TEDxRotterdam 2010
Bart Weetjens: How I taught rats to sniff out land mines
בארט וייטג'נס: איך אימנתי חולדות לאתר מוקשים
Filmed:
Readability: 4.5
610,956 views
בטד-אק רוטרדם, בארט וייטג'נס מדבר על הפרוייקט הייחודי שלו: אימון חולדות להריח ולגלות מוקשים. הוא מראה את הסרטון של ה"חולדות הגיבורות" שלו בפעולה, ומציג את השלב הבא שלו בעבודה: ללמד את החולדות לזהות שחפת במעבדה.
Bart Weetjens - Product developer
The founder of Apopo, Bart Weetjens, is training rats to detect landmine explosives in minute amounts. Full bio
The founder of Apopo, Bart Weetjens, is training rats to detect landmine explosives in minute amounts. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'm here today to share with you
0
1000
2000
אני כאן בכדי לחלוק איתכם
00:18
an extraordinary journey --
1
3000
2000
במסע מדהים --
00:20
extraordinarily rewarding journey, actually --
2
5000
3000
במסע מדהים ומתגמל, למען האמת
00:23
which brought me into
3
8000
2000
אשר הוביל אותי
00:25
training rats
4
10000
2000
לאמן חולדות
00:27
to save human lives
5
12000
2000
להצלת חיים
00:29
by detecting landmines
6
14000
2000
באמצעות גילוי של מוקשים
00:31
and tuberculosis.
7
16000
2000
וגילוי של שחפת
00:33
As a child, I had two passions.
8
18000
3000
כילד, היו שני נושאים שהלהיבו אותי
00:36
One was a passion for rodents.
9
21000
3000
אחד היה אהבה למכרסמים
00:39
I had all kinds of rats,
10
24000
2000
היו לי סוגים שונים של חולדות
00:41
mice, hamsters,
11
26000
2000
עכברים, אוגרים
00:43
gerbils, squirrels.
12
28000
2000
גרבילים, סנאים
00:45
You name it, I bred it, and I sold them to pet shops.
13
30000
3000
תנקבו בשם של מכרסם, אני גידלתי אותו, ומכרתי אותם לחנויות חיות מחמד.
00:48
(Laughter)
14
33000
2000
(צחוק)
00:50
I also had a passion for Africa.
15
35000
3000
הייתה לי גם משיכה לגבי אפריקה
00:53
Growing up in a multicultural environment,
16
38000
2000
גדלנו בסביבה רב תרבותית,
00:55
we had African students in the house,
17
40000
2000
והיו לנו סטודנטים אפריקאים בבית,
00:57
and I learned about their stories,
18
42000
2000
ואני למדתי מהסיפורים שלהם
00:59
so different backgrounds,
19
44000
2000
[כגון] הרקעים השונים שמהם באו,
01:01
dependency on imported know-how,
20
46000
3000
תלות בידע מיובא,
01:04
goods, services,
21
49000
2000
טובין, שירותים,
01:06
exuberant cultural diversity.
22
51000
3000
רב-תרבותית חיונית.
01:09
Africa was truly fascinating for me.
23
54000
2000
אפריקה באמת ריתקה אותי.
01:11
I became an industrial engineer,
24
56000
2000
אני הפכתי להיות מהנדס תעשיה וניהול --
01:13
engineer in product development,
25
58000
2000
מהנדס בפיתוח מוצר --
01:15
and I focused on appropriate detection technologies,
26
60000
3000
והתמקדתי בטכנולוגיות גילוי מתאימות,
01:18
actually the first appropriate technologies
27
63000
2000
למעשה הטכנולוגיות הראשונות שמתאימות
01:20
for developing countries.
28
65000
3000
למדינות מתפתחות.
01:23
I started working in the industry,
29
68000
2000
התחלתי לעבוד בתעשיה,
01:25
but I wasn't really happy to contribute
30
70000
2000
אולם לא באמת שמחתי לתרום
01:27
to a material consumer society
31
72000
3000
לחברה הצרכנית והחומרית
01:30
in a linear, extracting
32
75000
3000
באופן ליניארי, ומיצוי
01:33
and manufacturing mode.
33
78000
2000
תהליכי הייצור.
01:35
I quit my job to focus on the real world problem:
34
80000
2000
עזבתי את העבודה שלי על מנת להתמקד בבעיה אמיתית של העולם:
01:37
landmines.
35
82000
3000
מוקשים קרקעים.
01:40
We're talking '95 now.
36
85000
3000
אנו מדברים כעת על שנת 95
01:43
Princess Diana is announcing on TV
37
88000
3000
הנסיכה דיאנה טענה בטלוויזיה
01:46
that landmines form a structural barrier
38
91000
2000
שמוקשים מהווים מחסום תשתיתי
01:48
to any development, which is really true.
39
93000
3000
להתפתחות כלשהי, טענה שהייתה באמת נכונה.
01:51
As long as these devices are there,
40
96000
2000
כל עוד המתקנים האלה קיימים שם,
01:53
or there is suspicion of landmines,
41
98000
2000
או שיש חשד למוקשים,
01:55
you can't really enter into the land.
42
100000
2000
לא תוכלו להכנס לשטח.
01:57
Actually, there was an appeal worldwide
43
102000
2000
למעשה, הייתה בקשה עולמית
01:59
for new detectors
44
104000
3000
לגלאים חדשים
02:02
sustainable in the environments
45
107000
2000
ברי קיימא
02:04
where they're needed to produce,
46
109000
2000
בסביבות בהן הן נדרשו לייצור
02:06
which is mainly in the developing world.
47
111000
2000
שהן בעיקר העולם המתפתח.
02:08
We chose rats.
48
113000
2000
בחרנו בחולדות.
02:10
Why would you choose rats?
49
115000
2000
למה שיבחרו בחולדות?
02:12
Because, aren't they vermin?
50
117000
2000
הם לא למעשה מזיקים?
02:14
Well, actually rats are,
51
119000
2000
למעשה, חולדות הן --
02:16
in contrary to what most people think about them,
52
121000
2000
בסתירה למה שרוב האנשים חושבים עליהן --
02:18
rats are highly sociable creatures.
53
123000
4000
חולדות הם יצורים מאוד חברותיים
02:22
And actually, our product -- what you see here.
54
127000
3000
למעשה, המוצר שלנו -- מה שניתן לראות כאן.
02:25
There's a target somewhere here.
55
130000
2000
יש מטרה במקום כלשהו כאן.
02:27
You see an operator, a trained African
56
132000
2000
אתם רואים מפעיל, אפריקאי מאומן.
02:29
with his rats in front
57
134000
2000
עם החולדות שלו מלפנים
02:31
who actually are left and right.
58
136000
2000
אשר למעשה משמאל ומימין.
02:33
There, the animal finds a mine.
59
138000
2000
שם בעל החיים מוצא את המוקש
02:35
It scratches on the soil.
60
140000
2000
הוא מגרד את הקרקע.
02:37
And the animal comes back for a food reward.
61
142000
3000
ובעל החיים חוזר לקבל תגמול.
02:40
Very, very simple.
62
145000
2000
מאוד מאוד פשוט.
02:42
Very sustainable in this environment.
63
147000
3000
מאוד יישים בסביבה הזו.
02:45
Here, the animal gets its food reward.
64
150000
3000
הנה בעל החיים מקבל אוכל כתגמול.
02:48
And that's how it works.
65
153000
2000
וכך זה עובד.
02:50
Very, very simple.
66
155000
2000
מאוד מאוד פשוט.
02:52
Now why would you use rats?
67
157000
2000
עולה השאלה, מדוע להשתמש בחולדות?
02:54
Rats have been used since the '50s last century,
68
159000
2000
חולדות היו בשימוש מאז שנות ה50 של המאה האחרונה
02:56
in all kinds of experiments.
69
161000
3000
בכל סוגי הניסויים
02:59
Rats have more genetic material
70
164000
3000
לחולדות יש יותר חומר גנטי
03:02
allocated to olfaction
71
167000
2000
ששייך לחוש הריח
03:04
than any other mammal species.
72
169000
2000
מאשר כל יונק אחר
03:06
They're extremely sensitive to smell.
73
171000
3000
הם רגישים במיוחד לריחות
03:09
Moreover, they have the mechanisms to map all these smells
74
174000
3000
מעבר לכך, יש להם את המנגנון למפות את כל הריחות שהם קולטים
03:12
and to communicate about it.
75
177000
3000
ולהעביר את המידע על הריחות
03:15
Now how do we communicate with rats?
76
180000
2000
איך אנו מתקשרים עם חולדות?
03:17
Well don't talk rat,
77
182000
3000
אנו לא דוברים את שפת החולדות
03:20
but we have a clicker,
78
185000
2000
אך יש לנו קליקר
03:22
a standard method for animal training,
79
187000
2000
שיטה סטנדרטית לאימון בעלי חיים,
03:24
which you see there.
80
189000
2000
אשר אתם יכולים לראות שם.
03:26
A clicker, which makes a particular sound
81
191000
3000
קליקר, שמייצר קול מסויים
03:29
with which you can reinforce particular behaviors.
82
194000
3000
איתו ניתן לחזק התנהגויות מסויימות.
03:32
First of all, we associate the click sound with a food reward,
83
197000
3000
כדבר ראשון, אנו מקשרים את הקליק עם גמול של אוכל,
03:35
which is smashed banana and peanuts together in a syringe.
84
200000
3000
אשר הוא בננה מעוכה, ובוטנים יחד במזרק
03:39
Once the animal knows click, food,
85
204000
2000
כאשר בעל החיים מבין קליק, אוכל,
03:41
click, food, click, food --
86
206000
2000
קליק, אוכל, קליק, אוכל --
03:43
so click is food --
87
208000
2000
אז קליק זה אוכל --
03:45
we bring it in a cage with a hole,
88
210000
2000
אנו מביאים את זה לכלוב עם חור,
03:47
and actually the animal learns
89
212000
2000
ולמעשה בעל החיים לומד
03:49
to stick the nose in the hole
90
214000
2000
לנעוץ את האף שלו בחור
03:51
under which a target scent is placed,
91
216000
2000
מתחתיו, ריח המטרה מונח,
03:53
and to do that for five seconds --
92
218000
2000
ולעשות את זה למשך חמש שניות --
03:55
five seconds, which is long for a rat.
93
220000
2000
חמש שניות, משך זמן ארוך בשביל חולדה.
03:57
Once the animal knows this, we make the task a bit more difficult.
94
222000
3000
כאשר בעל החיים מבין את זה, אנו הופכים את המשימה למעט יותר קשה.
04:00
It learns how to find the target smell
95
225000
3000
הוא מבין איך למצוא את ריח המטרה
04:03
in a cage with several holes, up to 10 holes.
96
228000
3000
בכלוב עם מספר חורים, עד עשרה חורים.
04:06
Then the animal learns
97
231000
2000
אז בעל החיים מבין
04:08
to walk on a leash in the open
98
233000
2000
להלך עם רצועה בשטח
04:10
and find targets.
99
235000
2000
ולמצוא מטרות.
04:12
In the next step, animals learn
100
237000
3000
בשלב הבא, בעל החיים לומד
04:15
to find real mines in real minefields.
101
240000
2000
למצוא מוקשים אמיתיים בשדה מוקשים אמיתי.
04:17
They are tested and accredited
102
242000
3000
הם נבחנים ומוסמכים
04:20
according to International Mine Action Standards,
103
245000
2000
לפי סטנדרטים בינלאומים לעבודה עם מוקשים,
04:22
just like dogs have to pass a test.
104
247000
3000
ממש כמו שכלבים נדרשים לעבור מבחן.
04:25
This consists of 400 square meters.
105
250000
2000
זה מורכב מ400 מטר מרובע
04:27
There's a number of mines
106
252000
3000
יש מספר של מוקשים
04:30
placed blindly,
107
255000
2000
הממוקמים באופן אקראי.
04:32
and the team of trainer and their rat
108
257000
3000
והצוות של המאמן והחולדה שלו
04:35
have to find all the targets.
109
260000
3000
נדרשים למצוא את כל המטרות.
04:39
If the animal does that, it gets a license
110
264000
3000
אם בעל החיים מבצע זאת, הוא מקבל רשיון
04:42
as an accredited animal
111
267000
2000
להיות בעל חיים מוסמך
04:44
to be operational in the field --
112
269000
2000
להיות מבצעי בשטח --
04:46
just like dogs, by the way.
113
271000
2000
ממש כמו כלבים, דרך אגב.
04:48
Maybe one slight difference:
114
273000
2000
אולי עם שינוי קטן:
04:50
we can train rats at a fifth of the price
115
275000
3000
אנו יכולים לאמן חולדות בחמישית מהמחיר
04:53
of training the mining dog.
116
278000
2000
של אימון כלב גישוש.
04:55
This is our team in Mozambique:
117
280000
2000
זה הצוות שלנו במזמביק.
04:57
one Tanzanian trainer,
118
282000
2000
מאמן טנזני אחד,
04:59
who transfers the skills
119
284000
2000
שמעביר את המיומנויות
05:01
to these three Mozambican fellows.
120
286000
2000
לשלושה מוזמביקנים
05:03
And you should see the pride in the eyes of these people.
121
288000
3000
ואתם יכולים לראות את הגאווה בעיניים של האנשים האלו.
05:06
They have a skill,
122
291000
2000
יש להם את המיומנות
05:08
which makes them much less dependent
123
293000
2000
אשר הופכת אותם להרבה פחות תלותיים
05:10
on foreign aid.
124
295000
2000
בעזרה חיצונית
05:12
Moreover, this small team
125
297000
3000
מעבר לכך, קבוצה קטנה זו
05:15
together with, of course, you need the heavy vehicles
126
300000
3000
יחד עם, כמובן, הכלים הכבדים
05:18
and the manual de-miners to follow-up.
127
303000
3000
ושולי המוקשים שעוקבים אחריהם.
05:21
But with this small investment in a rat capacity,
128
306000
3000
אך עם השקעה קטנה זו בקיבולת החולדות
05:24
we have demonstrated in Mozambique
129
309000
3000
הדגמנו במוזמביק
05:27
that we can reduce the cost-price per square meter
130
312000
3000
שנוכל להקטין את העלות למטר מרובע
05:30
up to 60 percent
131
315000
2000
עד לשישים אחוזים.
05:32
of what is currently normal --
132
317000
2000
ממה שמהווה כרגע עלות נורמלית --
05:34
two dollars per square meter, we do it at $1.18,
133
319000
2000
שני דולרים למטר מרובע, אנו נבצע זאת ב1.18,
05:36
and we can still bring that price down.
134
321000
2000
ואף נוכל להוריד את המחיר מעבר לכך.
05:38
Question of scale.
135
323000
2000
שאלה של כמות.
05:40
If you can bring in more rats,
136
325000
2000
אם תוכל להביא יותר חולדות,
05:42
we can actually make the output even bigger.
137
327000
2000
נוכל אף להגביר את התפוקה.
05:44
We have a demonstration site in Mozambique.
138
329000
3000
הדגמנו באתר במוזמביק.
05:47
Eleven African governments
139
332000
3000
11 ממשלים אפריקאים
05:50
have seen that they can become less dependent
140
335000
3000
ראו שהם יכולים להיות פחות תלותיים
05:53
by using this technology.
141
338000
2000
באמצעות שימוש בטכנולוגיה הזו.
05:55
They have signed the pact for peace
142
340000
2000
הם חתנו על ההסכם לשלום
05:57
and treaty in the Great Lakes region,
143
342000
3000
וחוזה באיזור האגמים הגדולים.
06:00
and they endorse hero rats
144
345000
3000
והם תומכים בחולדות גיבורות
06:03
to clear their common borders of landmines.
145
348000
3000
לנקות את הגבולות המשותפים בינהם ממוקשים.
06:06
But let me bring you to a very different problem.
146
351000
3000
אך תרשו לי להביא בפניכם בעיה שונה לחלוטין.
06:09
And there's about 6,000 people last year
147
354000
2000
ויש בערך 6000 בני אדם בשנה האחרונה
06:11
that walked on a landmine,
148
356000
2000
שהלכו בשדה מוקשים,
06:13
but worldwide last year,
149
358000
2000
אך בכל העולם ורק בשנה האחרונה
06:15
almost 1.9 million died from tuberculosis
150
360000
2000
כמעט 1.9 מליון מתו משחפת
06:17
as a first cause of infection.
151
362000
3000
כגורם ראשון של הדבקה.
06:21
Especially in Africa
152
366000
2000
במיוחד באפריקה
06:23
where T.B. and HIV are strongly linked,
153
368000
3000
שם שחפת ואיידס מקושרים באופן חזק,
06:26
there is a huge common problem.
154
371000
4000
זו בעיה גדולה ומשותפת.
06:31
Microscopy, the standard WHO procedure,
155
376000
3000
תהליך מיקרוסקופי, הפרוצדורה הסטנדרטית של ארגון הבריאות העולמי,
06:34
reaches from 40 to 60 percent reliability.
156
379000
3000
הגיע מ-40 ל-60 אחוז של אמינות.
06:38
In Tanzania -- the numbers don't lie --
157
383000
3000
בטנזניה -- המספרים לא משקרים --
06:41
45 percent of people -- T.B. patients --
158
386000
3000
45 אחוז של בני אדם -- חולי שחפת --
06:44
get diagnosed with T.B. before they die.
159
389000
3000
מאובחנים בשחפת לפני שהם מתים.
06:48
It means that, if you have T.B.,
160
393000
3000
זאת אומרת שאם יש לך שחפת,
06:51
you have more chance that you won't be detected,
161
396000
2000
יש יותר סיכוי שלא תאובחן כחולה שחפת,
06:53
but will just die from T.B. secondary infections and so on.
162
398000
3000
אך תמות מההדבקות המשניות של שחפת וכך הלאה.
07:00
And if, however,
163
405000
2000
ואם, בכל מקרה,
07:02
you are detected very early, diagnosed early,
164
407000
2000
אתה תזוהה בשלב מוקדם, תאובחן מוקדם,
07:04
treatment can start,
165
409000
2000
טיפול יוכל להתחיל.
07:06
and even in HIV-positives, it makes sense.
166
411000
3000
ואפילו בנשאי איידס, זה עושה שכל.
07:09
You can actually cure T.B.,
167
414000
2000
ניתן לרפא שחפת,
07:11
even in HIV-positives.
168
416000
3000
ואפילו בנשאי איידס.
07:14
So in our common language, Dutch,
169
419000
3000
אז בשפה המדוברת שלנו, הולנדית,
07:17
the name for T.B.
170
422000
2000
השם של שחפת,
07:19
is "tering,"
171
424000
2000
הוא טרינג,
07:21
which, etymologically,
172
426000
2000
אשר, באופן אטימולוגי,
07:23
refers to the smell of tar.
173
428000
3000
מתקשר לריח של זפט.
07:26
Already the old Chinese
174
431000
2000
גם הסינים הזקנים,
07:28
and the Greek, Hippocrates,
175
433000
3000
והיוונים, היפוקרטס,
07:31
have actually published,
176
436000
2000
למעשה פירסמו,
07:33
documented, that T.B. can be diagnosed
177
438000
3000
ותיעדו, ששחפת ניתנת לאיפחון
07:36
based on the volatiles
178
441000
2000
בהתבסס על חומרים נדיפים
07:38
exuding from patients.
179
443000
3000
שמפרישים החולים.
07:41
So what we did is we collected some samples --
180
446000
2000
אז מה שביצענו זה לאסוף מספר דגימות --
07:43
just as a way of testing --
181
448000
2000
רק כדרך של בדיקה --
07:45
from hospitals,
182
450000
2000
מבתי חולים,
07:47
trained rats on them
183
452000
3000
אימנו חולדות על הדגימות
07:50
and see if this works,
184
455000
2000
ובדקנו אם זה עובד,
07:52
and wonder, well,
185
457000
2000
ולמרבה הפלא, אמנם,
07:54
we can reach 89 percent sensitivity,
186
459000
2000
הגענו ל 89 אחוזים של רגישות,
07:56
86 percent specificity
187
461000
2000
86 אחוזי סיווג
07:58
using multiple rats in a row.
188
463000
2000
בשימוש במספר חולדות בשורה.
08:00
This is how it works,
189
465000
2000
כך זה עובד.
08:03
and really, this is a generic technology.
190
468000
3000
ולמעשה, זוהי טכנולוגיה גנרית.
08:06
We're talking now explosives, tuberculosis,
191
471000
3000
אנו מדברים עכשיו על חומרים נפיצים ושחפת.
08:09
but can you imagine,
192
474000
2000
אך אתם יכולים רק לדמיין
08:11
you can actually put anything under there.
193
476000
2000
אפשר לשים למעשה הכל מתחת לשם.
08:13
So how does it work?
194
478000
2000
אז איך זה עובד?
08:15
You have a cassette with 10 samples.
195
480000
2000
יש מחסנית עם 10 דגימות.
08:17
You put these 10 samples at once in the cage.
196
482000
3000
שמים את עשר הדגימות האלו בבת אחת בכלוב.
08:20
An animal only needs two hundredths of a second
197
485000
2000
בעל החיים זקוק רק לשתי מאיות השניה
08:22
to discriminate the scent, so it goes extremely fast.
198
487000
3000
לסווג את הריח, אז הוא עובד בצורה מאוד מהירה
08:25
Here it's already at the third sample.
199
490000
3000
הנה הוא כבר בדגימה השלישית
08:28
This is a positive sample.
200
493000
3000
זוהי דגימה חיובית.
08:32
It gets a click sound and comes for the food reward.
201
497000
3000
הוא מקבל צליל של קליק ובא לקבל את התגמול שלו.
08:37
And by doing so, very fast,
202
502000
2000
וכשעושים זאת, מאוד מהר,
08:39
we can have like a second-line opinion
203
504000
3000
אנו יכולים לקבל סוג של דעה שנייה
08:42
to see which patients are positive,
204
507000
2000
לבדוק אילו מטופלים נשאים
08:44
which are negative.
205
509000
3000
ואילו מטופלים לא.
08:47
Just as an indication,
206
512000
2000
רק כאינדיקציה,
08:49
whereas a microscopist can process
207
514000
2000
איש מעבדה יכול לעבד
08:51
40 samples in a day,
208
516000
2000
40 דגימות ביום,
08:53
a rat can process
209
518000
2000
חולדה יכולה לעבד
08:55
the same amount of samples
210
520000
2000
את אותה כמות של דגימות
08:57
in seven minutes only.
211
522000
2000
בשבע דקות בלבד.
08:59
A cage like this --
212
524000
2000
וכלוב כזה --
09:01
(Applause)
213
526000
5000
(מחיאות כפיים)
09:06
A cage like this -- provided that you have rats,
214
531000
3000
כלוב כזה -- בהנתן שיש לכם חולדות,
09:09
and we have now currently
215
534000
2000
ויש לנו כרגע
09:11
25 tuberculosis rats --
216
536000
2000
25 חולדות מתמחות בשחפת --
09:13
a cage like this, operating throughout the day,
217
538000
3000
כלוב כזה, המופעל במהלך היום,
09:16
can process 1,680 samples.
218
541000
3000
יכול לעבד 1,680 דגימות.
09:21
Can you imagine the potential offspring applications --
219
546000
3000
אתם יכולים לדמיין את הפוטנציאל של יישומים נגזרים --
09:24
environmental detection
220
549000
2000
זיהוי סביבתי
09:26
of pollutants in soils,
221
551000
2000
של מזהמים באדמה,
09:28
customs applications,
222
553000
2000
יישומים ייחודיים,
09:30
detection of illicit goods in containers and so on.
223
555000
3000
גילוי של סחורה אסורה בקונטיינר וכן הלאה.
09:34
But let's stick first to tuberculosis.
224
559000
2000
אך הבה נצמד קודם לשחפת.
09:36
I just want to briefly highlight,
225
561000
2000
אני רוצה לסקור בקצרה,
09:38
the blue rods
226
563000
2000
המקלות הכחולים
09:40
are the scores of microscopy only
227
565000
2000
הם הציונים של מיקרוסקופיה בלבד
09:42
at the five clinics in Dar es Salaam
228
567000
3000
בחמש מרפאות בדר-א-סלאם
09:45
on a population of 500,000 people,
229
570000
2000
באוכלוסיה של 500,000 בני אדם,
09:47
where 15,000 reported to get a test done.
230
572000
3000
היכן ש 15,000 מקבלים הודעה לבצע בדיקה.
09:50
Microscopy for 1,800 patients.
231
575000
3000
מיקרוסקופיה של 1800 חולים.
09:53
And by just presenting the samples once more to the rats
232
578000
4000
ורק ע"י הצגת הדגימות פעם נוספת לחולדות
09:57
and looping those results back,
233
582000
3000
ולחזור שוב על התוצאות,
10:00
we were able to increase case detection rates
234
585000
2000
אנו יכולים להגדיל את הסתברות הגילוי
10:02
by over 30 percent.
235
587000
2000
ביותר מ-30 אחוזים.
10:04
Throughout last year,
236
589000
2000
במהלך השנה האחרונה
10:06
we've been -- depending on which intervals you take --
237
591000
2000
הגדלנו, בתלות במקטעי הזמן שנקח,
10:08
we've been consistently
238
593000
2000
הגדלנו באופן עקבי
10:10
increasing case detection rates
239
595000
2000
את הסיכוי לגילוי
10:12
in five hospitals in Dar es Salaam
240
597000
2000
בחמישה בתי חולים בדאר א סלאם
10:14
between 30 and 40 percent.
241
599000
3000
בין 30 ל40 אחוזים.
10:17
So this is really considerable.
242
602000
2000
אז זה בהחלט בולט.
10:19
Knowing that a missed patient by microscopy
243
604000
2000
כאשר אנו מבינים שחולה שפוספס בתהליך של מיקרוסקופיה
10:21
infects up to 15 people,
244
606000
2000
מדביק עד 15 בני אדם --
10:23
healthy people, per year,
245
608000
2000
בני אדם בריאים -- בשנה,
10:25
you can be sure
246
610000
2000
אנו יכולים להיות בטוחים
10:27
that we have saved lots of lives.
247
612000
2000
שהצלנו הרבה חיים.
10:29
At least our hero rats have saved lots of lives.
248
614000
3000
החולדות הגיבורות האחרונות שלנו הצילו הרבה חיים
10:32
The way forward for us
249
617000
2000
הדרך הבאה מבחינתנו
10:34
is now to standardize this technology.
250
619000
2000
היא לעשות את הטכנולוגיה הזו סטנדרטית.
10:36
And there are simple things
251
621000
2000
ויש דברים פשוטים
10:38
like, for instance, we have a small laser in the sniffer hole
252
623000
4000
לדוגמא, יש לנו לייזר קטן בחור הרחה
10:42
where the animal has to stick for five seconds.
253
627000
2000
היכן שבעל החיים נדרש להשאר למשך חמש שניות.
10:44
So, to standardize this.
254
629000
2000
כך, לעשות את זה סטנדרטי.
10:46
Also, to standardize the pellets,
255
631000
2000
כמו-כן, על מנת לתקנן את הטבליות
10:48
the food rewards,
256
633000
2000
את התגמולים של האוכל,
10:50
and to semi-automate this
257
635000
2000
ולהפוך את התהליך לחצי אוטומטי
10:52
in order to replicate this on a much larger scale
258
637000
3000
על מנת לשכפל אותו בסקאלות גדולות בהרבה
10:55
and affect the lives of many more people.
259
640000
3000
ולהשפיע על החיים של הרבה יותר אנשים.
10:58
To conclude, there are also other applications at the horizon.
260
643000
3000
לסיכום, יש גם ישומים אחרים באופק.
11:01
Here is a first prototype
261
646000
2000
הנה אבטיפוס ראשוני
11:03
of our camera rat,
262
648000
2000
של חולדת הצילום שלנו,
11:05
which is a rat with a rat backpack
263
650000
2000
שהיא חולדה עם תיק-גב לחולדות
11:07
with a camera that can go under rubble
264
652000
2000
עם מצלמה שיכולה לנוע מתחת להריסות
11:09
to detect for victims
265
654000
2000
על מנת לזהות קורבנות
11:11
after earthquake and so on.
266
656000
2000
אחרי רעידת אדמה וכן הלאה.
11:13
This is in a prototype stage.
267
658000
2000
זה בשלב של אבטיפוס
11:15
We don't have a working system here yet.
268
660000
2000
אין לנו כאן מערכת עובדת עדיין.
11:18
To conclude, I would actually like to say,
269
663000
3000
לסיכום, אני באמת הייתי רוצה לומר,
11:21
you may think this is about rats, these projects,
270
666000
2000
אתם יכולים לחשוב שזה על חולדות, הפרוייקטים האלה,
11:23
but in the end it is about people.
271
668000
2000
אך בסופו של דבר, הם על בני-אדם.
11:25
It is about empowering vulnerable communities
272
670000
2000
זה אודות חיזוק אוכלוסיות מוחלשות
11:27
to tackle difficult, expensive
273
672000
3000
להתמודד עם הקושי, העלות
11:30
and dangerous humanitarian detection tasks,
274
675000
3000
והסיכון במשימות גילוי הומנטריות,
11:33
and doing that with a local resource,
275
678000
3000
ולעשות זאת באמצעות משאב מקומי --
11:36
plenty available.
276
681000
2000
שזמין בשפע.
11:38
So something completely different
277
683000
3000
אז משהו שונה לחלוטין
11:41
is to keep on challenging your perception
278
686000
3000
הוא להמשיך ולקרוא תיגר על התפיסה שלנו
11:44
about the resources surrounding you,
279
689000
3000
אודות המשאבים המקיפים אותנו,
11:47
whether they are environmental,
280
692000
3000
אם הם סביבתיים,
11:50
technological, animal, or human.
281
695000
3000
טכנולוגים, בעלי-חיים או בני אדם.
11:55
And to respectfully harmonize with them
282
700000
3000
ולהיות בהרמוניה ובכבוד איתם
11:58
in order to foster a sustainable work.
283
703000
3000
על מנת לעודד עבודה בת-קיימא
12:01
Thank you very much.
284
706000
2000
תודה רבה.
12:03
(Applause)
285
708000
2000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Bart Weetjens - Product developerThe founder of Apopo, Bart Weetjens, is training rats to detect landmine explosives in minute amounts.
Why you should listen
Dutch product designer Bart Weetjens works with locals in Morogoro, Tanzania, to trains rats to do something astonishing: sniff out land mines. (The African giant pouched rat, the species used in the project, is widespread in the region.) The rats that pass the training -- and the same rigorous testing applied to land mine-sniffing canines -- become what Weetjens calls "HeroRATS."
Weetjens and Apopo.org are now applying a similar approach to other fields, training rats to diagnose tuberculosis in hospitals.
Bart Weetjens | Speaker | TED.com