ABOUT THE SPEAKER
Caleb Harper - Principal Investigator and Director of the Open Agriculture Initiative
Caleb Harper leads a group of engineers, architects, urban planners, economists and plant scientists in the exploration and development of high performance urban agricultural systems.

Why you should listen

What do we know about the food we eat? What if there was climate democracy? These and other questions inform the work of Caleb Harper and his colleagues as they explore the future of food systems. He is the principal investigator and director of the Open Agriculture Initiative (OpenAG) at the MIT Media Lab. Under his guidance, a diverse group of engineers, architects, urbanists, economists and plant scientists (what he calls an “anti-disciplinary group”) is developing an open-source agricultural hardware, software and data common aiming to create a more agile, transparent and collaborative food system.

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Caleb Harper | Speaker | TED.com
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Caleb Harper: This computer will grow your food in the future

Caleb Harper: Esta computadora cultivará tu comida en el futuro

Filmed:
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¿Y si pudiéramos cultivar alimentos deliciosos, ricos en nutrientes, en interiores en cualquier parte del mundo? Caleb Harper, director de CitiFARM en el MIT Media Lab, quiere cambiar el sistema alimentario mediante la conexión de los productores con la tecnología. Conoce las "computadoras de alimentos" de Harper y echa un vistazo a cómo podrían ser el futuro de la agricultura.
- Principal Investigator and Director of the Open Agriculture Initiative
Caleb Harper leads a group of engineers, architects, urban planners, economists and plant scientists in the exploration and development of high performance urban agricultural systems. Full bio

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00:13
FoodComida crisiscrisis.
0
1157
1264
Crisis alimentaria.
Está en las noticias todos los días.
00:14
It's in the newsNoticias everycada day.
1
2445
1578
00:16
But what is it?
2
4047
1322
¿Pero, qué es?
En algunos lugares del mundo
hay muy poca comida,
00:17
Some placeslugares in the worldmundo
it's too little foodcomida,
3
5393
2899
demasiado poca.
00:20
maybe too much.
4
8316
1190
00:21
Other placeslugares, GMOOGM is savingahorro the worldmundo.
5
9963
2329
En otros, los organismos genéticamente
modificados, OGM, salvan el mundo.
00:24
Maybe GMOOGM is the problemproblema?
6
12821
1788
¿Tal vez los OMG sean el problema?
00:27
Too much agriculturalagrícola runoffescapada
creatingcreando badmalo oceansocéanos, toxictóxico oceansocéanos,
7
15355
3462
El exceso de escorrentía agrícola
crea malos océanos, océanos tóxicos,
atenúa la nutrición.
00:30
attenuationatenuación of nutritionnutrición.
8
18841
1637
00:32
They go on and on.
9
20836
1666
Siguen y siguen.
00:34
And I find the currentcorriente climateclima
of this discussiondiscusión
10
22919
3225
Y veo que el clima
actual de esta discusión
es increíblemente ineficiente.
00:38
incrediblyincreíblemente disempoweringdesempoderamiento.
11
26168
2299
00:41
So how do we bringtraer that
to something that we understandentender?
12
29110
3441
Entonces, ¿cómo hacer para entenderlo?
00:45
How is this applemanzana foodcomida crisiscrisis?
13
33508
2230
¿Cómo es esta crisis
alimentaria con manzanas?
Todos han comido una manzana en
la última semana, estoy seguro.
00:48
You've all eatencomido an applemanzana
in the last weeksemana, I'm sure.
14
36194
2615
00:51
How oldantiguo do you think it was
from when it was pickedescogido?
15
39468
2753
¿Cuánto tiempo creen que tenía
en el momento en que se recogió?
00:55
Two weekssemanas?
16
43264
1184
¿Dos semanas?
¿Dos meses?
00:56
Two monthsmeses?
17
44472
1154
00:58
ElevenOnce monthsmeses --
18
46887
1153
Once meses...
la edad promedio de una manzana
en una tienda en EE.UU.
01:00
the averagepromedio ageaños of an applemanzana
in a grocerytienda de comestibles storealmacenar in the UnitedUnido StatesEstados.
19
48064
3355
Y no creo que sea
muy diferente en Europa
01:03
And I don't expectesperar it
to be much differentdiferente in EuropeEuropa
20
51443
2499
o en cualquier otro lugar del mundo.
01:05
or anywhereen cualquier sitio elsemás in the worldmundo.
21
53966
1480
Las recogemos,
01:07
We pickrecoger them,
22
55470
1164
las ponemos en un almacén frío,
01:08
we put them in coldfrío storagealmacenamiento,
23
56658
2077
encendemos el almacenamiento frío.
01:10
we gasgas the coldfrío storagealmacenamiento --
24
58759
1268
De hecho, hay pruebas documentadas
01:12
there's actuallyactualmente documenteddocumentado proofprueba
25
60051
1897
de trabajadores tratando de
entrar en estos entornos
01:13
of workerstrabajadores tryingmolesto to go
into these environmentsambientes
26
61972
2243
para agarrar una manzana
01:16
to retrieverecuperar an applemanzana,
27
64239
1594
y murieron,
01:17
and dyingmoribundo,
28
65857
1168
01:19
because the atmosphereatmósfera
29
67606
1155
porque la atmósfera
que ralentiza los procesos de la manzana
es tóxica para los seres humanos.
01:20
that they slowlento down the processproceso
of the applemanzana with is alsoademás toxictóxico to humanshumanos.
30
68785
3965
01:25
How is it that noneninguna of you knewsabía this?
31
73152
1899
¿Cómo es que nadie lo sabía?
¿Por qué no sabían esto?
01:27
Why didn't I know this?
32
75075
1504
01:29
NinetyNoventa percentpor ciento of the qualitycalidad
of that applemanzana --
33
77086
2208
El 90 % de la calidad de la manzana,
todos los antioxidantes,
se han perdido para cuando la comemos.
01:31
all of the antioxidantsantioxidantes -- are goneido
by the time we get it.
34
79318
2960
01:34
It's basicallybásicamente a little ballpelota of sugarazúcar.
35
82719
2183
Básicamente es una bolita de azúcar.
01:38
How did we get so informationinformación poorpobre
36
86126
2782
¿Cómo hemos llegado a ser
tan pobres en información
y cómo podemos hacerlo mejor?
01:40
and how can we do better?
37
88932
1458
01:43
I think what's missingdesaparecido is a platformplataforma.
38
91347
2856
Creo que falta una plataforma.
01:46
I know platformsplataformas -- I know computersordenadores,
39
94630
1809
Sé de plataformas, sé de computadoras
me pusieron en Internet cuando era joven.
01:48
they put me on the InternetInternet
when I was youngjoven.
40
96463
2119
Hice cosas muy extrañas...
01:50
I did very weirdextraño things --
41
98606
1246
(Risas)
01:51
(LaughterRisa)
42
99876
1001
en esta plataforma.
01:52
on this platformplataforma.
43
100901
1151
01:54
But I metreunió people,
and I could expressexprimir myselfmí mismo.
44
102076
2093
Pero conocí gente y pude expresarme.
01:56
How do you expressexprimir yourselftú mismo in foodcomida?
45
104193
2014
¿Cómo se expresa uno sobre los alimentos?
01:58
If we had a platformplataforma,
46
106556
1540
Si tuviéramos una plataforma,
podríamos hacer la pregunta ¿y si?
02:00
we mightpodría feel empoweredempoderado
to questionpregunta: What if?
47
108120
3147
02:04
For me, I questionedcuestionado:
48
112005
1151
En mi caso pregunté:
¿Y si el clima fuera democrático?
02:05
What if climateclima was democraticdemocrático?
49
113180
2746
02:09
So, this is a mapmapa of climateclima in the worldmundo.
50
117830
2007
Este es un mapa del clima del mundo.
Las áreas más productivas en verde,
las menos productivas en rojo.
02:11
The mostmás productiveproductivo areasáreas in greenverde,
the leastmenos productiveproductivo in redrojo.
51
119861
3340
02:15
They shiftcambio and they changecambio,
52
123606
1308
Cambian y cambian,
y los agricultores californianos
son ahora agricultores mexicanos.
02:16
and Californiancaliforniano farmersagricultores
now becomevolverse Mexicanmexicano farmersagricultores.
53
124938
2671
02:19
ChinaChina picksselecciones up landtierra in BrazilBrasil
to growcrecer better foodcomida,
54
127934
2897
China recoge la tierra en Brasil
para crecer mejores alimentos,
02:22
and we're a slaveesclavo to climateclima.
55
130855
2026
y somos esclavos del clima.
02:26
What if eachcada countrypaís had
its ownpropio productiveproductivo climateclima?
56
134056
3057
¿Y si cada país tuviera
su propio clima productivo?
02:29
What would that changecambio about how we livevivir?
57
137612
2120
¿Cómo cambiaría el modo en que vivimos?
02:32
What would that changecambio
about qualitycalidad of life and nutritionnutrición?
58
140233
2984
¿Cómo cambiaría la calidad
de vida y la nutrición?
02:36
The last generation'sgeneración problemproblema
was, we need more foodcomida
59
144257
3295
El problema de la última generación era,
necesitamos más alimentos
y lo necesitamos barato.
02:39
and we need it cheapbarato.
60
147576
1181
02:41
WelcomeBienvenido to your globalglobal farmgranja.
61
149194
2120
Bienvenidos a la granja global.
Hemos construido una
enorme granja analógica.
02:43
We builtconstruido a hugeenorme analogcosa análoga farmgranja.
62
151338
2460
Todas estas líneas,
02:45
All these traceshuellas --
63
153822
1430
son coches, aviones,
trenes y automóviles.
02:47
these are carscarros, planesaviones,
trainstrenes and automobilesautomóviles.
64
155276
2900
02:50
It's a miraclemilagro that we feedalimentar
sevensiete billionmil millones people
65
158597
3185
Es un milagro que demos de comer
a 7000 millones de personas
con solo unos pocos involucrados
en la producción de alimentos.
02:53
with just a fewpocos of us involvedinvolucrado
in the productionproducción of foodcomida.
66
161806
3045
02:57
What if ...
67
165709
1168
¿Y si...
02:59
we builtconstruido a digitaldigital farmgranja?
68
167758
1676
construimos una granja digital?
Una granja digital mundial.
03:01
A digitaldigital worldmundo farmgranja.
69
169458
1163
03:02
What if you could take this applemanzana,
70
170645
2809
¿Y si tomaran esta manzana,
03:06
digitizedigitalizar it somehowde algun modo,
71
174052
1710
la digitalizaran de alguna manera,
la enviaran a través de
partículas en el aire
03:07
sendenviar it throughmediante particlespartículas in the airaire
72
175786
2468
y la reconstruyeran en el otro lado?
03:10
and reconstitutereconstituir it on the other sidelado?
73
178278
2410
03:13
What if?
74
181337
1160
¿Y si?
03:15
Going throughmediante some of these quotescitas,
75
183338
1675
Algunas de estas citas,
me inspiran a hacer lo que hago.
03:17
you know, they inspireinspirar me to do what I do.
76
185037
2042
La primera:
03:19
First one:
77
187103
1155
"La agricultura japonesa no tiene
juventud, ni agua, ni tierra, ni futuro".
03:20
["Japanesejaponés farmingagricultura has no youthjuventud,
no wateragua, no landtierra and no futurefuturo."]
78
188282
4110
03:24
That's what I landedaterrizado to the day
that I wentfuimos to MinamisanrikuMinamisanriku,
79
192767
3738
Eso es del día que aterricé
al ir a Minamisanriku,
al sur de Fukushima,
03:28
one stop southsur of FukushimaFukushima,
80
196529
1573
después del desastre.
03:30
after the disasterdesastre.
81
198126
1702
Los niños se han ido a Sendai y Tokio,
03:31
The kidsniños have headedcon membrete to SendaiSendai and TokyoTokio,
82
199852
2551
la tierra está contaminada,
03:34
the landtierra is contaminatedcontaminado,
83
202427
1375
importan el 70 % de
sus propios alimentos.
03:35
they alreadyya importimportar 70 percentpor ciento
of theirsu ownpropio foodcomida.
84
203826
2321
Pero no es exclusivo de Japón.
03:38
But it's not uniqueúnico to JapanJapón.
85
206171
2140
03:40
Two percentpor ciento of the Americanamericano populationpoblación
is involvedinvolucrado in farmingagricultura.
86
208749
3397
"El 2 % de la población estadounidense
está implicada en la agricultura".
03:45
What good answerresponder comesproviene
from two percentpor ciento of any populationpoblación?
87
213091
3542
¿Qué soluciones nos pueden
dar el 2 % de la población?
A medida que revisamos
el resto el mundo,
03:49
As we go around the worldmundo,
88
217725
1585
03:51
50 percentpor ciento of the Africanafricano
populationpoblación is underdebajo 18.
89
219334
3611
"El 50 % de la población africana
es menor a 18 años.
03:55
EightyOchenta percentpor ciento don't want to be farmersagricultores.
90
223905
2816
El 80 % no quiere ser agricultor".
La agricultura es difícil.
03:58
FarmingAgricultura is harddifícil.
91
226745
1454
04:00
The life of a small-shareholderpequeño accionista
farmeragricultor is miserablemiserable.
92
228651
3831
La vida de un pequeño
agricultor es miserable.
04:05
They go into the cityciudad.
93
233381
1292
Se van a la ciudad.
En India:
04:06
In IndiaIndia:
94
234697
1160
las familias de los agricultores no
tienen los servicios públicos básicos,
04:08
farmers'agricultores' familiesfamilias not beingsiendo ablepoder
to have basicBASIC accessacceso to utilitiesutilidades,
95
236523
3190
04:11
more farmeragricultor suicidessuicidios this yearaño
and the previousanterior 10 before that.
96
239737
3799
ha habido más suicidios de agricultores
este año que en los 10 años anteriores.
Es incómodo hablar sobre esto.
04:15
It's uncomfortableincómodo to talk about.
97
243560
1635
¿A dónde van?
04:17
Where are they going?
98
245219
1168
A la ciudad.
04:18
Into the cityciudad.
99
246411
1208
No solo los jóvenes,
todo el mundo va a la ciudad.
04:20
No youngjoven people, and everyone'stodos headedcon membrete in.
100
248719
2168
04:22
So how do we buildconstruir this platformplataforma
that inspiresinspira the youthjuventud?
101
250911
3971
Entonces, ¿cómo podemos construir
esta plataforma que inspire a los jóvenes?
04:27
WelcomeBienvenido to the newnuevo tractortractor.
102
255687
1632
Bienvenido al nuevo tractor.
04:29
This is my combinecombinar.
103
257754
1827
Este es mi cosechadora.
04:32
A numbernúmero of yearsaños agohace now,
104
260224
1299
Hace unos años
fui a "Bed Bath and Beyond"
y a "Home Depot"
04:33
I wentfuimos to BedCama BathBañera and BeyondMás allá
and Home Depotdeposito
105
261547
2162
y empecé a intervenir.
04:35
and I startedempezado hackingseco.
106
263733
1151
Y construí cosas tontas
04:36
And I builtconstruido sillytonto things
107
264908
1215
e hice bailar a las plantas
04:38
and I madehecho plantsplantas dancebaile
108
266147
1151
04:39
and I attachedadjunto them to my computercomputadora
109
267322
1851
y las conecté a mi computadora
04:41
and I killeddelicado them all --
110
269197
1290
y las maté a todas,
04:42
a lot.
111
270966
1173
muchas.
(Risas)
04:44
(LaughterRisa)
112
272163
1000
04:45
I eventuallyfinalmente got them to survivesobrevivir.
113
273773
1610
Al final logré que sobrevivieran.
Y creé una de las relaciones más íntimas
04:47
And I createdcreado one of the mostmás
intimateíntimo relationshipsrelaciones
114
275407
2466
que haya tenido en mi vida,
04:49
I've ever had in my life,
115
277897
1215
porque estaba aprendiendo
el lenguaje de las plantas.
04:51
because I was learningaprendizaje
the languageidioma of plantsplantas.
116
279136
3105
04:55
I wanted to make it biggermás grande.
117
283008
1318
Quería ir más lejos.
Me dijeron, "noquéalas, muchacho,
04:56
They said, "KnockGolpe yourselftú mismo out, kidniño!
118
284350
1763
hay una antigua sala de electrónica
que nadie usa.
04:58
Here'sAquí está an oldantiguo electronicselectrónica roomhabitación
that nobodynadie wants.
119
286137
2901
¿Qué puedes hacer con ella?"
05:01
What can you do?"
120
289062
1302
Con mi equipo, hicimos una granja
en el laboratorio de medios,
05:03
With my teamequipo, we builtconstruido a farmgranja
insidedentro of the mediamedios de comunicación lablaboratorio,
121
291031
2627
05:05
a placelugar historicallyhistóricamente knownconocido
not for anything about biologybiología
122
293682
3934
un lugar históricamente
alejado de biología
pero cercano a la vida digital.
05:09
but everything about digitaldigital life.
123
297640
2549
En esos 5 metros cuadrados,
produjimos suficiente comida
05:12
InsideDentro of these 60 squarecuadrado feetpies,
124
300213
2642
para alimentar a cerca de
300 personas una vez al mes,
05:14
we producedproducido enoughsuficiente foodcomida to feedalimentar
about 300 people onceuna vez a monthmes --
125
302879
3126
no es mucha comida.
05:18
not a lot of foodcomida.
126
306029
1152
Y hay muchas tecnologías
interesantes ahí.
05:19
And there's a lot of interestinginteresante
technologytecnología in there.
127
307205
2515
Pero ¿lo más interesante?
05:21
But the mostmás interestinginteresante thing?
128
309744
1655
05:24
BeautifulHermosa, whiteblanco rootsraíces,
129
312226
1705
Raíces blancas y hermosas,
05:26
deepprofundo, greenverde colorscolores
130
314478
2421
colores verde oscuro
05:29
and a monthlymensual harvestcosecha.
131
317629
1532
y una cosecha mensual.
05:31
Is this a newnuevo cafeteriacafetería?
132
319668
2561
¿Es esta una nueva cafetería?
05:34
Is this a newnuevo retailAl por menor experienceexperiencia?
133
322787
3321
¿Es esta una nueva
experiencia al por menor?
¿Es una nueva tienda de comestibles?
05:38
Is this a newnuevo grocerytienda de comestibles storealmacenar?
134
326132
1574
05:39
I can tell you one thing for sure:
135
327730
1881
Pero puedo asegurar algo:
05:42
this is the first time
136
330127
1150
Esta es la primera vez
que alguien en el laboratorio de
medios arrancó las raíces de algo.
05:43
anybodynadie in the mediamedios de comunicación lablaboratorio
rippedarrancado the rootsraíces off of anything.
137
331301
2881
(Risas)
05:46
(LaughterRisa)
138
334613
1417
Compramos nuestras ensaladas en bolsas;
05:48
We get our saladensalada in bagspantalón;
139
336528
1705
05:50
there's nothing wrongincorrecto with that.
140
338257
1736
no hay nada malo en ello.
05:52
But what happenssucede
141
340400
1521
Pero lo que sucede
cuando se tiene un experto
en procesamiento de imágenes,
05:53
when you have an image-basedbasado en imagen
processingtratamiento expertexperto,
142
341945
3111
un científico de datos,
05:57
a datadatos scientistcientífico,
143
345080
1415
05:58
a roboticistroboticista,
144
346996
1396
un especialista en robótica,
06:00
rippingexcelente rootsraíces off and thinkingpensando,
145
348933
1526
arrancando raíces y pensando:
"¿Sé algo sobre esto?
06:02
"Huh. I know something about --
146
350483
1880
Podría hacer que esto
funcione, quiero probar".
06:04
I could make this happenocurrir, I want to try."
147
352387
2193
06:07
In that processproceso we would
bringtraer the plantsplantas out
148
355364
2275
En ese proceso sacaríamos las plantas
y llevaríamos unas
de vuelta al laboratorio,
06:09
and we would take some back to the lablaboratorio,
149
357663
1909
06:11
because if you grewcreció it,
you don't throwlanzar it away;
150
359596
2256
porque si lo cultivan,
no lo tiran a la basura;
06:13
it's kindtipo of preciousprecioso to you.
151
361876
1397
es algo valioso para uno.
Tengo esta lengua extraña ahora,
06:15
I have this weirdextraño tonguelengua now,
152
363297
1397
06:16
because I'm afraidasustado to let anybodynadie eatcomer
anything untilhasta I've eatencomido it first,
153
364718
3444
temo que alguien se coma algo hasta
que no lo haya comido en primer lugar,
06:20
because I want it to be good.
154
368186
1389
porque quiero que sea buena.
06:21
So I eatcomer lettucelechuga everycada day
155
369599
1246
Así que como lechuga todos los días
06:22
and I can tell the pHpH
of a lettucelechuga withindentro .1.
156
370869
2457
y puedo decir el pH de
una lechuga dentro de .1.
06:25
(LaughterRisa)
157
373350
1005
(Risas)
06:26
I'm like, "No, that's 6.1 -- no,
no, you can't eatcomer it todayhoy."
158
374379
3171
Digo, "No, es 6,1, no, no,
no se puede comer hoy".
(Aplausos)
06:29
(ApplauseAplausos)
159
377574
3145
06:34
This lettucelechuga that day was hyperhiper sweetdulce.
160
382042
2588
Esta lechuga ese día era muy dulce.
06:37
It was hyperhiper sweetdulce
because the plantplanta had been stressedtensionado
161
385362
2548
Estaba muy dulce porque
la planta se estresó
y desencadenó una reacción química
en la planta para protegerse a sí misma:
06:39
and it createdcreado a chemicalquímico reactionreacción
in the plantplanta to protectproteger itselfsí mismo:
162
387934
3129
"¡No voy a morir!"
06:43
"I'm not going to diemorir!"
163
391087
1164
Y las plantas no-voy-morir,
tienen un sabor dulce para mí.
06:44
And the plantsplantas not-going-to-dieno-ir-a-morir,
tastegusto sweetdulce to me.
164
392275
3129
06:48
TechnologistsTecnólogos fallingque cae backwardshacia atrás
into plantplanta physiologyfisiología.
165
396683
2862
Tecnólogos se van de espaldas
ante la fisiología vegetal.
Así que pensamos que otras
personas necesitan intentarlo.
06:51
So we thought other people
needednecesario to be ablepoder to try this.
166
399569
2705
Queremos ver qué puede crear la gente,
06:54
We want to see what people can createcrear,
167
402298
1857
así que concebimos un laboratorio
que podía moverse a cualquier lugar.
06:56
so we conceivedconcebido of a lablaboratorio
that could be shippedEnviado anywhereen cualquier sitio.
168
404179
2689
06:59
And then we builtconstruido it.
169
407359
1232
Y entonces lo construimos.
En la fachada del laboratorio
de medios está mi laboratorio,
07:02
So on the facadefachada
of the mediamedios de comunicación lablaboratorio is my lablaboratorio,
170
410095
2623
que tiene cerca de
30 sensores por planta.
07:04
that has about 30 pointspuntos
of sensingdetección perpor plantplanta.
171
412742
2693
07:08
If you know about the genomegenoma or geneticsgenética,
172
416035
3169
Si saben sobre el genoma o la genética,
este es el fenoma, ¿cierto?
07:11
this is the phenomefenómeno, right?
173
419228
2503
Los fenómenos.
07:13
The phenomenafenómenos.
174
421755
1242
Cuando dicen,
"Me gustan las fresas de México"
07:15
When you say, "I like
the strawberriesfresas from MexicoMéjico,"
175
423021
2480
en realidad les gustan
las fresas del clima
07:17
you really like the strawberriesfresas
from the climateclima
176
425525
2389
que produce la expresión que les gusta.
07:19
that producedproducido the expressionexpresión
that you like.
177
427938
2088
Así que si se está codificando el clima,
07:22
So if you're codingcodificación climateclima --
178
430050
2189
tanto de CO2, esta cantidad de O2,
se crea una receta, se codifica
07:24
this much COCO2, this much O2 createscrea
a recipereceta -- you're codingcodificación
179
432263
3301
la expresión de esa planta,
la nutrición de esa planta,
07:27
the expressionexpresión of that plantplanta,
the nutritionnutrición of that plantplanta,
180
435588
3275
el tamaño de la planta,
la forma, el color, la textura.
07:30
the sizetamaño of that plantplanta, the shapeforma,
the colorcolor, the texturetextura.
181
438887
3258
07:35
We need datadatos,
182
443683
1185
Necesitamos datos,
así que pusimos muchos sensores
07:36
so we put a bunchmanojo of sensorssensores in there
183
444892
1781
para saber qué está pasando.
07:38
to tell us what's going on.
184
446697
1303
Si piensan en sus plantas de casa,
07:40
If you think of your houseplantsplantas de interior,
185
448024
1582
y las ven
07:41
and you look at your houseplantplanta de casa
186
449630
1495
y se ponen tristes,
porque dicen, ya saben,
07:43
and you're supersúper sadtriste, because you're like,
187
451149
2012
"¿Por qué estás muriendo?
¿No te gustaría hablar conmigo?"
07:45
"Why are you dyingmoribundo? Won'tCostumbre you talk to me?"
188
453185
2016
(Risas)
07:47
(LaughterRisa)
189
455225
1000
07:48
FarmersAgricultores developdesarrollar the mostmás beautifulhermosa
fortune-tellingadivinación eyesojos
190
456659
2822
Los agricultores desarrollaron
los ojos adivinos más bellos
07:51
by the time they're in theirsu
latetarde 60s and 70s.
191
459505
2171
a finales de los años 60 y 70.
Pueden decirles al
ver una planta moribunda
07:53
They can tell you when you
see that plantplanta dyingmoribundo
192
461700
2193
si es una deficiencia
de nitrógeno, de calcio
07:55
that it's a nitrogennitrógeno deficiencydeficiencia,
a calciumcalcio deficiencydeficiencia
193
463917
2539
o que necesita más humedad.
07:58
or it needsnecesariamente more humidityhumedad.
194
466480
1404
Esos hermosos ojos no se están heredando.
07:59
Those beautifulhermosa eyesojos
are not beingsiendo passedpasado down.
195
467908
2315
08:03
These are eyesojos in the cloudnube of a farmeragricultor.
196
471199
2318
Son los ojos de la nube de un agricultor.
08:06
We trendtendencia those datadatos pointspuntos over time.
197
474080
2215
Recolectamos esos datos
a través del tiempo.
Correlacionamos esos datos
para cada planta.
08:08
We correlatecorrelación those datadatos pointspuntos
to individualindividual plantsplantas.
198
476805
2475
08:11
These are all the broccolibrócoli
in my lablaboratorio that day, by IPIP addressdirección.
199
479304
4050
Estos son todos los brócoli de mi
laboratorio ese día, por su dirección IP.
(Risas)
08:15
(LaughterRisa)
200
483378
1138
Tenemos brócolis con dirección IP.
08:16
We have IP-addressableDireccionable por IP broccolibrócoli.
201
484540
2721
08:20
(ApplauseAplausos)
202
488176
4514
(Aplausos)
08:24
So if that's not weirdextraño enoughsuficiente,
203
492714
2675
Si eso no es lo suficientemente extraño,
pueden hacer clic y
obtener el perfil de planta.
08:27
you can clickhacer clic one
and you get a plantplanta profileperfil.
204
495413
2489
Y nos dice el progreso
descargable de esa planta,
08:29
And what this tellsdice you
is downloadabledescargable progressProgreso on that plantplanta,
205
497926
3016
pero no como podrían pensar,
08:32
but not like you'dtu hubieras think,
206
500966
1206
no se trata solo de cuándo esté lista.
08:34
it's not just when it's readyListo.
207
502196
1445
08:35
When does it achievelograr
the nutritionnutrición that I need?
208
503665
2276
¿Cuándo logra la nutrición que necesito?
¿Cuándo logra el sabor que deseo?
08:37
When does it achievelograr
the tastegusto that I desiredeseo?
209
505965
2780
08:41
Is it gettingconsiguiendo too much wateragua?
210
509284
1676
¿Tiene demasiada agua?
¿Tiene exceso de sol?
08:42
Is it gettingconsiguiendo too much sunsol?
211
510984
1912
Alertas.
08:44
AlertsAlertas.
212
512920
1164
Pueden hablar conmigo, conversar,
08:46
It can talk to me, it's conversantversado en,
213
514108
1834
tenemos un idioma.
08:47
we have a languageidioma.
214
515966
1364
08:50
(LaughterRisa)
215
518043
1788
(Risas)
08:51
(ApplauseAplausos)
216
519855
4636
(Aplausos)
08:56
I think of that as the first userusuario
on the plantplanta FacebookFacebook, right?
217
524515
4779
Lo pienso como el primer usuario
planta de Facebook, ¿verdad?
Este es el perfil de la planta
09:01
That's a plantplanta profileperfil
218
529318
1206
y la planta comenzará a hacer amigos.
09:02
and that plantplanta will startcomienzo makingfabricación friendsamigos.
219
530548
1993
(Risas)
09:04
(LaughterRisa)
220
532565
1007
Y lo digo en serio, se hará
amiga de otras plantas
09:05
And I mean it -- it will make
friendsamigos with other plantsplantas
221
533596
2619
que usan menos nitrógeno, más fósforo,
09:08
that use lessMenos nitrogennitrógeno, more phosphorusfósforo,
222
536239
2127
menos potasio.
09:10
lessMenos potassiumpotasio.
223
538390
1198
09:11
We're going to learnaprender about a complexitycomplejidad
224
539910
1981
Vamos a aprender acerca
de una complejidad
de la que solo podemos conjeturar ahora.
09:13
that we can only guessadivinar at now.
225
541915
1617
09:16
And they maymayo not friendamigo us back --
I don't know, they mightpodría friendamigo us back,
226
544048
3580
Tal vez no nos acepte como amigos,
no sé, a lo mejor sí,
depende de cómo actuemos.
09:19
it dependsdepende on how we actacto.
227
547652
1199
Este es mi laboratorio ahora.
09:20
So this is my lablaboratorio now.
228
548875
1958
09:23
It's a little bitpoco more systematizedsistematizado,
229
551294
1738
Es un poco más sistematizado,
tengo experiencia es el diseño
de centros de datos en hospitales,
09:25
my backgroundfondo is designingdiseño datadatos centerscentros
in hospitalshospitales of all things,
230
553056
3231
así que sé un poco sobre
crear entornos controlados.
09:28
so I know a little bitpoco about creatingcreando
a controlledrevisado environmentambiente.
231
556311
2968
Y entonces,
09:31
And so --
232
559303
1150
09:32
insidedentro of this environmentambiente,
233
560754
1643
dentro de este entorno,
experimentamos con todo tipo de cosas.
09:34
we're experimentingexperimentando
with all kindsclases of things.
234
562421
2373
Este proceso, aeroponia, lo desarrolló
la NASA para la Estación Espacial Mir
09:36
This processproceso, aeroponicsaeroponica, was developeddesarrollado
by NASANASA for MirMir SpaceEspacio StationEstación
235
564818
4208
para reducir la cantidad
de agua que envían al espacio.
09:41
for reducingreduciendo the amountcantidad of wateragua
they sendenviar into spaceespacio.
236
569050
2548
Lo que realmente hace es dar a
la planta exactamente lo que quiere:
09:43
What it really does is give the plantplanta
exactlyexactamente what it wants:
237
571622
2859
09:46
wateragua, mineralsminerales and oxygenoxígeno.
238
574505
1635
agua, minerales y oxígeno.
Las raíces no son tan complicadas,
09:48
RootsRoots are not that complicatedComplicado,
239
576164
1492
09:49
so when you give them that,
you get this amazingasombroso expressionexpresión.
240
577680
3912
cuando se lo das, consigues
esta expresión increíble.
09:54
It's like the plantplanta has two heartscopas.
241
582472
3073
Es como si la planta
tuviera dos corazones.
Y porque tiene dos corazones,
09:57
And because it has two heartscopas,
242
585569
1665
09:59
it growscrece fourlas cuatro or fivecinco timesveces fasterMás rápido.
243
587958
2069
crece cuatro o cinco veces más rápido.
10:02
It's a perfectPerfecto worldmundo.
244
590657
1154
Es un mundo perfecto.
Hemos avanzado en la tecnología
y el cultivo para un mundo
10:03
We'veNosotros tenemos goneido a long way into technologytecnología
and seedsemilla for an adverseadverso worldmundo
245
591835
3213
adverso y vamos a seguir haciéndolo,
10:07
and we're going to continuecontinuar to do that,
246
595072
1865
pero vamos necesitar una
nueva herramienta, también,
10:08
but we're going to have a newnuevo toolherramienta, too,
247
596961
1913
10:10
whichcual is perfectPerfecto worldmundo.
248
598898
1683
que es mundo perfecto.
Así hemos crecido todo tipo de cosas.
10:12
So we'venosotros tenemos growncrecido all kindsclases of things.
249
600605
1679
Estos tomates no se habían
comercializado desde hace 150 años.
10:14
These tomatoestomates hadn'tno tenía been
in commercialcomercial productionproducción for 150 yearsaños.
250
602308
3808
10:18
Do you know that we have
rareraro and ancientantiguo seedsemilla banksbancos?
251
606515
3274
¿Sabían que tenemos bancos
de semillas raras y antiguas?
10:22
BanksBancos of seedsemilla.
252
610312
1742
Bancos de semillas.
Es asombroso.
10:24
It's amazingasombroso.
253
612078
1157
Tienen germoplasma vivos y
cosas que nunca han comido.
10:25
They have germplasmgermoplasma aliveviva
and things that you've never eatencomido.
254
613259
2882
Soy la única persona en esta sala
que ha comido ese tipo de tomate.
10:28
I am the only personpersona in this roomhabitación
that's eatencomido that kindtipo of tomatotomate.
255
616165
3281
10:31
ProblemProblema is it was a saucesalsa tomatotomate
and we don't know how to cookcocinar,
256
619837
3001
El problema es que era una salsa
de tomate y no sabemos cocinar,
10:34
so we atecomió a saucesalsa tomatotomate,
whichcual is not that great.
257
622862
2356
así que comimos salsa de tomate,
que no es tan difícil.
10:37
But we'venosotros tenemos donehecho things with proteinproteína --
we'venosotros tenemos growncrecido all kindsclases of things.
258
625242
3316
Pero hemos hecho cosas con proteínas,
hemos crecido todo tipo de cosas.
10:40
We'veNosotros tenemos growncrecido humanshumanos --
259
628582
1173
Hemos crecido humanos.
10:41
(LaughterRisa)
260
629779
1642
(Risas)
Bueno, podríamos, pero no lo hicimos.
10:44
Well maybe you could, but we didn't.
261
632103
1732
Pero nos dimos cuenta de que
10:45
But what we realizeddio cuenta is,
262
633859
1596
la herramienta era
demasiado grande y cara.
10:47
the toolherramienta was too biggrande,
it was too expensivecostoso.
263
635479
2075
Estaba empezando a
ponerlas en todo el mundo
10:49
I was startingcomenzando to put them
around the worldmundo
264
637578
2004
y eran alrededor de USD 100 000.
10:51
and they were about 100,000 dollarsdólares.
265
639606
1817
Encontrar a alguien con USD 100 000
en la billetera no es fácil,
10:53
FindingHallazgo somebodyalguien with 100 grandgrandioso
in theirsu back pocketbolsillo isn't easyfácil,
266
641447
3009
así que pensamos hacer una pequeña.
10:56
so we wanted to make a smallpequeña one.
267
644480
1580
Este proyecto era en realidad
de una de mis estudiantes
10:58
This projectproyecto was actuallyactualmente
one of my student'sestudiante --
268
646084
2297
11:00
mechanicalmecánico engineeringIngenieria
undergraduatede licenciatura, CamilleCamille.
269
648405
2856
de ingeniería mecánica, Camille.
11:03
So CamilleCamille and I and my teamequipo,
270
651851
1532
Así Camille, yo y mi equipo,
trabajamos todo el verano,
11:05
we iteratediterado all summerverano,
271
653407
1858
sobre cómo hacerlo más barato
y que funcione mejor,
11:07
how to make it cheapermás barato,
how to make it work better,
272
655289
2420
cómo hacerlo de modo que
otras personas puedan usarlo.
11:09
how to make it so other
people can make it.
273
657733
2024
11:11
Then we droppedcaído them off in schoolsescuelas,
seventhséptimo throughmediante eleventhundécimo gradegrado.
274
659781
3303
Luego las llevamos a las escuelas,
de séptimo a undécimo grado.
Y si quieres que te humillen,
tratar de enseñar algo a un niño.
11:15
And if you want to be humbledhumillado,
try to teachenseñar a kidniño something.
275
663108
2999
Así que fui en esta escuela y dije,
11:18
So I wentfuimos into this schoolcolegio and I said,
276
666131
1849
"Establece a 65 % la humedad".
11:20
"SetConjunto it to 65 percentpor ciento humidityhumedad."
277
668004
1893
Un estudiante de séptimo grado,
dijo: "¿Qué es la humedad?"
11:21
The seventhséptimo gradercalificador
said, "What's humidityhumedad?"
278
669921
2266
11:24
And I said, "Oh, it's wateragua in airaire."
279
672211
1865
Y dije: "Es el agua en el aire".
Me dijo: "No hay agua en el aire, tonto".
11:26
He said, "There's no wateragua
in airaire, you're an idiotidiota."
280
674100
2444
(Risas)
11:28
(LaughterRisa)
281
676568
1019
Y yo dije, "Está bien, no confíes en mí.
11:29
And I was like, "AlrightBien, don't trustconfianza me.
282
677611
2009
De hecho, no confíen en mí.
11:31
ActuallyActualmente -- don't trustconfianza me, right?
283
679644
1659
Ponlo a 100.
11:33
SetConjunto it to 100.
284
681327
1151
Lo puso en 100 y ¿qué sucede?
11:34
He setsconjuntos it to 100 and what happenssucede?
285
682502
1705
Se empieza a condensar,
hay niebla y eventualmente gotea.
11:36
It startsempieza to condensecondensar, make a fogniebla
and eventuallyfinalmente dripgoteo.
286
684231
2774
11:39
And he saysdice, "Oh. HumidityHumedad is rainlluvia.
287
687457
3224
Y dice: "Ah. La humedad es la lluvia.
11:43
Why didn't you just tell me that?"
288
691372
1630
¿Por qué no me dices eso?"
(Risas)
11:45
(LaughterRisa)
289
693026
1970
11:47
We'veNosotros tenemos createdcreado an interfaceinterfaz
for this that's much like a gamejuego.
290
695489
2843
Creamos una interfaz
muy similar a un juego.
Tiene un entorno 3D,
11:50
They have a 3D environmentambiente,
291
698356
1316
que se puede acceder en
cualquier parte del mundo
11:51
they can logIniciar sesión into it anywhereen cualquier sitio in the worldmundo
292
699696
2016
11:53
on theirsu smartphoneteléfono inteligente, on theirsu tablettableta.
293
701736
1783
con el teléfono, con la tableta.
Tienen diferentes partes de los robots,
la física, los sensores.
11:55
They have differentdiferente partspartes of the botsbots --
the physicalfísico, the sensorssensores.
294
703543
3427
Seleccionan las recetas
creadas por otros niños
11:58
They selectseleccionar recipesrecetas that have
been createdcreado by other kidsniños
295
706994
2640
en cualquier parte del mundo.
12:01
anywhereen cualquier sitio in the worldmundo.
296
709658
1150
Seleccionan y activan la receta,
plantan una semilla.
12:02
They selectseleccionar and activateactivar that recipereceta,
they plantplanta a seedlingplanta de semillero.
297
710832
3031
12:06
While it's growingcreciente, they make changescambios.
298
714324
1837
Mientras crecen, hacen cambios.
Dicen "¿Por qué necesita una planta CO2?
¿No es malo el CO2?
12:08
They're like, "Why does a plantplanta
need COCO2 anywayde todas formas? Isn't COCO2 badmalo?
299
716185
3009
mata a la gente".
12:11
It killsmata people."
300
719218
1151
Al subir el volumen
de CO2, la planta muere.
12:12
CrankManivela up COCO2, plantplanta diesmuere.
301
720393
1371
12:14
Or crankmanivela down COCO2, plantplanta does very well.
302
722404
2997
Al bajar el CO2, la planta
lo hace muy bien.
Cosechen una planta,
12:17
HarvestCosecha plantplanta,
303
725425
1190
12:19
and you've createdcreado a newnuevo digitaldigital recipereceta.
304
727130
2167
y habrán creado una nueva receta digital.
12:21
It's an iterativeiterativo designdiseño and developmentdesarrollo
305
729821
2090
Es un diseño y desarrollo iterativo
y un proceso de exploración.
12:23
and explorationexploración processproceso.
306
731935
1912
Pueden descargar, a continuación,
12:25
They can downloaddescargar, then,
307
733871
1412
12:27
all of the datadatos about that newnuevo plantplanta
that they developeddesarrollado
308
735307
2717
todos los datos acerca de
la nueva planta que desarrollaron
12:30
or the newnuevo digitaldigital recipereceta
and what did it do --
309
738048
2286
o la nueva receta digital
y cómo les fue,
¿está mejor o peor que antes?
12:32
was it better or was it worsepeor?
310
740358
1444
Imagínenlo como pequeños
núcleos de procesamiento.
12:33
ImagineImagina these as little coresnúcleos
of processingtratamiento.
311
741826
2126
12:36
We're going to learnaprender so much.
312
744771
1967
Vamos a aprender mucho.
Esta es una de las computadoras
de alimentos, como las llamamos,
12:39
Here'sAquí está one of the foodcomida computersordenadores,
as we call them,
313
747764
2698
en una escuela durante tres semanas.
12:42
in a schoolcolegio in threeTres weeks'semanas' time.
314
750486
2252
Esto es tres semanas de crecimiento.
12:45
This is threeTres weekssemanas of growthcrecimiento.
315
753793
1439
Pero lo más importante,
12:47
But more importantlyen tono rimbombante,
316
755256
1844
es que por primera vez este chico
pensó que podría ser agricultor,
12:49
it was the first time that this kidniño
ever thought he could be a farmeragricultor --
317
757124
3960
12:53
or that he would want to be a farmeragricultor.
318
761658
2116
o que le gustaría ser agricultor.
12:56
So, we'venosotros tenemos open-sourcedde fuente abierta all of this.
319
764187
2015
Todo es de código abierto,
todo está en línea.
12:58
It's all onlineen línea; go home, try to buildconstruir
your first foodcomida computercomputadora.
320
766226
3086
Al ir a casa, traten de construir
su primera computadora de alimentos.
13:01
It's going to be difficultdifícil --
I'm just tellingnarración you.
321
769336
2389
Va a ser difícil, les advierto.
Estamos comenzando, pero todo está ahí.
13:03
We're in the beginningcomenzando,
but it's all there.
322
771749
2064
Es muy importante para mí
que sea fácilmente accesible.
13:05
It's very importantimportante to me
that this is easilyfácilmente accessibleaccesible.
323
773837
2699
Vamos a mantenerlo así aún más.
13:08
We're going to keep makingfabricación it more so.
324
776560
1847
13:10
These are farmersagricultores,
325
778946
1428
Estos son agricultores,
13:13
electricaleléctrico engineeringeniero, mechanicalmecánico engineeringeniero,
326
781016
1977
ingeniero eléctrico,
ingeniero mecánico,
ingeniero ambiental,
científico de la computación,
13:15
environmentalambiental engineeringeniero,
computercomputadora scientistcientífico,
327
783017
2033
13:17
plantplanta scientistcientífico,
economisteconomista, urbanurbano plannersplanificadores.
328
785074
2594
científico de plantas, economista,
planificadores urbanos.
13:20
On one platformplataforma, doing
what they're good at.
329
788214
2754
En una plataforma,
trabajando en lo que son bueno.
13:22
But we got a little too biggrande.
330
790992
1824
Pero fuimos un poco lejos.
Esta es mi nueva instalación
que estoy empezando.
13:24
This is my newnuevo facilityinstalaciones
that I'm just startingcomenzando.
331
792840
2832
Este almacén podría
estar en cualquier lugar.
13:27
This warehousealmacén could be anywhereen cualquier sitio.
332
795696
1840
13:30
That's why I choseElegir it.
333
798088
1265
Por eso lo elegí.
13:31
And insidedentro of this warehousealmacén
334
799718
1623
Y dentro de este almacén
vamos a construir algo como esto.
13:33
we're going to buildconstruir something
kindtipo of like this.
335
801365
2369
Estos existen hoy en día.
13:35
These existexiste right now.
336
803758
1462
Vean esto.
13:37
Take a look at it.
337
805244
1227
13:40
These existexiste, too.
338
808053
1331
Estos existen, también.
13:42
One growscrece greensverduras,
339
810034
1280
Se crían plantas,
uno crece la vacuna contra el Ébola.
13:43
one growscrece EbolaÉbola vaccinevacuna.
340
811338
1581
13:46
PrettyBonita amazingasombroso that plantsplantas
and this DARPADARPA Grandgrandioso ChallengeReto winnerganador
341
814212
3914
Bastante sorprendente que las plantas
y este ganador del desafío DARPA
sean las razones por las que
estamos ganándole al Ébola.
13:50
is one of the reasonsrazones
we're gettingconsiguiendo aheadadelante of EbolaÉbola.
342
818150
2496
13:53
The plantsplantas are producingproductor
the proteinproteína that's EbolaÉbola resistantresistente.
343
821130
3524
Las plantas producen una proteína
que es resistente al Ébola.
13:57
So pharmaceuticalsproductos farmacéuticos, nutraceuticalsnutracéuticos,
344
825083
2538
Así los farmacéuticos, los nutracéuticos,
hasta llegar a la lechuga.
13:59
all they way down to lettucelechuga.
345
827645
1516
14:01
But these two things look nothing alikeigual,
346
829620
1938
Estas dos cosas no se parecen en nada,
y ahí estoy con mi campo.
14:03
and that's where I am with my fieldcampo.
347
831582
2277
Todo es diferente.
14:05
Everything is differentdiferente.
348
833883
1389
14:07
We're in that weirdextraño "We're alrightbien" stageescenario
349
835629
3310
Estamos en esa etapa rara
de "estamos bien"
y es como, "Aquí está mi caja negra".
14:10
and it's like, "Here'sAquí está my blacknegro boxcaja --"
350
838963
1863
"No, compra la mía".
14:12
"No, buycomprar minemía."
351
840850
1151
"No, no, no, tengo la propiedad
intelectual que es totalmente valiosa.
14:14
"No, no, no -- I've got intellectualintelectual
propertypropiedad that's totallytotalmente valuablevalioso.
352
842025
3361
No le compren, compren la mía".
14:17
Don't buycomprar his, buycomprar minemía."
353
845410
1200
14:18
And the realityrealidad is,
we're just at the beginningcomenzando,
354
846634
2285
Y la realidad es que
estamos solo al principio,
14:20
in a time when societysociedad is shiftingcambiando, too.
355
848943
2143
en un momento en que la
sociedad también está cambiando.
14:23
When we askpedir for more, cheapermás barato foodcomida,
356
851110
1715
Al buscar alimentos más baratos,
14:24
we're now askingpreguntando for better,
environmentallyambientalmente friendlyamistoso foodcomida.
357
852849
3340
ahora buscamos mejores
alimentos con el medio ambiente.
14:28
And when you have McDonald'sMcDonald's advertisingpublicidad
what's in the ChickenPollo McNuggetMcNugget,
358
856654
5313
Y con la publicidad de McDonald
de los McNuggets de pollo,
el alimento más misterioso
de todos los tiempos,
14:33
the mostmás mysteriousmisterioso
foodcomida itemít of all time --
359
861991
2095
ahora están basando su
plan de marketing en que
14:36
they are now basingfundamento
theirsu marketingmárketing planplan on that --
360
864110
2737
todo está cambiando.
14:38
everything is changingcambiando.
361
866871
1470
El mundo de ahora,
14:40
So into the worldmundo now.
362
868365
1522
computadoras personales de alimentos,
14:41
PersonalPersonal foodcomida computersordenadores,
363
869911
1658
14:44
foodcomida serversservidores
364
872764
1150
servidores de comida
14:47
and foodcomida datadatos centerscentros
365
875261
1411
y centros de datos de alimentos
14:50
runcorrer on the openabierto phenomefenómeno.
366
878434
2419
se ejecutan en el fenoma abierto.
Piensen en el genoma abierto, vamos
a hacer pequeñas recetas del clima,
14:53
Think openabierto genomegenoma, but we're going
to put little climateclima recipesrecetas,
367
881245
3229
como la Wikipedia,
14:56
like WikipediaWikipedia,
368
884498
1161
que se puedan bajar, activar y crecer.
14:57
that you can pullHalar down, actuateaccionar and growcrecer.
369
885683
3481
15:03
What does this look like in a worldmundo?
370
891275
1730
¿Cómo se ve esto en un mundo?
¿Recuerdan el mundo
conectados por líneas?
15:05
You rememberrecuerda the worldmundo
connectedconectado by stringsinstrumentos de cuerda?
371
893029
2135
Cambiamos a tener faros.
15:07
We startcomienzo havingteniendo beaconsbalizas.
372
895188
1547
15:09
We startcomienzo sendingenviando informationinformación about foodcomida,
373
897338
2086
Empezamos a enviar
información acerca de la comida,
15:11
rathermás bien than sendingenviando foodcomida.
374
899448
1319
en lugar de enviar alimentos.
15:13
This is not just my fantasyfantasía,
375
901249
1718
Esto no es solo mi fantasía,
esto es lo que ya estamos desplegando.
15:14
this is where we're alreadyya deployingdesplegando.
376
902991
2038
Computadoras y servidores de alimentos,
15:17
FoodComida computersordenadores, foodcomida serversservidores,
377
905578
1689
15:19
soon-to-bePronto para ser foodcomida datadatos centerscentros,
378
907291
1436
que pronto serán centros
de datos de alimentos,
15:20
connectingconectando people togetherjuntos
to sharecompartir informationinformación.
379
908751
2414
conectando a las personas entre
sí para compartir información.
El futuro de los alimentos no será
pelear por lo que está mal con esto.
15:24
The futurefuturo of foodcomida is not about fightinglucha
over what's wrongincorrecto with this.
380
912723
5357
15:30
We know what's wrongincorrecto with this.
381
918556
1826
Sabemos lo que está mal con esto.
15:33
The futurefuturo of foodcomida is about networkingredes
the nextsiguiente one billionmil millones farmersagricultores
382
921128
4515
El futuro de los alimentos es
las redes de mil millones de agricultores
dotándoles de una plataforma
15:37
and empoweringempoderamiento them with a platformplataforma
383
925667
2274
para preguntar y responder.
15:39
to askpedir and answerresponder the questionpregunta,
384
927965
2020
15:42
"What if?"
385
930693
1335
"¿Y si?"
Gracias.
15:44
Thank you.
386
932052
1171
(Aplausos)
15:45
(ApplauseAplausos)
387
933247
8833

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ABOUT THE SPEAKER
Caleb Harper - Principal Investigator and Director of the Open Agriculture Initiative
Caleb Harper leads a group of engineers, architects, urban planners, economists and plant scientists in the exploration and development of high performance urban agricultural systems.

Why you should listen

What do we know about the food we eat? What if there was climate democracy? These and other questions inform the work of Caleb Harper and his colleagues as they explore the future of food systems. He is the principal investigator and director of the Open Agriculture Initiative (OpenAG) at the MIT Media Lab. Under his guidance, a diverse group of engineers, architects, urbanists, economists and plant scientists (what he calls an “anti-disciplinary group”) is developing an open-source agricultural hardware, software and data common aiming to create a more agile, transparent and collaborative food system.

More profile about the speaker
Caleb Harper | Speaker | TED.com