TED2008
Neil Turok: My wish: Find the next Einstein in Africa
Neil Turok kommer med sit TED Prize ønske
Filmed:
Readability: 4.1
609,381 views
Ved modtagelsen af sin 2008 TED Prize, taler fysiker Neil Turok for talentfulde, unge afrikanere der sulter efter muligheder. Ved at åbne op og nære kontinentets kreative potentiale, kan vi skabe en ændring i Arfrikas fremtid.
Neil Turok - Physicist, education activist
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
It was an incredible surprise to me
0
1000
3000
Det var en kæmpestor overraskelse for mig
00:16
to find out that there was actually an organization that cared about both parts of my life.
1
4000
6000
at finde ud af, at der faktisk er en organisation der havde omtanke for begge dele af mit liv.
00:22
Because, basically,
2
10000
1000
Fordi, dybest set,
00:23
I work as a theoretical physicist.
3
11000
2000
arbejder jeg som teoretisk fysiker.
00:25
I develop and test models of the Big Bang,
4
13000
3000
Jeg udvikler og tester modeller af Big Bang,
00:28
using observational data.
5
16000
3000
ved hjælp observerede data.
00:31
And I've been moonlighting for the last five years
6
19000
3000
Og jeg har bijobbet de sidste fem år
00:34
helping with a project in Africa.
7
22000
3000
med at hjælpe et projekt i Afrika.
00:37
And, I get a lot of flak for this at Cambridge.
8
25000
4000
Og, jeg får en masse kommentarer for det i Cambridge.
00:41
People wonder, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
9
29000
4000
Folk undrer sig, I ved, "Hvordan har du tid til at gøre det?" Og så videre.
00:45
And so it was simply astonishing to me
10
33000
3000
Så det var simpelthen forbløffende for mig
00:48
to find an organization that actually appreciated both those sides.
11
36000
4000
at finde en organisation der faktisk værdsatte begge sider.
00:52
So I thought I'd start off by just telling you a little bit about myself
12
40000
3000
Så jeg tænkte at jeg vil begynde med at fortælle jer en smule om mig selv
00:55
and why I lead this schizophrenic life.
13
43000
4000
og hvorfor jeg fører dette skizofrene liv.
00:59
Well, I was born in South Africa and my parents were imprisoned
14
47000
5000
Jamen, jeg blev født i Sydafrika og mine forældre blev fængslet
01:04
for resisting the racist regime.
15
52000
2000
for at modsætte sig det racistiske regime.
01:06
When they were released, we left and we went as refugees to Kenya and Tanzania.
16
54000
7000
Da de blev løsladt, rejste vi og rejste som flygtninge til Kenya og Tanzania.
01:13
Both were very young countries then,
17
61000
2000
Begge var meget unge lande dengang,
01:15
and full of hope for the future.
18
63000
3000
og fyldt med håb for fremtiden.
01:18
We had an amazing childhood. We didn't have any money,
19
66000
2000
Vi havde en fantastisk barndom. Vi havde ingen penge,
01:20
but we were outdoors most of the time.
20
68000
3000
men vi var udenfor næsten hele tiden.
01:23
We had fantastic friends and we saw the wonders of the world,
21
71000
5000
Vi havde fantastiske venner og vi så verdens vidundere,
01:28
like Kilimanjaro, Serengeti and the Olduvai Gorge.
22
76000
6000
såsom Kilimanjaro, Serengeti og Olduvai Gorge.
01:34
Well, then we moved to London for high school.
23
82000
2000
Jamen, så flyttede vi til London på grund af gymnasiet.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
24
84000
5000
Og derefter -- det er der ikke meget at sige om.
01:41
It was rather dull. But I came back to Africa
25
89000
4000
Det var ret kedeligt. Men jeg kom tilbage til Afrika
01:45
at the age of 17, as a volunteer teacher
26
93000
4000
da jeg var 17, som en frivillig lærer
01:49
to Lesotho, which is a tiny country,
27
97000
3000
i Lesotho, som er et meget lille land,
01:52
surrounded at that time by apartheid South Africa.
28
100000
5000
der dengang var omgivet af apartheids-Sydafrika.
01:57
Well, 80 percent of the men in Lesotho
29
105000
3000
Jamen, 80 procent af mændende i Lesotho
02:00
worked in the mines over the border,
30
108000
4000
arbejdede i minerne på den anden side af grænsen,
02:04
in brutal conditions.
31
112000
3000
under barske forhold.
02:07
Nevertheless, I -- as I'm sure -- as a rather irritating young, white man
32
115000
6000
Ikke desto mindre, var jeg -- er jeg sikker på -- en ret irriterende ung, hvid mand
02:13
coming into their village, I was welcomed with incredible hospitality and warmth.
33
121000
6000
der kom til deres landsby, blev jeg hilst velkommen med en utrolig gæstfrihed og varme.
02:19
But the kids were the best part.
34
127000
2000
Men børnene var det bedste ved det.
02:21
The kids were amazing: extremely eager and often very bright.
35
129000
5000
Børnene var fantastiske: utrolig ivrige og tit meget kvikke.
02:26
And I'm just going to tell you one story,
36
134000
2000
Og jeg vil bare fortælle jer en historie,
02:28
which got through to me.
37
136000
3000
som gik lige ind hos mig.
02:31
I used to try to take the kids outside as often as possible,
38
139000
2000
Jeg plejede at tage børnene med udenfor så tit som muligt,
02:33
to try to connect the academic stuff with the real world.
39
141000
5000
for at prøve at forbinde de akademiske ting med den virkelige verden.
02:38
And they weren't used to that.
40
146000
3000
Og det var de ikke vant til.
02:41
But I took them outside one day and I said,
41
149000
2000
Men jeg tog dem med udenfor en dag og jeg sagde,
02:43
"I want you to estimate the height of the building."
42
151000
3000
"Jeg vil gerne have jer til at vurdere bygningens højde."
02:46
And I expected them to put a ruler next to the wall,
43
154000
3000
Og jeg forventede at de ville sætte en lineal ved siden af væggen,
02:49
size it up with a finger, and make an estimate of the height.
44
157000
5000
tage mål med fingrene, og vurdere højden.
02:54
But there was one little boy, very small for his age.
45
162000
4000
Men der var en lille dreng, meget lille for hans alder.
02:58
He was the son of one of the poorest families in the village.
46
166000
3000
Han var søn af en af de fattigste familier i landsbyen.
03:01
And he wasn't doing that. He was scribbling with chalk on the pavement.
47
169000
5000
Og det gjorde han ikke. Han kradsede noget ned med kridt på fortovet.
03:06
And so, I said -- I was annoyed -- I said, "What are you doing?
48
174000
3000
Så, jeg sagde -- jeg blev irriteret -- og jeg sagde, "Hvad laver du?
03:09
I want you to estimate the height of the building."
49
177000
2000
Jeg vil have dig til at vurdere bygningens højde."
03:11
He said, "OK. I measured the height of a brick.
50
179000
3000
Han sagde, "OK. Jeg målte højden på murstenen.
03:14
I counted the number of bricks and now I'm multiplying."
51
182000
5000
Jeg talte antallet af mursten og nu ganger jeg."
03:19
Well -- (Laughter) -- I hadn't thought of that one.
52
187000
5000
Jamen -- (Latter) -- det havde jeg ikke tænkt på.
03:24
And many experiences like this happened to me.
53
192000
4000
Og der var mange af den slags oplevelser for mig.
03:28
Another one is that I met a miner. He was home on his three-month leave from the mines.
54
196000
8000
En anden er at jeg mødte en minearbejder. Han var hjemme på tre måneders orlov fra minerne.
03:36
Sitting next to him one day, he said, "There's only one thing that I really loved at school.
55
204000
6000
Da jeg sad ved siden af ham en dag, sagde han, "Der er kun en ting jeg holdte virkelig af i skolen.
03:42
And you know what it was? Shakespeare." And he recited some to me.
56
210000
7000
Og ved du hvad det var? Shakespeare." Og han fremsagde noget for mig.
03:49
And these and many similar experiences convinced me
57
217000
4000
Og disse og mange lignende oplevelser overbeviste mig om
03:53
that there are just tons of bright kids in Africa
58
221000
4000
at der er faktisk en masse kvikke unge mennesker i Afrika
03:57
-- inventive kids, intellectual kids --
59
225000
4000
-- opfindsomme mennesker, intellektuelle mennesker --
04:01
and starved of opportunity.
60
229000
1000
og sultne efter muligheder.
04:02
And if Africa is going to get fixed, it's by them, not by us.
61
230000
6000
Og hvis Afrika skal repareres, er det af dem, ikke af os.
04:08
Well, after -- (Applause) -- that's the truth.
62
236000
6000
Jamen, efter -- (Bifald) -- det er sandheden.
04:14
Well, after Lesotho, I traveled across Africa
63
242000
3000
Jamen, efter Lesotho, rejste jeg gennem Afrika
04:17
before returning to England
64
245000
2000
før jeg kom tilbage til England
04:20
-- so gray and depressing, in comparison.
65
248000
3000
-- så gråt og deprimerende, i sammenligning.
04:23
And I went to Cambridge. And there, I fell for theoretical physics.
66
251000
7000
Og jeg tog til Cambridge. Og der, faldt jeg for teoretisk fysik.
04:30
Well, I'm not going to explain this equation,
67
258000
2000
Jamen, jeg vil ikke forklare denne ligning,
04:32
but theoretical physics is really an amazing subject.
68
260000
4000
men teoretisk fysik er virkelig et forbløffende emne.
04:36
We can write down all the laws of physics we know in one line.
69
264000
6000
Vi kan skrive alle fysikkens love vi kender i en linje.
04:42
And, admittedly, it's in a very shorthand notation.
70
270000
5000
Og, indrømmet, det er et meget forkortet notat.
04:47
And it contains 18 free parameters,
71
275000
4000
Og den indeholder 18 frie parametre,
04:51
OK, which we have to fit to the data.
72
279000
3000
OK, som vi skal passe på vores data.
04:54
So it's not the final story,
73
282000
2000
Så det er ikke den endelige historie,
04:56
but it's an incredibly powerful summary of everything we know
74
284000
5000
men det er et virkelig kraftfuldt sammenfatning af alt vi ved
05:01
about nature at the most basic level.
75
289000
4000
om naturen på det mest basale niveau.
05:05
And apart from a few very important loose ends, which you've heard about here --
76
293000
4000
Og bortset fra få meget vigtige løse ender, som I har hørt om her --
05:09
like dark energy and dark matter --
77
297000
3000
som mørk energi og mørkt stof --
05:12
this equation describes,
78
300000
2000
denne ligning beskriver,
05:14
seems to describe everything about the universe and what's in it.
79
302000
5000
virker til at beskrive alt om universet og det der er i det.
05:19
But there's one big puzzle remaining,
80
307000
2000
Men der er stadig en gåde tilbage,
05:21
and this was most succinctly put to me by my primary school math teacher in
81
309000
5000
og det var sagt mest kortfattet til mig af min matematik lærer i folkeskolen i
05:26
Tanzania, who's a wonderful Scottish lady
82
314000
3000
Tanzania, der er en vidundeligt skotsk dame
05:29
who I still stay in touch with.
83
317000
3000
som jeg stadig er i kontakt med.
05:32
And she's now in her 80s.
84
320000
2000
Og hun er nu i 80'erne.
05:34
And when I try to explain my work to her, she waved away all the details, and she said,
85
322000
5000
Og når jeg prøver at forklare mit arbejde for hende, fejede hun alle detaljerne væk, og sagde,
05:39
"Neil, there's only one question that really matters.
86
327000
5000
"Neil, der er kun et spørgsmål der virkelig betyder noget.
05:44
What banged?" (Laughter)
87
332000
4000
Hvad var det der 'bangede'?" (Latter)
05:48
"Everyone talks about the Big Bang. What banged?"
88
336000
5000
"Alle taler om Big Bang. Hvad var det der 'bangede'?"
05:53
And she's right. It's a question we've all been avoiding.
89
341000
5000
Og hun har ret. Det er et spørgsmål som vi alle har undgået.
05:58
The standard explanation is that the universe somehow sprang into existence,
90
346000
5000
Den almindelige forklaring er at universet på en eller anden måde pludseligt blev vakt til live,
06:03
full of a strange kind of energy
91
351000
2000
fuldt med mærkelige slags energier
06:05
-- inflationary energy -- which blew it up.
92
353000
5000
-- inflatorisk energi -- som sprang det i luften.
06:10
But the puzzle of why the universe emerged in that peculiar state
93
358000
4000
Men puslespillet om hvorfor universet opstod i den bestemte form
06:14
is completely unsolved.
94
362000
4000
er fuldstændig uopklaret.
06:18
Now, I worked on that theory for a while, with Stephen Hawking and others.
95
366000
4000
Nu arbejdede jeg på den teori i et stykke tid, sammen med Stephen Hawking og andre.
06:22
But then I began to explore another alternative.
96
370000
3000
Men så begyndte jeg at udforske andre alternativer.
06:25
The alternative is that the Big Bang wasn't the beginning.
97
373000
3000
Alternativet er at Big Bang ikke var begyndelsen.
06:28
Perhaps the universe existed before the bang,
98
376000
3000
Måske fandtes universet før "the bang",
06:31
and the bang was just a violent event in a pre-existing universe.
99
379000
5000
og "the bang" var bare en voldsom begivenhed i et univers der eksisterede før det.
06:36
Well, this possibility is actually suggested
100
384000
3000
Jamen, denne mulighed bliver faktisk foreslået
06:39
by the latest theories, the unified theories,
101
387000
3000
af de seneste teorier, de samlede teorier,
06:42
which try to explain all those 18 free parameters
102
390000
3000
som prøver at forklare alle de 18 frie parametre
06:45
in a single framework, which will hopefully predict all of them.
103
393000
7000
i en enkelt struktur, som forhåbentlig vil forudsige dem alle.
06:52
And I'll just share a cartoon of this idea here.
104
400000
3000
Og jeg deler lige en vittighedstegning af denne ide.
06:55
It's all I can convey. According to these theories,
105
403000
3000
Det er det eneste jeg kan overbringe. Ifølge disse teorier,
06:58
there are extra dimensions of space, not just the three we're familiar with,
106
406000
3000
er der en ekstra dimension af rum, ikke kun de tre vi kender,
07:01
but at every point in the room there are more dimensions.
107
409000
4000
men på hvert punkt i lokalet er der flere dimensioner.
07:05
And in particular, there's one rather strange one,
108
413000
2000
Og der er især en ret mærkelig en,
07:07
in the most elegant unified theories we have.
109
415000
3000
i den mest elegante samlede teori vi har.
07:10
The strange one looks likes this:
110
418000
2000
Den mærkelige ser sådan her ud:
07:12
that we live in a three-dimensional world.
111
420000
3000
at vi lever i en tre dimensionel verden.
07:15
We live in one of these worlds, and I can only show it as a sheet,
112
423000
4000
Vi lever i en af de verdener, og jeg kan kun vise det som et ark,
07:19
but it's really three-dimensional.
113
427000
3000
men det er i virkeligheden tre dimensionelt.
07:22
And a tiny distance away, there's another sheet,
114
430000
4000
Og meget tæt på, er der endnu et ark,
07:26
also three-dimensional, and they're separated by a gap.
115
434000
2000
også tre dimensionelt, og et mellemrum adskiller dem.
07:28
The gap is very tiny, and I've blown it up so you can see it.
116
436000
3000
Mellemrummet er meget lille, og jeg har forstørret det så I kan se det.
07:31
But it's really a tiny fraction of the size of an atomic nucleus.
117
439000
5000
Men størrelsen er virkelig en lille brøkdel af en atomar cellekerne.
07:36
I won't go into the details of why we think the universe is like this,
118
444000
3000
Jeg vil ikke gå i detaljer om hvorfor vi tror universet er på denne måde,
07:39
but it comes out of the math and trying to explain the physics that we know.
119
447000
4000
men det kommer ud af matematikken og prøver at forklare det fysiske som vi kender.
07:43
Well, I got interested in this because it seemed to me that it was an obvious question.
120
451000
4000
Jamen jeg blev interesseret i dette fordi det virkede på mig til at være et åbenlyst spørgsmål.
07:47
Which is, what happens if these two, three-dimensional worlds
121
455000
3000
Hvilket er, hvad sker der når disse to, tredimensionelle verdener
07:50
should actually collide?
122
458000
3000
faktisk kolliderer?
07:54
And if they collide, it would look a lot like the Big Bang.
123
462000
3000
Og hvis de kolliderer, ville det ligne Big Bang ret meget.
07:57
But it's slightly different than in the conventional picture.
124
465000
3000
Men det er lidt anderledes end i det konventionelle billede.
08:00
The conventional picture of the Big Bang is a point.
125
468000
2000
Det konventionelle billede af Big Bang er et punkt.
08:02
Everything comes out of a point;
126
470000
2000
Alt kommer ud af et punkt;
08:04
you have infinite density. And all the equations break down.
127
472000
4000
man har uendelig massefylde. Og alle ligningerne bryder sammen.
08:08
No hope of describing that.
128
476000
2000
Ikke noget håb om at beskrive det.
08:10
In this picture, you'll notice,
129
478000
2000
I dette billede, vil I se,
08:12
the bang is extended. It's not a point.
130
480000
2000
at "bang" er udvidet. Det er ikke et punkt.
08:14
The density of matter is finite, and we have a chance
131
482000
3000
Massefylden af ting er begrænset, og vi har en chance for at få
08:17
of a consistent set of equations that can describe the whole process.
132
485000
5000
et konsistent sæt ligninger der kan beskrive hele processen.
08:22
So, to cut a long story short, we've explored this alternative.
133
490000
3000
Så, får at gøre en lang historie kort, har vi udforsket dette alternativ.
08:25
We've shown that it can fit
134
493000
2000
Vi har vist at vi kan tilpasse
08:27
all of the data that we have about the formation of galaxies,
135
495000
4000
al vores data vi har om dannelsen af galakser,
08:31
the fluctuations in the microwave background.
136
499000
3000
udsvingningerne i baggrundsstrålingen af mikrobølger.
08:34
Furthermore, there's an experimental way
137
502000
2000
Der er ydermere en eksperimentel måde
08:36
to tell this theory, apart from the inflationary explanation that I told you before.
138
504000
7000
at fortælle denne teori, bortset fra den inflatoriske forklaring jeg gav tidligere.
08:43
It involves gravitational waves.
139
511000
3000
Den involverer tyngdekrafts bølger.
08:46
And in this scenario, not only was the Big Bang not the beginning,
140
514000
3000
Og i dette scenarie, ikke nok med at Big Bang var begyndelsen,
08:49
as you can see from the picture,
141
517000
3000
som I kan se på billedet,
08:52
it can happen over and over again.
142
520000
2000
det kan ske igen og igen.
08:54
It may be that we live in an endless universe,
143
522000
3000
Det kan være at vi lever i et endeløst univers,
08:57
both in space and in time.
144
525000
1000
både i rum og tid.
09:01
And there've been bangs in the past, and there will be bangs in the future.
145
529000
3000
Og der har været "bang" i fortiden, og der vil være "bang" i fremtiden.
09:04
And maybe we live in an endless universe.
146
532000
4000
Og måske lever vi i et endeløst univers.
09:08
Well, making and testing models of the universe
147
536000
5000
Jamen, det at lave og teste modeller af universet
09:13
is, for me, the best way I have of enjoying and appreciating the universe.
148
541000
7000
er, for mig, den bedste måde jeg har på at nyde og værdsætte universet.
09:20
We need to make the best mathematical models we can,
149
548000
2000
Vi skal lave de bedste matematiske modeller vi kan,
09:22
the most consistent ones.
150
550000
2000
de mest konsistente.
09:24
And then we scrutinize them, logically and with data.
151
552000
4000
Og så gransker vi dem, logisk og med data.
09:28
And we try to convince ourselves --
152
556000
3000
Og vi prøver at overbevise os selv --
09:31
we really try to convince ourselves they're wrong.
153
559000
2000
vi prøver virkelig at overbevise os selv at vi tager fejl.
09:33
That's progress: when we prove things wrong.
154
561000
3000
Det er fremskridt: når vi modbeviser noget.
09:36
And gradually, we hopefully move closer and closer to understanding the world.
155
564000
6000
Og efterhånden bevæger vi os forhåbentlig tættere og tættere på at forstå verdenen.
09:42
As I pursued my career, something was always gnawing away inside me.
156
570000
5000
I takt med at jeg forfulgte min karriere, var der noget der altid gnavede i mig.
09:47
What about Africa?
157
575000
3000
Hvad med Afrika?
09:50
What about those kids I'd left behind?
158
578000
5000
Hvad med de børn jeg efterlod?
09:55
Instead of developing, as we'd all hoped in the '60s,
159
583000
3000
I stedet for at udvikle sig, som vi alle havde håbet i 60'erne,
09:58
things had gotten worse.
160
586000
2000
var tingene blevet værre.
10:00
Africa was gripped by poverty, disease and war.
161
588000
4000
Fattigdom, sygdom og krig havde grebet fat i Afrika.
10:04
This is very graphically shown by the Worldmapper website and project.
162
592000
6000
Dette er vist meget grafisk af Worldmapper hjemmesiden og projektet.
10:10
And so the idea is to represent each country
163
598000
3000
Så ideen er at repræsentere hvert land
10:13
on a map, but scale the area according to some quantity.
164
601000
6000
på et kort, men at skalere området ifølge en bestemt kvantitet.
10:19
So here's just the standard area map of the world.
165
607000
2000
Så her er det almindelige verdenskort.
10:21
By the way, Africa is very large.
166
609000
2000
Forresten, Afrika er meget stort.
10:23
And the next map now shows Africa's GDP in 1960,
167
611000
5000
Og det næste kort viser nu Afrikas BNP i 1960,
10:28
around the time of independence for many African states.
168
616000
5000
i tiden hvor mange Afrikanske stater blev uafhængige.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here's a projection for 2015.
169
621000
10000
Dette er 1990, og så 2002. Og der er en forudsigelse for 2015.
10:44
Big changes are happening in the world,
170
632000
1000
Der sker store forandringer i verden,
10:45
but they're not helping Africa.
171
633000
3000
men det hjælper ikke Afrika.
10:48
What about Africa's population? The population isn't out of proportion to its area,
172
636000
4000
Hvad med Afrikas befolkning? Denne befolkning er ikke ude af proportioner i forhold til dens område,
10:52
but Africa leads the world in deaths from often preventable causes:
173
640000
5000
men Afrika er verdensleder i dødsfald som følge af undgåelige årsager:
10:57
malnutrition, simple infections and birth complications.
174
645000
7000
fejlernæring, simple infektioner, og fødselskomplikationer.
11:04
Then there's HIV/AIDS. And then there are deaths from war.
175
652000
5000
Så er der HIV/AIDS. Og så er der dødsfald som følge af krig.
11:09
OK, currently there are 45,000 people a month dying in the Congo,
176
657000
5000
OK, der dør i øjeblikket 45.000 mennesker om måneden i Congo,
11:14
as a consequence of the war
177
662000
2000
som en konsekvens af den krig
11:16
there over coltan and diamonds and other things.
178
664000
4000
om coltan og diamanter og andre ting.
11:20
It's still going on.
179
668000
4000
Det sker stadigvæk.
11:24
What about Africa's capacity to do something about these problems?
180
672000
3000
Hvad med Afrikas muligheder for at gøre noget ved disse problemer?
11:27
Well, here's the number of physicians in Africa.
181
675000
5000
Jamen, her er antallet af læger i Afrika.
11:32
Here's the number of people in higher education.
182
680000
5000
Her er antallet af mennesker i højere uddannelser.
11:37
And here -- most shocking to me --
183
685000
2000
Og her -- det der chokerer mig mest --
11:39
the number of scientific research papers coming out of Africa.
184
687000
4000
antallet af videnskabelige afhandlinger der kommer fra Afrika.
11:43
It just doesn't exist scientifically.
185
691000
5000
Det eksisterer videnskabeligt bare ikke.
11:48
And this was very eloquently argued at TED Africa:
186
696000
3000
Og dette blev diskuteret meget veltalende ved TED Afrika:
11:51
that all of the aid that's been given
187
699000
2000
at al den hjælp der er blevet givet
11:53
has completely failed to put Africa onto its own two feet.
188
701000
8000
har total fejlet i at hjælpe Afrika på fode.
12:01
Well, the transition to democracy in South Africa in 1994
189
709000
3000
Jamen, overgangen til demokrati i Sydafrika i 1994
12:04
was literally a dream come true for many of us.
190
712000
4000
var bogstavelig talt en drøm der blev til virkelighed for mange af os.
12:08
My parents were both elected to the first parliament,
191
716000
3000
Mine forældre blev begge valgt til det første parlament,
12:11
alongside Nelson and Winnie Mandela. They were the only other couple.
192
719000
5000
sammen med Nelson og Winnie Mandela. De var det andet par.
12:16
And in 2001, I took a research leave to visit them.
193
724000
4000
Og i 2001 tog jeg orlov til at besøge dem.
12:20
And while I was busy working -- I was working on these colliding worlds, in the day.
194
728000
7000
Og mens jeg var travl med at arbejde -- jeg arbejdede på disse kolliderende verdener, dengang.
12:27
But I learned that there was a desperate shortage of skills,
195
735000
3000
Men jeg fandt ud af at der var en desperat mangel på evner,
12:30
especially mathematical skills, in industry, in government, in education.
196
738000
8000
specielt matematiske evner, i industrien, i regeringen, i uddannelse.
12:38
The ability to make and test models has become essential,
197
746000
4000
Evnen til at lave og teste modeller er blevet essentielt,
12:42
not only to every single area of science today,
198
750000
3000
ikke kun til hvert enkelt område i videnskab i dag,
12:45
but also to modern society itself.
199
753000
4000
men også det moderne samfund i sig selv.
12:49
And if you don't have math, you're not going to enter the modern age.
200
757000
6000
Og hvis man ikke har matematik, vil man ikke indtræde i den moderne tidsalder.
12:55
So I had an idea. And the idea was very simple.
201
763000
3000
Så jeg fik en ide. Og ideen var meget simpel.
12:58
The idea was to set up an African Institute for Mathematical Sciences, or AIMS.
202
766000
6000
Ideen var at starte African Institute for Mathematical Sciences, eller AIMS.
13:04
And let's recruit students from the whole of Africa,
203
772000
4000
Og lade os rekruttere studerende fra hele Afrika,
13:08
bring them together with lecturers from all over the world,
204
776000
4000
samle dem med lektorer fra hele verden,
13:12
and we'll try to give them a fantastic education.
205
780000
5000
og vi vil prøve at give dem en fantastisk uddannelse.
13:17
Well, as a Cambridge professor, I had many contacts.
206
785000
3000
Som en professor ved Cambridge havde jeg mange kontakter.
13:20
And to my astonishment, they backed me 100 percent.
207
788000
3000
Og til min forbavselse, bakkede de 100 procent op om mig.
13:23
They said, "Go and do it,
208
791000
2000
De sagde, "Gå ud og gør det,
13:25
and we'll come and lecture."
209
793000
4000
og vi kommer og giver foredrag."
13:29
And I knew it would be amazing fun to bring brilliant students
210
797000
4000
Og jeg ved at det ville være fantastisk sjovt at samle fantastiske studerende
13:33
from these countries -- where they don't have any opportunities -- together
211
801000
4000
fra disse lande -- hvor de ikke har nogen muligheder -- sammen
13:37
with the best lecturers in the world --
212
805000
2000
med de bedste lektorer i verden --
13:39
who I knew would come, because of the interest in Africa --
213
807000
3000
som jeg vidste ville komme, på grund af interessen i Afrika --
13:42
and put them together and just let the sparks fly.
214
810000
7000
og sætte dem sammen og bare lade gnisterne springe.
13:49
So we bought a derelict hotel near Cape Town.
215
817000
4000
Så vi købte et forsømt hotel i nærheden af Cape Town.
13:53
It's an 80-room Art Deco hotel from the 1920s.
216
821000
3000
Det er et 80-værelses Art Deco hotel fra 1920'erne.
13:56
The area was kind of seedy, so we got an 80-room hotel for 100,000 dollars.
217
824000
6000
Området var lidt lurvet, så vi fik et 80-værelses hotel til 100.000 dollars.
14:02
It's a beautiful building. We decided we would refurbish it
218
830000
4000
Det er en smuk bygning. Vi besluttede os for at renovere det
14:06
and then put out the word:
219
834000
2000
og så sprede budskabet:
14:08
we're going to start the best math institute in Africa
220
836000
4000
vi starter det bedste matematiske institut i Afrika
14:12
in this hotel.
221
840000
1000
i dette hotel.
14:13
Well, the new South Africa is a very exciting country.
222
841000
3000
Jamen, det nye Sydafrika er et meget spændende land.
14:16
And those of you who haven't been there, you should go.
223
844000
3000
Og de af jer der ikke har været der, I bør tage afsted.
14:19
It's very, very interesting what's happening.
224
847000
3000
Det er meget, meget interessant hvad der sker.
14:22
And we recruited wonderful staff,
225
850000
3000
Og vi rekrutterede vidunderligt personale,
14:25
highly motivated staff.
226
853000
2000
særdeles motiveret personale.
14:27
The other thing that's happened, which was good for us, is the Internet.
227
855000
4000
Den anden ting der skete, som var godt for os, er internettet.
14:31
Even though the Internet is very expensive all over Africa,
228
859000
3000
Selvom internettet er meget dyrt i hele Afrika,
14:34
there are Internet cafes everywhere.
229
862000
2000
der er internetcafeer overalt.
14:36
And bright young Africans are desperate to join the global community,
230
864000
5000
Og kvikke, unge afrikanere er desperate efter at tilslutte sig det globale samfund,
14:41
to be successful -- and they're very ambitious.
231
869000
3000
for at være succesfuld -- og de er meget ambitiøse.
14:44
They want to be the next Einstein.
232
872000
4000
De vil være den næste Einstein.
14:50
And so when word came out that AIMS was opening,
233
878000
3000
Og da budskabet kom ud at AIMS åbnede,
14:53
it spread very quickly via e-mail and our website.
234
881000
4000
spredte det sig hurtigt via email og vores hjemmeside.
14:57
And we got lots of applicants.
235
885000
2000
Og vi fik mange ansøgere.
14:59
Well, we designed AIMS as a 24-hour learning environment,
236
887000
3000
Jamen, vi designede AIMS som et 24 timers lærings miljø,
15:02
and it was fantastic to start a university from the beginning.
237
890000
4000
og det var fantastisk at starte et universitet fra begyndelsen.
15:06
You have to rethink, what is the university for?
238
894000
4000
Man skal gentænke, hvad et universitetet er til?
15:10
And that's really exciting.
239
898000
2000
Og det er utrolig spændende.
15:12
So we designed it to have interactive teaching.
240
900000
3000
Så vi designede det til at have interaktiv undervisning.
15:15
No droning on at the chalkboard.
241
903000
4000
Ikke nogen monoton tale ved tavlen.
15:19
We emphasize problem-solving, working in groups,
242
907000
4000
Vi understreger problemløsning, at arbejde i grupper,
15:23
every student discovering and maximizing their own potential
243
911000
4000
hver studerede opdager og maksimerer deres eget potentiale
15:27
and not chasing grades.
244
915000
3000
og jagter ikke karakterer.
15:30
Everyone lives together in this hotel -- lecturers and students --
245
918000
2000
Alle lever sammen i dette hotel -- lektorer og studerende --
15:32
and it's not surprising at all to find an impromptu tutorial at 1 a.m.
246
920000
6000
og det er ikke overraskende overhovedet at finde en spontan undervisningstime klokken et om natten.
15:38
The students don't usually leave the computer lab till 2 or 3 a.m.
247
926000
4000
De studerende går som regel ikke fra computer laboratoriet før klokken to eller tre om natten.
15:42
And then they're up again at eight in the morning.
248
930000
2000
Og så er de oppe igen klokken otte om morgenen.
15:44
Lectures, problem-solving and so on. It's an extraordinary place.
249
932000
7000
Forelæsninger, problemløsning og så videre. Det er et usædvanligt sted.
15:51
We especially emphasize areas of great relevance to Africa's development,
250
939000
5000
Vi fremhæver specielt områderne der er af stor relevans for Afrikas udvikling,
15:56
because, in those areas, scientists working in Africa will have a competitive advantage.
251
944000
6000
fordi, i de områder, vil forskere der arbejder i Afrika have en konkurrencedygtig fordel.
16:02
They'll publish, be invited to conferences.
252
950000
2000
De publicerer, bliver inviteret til konferencer.
16:04
They'll do well. They'll have successful careers.
253
952000
6000
De gør det godt. De har succesfulde karrierer.
16:10
And AIMS has done extremely well.
254
958000
2000
Og AIMS har gjort det ekstremt godt.
16:12
Here is a list of last year's graduates, graduated in June,
255
960000
4000
Her er en liste over sidste års dimittender, dimitteret i juni,
16:16
and what they're currently doing -- 48 of them.
256
964000
3000
og det de gør nu -- 48 af dem.
16:19
And where they are is indicated over here.
257
967000
4000
Og hvor de er vises herovre.
16:23
And where they've gone. So these are all postgraduate students.
258
971000
4000
Og hvor de har været. Så dette er alle studerende på overbygningen.
16:27
And they've all gone on to master's and Ph.D. degrees in excellent places.
259
975000
7000
Og de er alle gået videre til kandidatstudier og Ph.D. grad ved fremragende steder.
16:34
Five students can be educated at AIMS
260
982000
2000
Fem studerende kan blive uddannet ved AIMS
16:36
for the cost of educating one in the U.S. or Europe.
261
984000
4000
for prisen af at uddanne en i USA eller Europa.
16:40
But more important, the pan-African student body
262
988000
3000
Men endnu vigtigere, det panafrikanske studerende organ
16:43
is a continual source of strength, pride and commitment to Africa.
263
991000
6000
er en kontinuerlig kilde til styrke, stolthed og engagement til Afrika.
16:49
We illustrate AIMS' progress by coloring in the countries of Africa.
264
997000
5000
Vi illustrerer AIMS fremskridt ved at påvirke landene i Afrika.
16:54
So here you can see behind this list.
265
1002000
2000
Så her kan I se på listen.
16:56
When a county is colored yellow, we've received an application;
266
1004000
4000
Når et land er farvet gult, får vi en ansøgning;
17:00
orange, we've accepted an application; and green,
267
1008000
5000
orange, vi har accepteret en ansøgning; og grøn,
17:05
a student has graduated.
268
1013000
2000
en studerende er dimitteret.
17:07
So here is where we were after the first graduation in 2004.
269
1015000
4000
Så her er hvor vi var efter den første dimission i 2004.
17:11
And we set ourselves a goal of turning the continent green.
270
1019000
4000
Og vi har sat os selv det mål at gøre hele kontinentet grønt.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1023000
4000
Så her er 2005, -6, -7, -8.
17:19
(Applause)
272
1027000
10000
(Bifald)
17:29
We're well on the way to achieving our initial goal.
273
1037000
4000
Vi er godt på vej til at nå vores første mål.
17:33
We had some of the students filmed at home before they came to AIMS.
274
1041000
4000
Vi filmede nogle af de studerende hjemme, inden de kom til AIMS.
17:37
And I'll just show you one.
275
1045000
3000
Og jeg viser jer lige en.
17:40
Tendai Mugwagwa: My name is Tendai Mugwagwa.
276
1048000
4000
Tendai Mugwagwa: Mit navn er Tendai Mugwagwa.
17:44
I have a Bachelor of Science with an education degree.
277
1052000
3000
Jeg har en Bachelor i Naturvidenskab med en uddannelsesmæssig grad.
17:47
I will be attending AIMS.
278
1055000
2000
Jeg deltager hos AIMS.
17:49
My understanding of the course is that it covers quite a lot.
279
1057000
4000
Min forståelse af faget er at det dækker ret meget.
17:53
You know, from physics to medicine,
280
1061000
4000
I ved, fra fysik til medicin,
17:57
in particular, epidemiology and also mathematical modeling.
281
1065000
6000
især, epidemiologi og også matematiske modeller.
18:03
Neil Turok: So Tendai came to AIMS and did very well.
282
1071000
5000
Neil Turok: Så Tendai kom til AIMS og gjorde det rigtig godt.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1076000
4000
Og jeg vil lade hende tage den herfra.
18:16
TM: My name is Tendai Mugwagwa
284
1084000
2000
TM: Mit navn er Tendai Mugwagwa
18:18
and I was a student at AIMS in 2003 and 2004.
285
1086000
4000
og jeg var studerende ved AIMS i 2003 og 2004.
18:22
After leaving AIMS, I went on to do a master's in applied mathematics
286
1090000
5000
Efter at have forladt AIMS tog jeg videre for at tage en master i anvendt matematik
18:27
at the University of Cape Town in South Africa.
287
1095000
3000
ved University of Cape Town i Sydafrika.
18:30
After that, I came to the Netherlands
288
1098000
2000
Derefter kom jeg til Holland
18:32
where I'm now doing a Ph.D. in theoretical immunology.
289
1100000
3000
hvor jeg nu tager en Ph.D. i teoretisk immunologi.
18:35
Professor: Tendai is working very independently.
290
1103000
3000
Professor: Tendai arbejder meget selvstændigt.
18:38
She communicates well with the immunologists at the hospital.
291
1106000
4000
Hun kommunikerer godt med de immunologer der er ved sygehuset.
18:42
So all in all I have a very good Ph.D. student from South Africa.
292
1110000
4000
Så alt i alt har vi en meget god Ph.D. studerende fra Sydafrika.
18:46
So I'm happy she's here.
293
1114000
3000
Så jeg er glad for hun er her.
18:49
NT: Another student in the first year of AIMS was Shehu.
294
1117000
4000
NT: En anden studerende i det første år ved AIMS var Shehu.
18:53
And he's shown here with his favorite high school teacher.
295
1121000
5000
Og han er vist her sammen med hans yndlings gymnasielærer.
18:58
And then entering university in northern Nigeria.
296
1126000
6000
Og træder så ind i universitetet i det nordlige Nigeria.
19:04
And after AIMS, Shehu wanted to do high-energy physics,
297
1132000
5000
Og efter AIMS ville Shehu studere højenergi fysik,
19:09
and he came to Cambridge.
298
1137000
2000
og han kom til Cambridge.
19:11
He's about to finish his Ph.D.,
299
1139000
3000
Han er tæt på at færdiggøre sin Ph.D.,
19:14
and he was filmed recently with someone you all know.
300
1142000
4000
og han blev filmet for nylig sammen med en I alle kender.
19:18
Shehu: And from there we will be able to,
301
1146000
2000
Shehu: Og derfra vil vi være i stand til,
19:20
hopefully, make better predictions and then we compare it
302
1148000
3000
forhåbentlig, at lave bedre forudsigelser og så kan vi sammenligne det
19:23
to the graph and also make some predictions.
303
1151000
5000
med graffen og også lave nogle forudsigelser.
19:28
Stephen Hawking: That is nice.
304
1156000
3000
Stephen Hawking: Det er fint.
19:31
NT: Here are the current students at AIMS. There are 53 of them
305
1159000
3000
NT: Her er de nuværende studerende ved AIMS. Der er 53 af dem
19:34
from 20 different countries, including 20 women.
306
1162000
4000
fra 20 forskellige lande, inklusive 20 kvinder.
19:38
So now I'm going to get to my TED business.
307
1166000
3000
Så nu vil jeg gå videre til min TED sag.
19:41
Well, we had a party. This is Africa --
308
1169000
3000
Jamen, vi havde en fest. Dette er Afrika --
19:44
we have good parties in Africa. And last month, they threw a surprise party for me.
309
1172000
4000
vi har gode fester i Afrika. Og sidste måned, holdte de en surprise party for mig.
19:48
Here's somebody you've seen already.
310
1176000
2000
Her er en I allerede har set.
19:50
(Applause)
311
1178000
24000
(Bifald)
20:14
I want to point out a few other exceptional people in this picture.
312
1202000
4000
Jeg vil fremhæve et par andre exceptionelle mennesker i dette billede.
20:18
So, we were having a party,
313
1206000
1000
Så, vi holdte denne fest,
20:19
as you can see they're completely eclipsing me at this point.
314
1207000
4000
og I kan se at de overskygger mig fuldstændig på dette tidspunkt.
20:23
This is Ezra. She's from Darfur.
315
1211000
3000
Dette er Ezra. Hun kommer fra Darfur.
20:26
She's a physicist, and somehow stays smiling,
316
1214000
4000
Hun er fysiker, og hun bliver på en eller anden måde ved med at smile,
20:30
in spite of everything going on back home.
317
1218000
2000
på trods af alt det der foregår hjemme.
20:32
But she wants to continue in physics, and she's doing extremely well.
318
1220000
4000
Men hun vil fortsætte i fysik, og hun klarer sig ekstremt godt.
20:36
This is Lydia. Lydia is the first ever woman
319
1224000
4000
Dette er Lydia. Lydia er den første kvinde nogensinde
20:40
to graduate in mathematics in the Central African Republic.
320
1228000
3000
til at dimittere i matematik i den Central Afrikanske Republik.
20:43
And she's now at AIMS. (Applause)
321
1231000
5000
Og hun er nu ved AIMS. (Bifald)
20:49
So now let me get to our TED wish.
322
1237000
4000
Så lad mig nu komme til mit TED ønske.
20:53
Well, it's not my TED wish; it's our wish, as you've already gathered.
323
1241000
5000
Jamen det er ikke mit TED ønske; det er vores ønske, som I allerede har set.
20:58
And our wish has two parts:
324
1246000
3000
Og vores ønske har to dele:
21:01
one is a dream and the other's a plan. OK.
325
1249000
5000
det ene er en drøm og det andet er en plan. OK.
21:06
Our TED dream is that the next Einstein will be African. (Applause)
326
1254000
16000
Vores TED drøm er at den næste Einstein er afrikaner. (Bifald)
21:25
In striving for the heights of creative genius,
327
1273000
1000
I stræben efter højderne af kreativ geni,
21:26
we want to give thousands of people the motivation,
328
1274000
5000
vil vi give tusinder af mennesker motivationen,
21:31
the encouragement and the courage
329
1279000
2000
tilskyndelsen og modet
21:33
to obtain the high-level skills they need to help Africa.
330
1281000
5000
til at opnå de store evner de har brug for, for at hjælpe Afrika.
21:38
Among them will be not only brilliant scientists --
331
1286000
3000
Blandt dem vil der ikke kun være geniale forskere --
21:41
I'm sure of that from what we've seen at AIMS --
332
1289000
3000
det er jeg sikker på med det vi har set fra AIMS --
21:44
they'll also be the African Gates, Brins and Pages of the future.
333
1292000
6000
de vil også være fremtidens afrikanske Gates, Brins og Pages.
21:50
Well, I said we also have a plan. And our plan is quite simple.
334
1298000
4000
Jamen, jeg sagde at vi også havde en plan. Og vores plan er ret simpel.
21:54
AIMS is now a proven model.
335
1302000
2000
AIMS er nu en bevist model.
21:56
And what we need to do is to replicate it.
336
1304000
4000
Og det vi har brug for at gøre er at reproducere den.
22:00
We want to roll out 15 AIMS centers in the next five years, all over Africa.
337
1308000
4000
Vi vil rulle 15 AIMS centre ud i løbet af de næste fem år, over hele Afrika.
22:04
Each will have a pan-African student body,
338
1312000
5000
Hver vil have et panafrikansk student organ,
22:09
but specialize in a different area of science.
339
1317000
2000
men specialisere sig i forskellige naturvidenskabelige områder.
22:11
We want to use science to overcome the national and cultural barriers,
340
1319000
5000
Vi vil bruge naturvidenskab til at overkomme de nationale og kulturelle barrierer,
22:16
as it does at AIMS.
341
1324000
1000
som det gør ved AIMS.
22:17
And we want to add elements to the curriculum.
342
1325000
2000
Og vi vil tilføje elementer til den læseplan.
22:19
We want to add entrepreneurship and policy skills.
343
1327000
5000
Vi vil tilføje iværksætteri og politiske evner.
22:24
The expanded AIMS will be a coherent pan-African institution,
344
1332000
3000
Det udvidede AIMS vil være en sammenhængende panafrikansk institution,
22:27
and its graduates will form a powerful network,
345
1335000
4000
og dens dimittender vil forme et kraftfuldt netværk,
22:31
working together for peace and progress across the continent.
346
1339000
6000
der arbejder for fred og fremskridt på tværs af kontinentet.
22:37
Over the last year,
347
1345000
2000
I løbet af sidste år,
22:39
we've been visiting sites in Africa,
348
1347000
2000
har vi besøgt steder i Afrika,
22:41
looking at potential sites for new AIMS centers.
349
1349000
3000
og kigget på potentielle steder for nye AIMS centre.
22:44
And here are the ones we've selected.
350
1352000
2000
Og her er dem vi har udvalgt.
22:46
And each of these centers has a strong local team,
351
1354000
4000
Og hver af disse centre har et stærkt lokalt team,
22:50
each is in a beautiful place, an interesting place,
352
1358000
2000
hvert ligger et smukt sted, en interessant sted,
22:52
which international lecturers will be happy to visit.
353
1360000
3000
som internationale lektorer vil være glade for at besøge.
22:55
And our partners across Africa are extremely enthusiastic about this.
354
1363000
5000
Og vores partnere i Afrika er ekstremt entusiastiske omkring dette.
23:00
Everyone wants an AIMS center in their country.
355
1368000
4000
Alle vil have et AIMS center i deres land.
23:04
And last November,
356
1372000
2000
Og sidste november,
23:06
the conference of all the African ministers of science and technology,
357
1374000
4000
kaldte konferencen mellem alle afrikanske videnskabs og teknologiministre,
23:10
held in Mombasa, called for a comprehensive plan to roll out AIMS.
358
1378000
5000
der blev holdt i Mombasa, på en omfattende plan for at rulle AIMS ud.
23:15
So we have political support right across the continent.
359
1383000
3000
Så vi har politisk større over hele kontinentet.
23:18
It won't be easy.
360
1386000
3000
Det bliver ikke nemt.
23:21
At every site there will be huge challenges.
361
1389000
2000
Der vil være udfordringer alle steder.
23:23
Local scientists must play leading roles
362
1391000
3000
Lokale forskere må føre an
23:26
and governments must be persuaded to buy in.
363
1394000
4000
og regeringer må overbevises til at være med.
23:30
Conditions are very difficult,
364
1398000
2000
Betingelserne er meget hårde,
23:32
but we cannot afford to compromise on those principles which made AIMS work.
365
1400000
7000
men vi har ikke råd til at gå på kompromis med de principper der fik AIMS til at fungere.
23:39
And we summarize them this way:
366
1407000
2000
Og vi opsummerer dem på denne måde:
23:41
the institutes have got to be relevant, innovative,
367
1409000
3000
instituterne skal være relevante, innovative,
23:44
cost-effective and high quality. Why?
368
1412000
2000
omkostningseffektive og have en høj kvalitet. Hvorfor?
23:46
Because we want Africa to be rich.
369
1414000
3000
Fordi vi vil have at Afrika bliver rigt.
23:49
Easy to remember the basic rules we need.
370
1417000
7000
Det er nemt at huske de basale regler vi har brug for.
23:56
So, just in ending, let me say the only people who can fix Africa
371
1424000
3000
Så, til slut, lad mig sige at de eneste mennesker der kan løse Afrikas knibe
23:59
are talented young Africans.
372
1427000
3000
er talentfulde, unge afrikanere.
24:02
By unlocking and nurturing their creative potential,
373
1430000
3000
Ved at åbne op og nære deres kreative potentiale,
24:05
we can create a step change in Africa's future.
374
1433000
4000
kan vi skabe en trinvis forandring for Afrikas fremtid.
24:09
Over time, they will contribute to African development
375
1437000
4000
Over tid vil de bidrage til afrikansk udvikling
24:13
and to science in ways we can only imagine.
376
1441000
3000
og til naturvidenskab på måder som vi kun kan forestille os.
24:16
Thank you.
377
1444000
2000
Tak.
24:18
(Applause)
378
1446000
21000
(Bifald)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Turok - Physicist, education activistNeil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa.
Why you should listen
Neil Turok works on understanding the universe's very beginnings. With Stephen Hawking, he developed the Hawking-Turok instanton solutions, describing the birth of an inflationary universe -- positing that, big bang or no, the universe came from something, not from utter nothingness.
Recently, with Paul Steinhardt at Princeton, Turok has been working on a cyclic model for the universe in which the big bang is explained as a collision between two “brane-worlds.” The two physicists cowrote the popular-science book Endless Universe.
In 2003, Turok, who was born in South Africa, founded the African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Muizenberg, a postgraduate center supporting math and science. His TED Prize wish: Help him grow AIMS and promote the study and math and science in Africa, so that the world's next Einstein may be African.
Turok is the Director of the Perimeter Institute for Theoretical Physics, in Ontario, Canada. In 2010, the Canadian government funded a $20million expansion of the AIMS schools, working with the Perimeter Institute to start five new AIMS schools in different African nations.
In 2016, he won the Tate Medal for International Leadership in Physics .
Neil Turok | Speaker | TED.com