to 65 percent humidity."
277
668004
1893
Um aluno da 7.ª série
perguntou: "O que é umidade?"
perguntou: "O que é umidade?"
11:21
The seventh grader
said, "What's humidity?"
said, "What's humidity?"
278
669921
2266
11:24
And I said, "Oh, it's water in air."
279
672211
1865
E eu disse: "Ah, é a água no ar".
Ele disse: "Não existe água
no ar. Você é um idiota".
no ar. Você é um idiota".
11:26
He said, "There's no water
in air, you're an idiot."
in air, you're an idiot."
280
674100
2444
11:28
(Laughter)
281
676568
1019
(Risos)
11:29
And I was like, "Alright, don't trust me.
282
677611
2009
E eu falei: "Tá bom, não acredite em mim.
De verdade. Mantenha com 100%".
De verdade. Mantenha com 100%".
11:31
Actually -- don't trust me, right?
283
679644
1659
11:33
Set it to 100.
284
681327
1151
Assim ele fez, e o que aconteceu?
11:34
He sets it to 100 and what happens?
285
682502
1705
Começou a condensar,
virou uma névoa e acabou pingando.
virou uma névoa e acabou pingando.
11:36
It starts to condense, make a fog
and eventually drip.
and eventually drip.
286
684231
2774
E ele falou: "Ah... umidade é chuva...
11:39
And he says, "Oh. Humidity is rain.
287
687457
3224
11:43
Why didn't you just tell me that?"
288
691372
1630
Por que você não me falou isso?"
11:45
(Laughter)
289
693026
1970
(Risos)
11:47
We've created an interface
for this that's much like a game.
for this that's much like a game.
290
695489
2843
Criamos uma interface
que se parece com um jogo:
que se parece com um jogo:
11:50
They have a 3D environment,
291
698356
1316
é um ambiente 3D onde conseguem
acessar de qualquer lugar
acessar de qualquer lugar
11:51
they can log into it anywhere in the world
292
699696
2016
com um smartphone, um tablet.
11:53
on their smartphone, on their tablet.
293
701736
1783
Têm diversas partes dos robôs,
os materiais, os sensores.
os materiais, os sensores.
11:55
They have different parts of the bots --
the physical, the sensors.
the physical, the sensors.
294
703543
3427
Selecionam receitas
criadas por outras crianças
criadas por outras crianças
11:58
They select recipes that have
been created by other kids
been created by other kids
295
706994
2640
de qualquer lugar do mundo.
12:01
anywhere in the world.
296
709658
1150
Eles selecionam e ativam
aquela receita, plantam uma muda.
aquela receita, plantam uma muda.
12:02
They select and activate that recipe,
they plant a seedling.
they plant a seedling.
297
710832
3031
Enquanto a planta cresce,
fazem mudanças, questionam:
fazem mudanças, questionam:
12:06
While it's growing, they make changes.
298
714324
1837
12:08
They're like, "Why does a plant
need CO2 anyway? Isn't CO2 bad?
need CO2 anyway? Isn't CO2 bad?
299
716185
3009
"Por que ela precisa de CO2?
CO2 não é ruim? Ele mata as pessoas".
CO2 não é ruim? Ele mata as pessoas".
12:11
It kills people."
300
719218
1151
Aumentam o CO2, a planta morre.
12:12
Crank up CO2, plant dies.
301
720393
1371
12:14
Or crank down CO2, plant does very well.
302
722404
2997
Ou diminuem o CO2, a planta fica bem.
12:17
Harvest plant,
303
725425
1190
Colhem a planta,
12:19
and you've created a new digital recipe.
304
727130
2167
e está criada uma nova receita digital.
12:21
It's an iterative design and development
305
729821
2090
É um design, desenvolvimento
e processo de exploração interativos.
e processo de exploração interativos.
12:23
and exploration process.
306
731935
1912
12:25
They can download, then,
307
733871
1412
Eles conseguem baixar
12:27
all of the data about that new plant
that they developed
that they developed
308
735307
2717
todos os dados sobre a nova planta
que desenvolveram,
que desenvolveram,
12:30
or the new digital recipe
and what did it do --
and what did it do --
309
738048
2286
ou a nova receita digital: o que fizeram
com ela, se foi melhor ou pior.
com ela, se foi melhor ou pior.
12:32
was it better or was it worse?
310
740358
1444
Pensem nisso como pequenos
núcleos de processamento.
núcleos de processamento.
12:33
Imagine these as little cores
of processing.
of processing.
311
741826
2126
Vamos aprender muito.
12:36
We're going to learn so much.
312
744771
1967
12:39
Here's one of the food computers,
as we call them,
as we call them,
313
747764
2698
Eis aqui um dos computadores
de alimento, como os chamamos,
de alimento, como os chamamos,
12:42
in a school in three weeks' time.
314
750486
2252
numa escola no lapso de três semanas.
Três semanas de crescimento.
12:45
This is three weeks of growth.
315
753793
1439
12:47
But more importantly,
316
755256
1844
Mas, mais importante,
12:49
it was the first time that this kid
ever thought he could be a farmer --
ever thought he could be a farmer --
317
757124
3960
foi a primeira vez
que esse garoto pensou
que poderia se tornar um agricultor,
que poderia se tornar um agricultor,
12:53
or that he would want to be a farmer.
318
761658
2116
ou que gostaria de se tornar um.
Assim, os dados são todos
abertos, está tudo on-line.
abertos, está tudo on-line.
12:56
So, we've open-sourced all of this.
319
764187
2015
12:58
It's all online; go home, try to build
your first food computer.
your first food computer.
320
766226
3086
Apesar de ser difícil, tentem fazer
em casa seu computador de alimentos.
em casa seu computador de alimentos.
13:01
It's going to be difficult --
I'm just telling you.
I'm just telling you.
321
769336
2389
Estamos no começo, mas está tudo lá.
13:03
We're in the beginning,
but it's all there.
but it's all there.
322
771749
2064
É muito importante para mim
manter tudo isso aberto e acessível.
manter tudo isso aberto e acessível.
13:05
It's very important to me
that this is easily accessible.
that this is easily accessible.
323
773837
2699
13:08
We're going to keep making it more so.
324
776560
1847
13:10
These are farmers,
325
778946
1428
Eis os agricultores:
13:13
electrical engineer, mechanical engineer,
326
781016
1977
engenheiro elétrico, engenheiro mecânico,
13:15
environmental engineer,
computer scientist,
computer scientist,
327
783017
2033
engenheiro ambiental,
cientista da computação
cientista da computação
13:17
plant scientist,
economist, urban planners.
economist, urban planners.
328
785074
2594
botânico, economista, urbanistas.
13:20
On one platform, doing
what they're good at.
what they're good at.
329
788214
2754
Em uma plataforma, fazendo
aquilo que sabem fazer bem.
aquilo que sabem fazer bem.
13:22
But we got a little too big.
330
790992
1824
Mas ficamos grandes demais.
13:24
This is my new facility
that I'm just starting.
that I'm just starting.
331
792840
2832
Este é o início da construção
das minhas novas instalações.
das minhas novas instalações.
13:27
This warehouse could be anywhere.
332
795696
1840
Esse galpão poderia ser em qualquer lugar.
13:30
That's why I chose it.
333
798088
1265
Foi por isso que o escolhi.
E, dentro desse galpão,
13:31
And inside of this warehouse
334
799718
1623
13:33
we're going to build something
kind of like this.
kind of like this.
335
801365
2369
vamos construir algo mais ou menos assim.
13:35
These exist right now.
336
803758
1462
Isso existe agora.
13:37
Take a look at it.
337
805244
1227
Deem só uma olhada.
Esses aqui existem também.
13:40
These exist, too.
338
808053
1331
13:42
One grows greens,
339
810034
1280
Num, cultivamos folhas verdes;
no outro, vacina para o Ebola.
no outro, vacina para o Ebola.
13:43
one grows Ebola vaccine.
340
811338
1581
Impressionante que plantas e um vencedor
da DARPA Grand Challenge
da DARPA Grand Challenge
13:46
Pretty amazing that plants
and this DARPA Grand Challenge winner
and this DARPA Grand Challenge winner
341
814212
3914
13:50
is one of the reasons
we're getting ahead of Ebola.
we're getting ahead of Ebola.
342
818150
2496
sejam uma das razões para
estarmos ganhando do Ebola.
estarmos ganhando do Ebola.
As plantas estão produzindo
a proteína resistente ao Ebola.
a proteína resistente ao Ebola.
13:53
The plants are producing
the protein that's Ebola resistant.
the protein that's Ebola resistant.
343
821130
3524
13:57
So pharmaceuticals, nutraceuticals,
344
825083
2538
Assim, das indústrias
de fármacos e nutracêuticos,
de fármacos e nutracêuticos,
13:59
all they way down to lettuce.
345
827645
1516
até chegar à alface.
14:01
But these two things look nothing alike,
346
829620
1938
Mas essas duas coisas não se parecem,
e é onde estou com meu campo.
14:03
and that's where I am with my field.
347
831582
2277
14:05
Everything is different.
348
833883
1389
Tudo é diferente.
14:07
We're in that weird "We're alright" stage
349
835629
3310
Estamos naquele estranho
estágio "está tudo bem"
estágio "está tudo bem"
14:10
and it's like, "Here's my black box --"
350
838963
1863
e é como: "Eis minha caixa preta"
14:12
"No, buy mine."
351
840850
1151
"Não, compre a minha".
14:14
"No, no, no -- I've got intellectual
property that's totally valuable.
property that's totally valuable.
352
842025
3361
"Não, não; tenho a propriedade
intelectual muito valiosa.
intelectual muito valiosa.
Não compre a dele, mas a minha."
14:17
Don't buy his, buy mine."
353
845410
1200
A realidade é que estamos apenas começando
14:18
And the reality is,
we're just at the beginning,
we're just at the beginning,
354
846634
2285
14:20
in a time when society is shifting, too.
355
848943
2143
num tempo de mudança
para a sociedade também.
para a sociedade também.
14:23
When we ask for more, cheaper food,
356
851110
1715
Queríamos mais alimento e mais barato.
14:24
we're now asking for better,
environmentally friendly food.
environmentally friendly food.
357
852849
3340
Agora, queremos qualidade,
um alimento que respeite o meio ambiente.
um alimento que respeite o meio ambiente.
14:28
And when you have McDonald's advertising
what's in the Chicken McNugget,
what's in the Chicken McNugget,
358
856654
5313
E, quando temos um anúncio do McDonald's
mostrando o que há no nugget de frango,
mostrando o que há no nugget de frango,
14:33
the most mysterious
food item of all time --
food item of all time --
359
861991
2095
o alimento mais misterioso
de todos os tempos,
de todos os tempos,
14:36
they are now basing
their marketing plan on that --
their marketing plan on that --
360
864110
2737
seu marketing agora é baseado nisso,
14:38
everything is changing.
361
866871
1470
está tudo mudando.
14:40
So into the world now.
362
868365
1522
O mundo de hoje:
14:41
Personal food computers,
363
869911
1658
computadores de alimentos pessoais,
14:44
food servers
364
872764
1150
servidores de alimentos
14:47
and food data centers
365
875261
1411
e centros de dados de alimentos
14:50
run on the open phenome.
366
878434
2419
rodando o fenoma aberto.
14:53
Think open genome, but we're going
to put little climate recipes,
to put little climate recipes,
367
881245
3229
Pensem no genoma aberto,
mas com receitinhas climáticas,
mas com receitinhas climáticas,
14:56
like Wikipedia,
368
884498
1161
como a Wikipédia,
que vocês podem baixar, ativar e cultivar.
14:57
that you can pull down, actuate and grow.
369
885683
3481
15:03
What does this look like in a world?
370
891275
1730
Como fica a cara do mundo?
15:05
You remember the world
connected by strings?
connected by strings?
371
893029
2135
Lembram-se do mundo conectado por linhas?
15:07
We start having beacons.
372
895188
1547
Agora temos pontos luminosos.
15:09
We start sending information about food,
373
897338
2086
Estamos enviando informações
sobre os alimentos, em vez dos alimentos.
sobre os alimentos, em vez dos alimentos.
15:11
rather than sending food.
374
899448
1319
Isso não é fantasia minha:
15:13
This is not just my fantasy,
375
901249
1718
já estamos usando em todos esses lugares.
15:14
this is where we're already deploying.
376
902991
2038
Computadores e servidores de alimentos,
15:17
Food computers, food servers,
377
905578
1689
15:19
soon-to-be food data centers,
378
907291
1436
em breve centros de dados
de alimentos, unindo pessoas
de alimentos, unindo pessoas
15:20
connecting people together
to share information.
to share information.
379
908751
2414
para compartilharem informações.
15:24
The future of food is not about fighting
over what's wrong with this.
over what's wrong with this.
380
912723
5357
O futuro dos alimentos
não tem a ver com lutar
contra o que está errado aqui.
contra o que está errado aqui.
15:30
We know what's wrong with this.
381
918556
1826
Sabemos o que há de errado com isso.
15:33
The future of food is about networking
the next one billion farmers
the next one billion farmers
382
921128
4515
O futuro dos alimentos é conectar
o próximo bilhão de agricultores
o próximo bilhão de agricultores
15:37
and empowering them with a platform
383
925667
2274
e empoderá-los com uma plataforma
15:39
to ask and answer the question,
384
927965
2020
para que perguntem e respondam:
15:42
"What if?"
385
930693
1335
"E se?"
15:44
Thank you.
386
932052
1171
Obrigado.
15:45
(Applause)
387
933247
8833
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Caleb Harper - Principal Investigator and Director of the Open Agriculture InitiativeCaleb Harper leads a group of engineers, architects, urban planners, economists and plant scientists in the exploration and development of high performance urban agricultural systems.
Why you should listen
What do we know about the food we eat? What if there was climate democracy? These and other questions inform the work of Caleb Harper and his colleagues as they explore the future of food systems. He is the principal investigator and director of the Open Agriculture Initiative (OpenAG) at the MIT Media Lab. Under his guidance, a diverse group of engineers, architects, urbanists, economists and plant scientists (what he calls an “anti-disciplinary group”) is developing an open-source agricultural hardware, software and data common aiming to create a more agile, transparent and collaborative food system.
Caleb Harper | Speaker | TED.com