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
TEDGlobal>Geneva

Caleb Harper: This computer will grow your food in the future

קיילב הארפר: המחשב הזה יגדל אוכל עבורכם בעתיד

Filmed:
1,812,924 views

מה אם היינו יכולים לגדל אוכל טעים, דחוס חומרים מזינים, בתוך מבנים בכל מקום בעולם? קיילב הארפר, מנהל CitiFARM במעבדת המדיה של MIT, רוצה לשנות את מערכות האוכל על ידי חיבור מגדלים עם טכנולוגיה. הכירו את מחשבי המזון של הארפר והביטו באיך עתיד החקלאות אולי יראה.
- 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

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

00:13
Foodמזון crisisמַשׁבֵּר.
0
1157
1264
משבר מזון.
00:14
It's in the newsחֲדָשׁוֹת everyכֹּל day.
1
2445
1578
זה בחדשות בכל יום.
00:16
But what is it?
2
4047
1322
אבל מה זה?
00:17
Some placesמקומות in the worldעוֹלָם
it's too little foodמזון,
3
5393
2899
במקומות מסוימים בעולם
זה מעט מדי מזון,
00:20
maybe too much.
4
8316
1190
אולי יותר מדי.
00:21
Other placesמקומות, GMOGMO is savingחִסָכוֹן the worldעוֹלָם.
5
9963
2329
במקומות אחרים, הנדסה גנטית
מצילה את העולם.
00:24
Maybe GMOGMO is the problemבְּעָיָה?
6
12821
1788
אולי הנדסה גנטית היא הבעיה?
00:27
Too much agriculturalחַקלָאִי runoffנגר
creatingיוצר badרַע oceansהאוקיינוסים, toxicרַעִיל oceansהאוקיינוסים,
7
15355
3462
יותר מדי נגר חקלאי יוצר
אוקיינוסים בעייתיים, אוקיינוסים רעילים
00:30
attenuationהנחתה of nutritionתְזוּנָה.
8
18841
1637
הנחתה של התזונה.
00:32
They go on and on.
9
20836
1666
הם ממשיכים עוד ועד.
00:34
And I find the currentנוֹכְחִי climateאַקלִים
of this discussionדִיוּן
10
22919
3225
ואני מוצא את האווירה הנוכחית
של הדיון הזה
00:38
incrediblyבצורה מדהימה disempoweringמחלישה.
11
26168
2299
מאוד מחלישה.
00:41
So how do we bringלְהָבִיא that
to something that we understandמבין?
12
29110
3441
אז איך אנחנו מביאים זאת
לידי משהו שאנחנו מבינים?
00:45
How is this appleתפוח עץ foodמזון crisisמַשׁבֵּר?
13
33508
2230
איך התפוח הזה הוא משבר מזון?
00:48
You've all eatenאָכוּל an appleתפוח עץ
in the last weekשָׁבוּעַ, I'm sure.
14
36194
2615
כולכם אכלתם תפוח
בשבוע האחרון, אני בטוח.
00:51
How oldישן do you think it was
from when it was pickedהרים?
15
39468
2753
בן כמה אתם חושבים שהוא
היה מהיום שבו הוא נקטף?
00:55
Two weeksשבועות?
16
43264
1184
שבועיים?
00:56
Two monthsחודשים?
17
44472
1154
חודשיים?
00:58
Elevenאחד עשר monthsחודשים --
18
46887
1153
אחד עשר חודשים--
01:00
the averageמְמוּצָע ageגיל of an appleתפוח עץ
in a groceryמַכּוֹלֶת storeחֲנוּת in the Unitedמאוחד Statesמדינות.
19
48064
3355
הגיל הממוצע של תפוח
בחנות מכולת בארצות הברית.
01:03
And I don't expectלְצַפּוֹת it
to be much differentשונה in Europeאֵירוֹפָּה
20
51443
2499
ואני לא מצפה שזה יהיה שונה
בהרבה באירופה
01:05
or anywhereבְּכָל מָקוֹם elseאַחֵר in the worldעוֹלָם.
21
53966
1480
או בכל מקום אחר בעולם.
01:07
We pickלִבחוֹר them,
22
55470
1164
אני קוטפים אותם,
01:08
we put them in coldקַר storageאִחסוּן,
23
56658
2077
אנחנו שמים אותם באחסון קר,
01:10
we gasגַז the coldקַר storageאִחסוּן --
24
58759
1268
אנחנו שמים גז באחסון הקר--
01:12
there's actuallyלמעשה documentedמְתוֹעָד proofהוכחה
25
60051
1897
למעשה ישנם הוכחות מתועדות
01:13
of workersעובדים tryingמנסה to go
into these environmentsסביבות
26
61972
2243
של עובדים שמנסים להיכנס לסביבות הללו
01:16
to retrieveלהחזיר an appleתפוח עץ,
27
64239
1594
להביא תפוח,
01:17
and dyingגְסִיסָה,
28
65857
1168
ומתים,
01:19
because the atmosphereאַטמוֹספֵרָה
29
67606
1155
בגלל שהאטמוספרה
01:20
that they slowלְהַאֵט down the processתהליך
of the appleתפוח עץ with is alsoגַם toxicרַעִיל to humansבני אנוש.
30
68785
3965
שמאיטה את התהליך של התפוח
רעילה גם לבני אדם.
01:25
How is it that noneאף אחד of you knewידע this?
31
73152
1899
איך זה שאיש מכם לא ידע זאת?
01:27
Why didn't I know this?
32
75075
1504
למה אני לא ידעתי זאת?
01:29
Ninetyתִשׁעִים percentאָחוּז of the qualityאיכות
of that appleתפוח עץ --
33
77086
2208
תשעים אחוזים מאיכות
של התפוח הזה--
01:31
all of the antioxidantsנוגדי חמצון -- are goneנעלם
by the time we get it.
34
79318
2960
כל נוגדי החמצון -- הלכו
עד שהוא הגיע אלינו.
01:34
It's basicallyבעיקרון a little ballכַּדוּר of sugarסוכר.
35
82719
2183
הוא בעיקרון כדור סוכר קטן.
01:38
How did we get so informationמֵידָע poorעני
36
86126
2782
איך נהיינו כה עניים במידע
01:40
and how can we do better?
37
88932
1458
ואיך אנחנו יכולים להשתפר?
01:43
I think what's missingחָסֵר is a platformפּלַטפוֹרמָה.
38
91347
2856
אני חושב שמה שחסר זה פלטפורמה.
01:46
I know platformsפלטפורמות -- I know computersמחשבים,
39
94630
1809
אני מכיר פלטפורמות -- אני מכיר מחשבים,
01:48
they put me on the Internetאינטרנט
when I was youngצָעִיר.
40
96463
2119
הם שמו אותי באינטרנט
כאשר הייתי צעיר.
01:50
I did very weirdמְשׁוּנֶה things --
41
98606
1246
עשיתי כמה דברים מוזרים --
01:51
(Laughterצחוק)
42
99876
1001
(צחוק)
01:52
on this platformפּלַטפוֹרמָה.
43
100901
1151
בפלטפורמה הזו.
01:54
But I metנפגש people,
and I could expressאֶקְסְפּרֶס myselfעצמי.
44
102076
2093
אבל הכרתי אנשים,
ויכולתי להביע את עצמי.
01:56
How do you expressאֶקְסְפּרֶס yourselfעַצמְךָ in foodמזון?
45
104193
2014
איך אתם מביעים את עצמכם במזון?
01:58
If we had a platformפּלַטפוֹרמָה,
46
106556
1540
אם הייתה לנו פלטפורמה,
02:00
we mightאולי feel empoweredרַשַׁאִי
to questionשְׁאֵלָה: What if?
47
108120
3147
אולי היינו מרגישים מעוצמים
לשאול: מה אם?
02:04
For me, I questionedנחקר:
48
112005
1151
בשבילי, אני שאלתי:
02:05
What if climateאַקלִים was democraticדֵמוֹקרָטִי?
49
113180
2746
מה אם אקלים היה דמוקרטי?
02:09
So, this is a mapמַפָּה of climateאַקלִים in the worldעוֹלָם.
50
117830
2007
אז, זו מפה של האקלים בעולם.
02:11
The mostרוב productiveפּרוּדוּקטִיבִי areasאזורי in greenירוק,
the leastהכי פחות productiveפּרוּדוּקטִיבִי in redאָדוֹם.
51
119861
3340
האזורים הכי פרודוקטיביים בירוק,
הפחות פרודוקטיביים באדום.
02:15
They shiftמִשׁמֶרֶת and they changeשינוי,
52
123606
1308
הם זזים והם משתנים,
02:16
and Californianקליפורניה farmersחקלאים
now becomeהפכו Mexicanמֶקסִיקָני farmersחקלאים.
53
124938
2671
וחקלאים מקליפורניה
עתה נהיים חקלאים מקסיקנים,
02:19
Chinaסין picksמבחר up landארץ in Brazilבְּרָזִיל
to growלגדול better foodמזון,
54
127934
2897
סין לוקחת אדמה בברזיל
לגדל מזון טוב יותר,
02:22
and we're a slaveעֶבֶד to climateאַקלִים.
55
130855
2026
ואנחנו עבדים לאקלים.
02:26
What if eachכל אחד countryמדינה had
its ownשֶׁלוֹ productiveפּרוּדוּקטִיבִי climateאַקלִים?
56
134056
3057
מה אם לכל מדינה היה
את האקלים הפרודוקטיבי שלה?
02:29
What would that changeשינוי about how we liveלחיות?
57
137612
2120
איך זה היה משנה את איך שאנחנו חיים?
02:32
What would that changeשינוי
about qualityאיכות of life and nutritionתְזוּנָה?
58
140233
2984
איך זה היה משנה את איכות
החיים והתזונה?
02:36
The last generation'sדור problemבְּעָיָה
was, we need more foodמזון
59
144257
3295
בעיית הדור הקודם הייתה,
אנחנו צריכים יותר אוכל
02:39
and we need it cheapזוֹל.
60
147576
1181
ואנחנו צריכים אותו זול.
02:41
Welcomeברוך הבא to your globalגלוֹבָּלִי farmחווה חקלאית.
61
149194
2120
ברוכים הבאים לחווה הגלובלית שלכם.
02:43
We builtבנוי a hugeעָצוּם analogאנלוגי farmחווה חקלאית.
62
151338
2460
בנינו חווה אנלוגית ענקית.
02:45
All these tracesעקבות --
63
153822
1430
כל העקבות הללו --
02:47
these are carsמכוניות, planesמטוסים,
trainsרכבות and automobilesמכוניות.
64
155276
2900
אלו מכוניות, מטוסים,
רכבות ורכבים.
02:50
It's a miracleנֵס that we feedהזנה
sevenשֶׁבַע billionמיליארד people
65
158597
3185
זה נס שאנחנו מאכילים
שבעה מיליארד אנשים
02:53
with just a fewמְעַטִים of us involvedמְעוּרָב
in the productionהפקה of foodמזון.
66
161806
3045
כאשר כל כך מעט מאיתנו
מעורים בייצור המזון.
02:57
What if ...
67
165709
1168
מה אם...
02:59
we builtבנוי a digitalדִיגִיטָלי farmחווה חקלאית?
68
167758
1676
נבנה חווה דיגיטלית?
03:01
A digitalדִיגִיטָלי worldעוֹלָם farmחווה חקלאית.
69
169458
1163
חווה דיגיטלית עולמית.
03:02
What if you could take this appleתפוח עץ,
70
170645
2809
מה אם יכולת לקחת את התפוח הזה,
03:06
digitizeלְסַפְרֵת it somehowאיכשהו,
71
174052
1710
להפוך אותו לדיגיטלי איכשהו,
03:07
sendלִשְׁלוֹחַ it throughדרך particlesחלקיקים in the airאוויר
72
175786
2468
לשלוח אותו דרך חלקיקים באוויר
03:10
and reconstituteמחדש it on the other sideצַד?
73
178278
2410
ולבנות אותו מחדש בצד השני?
03:13
What if?
74
181337
1160
מה אם?
03:15
Going throughדרך some of these quotesציטוטים,
75
183338
1675
כשעברתי על כמה מהציטוטים הללו,
03:17
you know, they inspireהשראה me to do what I do.
76
185037
2042
אתם יודעים, הם הניחו עלי השראה
לעשות את מה שאני עושה.
03:19
First one:
77
187103
1155
דבר ראשון:
03:20
["Japaneseיַפָּנִית farmingחַקלָאוּת has no youthנוֹעַר,
no waterמַיִם, no landארץ and no futureעתיד."]
78
188282
4110
["לחקלאים יפנים אין נוער, אין מים,
אין אדמה ואין עתיד"]
03:24
That's what I landedנחת to the day
that I wentהלך to MinamisanrikuMinamisanriku,
79
192767
3738
זה מה שהבנתי ביום
שהלכתי למינמיסאנריקו,
03:28
one stop southדָרוֹם of Fukushimaפוקושימה,
80
196529
1573
תחנה אחת דרום לפוקושימה,
03:30
after the disasterאסון.
81
198126
1702
אחרי האסון.
03:31
The kidsילדים have headedבראשותו to Sendaiסנדאי and Tokyoטוקיו,
82
199852
2551
הילדים עזבו לסנדאי וטוקיו,
03:34
the landארץ is contaminatedמְזוֹהָם,
83
202427
1375
האדמה מזוהמת,
03:35
they alreadyכְּבָר importיְבוּא 70 percentאָחוּז
of theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ foodמזון.
84
203826
2321
הם כבר מייבאים 70 אחוזים
מהמזון שלהם.
03:38
But it's not uniqueייחודי to Japanיפן.
85
206171
2140
אבל זה לא ייחודי ליפן.
03:40
Two percentאָחוּז of the Americanאֲמֶרִיקָאִי populationאוּכְלוֹסִיָה
is involvedמְעוּרָב in farmingחַקלָאוּת.
86
208749
3397
שני אחוזים מהאוכלוסייה האמריקנית
מעורבת בחקלאות.
03:45
What good answerתשובה comesבא
from two percentאָחוּז of any populationאוּכְלוֹסִיָה?
87
213091
3542
איזו תשובה טובה מגיעה
משני אחוזים מכל אוכלוסייה?
03:49
As we go around the worldעוֹלָם,
88
217725
1585
כאשר אנחנו הולכים בעולם,
03:51
50 percentאָחוּז of the Africanאַפְרִיקַנִי
populationאוּכְלוֹסִיָה is underתַחַת 18.
89
219334
3611
50 אחוזים מהאוכלוסייה
האפריקאית מתחת ל-18.
03:55
Eightyשמונים percentאָחוּז don't want to be farmersחקלאים.
90
223905
2816
שמונים אחוזים לא רוצים להיות חקלאים.
03:58
Farmingחַקלָאוּת is hardקָשֶׁה.
91
226745
1454
חקלאות זה קשה.
04:00
The life of a small-shareholderבעל מניות קטן
farmerחַקלאַי is miserableאוּמלָל.
92
228651
3831
החיים של חקלאות שיתופי קטן הם אומללים.
04:05
They go into the cityעִיר.
93
233381
1292
הם הולכים לעיר.
04:06
In Indiaהוֹדוּ:
94
234697
1160
בהודו:
04:08
farmers'חקלאים familiesמשפחות not beingלהיות ableיכול
to have basicבסיסי accessגִישָׁה to utilitiesכלי עזר,
95
236523
3190
משפחות חקלאים לא נגישות לכלי עזר בסיסיים,
04:11
more farmerחַקלאַי suicidesהתאבדויות this yearשָׁנָה
and the previousקודם 10 before that.
96
239737
3799
יותר התאבדויות של חקלאים השנה
ו-10 שלפני כן.
04:15
It's uncomfortableלא נוח to talk about.
97
243560
1635
לא נח לדבר על זה.
04:17
Where are they going?
98
245219
1168
לאן הם הולכים?
04:18
Into the cityעִיר.
99
246411
1208
לתוך העיר.
04:20
No youngצָעִיר people, and everyone'sשל כולם headedבראשותו in.
100
248719
2168
אין אנשים צעירים, וכולם הולכים פנימה.
04:22
So how do we buildלִבנוֹת this platformפּלַטפוֹרמָה
that inspiresמעורר השראה the youthנוֹעַר?
101
250911
3971
אז איך אנחנו בונים את הפלטפורמה
הזו שתעודד את הנוער?
04:27
Welcomeברוך הבא to the newחָדָשׁ tractorטְרַקטוֹר.
102
255687
1632
ברוכים הבאים לטרקטור החדש.
04:29
This is my combineלְשַׁלֵב.
103
257754
1827
זהו הקומביין שלי.
04:32
A numberמספר of yearsשנים agoלִפנֵי now,
104
260224
1299
לפני כמה שנים,
04:33
I wentהלך to Bedמיטה Bathמֶרחָץ and Beyondמעבר
and Home Depotמַחסָן
105
261547
2162
הלכתי לחנות כלי בית והום-דיפו.
04:35
and I startedהתחיל hackingפריצה.
106
263733
1151
והתחלתי לפרוץ.
04:36
And I builtבנוי sillyטִפּשִׁי things
107
264908
1215
ובניתי דברים שטותיים
04:38
and I madeעָשׂוּי plantsצמחים danceלִרְקוֹד
108
266147
1151
וגרמתי לצמחים לרקוד
04:39
and I attachedמְצוֹרָף them to my computerמַחשֵׁב
109
267322
1851
וחיברתי אותם למחשב שלי
04:41
and I killedנהרג them all --
110
269197
1290
והרגתי את כולם --
04:42
a lot.
111
270966
1173
הרבה.
04:44
(Laughterצחוק)
112
272163
1000
(צחוק)
04:45
I eventuallyבסופו של דבר got them to surviveלִשְׂרוֹד.
113
273773
1610
לבסוף גרמתי להם לשרוד.
04:47
And I createdשנוצר one of the mostרוב
intimateאִינטִימִי relationshipsיחסים
114
275407
2466
ויצרתי את אחת ממערכות היחסים
הכי אינטימיות
04:49
I've ever had in my life,
115
277897
1215
שהיו לי מעולם,
04:51
because I was learningלְמִידָה
the languageשפה of plantsצמחים.
116
279136
3105
בגלל שלמדתי את שפת הצמחים.
04:55
I wanted to make it biggerגדול יותר.
117
283008
1318
רציתי לעשות זאת גדול יותר.
04:56
They said, "Knockנְקִישָׁה yourselfעַצמְךָ out, kidיֶלֶד!
118
284350
1763
הם אמרו, "תשתגע, ילד!
04:58
Here'sהנה an oldישן electronicsמכשירי חשמל roomחֶדֶר
that nobodyאף אחד wants.
119
286137
2901
זהו חדר אלקטרוניקה ישן
שאף אחד לא רצה.
05:01
What can you do?"
120
289062
1302
מה אתה יכול לעשות?"
05:03
With my teamקְבוּצָה, we builtבנוי a farmחווה חקלאית
insideבְּתוֹך of the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת labמַעבָּדָה,
121
291031
2627
עם הצוות שלי, בנינו חווה בתוך
מעבדת המדיה,
05:05
a placeמקום historicallyהיסטורית knownידוע
not for anything about biologyביולוגיה
122
293682
3934
מקום שידוע היסטורית
לגבי שום דבר ביולוגי
05:09
but everything about digitalדִיגִיטָלי life.
123
297640
2549
אבל הכל לגבי חיים דיגיטלים.
05:12
Insideבְּתוֹך of these 60 squareכיכר feetרגל,
124
300213
2642
בתוך 18 המטר הרבועים הללו,
05:14
we producedמיוצר enoughמספיק foodמזון to feedהזנה
about 300 people onceפַּעַם a monthחוֹדֶשׁ --
125
302879
3126
הפקנו מספיק מזון להאכיל
כ-300 אנשים פעם בחודש --
05:18
not a lot of foodמזון.
126
306029
1152
לא הרבה אוכל.
05:19
And there's a lot of interestingמעניין
technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה in there.
127
307205
2515
ויש הרבה טכנולוגיה מעניינת בפנים.
05:21
But the mostרוב interestingמעניין thing?
128
309744
1655
אבל הדבר המעניין ביותר?
05:24
Beautifulיפה, whiteלבן rootsשורשים,
129
312226
1705
שורשים לבנים, יפים,
05:26
deepעָמוֹק, greenירוק colorsצבעים
130
314478
2421
צבעים ירוקים, עמוקים
05:29
and a monthlyיַרחוֹן harvestקְצִיר.
131
317629
1532
וקציר חודשי.
05:31
Is this a newחָדָשׁ cafeteriaקָפֵטֶרִיָה?
132
319668
2561
האם זו קפטריה חדשה?
05:34
Is this a newחָדָשׁ retailקמעונאות experienceניסיון?
133
322787
3321
האם זה ניסוי קמעונאי חדש?
05:38
Is this a newחָדָשׁ groceryמַכּוֹלֶת storeחֲנוּת?
134
326132
1574
האם זו חנות מכולת חדשה?
05:39
I can tell you one thing for sure:
135
327730
1881
אני יכול לומר לכם דבר אחד בוודאות:
05:42
this is the first time
136
330127
1150
זו הפעם הראשונה
05:43
anybodyמִישֶׁהוּ in the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת labמַעבָּדָה
rippedקרע the rootsשורשים off of anything.
137
331301
2881
שמישהו במעמדת המדיה
תלש את השורשים של משהו.
05:46
(Laughterצחוק)
138
334613
1417
(צחוק)
05:48
We get our saladסלט in bagsתיקים;
139
336528
1705
אנחנו מקבלים את הסלט שלנו בשקיות;
05:50
there's nothing wrongלא בסדר with that.
140
338257
1736
אין שום דבר רע לגבי זה.
05:52
But what happensקורה
141
340400
1521
אבל מה קורה
05:53
when you have an image-basedמבוסס תמונה
processingמעבד expertמוּמחֶה,
142
341945
3111
כשיש לך מומחה לעיבוד תמונה,
05:57
a dataנתונים scientistמַדְעָן,
143
345080
1415
מנתח מידע,
05:58
a roboticistרובוטית,
144
346996
1396
רובוטיקאי,
06:00
rippingקורע rootsשורשים off and thinkingחושב,
145
348933
1526
תולשים שורשים וחושבים,
06:02
"Huh. I know something about --
146
350483
1880
"אהה. אני יודע משהו --
06:04
I could make this happenלִקְרוֹת, I want to try."
147
352387
2193
אני יכול לגרום לזה לקרות, אני רוצה לנסות."
06:07
In that processתהליך we would
bringלְהָבִיא the plantsצמחים out
148
355364
2275
בשלב הזה הוצאנו את הצמחים החוצה
06:09
and we would take some back to the labמַעבָּדָה,
149
357663
1909
ולקחנו חלק חזרה למעבדה,
06:11
because if you grewגדל it,
you don't throwלזרוק it away;
150
359596
2256
כי אם אתה מגדל את זה,
אתה לא זורק את זה;
06:13
it's kindסוג of preciousיָקָר to you.
151
361876
1397
זה דיי יקר עבורך.
06:15
I have this weirdמְשׁוּנֶה tongueלָשׁוֹן now,
152
363297
1397
יש לי לשון מוזרה עכשיו,
06:16
because I'm afraidחוֹשֵׁשׁ to let anybodyמִישֶׁהוּ eatלאכול
anything untilעד I've eatenאָכוּל it first,
153
364718
3444
בגלל שאני מפחד לתת למישהו לאכול
משהו לפני שאכלתי אותו קודם,
06:20
because I want it to be good.
154
368186
1389
בגלל שאני רוצה שזה יהיה טוב.
06:21
So I eatלאכול lettuceחסה everyכֹּל day
155
369599
1246
אז אני אוכל חסה כל יום
06:22
and I can tell the pHpH
of a lettuceחסה withinבְּתוֹך .1.
156
370869
2457
אני יכול להרגיש את רמת
החומציות של חסה עד ל .1.
06:25
(Laughterצחוק)
157
373350
1005
(צחוק)
06:26
I'm like, "No, that's 6.1 -- no,
no, you can't eatלאכול it todayהיום."
158
374379
3171
אני נהיי, "לא, זה 6.1 -- לא,
לא, אתה לא יכול לאכול את זה היום."
06:29
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
159
377574
3145
(מחיאות כפיים)
06:34
This lettuceחסה that day was hyperיֶתֶר sweetמתוק.
160
382042
2588
החסה באותו יום הייתה מאוד מתוקה.
06:37
It was hyperיֶתֶר sweetמתוק
because the plantצמח had been stressedלחוץ
161
385362
2548
היא הייתה מאוד מתוקה
בגלל שהצמח נלחץ
06:39
and it createdשנוצר a chemicalכִּימִי reactionתְגוּבָה
in the plantצמח to protectלְהַגֵן itselfעצמה:
162
387934
3129
והוא יוצר תגובה כימית כדי להגן על עצמו:
06:43
"I'm not going to dieלָמוּת!"
163
391087
1164
"אני לא הולך למות!"
06:44
And the plantsצמחים not-going-to-dieלא הולך למות,
tasteטַעַם sweetמתוק to me.
164
392275
3129
ולצמחים שלא-הולכים-למות,
יש טעם מתוק עבורי.
06:48
Technologistsטכנאים fallingנופל backwardsאֲחוֹרָה
into plantצמח physiologyפִיסִיוֹלוֹגִיָה.
165
396683
2862
טכנולוגים חוזרים לפיזיולוגית צמחים.
06:51
So we thought other people
neededנָחוּץ to be ableיכול to try this.
166
399569
2705
אז חשבנו שאנשים אחרים צריכים לנסות את זה.
06:54
We want to see what people can createלִיצוֹר,
167
402298
1857
רצינו לראות מה אנשים יכולים ליצור,
06:56
so we conceivedיזום of a labמַעבָּדָה
that could be shippedנשלח anywhereבְּכָל מָקוֹם.
168
404179
2689
אז יצרנו מעבדה שיכולה להישלח לכל מקום.
06:59
And then we builtבנוי it.
169
407359
1232
ואז בנינו אותה.
07:02
So on the facadeחֲזִית
of the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת labמַעבָּדָה is my labמַעבָּדָה,
170
410095
2623
אז בחזית מעבדת המדיה יש את המעבדה שלי,
07:04
that has about 30 pointsנקודות
of sensingחישה perלְכָל plantצמח.
171
412742
2693
יש כאן כ-30 נקודות
חישה על כל צמח.
07:08
If you know about the genomeגנום or geneticsגנטיקה,
172
416035
3169
אם אתה יודע אודות הגנום או הגנטיקה,
07:11
this is the phenomeפנומה, right?
173
419228
2503
אז זה הפנום, נכון?
07:13
The phenomenaתופעות.
174
421755
1242
התופעה.
07:15
When you say, "I like
the strawberriesתותים from Mexicoמקסיקו,"
175
423021
2480
כאשר אתה אומר, "אני אוהב את
התותים ממקסיקו,"
07:17
you really like the strawberriesתותים
from the climateאַקלִים
176
425525
2389
אתה באמת אומר שאתה אוהב
את התותים מהאקלים
שיצרו את הביטוי שאתה אוהב.
07:19
that producedמיוצר the expressionביטוי
that you like.
177
427938
2088
07:22
So if you're codingסִמוּל climateאַקלִים --
178
430050
2189
אז אם אתה מקודד אקלים --
07:24
this much COשיתוף2, this much O2 createsיוצר
a recipeמַתכּוֹן -- you're codingסִמוּל
179
432263
3301
כמות כזו של CO2, כמות כזו של O2
יותר מתכון -- אתה מקודד
07:27
the expressionביטוי of that plantצמח,
the nutritionתְזוּנָה of that plantצמח,
180
435588
3275
את הביטוי של הצמח הזה,
התזונה של הצמח הזה,
07:30
the sizeגודל of that plantצמח, the shapeצוּרָה,
the colorצֶבַע, the textureמרקם.
181
438887
3258
הגודל של הצמח הזה, הצורה,
הצבע, הטקסטורה,
07:35
We need dataנתונים,
182
443683
1185
אנחנו צריכים מידע,
07:36
so we put a bunchצְרוֹר of sensorsחיישנים in there
183
444892
1781
אז שמנו הרבה סנסורים שם
07:38
to tell us what's going on.
184
446697
1303
לספר לנו מה הולך שם.
07:40
If you think of your houseplantsעציצים,
185
448024
1582
אם אתם חושבים על צמחי הבית שלכם,
07:41
and you look at your houseplantצמח ביתי
186
449630
1495
ואתם מסתכלים על צמחי הבית שלכם
ואתם ממש עצובים, בגלל שאתם,
07:43
and you're superסוּפֶּר sadעָצוּב, because you're like,
187
451149
2012
"למה אתם מתים? לא תדברו איתי?"
07:45
"Why are you dyingגְסִיסָה? Won'tרָגִיל you talk to me?"
188
453185
2016
07:47
(Laughterצחוק)
189
455225
1000
(צחוק)
07:48
Farmersחקלאים developלְפַתֵחַ the mostרוב beautifulיפה
fortune-tellingגילוי עתידות eyesעיניים
190
456659
2822
חקלאים מפתחים עיניים יפות שמנבאות עתידות
07:51
by the time they're in theirשֶׁלָהֶם
lateמאוחר 60s and 70s.
191
459505
2171
כאשר הם באזור שנות ה-60
המאוחרות וה-70.
07:53
They can tell you when you
see that plantצמח dyingגְסִיסָה
192
461700
2193
הם יכולים לומר לך כאשר אתה רואה
שהצמח גוסס
07:55
that it's a nitrogenחַנקָן deficiencyמחסור ב,
a calciumסִידָן deficiencyמחסור ב
193
463917
2539
זה מחסור בתזונה,
זה מחסור באשלגן
07:58
or it needsצרכי more humidityלחות.
194
466480
1404
או שהוא זקוק ליותר לחות.
07:59
Those beautifulיפה eyesעיניים
are not beingלהיות passedעבר down.
195
467908
2315
העניים היפות האלו
לא עוברות הלאה.
08:03
These are eyesעיניים in the cloudענן of a farmerחַקלאַי.
196
471199
2318
אלו עיניים בענן של חקלאי.
08:06
We trendמְגַמָה those dataנתונים pointsנקודות over time.
197
474080
2215
אנחנו יוצרים מגמות מנקודות המידע
הללו לאורך זמן.
08:08
We correlateלְתַאֵם those dataנתונים pointsנקודות
to individualאִישִׁי plantsצמחים.
198
476805
2475
אנחנו מתאימים את נקודות המידע
הללו לצמח הספציפי.
08:11
These are all the broccoliברוקולי
in my labמַעבָּדָה that day, by IPIP addressכתובת.
199
479304
4050
אלו הם כל צמחי הברוקולי במעבדה שלי
באותו יום, לפי כתובת IP.
08:15
(Laughterצחוק)
200
483378
1138
(צחוק)
08:16
We have IP-addressableכתובת IP broccoliברוקולי.
201
484540
2721
יש לנו ברוקולי עם כתובות IP.
08:20
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
202
488176
4514
(מחיאות כפיים)
08:24
So if that's not weirdמְשׁוּנֶה enoughמספיק,
203
492714
2675
אז אם זה לא מוזר מספיק,
08:27
you can clickנְקִישָׁה one
and you get a plantצמח profileפּרוֹפִיל.
204
495413
2489
אתה יכול ללחוץ על אחד
ולקבל את הפרופיל של הצמח.
08:29
And what this tellsאומר you
is downloadableלהורדה progressהתקדמות on that plantצמח,
205
497926
3016
ומה שזה אומר לך הוא מידע
שניתן להוריד על התקדמות הצמח,
08:32
but not like you'dהיית רוצה think,
206
500966
1206
אבל לא כמו שאתה חושב,
08:34
it's not just when it's readyמוּכָן.
207
502196
1445
זה לא רק מתי הוא מוכן.
08:35
When does it achieveלְהַשִׂיג
the nutritionתְזוּנָה that I need?
208
503665
2276
מתי הוא מגיע לתזונה שאני צריך?
08:37
When does it achieveלְהַשִׂיג
the tasteטַעַם that I desireרצון עז?
209
505965
2780
מתי הוא מגיע לטעם שאני רוצה?
08:41
Is it gettingמקבל too much waterמַיִם?
210
509284
1676
האם הוא מקבל יותר מדי מים?
08:42
Is it gettingמקבל too much sunשמש?
211
510984
1912
האם הוא מקבל יותר מדי שמש?
08:44
Alertsהתראות.
212
512920
1164
התראות.
08:46
It can talk to me, it's conversantבָּקִי,
213
514108
1834
הוא יכול לדבר איתי, זו שיחה,
08:47
we have a languageשפה.
214
515966
1364
יש לנו שפה.
08:50
(Laughterצחוק)
215
518043
1788
(צחוק)
08:51
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
216
519855
4636
(מחיאות כפיים)
08:56
I think of that as the first userמִשׁתַמֵשׁ
on the plantצמח Facebookפייסבוק, right?
217
524515
4779
אני חושב על זה כמשתמש ראשון
בפייסבוק לצמחים, נכון?
09:01
That's a plantצמח profileפּרוֹפִיל
218
529318
1206
זה פרופיל לצמח
09:02
and that plantצמח will startהַתחָלָה makingהֲכָנָה friendsחברים.
219
530548
1993
והצמח הזה יתחיל להכיר חברים.
09:04
(Laughterצחוק)
220
532565
1007
(צחוק)
אני מתכוון לזה -- הוא יעשה חברות
עם צמחים אחרים
09:05
And I mean it -- it will make
friendsחברים with other plantsצמחים
221
533596
2619
שמשתמשים בפחות חנקן, יותר זרחן,
09:08
that use lessפָּחוּת nitrogenחַנקָן, more phosphorusזַרחָן,
222
536239
2127
09:10
lessפָּחוּת potassiumאֶשׁלָגָן.
223
538390
1198
פחות אשלגן.
09:11
We're going to learnלִלמוֹד about a complexityמוּרכָּבוּת
224
539910
1981
אנחנו הולכים ללמוד על מורכבות
09:13
that we can only guessלְנַחֵשׁ at now.
225
541915
1617
שאנחנו יכולים רק לנחש כעת.
09:16
And they mayמאי not friendחָבֵר us back --
I don't know, they mightאולי friendחָבֵר us back,
226
544048
3580
ואולי הם לא ירצו להיות חברים שלנו --
אני לא יודע, אולי הם כן,
זה תלוי באיך נתנהג.
09:19
it dependsתלוי on how we actפעולה.
227
547652
1199
09:20
So this is my labמַעבָּדָה now.
228
548875
1958
אז זו המעבדה שלי היום.
09:23
It's a little bitbit more systematizedושיטתי,
229
551294
1738
היא קצת יותר שיטתית.
09:25
my backgroundרקע כללי is designingתִכנוּן dataנתונים centersלמרכז
in hospitalsבתי חולים of all things,
230
553056
3231
הרקע שלי הוא עיצוב מרכזי מידע בבתי חולים
מכל הדברים,
09:28
so I know a little bitbit about creatingיוצר
a controlledמְבוּקָר environmentסביבה.
231
556311
2968
אז אני יודע קצת על ליצור סביבה מבוקרת.
09:31
And so --
232
559303
1150
ולכן --
09:32
insideבְּתוֹך of this environmentסביבה,
233
560754
1643
בתוך הסביבה הזו,
09:34
we're experimentingניסוי
with all kindsמיני of things.
234
562421
2373
אנחנו מבצעים ניסויים
עם כל מני דברים.
09:36
This processתהליך, aeroponicsאירופוניקה, was developedמפותח
by NASAנאס"א for Mirמיר Spaceמֶרחָב Stationתַחֲנָה
235
564818
4208
התהליך הזה, אירופוניקה, פותח
על ידי נאס"א לתחנת החלל מיר
09:41
for reducingצמצום the amountכמות of waterמַיִם
they sendלִשְׁלוֹחַ into spaceמֶרחָב.
236
569050
2548
כדי להוריד את כמות המים שנשלחת
לחלל.
09:43
What it really does is give the plantצמח
exactlyבְּדִיוּק what it wants:
237
571622
2859
מה שזה למעשה עושה הוא נותן
לצמח בדיוק מה שהוא רוצה:
09:46
waterמַיִם, mineralsמינרלים and oxygenחַמצָן.
238
574505
1635
מים, מינרלים וחמצן.
09:48
Rootsשורשים are not that complicatedמסובך,
239
576164
1492
שורשים הם לא כל כך מסובכים,
09:49
so when you give them that,
you get this amazingמדהים expressionביטוי.
240
577680
3912
ולכן כאשר אתה נותן להם את זה,
אתה מקבל את התגובה המדהימה הזו,
09:54
It's like the plantצמח has two heartsלבבות.
241
582472
3073
זה כאילו לצמח יש שני לבבות.
09:57
And because it has two heartsלבבות,
242
585569
1665
ובגלל שיש לו שני לבבות,
09:59
it growsגדל fourארבעה or fiveחָמֵשׁ timesפִּי fasterמהיר יותר.
243
587958
2069
הוא גדל במהירות פי ארבעה או חמישה.
10:02
It's a perfectמושלם worldעוֹלָם.
244
590657
1154
זה עולם מושלם.
10:03
We'veללא שם: יש לנו goneנעלם a long way into technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
and seedזֶרַע for an adverseשְׁלִילִי worldעוֹלָם
245
591835
3213
עברנו דרך ארוכה לתוך הטכנולוגיה
וזרענו עולם שלילי
10:07
and we're going to continueלְהַמשִׁיך to do that,
246
595072
1865
ואנחנו הולכים להמשיך לעשות זאת,
10:08
but we're going to have a newחָדָשׁ toolכְּלִי, too,
247
596961
1913
אבל יש לנו גם כלי חדש
10:10
whichאיזה is perfectמושלם worldעוֹלָם.
248
598898
1683
שהוא עולם מושלם.
10:12
So we'veיש לנו grownמְגוּדָל all kindsמיני of things.
249
600605
1679
אז גידלנו כל מני דברים.
10:14
These tomatoesעגבניות hadn'tלא been
in commercialמִסְחָרִי productionהפקה for 150 yearsשנים.
250
602308
3808
העגבניות האלו לא היו בייצור מסחרי
מעל 150 שנים.
10:18
Do you know that we have
rareנָדִיר and ancientעָתִיק seedזֶרַע banksבנקים?
251
606515
3274
אתם יודעים שיש לנו בנקים של זרעים
נדירים ועתיקים?
10:22
Banksהבנקים of seedזֶרַע.
252
610312
1742
בנקים של זרעים.
10:24
It's amazingמדהים.
253
612078
1157
זה מדהים.
10:25
They have germplasmגרמפלזמה aliveבחיים
and things that you've never eatenאָכוּל.
254
613259
2882
יש להם תאי חיידקים חיים
ודברים שאתם מעולם לא טעמתם.
10:28
I am the only personאדם in this roomחֶדֶר
that's eatenאָכוּל that kindסוג of tomatoעגבנייה.
255
616165
3281
אני האדם היחידי בחדר הזה
שאכל סוג כזה של עגבניה.
10:31
Problemבְּעָיָה is it was a sauceרוטב tomatoעגבנייה
and we don't know how to cookלְבַשֵׁל,
256
619837
3001
הבעיה הייתה שזה היה רוטב עגבניות
ואנחנו לא יודעים איך לבשל,
10:34
so we ateאכלתי a sauceרוטב tomatoעגבנייה,
whichאיזה is not that great.
257
622862
2356
אז אכלנו רוטב עגבניות,
שזה לא כזה נהדר.
10:37
But we'veיש לנו doneבוצע things with proteinחֶלְבּוֹן --
we'veיש לנו grownמְגוּדָל all kindsמיני of things.
258
625242
3316
אבל עשינו דברים עם חלבון --
גידלנו כל מני דברים.
10:40
We'veללא שם: יש לנו grownמְגוּדָל humansבני אנוש --
259
628582
1173
גידלנו בני אדם --
10:41
(Laughterצחוק)
260
629779
1642
(צחוק)
10:44
Well maybe you could, but we didn't.
261
632103
1732
אולי אפשר, אבל אנחנו לא עשינו זאת.
10:45
But what we realizedהבין is,
262
633859
1596
אבל מה שהבנו הוא,
10:47
the toolכְּלִי was too bigגָדוֹל,
it was too expensiveיָקָר.
263
635479
2075
שהכלי היה גדול מדי,
הוא היה יקר מדי.
10:49
I was startingהחל to put them
around the worldעוֹלָם
264
637578
2004
התחלתי לשים אותם סביב העולם
10:51
and they were about 100,000 dollarsדולר.
265
639606
1817
והם עלו בערך 100,000 דולרים.
10:53
Findingמִמצָא somebodyמִישֶׁהוּ with 100 grandגָדוֹל
in theirשֶׁלָהֶם back pocketכִּיס isn't easyקַל,
266
641447
3009
למצוא מישהו עם 100 אלף
בכיס האחורי זה לא קל,
10:56
so we wanted to make a smallקָטָן one.
267
644480
1580
אז רצינו לעשות אחד קטן.
10:58
This projectפּרוֹיֶקט was actuallyלמעשה
one of my student'sסטודנט --
268
646084
2297
הפרויקט הזה היה למעשה של אחד
הסטודנטים שלי --
11:00
mechanicalמֵכָנִי engineeringהַנדָסָה
undergraduateסטודנט לתואר ראשון, Camilleקמיל.
269
648405
2856
קמיל, סטודנטית בהנדסת מכונות לתואר ראשון.
11:03
So Camilleקמיל and I and my teamקְבוּצָה,
270
651851
1532
אז קמיל ואני והצוות שלי,
11:05
we iteratedאיטרציה all summerקַיִץ,
271
653407
1858
עשינו חזרות כל הקיץ,
11:07
how to make it cheaperיותר זול,
how to make it work better,
272
655289
2420
איך לעשות את זה זול יותר,
איך שזה יעבוד טוב יותר,
11:09
how to make it so other
people can make it.
273
657733
2024
איך לגרום שאנשים אחרים
יוכלו ליצור את זה.
11:11
Then we droppedירד them off in schoolsבתי ספר,
seventhשְׁבִיעִית throughדרך eleventhאַחַד עָשָׂר gradeכיתה.
274
659781
3303
ואז שמנו אותם בבית ספר,
בכיתות ז' עד יא'.
11:15
And if you want to be humbledנַעֲנֶה,
try to teachלְלַמֵד a kidיֶלֶד something.
275
663108
2999
ואם אתה רוצה להיות צנוע,
תנסה ללמד ילד משהו.
11:18
So I wentהלך into this schoolבית ספר and I said,
276
666131
1849
אז נכנסתי לבית הספר הזה ואמרתי,
11:20
"Setמַעֲרֶכֶת it to 65 percentאָחוּז humidityלחות."
277
668004
1893
"תכוונו את זה ל-65 אחוזי לחות."
11:21
The seventhשְׁבִיעִית graderכיתה
said, "What's humidityלחות?"
278
669921
2266
הילד בכיתה ז' אמר, "מה זה לחות?"
11:24
And I said, "Oh, it's waterמַיִם in airאוויר."
279
672211
1865
ואני אמרתי, "אהה, זה מים באוויר."
11:26
He said, "There's no waterמַיִם
in airאוויר, you're an idiotאִידיוֹט."
280
674100
2444
הוא אמר, "אין מים באוויר, אתה אידיוט".
11:28
(Laughterצחוק)
281
676568
1019
(צחוק)
11:29
And I was like, "Alrightבְּסֵדֶר, don't trustאמון me.
282
677611
2009
ואני אמרתי, "אוקיי, אל תאמין לי.
11:31
Actuallyבעצם -- don't trustאמון me, right?
283
679644
1659
למעשה -- אל תאמין לי, נכון?
11:33
Setמַעֲרֶכֶת it to 100.
284
681327
1151
תכוון את זה ל-100.
11:34
He setsסטים it to 100 and what happensקורה?
285
682502
1705
הוא כיוון את זה ל-100 ומה קרה?
11:36
It startsמתחיל to condenseלִדחוֹס, make a fogעֲרָפֶל
and eventuallyבסופו של דבר dripטפטוף.
286
684231
2774
המים החלו להתעבות, ליצור ערפל
ולבסוף לטפטף.
11:39
And he saysאומר, "Oh. Humidityלחות is rainגֶשֶׁם.
287
687457
3224
והוא אמר, "אהה. לחות זה גשם.
11:43
Why didn't you just tell me that?"
288
691372
1630
למה פשוט לא אמרתי לי את זה?"
11:45
(Laughterצחוק)
289
693026
1970
(צחוק)
11:47
We'veללא שם: יש לנו createdשנוצר an interfaceמִמְשָׁק
for this that's much like a gameמִשְׂחָק.
290
695489
2843
יצרנו ממשק עבור זה
שנראה כמו משחק.
11:50
They have a 3D environmentסביבה,
291
698356
1316
יש להם סביבה תלת מימדית,
11:51
they can logעֵץ into it anywhereבְּכָל מָקוֹם in the worldעוֹלָם
292
699696
2016
הם יכולים להתחבר מכל מקום בעולם
11:53
on theirשֶׁלָהֶם smartphoneהטלפון החכם, on theirשֶׁלָהֶם tabletלוּחַ.
293
701736
1783
בטלפון החכם, בטאבלט.
11:55
They have differentשונה partsחלקים of the botsבוטים --
the physicalגוּפָנִי, the sensorsחיישנים.
294
703543
3427
יש להם חלקים שונים של התא --
הפיזי, הסנסורים.
11:58
They selectבחר recipesמתכונים that have
been createdשנוצר by other kidsילדים
295
706994
2640
הם בוחרים מתכונים שנוצרו
על ידי ילדים אחרים
12:01
anywhereבְּכָל מָקוֹם in the worldעוֹלָם.
296
709658
1150
בכל מקום בעולם.
12:02
They selectבחר and activateלְהַפְעִיל that recipeמַתכּוֹן,
they plantצמח a seedlingשְׁתִיל.
297
710832
3031
הם בוחרים ומפעילים את המתכון,
הם שותלים זרע.
12:06
While it's growingגָדֵל, they make changesשינויים.
298
714324
1837
כאשר הוא גדל, הם מבצעים שינויים.
12:08
They're like, "Why does a plantצמח
need COשיתוף2 anywayבכל מקרה? Isn't COשיתוף2 badרַע?
299
716185
3009
הם נהיים, "למה הצמח הזה צריך CO2
בכלל? האם CO2 לא רע?
12:11
It killsהורג people."
300
719218
1151
זה הורג אנשים."
12:12
Crankכַּנֶנֶת up COשיתוף2, plantצמח diesמת.
301
720393
1371
תגביר את הCO2, הצמח ימות.
12:14
Or crankכַּנֶנֶת down COשיתוף2, plantצמח does very well.
302
722404
2997
או שתוריד CO2, הצמח יתפקד היטב.
12:17
Harvestקְצִיר plantצמח,
303
725425
1190
לקצור את הצמחים,
12:19
and you've createdשנוצר a newחָדָשׁ digitalדִיגִיטָלי recipeמַתכּוֹן.
304
727130
2167
ויצרת מתכון דיגיטלי חדש.
12:21
It's an iterativeאיטרטיבי designלְעַצֵב and developmentהתפתחות
305
729821
2090
זה עיצוב ופיתוח איטרטיבי
12:23
and explorationחֲקִירָה processתהליך.
306
731935
1912
ותהליך של חקירה.
12:25
They can downloadהורד, then,
307
733871
1412
הם יכולים להוריד, אז
12:27
all of the dataנתונים about that newחָדָשׁ plantצמח
that they developedמפותח
308
735307
2717
את כל המידע אודות הצמח החדש
שהם פיתחו
12:30
or the newחָדָשׁ digitalדִיגִיטָלי recipeמַתכּוֹן
and what did it do --
309
738048
2286
או את המתכון הדיגיטלי החדש
ומה שהם עשו --
12:32
was it better or was it worseרע יותר?
310
740358
1444
זה היה יותר טוב או פחות טוב?
דמיינו את זה כליבות קטנות של עיבוד.
12:33
Imagineלדמיין these as little coresליבות
of processingמעבד.
311
741826
2126
12:36
We're going to learnלִלמוֹד so much.
312
744771
1967
אנחנו הולכים ללמוד כל כך הרבה.
12:39
Here'sהנה one of the foodמזון computersמחשבים,
as we call them,
313
747764
2698
הנה אחד ממחשבי המזון,
כמו שאנחנו קוראים להם,
12:42
in a schoolבית ספר in threeשְׁלוֹשָׁה weeks'שבועות ' time.
314
750486
2252
בתקופה של שלושה שבועות בבית ספר.
12:45
This is threeשְׁלוֹשָׁה weeksשבועות of growthצְמִיחָה.
315
753793
1439
אלו הם שלושה שבועות של צמיחה.
12:47
But more importantlyחשוב,
316
755256
1844
אבל יותר חשוב מכך,
12:49
it was the first time that this kidיֶלֶד
ever thought he could be a farmerחַקלאַי --
317
757124
3960
זו הייתה הפעם הראשונה שהילד
הזה חשב שהוא יוכל להיות חקלאי --
12:53
or that he would want to be a farmerחַקלאַי.
318
761658
2116
או שהוא ירצה להיות חקלאי.
12:56
So, we'veיש לנו open-sourcedפתוח מקורות all of this.
319
764187
2015
אז, הפכנו את כל זה לקוד פתוח.
12:58
It's all onlineבאינטרנט; go home, try to buildלִבנוֹת
your first foodמזון computerמַחשֵׁב.
320
766226
3086
הכל באינטרנט; לכו הביתה, תנסו לבנות
את מחשב המזון הראשון שלכם.
13:01
It's going to be difficultקָשֶׁה --
I'm just tellingאומר you.
321
769336
2389
זה הולך להיות קשה --
אני רק אומר לכם.
13:03
We're in the beginningהתחלה,
but it's all there.
322
771749
2064
אנחנו בהתחלה אבל הכל שם.
13:05
It's very importantחָשׁוּב to me
that this is easilyבְּקַלוּת accessibleנגיש.
323
773837
2699
זה מאוד חשוב עבורי שזה יהיה
מאוד נגיש.
13:08
We're going to keep makingהֲכָנָה it more so.
324
776560
1847
אנחנו הולכים להפוך את זה לעוד יותר.
13:10
These are farmersחקלאים,
325
778946
1428
אלו הם חקלאים,
13:13
electricalחַשׁמַלִי engineerמהנדס, mechanicalמֵכָנִי engineerמהנדס,
326
781016
1977
מהנדסי חשמל, מהנדסי מכונות,
13:15
environmentalסְבִיבָתִי engineerמהנדס,
computerמַחשֵׁב scientistמַדְעָן,
327
783017
2033
מהנדסי סביבה, מדעני מחשב,
13:17
plantצמח scientistמַדְעָן,
economistכַּלכָּלָן, urbanעִירוֹנִי plannersמתכננים.
328
785074
2594
מדעני צמחים, כלכלנים, מתכנני ערים.
13:20
On one platformפּלַטפוֹרמָה, doing
what they're good at.
329
788214
2754
בפלטפורמה אחת, עושים את מה שהם טובים בו.
13:22
But we got a little too bigגָדוֹל.
330
790992
1824
אבל נהיינו קצת גדולים מדי.
13:24
This is my newחָדָשׁ facilityמִתקָן
that I'm just startingהחל.
331
792840
2832
זהו המתכן החדש שלי שאני עכשיו מתחיל.
13:27
This warehouseמַחסָן could be anywhereבְּכָל מָקוֹם.
332
795696
1840
המחסן הזה יכול להיות בכל מקום.
13:30
That's why I choseבחר it.
333
798088
1265
לכן בחרתי בו.
13:31
And insideבְּתוֹך of this warehouseמַחסָן
334
799718
1623
ובתוך המחסן הזה
13:33
we're going to buildלִבנוֹת something
kindסוג of like this.
335
801365
2369
אנחנו הולכים לבנות משהו קצת כמו זה.
13:35
These existקיימים right now.
336
803758
1462
זה קיים כבר עכשיו.
13:37
Take a look at it.
337
805244
1227
תסתכלו על זה.
13:40
These existקיימים, too.
338
808053
1331
זה גם קיים.
13:42
One growsגדל greensיְרָקוֹת,
339
810034
1280
אחד מיצר ירקות,
13:43
one growsגדל Ebolaאבולה vaccineתַרכִּיב.
340
811338
1581
אחד מיצר חיסונים לאבולה.
13:46
Prettyיפה amazingמדהים that plantsצמחים
and this DARPADARPA Grandגָדוֹל Challengeאתגר winnerזוֹכֵה
341
814212
3914
דיי מדהים שהצמחים הללו
וזוכה האתגר הגדול של דארפ"א
13:50
is one of the reasonsסיבות
we're gettingמקבל aheadקָדִימָה of Ebolaאבולה.
342
818150
2496
הוא אחת הסיבות שאנחנו משיגים את האבולה.
13:53
The plantsצמחים are producingייצור
the proteinחֶלְבּוֹן that's Ebolaאבולה resistantעָמִיד בִּפְנֵי.
343
821130
3524
הצמחים מייצרים את החלבון
שעמיד לאבולה.
13:57
So pharmaceuticalsתרופות, nutraceuticalsנוטרה,
344
825083
2538
אז תרופות, תוספי תזונה,
13:59
all they way down to lettuceחסה.
345
827645
1516
עד לחסה.
14:01
But these two things look nothing alikeדוֹמֶה,
346
829620
1938
אבל שני הדברים הללו בכלל לא דומים,
14:03
and that's where I am with my fieldשדה.
347
831582
2277
ושם אני נמצא עם התחום שלי.
14:05
Everything is differentשונה.
348
833883
1389
הכל שונה.
14:07
We're in that weirdמְשׁוּנֶה "We're alrightבְּסֵדֶר" stageשלב
349
835629
3310
אנחנו בשלב "הכל בסדר" המוזר
14:10
and it's like, "Here'sהנה my blackשָׁחוֹר boxקופסא --"
350
838963
1863
וזה כמו, "הנה הקופסה השחורה שלי --"
14:12
"No, buyלִקְנוֹת mineשלי."
351
840850
1151
"לא, קנה את שלי."
14:14
"No, no, no -- I've got intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי
propertyנכס that's totallyלְגַמרֵי valuableבעל ערך.
352
842025
3361
"לא, לא, לא -- יש לי נכס אינטלקטואלי
זה בעל ערך רב יותר.
14:17
Don't buyלִקְנוֹת his, buyלִקְנוֹת mineשלי."
353
845410
1200
אל תקנה את זה
תקנה את שלי
14:18
And the realityמְצִיאוּת is,
we're just at the beginningהתחלה,
354
846634
2285
והמציאות היא,
שאנחנו רק בהתחלה,
14:20
in a time when societyחֶברָה is shiftingהסטה, too.
355
848943
2143
בתקופה שגם החברה משתנה.
14:23
When we askלִשְׁאוֹל for more, cheaperיותר זול foodמזון,
356
851110
1715
כשאנחנו מבקשים מזון זול יותר,
14:24
we're now askingשואל for better,
environmentallyלסביבה friendlyיְדִידוּתִי foodמזון.
357
852849
3340
אנחנו עכשיו מבקשים יותר מזון
מטיב עם הסביבה.
14:28
And when you have McDonald'sמקדונלדס advertisingפִּרסוּם
what's in the Chickenעוף McNuggetמקנוגט,
358
856654
5313
וכאשר מקדונלדס מפרסמים
מה יש בתוך המק-נגטס,
14:33
the mostרוב mysteriousמסתורי
foodמזון itemפריט of all time --
359
861991
2095
פריט המזון הכי מסתורי בכל הזמנים --
14:36
they are now basingמבסס
theirשֶׁלָהֶם marketingשיווק planלְתַכְנֵן on that --
360
864110
2737
הם עכשיו מבססים את תכנית השיווק שלהם
על זה --
14:38
everything is changingמִשְׁתַנֶה.
361
866871
1470
הכל משתנה.
14:40
So into the worldעוֹלָם now.
362
868365
1522
אז לתוך העולם עכשיו.
14:41
Personalאישי foodמזון computersמחשבים,
363
869911
1658
מחשבי מזון אישיים,
14:44
foodמזון serversשרתים
364
872764
1150
שרתי מזון
14:47
and foodמזון dataנתונים centersלמרכז
365
875261
1411
ומרכזי מידע של מזון
14:50
runלָרוּץ on the openלִפְתוֹחַ phenomeפנומה.
366
878434
2419
פועל על הפנום הפתוח.
14:53
Think openלִפְתוֹחַ genomeגנום, but we're going
to put little climateאַקלִים recipesמתכונים,
367
881245
3229
תחשבו על גנום פתוח, אבל אנחנו
הולכים לשים מתכוני אקלים
14:56
like Wikipediaויקיפדיה,
368
884498
1161
כמו ויקיפדיה,
14:57
that you can pullמְשׁוֹך down, actuateלְהַנִיעַ and growלגדול.
369
885683
3481
שאתם יכולים להוריד, להניע ולגדל.
15:03
What does this look like in a worldעוֹלָם?
370
891275
1730
איך זה נראה בעולם?
15:05
You rememberלִזכּוֹר the worldעוֹלָם
connectedמְחוּבָּר by stringsמחרוזות?
371
893029
2135
זוכרים את העולם מחובר בחוטים?
15:07
We startהַתחָלָה havingשיש beaconsמשואות.
372
895188
1547
החלו להיות לנו אלומות.
15:09
We startהַתחָלָה sendingשְׁלִיחָה informationמֵידָע about foodמזון,
373
897338
2086
התחלנו לשלוח מידע אודות מזון,
15:11
ratherבמקום than sendingשְׁלִיחָה foodמזון.
374
899448
1319
במקום לשלוח מזון.
15:13
This is not just my fantasyפנטזיה,
375
901249
1718
זו לא רק הפנטזיה שלי,
15:14
this is where we're alreadyכְּבָר deployingפריסה.
376
902991
2038
במקומות אלו אנחנו כבר פרושים.
15:17
Foodמזון computersמחשבים, foodמזון serversשרתים,
377
905578
1689
מחשבי מזון, שרתי מזון,
15:19
soon-to-beבקרוב foodמזון dataנתונים centersלמרכז,
378
907291
1436
בקרוב מרכזי ידע של מזון,
15:20
connectingמְקַשֵׁר people togetherיַחַד
to shareלַחֲלוֹק informationמֵידָע.
379
908751
2414
מחברים יחד אנשים לשתף מידע.
15:24
The futureעתיד of foodמזון is not about fightingלְחִימָה
over what's wrongלא בסדר with this.
380
912723
5357
עתיד המזון אינו במאבקים על
מה רע איתו.
15:30
We know what's wrongלא בסדר with this.
381
918556
1826
אנחנו יודעים מה רע עם זה.
15:33
The futureעתיד of foodמזון is about networkingרשת
the nextהַבָּא one billionמיליארד farmersחקלאים
382
921128
4515
עתיד המזון הוא לגבי רישות
מיליארד החקלאים הבאים
15:37
and empoweringהעצמה them with a platformפּלַטפוֹרמָה
383
925667
2274
ולהעצים אותם עם פלטפורמה
15:39
to askלִשְׁאוֹל and answerתשובה the questionשְׁאֵלָה,
384
927965
2020
לשאול ולענות על השאלה,
15:42
"What if?"
385
930693
1335
"מה אם?"
15:44
Thank you.
386
932052
1171
תודה רבה.
15:45
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
387
933247
8833
(מחיאות כפיים)
Translated by Niv Morgenstern
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

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