ABOUT THE SPEAKER
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.

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

More profile about the speaker
Neil Turok | Speaker | TED.com
TED2008

Neil Turok: My wish: Find the next Einstein in Africa

Neil Turoks Wunsch zum TED Prize

Filmed:
609,381 views

Bei der Entgegennahme seines TED Prize' im Jahr 2008 macht sich der Physiker Neil Turok für talentierte junge Afrikaner stark, die an mangelnden Chancen leiden. Wir können die Zukunft Afrikas verändern, wenn wir das kreative Potential des Kontinents freisetzen und fördern.
- 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

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00:13
It was an incredibleunglaublich surpriseüberraschen to me
0
1000
3000
Ich war ziemlich überrascht von der Entdeckung,
00:16
to find out that there was actuallytatsächlich an organizationOrganisation that caredgepflegt about bothbeide partsTeile of my life.
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4000
6000
dass es eine Organisation gibt, die sich für beide Bereiche meines Lebens einsetzt.
00:22
Because, basicallyGrundsätzlich gilt,
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10000
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Denn eigentlich
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I work as a theoreticaltheoretisch physicistPhysiker.
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arbeite ich als Physik-Theoretiker.
00:25
I developentwickeln and testTest modelsModelle of the BigGroß BangKnall,
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Ich entwickle und teste Modelle zum Urknall
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usingmit observationalBeobachtungsdaten dataDaten.
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3000
auf der Grundlage empirischer Daten.
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And I've been moonlightingSchwarzarbeit for the last fivefünf yearsJahre
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19000
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Nebenher habe ich in den letzten fünf Jahren
00:34
helpingPortion with a projectProjekt in AfricaAfrika.
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ein Projekt in Afrika unterstützt.
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And, I get a lot of flakFlak for this at CambridgeCambridge.
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25000
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In Cambridge ernte ich dafür viel Unverständnis.
00:41
People wonderWunder, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
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29000
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Die Leute fragen sich z.Bsp.: "Wie kannst du Zeit dafür haben?"
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And so it was simplyeinfach astonishingerstaunlich to me
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33000
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Ich fand es deshalb sehr erstaunlich,
00:48
to find an organizationOrganisation that actuallytatsächlich appreciatedgeschätzt bothbeide those sidesSeiten.
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4000
auf eine Organisation zu stoßen, die beide Seiten wertschätzt.
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So I thought I'd startAnfang off by just tellingErzählen you a little bitBit about myselfmich selber
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40000
3000
Ich beginne, indem ich ein wenig über mich selbst erzähle
00:55
and why I leadführen this schizophrenicSchizophrene life.
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43000
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und warum ich dieses schizophrene Leben führe.
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Well, I was borngeboren in SouthSüden AfricaAfrika and my parentsEltern were imprisonedeingesperrt
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47000
5000
Ich bin in Südafrika geboren und meine Eltern wurden wegen Widerstands
01:04
for resistingWiderstand gegen the racistRassist regimeRegime.
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52000
2000
gegen das rassistische Regime inhaftiert.
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When they were releasedfreigegeben, we left and we wentging as refugeesFlüchtlinge to KenyaKenia and TanzaniaTansania.
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54000
7000
Als sie entlassen wurden, flüchteten wir nach Kenia und Tansania.
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BothBeide were very youngjung countriesLänder then,
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61000
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Damals waren das beides junge Länder
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and fullvoll of hopeHoffnung for the futureZukunft.
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63000
3000
voller Hoffnung für die Zukunft.
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We had an amazingtolle childhoodKindheit. We didn't have any moneyGeld,
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66000
2000
Unsere Kindheit war wundervoll. Wir hatten kein Geld,
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but we were outdoorsdraußen mostdie meisten of the time.
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68000
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aber wir verbrachten die meiste Zeit draußen.
01:23
We had fantasticfantastisch friendsFreunde and we saw the wondersWunder of the worldWelt,
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71000
5000
Wir hatten fantastische Freunde und sahen die Wunder der Welt
01:28
like KilimanjaroKilimanjaro, SerengetiSerengeti and the OlduvaiOlduvai GorgeSchlucht.
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76000
6000
wie den Kilimandscharo, die Serengeti und die Olduvai-Schlucht.
01:34
Well, then we movedbewegt to LondonLondon for highhoch schoolSchule.
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82000
2000
Dann zogen wir nach London, um die High School zu besuchen.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
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84000
5000
Und danach - da gibt es nicht viel dazu zu sagen.
01:41
It was ratherlieber dullStumpf. But I camekam back to AfricaAfrika
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89000
4000
Es war ziemlich fade. Aber ich ging mit 17 Jahren
01:45
at the ageAlter of 17, as a volunteersich freiwillig melden teacherLehrer
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93000
4000
zurück nach Afrika, um als ehrenamtlicher Lehrer
01:49
to LesothoLesotho, whichwelche is a tinysehr klein countryLand,
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97000
3000
in Lesotho zu arbeiten, einem kleinen Land,
01:52
surroundedumgeben at that time by apartheidApartheid SouthSüden AfricaAfrika.
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100000
5000
umschlossen von Südafrika, damals unter dem Apartheidregime.
01:57
Well, 80 percentProzent of the menMänner in LesothoLesotho
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105000
3000
80 Prozent der Männer in Lesotho
02:00
workedhat funktioniert in the minesMinen over the borderRand,
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108000
4000
arbeiteten in den Minen jenseits der Grenze
02:04
in brutalbrutal conditionsBedingungen.
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112000
3000
unter brutalen Bedingungen.
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NeverthelessDennoch, I -- as I'm sure -- as a ratherlieber irritatingreizend youngjung, whiteWeiß man
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115000
6000
Doch ich wurde als - sicherlich - ziemlich beunruhigend junger, weißer Mann,
02:13
comingKommen into theirihr villageDorf, I was welcomedbegrüßt with incredibleunglaublich hospitalityGastfreundschaft and warmthWärme.
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121000
6000
der ihr Dorf besuchte, mit unglaublicher Gastfreundschaft und Wärme willkommen geheißen.
02:19
But the kidsKinder were the bestBeste partTeil.
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127000
2000
Aber die Kinder waren das Beste,
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The kidsKinder were amazingtolle: extremelyäußerst eagerbegierig and oftenhäufig very brighthell.
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129000
5000
Die Kinder waren wunderbar: extrem eifrig und oft sehr klug.
02:26
And I'm just going to tell you one storyGeschichte,
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134000
2000
Ich möchte Ihnen kurz eine Geschichte erzählen,
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whichwelche got throughdurch to me.
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136000
3000
die mich berührt hat.
02:31
I used to try to take the kidsKinder outsidedraußen as oftenhäufig as possiblemöglich,
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139000
2000
Ich ging mit den Kindern so oft wie möglich nach draußen,
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to try to connectverbinden the academicakademisch stuffSachen with the realecht worldWelt.
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141000
5000
um den akademischen Stoff mit der realen Welt in Verbindung zu bringen.
02:38
And they weren'twaren nicht used to that.
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146000
3000
Und das waren sie nicht gewöhnt.
02:41
But I tookdauerte them outsidedraußen one day and I said,
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149000
2000
Aber eines Tages ging ich mit ihnen raus und sagte:
02:43
"I want you to estimateschätzen the heightHöhe of the buildingGebäude."
42
151000
3000
"Ich möchte, dass Ihr die Höhe des Gebäudes schätzt."
02:46
And I expectederwartet them to put a rulerLineal nextNächster to the wallMauer,
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154000
3000
Ich erwartete, dass sie ein Lineal an die Wand hielten,
02:49
sizeGröße it up with a fingerFinger, and make an estimateschätzen of the heightHöhe.
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157000
5000
mit einem Finger abschätzten und eine Schätzung der Höhe machten.
02:54
But there was one little boyJunge, very smallklein for his ageAlter.
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162000
4000
Aber da war ein kleiner Junge, sehr klein für sein Alter.
02:58
He was the sonSohn of one of the poorestärmste familiesFamilien in the villageDorf.
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166000
3000
Er war der Sohn einer der ärmsten Familien im Dorf.
03:01
And he wasn'twar nicht doing that. He was scribblingkritzeln with chalkKreide on the pavementPflaster.
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169000
5000
Er machte das nicht. Er kritzelte mit Kreide auf den Gehweg.
03:06
And so, I said -- I was annoyedverärgert -- I said, "What are you doing?
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174000
3000
Und ich sagte verärgert: "Was machst du da?
03:09
I want you to estimateschätzen the heightHöhe of the buildingGebäude."
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177000
2000
Ich möchte, dass du die Höhe des Gebäudes schätzt."
03:11
He said, "OK. I measuredgemessen the heightHöhe of a brickZiegel.
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179000
3000
Er sagte: "Ok. Ich habe die Höhe eines Backsteins gemessen.
03:14
I countedgezählt the numberNummer of bricksZiegel and now I'm multiplyingmultiplizierend."
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182000
5000
Ich habe die Anzahl der Backsteine gezählt und jetzt multipliziere ich."
03:19
Well -- (LaughterLachen) -- I hadn'thatte nicht thought of that one.
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187000
5000
Nun - (Lachen) - daran hatte ich nicht gedacht.
03:24
And manyviele experiencesErfahrungen like this happenedpassiert to me.
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192000
4000
Ich habe viele derartige Erfahrungen gemacht.
03:28
AnotherEin weiterer one is that I metgetroffen a minerBergmann. He was home on his three-monthdrei Monate leaveverlassen from the minesMinen.
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196000
8000
Ich traf auch einen Minenarbeiter. Er war auf dreimonatigem Heimaturlaub.
03:36
SittingSitzen nextNächster to him one day, he said, "There's only one thing that I really lovedliebte at schoolSchule.
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204000
6000
Als ich eines Tages neben ihm saß, sagte er: "In der Schule habe ich nur eine Sache wirklich geliebt.
03:42
And you know what it was? ShakespeareShakespeare." And he recitedrezitiert some to me.
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210000
7000
Und weißt du was das war? Shakespeare." Und er rezitierte ein paar Verse für mich.
03:49
And these and manyviele similarähnlich experiencesErfahrungen convincedüberzeugt me
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217000
4000
Diese und viele ähnliche Erfahrungen überzeugten mich,
03:53
that there are just tonsTonnen of brighthell kidsKinder in AfricaAfrika
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221000
4000
dass es massenhaft kluge Kinder in Afrika gibt
03:57
-- inventiveoriginell kidsKinder, intellectualgeistig kidsKinder --
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225000
4000
- einfallsreiche Kinder, gebildete Kinder -,
04:01
and starvedverhungert of opportunityGelegenheit.
60
229000
1000
die nach Chancen hungern.
04:02
And if AfricaAfrika is going to get fixedFest, it's by them, not by us.
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230000
6000
Wenn Afrika gerettet wird, dann von ihnen, nicht von uns.
04:08
Well, after -- (ApplauseApplaus) -- that's the truthWahrheit.
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236000
6000
Nun, nach - (Lachen) - das ist die Wahrheit.
04:14
Well, after LesothoLesotho, I traveledbereist acrossüber AfricaAfrika
63
242000
3000
Nach meiner Zeit in Lesotho reiste ich durch Afrika,
04:17
before returningzurück to EnglandEngland
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245000
2000
bevor ich nach England zurückging,
04:20
-- so graygrau and depressingdeprimierend, in comparisonVergleich.
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248000
3000
das im Vergleich so grau und deprimierend ist.
04:23
And I wentging to CambridgeCambridge. And there, I fellfiel for theoreticaltheoretisch physicsPhysik.
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251000
7000
Ich ging nach Cambrigde, wo ich der theoretischen Physik verfiel.
04:30
Well, I'm not going to explainerklären this equationGleichung,
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258000
2000
Ich werde diese Gleichung nicht erklären,
04:32
but theoreticaltheoretisch physicsPhysik is really an amazingtolle subjectFach.
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260000
4000
aber die theoretische Physik ist ein wirklich erstaunliches Gebiet.
04:36
We can writeschreiben down all the lawsGesetze of physicsPhysik we know in one lineLinie.
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264000
6000
Wir können alle uns bekannten physikalischen Gesetze in eine Zeile schreiben.
04:42
And, admittedlyfreilich, it's in a very shorthandKurzschrift notationNotation.
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270000
5000
Zugegeben, es ist eine sehr stenoartige Schreibweise.
04:47
And it containsenthält 18 freefrei parametersParameter,
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275000
4000
Sie enthält 18 freie Parameter,
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OK, whichwelche we have to fitpassen to the dataDaten.
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279000
3000
die zu allen Daten passen müssen.
04:54
So it's not the finalFinale storyGeschichte,
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282000
2000
Es ist zwar noch nicht alles,
04:56
but it's an incrediblyunglaublich powerfulmächtig summaryZusammenfassung of everything we know
74
284000
5000
aber es ist eine unglaublich leistungsfähige Zusammenfassung von allem,
05:01
about natureNatur at the mostdie meisten basicBasic levelEbene.
75
289000
4000
was wir über die Grundlagen der Natur wissen.
05:05
And apartein Teil from a fewwenige very importantwichtig looselose endsendet, whichwelche you've heardgehört about here --
76
293000
4000
Abgesehen von ein paar losen, sehr wichtigen Enden, von denen Sie hier gehört haben -
05:09
like darkdunkel energyEnergie and darkdunkel matterAngelegenheit --
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297000
3000
wie dunkle Energie und dunkle Materie -
05:12
this equationGleichung describesbeschreibt,
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300000
2000
scheint diese Gleichung
05:14
seemsscheint to describebeschreiben everything about the universeUniversum and what's in it.
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302000
5000
unser gesamtes Universum und dessen Inhalt zu beschreiben.
05:19
But there's one biggroß puzzlePuzzle remainingverbleibend,
80
307000
2000
Aber es muss noch ein großes Puzzle zusammengesetzt werden,
05:21
and this was mostdie meisten succinctlykurz und bündig put to me by my primaryprimär schoolSchule mathMathe teacherLehrer in
81
309000
5000
das mir höchst prägnant von meiner Mathelehrerin in der Grundschule
05:26
TanzaniaTansania, who'swer ist a wonderfulwunderbar ScottishSchottische ladyDame
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314000
3000
in Tansania vermittelt wurde, einer wunderbaren Schottin,
05:29
who I still staybleibe in touchberühren with.
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317000
3000
mit der ich immer noch Kontakt pflege.
05:32
And she's now in her 80s.
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320000
2000
Sie ist jetzt um die 80.
05:34
And when I try to explainerklären my work to her, she wavedwinkte away all the detailsDetails, and she said,
85
322000
5000
Als ich versuchte, ihr meine Arbeit zu erklären, wischte sie alle Details weg und sagte:
05:39
"NeilNeil, there's only one questionFrage that really mattersAngelegenheiten.
86
327000
5000
"Neil, nur eine Frage ist wirklich wichtig.
05:44
What bangedknallte?" (LaughterLachen)
87
332000
4000
Was hat geknallt?" (Lachen)
05:48
"EveryoneAlle talksGespräche about the BigGroß BangKnall. What bangedknallte?"
88
336000
5000
"Jeder redet vom Urknall. Was hat geknallt?"
05:53
And she's right. It's a questionFrage we'vewir haben all been avoidingvermeidend.
89
341000
5000
Und sie hat recht. Das ist eine Frage, die wir alle vermieden haben.
05:58
The standardStandard explanationErläuterung is that the universeUniversum somehowirgendwie sprangsprang into existenceExistenz,
90
346000
5000
Die übliche Erklärung lautet, dass das Universum irgendwie plötzlich entstanden ist,
06:03
fullvoll of a strangekomisch kindArt of energyEnergie
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351000
2000
voller merkwürdiger Energie
06:05
-- inflationaryinflationäre energyEnergie -- whichwelche blewblies it up.
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353000
5000
- inflationärer Energie -, die es gesprengt hat.
06:10
But the puzzlePuzzle of why the universeUniversum emergedaufgetaucht in that peculiareigentümliche stateBundesland
93
358000
4000
Aber das Puzzle, warum das Universum in diesem bestimmten Zustand auftauchte,
06:14
is completelyvollständig unsolvedungelösten.
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362000
4000
ist noch völlig ungelöst.
06:18
Now, I workedhat funktioniert on that theoryTheorie for a while, with StephenStephen HawkingHawking and othersAndere.
95
366000
4000
Ich habe einige Zeit an einer Theorie gearbeitet, mit Stephen Hawking und anderen.
06:22
But then I beganbegann to exploreerforschen anotherein anderer alternativeAlternative.
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370000
3000
Aber dann habe ich mit der Erforschung einer Alternative begonnen.
06:25
The alternativeAlternative is that the BigGroß BangKnall wasn'twar nicht the beginningAnfang.
97
373000
3000
Die Alternative ist, dass der Urknall nicht der Anfang war.
06:28
PerhapsVielleicht the universeUniversum existedexistierte before the bangKnall,
98
376000
3000
Vielleicht existierte das Universum vor dem Urknall
06:31
and the bangKnall was just a violentheftig eventEvent in a pre-existingbereits vorhanden universeUniversum.
99
379000
5000
und der Knall war nur ein gewaltiges Ereignis im präexistenten Universum.
06:36
Well, this possibilityMöglichkeit is actuallytatsächlich suggestedempfohlen
100
384000
3000
Diese Möglichkeit wird tatsächlich in den neuesten Theorien
06:39
by the latestneueste theoriesTheorien, the unifiedeinheitlich theoriesTheorien,
101
387000
3000
in Betracht gezogen, den einheitlichen Theorien,
06:42
whichwelche try to explainerklären all those 18 freefrei parametersParameter
102
390000
3000
die versuchen, allen 18 freien Parametern
06:45
in a singleSingle frameworkRahmen, whichwelche will hopefullyhoffentlich predictvorhersagen all of them.
103
393000
7000
einen einzigen Rahmen zu geben, mit dem hoffentlich alle berechnet werden können.
06:52
And I'll just shareAktie a cartoonKarikatur of this ideaIdee here.
104
400000
3000
Ich möchte hier nur eine Zeichnung der Idee zeigen.
06:55
It's all I can conveyvermitteln. AccordingLaut to these theoriesTheorien,
105
403000
3000
Mehr kann ich nicht vermitteln. Nach diesen Theorien
06:58
there are extraextra dimensionsMaße of spacePlatz, not just the threedrei we're familiarfamiliär with,
106
406000
3000
gibt es im All zusätzliche Dimensionen, nicht nur die drei bekannten,
07:01
but at everyjeden pointPunkt in the roomZimmer there are more dimensionsMaße.
107
409000
4000
aber an jedem Punkt im Raum gibt es mehr Dimensionen,
07:05
And in particularinsbesondere, there's one ratherlieber strangekomisch one,
108
413000
2000
und in den elegantesten der einheitlichen Theorien
07:07
in the mostdie meisten elegantelegant unifiedeinheitlich theoriesTheorien we have.
109
415000
3000
gibt es im Besonderen eine sehr seltsame Dimension.
07:10
The strangekomisch one lookssieht aus likesLikes this:
110
418000
2000
Die seltsame sieht so aus:
07:12
that we liveLeben in a three-dimensionaldreidimensional worldWelt.
111
420000
3000
dass wir in einer dreidimensionalen Welt leben.
07:15
We liveLeben in one of these worldsWelten, and I can only showShow it as a sheetBlatt,
112
423000
4000
Wir leben in einer dieser Welten - ich kann sie nur als Blatt darstellen,
07:19
but it's really three-dimensionaldreidimensional.
113
427000
3000
aber es ist wirklich dreidimensional.
07:22
And a tinysehr klein distanceEntfernung away, there's anotherein anderer sheetBlatt,
114
430000
4000
Eine winzige Distanz entfernt gibt es ein anderes Blatt,
07:26
alsoebenfalls three-dimensionaldreidimensional, and they're separatedgetrennt by a gapSpalt.
115
434000
2000
auch dreidimensional, dazwischen ist eine Lücke.
07:28
The gapSpalt is very tinysehr klein, and I've blowngeblasen it up so you can see it.
116
436000
3000
Die Lücke ist sehr winzig - ich habe das zur Verdeutlichung vergrößert.
07:31
But it's really a tinysehr klein fractionFraktion of the sizeGröße of an atomicatomar nucleusKern.
117
439000
5000
Es ist nur ein winziger Teil der Größe eines Atomkerns.
07:36
I won'tGewohnheit go into the detailsDetails of why we think the universeUniversum is like this,
118
444000
3000
Ich werde nicht ins Detail gehen, warum wir uns das Universum so vorstellen,
07:39
but it comeskommt out of the mathMathe and tryingversuchen to explainerklären the physicsPhysik that we know.
119
447000
4000
aber es ergibt sich aus der Mathematik und versucht die Physik zu erklären, die wir kennen.
07:43
Well, I got interestedinteressiert in this because it seemedschien to me that it was an obviousoffensichtlich questionFrage.
120
451000
4000
Ich begann mich für eine offensichtliche Frage zu interessieren.
07:47
WhichDie is, what happensdas passiert if these two, three-dimensionaldreidimensional worldsWelten
121
455000
3000
Die lautet: Was passiert, wenn diese beiden dreidimensionalen Welten
07:50
should actuallytatsächlich collidekollidieren?
122
458000
3000
aus Versehen kollidieren?
07:54
And if they collidekollidieren, it would look a lot like the BigGroß BangKnall.
123
462000
3000
Wenn sie kollidieren, ähnelte das sehr dem Urknall.
07:57
But it's slightlyleicht differentanders than in the conventionalkonventionell pictureBild.
124
465000
3000
Aber es ist ein wenig anders als im konventionellen Bild.
08:00
The conventionalkonventionell pictureBild of the BigGroß BangKnall is a pointPunkt.
125
468000
2000
Das konventionelle Bild des Big Bangs ist ein Punkt.
08:02
Everything comeskommt out of a pointPunkt;
126
470000
2000
Alles entsteht aus einem Punkt;
08:04
you have infiniteunendlich densityDichte. And all the equationsGleichungen breakUnterbrechung down.
127
472000
4000
dort ist unendliche Dichte. Und alle Gleichungen versagen.
08:08
No hopeHoffnung of describingbeschreibend that.
128
476000
2000
Hoffnungslos zu beschreiben.
08:10
In this pictureBild, you'lldu wirst noticebeachten,
129
478000
2000
Bei diesem Bild werden Sie merken,
08:12
the bangKnall is extendedverlängert. It's not a pointPunkt.
130
480000
2000
dass der Knall ausgedehnt ist. Es ist kein Punkt.
08:14
The densityDichte of matterAngelegenheit is finiteendlich, and we have a chanceChance
131
482000
3000
Die Dichte der Materie ist endlich und wir können vielleicht
08:17
of a consistentkonsistent setSet of equationsGleichungen that can describebeschreiben the wholeganze processverarbeiten.
132
485000
5000
mit einer konsistenten Reihe von Gleichungen den ganzen Prozess beschreiben.
08:22
So, to cutschneiden a long storyGeschichte shortkurz, we'vewir haben explorederforschten this alternativeAlternative.
133
490000
3000
Um es kurz zu machen, wir haben diese Alternative erforscht.
08:25
We'veWir haben showngezeigt that it can fitpassen
134
493000
2000
Wir haben gezeigt, dass damit alle bekannten Daten
08:27
all of the dataDaten that we have about the formationBildung of galaxiesGalaxien,
135
495000
4000
über die Bildung von Galaxien, zusammenpassen können,
08:31
the fluctuationsSchwankungen in the microwaveMikrowelle backgroundHintergrund.
136
499000
3000
die Schwankungen im Mikrowellenhintergrund.
08:34
FurthermoreDes weiteren, there's an experimentalExperimental- way
137
502000
2000
Außerdem gibt es einen experimentellen Weg,
08:36
to tell this theoryTheorie, apartein Teil from the inflationaryinflationäre explanationErläuterung that I told you before.
138
504000
7000
diese Theorie von der zuvor erwähnten inflationären Erklärung abzugrenzen.
08:43
It involvesbeinhaltet gravitationalGravitation wavesWellen.
139
511000
3000
Es hat mit Gravitationswellen zu tun.
08:46
And in this scenarioSzenario, not only was the BigGroß BangKnall not the beginningAnfang,
140
514000
3000
In diesem Szenario war nicht nur der Urknall nicht der Anfang,
08:49
as you can see from the pictureBild,
141
517000
3000
wie Sie auf dem Bild sehen können,
08:52
it can happengeschehen over and over again.
142
520000
2000
er kann immer und immer wieder passieren.
08:54
It maykann be that we liveLeben in an endlessendlos universeUniversum,
143
522000
3000
Es kann sein, dass wir in einem unendlichen Universum leben,
08:57
bothbeide in spacePlatz and in time.
144
525000
1000
sowohl in Raum und Zeit.
09:01
And there'veEs habe been bangsPony in the pastVergangenheit, and there will be bangsPony in the futureZukunft.
145
529000
3000
Und es gab Knalle in der Vergangenheit und es wird Knalle in der Zukunft geben.
09:04
And maybe we liveLeben in an endlessendlos universeUniversum.
146
532000
4000
Vielleicht leben wir in einem unendlichen Universum.
09:08
Well, makingHerstellung and testingtesten modelsModelle of the universeUniversum
147
536000
5000
Modelle des Universums zu entwickeln und zu testen
09:13
is, for me, the bestBeste way I have of enjoyinggenießen and appreciatingdie Wertschätzung the universeUniversum.
148
541000
7000
ist - für mich - der beste Weg, das Universum zu genießen und zu würdigen.
09:20
We need to make the bestBeste mathematicalmathematisch modelsModelle we can,
149
548000
2000
Wir müssen die bestmöglichen mathematischen Modelle entwickeln,
09:22
the mostdie meisten consistentkonsistent onesEinsen.
150
550000
2000
die stimmigsten Modelle.
09:24
And then we scrutinizeunter die Lupe nehmen them, logicallylogisch and with dataDaten.
151
552000
4000
Dann prüfen wir sie, logisch und mit Daten.
09:28
And we try to convinceüberzeugen ourselvesuns selbst --
152
556000
3000
Wir versuchen uns selbst zu überzeugen -
09:31
we really try to convinceüberzeugen ourselvesuns selbst they're wrongfalsch.
153
559000
2000
wirklich uns selbst zu überzeugen, dass sie falsch sind.
09:33
That's progressFortschritt: when we provebeweisen things wrongfalsch.
154
561000
3000
Das ist Fortschritt: wenn wir beweisen, dass etwas falsch ist.
09:36
And graduallyallmählich, we hopefullyhoffentlich moveBewegung closernäher and closernäher to understandingVerstehen the worldWelt.
155
564000
6000
So hoffen wir, langsam und Schritt für Schritt die Welt zu verstehen.
09:42
As I pursuedverfolgte my careerKarriere, something was always gnawingnagen away insideinnen me.
156
570000
5000
Im Laufe meiner Karriere nagte aber immer etwas in mir.
09:47
What about AfricaAfrika?
157
575000
3000
Was ist mit Afrika?
09:50
What about those kidsKinder I'd left behindhinter?
158
578000
5000
Was ist mit diesen Kindern, die ich zurückließ?
09:55
InsteadStattdessen of developingEntwicklung, as we'dheiraten all hopedgehofft in the '60s,
159
583000
3000
Statt sich zu entwickeln - was wir in den 60ern alle gehofft hatten -
09:58
things had gottenbekommen worseschlechter.
160
586000
2000
wurden die Dinge schlechter.
10:00
AfricaAfrika was grippedpackte by povertyArmut, diseaseKrankheit and warKrieg.
161
588000
4000
Afrika wurde von Armut, Krankheit und Krieg gebeutelt.
10:04
This is very graphicallygrafisch showngezeigt by the WorldmapperWorldmapper websiteWebseite and projectProjekt.
162
592000
6000
Die Webseite und das Projekt Worldmapper zeigen das sehr anschaulich.
10:10
And so the ideaIdee is to representvertreten eachjede einzelne countryLand
163
598000
3000
Dabei wird jedes Land auf einer Karte dargestellt
10:13
on a mapKarte, but scaleRahmen the areaBereich accordingnach to some quantityMenge.
164
601000
6000
und das Gebiet einer messbaren Größe angepasst.
10:19
So here'shier ist just the standardStandard areaBereich mapKarte of the worldWelt.
165
607000
2000
Das ist eine Standardkarte der Welt.
10:21
By the way, AfricaAfrika is very largegroß.
166
609000
2000
Afrika ist übrigens sehr groß.
10:23
And the nextNächster mapKarte now showszeigt an Africa'sAfrikas GDPBIP in 1960,
167
611000
5000
Die nächste Karte zeigt Afrikas BIP von 1960,
10:28
around the time of independenceUnabhängigkeit for manyviele AfricanAfrikanische statesZustände.
168
616000
5000
etwa zu der Zeit, in der viele afrikanische Staaten unabhängig wurden.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here'shier ist a projectionProjektion for 2015.
169
621000
10000
Das hier ist 1990 und dann 2002. Und hier ist eine Prognose für 2015.
10:44
BigGroß changesÄnderungen are happeningHappening in the worldWelt,
170
632000
1000
In der Welt finden große Veränderungen statt,
10:45
but they're not helpingPortion AfricaAfrika.
171
633000
3000
aber sie helfen Afrika nicht.
10:48
What about Africa'sAfrikas populationBevölkerung? The populationBevölkerung isn't out of proportionAnteil to its areaBereich,
172
636000
4000
Was ist mit Afrikas Bevölkerung? Das Verhältnis von Bevölkerung und Gebiet ist nicht schlecht.
10:52
but AfricaAfrika leadsführt the worldWelt in deathsTodesfälle from oftenhäufig preventablevermeidbar causesUrsachen:
173
640000
5000
Dennoch führt Afrika die Liste an bei den vermeidbaren Todesursachen:
10:57
malnutritionUnterernährung, simpleeinfach infectionsInfektionen and birthGeburt complicationsKomplikationen.
174
645000
7000
Mangelernährung, einfache Infektionen und Komplikationen bei der Geburt.
11:04
Then there's HIVHIV/AIDSAIDS. And then there are deathsTodesfälle from warKrieg.
175
652000
5000
Dann gibt es HIV/AIDS. Und es gibt Kriegstote.
11:09
OK, currentlyzur Zeit there are 45,000 people a monthMonat dyingsterben in the CongoKongo,
176
657000
5000
Derzeit sterben 45 000 Menschen pro Monat im Kongo
11:14
as a consequenceFolge of the warKrieg
177
662000
2000
infolge des Krieges,
11:16
there over coltanColtan and diamondsDiamanten and other things.
178
664000
4000
der dort um Coltan und Diamanten und andere Dinge geführt wird.
11:20
It's still going on.
179
668000
4000
Und er geht weiter.
11:24
What about Africa'sAfrikas capacityKapazität to do something about these problemsProbleme?
180
672000
3000
Wie steht es mit Afrikas Fähigkeit, etwas gegen diese Probleme zu tun?
11:27
Well, here'shier ist the numberNummer of physiciansÄrzte in AfricaAfrika.
181
675000
5000
Das ist die Anzahl der Ärzte in Afrika.
11:32
Here'sHier ist the numberNummer of people in higherhöher educationBildung.
182
680000
5000
Das ist die Anzahl der Menschen im höheren Bildungszweig.
11:37
And here -- mostdie meisten shockingschockierend to me --
183
685000
2000
Und das hier - für mich am schockierendsten -
11:39
the numberNummer of scientificwissenschaftlich researchForschung papersPapiere comingKommen out of AfricaAfrika.
184
687000
4000
ist die Anzahl der wissenschaftlichen Veröffentlichen, die aus Afrika kommen.
11:43
It just doesn't existexistieren scientificallywissenschaftlich.
185
691000
5000
Es gibt wissenschaftlich gesehen keine.
11:48
And this was very eloquentlyeloquent arguedargumentierte at TEDTED AfricaAfrika:
186
696000
3000
Das alles wurde bei TED Africa sehr eloquent erörtert:
11:51
that all of the aidHilfe that's been givengegeben
187
699000
2000
dass die ganze geleistete Hilfe
11:53
has completelyvollständig failedgescheitert to put AfricaAfrika ontoauf zu its ownbesitzen two feetFüße.
188
701000
8000
völlig verfehlt war, um Afrika auf seine eigenen Beine zu stellen.
12:01
Well, the transitionÜbergang to democracyDemokratie in SouthSüden AfricaAfrika in 1994
189
709000
3000
Der Übergang zur Demokratie in Südafrika in 1994
12:04
was literallybuchstäblich a dreamTraum come truewahr for manyviele of us.
190
712000
4000
war für viele von uns sprichwörtlich ein wahr gewordener Traum.
12:08
My parentsEltern were bothbeide electedgewählt to the first parliamentParlament,
191
716000
3000
Meine Eltern wurde beide in das erste Parlament gewählt,
12:11
alongsideNeben NelsonNelson and WinnieWinnie MandelaMandela. They were the only other couplePaar.
192
719000
5000
zusammen mit Nelson und Winnie Mandela. Sie waren das einzige weitere Paar.
12:16
And in 2001, I tookdauerte a researchForschung leaveverlassen to visitBesuch them.
193
724000
4000
Im Jahr 2001 besuchte ich sie während eines Forschungsaufenthalts.
12:20
And while I was busybeschäftigt workingArbeiten -- I was workingArbeiten on these collidingkollidieren worldsWelten, in the day.
194
728000
7000
Und während ich tagsüber geschäftig an diesen kollidierenden Welten arbeitete,
12:27
But I learnedgelernt that there was a desperateverzweifelt shortageMangel an of skillsFähigkeiten,
195
735000
3000
lernte ich, dass es einen dramatischen Mangel an Fähigkeiten gab,
12:30
especiallyinsbesondere mathematicalmathematisch skillsFähigkeiten, in industryIndustrie, in governmentRegierung, in educationBildung.
196
738000
8000
besonders mathematischer Fähigkeiten, in der Industrie, der Regierung, im Bildungswesen.
12:38
The abilityFähigkeit to make and testTest modelsModelle has becomewerden essentialwesentlich,
197
746000
4000
Die Fähigkeit Modelle zu erarbeiten und zu testen ist heute nicht nur
12:42
not only to everyjeden singleSingle areaBereich of scienceWissenschaft todayheute,
198
750000
3000
für jede einzelne wissenschaftliche Disziplin unentbehrlich geworden,
12:45
but alsoebenfalls to modernmodern societyGesellschaft itselfselbst.
199
753000
4000
sondern auch für die moderne Gesellschaft selbst.
12:49
And if you don't have mathMathe, you're not going to entereingeben the modernmodern ageAlter.
200
757000
6000
Wenn Sie keine Mathematik lernen, werden Sie nicht am modernen Zeitalter teilhaben.
12:55
So I had an ideaIdee. And the ideaIdee was very simpleeinfach.
201
763000
3000
So kam ich auf eine sehr einfache Idee.
12:58
The ideaIdee was to setSet up an AfricanAfrikanische InstituteInstitut for MathematicalMathematische SciencesWissenschaften, or AIMSZIELE.
202
766000
6000
Ich wollte ein Afrikanisches Institut für Mathematische Wissenschaft - AIMS - gründen.
13:04
And let's recruitRekrut studentsStudenten from the wholeganze of AfricaAfrika,
203
772000
4000
Ich wollte Studenten aus ganz Afrika rekrutieren,
13:08
bringbringen them togetherzusammen with lecturersDozenten from all over the worldWelt,
204
776000
4000
sie mit Lehrern aus der ganzen Welt zusammenbringen
13:12
and we'llGut try to give them a fantasticfantastisch educationBildung.
205
780000
5000
und wir würden ihnen zu einer tollen Ausbildung verhelfen.
13:17
Well, as a CambridgeCambridge professorProfessor, I had manyviele contactsKontakte.
206
785000
3000
Als Professor in Cambridge verfügte ich über viele Kontakte.
13:20
And to my astonishmentErstaunen, they backedunterstützt me 100 percentProzent.
207
788000
3000
Zu meinem Erstaunen erfuhr ich von ihnen 100%ige Unterstützung.
13:23
They said, "Go and do it,
208
791000
2000
Sie sagten: "Geh und mach es,
13:25
and we'llGut come and lectureVorlesung."
209
793000
4000
wir werden kommen und lehren."
13:29
And I knewwusste it would be amazingtolle funSpaß to bringbringen brilliantGenial studentsStudenten
210
797000
4000
Ich wusste um die große Freude, die brillanten Studenten
13:33
from these countriesLänder -- where they don't have any opportunitiesChancen -- togetherzusammen
211
801000
4000
aus den Ländern, die ihnen keine Chancen bieten,
13:37
with the bestBeste lecturersDozenten in the worldWelt --
212
805000
2000
mit den besten Dozenten der Welt zusammenzubringen,
13:39
who I knewwusste would come, because of the interestinteressieren in AfricaAfrika --
213
807000
3000
die aus Interesse an Afrika kommen würden.
13:42
and put them togetherzusammen and just let the sparksFunken flyFliege.
214
810000
7000
Sie zusammenbringen und einfach Funken sprühen lassen.
13:49
So we boughtgekauft a derelictverlassener hotelHotel nearin der Nähe von CapeCape TownStadt.
215
817000
4000
Wir kauften ein heruntergekommenes Hotel in der Nähe von Kapstadt.
13:53
It's an 80-room-Zimmer ArtKunst DecoDeko hotelHotel from the 1920s.
216
821000
3000
Es ist ein Art-Deco-Hotel aus den 1920ern mit 80 Zimmern.
13:56
The areaBereich was kindArt of seedyschäbig, so we got an 80-room-Zimmer hotelHotel for 100,000 dollarsDollar.
217
824000
6000
Der Bezirk war etwas zwielichtig, weshalb wir ein 80-Zimmer-Hotel für 100 000 Dollar bekamen.
14:02
It's a beautifulschön buildingGebäude. We decidedbeschlossen we would refurbishrenovieren it
218
830000
4000
Es ist ein schönes Gebäude. Wir beschlossen, es zu renovieren
14:06
and then put out the wordWort:
219
834000
2000
und dann Werbung zu machen:
14:08
we're going to startAnfang the bestBeste mathMathe instituteInstitut in AfricaAfrika
220
836000
4000
Wir werden das beste Mathematik-Institut Afrikas
14:12
in this hotelHotel.
221
840000
1000
in diesem Hotel eröffnen.
14:13
Well, the newneu SouthSüden AfricaAfrika is a very excitingaufregend countryLand.
222
841000
3000
Das neue Südafrika ist ein sehr aufregendes Land.
14:16
And those of you who haven'thabe nicht been there, you should go.
223
844000
3000
Wer von Ihnen noch nicht da war, sollte hinfahren.
14:19
It's very, very interestinginteressant what's happeningHappening.
224
847000
3000
Es ist sehr, sehr interessant, was dort passiert.
14:22
And we recruitedrekrutiert wonderfulwunderbar staffPersonal,
225
850000
3000
Wir haben wundervolle Leute eingestellt,
14:25
highlyhöchst motivatedmotiviert staffPersonal.
226
853000
2000
hoch motiviertes Personal.
14:27
The other thing that's happenedpassiert, whichwelche was good for us, is the InternetInternet.
227
855000
4000
Eine andere neue Sache, die uns zugute kam, ist das Internet.
14:31
Even thoughobwohl the InternetInternet is very expensiveteuer all over AfricaAfrika,
228
859000
3000
Obwohl der Zugang zum Internet in ganz Afrika sehr teuer ist,
14:34
there are InternetInternet cafesCafés everywhereüberall.
229
862000
2000
gibt es überall Internet-Cafés.
14:36
And brighthell youngjung AfricansAfrikaner are desperateverzweifelt to joinbeitreten the globalglobal communityGemeinschaft,
230
864000
5000
Intelligente junge Afrikaner möchten unbedingt der globalen Gemeinschaft beitreten,
14:41
to be successfulerfolgreich -- and they're very ambitiousehrgeizige.
231
869000
3000
um erfolgreich zu sein - und sie sind sehr ehrgeizig.
14:44
They want to be the nextNächster EinsteinEinstein.
232
872000
4000
Sie möchten der nächste Einstein sein.
14:50
And so when wordWort camekam out that AIMSZIELE was openingÖffnung,
233
878000
3000
Als die Eröffnung des AIMS bekannt wurde,
14:53
it spreadVerbreitung very quicklyschnell viaüber e-mailEmail and our websiteWebseite.
234
881000
4000
verbreitete sich die Nachricht sehr schnell über E-Mail und unsere Webseite.
14:57
And we got lots of applicantsBewerber.
235
885000
2000
Wir bekamen viele Bewerbungen.
14:59
Well, we designedentworfen AIMSZIELE as a 24-hour-Stunde learningLernen environmentUmwelt,
236
887000
3000
Wir gestalteten AIMS als eine 24-Stunden-Lernumgebung
15:02
and it was fantasticfantastisch to startAnfang a universityUniversität from the beginningAnfang.
237
890000
4000
und es war großartig, eine Universität völlig neu zu errichten.
15:06
You have to rethinküberdenken, what is the universityUniversität for?
238
894000
4000
Man muss ganz neu überlegen, wozu eine Universität gut ist.
15:10
And that's really excitingaufregend.
239
898000
2000
Das ist wirklich aufregend.
15:12
So we designedentworfen it to have interactiveinteraktiv teachingLehren.
240
900000
3000
Wir gestalteten sie mit interaktivem Lernkonzept.
15:15
No droningDröhnen on at the chalkboardTafel.
241
903000
4000
Kein monotones Gebrumme an der Tafel.
15:19
We emphasizebetonen problem-solvingProblemlösung, workingArbeiten in groupsGruppen,
242
907000
4000
Wir setzten den Schwerpunkt auf Problemlösung, Gruppenarbeit;
15:23
everyjeden studentSchüler discoveringentdecken and maximizingMaximierung der theirihr ownbesitzen potentialPotenzial
243
911000
4000
jeder Student sollte sein eigenes Potential entdecken und maximieren,
15:27
and not chasingjagen gradesKlasse.
244
915000
3000
und nicht Noten nachjagen.
15:30
EveryoneAlle livesLeben togetherzusammen in this hotelHotel -- lecturersDozenten and studentsStudenten --
245
918000
2000
Im Hotel leben alle zusammen, Dozenten und Studenten
15:32
and it's not surprisingüberraschend at all to find an impromptuImpromptu tutorialTutorial at 1 a.m.
246
920000
6000
und es nicht ungewöhnlich, sie alle um 1 Uhr morgens bei einer spontanen Übung zu finden.
15:38
The studentsStudenten don't usuallygewöhnlich leaveverlassen the computerComputer labLabor tillbis 2 or 3 a.m.
247
926000
4000
Die Studenten dort verlassen die Computerräume normalerweise nicht vor 2 oder 3 Uhr morgens.
15:42
And then they're up again at eightacht in the morningMorgen.
248
930000
2000
Und um 8 Uhr morgens sind sie wieder fit.
15:44
LecturesVorträge, problem-solvingProblemlösung and so on. It's an extraordinaryaußergewöhnlich placeOrt.
249
932000
7000
Vorlesungen, Problemlösungen und so weiter. Es ist ein außergewöhnlicher Ort.
15:51
We especiallyinsbesondere emphasizebetonen areasBereiche of great relevanceRelevanz to Africa'sAfrikas developmentEntwicklung,
250
939000
5000
Wir legen besondere Schwerpunkte auf Bereiche, die für Afrikas Entwicklung besonders relevant sind,
15:56
because, in those areasBereiche, scientistsWissenschaftler workingArbeiten in AfricaAfrika will have a competitivewettbewerbsfähig advantageVorteil.
251
944000
6000
denn Wissenschaftler in Afrika, die in diesen Bereichen arbeiten, haben einen Wettbewerbsvorteil.
16:02
They'llSie werden publishveröffentlichen, be invitedeingeladen to conferencesKonferenzen.
252
950000
2000
Sie werden veröffentlichen, zu Konferenzen eingeladen werden.
16:04
They'llSie werden do well. They'llSie werden have successfulerfolgreich careersKarrieren.
253
952000
6000
Sie werden erfolgreiche Karrieren machen.
16:10
And AIMSZIELE has doneerledigt extremelyäußerst well.
254
958000
2000
Das AIMS hat sich sehr gut gemacht.
16:12
Here is a listListe of last year'sJahre graduatesAbsolventen, graduatedabsolvierte in JuneJuni,
255
960000
4000
Hier ist eine Liste der Absolventen des letzen Jahres im Juni
16:16
and what they're currentlyzur Zeit doing -- 48 of them.
256
964000
3000
und was 48 von ihnen derzeit machen.
16:19
And where they are is indicatedangegeben over here.
257
967000
4000
Wo sie sind steht dort drüben.
16:23
And where they'veSie haben goneWeg. So these are all postgraduateAufbaustudium studentsStudenten.
258
971000
4000
Wo sie hingegangen sind. Das sind alles Absolventen.
16:27
And they'veSie haben all goneWeg on to master'sMaster and PhPH.D. degreesGrad in excellentAusgezeichnet placessetzt.
259
975000
7000
Sie alle sind zum Master- oder Doktorstudium an exzellente Orte gegangen.
16:34
FiveFünf studentsStudenten can be educatedgebildet at AIMSZIELE
260
982000
2000
Die Ausbildung von fünf Studenten am AIMS
16:36
for the costKosten of educatingerziehen one in the U.S. or EuropeEuropa.
261
984000
4000
kostet so viel wie die eines einzigen in den USA oder Europa.
16:40
But more importantwichtig, the pan-AfricanPan-afrikanischen studentSchüler bodyKörper
262
988000
3000
Doch wichtiger ist, dass die panafrikanische Studentenschaft
16:43
is a continualkontinuierlich sourceQuelle of strengthStärke, pridestolz and commitmentEngagement to AfricaAfrika.
263
991000
6000
eine kontinuierliche Quelle von Kraft, Stolz und Engagement für Afrika ist.
16:49
We illustrateveranschaulichen AIMS'ZIELE progressFortschritt by coloringFärbung in the countriesLänder of AfricaAfrika.
264
997000
5000
Wir illustrieren den Fortschritt des AIMS durch Einfärben der Länder Afrikas.
16:54
So here you can see behindhinter this listListe.
265
1002000
2000
Hier können Sie sehen, was hinter der Liste steckt.
16:56
When a countyBezirk is coloredfarbig yellowGelb, we'vewir haben receivedempfangen an applicationAnwendung;
266
1004000
4000
Wenn ein Land gelb gefärbt ist, haben wir eine Bewerbung erhalten;
17:00
orangeOrange, we'vewir haben acceptedakzeptiert an applicationAnwendung; and greenGrün,
267
1008000
5000
orange: wir haben eine Bewerbung akzeptiert; und grün:
17:05
a studentSchüler has graduatedabsolvierte.
268
1013000
2000
ein Student hat das Studium abgeschlossen.
17:07
So here is where we were after the first graduationGraduierung in 2004.
269
1015000
4000
Das hier zeigt den Stand nach dem ersten Abschluss im Jahr 2004.
17:11
And we setSet ourselvesuns selbst a goalTor of turningDrehen the continentKontinent greenGrün.
270
1019000
4000
Unser gesetztes Ziel ist es, den Kontinent grün einzufärben.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1023000
4000
Hier sind die Jahre 2005, -6, -7, -8.
17:19
(ApplauseApplaus)
272
1027000
10000
(Applaus)
17:29
We're well on the way to achievingerreichen our initialInitiale goalTor.
273
1037000
4000
Wir sind auf gutem Weg, unser ursprüngliches Ziel zu erreichen.
17:33
We had some of the studentsStudenten filmedgefilmt at home before they camekam to AIMSZIELE.
274
1041000
4000
Einige unserer Studenten wurden zu Hause gefilmt, bevor sie zum AIMS kamen.
17:37
And I'll just showShow you one.
275
1045000
3000
Ich zeige Ihnen eine davon.
17:40
TendaiTendai MugwagwaMugwagwa: My nameName is TendaiTendai MugwagwaMugwagwa.
276
1048000
4000
Tendai Mugwagwa: Mein Name ist Tendai Mugwagwa.
17:44
I have a BachelorBachelor of ScienceWissenschaft with an educationBildung degreeGrad.
277
1052000
3000
Ich habe einen Bachelorabschluss in Bildungswissenschaft.
17:47
I will be attendinganwesend AIMSZIELE.
278
1055000
2000
Ich werde am AIMS studieren.
17:49
My understandingVerstehen of the courseKurs is that it coversdeckt ab quiteganz a lot.
279
1057000
4000
Ich verstehe den Kurs so, dass er ziemlich viel abdeckt.
17:53
You know, from physicsPhysik to medicineMedizin,
280
1061000
4000
Von Physik über Medizin, wissen Sie,
17:57
in particularinsbesondere, epidemiologyEpidemiologie and alsoebenfalls mathematicalmathematisch modelingModellieren.
281
1065000
6000
besonders Epidemiologie und auch Modellrechnungen.
18:03
NeilNeil TurokTurok: So TendaiTendai camekam to AIMSZIELE and did very well.
282
1071000
5000
Neil Turok: Tendai kam also ans AIMS und machte sich sehr gut.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1076000
4000
Ich lasse sie weitererzählen, was danach kam.
18:16
TMTM: My nameName is TendaiTendai MugwagwaMugwagwa
284
1084000
2000
TM: Mein Name ist Tendai Mugwagwa
18:18
and I was a studentSchüler at AIMSZIELE in 2003 and 2004.
285
1086000
4000
und ich war 2003 und 2004 Studentin am AIMS.
18:22
After leavingVerlassen AIMSZIELE, I wentging on to do a master'sMaster in appliedangewendet mathematicsMathematik
286
1090000
5000
Nachdem ich das AIMS verlassen hatte, machte ich einen Master in Angewandter Mathematik
18:27
at the UniversityUniversität of CapeCape TownStadt in SouthSüden AfricaAfrika.
287
1095000
3000
an der Universität von Kapstadt in Südafrika.
18:30
After that, I camekam to the NetherlandsNiederlande
288
1098000
2000
Danach ging ich in die Niederlande,
18:32
where I'm now doing a PhPH.D. in theoreticaltheoretisch immunologyImmunologie.
289
1100000
3000
wo ich gerade einen Doktor in Theoretischer Immunologie mache.
18:35
ProfessorProfessor: TendaiTendai is workingArbeiten very independentlyunabhängig.
290
1103000
3000
Professor: Tendai arbeitet sehr eigenständig.
18:38
She communicateskommuniziert well with the immunologistsImmunologen at the hospitalKrankenhaus.
291
1106000
4000
Sie kommuniziert gut mit den Immunologen im Krankenhaus,
18:42
So all in all I have a very good PhPH.D. studentSchüler from SouthSüden AfricaAfrika.
292
1110000
4000
insgesamt habe ich eine sehr gute Doktorandin aus Südafrika.
18:46
So I'm happyglücklich she's here.
293
1114000
3000
Ich bin sehr froh, dass sie hier ist.
18:49
NTNT: AnotherEin weiterer studentSchüler in the first yearJahr of AIMSZIELE was ShehuShehu.
294
1117000
4000
NT: Ein anderer Student aus dem ersten Jahr des AIMS war Shehu.
18:53
And he's showngezeigt here with his favoriteFavorit highhoch schoolSchule teacherLehrer.
295
1121000
5000
Hier sieht man ihn mit seinem Lieblingslehrer an der High School.
18:58
And then enteringeintreten universityUniversität in northernNord NigeriaNigeria.
296
1126000
6000
Dann begann er ein Studium im Norden Nigerias.
19:04
And after AIMSZIELE, ShehuShehu wanted to do high-energyenergiereiche physicsPhysik,
297
1132000
5000
Nach dem AIMS wollte Shehu mit Hochenergiephysik weitermachen
19:09
and he camekam to CambridgeCambridge.
298
1137000
2000
und kam nach Cambridge.
19:11
He's about to finishFertig his PhPH.D.,
299
1139000
3000
Er steht kurz vor Abschluss des Doktorstudiums
19:14
and he was filmedgefilmt recentlyvor kurzem with someonejemand you all know.
300
1142000
4000
und wurde kürzlich mit jemandem gefilmt, den Sie alle kennen.
19:18
ShehuShehu: And from there we will be ablefähig to,
301
1146000
2000
Shehu: Davon ausgehend werden wir in der Lage sein,
19:20
hopefullyhoffentlich, make better predictionsVorhersagen and then we comparevergleichen it
302
1148000
3000
hoffentlich bessere Vorhersagen zu machen, die wir dann
19:23
to the graphGraph and alsoebenfalls make some predictionsVorhersagen.
303
1151000
5000
mit der Kurve vergleichen und wiederum Vorhersagen machen.
19:28
StephenStephen HawkingHawking: That is nicenett.
304
1156000
3000
Stephen Hawking: Das ist gut.
19:31
NTNT: Here are the currentStrom studentsStudenten at AIMSZIELE. There are 53 of them
305
1159000
3000
NT: Hier sind die derzeitigen Studenten am AIMS. Es sind 53
19:34
from 20 differentanders countriesLänder, includingeinschließlich 20 womenFrau.
306
1162000
4000
aus 20 verschiedenen Ländern, 20 davon Frauen.
19:38
So now I'm going to get to my TEDTED businessGeschäft.
307
1166000
3000
Jetzt werde ich zu meiner TED-Aufgabe kommen.
19:41
Well, we had a partyParty. This is AfricaAfrika --
308
1169000
3000
Wir hatten eine Party. Das ist Afrika --
19:44
we have good partiesParteien in AfricaAfrika. And last monthMonat, they threwwarf a surpriseüberraschen partyParty for me.
309
1172000
4000
wir feiern gute Parties in Afrika. Und letzten Monat gab es eine Überraschungsparty für mich.
19:48
Here'sHier ist somebodyjemand you've seengesehen alreadybereits.
310
1176000
2000
Hier ist jemand, den Sie bereits gesehen haben.
19:50
(ApplauseApplaus)
311
1178000
24000
(Applaus)
20:14
I want to pointPunkt out a fewwenige other exceptionalaußergewöhnlich people in this pictureBild.
312
1202000
4000
Ich möchte auf weitere außergewöhnliche Menschen auf diesem Bild hinweisen.
20:18
So, we were havingmit a partyParty,
313
1206000
1000
Wir feiern also eine Party,
20:19
as you can see they're completelyvollständig eclipsingBedeckungsveränderlichen me at this pointPunkt.
314
1207000
4000
wie Sie sehen können, werde ich zu diesem Zeitpunkt völlig überdeckt.
20:23
This is EzraEzra. She's from DarfurDarfur.
315
1211000
3000
Das ist Ezra. Sie kommt aus Darfur.
20:26
She's a physicistPhysiker, and somehowirgendwie staysbleibt smilinglächelnd,
316
1214000
4000
Sie ist Physikerin und irgendwie bewahrt sie ihr Lächeln,
20:30
in spiteTrotz of everything going on back home.
317
1218000
2000
trotz allem, was zu Hause vor sich geht.
20:32
But she wants to continuefortsetzen in physicsPhysik, and she's doing extremelyäußerst well.
318
1220000
4000
Aber sie möchte weiterhin Physik studieren und das macht sie sehr gut.
20:36
This is LydiaLydia. LydiaLydia is the first ever womanFrau
319
1224000
4000
Das ist Lydia. Lydia ist die erste Frau,
20:40
to graduateAbsolvent in mathematicsMathematik in the CentralZentrale AfricanAfrikanische RepublicRepublik.
320
1228000
3000
mit einem Abschluss in Mathematik in der Zentralafrikanischen Republik.
20:43
And she's now at AIMSZIELE. (ApplauseApplaus)
321
1231000
5000
Nun ist sie am AIMS. (Applaus)
20:49
So now let me get to our TEDTED wishWunsch.
322
1237000
4000
Jetzt möchte ich zu unserem TED-Wunsch kommen.
20:53
Well, it's not my TEDTED wishWunsch; it's our wishWunsch, as you've alreadybereits gatheredversammelt.
323
1241000
5000
Es ist nicht mein TED-Wunsch. Es ist unser Wunsch, wie Sie bereits bemerkt haben.
20:58
And our wishWunsch has two partsTeile:
324
1246000
3000
Unser Wunsch hat zwei Teile:
21:01
one is a dreamTraum and the other'sAndere a planplanen. OK.
325
1249000
5000
einer ist ein Traum und der andere ist ein Plan. Ok.
21:06
Our TEDTED dreamTraum is that the nextNächster EinsteinEinstein will be AfricanAfrikanische. (ApplauseApplaus)
326
1254000
16000
Unser TED-Traum ist, dass der nächste Einstein Afrikaner sein wird. (Applaus)
21:25
In strivingStreben for the heightsHöhen of creativekreativ geniusGenius,
327
1273000
1000
Im Streben nach den besten kreativen Genies,
21:26
we want to give thousandsTausende of people the motivationMotivation,
328
1274000
5000
möchten wir tausende von Menschen motivieren,
21:31
the encouragementFörderung and the courageMut
329
1279000
2000
ermutigen und ihnen die Kraft geben,
21:33
to obtainerhalten the high-levelhohes Level skillsFähigkeiten they need to help AfricaAfrika.
330
1281000
5000
die hochrangigen Fähigkeiten zu erwerben, die sie brauchen um Afrika zu helfen.
21:38
AmongUnter them will be not only brilliantGenial scientistsWissenschaftler --
331
1286000
3000
Unter ihnen werden nicht nur brillante Wissenschaftler sein.
21:41
I'm sure of that from what we'vewir haben seengesehen at AIMSZIELE --
332
1289000
3000
Ich bin sicher, nach dem was wir am AIMS erfahren haben,
21:44
they'llsie werden alsoebenfalls be the AfricanAfrikanische GatesGates, BrinsBrins and PagesSeiten of the futureZukunft.
333
1292000
6000
dass sie auch die afrikanischen Gates, Brins und Pages der Zukunft sein werden.
21:50
Well, I said we alsoebenfalls have a planplanen. And our planplanen is quiteganz simpleeinfach.
334
1298000
4000
Ich sagte, wir haben einen Plan. Unser Plan ist ziemlich einfach.
21:54
AIMSZIELE is now a provenbewiesen modelModell-.
335
1302000
2000
AIMS ist ein bewährtes Modell.
21:56
And what we need to do is to replicatereplizieren it.
336
1304000
4000
Wir müssen es replizieren.
22:00
We want to rollrollen out 15 AIMSZIELE centersZentren in the nextNächster fivefünf yearsJahre, all over AfricaAfrika.
337
1308000
4000
Wir möchten in den nächsten fünf Jahren 15 AIMS-Zentren in ganz Afrika eröffnen.
22:04
EachJedes will have a pan-AfricanPan-afrikanischen studentSchüler bodyKörper,
338
1312000
5000
Jedes wird eine panafrikanische Studentenschaft haben,
22:09
but specializesich spezialisieren in a differentanders areaBereich of scienceWissenschaft.
339
1317000
2000
aber auf verschiedene wissenschaftliche Disziplinen spezialisiert sein.
22:11
We want to use scienceWissenschaft to overcomeüberwinden the nationalNational and culturalkulturell barriersBarrieren,
340
1319000
5000
Wir möchten mit Hilfe der Wissenschaft nationale und kulturelle Barrieren überwinden,
22:16
as it does at AIMSZIELE.
341
1324000
1000
wie es am AIMS geschieht.
22:17
And we want to addhinzufügen elementsElemente to the curriculumLehrplan.
342
1325000
2000
Wir möchten den Lehrplan erweitern.
22:19
We want to addhinzufügen entrepreneurshipUnternehmertum and policyPolitik skillsFähigkeiten.
343
1327000
5000
Wir möchten Entrepreneurship und Politkompetenz aufnehmen.
22:24
The expandederweitert AIMSZIELE will be a coherentkohärente pan-AfricanPan-afrikanischen institutionInstitution,
344
1332000
3000
Die erweiterten Institute werden eine einheitliche panafrikanische Institution bilden
22:27
and its graduatesAbsolventen will formbilden a powerfulmächtig networkNetzwerk,
345
1335000
4000
und ihre Studenten werden machtvolle Netzwerke bilden,
22:31
workingArbeiten togetherzusammen for peaceFrieden and progressFortschritt acrossüber the continentKontinent.
346
1339000
6000
indem sie gemeinsam für Frieden und Fortschritt im gesamten Kontinent arbeiten.
22:37
Over the last yearJahr,
347
1345000
2000
Im Verlauf des letzten Jahres
22:39
we'vewir haben been visitingBesuch sitesStandorte in AfricaAfrika,
348
1347000
2000
habe ich mehrere Orte in Afrika besucht
22:41
looking at potentialPotenzial sitesStandorte for newneu AIMSZIELE centersZentren.
349
1349000
3000
auf der Suche nach potentiellen Standorten für neue AIMS-Zentren.
22:44
And here are the onesEinsen we'vewir haben selectedausgewählt.
350
1352000
2000
Hier sind die, die wir ausgewählt haben.
22:46
And eachjede einzelne of these centersZentren has a strongstark locallokal teamMannschaft,
351
1354000
4000
Jedes dieser Zentren hat ein starkes, lokales Team,
22:50
eachjede einzelne is in a beautifulschön placeOrt, an interestinginteressant placeOrt,
352
1358000
2000
jedes ist an einem schönen, einem interessanten Ort,
22:52
whichwelche internationalInternational lecturersDozenten will be happyglücklich to visitBesuch.
353
1360000
3000
den internationale Dozenten gerne besuchen werden.
22:55
And our partnersPartner acrossüber AfricaAfrika are extremelyäußerst enthusiasticbegeisterte about this.
354
1363000
5000
Unsere Partner in ganz Afrika sind sehr enthusiastisch.
23:00
EveryoneAlle wants an AIMSZIELE centerCenter in theirihr countryLand.
355
1368000
4000
Jeder möchte ein AIMS-Zentrum in seinem Land.
23:04
And last NovemberNovember,
356
1372000
2000
Letzten November
23:06
the conferenceKonferenz of all the AfricanAfrikanische ministersMinister of scienceWissenschaft and technologyTechnologie,
357
1374000
4000
fand eine Konferenz aller afrikanischen Minister für Wissenschaft und Technologie
23:10
heldgehalten in MombasaMombasa, callednamens for a comprehensiveumfassend planplanen to rollrollen out AIMSZIELE.
358
1378000
5000
in Mombasa statt, für einen gemeinsamen Plan zur Verbreitung des AIMS.
23:15
So we have politicalpolitisch supportUnterstützung right acrossüber the continentKontinent.
359
1383000
3000
Wir haben also die politische Unterstützung des ganzen Kontinents.
23:18
It won'tGewohnheit be easyeinfach.
360
1386000
3000
Es wird nicht leicht sein.
23:21
At everyjeden siteStandort there will be hugeenorm challengesHerausforderungen.
361
1389000
2000
An jedem Ort warten große Herausforderungen.
23:23
LocalLokale scientistsWissenschaftler mustsollen playspielen leadingführend rolesRollen
362
1391000
3000
Lokale Wissenschaftler müssen eine tragende Rolle spielen
23:26
and governmentsRegierungen mustsollen be persuadedüberredet to buykaufen in.
363
1394000
4000
und die Regierungen müssen zu finanzieller Unterstützung angehalten werden.
23:30
ConditionsBedingungen are very difficultschwer,
364
1398000
2000
Die Bedingungen sind sehr schwierig,
23:32
but we cannotnicht können affordgewähren to compromiseKompromiss on those principlesPrinzipien whichwelche madegemacht AIMSZIELE work.
365
1400000
7000
aber wir können uns keine Kompromisse bei den Prinzipien leisten, durch die AIMS funktioniert.
23:39
And we summarizezusammenfassen them this way:
366
1407000
2000
Wir fassen sie folgendermaßen zusammen:
23:41
the institutesInstituten have got to be relevantrelevant, innovativeinnovativ,
367
1409000
3000
Die Institute müssen relevant, innovativ,
23:44
cost-effectivekosteneffizient and highhoch qualityQualität. Why?
368
1412000
2000
kosteneffektiv und von hoher Qualität sein. Warum?
23:46
Because we want AfricaAfrika to be richReich.
369
1414000
3000
Weil wir wollen dass Afrika reich ist.
23:49
EasyEinfach to remembermerken the basicBasic rulesRegeln we need.
370
1417000
7000
Die nötigen Grundregeln sind leicht zu merken.
23:56
So, just in endingEnde, let me say the only people who can fixFix AfricaAfrika
371
1424000
3000
Zum Schluss möchte ich sagen, dass nur die talentierten, jungen Afrikaner
23:59
are talentedtalentiert youngjung AfricansAfrikaner.
372
1427000
3000
die Probleme Afrikas lösen können.
24:02
By unlockingEntsperren and nurturingpflegend theirihr creativekreativ potentialPotenzial,
373
1430000
3000
Indem wir ihr kreatives Potential erschließen und fördern,
24:05
we can createerstellen a stepSchritt changeVeränderung in Africa'sAfrikas futureZukunft.
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können wir einen Schritt in eine veränderte Zukunft Afrikas gehen.
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Over time, they will contributebeitragen to AfricanAfrikanische developmentEntwicklung
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Mit der Zeit werden sie auf eine Art zur Entwicklung Afrikas beitragen
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and to scienceWissenschaft in waysWege we can only imaginevorstellen.
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und zur Wissenschaft, wie wir es uns bisher nur vorstellen können.
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Thank you.
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Danke.
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Translated by Katja Tongucer
Reviewed by Lex Asobo

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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

More profile about the speaker
Neil Turok | Speaker | TED.com