TEDGlobal>Geneva
Caleb Harper: This computer will grow your food in the future
Caleb Harper: Bu bilgisayar gelecekte yiyeceğinizi büyütecek
Filmed:
Readability: 3.3
1,812,924 views
Lezzetli, besin yönünden zengin yiyecekleri dünyanın herhangi bir yerinde içeride büyütebilsek ne olurdu? MIT Media Lab CitiFARM direktörü Caleb Harper yetiştiricileri teknolojiyle bağlayarak gıda sistemini değiştirmek istiyor. Harper'ın "besin bilgisayarları" ile tanışın ve geleceğin çiftçiliğinin neye benzeyebileceğine bir göz atın.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Food crisis.
0
1157
1264
Yiyecek krizi.
00:14
It's in the news every day.
1
2445
1578
Her gün haberlerde.
00:16
But what is it?
2
4047
1322
Peki nedir bu?
00:17
Some places in the world
it's too little food,
it's too little food,
3
5393
2899
Dünyadaki bazı yerlerde
çok az yiyecek var,
çok az yiyecek var,
00:20
maybe too much.
4
8316
1190
belki de çok fazla.
00:21
Other places, GMO is saving the world.
5
9963
2329
Diğer yerlerde GDO dünyayı kurtarıyor.
00:24
Maybe GMO is the problem?
6
12821
1788
Belki de GDO problemdir.
00:27
Too much agricultural runoff
creating bad oceans, toxic oceans,
creating bad oceans, toxic oceans,
7
15355
3462
Çok fazla tarımsal fazlalık,
besin azlığı ile zararlı
besin azlığı ile zararlı
00:30
attenuation of nutrition.
8
18841
1637
ve zehirli okyanuslar yaratıyor.
00:32
They go on and on.
9
20836
1666
Bu böyle sürüp gidiyor.
00:34
And I find the current climate
of this discussion
of this discussion
10
22919
3225
Ben şimdiki tartışma ortamını
00:38
incredibly disempowering.
11
26168
2299
inanılmaz derecede
cesaret kırıcı buluyorum.
cesaret kırıcı buluyorum.
00:41
So how do we bring that
to something that we understand?
to something that we understand?
12
29110
3441
Peki bunu anlayacağımız
şekle nasıl getiririz?
şekle nasıl getiririz?
00:45
How is this apple food crisis?
13
33508
2230
Bu elma nasıl yiyecek krizi olur?
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
Eminim ki hepiniz bir hafta
içinde bir elma yediniz.
içinde bir elma yediniz.
00:51
How old do you think it was
from when it was picked?
from when it was picked?
15
39468
2753
Sizce elma toplandığından
bu yana ne kadar eskiydi?
bu yana ne kadar eskiydi?
00:55
Two weeks?
16
43264
1184
İki hafta?
00:56
Two months?
17
44472
1154
İki ay?
00:58
Eleven months --
18
46887
1153
11 ay --
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
Birleşik Devletler'deki bir marketteki
bir elmanın ortalama yaşı.
bir elmanın ortalama yaşı.
Avrupa'da veya dünyada herhangi
bir yerde de bunun çok
bir yerde de bunun çok
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
farklı olduğunu sanmıyorum.
01:07
We pick them,
22
55470
1164
Onları topluyoruz,
soğuk bir depoya koyuyoruz,
01:08
we put them in cold storage,
23
56658
2077
soğuk deponun içini gazla dolduruyoruz --
01:10
we gas the cold storage --
24
58759
1268
01:12
there's actually documented proof
25
60051
1897
aslına bakılırsa
01:13
of workers trying to go
into these environments
into these environments
26
61972
2243
bir elma almak için
bu ortama girmeyi deneyen
bu ortama girmeyi deneyen
01:16
to retrieve an apple,
27
64239
1594
ve ölen çalışanlar olduğuna dair
01:17
and dying,
28
65857
1168
belgeli kanıt mevcut,
01:19
because the atmosphere
29
67606
1155
çünkü elmanın sürecini
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
yavaşlatan atmosfer insanlar için zehirli.
01:25
How is it that none of you knew this?
31
73152
1899
Bunu nasıl hiçbiriniz bilmiyordu?
01:27
Why didn't I know this?
32
75075
1504
Neden ben bilmiyordum?
01:29
Ninety percent of the quality
of that apple --
of that apple --
33
77086
2208
Elmanın kalitesinin yüzde 90’ı --
01:31
all of the antioxidants -- are gone
by the time we get it.
by the time we get it.
34
79318
2960
bütün antioksidanlar --
biz alana kadar gidiyor.
biz alana kadar gidiyor.
01:34
It's basically a little ball of sugar.
35
82719
2183
Esasen küçük bir şeker topu.
01:38
How did we get so information poor
36
86126
2782
Bu kadar yetersiz bilgiyi nasıl aldık
ve nasıl daha iyi hâle geliriz?
01:40
and how can we do better?
37
88932
1458
01:43
I think what's missing is a platform.
38
91347
2856
Bence eksik olan şey platform.
Platformları biliyorum --
Bilgisayarları biliyorum,
Bilgisayarları biliyorum,
01:46
I know platforms -- I know computers,
39
94630
1809
01:48
they put me on the Internet
when I was young.
when I was young.
40
96463
2119
daha küçükken beni
internetle tanıştırdılar.
internetle tanıştırdılar.
Çok garip şeyler yaptım --
01:50
I did very weird things --
41
98606
1246
01:51
(Laughter)
42
99876
1001
(Gülüşmeler)
01:52
on this platform.
43
100901
1151
bu platformda.
Ama insanlarla tanıştım
ve kendimi ifade edebildim.
ve kendimi ifade edebildim.
01:54
But I met people,
and I could express myself.
and I could express myself.
44
102076
2093
Yemekte kendini nasıl ifade edersin?
01:56
How do you express yourself in food?
45
104193
2014
01:58
If we had a platform,
46
106556
1540
Bir platforma sahip olsaydık,
02:00
we might feel empowered
to question: What if?
to question: What if?
47
108120
3147
"Bunu yapsaydık?" sorusunu soracak
gücü hissedebilirdik.
gücü hissedebilirdik.
02:04
For me, I questioned:
48
112005
1151
Ben sordum:
02:05
What if climate was democratic?
49
113180
2746
Ya iklim demokratik olsaydı?
02:09
So, this is a map of climate in the world.
50
117830
2007
İşte bu dünyanın iklim haritası.
02:11
The most productive areas in green,
the least productive in red.
the least productive in red.
51
119861
3340
En üretken bölgeler yeşil,
en az üretken bölgeler kırmızı.
en az üretken bölgeler kırmızı.
02:15
They shift and they change,
52
123606
1308
Yer değiştirip farklılaşırlar,
02:16
and Californian farmers
now become Mexican farmers.
now become Mexican farmers.
53
124938
2671
Kaliforniyalı çiftçiler şimdi
Meksikalı çiftçilere dönüştü.
Meksikalı çiftçilere dönüştü.
02:19
China picks up land in Brazil
to grow better food,
to grow better food,
54
127934
2897
Çin, daha iyi besin yetiştirmek için
Brezilya'dan toprak alıyor
Brezilya'dan toprak alıyor
02:22
and we're a slave to climate.
55
130855
2026
ve biz iklime bir köleyiz.
02:26
What if each country had
its own productive climate?
its own productive climate?
56
134056
3057
Ya her ülke kendi üretken
ortamına sahip olsaydı?
ortamına sahip olsaydı?
02:29
What would that change about how we live?
57
137612
2120
Yaşam şeklimizle ilgili ne değiştirirdi?
02:32
What would that change
about quality of life and nutrition?
about quality of life and nutrition?
58
140233
2984
Hayatın ve besinlerin kalitesi
konusunda ne değiştirirdi?
konusunda ne değiştirirdi?
02:36
The last generation's problem
was, we need more food
was, we need more food
59
144257
3295
Önceki kuşağın problemi
ucuz ve daha fazla
ucuz ve daha fazla
02:39
and we need it cheap.
60
147576
1181
besin ihtiyacıydı.
02:41
Welcome to your global farm.
61
149194
2120
Küresel çiftliğinize hoş geldiniz.
02:43
We built a huge analog farm.
62
151338
2460
Devasa analog bir çiftlik inşa ettik.
02:45
All these traces --
63
153822
1430
Bütün bu çizgiler --
02:47
these are cars, planes,
trains and automobiles.
trains and automobiles.
64
155276
2900
arabalar, uçaklar,
trenler, otomobillerdir.
trenler, otomobillerdir.
02:50
It's a miracle that we feed
seven billion people
seven billion people
65
158597
3185
Yiyecek üretimine dâhil olan çok azımızla
02:53
with just a few of us involved
in the production of food.
in the production of food.
66
161806
3045
yedi milyar insanı beslememiz bir mucize.
02:57
What if ...
67
165709
1168
Peki ya şu olsaydı...
02:59
we built a digital farm?
68
167758
1676
dijital bir çiftlik inşa etseydik?
Dijital bir dünya çiftliği.
03:01
A digital world farm.
69
169458
1163
03:02
What if you could take this apple,
70
170645
2809
Peki ya bu elmayı alıp bir şekilde
03:06
digitize it somehow,
71
174052
1710
dijital hâle getirebilseydiniz,
03:07
send it through particles in the air
72
175786
2468
havadaki partiküllerden gönderip
03:10
and reconstitute it on the other side?
73
178278
2410
diğer tarafta yeniden oluşturabilseydiniz?
03:13
What if?
74
181337
1160
Böyle olsaydı?
Bazı alıntıların üzerinden gidince,
03:15
Going through some of these quotes,
75
183338
1675
bilirsiniz, yaptığım şeyi yaparken
bana ilham veriyor.
bana ilham veriyor.
03:17
you know, they inspire me to do what I do.
76
185037
2042
03:19
First one:
77
187103
1155
Bunlardan birincisi:
03:20
["Japanese farming has no youth,
no water, no land and no future."]
no water, no land and no future."]
78
188282
4110
["Japon çiftçiliğinde genç nüfus, su,
arazi ve gelecek yok."]
arazi ve gelecek yok."]
03:24
That's what I landed to the day
that I went to Minamisanriku,
that I went to Minamisanriku,
79
192767
3738
Bu, Fukushima’nın biraz
güneyinde bir yer olan
güneyinde bir yer olan
03:28
one stop south of Fukushima,
80
196529
1573
Minamisanriku’ya felaketten sonra
03:30
after the disaster.
81
198126
1702
gittiğim gün gördüğüm şey.
03:31
The kids have headed to Sendai and Tokyo,
82
199852
2551
Çocuklar Sendai ve
Tokyo’ya doğru gittiler,
Tokyo’ya doğru gittiler,
03:34
the land is contaminated,
83
202427
1375
toprak kirlenmişti
ve yiyeceklerinin yüzde 70’ini
zaten ithal ediyorlardı.
zaten ithal ediyorlardı.
03:35
they already import 70 percent
of their own food.
of their own food.
84
203826
2321
03:38
But it's not unique to Japan.
85
206171
2140
Ama bu Japonya'ya özgü değil.
03:40
Two percent of the American population
is involved in farming.
is involved in farming.
86
208749
3397
Amerika nüfusunun
yüzde 2'si çiftçiliğe dâhil.
yüzde 2'si çiftçiliğe dâhil.
03:45
What good answer comes
from two percent of any population?
from two percent of any population?
87
213091
3542
Nüfusun yüzde 2'sinden
ne gibi bir iyi cevap gelir?
ne gibi bir iyi cevap gelir?
03:49
As we go around the world,
88
217725
1585
Dünya çapına bakınca,
03:51
50 percent of the African
population is under 18.
population is under 18.
89
219334
3611
Afrika nüfusunun yüzde 50'si
18 yaşın altında.
18 yaşın altında.
03:55
Eighty percent don't want to be farmers.
90
223905
2816
Yüzde 80'i çiftçi olmak istemiyor.
03:58
Farming is hard.
91
226745
1454
Çiftçilik zor.
04:00
The life of a small-shareholder
farmer is miserable.
farmer is miserable.
92
228651
3831
Küçük hisseli çiftçilerin
yaşamları perişan hâlde.
yaşamları perişan hâlde.
04:05
They go into the city.
93
233381
1292
Şehre gidiyorlar.
04:06
In India:
94
234697
1160
Hindistan'da:
04:08
farmers' families not being able
to have basic access to utilities,
to have basic access to utilities,
95
236523
3190
Çiftçi ailelerin temel
ihtiyaçlara erişimi yok,
ihtiyaçlara erişimi yok,
04:11
more farmer suicides this year
and the previous 10 before that.
and the previous 10 before that.
96
239737
3799
bu yıl ve bundan önceki 10 yıl
daha çok çiftçi intihar etti.
daha çok çiftçi intihar etti.
04:15
It's uncomfortable to talk about.
97
243560
1635
Bunu konuşmak rahatsız edici.
04:17
Where are they going?
98
245219
1168
Nereye gidiyorlar?
04:18
Into the city.
99
246411
1208
Şehre.
04:20
No young people, and everyone's headed in.
100
248719
2168
Gençler değil, herkes gidiyor.
04:22
So how do we build this platform
that inspires the youth?
that inspires the youth?
101
250911
3971
Peki gençlere ilham veren
bu platformu nasıl inşa ederiz?
bu platformu nasıl inşa ederiz?
04:27
Welcome to the new tractor.
102
255687
1632
Yeni traktöre hoş geldiniz.
04:29
This is my combine.
103
257754
1827
Bu benim bileşimim.
04:32
A number of years ago now,
104
260224
1299
Bundan birkaç yıl önce,
04:33
I went to Bed Bath and Beyond
and Home Depot
and Home Depot
105
261547
2162
Bed Bath & Beyond
ve Home Depot’ya gittim
ve Home Depot’ya gittim
04:35
and I started hacking.
106
263733
1151
ve hacklemeye başladım.
Saçma sapan şeyler yaptım,
04:36
And I built silly things
107
264908
1215
04:38
and I made plants dance
108
266147
1151
dans eden bitkiler yaptım,
04:39
and I attached them to my computer
109
267322
1851
onları bilgisayarıma bağladım
04:41
and I killed them all --
110
269197
1290
ve hepsini öldürdüm --
04:42
a lot.
111
270966
1173
birçok kere.
04:44
(Laughter)
112
272163
1000
(Gülüşmeler)
Sonunda onların hayatta
kalmalarını sağladım.
kalmalarını sağladım.
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
Ve hayatımda sahip olduğum en samimi
ilişkilerden birini yarattım.
04:49
I've ever had in my life,
115
277897
1215
04:51
because I was learning
the language of plants.
the language of plants.
116
279136
3105
Çünkü bitkilerin dilini öğreniyordum.
Bunu daha fazla büyütmek istiyordum.
04:55
I wanted to make it bigger.
117
283008
1318
04:56
They said, "Knock yourself out, kid!
118
284350
1763
Dediler ki, "Göster kendini, evlat!
04:58
Here's an old electronics room
that nobody wants.
that nobody wants.
119
286137
2901
İşte kimsenin istemediği
eski bir elektronik odası.
eski bir elektronik odası.
05:01
What can you do?"
120
289062
1302
Ne yapabilirsin?"
Ekibimle beraber, tarihsel olarak
biyoloji hakkında değil,
biyoloji hakkında değil,
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
dijital hayat hakkında her şeyin
bilindiği bir yer olan Media Lab'in
bilindiği bir yer olan Media Lab'in
05:09
but everything about digital life.
123
297640
2549
içine bir çiftlik inşa ettik.
05:12
Inside of these 60 square feet,
124
300213
2642
Bu 60 fit kare (5,57 m²)’nin içinde,
ayda bir kez yaklaşık
300 kişinin beslenmesine
300 kişinin beslenmesine
05:14
we produced enough food to feed
about 300 people once a month --
about 300 people once a month --
125
302879
3126
yetecek kadar yiyecek yetiştirdik --
05:18
not a lot of food.
126
306029
1152
çok fazla değil.
05:19
And there's a lot of interesting
technology in there.
technology in there.
127
307205
2515
Ve burada çok fazla ilginç teknoloji var.
05:21
But the most interesting thing?
128
309744
1655
Ama en ilginç şey?
05:24
Beautiful, white roots,
129
312226
1705
Güzel beyaz kökler,
05:26
deep, green colors
130
314478
2421
derin yeşil renkler
05:29
and a monthly harvest.
131
317629
1532
ve aylık hasat.
05:31
Is this a new cafeteria?
132
319668
2561
Bu yeni kafeterya mı?
05:34
Is this a new retail experience?
133
322787
3321
Bu yeni bir perakende deneyimi mi?
05:38
Is this a new grocery store?
134
326132
1574
Bu yeni bir yiyecek marketi mi?
05:39
I can tell you one thing for sure:
135
327730
1881
Emin olduğum bir şeyi söyleyebilirim ki,
05:42
this is the first time
136
330127
1150
Media Lab'de biri
05:43
anybody in the media lab
ripped the roots off of anything.
ripped the roots off of anything.
137
331301
2881
ilk defa bir şeyin kökünü çıkardı.
05:46
(Laughter)
138
334613
1417
(Gülüşmeler)
05:48
We get our salad in bags;
139
336528
1705
Yeşilliklerimizi torbalara koyduk;
05:50
there's nothing wrong with that.
140
338257
1736
bunda yanlış bir şey yok.
05:52
But what happens
141
340400
1521
Ama “Bunun hakkında
05:53
when you have an image-based
processing expert,
processing expert,
142
341945
3111
bir şeyler biliyorum.
Bunu gerçekleştirebilirim.
Bunu gerçekleştirebilirim.
05:57
a data scientist,
143
345080
1415
Denemek istiyorum.” diye düşünen
05:58
a roboticist,
144
346996
1396
ve kökleri çıkaran
06:00
ripping roots off and thinking,
145
348933
1526
bir görüntü tabanlı işlem uzmanına,
06:02
"Huh. I know something about --
146
350483
1880
bir veri bilimciye, bir robot bilimciye
06:04
I could make this happen, I want to try."
147
352387
2193
sahipseniz ne olur?
06:07
In that process we would
bring the plants out
bring the plants out
148
355364
2275
Bu süreçte bitkileri üretip
06:09
and we would take some back to the lab,
149
357663
1909
birazını laboratuvara geri aldık.
Çünkü ürettiğin için atamazsın.
06:11
because if you grew it,
you don't throw it away;
you don't throw it away;
150
359596
2256
O senin için değerli olur.
06:13
it's kind of precious to you.
151
361876
1397
Şu an tuhaf bir dile sahibim,
06:15
I have this weird tongue now,
152
363297
1397
öyle ki ilk ben yemeden başkasının
herhangi bir şey yemesinden korkuyorum.
herhangi bir şey yemesinden korkuyorum.
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
Çünkü iyi olmasını istiyorum.
06:20
because I want it to be good.
154
368186
1389
Bu yüzden her gün marul yerim
06:21
So I eat lettuce every day
155
369599
1246
06:22
and I can tell the pH
of a lettuce within .1.
of a lettuce within .1.
156
370869
2457
ve 0,1 sapmayla pH değerinin
ne olduğunu söyleyebilirim.
ne olduğunu söyleyebilirim.
06:25
(Laughter)
157
373350
1005
(Gülüşmeler)
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
Şöyle derim, “Hayır, bu 6,1 --
hayır, hayır, bugün bunu yiyemezsin.”
hayır, hayır, bugün bunu yiyemezsin.”
06:29
(Applause)
159
377574
3145
(Alkış)
06:34
This lettuce that day was hyper sweet.
160
382042
2588
O gün bu marul fazla tatlıydı.
06:37
It was hyper sweet
because the plant had been stressed
because the plant had been stressed
161
385362
2548
Fazla tatlıydı,
çünkü bitki stres altındaydı
çünkü bitki stres altındaydı
ve kendini korumak için bitki
kimyasal bir reaksiyon yaratmıştı.
kimyasal bir reaksiyon yaratmıştı.
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
“Ölmeyeceğim!”
06:44
And the plants not-going-to-die,
taste sweet to me.
taste sweet to me.
164
392275
3129
Ve "ölmeyeceğim" bitkilerinin
tadı bana tatlı geliyor.
tadı bana tatlı geliyor.
06:48
Technologists falling backwards
into plant physiology.
into plant physiology.
165
396683
2862
Teknologlar bitki fizyolojisi
üzerine düşüyorlar.
üzerine düşüyorlar.
Bunu deneyebilmek için diğer
insanlara ihtiyaç olduğunu düşündük.
insanlara ihtiyaç olduğunu düşündük.
06:51
So we thought other people
needed to be able to try this.
needed to be able to try this.
166
399569
2705
İnsanların neler yaratabileceğini
görmek istediğimizden
görmek istediğimizden
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
herhangi bir yere sevkedilen
bir laboratuvar tasarladık.
bir laboratuvar tasarladık.
06:59
And then we built it.
169
407359
1232
Sonra bunu inşa ettik.
07:02
So on the facade
of the media lab is my lab,
of the media lab is my lab,
170
410095
2623
Media Lab'in dış cephesinde
benim laboratuvarım var,
benim laboratuvarım var,
07:04
that has about 30 points
of sensing per plant.
of sensing per plant.
171
412742
2693
bitki başına yaklaşık 30 noktanın
algılamasına sahip.
algılamasına sahip.
07:08
If you know about the genome or genetics,
172
416035
3169
Eğer genom veya genetikleri biliyorsanız,
07:11
this is the phenome, right?
173
419228
2503
bu da fenomdur, doğru mu?
07:13
The phenomena.
174
421755
1242
Fenomen.
07:15
When you say, "I like
the strawberries from Mexico,"
the strawberries from Mexico,"
175
423021
2480
"Meksika’daki çilekleri
seviyorum" dediğinizde,
seviyorum" dediğinizde,
07:17
you really like the strawberries
from the climate
from the climate
176
425525
2389
aslında sevdiğiniz tadı üreten iklimden
07:19
that produced the expression
that you like.
that you like.
177
427938
2088
gelen çilekleri seviyorsunuz.
07:22
So if you're coding climate --
178
430050
2189
Eğer ortamı kodluyorsanız --
07:24
this much CO2, this much O2 creates
a recipe -- you're coding
a recipe -- you're coding
179
432263
3301
bu kadar CO², bu kadar O²
bir tarif yaratır --
bir tarif yaratır --
bitkinin ne ifade ettiğini,
bitkinin besinini, boyutunu, şeklini,
bitkinin besinini, boyutunu, şeklini,
07:27
the expression of that plant,
the nutrition of that plant,
the nutrition of that plant,
180
435588
3275
07:30
the size of that plant, the shape,
the color, the texture.
the color, the texture.
181
438887
3258
rengini, dokusunu kodluyorsunuz demektir.
07:35
We need data,
182
443683
1185
Veriye ihtiyacımız var.
Bu amaçla olan biteni
göstermesi için içeriye
göstermesi için içeriye
07:36
so we put a bunch of sensors in there
183
444892
1781
07:38
to tell us what's going on.
184
446697
1303
bir sürü sensör yerleştirdik.
Kendi ev bitkilerinizi düşünüyor,
07:40
If you think of your houseplants,
185
448024
1582
07:41
and you look at your houseplant
186
449630
1495
bitkilerinize bakarak
çok üzgün bir şekilde
onlara şöyle diyorsanız,
onlara şöyle diyorsanız,
07:43
and you're super sad, because you're like,
187
451149
2012
“Neden ölüyorsun?
07:45
"Why are you dying? Won't you talk to me?"
188
453185
2016
Benimle konuşmayacak mısın?”
07:47
(Laughter)
189
455225
1000
(Gülüşmeler)
07:48
Farmers develop the most beautiful
fortune-telling eyes
fortune-telling eyes
190
456659
2822
Çiftçiler 60-70 yaşlarının sonlarına doğru
07:51
by the time they're in their
late 60s and 70s.
late 60s and 70s.
191
459505
2171
en güzel geleceği gören
gözleri geliştirir.
gözleri geliştirir.
Bitkilerin öldüğünü gördüğünüzde,
07:53
They can tell you when you
see that plant dying
see that plant dying
192
461700
2193
size azot eksikliği mi,
07:55
that it's a nitrogen deficiency,
a calcium deficiency
a calcium deficiency
193
463917
2539
kalsiyum eksikliği mi olduğunu,
yoksa daha fazla neme mi
07:58
or it needs more humidity.
194
466480
1404
ihtiyaç olduğunu söyleyebilirler.
07:59
Those beautiful eyes
are not being passed down.
are not being passed down.
195
467908
2315
O güzel gözler nesilden nesile geçmez.
08:03
These are eyes in the cloud of a farmer.
196
471199
2318
Bu gözler bir çiftçinin kâhin bulutudur.
08:06
We trend those data points over time.
197
474080
2215
Bu veri noktalarının zaman
içindeki trendini çıkarırız.
içindeki trendini çıkarırız.
08:08
We correlate those data points
to individual plants.
to individual plants.
198
476805
2475
Bu veri noktaları ile tek tek
bitkiler arasında bağ kurarız.
bitkiler arasında bağ kurarız.
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
Bunlar o gün IP adresiyle beraber
laboratuvarımdaki bütün brokoliler.
laboratuvarımdaki bütün brokoliler.
08:15
(Laughter)
200
483378
1138
(Gülüşmeler)
08:16
We have IP-addressable broccoli.
201
484540
2721
IP adreslenebilen brokolimiz var.
08:20
(Applause)
202
488176
4514
(Alkış)
08:24
So if that's not weird enough,
203
492714
2675
Eğer bu yeterince garip değilse,
08:27
you can click one
and you get a plant profile.
and you get a plant profile.
204
495413
2489
birine tıklayıp bitki
profilini görebilirsiniz.
profilini görebilirsiniz.
08:29
And what this tells you
is downloadable progress on that plant,
is downloadable progress on that plant,
205
497926
3016
Bunun size söylediği şey
o bitkinin indirilebilir gelişimi,
o bitkinin indirilebilir gelişimi,
ama düşündüğünüz gibi değil,
08:32
but not like you'd think,
206
500966
1206
08:34
it's not just when it's ready.
207
502196
1445
sadece hazır olduğunda değil.
08:35
When does it achieve
the nutrition that I need?
the nutrition that I need?
208
503665
2276
İhtiyacım olan besin değerine
ne zaman erişir?
ne zaman erişir?
08:37
When does it achieve
the taste that I desire?
the taste that I desire?
209
505965
2780
İstediğim tada ne zaman ulaşır?
08:41
Is it getting too much water?
210
509284
1676
Çok mu su alıyor?
08:42
Is it getting too much sun?
211
510984
1912
Çok mu güneş alıyor?
08:44
Alerts.
212
512920
1164
Alarmlar.
08:46
It can talk to me, it's conversant,
213
514108
1834
Benimle konuşabilir, konuşkan,
08:47
we have a language.
214
515966
1364
bir dilimiz var.
08:50
(Laughter)
215
518043
1788
(Gülüşmeler)
08:51
(Applause)
216
519855
4636
(Alkış)
08:56
I think of that as the first user
on the plant Facebook, right?
on the plant Facebook, right?
217
524515
4779
Onu bitki Facebook'ta ilk kullanıcı
olarak düşünüyorum, değil mi?
olarak düşünüyorum, değil mi?
09:01
That's a plant profile
218
529318
1206
Bu bir bitki profili
09:02
and that plant will start making friends.
219
530548
1993
ve bu bitki arkadaş edinmeye başlayacak.
09:04
(Laughter)
220
532565
1007
(Gülüşmeler)
09:05
And I mean it -- it will make
friends with other plants
friends with other plants
221
533596
2619
Ve bunda ciddiyim --
daha az azot, daha fazla fosfor,
daha az azot, daha fazla fosfor,
09:08
that use less nitrogen, more phosphorus,
222
536239
2127
daha az potasyum kullanan
diğer bitkilerle
diğer bitkilerle
09:10
less potassium.
223
538390
1198
arkadaş olacak.
09:11
We're going to learn about a complexity
224
539910
1981
Şimdi sadece tahmin edebileceğimiz
09:13
that we can only guess at now.
225
541915
1617
bir karmaşıklığı öğreneceğiz.
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
Bizi arkadaş eklemeyebilirler --
bilmiyorum, belki de arkadaş eklerler,
bilmiyorum, belki de arkadaş eklerler,
nasıl davrandığımıza bağlı.
09:19
it depends on how we act.
227
547652
1199
09:20
So this is my lab now.
228
548875
1958
Bu şimdi benim laboratuvarım.
09:23
It's a little bit more systematized,
229
551294
1738
Biraz daha sistematik,
09:25
my background is designing data centers
in hospitals of all things,
in hospitals of all things,
230
553056
3231
geçmişte hastanelerde her türden
veri merkezini tasarlıyordum,
veri merkezini tasarlıyordum,
bu yüzden kontrollü çevre yaratma
konusunda bir şeyler biliyorum.
konusunda bir şeyler biliyorum.
09:28
so I know a little bit about creating
a controlled environment.
a controlled environment.
231
556311
2968
09:31
And so --
232
559303
1150
Ve bu yüzden --
09:32
inside of this environment,
233
560754
1643
bu çevrenin içinde
09:34
we're experimenting
with all kinds of things.
with all kinds of things.
234
562421
2373
her türlü deneyi yapıyoruz.
09:36
This process, aeroponics, was developed
by NASA for Mir Space Station
by NASA for Mir Space Station
235
564818
4208
Bu süreç, aeroponik (püskürtme), NASA
tarafından Mir Uzay İstasyonu için
tarafından Mir Uzay İstasyonu için
09:41
for reducing the amount of water
they send into space.
they send into space.
236
569050
2548
uzaya daha az su göndermek
üzere geliştirildi.
üzere geliştirildi.
Esasen yaptığı şey bitkiye
tam olarak istediği şeyi vermek:
tam olarak istediği şeyi vermek:
09:43
What it really does is give the plant
exactly what it wants:
exactly what it wants:
237
571622
2859
Su, mineraller ve oksijen.
09:46
water, minerals and oxygen.
238
574505
1635
09:48
Roots are not that complicated,
239
576164
1492
Kökler o kadar karmaşık değil,
09:49
so when you give them that,
you get this amazing expression.
you get this amazing expression.
240
577680
3912
onlara bunu verdiğinizde,
bu harika ifadeyi alırsınız.
bu harika ifadeyi alırsınız.
09:54
It's like the plant has two hearts.
241
582472
3073
İki kalbi olan bir bitki gibi.
09:57
And because it has two hearts,
242
585569
1665
İki kalbi olduğu için,
09:59
it grows four or five times faster.
243
587958
2069
dört ya da beş kat daha hızlı büyürler.
10:02
It's a perfect world.
244
590657
1154
Mükemmel bir dünya.
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
Teknolojide çok ilerledik ve
zor bir dünya için tohum ektik,
zor bir dünya için tohum ektik,
10:07
and we're going to continue to do that,
246
595072
1865
bunu yapmaya devam edeceğiz,
10:08
but we're going to have a new tool, too,
247
596961
1913
ama yeni bir aracımız da olacak,
10:10
which is perfect world.
248
598898
1683
yani mükemmel bir dünya.
10:12
So we've grown all kinds of things.
249
600605
1679
Her türden şey yetiştirdik.
10:14
These tomatoes hadn't been
in commercial production for 150 years.
in commercial production for 150 years.
250
602308
3808
Bu domatesler 150 senedir
ticari olarak yetiştirilmiyordu.
ticari olarak yetiştirilmiyordu.
10:18
Do you know that we have
rare and ancient seed banks?
rare and ancient seed banks?
251
606515
3274
Nadir ve eski tohum bankalarımızın
olduğunu biliyor muydunuz?
olduğunu biliyor muydunuz?
10:22
Banks of seed.
252
610312
1742
Tohum bankaları.
10:24
It's amazing.
253
612078
1157
Bu inanılmaz.
Canlı irsiyet plazmaları ve daha önce
yemediğiniz türden şeyleri var.
yemediğiniz türden şeyleri var.
10:25
They have germplasm alive
and things that you've never eaten.
and things that you've never eaten.
254
613259
2882
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
Bu odada bu türden bir
domates yiyen tek insanım.
domates yiyen tek insanım.
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
Sorun bir sos domatesi olması ve
nasıl pişirileceğini bilmememizdi,
nasıl pişirileceğini bilmememizdi,
10:34
so we ate a sauce tomato,
which is not that great.
which is not that great.
257
622862
2356
bu yüzden çok da harika
olmayan bir sos domatesi yedik.
olmayan bir sos domatesi yedik.
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
Ama proteinle bir şeyler yaptık --
her türden şey yetiştirdik.
her türden şey yetiştirdik.
İnsan yetiştirdik --
10:40
We've grown humans --
259
628582
1173
10:41
(Laughter)
260
629779
1642
(Gülüşmeler)
Belki siz yapabilirsiniz,
ama biz yapmadık.
ama biz yapmadık.
10:44
Well maybe you could, but we didn't.
261
632103
1732
10:45
But what we realized is,
262
633859
1596
Farkına vardığımız şey,
10:47
the tool was too big,
it was too expensive.
it was too expensive.
263
635479
2075
aracın çok büyük ve pahalı olduğuydu.
Onları dünyanın dört bir
yanına koymaya başladım
yanına koymaya başladım
10:49
I was starting to put them
around the world
around the world
264
637578
2004
10:51
and they were about 100,000 dollars.
265
639606
1817
ve 100.000 dolar civarındaydılar.
10:53
Finding somebody with 100 grand
in their back pocket isn't easy,
in their back pocket isn't easy,
266
641447
3009
Arka cebinde 100.000 dolar
olan birini bulmak kolay değil,
olan birini bulmak kolay değil,
bu yüzden daha küçüğünü yapmak istedik.
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
Bu proje aslında
öğrencilerimden birinin --
öğrencilerimden birinin --
11:00
mechanical engineering
undergraduate, Camille.
undergraduate, Camille.
269
648405
2856
makine mühendisliği
lisans öğrencisi Camille.
lisans öğrencisi Camille.
11:03
So Camille and I and my team,
270
651851
1532
Camille, ben ve ekibim
11:05
we iterated all summer,
271
653407
1858
daha ucuz, daha iyi çalışır,
11:07
how to make it cheaper,
how to make it work better,
how to make it work better,
272
655289
2420
diğer kişilerin kendileri
yapabileceği hâle getirmek
yapabileceği hâle getirmek
11:09
how to make it so other
people can make it.
people can make it.
273
657733
2024
için onun bütün yaz iterasyonunu yaptık.
11:11
Then we dropped them off in schools,
seventh through eleventh grade.
seventh through eleventh grade.
274
659781
3303
Sonra onları okullara yedinciden
on birinci sınıflara kadar bıraktık.
on birinci sınıflara kadar bıraktık.
Eğer mütevazı olmak istiyorsanız,
bir çocuğa bir şeyler öğretin.
bir çocuğa bir şeyler öğretin.
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
Bu okula gittiğimde şöyle dedim,
11:20
"Set it to 65 percent humidity."
277
668004
1893
"Yüzde 65 oranında neme ayarlayın."
11:21
The seventh grader
said, "What's humidity?"
said, "What's humidity?"
278
669921
2266
Yedinci sınıf öğrencisi
şöyle dedi, "Nem nedir?"
şöyle dedi, "Nem nedir?"
11:24
And I said, "Oh, it's water in air."
279
672211
1865
Şöyle dedim, "Havadaki sudur."
O da şöyle dedi, "Havada su yoktur,
sen bir aptalsın."
sen bir aptalsın."
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
(Gülüşmeler)
11:29
And I was like, "Alright, don't trust me.
282
677611
2009
Ben de şöyle dedim, "Tamam, bana inanma.
11:31
Actually -- don't trust me, right?
283
679644
1659
Aslında -- bana inanma, tamam mı?
100'e ayarla."
11:33
Set it to 100.
284
681327
1151
11:34
He sets it to 100 and what happens?
285
682502
1705
100'e ayarladı ve sonra ne oldu?
11:36
It starts to condense, make a fog
and eventually drip.
and eventually drip.
286
684231
2774
Yoğunlaşmaya başladı, buluta
dönüştü ve sonunda yağdı.
dönüştü ve sonunda yağdı.
11:39
And he says, "Oh. Humidity is rain.
287
687457
3224
O da şöyle dedi, "Ah, nem yağmurdur."
11:43
Why didn't you just tell me that?"
288
691372
1630
"Neden bunu bana söylemedin?"
11:45
(Laughter)
289
693026
1970
(Gülüşmeler)
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
Bunun için oyuna benzer
bir arayüz yarattık.
bir arayüz yarattık.
11:50
They have a 3D environment,
291
698356
1316
3B ortamları var,
11:51
they can log into it anywhere in the world
292
699696
2016
akıllı telefonlarından, tabletlerinden
dünyanın herhangi bir
11:53
on their smartphone, on their tablet.
293
701736
1783
yerinde bağlanabiliyorlar.
11:55
They have different parts of the bots --
the physical, the sensors.
the physical, the sensors.
294
703543
3427
Robotların farklı parçalarına sahipler --
fiziksel, sensörler.
fiziksel, sensörler.
Dünyada herhangi bir yerdeki
11:58
They select recipes that have
been created by other kids
been created by other kids
295
706994
2640
diğer çocuklar tarafından
yaratılan tarifleri seçerler.
12:01
anywhere in the world.
296
709658
1150
12:02
They select and activate that recipe,
they plant a seedling.
they plant a seedling.
297
710832
3031
Tarifi seçerek etkinleştirirler,
bir fide dikerler.
bir fide dikerler.
12:06
While it's growing, they make changes.
298
714324
1837
Büyüdüğü sırada değişiklikler yaparlar.
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
Şöyle derler, "Bir bitkinin niye CO²'e
ihtiyacı olsun ki? CO² kötü değil mi?
ihtiyacı olsun ki? CO² kötü değil mi?
12:11
It kills people."
300
719218
1151
İnsanları öldürür."
12:12
Crank up CO2, plant dies.
301
720393
1371
CO²'i artırınca bitki ölür.
12:14
Or crank down CO2, plant does very well.
302
722404
2997
Ya da CO²'i azaltınca bitki iyileşir.
12:17
Harvest plant,
303
725425
1190
Bitkiyi hasat edince,
12:19
and you've created a new digital recipe.
304
727130
2167
yeni bir dijital tarif elde edersiniz.
12:21
It's an iterative design and development
305
729821
2090
Bu iteratif bir tasarım, geliştirme
12:23
and exploration process.
306
731935
1912
ve keşfetme sürecidir.
12:25
They can download, then,
307
733871
1412
Sonra geliştirdikleri yeni bitki
12:27
all of the data about that new plant
that they developed
that they developed
308
735307
2717
ya da yeni dijital tarifle
ve ne durumda olduklarıyla
ve ne durumda olduklarıyla
12:30
or the new digital recipe
and what did it do --
and what did it do --
309
738048
2286
ilgiyi tüm veriyi indirebilirler --
daha iyi miydi, daha kötü müydü?
12:32
was it better or was it worse?
310
740358
1444
12:33
Imagine these as little cores
of processing.
of processing.
311
741826
2126
Bunları küçük çekirdek işlemciler
olarak düşünün.
olarak düşünün.
12:36
We're going to learn so much.
312
744771
1967
Çok fazla şey öğreneceğiz.
12:39
Here's one of the food computers,
as we call them,
as we call them,
313
747764
2698
İşte besin bilgisayarı
dediklerimizden birinin
dediklerimizden birinin
12:42
in a school in three weeks' time.
314
750486
2252
okulda üç hafta içindeki durumu.
12:45
This is three weeks of growth.
315
753793
1439
Bu üç haftalık büyüme.
12:47
But more importantly,
316
755256
1844
Ama daha önemlisi,
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
bu çocuk ilk defa bir çiftçi
olabileceğini düşündü --
olabileceğini düşündü --
12:53
or that he would want to be a farmer.
318
761658
2116
veya bir çiftçi olmak istediğini.
12:56
So, we've open-sourced all of this.
319
764187
2015
Bütün bunları açık kaynak yaptık.
Hepsi internette; eve gidin,
ilk besin bilgisayarınızı yapmaya çalışın.
ilk besin bilgisayarınızı yapmaya çalışın.
12:58
It's all online; go home, try to build
your first food computer.
your first food computer.
320
766226
3086
13:01
It's going to be difficult --
I'm just telling you.
I'm just telling you.
321
769336
2389
Bu zor olacak, bunu bilin.
13:03
We're in the beginning,
but it's all there.
but it's all there.
322
771749
2064
İşin başındayız, ama her şey orada.
13:05
It's very important to me
that this is easily accessible.
that this is easily accessible.
323
773837
2699
Kolayca ulaşılabilir olması
benim için önemli.
benim için önemli.
Daha fazla öyle yapmaya devam edeceğiz.
13:08
We're going to keep making it more so.
324
776560
1847
13:10
These are farmers,
325
778946
1428
Bunlar çiftçiler,
13:13
electrical engineer, mechanical engineer,
326
781016
1977
elektrik mühendisi,
makine mühendisi,
makine mühendisi,
13:15
environmental engineer,
computer scientist,
computer scientist,
327
783017
2033
çevre mühendisi, bilgisayar bilimci,
13:17
plant scientist,
economist, urban planners.
economist, urban planners.
328
785074
2594
bitki bilimci, iktisatçı,
şehir planlamacılar.
şehir planlamacılar.
13:20
On one platform, doing
what they're good at.
what they're good at.
329
788214
2754
Bir platformda iyi oldukları
şeyi yapıyorlar.
şeyi yapıyorlar.
13:22
But we got a little too big.
330
790992
1824
Ama biraz fazla büyüdük.
13:24
This is my new facility
that I'm just starting.
that I'm just starting.
331
792840
2832
Bu yeni başladığım tesisim.
13:27
This warehouse could be anywhere.
332
795696
1840
Bu depo herhangi bir yerde olabilir.
13:30
That's why I chose it.
333
798088
1265
Bu yüzden onu seçtim.
13:31
And inside of this warehouse
334
799718
1623
Bu deponun içinde
13:33
we're going to build something
kind of like this.
kind of like this.
335
801365
2369
bunun gibi bir şey inşa edeceğiz.
13:35
These exist right now.
336
803758
1462
Bunlar şimdi mevcut.
13:37
Take a look at it.
337
805244
1227
Bir göz atın.
13:40
These exist, too.
338
808053
1331
Bunlar da mevcut.
13:42
One grows greens,
339
810034
1280
Birinde yeşillik büyüyor,
13:43
one grows Ebola vaccine.
340
811338
1581
diğerinde Ebola aşısı.
13:46
Pretty amazing that plants
and this DARPA Grand Challenge winner
and this DARPA Grand Challenge winner
341
814212
3914
Bitkilerin ve bu DARPA
Büyük Mücadele galibinin
Büyük Mücadele galibinin
Ebola'nın önüne geçmemizin
nedenlerinden biri olması harika.
nedenlerinden biri olması harika.
13:50
is one of the reasons
we're getting ahead of Ebola.
we're getting ahead of Ebola.
342
818150
2496
13:53
The plants are producing
the protein that's Ebola resistant.
the protein that's Ebola resistant.
343
821130
3524
Bitkiler Ebola'ya dirençli
protein üretiyor.
protein üretiyor.
13:57
So pharmaceuticals, nutraceuticals,
344
825083
2538
Yani farmasötikler, nutrasötikler,
ta marula kadar gidiyor.
13:59
all they way down to lettuce.
345
827645
1516
14:01
But these two things look nothing alike,
346
829620
1938
Ama bu ikisi birbirlerine hiç benzemiyor
14:03
and that's where I am with my field.
347
831582
2277
ve bu alanımda bulunduğum yer.
14:05
Everything is different.
348
833883
1389
Her şey farklı.
14:07
We're in that weird "We're alright" stage
349
835629
3310
O garip "biz iyiyiz" aşamasındayız
14:10
and it's like, "Here's my black box --"
350
838963
1863
ve bu şöyle, "İşte benim kara kutum."
14:12
"No, buy mine."
351
840850
1151
"Hayır, benimkini al."
"Hayır, hayır, hayır. Tamamen
değerli fikrî haklarım var.
değerli fikrî haklarım var.
14:14
"No, no, no -- I've got intellectual
property that's totally valuable.
property that's totally valuable.
352
842025
3361
Onunkini alma, benimkini al."
14:17
Don't buy his, buy mine."
353
845410
1200
Gerçek şu ki daha başındayız,
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
toplumun da değiştiği bir yerde.
Daha fazla, daha ucuz
yiyecek istediğimizde,
yiyecek istediğimizde,
14:23
When we ask for more, cheaper food,
356
851110
1715
14:24
we're now asking for better,
environmentally friendly food.
environmentally friendly food.
357
852849
3340
artık daha iyi, çevreye
dost besin de istiyoruz.
dost besin de istiyoruz.
14:28
And when you have McDonald's advertising
what's in the Chicken McNugget,
what's in the Chicken McNugget,
358
856654
5313
McDonald's tüm zamanların
en gizemli yiyeceği
en gizemli yiyeceği
14:33
the most mysterious
food item of all time --
food item of all time --
359
861991
2095
Tavuk McNugget'ın reklamını yaptığında --
14:36
they are now basing
their marketing plan on that --
their marketing plan on that --
360
864110
2737
artık pazarlama planlarını
ona dayandırıyorlar --
ona dayandırıyorlar --
14:38
everything is changing.
361
866871
1470
her şey değişiyor.
14:40
So into the world now.
362
868365
1522
Artık tüm dünyada böyle.
14:41
Personal food computers,
363
869911
1658
Kişisel besin bilgisayarları,
14:44
food servers
364
872764
1150
besin sunucuları
14:47
and food data centers
365
875261
1411
ve besin veri merkezleri
14:50
run on the open phenome.
366
878434
2419
açık fenomda çalışıyor.
14:53
Think open genome, but we're going
to put little climate recipes,
to put little climate recipes,
367
881245
3229
Açık genomu düşünün,
Vikipedi gibi küçük iklim
Vikipedi gibi küçük iklim
14:56
like Wikipedia,
368
884498
1161
tarifleri koyacağız,
14:57
that you can pull down, actuate and grow.
369
885683
3481
bunları indirip, faaliyete geçirerek
büyütebileceksiniz.
büyütebileceksiniz.
15:03
What does this look like in a world?
370
891275
1730
Dünyada bu nasıl görünüyor?
"String" (dizgi)'lerle bağlı
dünyayı hatırladınız mı?
dünyayı hatırladınız mı?
15:05
You remember the world
connected by strings?
connected by strings?
371
893029
2135
15:07
We start having beacons.
372
895188
1547
"Beacon" (parıldak)'larımız
olmaya başladı.
olmaya başladı.
15:09
We start sending information about food,
373
897338
2086
Yiyecek göndermek yerine yiyecekle ilgili
15:11
rather than sending food.
374
899448
1319
bilgi göndermeye başladık.
15:13
This is not just my fantasy,
375
901249
1718
Bu yalnızca hayalim değil,
15:14
this is where we're already deploying.
376
902991
2038
bunu hâlihazırda buralarda uyguluyoruz.
15:17
Food computers, food servers,
377
905578
1689
Besin bilgisayarları, besin sunucuları,
15:19
soon-to-be food data centers,
378
907291
1436
yakında besin veri merkezleri
15:20
connecting people together
to share information.
to share information.
379
908751
2414
bilgi paylaşımı için insanları
birbirine bağlıyor.
birbirine bağlıyor.
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
Geleceğin gıdası bunda neyin yanlış
olduğu kavgasıyla ilgili değil.
olduğu kavgasıyla ilgili değil.
15:30
We know what's wrong with this.
381
918556
1826
Bunda neyin yanlış olduğunu biliyoruz.
15:33
The future of food is about networking
the next one billion farmers
the next one billion farmers
382
921128
4515
Geleceğin gıdası gelecekteki bir milyar
çiftçiyi birbirine bağlayarak
çiftçiyi birbirine bağlayarak
15:37
and empowering them with a platform
383
925667
2274
"Bunu yapsaydık?" sorusunu sorup
cevaplamaları için onları
bir platfom aracılığıyla
bir platfom aracılığıyla
15:39
to ask and answer the question,
384
927965
2020
15:42
"What if?"
385
930693
1335
güçlendirmekle ilgili.
15:44
Thank you.
386
932052
1171
Teşekkürler.
15:45
(Applause)
387
933247
8833
(Alkış)
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