ABOUT THE SPEAKER
Janine Benyus - Science writer, innovation consultant, conservationist
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity.

Why you should listen

In the world envisioned by science author Janine Benyus, a locust's ability to avoid collision within a roiling cloud of its brethren informs the design of a crash-resistant car; a self-cleaning leaf inspires a new kind of paint, one that dries in a pattern that enables simple rainwater to wash away dirt; and organisms capable of living without water open the way for vaccines that maintain potency even without refrigeration -- a hurdle that can prevent life-saving drugs from reaching disease-torn communities. Most important, these cool tools from nature pull off their tricks while still managing to preserve the environment that sustains them, a life-or-death lesson that humankind is in need of learning.

As a champion of biomimicry, Benyus has become one of the most important voices in a new wave of designers and engineers inspired by nature. Her most recent project, AskNature, explores what happens if we think of nature by function and looks at what organisms can teach us about design.

More profile about the speaker
Janine Benyus | Speaker | TED.com
TED2005

Janine Benyus: Biomimicry's surprising lessons from nature's engineers

ג'אנין בניוס משתפת בעיצובים של הטבע

Filmed:
2,405,060 views

בהרצאה מעוררת השראה זו על התפתחויות חדשות בביו-חיקוי, ג'אנין בניוס מספקת דוגמאות מרגשות של דרכים בהן הטבע כבר משפיע על תכנון מוצרים ומערכות שאנחנו בונים.
- Science writer, innovation consultant, conservationist
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:24
It is a thrillרֶטֶט to be here at a conferenceוְעִידָה
0
0
4000
לעונג לי להיות פה בכנס
00:28
that's devotedמסור to "Inspiredבהשראת by Natureטֶבַע" -- you can imagineלדמיין.
1
4000
5000
המוקדש ל"השראה מהטבע" - כפי שאתם יכולים לשער.
00:33
And I'm alsoגַם thrilledנִפְעָם to be in the foreplayמשחק מקדים sectionסָעִיף.
2
9000
4000
אני גם נרגשת להיות בחלק של המשחק המקדים.
00:37
Did you noticeהודעה this sectionסָעִיף is foreplayמשחק מקדים?
3
13000
2000
שמתם לב שהחלק הזה הוא משחק מקדים?
00:39
Because I get to talk about one of my favoriteהכי אהוב crittersיצורים,
4
15000
3000
כיוון שיוצא לי לדבר על אחד היצורים החביבים עלי,
00:42
whichאיזה is the Westernהמערבי Grebeגריב. You haven'tלא livedחי
5
18000
3000
שהוא הטבלן המערבי. לא חייתם באמת
00:45
untilעד you've seenלראות these guys do theirשֶׁלָהֶם courtshipחיזור danceלִרְקוֹד.
6
21000
4000
עד שראיתם את החבר'ה האלה בריקוד החיזור שלהם.
00:49
I was on Bowmanבאומן Lakeאֲגַם in Glacierקַרחוֹן Nationalלאומי Parkפָּארק,
7
25000
3000
הייתי על אגם בומן בפארק הלאומי גלישייר,
00:52
whichאיזה is a long, skinnyרזה lakeאֲגַם with sortסוג of mountainsהרים upsideהפוך down in it,
8
28000
4000
שהוא אגם ארוך וצר עם מעין הרים הפוכים בתוכו,
00:56
and my partnerבת זוג and I have a rowingחתירה shellצדף.
9
32000
2000
ולשותף שלי ולי היתה סירת משוטים.
00:58
And so we were rowingחתירה, and one of these Westernהמערבי GrebesGrebes cameבא alongלְאוֹרֶך.
10
34000
6000
וכך חתרנו לנו, ואחד הטבלנים המערביים הצטרף אלינו.
01:04
And what they do for theirשֶׁלָהֶם courtshipחיזור danceלִרְקוֹד is, they go togetherיַחַד,
11
40000
5000
ומה שהם עושים בריקוד החיזור שלהם, הם הולכים יחד,
01:09
the two of them, the two matesבני זוג, and they beginהתחל to runלָרוּץ underwaterמתחת למים.
12
45000
5000
שניהם, הזוג, ומתחילים לרוץ מתחת למים.
01:14
They paddleמָשׁוֹט fasterמהיר יותר, and fasterמהיר יותר, and fasterמהיר יותר, untilעד they're going so fastמָהִיר
13
50000
4000
הם משכשכים מהר יותר, ויותר, ויותר, עד שהם כל-כך מהירים
01:18
that they literallyפשוטו כמשמעו liftמעלית up out of the waterמַיִם,
14
54000
3000
שהם פשוט מתרוממים מחוץ למים,
01:21
and they're standingעוֹמֵד uprightזָקוּף, sortסוג of paddlingשִׁכשׁוּך the topחלק עליון of the waterמַיִם.
15
57000
4000
והם עומדים זקופים, ומשכשכים מעל למים.
01:25
And one of these GrebesGrebes cameבא alongלְאוֹרֶך while we were rowingחתירה.
16
61000
5000
ואחד הטבלנים האלה הצטרף אלינו בזמן שחתרנו.
01:30
And so we're in a skullגולגולת, and we're movingמעבר דירה really, really quicklyבִּמְהִירוּת.
17
66000
4000
אז אנחנו חותרים מאוד, מאוד מהר.
01:34
And this Grebeגריב, I think, sortסוג of, mistakedבטעות us for a prospectהסיכוי,
18
70000
7000
והטבלן הזה רואה בנו בטעות, אני חושבת, מועמד לחיזור,
01:41
and startedהתחיל to runלָרוּץ alongלְאוֹרֶך the waterמַיִם nextהַבָּא to us,
19
77000
4000
ומתחיל לרוץ לאורך המים לצידנו,
01:45
in a courtshipחיזור danceלִרְקוֹד -- for milesstomach.
20
81000
5000
בריקוד חיזור - לאורך קילומטרים.
01:50
It would stop, and then startהַתחָלָה, and then stop, and then startהַתחָלָה.
21
86000
4000
הוא היה עוצר, ומתחיל, ועוצר, ומתחיל שוב.
01:54
Now that is foreplayמשחק מקדים.
22
90000
2000
עכשיו, זהו משחק מקדים.
01:56
(Laughterצחוק)
23
92000
3000
(צחוק)
01:59
I cameבא this closeלִסְגוֹר to changingמִשְׁתַנֶה speciesמִין at that momentרֶגַע.
24
95000
9000
אוקיי. הייתי ככה קרובה להחליף את המין שלי לטבלן באותו הרגע.
02:08
Obviouslyמובן מאליו, life can teachלְלַמֵד us something
25
104000
4000
כמובן, החיים יכולים ללמד אותנו משהו
02:12
in the entertainmentבידור sectionסָעִיף. Life has a lot to teachלְלַמֵד us.
26
108000
4000
לגבי החלק הבידורי, בסדר. החיים יכולים ללמד אותנו הרבה.
02:16
But what I'd like to talk about todayהיום
27
112000
3000
אבל היום אני רוצה לדבר
02:19
is what life mightאולי teachלְלַמֵד us in technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה and in designלְעַצֵב.
28
115000
4000
על מה שהחיים יכולים ללמד אותנו על טכנולוגיה ועיצוב.
02:23
What's happenedקרה sinceמאז the bookסֵפֶר cameבא out --
29
119000
2000
מה שקרה מאז שהספר יצא -
02:25
the bookסֵפֶר was mainlyבעיקר about researchמחקר in biomimicryביומטרי --
30
121000
3000
הספר הוא בעיקר בנוגע למחקרים בביו-חיקוי.
02:28
and what's happenedקרה sinceמאז then is architectsאדריכלים, designersמעצבים, engineersמהנדסים --
31
124000
4000
ומה שקרה מאז הוא שארכיטקטים, מעצבים, מהנדסים
02:32
people who make our worldעוֹלָם -- have startedהתחיל to call and say,
32
128000
3000
אנשים שיוצרים את עולמנו - התחילו להתקשר ולומר,
02:35
we want a biologistביולוג to sitלָשֶׁבֶת at the designלְעַצֵב tableשולחן
33
131000
4000
אנחנו רוצים ביולוג שישב ליד שולחן העיצוב
02:39
to help us, in realאמיתי time, becomeהפכו inspiredבהשראה.
34
135000
3000
ויעזור לנו, בזמן אמת, למצוא מקורות השראה.
02:42
Or -- and this is the funכֵּיף partחֵלֶק for me -- we want you to take us out
35
138000
4000
או - ומבחינתי, זה החלק הכיפי - אנחנו רוצים שתקחי אותנו החוצה
02:46
into the naturalטִבעִי worldעוֹלָם. We'llטוֹב come with a designלְעַצֵב challengeאתגר
36
142000
2000
אל הטבע. אנחנו נבוא עם אתגר עיצובי
02:48
and we find the championאַלוּף adaptersמתאמים in the naturalטִבעִי worldעוֹלָם, who mightאולי inspireהשראה us.
37
144000
5000
ונמצא את המסתגלים הטובים ביותר בטבע, שיהוו עבורנו השראה.
02:53
So this is a pictureתְמוּנָה from a Galapagosגלפגוס tripטיול that we tookלקח
38
149000
4000
אז זו תמונה מטיול שערכנו לגלפגוס
02:57
with some wastewaterשפכים treatmentיַחַס engineersמהנדסים; they purifyלְטַהֵר wastewaterשפכים.
39
153000
4000
עם כמה מהנדסי מים; הם מטהרים מי שופכין.
03:01
And some of them were very resistantעָמִיד בִּפְנֵי, actuallyלמעשה, to beingלהיות there.
40
157000
3000
וכמה מהם מאוד התנגדו, למען האמת, להיות שם.
03:04
What they said to us at first was, you know, we alreadyכְּבָר do biomimicryביומטרי.
41
160000
5000
מה שהם אמרו לנו בהתחלה היה, אתם יודעים, אנחנו כבר עושים ביו-חיקויים.
03:09
We use bacteriaבַּקטֶרִיָה to cleanלְנַקוֹת our waterמַיִם. And we said,
42
165000
5000
אנחנו משתמשים בבקטריה לנקות את המים. ואנחנו אמרנו,
03:14
well, that's not exactlyבְּדִיוּק beingלהיות inspiredבהשראה by natureטֶבַע.
43
170000
4000
זה לא בדיוק - זו לא בדיוק השראה מהטבע.
03:18
That's bioprocessing- עיבוד דו - חמצני, you know; that's bio-assistedביו בסיוע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה:
44
174000
4000
זה עיבוד באמצעות הטבע, אתם יודעים; זו טכנולוגיה שנעזרת בביולוגיה:
03:22
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני an organismאורגניזם to do your wastewaterשפכים treatmentיַחַס
45
178000
5000
השימוש באורגניזם לטיהור מי שופכין
03:27
is an oldישן, oldישן technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה calledשקוראים לו "domesticationבִּיוּת."
46
183000
3000
הוא טכנולוגיה ישנה מאוד שנקראת "ביות."
03:30
This is learningלְמִידָה something, learningלְמִידָה an ideaרַעְיוֹן, from an organismאורגניזם and then applyingיישום it.
47
186000
7000
אנחנו רוצים ללמוד משהו, ללמוד רעיון, מאורגניזם וליישם אותו.
03:37
And so they still weren'tלא היו gettingמקבל it.
48
193000
3000
אבל הם עדיין לא קלטו את הרעיון.
03:40
So we wentהלך for a walkלָלֶכֶת on the beachהחוף and I said,
49
196000
2000
אז הלכנו לטיול על החוף ואמרתי,
03:42
well, give me one of your bigגָדוֹל problemsבעיות. Give me a designלְעַצֵב challengeאתגר,
50
198000
5000
טוב, תנו לי את אחת הבעיות הגדולות שלכם. תנו לי אתגר עיצובי,
03:47
sustainability- קיימות speedמְהִירוּת bumpמַכָּה, that's keepingשְׁמִירָה you from beingלהיות sustainableבר קיימא.
51
203000
3000
מכשול, שמונע מכם להמשיך ולגדול.
03:50
And they said scalingדֵרוּג, whichאיזה is the build-upלבנות of mineralsמינרלים insideבְּתוֹך of pipesצינורות.
52
206000
6000
והם אמרו אבנית, שהיא הצטברות של מינרלים בתוך צינורות.
03:56
And they said, you know what happensקורה is, mineralמִינֵרָלִי --
53
212000
2000
והם אמרו, את יודעת - הבעיה היא, שמינרל -
03:58
just like at your houseבַּיִת -- mineralמִינֵרָלִי buildsבונה up.
54
214000
2000
בדיוק כמו בבית שלך - מינרל מצטבר.
04:00
And then the apertureצוֹהַר closesנסגר, and we have to flushסומק the pipesצינורות with toxinsרעלים,
55
216000
4000
ואז הפתח נסתם, וצריך לשטוף את הצינורות עם רעלים,
04:04
or we have to digלַחפּוֹר them up.
56
220000
2000
או שצריך לחפור אותם החוצה.
04:06
So if we had some way to stop this scalingדֵרוּג --
57
222000
3000
אז אם הייתה לנו דרך לעצור את האבנית -
04:09
and so I pickedהרים up some shellsפגזים on the beachהחוף. And I askedשאל them,
58
225000
5000
וכך הרמתי כמה צדפים מהחוף. ושאלתי אותם,
04:14
what is scalingדֵרוּג? What's insideבְּתוֹך your pipesצינורות?
59
230000
2000
מהי אבנית? מה יש לכם בתוך הצינורות?
04:16
And they said, calciumסִידָן carbonateפַּחמָה.
60
232000
3000
והם אמרו, סידן פחמתי.
04:19
And I said, that's what this is; this is calciumסִידָן carbonateפַּחמָה.
61
235000
3000
ואמרתי, זה מה שזה; זה סידן פחמתי.
04:22
And they didn't know that.
62
238000
3000
והם לא ידעו את זה.
04:25
They didn't know that what a seashellצֶדֶף is,
63
241000
2000
הם לא ידעו ממה עשוי צדף,
04:27
it's templatedבתבנית by proteinsחלבונים, and then ionsיונים from the seawaterמי ים
64
243000
4000
החלבונים משמשים כתבנית, ואז יונים ממי-הים
04:31
crystallizeלְהִתְגַבֵּשׁ in placeמקום to createלִיצוֹר a shellצדף.
65
247000
3000
מתגבשים במקומם על מנת ליצור צדף.
04:34
So the sameאותו sortסוג of a processתהליך, withoutלְלֹא the proteinsחלבונים,
66
250000
4000
אז אותו תהליך, בלי החלבונים,
04:38
is happeningמתרחש on the insideבְּתוֹך of theirשֶׁלָהֶם pipesצינורות. They didn't know.
67
254000
3000
קורה בתוך הצינורות. הם לא ידעו.
04:41
This is not for lackחוֹסֶר of informationמֵידָע; it's a lackחוֹסֶר of integrationשילוב.
68
257000
6000
זה לא חוסר באינפורמציה; זה חוסר באינטגרציה.
04:47
You know, it's a siloסִילוֹ, people in silosממגורות. They didn't know
69
263000
3000
אתם יודעים, זה בור, אנשים נמצאים בבורות. הם לא ידעו
04:50
that the sameאותו thing was happeningמתרחש. So one of them thought about it
70
266000
3000
שאותו דבר קורה. אז אחד מהם חשב על זה
04:53
and said, OK, well, if this is just crystallizationהִתגַבְּשׁוּת
71
269000
4000
ואמר, בסדר, אז אם זו רק התגבשות
04:57
that happensקורה automaticallyבאופן אוטומטי out of seawaterמי ים -- self-assemblyהרכבה עצמית --
72
273000
5000
שקורית באופן טבעי ממי ים - הרכבה עצמית -
05:02
then why aren'tלא shellsפגזים infiniteאֵינְסוֹף in sizeגודל? What stopsמפסיק the scalingדֵרוּג?
73
278000
5000
אז למה צדפים מוגבלים בגודל? מה עוצר את האבנית?
05:07
Why don't they just keep on going?
74
283000
2000
למה הם לא פשוט ממשיכים לגדול?
05:09
And I said, well, in the sameאותו way
75
285000
4000
אז אמרתי, טוב, באותה דרך שהם -
05:13
that they exudeלְהַפְרִישׁ a proteinחֶלְבּוֹן and it startsמתחיל the crystallizationהִתגַבְּשׁוּת --
76
289000
4000
כמו שהם מפרישים חלבון והוא מתחיל את ההתגבשות -
05:17
and then they all sortסוג of leanedרכן in --
77
293000
4000
ואז הם כולם רכנו פנימה -
05:21
they let go of a proteinחֶלְבּוֹן that stopsמפסיק the crystallizationהִתגַבְּשׁוּת.
78
297000
3000
כך הם מפרישים חלבון שעוצר את ההתגבשות.
05:24
It literallyפשוטו כמשמעו adheresדבק to the growingגָדֵל faceפָּנִים of the crystalגָבִישׁ.
79
300000
2000
הוא עוקב אחר השפה הגדלה של הגביש.
05:26
And, in factעוּבדָה, there is a productמוצר calledשקוראים לו TPATPA
80
302000
4000
ולמען האמת, יש מוצר בשם TPA
05:30
that's mimickedחיקוי that proteinחֶלְבּוֹן -- that stop-proteinלהפסיק חלבון --
81
306000
5000
שמחקה את החלבון - חלבון העצירה -
05:35
and it's an environmentallyלסביבה friendlyיְדִידוּתִי way to stop scalingדֵרוּג in pipesצינורות.
82
311000
4000
וזו דרך ידידותית לסביבה לעצור את האבנית בצינורות.
05:39
That changedהשתנה everything. From then on,
83
315000
4000
זה שינה הכל. מאותו רגע,
05:43
you could not get these engineersמהנדסים back in the boatסִירָה.
84
319000
4000
לא יכולתם להחזיר את המהנדסים חזרה לסירה.
05:47
The first day they would take a hikeטִיוּל,
85
323000
3000
ביום הראשון הם יצאו לסיור,
05:50
and it was, clickנְקִישָׁה, clickנְקִישָׁה, clickנְקִישָׁה, clickנְקִישָׁה. Fiveחָמֵשׁ minutesדקות laterיותר מאוחר they were back in the boatסִירָה.
86
326000
3000
והכל היה קליק, קליק, קליק, קליק. תוך חמש דקות הם היו חזרה בסירה.
05:53
We're doneבוצע. You know, I've seenלראות that islandאִי.
87
329000
4000
סיימנו. אתם יודעים, ראיתי את האי.
05:57
After this,
88
333000
2000
אחרי זה,
05:59
they were crawlingבִּזְחִילָה all over. They would snorkelשְׁנוֹרקֶל
89
335000
3000
הם זחלו בכל מקום. הם לא היו -
06:02
for as long as we would let them snorkelשְׁנוֹרקֶל.
90
338000
5000
הם היו צוללים לכמה זמן שרק הרשנו להם.
06:07
What had happenedקרה was that they realizedהבין that there were organismsאורגניזמים
91
343000
4000
מה שקרה הוא שהם הבינו שיש אורגניזמים
06:11
out there that had alreadyכְּבָר solvedנפתרה the problemsבעיות
92
347000
4000
שכבר פתרו את הבעיות
06:15
that they had spentמוּתַשׁ theirשֶׁלָהֶם careersקריירה tryingמנסה to solveלִפְתוֹר.
93
351000
3000
שהם בילו את הקריירות שלהם בנסיון לפתור.
06:18
Learningלְמִידָה about the naturalטִבעִי worldעוֹלָם is one thing;
94
354000
5000
ללמוד על הטבע הוא דבר אחד,
06:23
learningלְמִידָה from the naturalטִבעִי worldעוֹלָם -- that's the switchהחלף.
95
359000
2000
ללמוד מהטבע - זה ההבדל.
06:25
That's the profoundעָמוֹק switchהחלף.
96
361000
3000
זה הבדל עמוק.
06:28
What they realizedהבין was that the answersתשובות to theirשֶׁלָהֶם questionsשאלות are everywhereבכל מקום;
97
364000
4000
מה שקרה הוא שהם הבינו שהתשובות לשאלות שלהם נמצאות בכל מקום;
06:32
they just neededנָחוּץ to changeשינוי the lensesעדשות with whichאיזה they saw the worldעוֹלָם.
98
368000
4000
הם רק היו צריכים להחליף את העדשות דרכם הם ראו את העולם.
06:36
3.8 billionמיליארד yearsשנים of field-testingבדיקת שטח.
99
372000
4000
3.8 מיליארד שנים של ניסויי שדה
06:40
10 to 30 -- Craigקרייג Venterונטר will probablyכנראה tell you;
100
376000
3000
10 עד 30 - קרייג ונטר כנראה יאמר לכם;
06:43
I think there's a lot more than 30 millionמִילִיוֹן -- well-adaptedמותאם היטב solutionsפתרונות.
101
379000
4000
אני חושבת שיש הרבה יותר מ-30 מיליון - פתרונות מעובדים-היטב.
06:47
The importantחָשׁוּב thing for me is that these are solutionsפתרונות solvedנפתרה in contextהֶקשֵׁר.
102
383000
8000
הדבר החשוב עבורי הוא שאלה הם פתרונות שעובדו בהקשר מסוים.
06:55
And the contextהֶקשֵׁר is the Earthכדור הארץ --
103
391000
2000
וההקשר הוא כדור הארץ -
06:57
the sameאותו contextהֶקשֵׁר that we're tryingמנסה to solveלִפְתוֹר our problemsבעיות in.
104
393000
5000
אותו ההקשר בו אנו מנסים לפתור את הבעיות שלנו.
07:02
So it's the consciousמוּדָע emulationאמולציה of life'sהחיים geniusגָאוֹן.
105
398000
4000
אז מדובר בהדמיה מודעת של הגאונות של החיים.
07:06
It's not slavishlyבזלזול mimickingחיקוי --
106
402000
2000
זה לא סתם חיקוי עיוור -
07:08
althoughלמרות ש Alאל is tryingמנסה to get the hairdoתִסרוֹקֶת going --
107
404000
3000
למרות שאל מנסה לחקות את התסרוקת -
07:11
it's not a slavishמְשׁוּעֲבָּד mimicryמִימִיקָה; it's takingלְקִיחָה the designלְעַצֵב principlesעקרונות,
108
407000
4000
זה לא סתם חיקוי עיוור. מדובר על לקיחת עקרונות תכנון,
07:15
the geniusגָאוֹן of the naturalטִבעִי worldעוֹלָם, and learningלְמִידָה something from it.
109
411000
5000
הגאונות של עולם הטבע, ולימוד מהם.
07:20
Now, in a groupקְבוּצָה with so manyרב IT people, I do have to mentionאִזְכּוּר what
110
416000
4000
עכשיו, בקבוצה עם כל כך הרבה אנשי IT, אני צריכה לומר -
07:24
I'm not going to talk about, and that is that your fieldשדה
111
420000
3000
יש משהו שאני לא אדבר עליו, והוא שהתחום שלכם
07:27
is one that has learnedמְלוּמָד an enormousעֲנָקִי amountכמות from livingחַי things,
112
423000
4000
הוא אחד התחומים שלמדו המון מיצורים חיים,
07:31
on the softwareתוֹכנָה sideצַד. So there's computersמחשבים that protectלְהַגֵן themselvesעצמם,
113
427000
4000
בצד התוכנה. כך שיש מחשבים שמגינים על עצמם,
07:35
like an immuneחֲסִין systemמערכת, and we're learningלְמִידָה from geneגֵן regulationתַקָנָה
114
431000
3000
כמו מערכת חיסונית, ואנחנו לומדים מויסות גנטי
07:38
and biologicalבִּיוֹלוֹגִי developmentהתפתחות. And we're learningלְמִידָה from neuralעֲצַבִּי netsרשתות,
115
434000
5000
והתפתחות ביולוגית. ואנחנו לומדים מרשתות נוירונים,
07:43
geneticגֵנֵטִי algorithmsאלגוריתמים, evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי computingמחשוב.
116
439000
3000
אלגוריתמים גנטיים, מחשוב אבולוציוני.
07:46
That's on the softwareתוֹכנָה sideצַד. But what's interestingמעניין to me
117
442000
5000
זה בצד התוכנה. אבל מה שמעניין עבורי
07:51
is that we haven'tלא lookedהביט at this, as much. I mean, these machinesמכונה
118
447000
5000
הוא שלא הסתכלנו על זה מספיק. כלומר, המכונות האלה
07:56
are really not very highגָבוֹהַ techטק in my estimationאוּמדָן
119
452000
3000
אינן טכנולוגיה מאוד מתקדמת להערכתי
07:59
in the senseלָחוּשׁ that there's dozensעשרות and dozensעשרות of carcinogensקרצינוגנים
120
455000
5000
במובן זה שיש עשרות על עשרות של קרצינוגנים
08:04
in the waterמַיִם in Siliconסִילִיקוֹן Valleyעֶמֶק.
121
460000
3000
במים בעמק הסיליקון.
08:07
So the hardwareחוּמרָה
122
463000
3000
אז החומרה
08:10
is not at all up to snuffטַבָּק הֲרָחָה in termsמונחים of what life would call a successהַצלָחָה.
123
466000
5000
ממש לא ברמה לה עולם החי היה קורא הצלחה.
08:15
So what can we learnלִלמוֹד about makingהֲכָנָה -- not just computersמחשבים, but everything?
124
471000
5000
אז מה אנחנו יכולים ללמוד על ייצור - לא רק של מחשבים, אלא של כל דבר?
08:20
The planeמָטוֹס you cameבא in, carsמכוניות, the seatsמקומות ישיבה that you're sittingיְשִׁיבָה on.
125
476000
4000
המטוס איתו הגעתם לכאן, מכוניות, הכסאות עליהם אתם יושבים.
08:24
How do we redesignעיצוב מחדש the worldעוֹלָם that we make, the human-madeמעשה ידי אדם worldעוֹלָם?
126
480000
7000
איך אנחנו מתכננים מחדש את העולם אותו אנו יוצרים, העולם יציר-כפינו?
08:31
More importantlyחשוב, what should we askלִשְׁאוֹל in the nextהַבָּא 10 yearsשנים?
127
487000
4000
חשוב יותר, מה עלינו לשאול בעשר השנים הקרובות?
08:35
And there's a lot of coolמגניב technologiesטכנולוגיות out there that life has.
128
491000
3000
ויש הרבה טכנולוגיות מגניבות שיש לעולם החי להציע.
08:38
What's the syllabusרשימת קריאה?
129
494000
2000
אז מה בתוכנית הלימודים?
08:40
Threeשְׁלוֹשָׁה questionsשאלות, for me, are keyמַפְתֵחַ.
130
496000
4000
עבורי, יש שלוש שאלות מפתח.
08:44
How does life make things?
131
500000
2000
איך החיים יוצרים דברים?
08:46
This is the oppositeמול; this is how we make things.
132
502000
3000
זה ההיפך, זה איך אנחנו יוצרים דברים.
08:49
It's calledשקוראים לו heatחוֹם, beatלהיות ב and treatטיפול --
133
505000
2000
אנחנו מחממים, מכים, ומעבדים -
08:51
that's what materialחוֹמֶר scientistsמדענים call it.
134
507000
2000
זה מה שמהנדסי חומרים עושים.
08:53
And it's carvingגִילוּף things down from the topחלק עליון, with 96 percentאָחוּז wasteמבזבז left over
135
509000
5000
וזה גילוף דברים מתוך שלם, עם 96 אחוז פסולת נותרת
08:58
and only 4 percentאָחוּז productמוצר. You heatחוֹם it up; you beatלהיות ב it with highגָבוֹהַ pressuresלחצים;
136
514000
5000
ורק 4 אחוז של מוצר. אתם מחממים את זה, מכים ומרקעים בלחץ גבוה,
09:03
you use chemicalsכימיקלים. OK. Heatחוֹם, beatלהיות ב and treatטיפול.
137
519000
3000
מעבדים באמצעות כימיקלים. בסדר. מחממים, מכים, ומעבדים.
09:06
Life can't affordלְהַרְשׁוֹת לְעַצמוֹ to do that. How does life make things?
138
522000
4000
החיים לא יכולים להרשות לעצמם את זה. איך חיים מייצרים דברים?
09:10
How does life make the mostרוב of things?
139
526000
3000
איך החיים מפיקים את המירב מתוך דברים?
09:13
That's a geraniumגרניום pollenאִבקָה.
140
529000
3000
זהו גרגר אבקת פרחי גרניום.
09:16
And its shapeצוּרָה is what givesנותן it the functionפוּנקצִיָה of beingלהיות ableיכול
141
532000
5000
והצורה שלו היא זו שנותנת לו את היכולת
09:21
to tumbleנפילה throughדרך airאוויר so easilyבְּקַלוּת. Look at that shapeצוּרָה.
142
537000
4000
להינשא באויר כל כך בקלות, בסדר? תסתכלו על הצורה שלו.
09:25
Life addsמוסיף informationמֵידָע to matterחוֹמֶר.
143
541000
5000
החיים מוסיפים מידע לחומר.
09:30
In other wordsמילים: structureמִבְנֶה.
144
546000
2000
במילים אחרות: מבנה.
09:32
It givesנותן it informationמֵידָע. By addingמוֹסִיף informationמֵידָע to matterחוֹמֶר,
145
548000
5000
הם מוסיפים מידע. בכך שהם מוסיפים מידע,
09:37
it givesנותן it a functionפוּנקצִיָה that's differentשונה than withoutלְלֹא that structureמִבְנֶה.
146
553000
6000
הם מאפשרים תפקוד שונה מאשר אילו לא היה המבנה קיים.
09:43
And thirdlyשְׁלִישִׁית, how does life make things disappearלְהֵעָלֵם into systemsמערכות?
147
559000
5000
ודבר שלישי, איך החיים גורמים לדברים להיעלם בתוך מערכות?
09:48
Because life doesn't really dealעִסקָה in things;
148
564000
5000
כי החיים לא באמת עוסקים בדברים;
09:53
there are no things in the naturalטִבעִי worldעוֹלָם divorcedגרושה
149
569000
4000
אין דברים בעולם הטבע שנפרדים
09:57
from theirשֶׁלָהֶם systemsמערכות.
150
573000
3000
מהמערכות בהן הם נמצאים.
10:00
Really quickמָהִיר syllabusרשימת קריאה.
151
576000
2000
גרסה מקוצרת של תוכנית הלימודים.
10:02
As I'm readingקריאה more and more now, and followingהבא the storyכַּתָבָה,
152
578000
6000
ככל שאני קוראת יותר, ועוקבת אחר הסיפור,
10:08
there are some amazingמדהים things comingמגיע up in the biologicalבִּיוֹלוֹגִי sciencesמדעים.
153
584000
4000
יש כמה דברים מדהימים שעולים ממדעי החיים.
10:12
And at the sameאותו time, I'm listeningהַקשָׁבָה to a lot of businessesעסקים
154
588000
3000
ובאותו זמן, אני מקשיבה לעסקים רבים
10:15
and findingמִמצָא what theirשֶׁלָהֶם sortסוג of grandגָדוֹל challengesאתגרים are.
155
591000
4000
ומוצאת מה האתגרים הגדולים שלהם.
10:19
The two groupsקבוצות are not talkingשִׂיחָה to eachכל אחד other.
156
595000
2000
שתי הקבוצות לא מדברות אחת עם השנייה.
10:21
At all.
157
597000
3000
בכלל.
10:24
What in the worldעוֹלָם of biologyביולוגיה mightאולי be helpfulמוֹעִיל at this junctureצומת,
158
600000
4000
מה בעולם הביולוגיה יכול להיות מועיל בנקודה זו,
10:28
to get us throughדרך this sortסוג of evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי knotholeחמור that we're in?
159
604000
5000
על מנת להוציא אותנו מהפלונטר האבולוציוני בו אנו נמצאים?
10:33
I'm going to try to go throughדרך 12, really quicklyבִּמְהִירוּת.
160
609000
3000
אני אנסה לסקור בקצרה 12 רעיונות.
10:36
One that's excitingמְרַגֵשׁ to me is self-assemblyהרכבה עצמית.
161
612000
3000
אוקיי, אחד שמרגש אותי הוא הרכבה-עצמית.
10:39
Now, you've heardשמע about this in termsמונחים of nanotechnologyננוטכנולוגיה.
162
615000
4000
עכשיו, שמעתם על זה בהקשר של ננו-טכנולוגיה.
10:43
Back to that shellצדף: the shellצדף is a self-assemblingהרכבה עצמית materialחוֹמֶר.
163
619000
4000
חזרה לצדף: הצדף הוא חומר שמרכיב את עצמו.
10:47
On the lowerנמוך יותר left there is a pictureתְמוּנָה of motherאִמָא of pearlפְּנִינָה
164
623000
4000
בצד השמאלי למטה יש תמונה של אם הפנינה
10:51
formingיוצר out of seawaterמי ים. It's a layeredמְרוּבָּד structureמִבְנֶה that's mineralמִינֵרָלִי
165
627000
4000
נוצרת מתוך מי ים. זהו מבנה שכבתי של מינרל
10:55
and then polymerפּוֹלִימֵר, and it makesעושה it very, very toughקָשֶׁה.
166
631000
3000
ואז פולימר, והוא עושה אותו מאוד, מאוד קשיח.
10:58
It's twiceפעמיים as toughקָשֶׁה as our high-techהיי טק ceramicsקֵרָמִיקָה.
167
634000
3000
הוא קשיח פי שניים מקרמיקות הי-טק.
11:01
But what's really interestingמעניין: unlikeבניגוד our ceramicsקֵרָמִיקָה that are in kilnsכבשנים,
168
637000
4000
אבל מה שמאוד מעניין הוא שבשונה מהקרמיקות שלנו שנוצרות במשרפות,
11:05
it happensקורה in seawaterמי ים. It happensקורה nearליד, in and nearליד, the organism'sאורגניזם bodyגוּף.
169
641000
5000
זה קורה במי ים. זה קורה בתוך גופו של האורגניזם וקרוב מאוד אליו.
11:10
This is Sandiaסנדיה Nationalלאומי Labsמעבדות.
170
646000
2000
אוקיי, אנשים מתחילים -
11:12
A guy namedבשם Jeffג 'ף Brinkerברינקר
171
648000
5000
אלה מעבדות סנדיה; בחור בשם ג'ף ברינקר
11:17
has foundמצאתי a way to have a self-assemblingהרכבה עצמית codingסִמוּל processתהליך.
172
653000
4000
מצא דרך ליצור תהליך קידוד בהרכבה עצמית.
11:21
Imagineלדמיין beingלהיות ableיכול to make ceramicsקֵרָמִיקָה at roomחֶדֶר temperatureטֶמפֶּרָטוּרָה
173
657000
4000
תארו לעצמכם אפשרות ליצור קרמיקה בטמפרטורת החדר
11:25
by simplyבפשטות dippingטְבִילָה something into a liquidנוזל,
174
661000
4000
פשוט על ידי טבילת משהו בנוזל,
11:29
liftingהֲרָמָה it out of the liquidנוזל, and havingשיש evaporationאידוי
175
665000
3000
הוצאתו מתוך הנוזל, ונתינה לתהליך האידוי
11:32
forceכּוֹחַ the moleculesמולקולות in the liquidנוזל togetherיַחַד,
176
668000
4000
להכריח את המולקולות בנוזל להיצמד אחד לשני,
11:36
so that they jigsawפאזל togetherיַחַד
177
672000
2000
כך שהם מצטרפים יחד
11:38
in the sameאותו way as this crystallizationהִתגַבְּשׁוּת worksעובד.
178
674000
4000
באותו אופן בו עובד תהליך התגבשות.
11:42
Imagineלדמיין makingהֲכָנָה all of our hardקָשֶׁה materialsחומרים that way.
179
678000
3000
תארו לעצמכם שכך ניתן לייצר את כל החמרים הקשיחים.
11:45
Imagineלדמיין sprayingריסוס the precursorsמבשרי to a PVPV cellתָא, to a solarסוֹלָרִי cellתָא,
180
681000
7000
תארו לעצמכם ריסוס של קודמן ליצירת תא פוטו-וולטאי, תא סולרי,
11:52
ontoעַל גַבֵּי a roofגג, and havingשיש it self-assembleעצמית להרכיב into a layeredמְרוּבָּד structureמִבְנֶה that harvestsיבול lightאוֹר.
181
688000
4000
על גבי גג, כך שהוא ירכיב את עצמו לשכבה שממירה אור לחשמל.
11:56
Here'sהנה an interestingמעניין one for the IT worldעוֹלָם:
182
692000
4000
הנה רעיון מעניין לעולם ה-IT:
12:00
bio-siliconביו-סיליקון. This is a diatomדיאטום, whichאיזה is madeעָשׂוּי of silicatesסיליקטים.
183
696000
5000
ביו-סיליקון. זהו דיאטום עשוי מסיליקטים.
12:05
And so siliconסִילִיקוֹן, whichאיזה we make right now --
184
701000
2000
וכך סיליקון, שאנחנו מייצרים בימים אלו -
12:07
it's partחֵלֶק of our carcinogenicמְסַרטֵן problemבְּעָיָה in the manufactureיִצוּר of our chipsצ'יפס --
185
703000
6000
זה חלק מהבעיה הקרצינוגנית בייצור השבבים שלנו -
12:13
this is a bio-mineralizationביו מינרליזציה processתהליך that's now beingלהיות mimickedחיקוי.
186
709000
4000
זהו תהליך ביו-מינרליזציה שאותו אנחנו מחקים עכשיו.
12:17
This is at UCUC Santaסנטה Barbaraברברה. Look at these diatomsדיאטות.
187
713000
4000
זוהי אוניברסיטת קליפורניה בסנטה ברברה. הסתכלו על הדיאטומים האלה;
12:21
This is from Ernstארנסט Haeckel'sשל הקל work.
188
717000
3000
זה לקוח מעבודתו של ארנסט הקל.
12:24
Imagineלדמיין beingלהיות ableיכול to -- and, again, it's a templatedבתבנית processתהליך,
189
720000
5000
דמיינו יכולת - ושוב, זהו תהליך תבניתי,
12:29
and it solidifiesמתקשה out of a liquidנוזל processתהליך -- imagineלדמיין beingלהיות ableיכול to have that
190
725000
4000
והוא מתמצק מתוך תהליך נוזלי - דמיינו יכולת לגרום
12:33
sortסוג of structureמִבְנֶה comingמגיע out at roomחֶדֶר temperatureטֶמפֶּרָטוּרָה.
191
729000
4000
למבנה כזה להיבנות בטמפרטורת החדר.
12:37
Imagineלדמיין beingלהיות ableיכול to make perfectמושלם lensesעדשות.
192
733000
3000
דמיינו יכולת ליצור עדשות מושלמות.
12:40
On the left, this is a brittleשָׁבִיר starכוכב; it's coveredמְכוּסֶה with lensesעדשות
193
736000
5000
מצד שמאל, זהו כוכב ים; הוא מכוסה בעדשות
12:45
that the people at Lucentלוסנט Technologiesטכנולוגיות have foundמצאתי
194
741000
3000
שכפי שהאנשים בלוסנט גילו
12:48
have no distortionעיוות whatsoeverכָּלשֶׁהוּ.
195
744000
2000
הינן לחלוטין חסרות עיוותים.
12:50
It's one of the mostרוב distortion-freeללא עיוות lensesעדשות we know of.
196
746000
3000
אלו בין העדשות חסרות העיוותים ביותר המוכרות למין האנושי.
12:53
And there's manyרב of them, all over its entireשלם bodyגוּף.
197
749000
3000
ויש המון מהן, כל הגוף מכוסה בהן.
12:56
What's interestingמעניין, again, is that it self-assemblesהרכבות עצמיות.
198
752000
3000
מה שמעניין כאן, שוב, הוא שהן קורות בהרכבה-עצמית.
12:59
A womanאִשָׁה namedבשם Joannaג'ואנה Aizenbergאייזנברג, at Lucentלוסנט,
199
755000
4000
אישה בשם ג'ואנה איזנברג, בחברת לוסנט,
13:03
is now learningלְמִידָה to do this in a low-temperatureטמפרטורה נמוכה processתהליך to createלִיצוֹר
200
759000
4000
לומדת עכשיו לעשות זאת בתהליך בטמפרטורה נמוכה על מנת ליצור
13:07
these sortסוג of lensesעדשות. She's alsoגַם looking at fiberסִיב opticsאוֹפְּטִיקָה.
201
763000
4000
עדשות כאלה. היא גם בוחנת סיבים אופטיים.
13:11
That's a seaיָם spongeסְפוֹג that has a fiberסִיב opticאופטי.
202
767000
3000
זהו ספוג ים שיש לו סיב אופטי.
13:14
Down at the very baseבסיס of it, there's fiberסִיב opticsאוֹפְּטִיקָה
203
770000
3000
למטה בבסיס שלו, יש סיב אופטי
13:17
that work better than oursשֶׁלָנוּ, actuallyלמעשה, to moveמהלך \ לזוז \ לעבור lightאוֹר,
204
773000
3000
שעובד טוב יותר משלנו, למעשה, בהעברת אור.
13:20
but you can tieעניבה them in a knotקשר; they're incrediblyבצורה מדהימה flexibleגָמִישׁ.
205
776000
6000
אבל אתם יכולים לעשות איתם קשר; הם גמישים באופן מופלא.
13:26
Here'sהנה anotherאַחֵר bigגָדוֹל ideaרַעְיוֹן: COשיתוף2 as a feedstock-.
206
782000
4000
הנה עוד רעיון גדול: פחמן דו חמצני כמצע גידול.
13:30
A guy namedבשם Geoffג 'ף Coatesקואטס, at Cornellקורנל, said to himselfעַצמוֹ,
207
786000
3000
בחור בשם ג'ף קואטס, באוניברסיטת קורנל, אמר לעצמו,
13:33
you know, plantsצמחים do not see COשיתוף2 as the biggestהגדול ביותר poisonרַעַל of our time.
208
789000
4000
אתם יודעים, צמחים לא רואים בפחמן דו חמצני את הרעל הגדול ביותר של זמננו.
13:37
We see it that way. Plantsצמחים are busyעסוק makingהֲכָנָה long chainsשרשראות
209
793000
3000
אנחנו רואים אותו ככזה. צמחים עסוקים ביצירת שרשראות ארוכות
13:40
of starchesעמילנים and glucoseגלוקוז, right, out of COשיתוף2. He's foundמצאתי a way --
210
796000
6000
של עמילנים וסוכרים, נכון, מתוך פחמן דו חמצני. הוא מצא דרך -
13:46
he's foundמצאתי a catalystזָרָז -- and he's foundמצאתי a way to take COשיתוף2
211
802000
3000
הוא מצא זרז, והוא מצא דרך לקחת פחמן דו חמצני
13:49
and make it into polycarbonatesפוליקרבונטים. Biodegradableמתכלה plasticsפלסטיק
212
805000
4000
ולהפוך אותו לפוליקרבונט. פלסטיק מתכלה
13:53
out of COשיתוף2 -- how plant-likeכמו צמח.
213
809000
2000
מתוך פחמן דו חמצני - ממש כמו צמח.
13:55
Solarסוֹלָרִי transformationsטרנספורמציות: the mostרוב excitingמְרַגֵשׁ one.
214
811000
3000
טרנספורמציות סולאריות: הרעיון הכי מרגש.
13:58
There are people who are mimickingחיקוי the energy-harvestingקצירת אנרגיה deviceהתקן
215
814000
4000
אלו אנשים שמחקים את התקן המרת האנרגיה
14:02
insideבְּתוֹך of purpleסָגוֹל bacteriumחיידק, the people at ASUASU. Even more interestingמעניין,
216
818000
4000
שנמצא בבקטריה סגולה, אנשים מ-ASU. ואפילו יותר מעניין,
14:06
latelyלָאַחֲרוֹנָה, in the last coupleזוּג of weeksשבועות, people have seenלראות
217
822000
3000
לאחרונה, בשבועות האחרונים, אנשים ראו
14:09
that there's an enzymeאֶנזִים calledשקוראים לו hydrogenaseמימן that's ableיכול to evolveלְהִתְפַּתֵחַ
218
825000
5000
שיש אנזים בשם הידורגנז שמסוגל לייצר
14:14
hydrogenמֵימָן from protonפּרוֹטוֹן and electronsאלקטרונים, and is ableיכול to take hydrogenמֵימָן up --
219
830000
4000
מימן מתוך פרוטונים ואלקטרונים.והוא מסוגל ליצור מימן -
14:18
basicallyבעיקרון what's happeningמתרחש in a fuelלתדלק cellתָא, in the anodeאָנוֹדָה of a fuelלתדלק cellתָא
220
834000
5000
באופן בסיסי, מה שקורה בתא דלק, באנודה של תא דלק
14:23
and in a reversibleהָפִיך fuelלתדלק cellתָא.
221
839000
2000
ובתא דלק הפיך.
14:25
In our fuelלתדלק cellsתאים, we do it with platinumפְּלָטִינָה;
222
841000
3000
בתאי הדלק שלנו, אנחנו עושים את זה עם פלטינה.
14:28
life does it with a very, very commonמשותף ironבַּרזֶל.
223
844000
4000
החיים עושים את זה עם יסוד נפוץ מאוד - ברזל.
14:32
And a teamקְבוּצָה has now just been ableיכול to mimicלְחַקוֹת
224
848000
4000
וצוות הצליח ממש לאחרונה לחקות
14:36
that hydrogen-jugglingלהטוטנות של מימן hydrogenaseמימן.
225
852000
5000
את פעולת האנזים.
14:41
That's very excitingמְרַגֵשׁ for fuelלתדלק cellsתאים --
226
857000
2000
זה מאוד מרגש עבור תאי דלק -
14:43
to be ableיכול to do that withoutלְלֹא platinumפְּלָטִינָה.
227
859000
3000
להיות מסוגל לעשות את זה בלי פלטינה.
14:46
Powerכּוֹחַ of shapeצוּרָה: here'sהנה a whaleלוויתן. We'veללא שם: יש לנו seenלראות that the finsסנפירים of this whaleלוויתן
228
862000
5000
הכוח של הצורה: הנה לווייתן. ראינו שעל הסנפירים של לוויתן זה
14:51
have tuberclesשחפת on them. And those little bumpsבליטות
229
867000
3000
יש גבשושיות. והבליטות הקטנות האלה
14:54
actuallyלמעשה increaseלהגביר efficiencyיְעִילוּת in, for instanceלמשל,
230
870000
5000
דווקא מגבירות את היעילות, לדוגמא,
14:59
the edgeקָצֶה of an airplaneמטוס -- increaseלהגביר efficiencyיְעִילוּת by about 32 percentאָחוּז.
231
875000
5000
בקצה של מטוס - מגבירות את היעילות ב-32 אחוז לערך.
15:04
Whichאיזה is an amazingמדהים fossilמְאוּבָּן fuelלתדלק savingsחיסכון,
232
880000
2000
אשר מהווה חיסכון מדהים בדלק,
15:06
if we were to just put that on the edgeקָצֶה of a wingאֲגַף.
233
882000
5000
אם היינו פשוט שמים את זה על קצה הכנף.
15:11
Colorצֶבַע withoutלְלֹא pigmentsפיגמנטים: this peacockטַוָס is creatingיוצר colorצֶבַע with shapeצוּרָה.
234
887000
4000
צבע ללא פיגמנטים: טווס זה יוצר צבע על ידי צורה.
15:15
Lightאוֹר comesבא throughדרך, it bouncesמקפץ back off the layersשכבות;
235
891000
3000
האור עובר, ומוחזר מהשכבות;
15:18
it's calledשקוראים לו thin-filmסרט דק interferenceהַפרָעָה. Imagineלדמיין beingלהיות ableיכול
236
894000
3000
קוראים לזה התאבכות משכבות דקות. דמיינו יכולת
15:21
to self-assembleעצמית להרכיב productsמוצרים with the last fewמְעַטִים layersשכבות
237
897000
3000
לעשות הרכבה עצמית של מוצרים שהשכבות האחרונות שלהם
15:24
playingמשחק with lightאוֹר to createלִיצוֹר colorצֶבַע.
238
900000
4000
משחקות עם אור על מנת ליצור צבע.
15:28
Imagineלדמיין beingלהיות ableיכול to createלִיצוֹר a shapeצוּרָה on the outsideבחוץ of a surfaceמשטח,
239
904000
5000
דמיינו אפשרות ליצור צורה על החלק החיצוני של פני השטח,
15:33
so that it's self-cleaningניקיון עצמי with just waterמַיִם. That's what a leafעלה does.
240
909000
5000
כך שהוא יבצע ניקוי-עצמי באמצעות מים. זה מה שעלה עושה.
15:38
See that up-closeמקרוב pictureתְמוּנָה?
241
914000
2000
רואים את התקריב?
15:40
That's a ballכַּדוּר of waterמַיִם, and those are dirtעפר particlesחלקיקים.
242
916000
3000
זה כדור של מים, ואלו הם חלקיקי לכלוך.
15:43
And that's an up-closeמקרוב pictureתְמוּנָה of a lotusלוֹטוּס leafעלה.
243
919000
3000
וזה תקריב של עלה הלוטוס.
15:46
There's a companyחֶברָה makingהֲכָנָה a productמוצר calledשקוראים לו Lotusanלוטוסן, whichאיזה mimicsמִימִיקָה --
244
922000
5000
יש חברה המייצרת מוצר שנקרא Lotusan, אשר מחקה -
15:51
when the buildingבִּניָן facadeחֲזִית paintצֶבַע driesמתייבש, it mimicsמִימִיקָה the bumpsבליטות
245
927000
4000
כאשר הצבע בחזית הבניין מתייבש, הוא מחקה את הבליטות
15:55
in a self-cleaningניקיון עצמי leafעלה, and rainwaterמי גשמים cleansמנקה the buildingבִּניָן.
246
931000
5000
בעלה בעל ניקוי עצמי, ואז מי גשמים מנקים את הבניין.
16:00
Waterמים is going to be our bigגָדוֹל, grandגָדוֹל challengeאתגר:
247
936000
6000
מים הולכים להיות האתגר הגדול, המרכזי שלנו:
16:06
quenchingמרווה thirstצָמָא.
248
942000
2000
להרוות צימאון.
16:08
Here are two organismsאורגניזמים that pullמְשׁוֹך waterמַיִם.
249
944000
3000
הנה שני אורגניזמים שמפיקים מים.
16:11
The one on the left is the Namibianנמיביה beetleחיפושית pullingמושך waterמַיִם out of fogעֲרָפֶל.
250
947000
4000
משמאל חיפושית נמיבית שמפיקה מים מתוך ערפל.
16:15
The one on the right is a pillכַּדוּר bugחרק -- pullsמושך waterמַיִם out of airאוויר,
251
951000
3000
מימין זהו אורי כדורי - הוא מפיק מים מתוך האויר.
16:18
does not drinkלִשְׁתוֹת freshטָרִי waterמַיִם.
252
954000
3000
לא שותה מים.
16:21
Pullingמושך waterמַיִם out of Montereyמונטריי fogעֲרָפֶל and out of the sweatyמְיוֹזָע airאוויר in Atlantaאטלנטה,
253
957000
7000
הפקת והפרדת מים מתוך הערפל במונטריי ומתוך האויר הלח באטלנטה,
16:28
before it getsמקבל into a buildingבִּניָן, are keyמַפְתֵחַ technologiesטכנולוגיות.
254
964000
4000
לפני כניסה למבנים, היא טכנולוגיית מפתח.
16:32
Separationהַפרָדָה technologiesטכנולוגיות are going to be extremelyמְאוֹד importantחָשׁוּב.
255
968000
4000
טכנולוגיות הפרדה יהיו חשובות ביותר.
16:36
What if we were to say, no more hardקָשֶׁה rockסלע miningכְּרִיָה?
256
972000
4000
מה אם נאמר, די לכריית אבנים?
16:40
What if we were to separateנפרד out metalsמתכות from wasteמבזבז streamsזרמים,
257
976000
6000
מה אם נפיק מתכות מתוך זרמים של פסולת -
16:46
smallקָטָן amountsסכומים of metalsמתכות in waterמַיִם? That's what microbesחיידקים do;
258
982000
4000
כמויות קטנות של מתכת במים? זה מה שמיקרובים עושים,
16:50
they chelatechelate metalsמתכות out of waterמַיִם.
259
986000
2000
הם מפרידים מתכות מתוך מים.
16:52
There's a companyחֶברָה here in Sanברג Franciscoפרנסיסקו calledשקוראים לו MRאדון3
260
988000
3000
יש חברה כאן בסאן פרנסיסקו בשם MR3
16:55
that is embeddingהטבעה mimicsמִימִיקָה of the microbes'חיידקים " moleculesמולקולות on filtersמסננים
261
991000
6000
שמטמיעה חיקויים של מולקולות של מיקרובים על גבי פילטרים
17:01
to mineשלי wasteמבזבז streamsזרמים.
262
997000
3000
על מנת לכרות מתוך זרמי פסולת.
17:04
Greenירוק chemistryכִּימִיָה is chemistryכִּימִיָה in waterמַיִם.
263
1000000
4000
כימיה ירוקה היא כימיה בתוך מים.
17:08
We do chemistryכִּימִיָה in organicאורגני solventsממיסים.
264
1004000
2000
אנחנו עושים כימיה בסולבנטים אורגניים.
17:10
This is a pictureתְמוּנָה of the spinneretsspinnerets comingמגיע out of a spiderעַכָּבִישׁ
265
1006000
4000
זוהי תמונה של הקורים יוצאים מתוך עכביש,
17:14
and the silkמשי beingלהיות formedנוצר from a spiderעַכָּבִישׁ. Isn't that beautifulיפה?
266
1010000
3000
והמשי שנוצר מהעכביש. האין זה יפהפה?
17:17
Greenירוק chemistryכִּימִיָה is replacingהחלפה our industrialתַעֲשִׂיָתִי chemistryכִּימִיָה with nature'sהטבע recipeמַתכּוֹן bookסֵפֶר.
267
1013000
8000
כימיה ירוקה מחליפה את הכימיה התעשייתית שלנו עם ספר המתכונים של הטבע.
17:25
It's not easyקַל, because life usesשימו
268
1021000
5000
זה לא קל, כיוון שהחיים משתמשים
17:30
only a subsetמשנה of the elementsאלמנטים in the periodicתְקוּפָתִי tableשולחן.
269
1026000
4000
רק בחלק קטן מהיסודות בטבלא המחזורית.
17:34
And we use all of them, even the toxicרַעִיל onesיחידות.
270
1030000
4000
ואנחנו משתמשים בכולם, אפילו באלו הרעילים.
17:38
To figureדמות out the elegantאֵלֶגַנטִי recipesמתכונים that would take the smallקָטָן subsetמשנה
271
1034000
5000
מציאת המתכונים האלגנטיים שיקחו קבוצה קטנה
17:43
of the periodicתְקוּפָתִי tableשולחן, and createלִיצוֹר miracleנֵס materialsחומרים like that cellתָא,
272
1039000
6000
של יסודות, וייצרו חומרים פלאיים כמו זה,
17:49
is the taskמְשִׁימָה of greenירוק chemistryכִּימִיָה.
273
1045000
2000
זוהי משימתה של הכימיה הירוקה.
17:51
Timedמתוזמן degradationהַשׁפָּלָה: packagingאריזה that is good
274
1047000
4000
התפרקות מתוזמנת: אריזה שהיא טובה
17:55
untilעד you don't want it to be good anymoreיותר, and dissolvesמתמוסס on cueרְמִיזָה.
275
1051000
4000
עד שלא תרצו אותה יותר, ואז מתמוססת לפי פקודה.
17:59
That's a musselשַׁבְּלוּל you can find in the watersמים out here,
276
1055000
3000
זוהי צדפה שתוכלו למצוא במים כאן.
18:02
and the threadsאשכולות holdingהַחזָקָה it to a rockסלע are timedמתוזמן; at exactlyבְּדִיוּק two yearsשנים,
277
1058000
4000
והחוטים שקושרים אותה לסלע מתוזמנים - תוך בדיוק שנתיים
18:06
they beginהתחל to dissolveלְהִתְמוֹסֵס.
278
1062000
2000
הם מתחילים להתמוסס.
18:08
Healingמַרפֵּא: this is a good one.
279
1064000
3000
ריפוי: זה רעיון טוב.
18:11
That little guy over there is a tardigradeטארדיגראדה.
280
1067000
3000
הבחור הקטן כאן הוא דובון מים.
18:14
There is a problemבְּעָיָה with vaccinesחיסונים around the worldעוֹלָם
281
1070000
6000
יש בעיה ברחבי העולם שחיסונים
18:20
not gettingמקבל to patientsחולים. And the reasonסיבה is
282
1076000
3000
לא מגיעים לפציינטים. והסיבה לכך היא
18:23
that the refrigerationקֵרוּר somehowאיכשהו getsמקבל brokenשָׁבוּר;
283
1079000
4000
שהקירור מתקלקל לאורך הדרך;
18:27
what's calledשקוראים לו the "coldקַר chainשַׁרשֶׁרֶת" getsמקבל brokenשָׁבוּר.
284
1083000
2000
"השרשרת הקרה" נשברת, קוראים לזה.
18:29
A guy namedבשם Bruceברוס Rosnerרוזנר lookedהביט at the tardigradeטארדיגראדה --
285
1085000
3000
ובחור בשם ברוס רוזנר הסתכל על דובוני המים -
18:32
whichאיזה driesמתייבש out completelyלַחֲלוּטִין, and yetעדיין staysנשאר aliveבחיים for monthsחודשים
286
1088000
6000
שמתייבשים לחלוטין, ובכל זאת נשארים בחיים במשך חודשים
18:38
and monthsחודשים and monthsחודשים, and is ableיכול to regenerateלְהִתְחַדֵשׁ itselfעצמה.
287
1094000
3000
וחודשים, וחודשים, ומסוגלים להחזיר את עצמם לתחייה.
18:41
And he foundמצאתי a way to dryיָבֵשׁ out vaccinesחיסונים --
288
1097000
3000
והוא מצא שיטה לייבש חיסונים -
18:44
encaseלָשִׂים בְּאַרְגָז them in the sameאותו sortסוג of sugarסוכר capsulesכמוסות
289
1100000
4000
לאחסן אותם באותו סוג של כמוסות סוכר
18:48
as the tardigradeטארדיגראדה has withinבְּתוֹך its cellsתאים --
290
1104000
3000
שיש לדובון המים בתוך התאים שלו -
18:51
meaningמַשְׁמָעוּת that vaccinesחיסונים no longerארוך יותר need to be refrigeratedמְקוֹרָר.
291
1107000
5000
והתוצאה היא שהחיסונים כבר לא חייבים להישמר בקירור.
18:56
They can be put in a gloveכְּפָפָה compartmentתָא, OK.
292
1112000
4000
אפשר לאחסן אותם בתא הכפפות.
19:00
Learningלְמִידָה from organismsאורגניזמים. This is a sessionמוֹשָׁב about waterמַיִם --
293
1116000
5000
לימוד מאורגניזמים. כאן מדובר על מים -
19:05
learningלְמִידָה about organismsאורגניזמים that can do withoutלְלֹא waterמַיִם,
294
1121000
3000
ללמוד מאורגניזמים שיכולים להסתדר בלי מים,
19:08
in orderלהזמין to createלִיצוֹר a vaccineתַרכִּיב that lastsנמשך and lastsנמשך and lastsנמשך withoutלְלֹא refrigerationקֵרוּר.
295
1124000
7000
על מנת ליצור חיסונים שיכולים להשתמר לאורך זמן ללא קירור.
19:15
I'm not going to get to 12.
296
1131000
3000
אני לא אגיע ל-12...
19:18
But what I am going to do is tell you that the mostרוב importantחָשׁוּב thing,
297
1134000
4000
אבל מה שאומר לכם הוא שהדבר החשוב ביותר,
19:22
besidesחוץ מזה all of these adaptationsהסתגלויות, is the factעוּבדָה that these organismsאורגניזמים
298
1138000
5000
מלבד כל ההתאמות האלה, הוא העובדה שהאורגניזמים הללו
19:27
have figuredמְעוּטָר out a way to do the amazingמדהים things they do
299
1143000
5000
מצאו דרך לעשות את כל הדברים המופלאים שהם עושים
19:32
while takingלְקִיחָה careלְטַפֵּל of the placeמקום
300
1148000
3000
תוך שהם דואגים לסביבה
19:35
that's going to take careלְטַפֵּל of theirשֶׁלָהֶם offspringצֶאֱצָאִים.
301
1151000
5000
שתדאג לצאצאיהם.
19:40
When they're involvedמְעוּרָב in foreplayמשחק מקדים,
302
1156000
3000
כאשר הם עוסקים במשחק מקדים,
19:43
they're thinkingחושב about something very, very importantחָשׁוּב --
303
1159000
3000
הם חושבים על משהו מאוד, מאוד, חשוב,
19:46
and that's havingשיש theirשֶׁלָהֶם geneticגֵנֵטִי materialחוֹמֶר
304
1162000
4000
והוא איך לשמר את החומר הגנטי שלהם
19:50
remainלְהִשָׁאֵר, 10,000 generationsדורות from now.
305
1166000
5000
10,000 דורות מהיום.
19:55
And that meansאומר findingמִמצָא a way to do what they do
306
1171000
2000
ופירושו של דבר, למצוא דרך לעשות את מה שהם עושים
19:57
withoutלְלֹא destroyingלהרוס the placeמקום that'llזה יהיה take careלְטַפֵּל of theirשֶׁלָהֶם offspringצֶאֱצָאִים.
307
1173000
4000
מבלי להרוס את הסביבה שתדאג לצאצאים שלהם.
20:01
That's the biggestהגדול ביותר designלְעַצֵב challengeאתגר.
308
1177000
3000
זהו האתגר התכנוני הגדול ביותר.
20:04
Luckilyלְמַרְבֶּה הַמַזָל, there are millionsמיליונים and millionsמיליונים of geniusesגאונים
309
1180000
6000
למרבה המזל, יש מיליונים על מיליונים של גאונים
20:10
willingמוּכָן to giftמתנה us with theirשֶׁלָהֶם bestהטוב ביותר ideasרעיונות.
310
1186000
3000
שמוכנים לתת לנו את רעיונותיהם הטובים ביותר.
20:13
Good luckמַזָל havingשיש a conversationשִׂיחָה with them.
311
1189000
3000
בהצלחה בשיחה איתם.
20:16
Thank you.
312
1192000
1000
תודה.
20:17
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
313
1193000
14000
(מחיאות כפיים)
20:31
Chrisכריס Andersonאנדרסון: Talk about foreplayמשחק מקדים, I -- we need to get to 12, but really quicklyבִּמְהִירוּת.
314
1207000
4000
כריס אנדרסון: אם כבר מדברים על משחק מקדים, אני - אנחנו חייבים לשמוע את כל ה-12, אבל מאוד מהר.
20:35
Janineג'נין Benyusבניוס: Oh really?
315
1211000
1000
ג'נין בניוס: אה, באמת?
20:36
CACA: Yeah. Just like, you know, like the 10-second versionגִרְסָה
316
1212000
3000
כא: כן. כלומר, את יודעת, תקצירים של 10 שניות
20:39
of 10, 11 and 12. Because we just -- your slidesשקופיות are so gorgeousמאוד יפה,
317
1215000
3000
של 10, 11, ו-12. כיוון שאנחנו חייבים - השקפים שלך מהממים,
20:42
and the ideasרעיונות are so bigגָדוֹל, I can't standלַעֲמוֹד to let you go down
318
1218000
2000
והרעיונות כל כך גדולים, שאני לא יכול לתת לך לרדת
20:44
withoutלְלֹא seeingרְאִיָה 10, 11 and 12.
319
1220000
2000
בלי להראות את 10, 11, ו-12.
20:46
JBJB: OK, put this -- OK, I'll just holdלְהַחזִיק this thing. OK, great.
320
1222000
4000
גב: אוקיי, אני רק אחזיק את זה. אוקיי, מעולה.
20:50
OK, so that's the healingמַרפֵּא one.
321
1226000
3000
אוקיי, אז זה על ריפוי.
20:53
Sensingחישה and respondingלהגיב: feedbackמָשׁוֹב is a hugeעָצוּם thing.
322
1229000
3000
חישה ותגובה: פידבק הוא דבר אדיר.
20:56
This is a locustאַרְבֶּה. There can be 80 millionמִילִיוֹן of them in a squareכיכר kilometerקִילוֹמֶטֶר,
323
1232000
4000
זהו ארבה. יכולים להיות 80 מיליון מהם בקילומטר רבוע,
21:00
and yetעדיין they don't collideלְהִתְנַגֵשׁ with one anotherאַחֵר.
324
1236000
3000
ועדיין, הם לא מתנגשים אחד עם השני.
21:03
And yetעדיין we have 3.6 millionמִילִיוֹן carאוטו collisionsהתנגשויות a yearשָׁנָה.
325
1239000
5000
עם זאת, יש לנו 3.6 מיליון התנגשויות בין מכוניות כל שנה.
21:08
(Laughterצחוק)
326
1244000
2000
(צחוק)
21:10
Right. There's a personאדם at Newcastleניוקאסל
327
1246000
4000
נכון. יש מישהי בניוקסל
21:14
who has figuredמְעוּטָר out that it's a very largeגָדוֹל neuronעֲצָבוֹן.
328
1250000
3000
שהבינה שיש ניורון גדול מאוד.
21:17
And she's actuallyלמעשה figuringלהבין out how to make
329
1253000
3000
והיא חוקרת איך לממש
21:20
a collision-avoidanceהתנגשות התנגשות circuitryמעגלים
330
1256000
2000
מעגל למניעת התנגשויות
21:22
basedמבוסס on this very largeגָדוֹל neuronעֲצָבוֹן in the locustאַרְבֶּה.
331
1258000
4000
בהתבסס על הנוירון הגדול הזה בארבה..
21:26
This is a hugeעָצוּם and importantחָשׁוּב one, numberמספר 11.
332
1262000
2000
זה גדול וחשוב, מספר 11.
21:28
And that's the growingגָדֵל fertilityפוריות.
333
1264000
2000
והוא גידול פריון.
21:30
That meansאומר, you know, netנֶטוֹ fertilityפוריות farmingחַקלָאוּת.
334
1266000
4000
כלומר, אתם יודעים, חקלאות פריון נטו.
21:34
We should be growingגָדֵל fertilityפוריות. And, oh yes -- we get foodמזון, too.
335
1270000
4000
אנחנו צריכים לגדל פריון. וגם, כן - נקבל גם אוכל.
21:38
Because we have to growלגדול the capacityקיבולת of this planetכוכב לכת
336
1274000
5000
כיוון שאנחנו צריכים להגדיל את הקיבולת של הפלנטה הזו
21:43
to createלִיצוֹר more and more opportunitiesהזדמנויות for life.
337
1279000
3000
ליצור עוד ועוד הזדמנויות לחיים.
21:46
And really, that's what other organismsאורגניזמים do as well.
338
1282000
2000
ולמען האמת, זה גם מה שאורגניזמים אחרים עושים.
21:48
In ensembleמִכלוֹל, that's what wholeכֹּל ecosystemsמערכות אקולוגיות do:
339
1284000
3000
זה מה שמערכות אקולוגיות שלמות עושות בלהקה:
21:51
they createלִיצוֹר more and more opportunitiesהזדמנויות for life.
340
1287000
3000
הן יוצרות עוד ועוד הזדמנויות לחיים.
21:54
Our farmingחַקלָאוּת has doneבוצע the oppositeמול.
341
1290000
3000
החקלאות שלנו עשתה את ההיפך.
21:57
So, farmingחַקלָאוּת basedמבוסס on how a prairieעֲרָבָה buildsבונה soilאדמה,
342
1293000
4000
אז, חקלאות המבוססת על הדרך בה ערבה בונה אדמה פוריה,
22:01
ranchingחווה basedמבוסס on how a nativeיָלִיד ungulateלא מסודרת herdעֵדֶר
343
1297000
4000
חוואות המתבססת על הדרך בה עדר בהמות טבעי
22:05
actuallyלמעשה increasesמגביר the healthבְּרִיאוּת of the rangeטווח,
344
1301000
2000
מגדיל את הבריאות של החווה.
22:07
even wastewaterשפכים treatmentיַחַס basedמבוסס on how a marshבִּצָה
345
1303000
5000
אפילו טיהור מים המתבסס על הדרך בה ביצה
22:12
not only cleansמנקה the waterמַיִם,
346
1308000
2000
לא רק מנקה מים,
22:14
but createsיוצר incrediblyבצורה מדהימה sparklingנוֹצֵץ productivityפִּריוֹן.
347
1310000
4000
אלא גם יוצרת פרודוקטיביות מדהימה.
22:18
This is the simpleפָּשׁוּט designלְעַצֵב briefקָצָר. I mean, it looksנראה simpleפָּשׁוּט
348
1314000
4000
זהו תדריך על עיצוב פשוט. אני מתכוונת, זה נראה פשוט
22:22
because the systemמערכת, over 3.8 billionמיליארד yearsשנים, has workedעבד this out.
349
1318000
5000
כיוון שהמערכת, במשך 3.8 מיליארד שנים, עבדה על זה.
22:27
That is, those organismsאורגניזמים that have not been ableיכול to figureדמות out
350
1323000
5000
כלומר, אותם אורגניזמים שלא הצליחו להבין
22:32
how to enhanceלשפר or sweetenלְהַמתִיק theirשֶׁלָהֶם placesמקומות,
351
1328000
4000
כיצד לשפר או להיטיב את הסביבה שלהם,
22:36
are not around to tell us about it.
352
1332000
3000
כבר לא קיימים כדי לספר לנו על זה.
22:39
That's the twelfthשְׁנֵים עָשָׂר one.
353
1335000
3000
זה השנים-עשר.
22:42
Life -- and this is the secretסוֹד trickטריק; this is the magicקֶסֶם trickטריק --
354
1338000
4000
החיים - וזה הטריק הסודי; זה הקסם -
22:46
life createsיוצר conditionsתנאים conduciveמְסַיֵעַ to life.
355
1342000
4000
החיים יוצרים תנאים המתאימים לחיים.
22:50
It buildsבונה soilאדמה; it cleansמנקה airאוויר; it cleansמנקה waterמַיִם;
356
1346000
4000
החיים בונים אדמה, מנקים אוויר, מנקים מים,
22:54
it mixesמתערבב the cocktailקוקטייל of gasesגזים that you and I need to liveלחיות.
357
1350000
3000
מערבבים את קוקטייל הגזים שאני ואתם צריכים על מנת לחיות.
22:57
And it does that in the middleאֶמצַע of havingשיש great foreplayמשחק מקדים
358
1353000
6000
והם עושים זאת תוך כדי משחק מקדים מעולה
23:03
and meetingפְּגִישָׁה theirשֶׁלָהֶם needsצרכי. So it's not mutuallyהֲדָדִית exclusiveבִּלעָדִי.
359
1359000
6000
והיענות לצרכים שלהם. כך שזו לא סתירה הדדית.
23:09
We have to find a way to meetלִפְגוֹשׁ our needsצרכי,
360
1365000
3000
אנחנו חייבים למצוא דרך להיענות לצרכים שלנו,
23:12
while makingהֲכָנָה of this placeמקום an Edenעֵדֶן.
361
1368000
6000
תוך שאנו הופכים את הסביבה לגן עדן.
23:18
CACA: Janineג'נין, thank you so much.
362
1374000
1000
כא: ג'אנין, תודה רבה.
23:19
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
363
1375000
1000
(מחיאות כפיים)
Translated by Meir Adest
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Janine Benyus - Science writer, innovation consultant, conservationist
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity.

Why you should listen

In the world envisioned by science author Janine Benyus, a locust's ability to avoid collision within a roiling cloud of its brethren informs the design of a crash-resistant car; a self-cleaning leaf inspires a new kind of paint, one that dries in a pattern that enables simple rainwater to wash away dirt; and organisms capable of living without water open the way for vaccines that maintain potency even without refrigeration -- a hurdle that can prevent life-saving drugs from reaching disease-torn communities. Most important, these cool tools from nature pull off their tricks while still managing to preserve the environment that sustains them, a life-or-death lesson that humankind is in need of learning.

As a champion of biomimicry, Benyus has become one of the most important voices in a new wave of designers and engineers inspired by nature. Her most recent project, AskNature, explores what happens if we think of nature by function and looks at what organisms can teach us about design.

More profile about the speaker
Janine Benyus | Speaker | TED.com