TED2010
Nathan Myhrvold: Could this laser zap malaria?
נייתן מיירוולד: האם הלייזר הזה יכול לחסל מלריה?
Filmed:
Readability: 3.7
965,317 views
נייתן מיירוולד וההמצאות החדשות של הקבוצה שלו -- מבריקות כמו שהן נועזות -- מזכירות לנו שהעולם צריך יצירתיות פראית כדי להתמודד עם בעיות גדולות כגון מלריה. ובעוד רעיון זה נקלט, הוא חושף דמו של פטנט חדש מחסל-יתושים, שצריך לראות אותו כדי להאמין.
Nathan Myhrvold - Polymath
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer. Full bio
Nathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
We invent.
0
0
2000
אנחנו ממציאים.
00:17
My company invents
1
2000
2000
החברה שלי ממציאה
00:19
all kinds of new technology
2
4000
2000
כל מיני סוגים של טכנולוגיה חדשה
00:21
in lots of different areas.
3
6000
2000
בהרבה תחומים שונים.
00:23
And we do that for a couple of reasons.
4
8000
2000
ואנחנו עושים את זה בגלל שתי סיבות.
00:25
We invent for fun --
5
10000
2000
אנחנו ממציאים בשביל הכיף.
00:27
invention is a lot of fun to do --
6
12000
3000
ממש כיף להמציא.
00:30
and we also invent for profit.
7
15000
2000
ואנחנו גם ממציאים בשביל רווח.
00:32
The two are related because
8
17000
2000
השניים קשורים בגלל
00:34
the profit actually takes long enough that if it isn't fun,
9
19000
2000
שלוקח מספיק זמן עד הרווח, שאם זה לא כיף
00:36
you wouldn't have the time to do it.
10
21000
2000
לא היה לך את הזמן לעשות את זה.
00:38
So we do this
11
23000
2000
אז אנחנו עושים סוג של
00:40
fun and profit-oriented inventing
12
25000
2000
המצאות מכוונות-רווח וכיף
00:42
for most of what we do,
13
27000
2000
לרוב מה שאנחנו עושים,
00:44
but we also have a program where we invent for humanity --
14
29000
3000
אבל יש לנו גם תוכניות שבהן אנחנו ממציאים בשביל האנושות --
00:47
where we take some of our best inventors,
15
32000
2000
שבהן אנחנו לוקחים חלק מהממציאים הכי טובים שלנו,
00:49
and we say, "Are there problems
16
34000
2000
ואנחנו אומרים, "האם יש בעיות
00:51
where we have a good idea for solving a problem the world has?" --
17
36000
3000
איפה שיש לנו רעיון טוב איך לפתור בעיה שיש בעולם?" --
00:54
and to solve it in the way we try to solve problems,
18
39000
3000
ולפתור אותה בצורה שבה אנחנו מנסים לפתור בעיות,
00:57
which is with dramatic, crazy,
19
42000
2000
שהיא עם פתרונות דרמטיים, משוגעים,
00:59
out-of-the-box solutions.
20
44000
2000
מחוץ-לקופסא.
01:01
Bill Gates is one of those smartest guys of ours
21
46000
2000
ביל גייטס הוא אחד החברה החכמים האלה שלנו
01:03
that work on these problems
22
48000
2000
שעובדים על הבעיות האלה.
01:05
and he also funds this work, so thank you.
23
50000
3000
והוא גם מממן את העבודה הזאת, אז תודה.
01:08
So I'm going to briefly discuss
24
53000
2000
אז אני הולך לשוחח בקצרה
01:10
a couple of problems that we have
25
55000
2000
על כמה בעיות שיש לנו
01:12
and a couple of problems where
26
57000
2000
ועל כמה בעיות שלהן
01:14
we've got some solutions underway.
27
59000
2000
יש לנו כמה פתרונות בדרך.
01:16
Vaccination is one of the
28
61000
3000
מתן חיסונים הוא אחת
01:19
key techniques in public health,
29
64000
2000
מטכניקות המפתח בבריאות הציבור,
01:21
a fantastic thing.
30
66000
2000
דבר מדהים,
01:23
But in the developing world a lot of vaccines
31
68000
3000
אבל בעולם המתפתח הרבה חיסונים
01:26
spoil before they're administered,
32
71000
2000
מתקלקלים לפני שהם ניתנים.
01:28
and that's because they need to be kept cold.
33
73000
3000
וזה בגלל שהם צריכים להישמר קרים.
01:31
Almost all vaccines need to be kept at refrigerator temperatures.
34
76000
3000
כמעט כל החיסונים צריכים להישמר בטמפרטורות של מקרר.
01:34
They go bad very quickly if you don't,
35
79000
2000
הם מתקלקלים מהר מאוד אם לא שומרים עליהם כך.
01:36
and if you don't have stable power grid, this doesn't happen,
36
81000
3000
ואם אין לך רשת חשמל יציבה, זה לא קורה,
01:39
so kids die.
37
84000
2000
אז ילדים מתים.
01:41
It's not just the loss of the vaccine that matters;
38
86000
3000
זה לא רק האבדן של החיסון שמשנה;
01:44
it's the fact that those kids don't get vaccinated.
39
89000
3000
זאת העובדה שהילדים האלה לא מתחסנים.
01:47
This is one of the ways that
40
92000
3000
זו דרך אחת שבה
01:50
vaccines are carried:
41
95000
2000
חיסונים מובלים.
01:52
These are Styrofoam chests. These are being carried by people,
42
97000
3000
אלה תיבות פוליסטירן. הן נישאות על ידי אנשים,
01:55
but they're also put on the backs of pickup trucks.
43
100000
2000
אבל שמים אותן גם על גבי משאיות טנדר.
01:57
We've got a different solution.
44
102000
3000
יש לנו פיתרון שונה.
02:00
Now, one of these Styrofoam chests
45
105000
3000
עכשיו, אחת מתיבות הפוליסטירן האלה
02:03
will last for about four hours with ice in it.
46
108000
2000
תחזיק מעמד למשך בערך 4 שעות, עם קרח בתוכה.
02:05
And we thought, well, that's not really good enough.
47
110000
3000
ואנחנו חשבנו, טוב, זה לא באמת טוב מספיק.
02:08
So we made this thing.
48
113000
2000
אז עשינו את הדבר הזה.
02:10
This lasts six months with no power;
49
115000
3000
זה מחזיק מעמד שישה חודשים בלי חשמל,
02:13
absolutely zero power,
50
118000
2000
אפס חשמל לחלוטין,
02:15
because it loses less
51
120000
2000
בגלל שזה מאבד פחות
02:17
than a half a watt.
52
122000
2000
מחצי וואט.
02:19
Now, this is our second generations prototype.
53
124000
3000
עכשיו, זה הדור השני של האב-טיפוס שלנו.
02:22
The third generation prototype is, right now,
54
127000
2000
הדור השלישי של האב-טיפוס, ברגע זה,
02:24
in Uganda being tested.
55
129000
3000
נמצא באוגנדה, בניסויים.
02:27
Now, the reason we were able to come up with this
56
132000
2000
עכשיו, הסיבה שהצלחנו להמציא את זה
02:29
is two key ideas:
57
134000
2000
היא שני רעיונות מפתח.
02:31
One is that this is similar to a cryogenic Dewar,
58
136000
2000
אחד הוא שזה דומה למקפיאים קריוגניים,
02:33
something you'd keep liquid nitrogen or liquid helium in.
59
138000
3000
משהו שתשמור בו חנקן נוזלי או היליום נוזלי.
02:36
They have incredible insulation,
60
141000
2000
יש להם בידוד מדהים,
02:38
so let's put some incredible insulation here.
61
143000
2000
אז בוא נשים כאן קצת בידוד מדהים.
02:40
The other idea is kind of interesting,
62
145000
3000
הרעיון האחר הוא מעניין,
02:43
which is, you can't reach inside anymore.
63
148000
3000
והוא, שאתה לא יכול כבר להושיט יד לבפנים,
02:46
Because if you open it up and reach inside,
64
151000
2000
בגלל שאם תפתח את זה ותושיט יד לבפנים,
02:48
you'd let the heat in, the game would be over.
65
153000
2000
אתה תיתן לחום להיכנס, וזה יהיה סוף המשחק.
02:50
So the inside of this thing actually looks like a Coke machine.
66
155000
3000
אז הבפנים של הדבר הזה נראה למעשה כמו מכונת קוקה-קולה.
02:53
It vends out little individual vials.
67
158000
3000
הוא מוציא החוצה בקבוקונים קטנים בנפרד.
02:56
So a simple idea,
68
161000
2000
אז רעיון פשוט,
02:58
which we hope is going to change the way vaccines are distributed
69
163000
3000
שאנחנו מקווים שישנה את הדרך שבה מחלקים חיסונים,
03:01
in Africa and around the world.
70
166000
2000
באפריקה וברחבי העולם.
03:04
We'll move on to malaria.
71
169000
2000
אנחנו נעבור למלריה.
03:06
Malaria is one of the great public health problems.
72
171000
3000
מלריה היא אחת הבעיות הגדולות בבריאות הציבור.
03:09
Esther Duflo talked a little bit about this.
73
174000
2000
אסתר דופלו דיברה על זה קצת.
03:11
Two hundred million people a year.
74
176000
3000
250 מיליון [הידבקויות] בשנה.
03:14
Every 43 seconds a child in Africa dies;
75
179000
3000
כל 43 שניות, ילד באפריקה מת.
03:18
27 will die during my talk.
76
183000
3000
27 ימותו בזמן השיחה שלי.
03:23
And there's no way for us here in this country
77
188000
3000
ואין לנו דרך כאן במדינה הזאת
03:26
to grasp really what that means to the people involved.
78
191000
3000
לתפוס באמת מה זה אומר לאנשים שמעורבים.
03:29
Another comment of Esther's
79
194000
2000
עוד הערה של אסתר
03:31
was that we react when there's
80
196000
2000
הייתה שאנחנו מגיבים כשיש
03:33
a tragedy like Haiti,
81
198000
2000
טרגדיה כמו האיטי,
03:35
but that tragedy is ongoing.
82
200000
2000
אבל הטרגדיה הזאת מתמשכת.
03:37
So what can we do about it?
83
202000
2000
אז מה אנחנו יכולים לעשות בקשר לזה?
03:39
Well, there are a lot of things people have tried
84
204000
2000
ובכן, יש הרבה דברים שאנשים ניסו
03:41
for many years for solving malaria.
85
206000
2000
במשך הרבה שנים כדי לפתור את המלריה,
03:43
You can spray; the problem is there are environmental issues.
86
208000
3000
אתה יכול לרסס; הבעיה היא, שיש עניינים סביבתיים.
03:46
You can try to treat people and create awareness.
87
211000
3000
אתה יכול לטפל באנשים וליצור מודעות.
03:49
That's great, except the places that have malaria really bad,
88
214000
3000
זה מעולה, חוץ מבמקומות שיש להם מצב קשה של מלריה,
03:52
they don't have health care systems.
89
217000
2000
אין להם מערכות שירותי בריאות.
03:54
A vaccine would be a terrific thing,
90
219000
2000
חיסון יהיה דבר נהדר,
03:56
only they don't work yet.
91
221000
2000
רק שהם עדיין לא עובדים.
03:58
People have tried for a long time. There are a couple of interesting candidates.
92
223000
3000
אנשים ניסו במשך הרבה זמן. יש כמה מועמדים מעניינים.
04:01
It's a very difficult thing to make a vaccine for.
93
226000
3000
זה מאוד קשה לעשות לזה חיסון.
04:05
You can distribute bed nets,
94
230000
2000
אתה יכול לחלק רשתות נגד יתושים,
04:07
and bed nets are very effective if you use them.
95
232000
3000
ורשתות נגד יתושים הן מאוד יעילות אם אתה משתמש בהן.
04:10
You don't always use them for that. People fish with them.
96
235000
2000
אתה לא תמיד משתמש בהן לזה. אנשים דגים איתן.
04:12
They don't always get to everyone.
97
237000
2000
הן לא תמיד מגיעות לכולם.
04:14
And bed nets
98
239000
2000
ולרשתות נגד יתושים
04:16
have an effect on the epidemic,
99
241000
2000
יש השפעה על המגפה,
04:18
but you're never going to make it extinct with bed nets.
100
243000
3000
אבל אתה לעולם לא תכחיד אותה עם רשתות נגד יתושים.
04:21
Now, malaria is
101
246000
2000
עכשיו, מלריה היא
04:23
an incredibly complicated disease.
102
248000
3000
מחלה מורכבת באופן מדהים.
04:26
We could spend hours going over this.
103
251000
2000
אנחנו יכולים לבלות שעות בלעבור על זה.
04:28
It's got this sort of soap opera-like lifestyle;
104
253000
2000
יש לה סגנון חיים דמוי-אופרת סבון.
04:30
they have sex, they burrow into your liver,
105
255000
3000
הם עושים סקס. הם מתחפרים לתוך הכבד שלך.
04:33
they tunnel into your blood cells ...
106
258000
3000
הם חופרים אל תוך תאי הדם שלך.
04:36
it's an incredibly complicated disease,
107
261000
2000
זו מחלה מורכבת באופן מדהים,
04:38
but that's actually one of the things we find interesting about it
108
263000
3000
אבל זה אחד הדברים שאנחנו מוצאים בה שמעניין
04:41
and why we work on malaria:
109
266000
2000
והסיבה לעבודה שלנו עם מלריה.
04:43
There's a lot of potential ways in.
110
268000
3000
יש הרבה דרכים אפשריות פנימה.
04:47
One of those ways might be better diagnosis.
111
272000
3000
אחת מאלה יכולה להיות אבחון יותר טוב.
04:50
So we hope this year
112
275000
2000
אז אנחנו מקווים השנה
04:52
to prototype each of these devices.
113
277000
3000
לעשות אב-טיפוס של כל אחד מהמכשירים האלה.
04:56
One does an automatic malaria diagnosis
114
281000
3000
אחד עושה אבחון מלריה אוטומאטי
04:59
in the same way that a diabetic's glucose meter works:
115
284000
3000
באותה דרך שבה עובד מד-גלוקוז של חולה סכרת.
05:02
You take a drop of blood,
116
287000
2000
אתה לוקח טיפה של דם,
05:04
you put it in there and it automatically tells you.
117
289000
2000
אתה שם אותה שם, והיא אומרת לך אוטומאטית.
05:06
Today, you need to do a complicated laboratory procedure,
118
291000
3000
היום, אתה צריך לעשות תהליך מעבדה מורכב,
05:09
create a bunch of microscope slides
119
294000
2000
ליצור אוסף של לוחית מיקרוסקופ
05:11
and have a trained person examine it.
120
296000
3000
ושאדם מוסמך יבדוק את זה.
05:14
The other thing is, you know,
121
299000
2000
הדבר האחר הוא, אתם יודעים,
05:16
it would be even better if you didn't have to draw the blood.
122
301000
3000
זה יהיה אפילו יותר טוב אם לא היית צריך לקחת דם.
05:19
And if you look through the eye,
123
304000
2000
ואם אתה מסתכל דרך העין,
05:21
or you look at the vessels on the white of the eye,
124
306000
3000
או שאתה מסתכל על כלי הדם בלבן של העין,
05:24
in fact, you may be able to do this
125
309000
2000
למעשה, אתה תוכל לעשות את זה
05:26
directly, without drawing any blood at all,
126
311000
3000
ישירות, בלי לקיחת דם בכלל,
05:29
or through your nail beds.
127
314000
2000
או דרך הציפורניים שלך.
05:31
Because if you actually look through your fingernails, you can see blood vessels,
128
316000
3000
בגלל, שאתה יכול למעשה להסתכל מבעד לציפורניים שלך, אתה יכול לראות כלי דם.
05:34
and once you see blood vessels, we think we can see the malaria.
129
319000
3000
וברגע שראית כלי דם, אנחנו חושבים שאנחנו יכולים לראות את המלריה.
05:38
We can see it because of this molecule
130
323000
2000
אנחנו יכולים לראות אותה בגלל המולקולה הזאת
05:40
called hemozoin.
131
325000
2000
שנקראת הימוזוין.
05:42
It's produced by the malaria parasite
132
327000
3000
היא מופקת על ידי טפיל המלריה.
05:45
and it's a very interesting crystalline substance.
133
330000
3000
וזה חומר קריסטלי מאוד מעניין,
05:49
Interesting, anyway, if you're a solid-state physicist.
134
334000
2000
מעניין, בכל אופן, אם אתה פיזיקאי של מצב-מוצק.
05:51
There's a lot of cool stuff we can do with it.
135
336000
3000
יש הרבה דברים מגניבים שאנחנו יכולים לעשות איתו.
05:54
This is our femtosecond laser lab.
136
339000
3000
זוהי מעבדת לייזר הפמטו-שנייה שלנו.
05:57
So this creates pulses of light
137
342000
2000
אז זה יוצר פולסים של אור
05:59
that last a femtosecond.
138
344000
2000
שהאורך שלהם הוא פמטו-שנייה.
06:01
That's really, really, really short.
139
346000
3000
זה ממש, ממש, ממש קצר.
06:05
This is a pulse of light that's
140
350000
2000
זה פולס של אור שהוא
06:07
only about one wavelength of light long,
141
352000
2000
רק בערך באורך-גל אחד של אור.
06:09
so it's a whole bunch of photons
142
354000
2000
אז זה מלא פוטונים
06:11
all coming and hitting simultaneously.
143
356000
2000
כולם באים ופוגעים בו זמנית.
06:13
It creates a very high peak power
144
358000
2000
זה נותן עוצמת-שיא מאוד גבוהה.
06:15
and it lets you do all kinds of interesting things;
145
360000
2000
זה נותן לך לעשות כל מיני דברים מעניינים.
06:17
in particular, it lets you find hemozoin.
146
362000
2000
ספציפית, זה נותן לך למצוא הימוזוין.
06:19
So here's an image of red blood cells,
147
364000
3000
אז הנה תמונה של תאי דם אדומים.
06:22
and now we can actually map
148
367000
2000
ואנחנו יכולים למעשה למפות
06:24
where the hemozoin and where the malaria parasites are
149
369000
3000
איפה ההימוזוין ואיפה טפילי המלריה נמצאים
06:27
inside those red blood cells.
150
372000
2000
בתוך תאי הדם האדומים האלה.
06:29
And using both this technique
151
374000
2000
ובעזרת הטכניקה הזאת
06:31
and other optical techniques,
152
376000
2000
וטכניקות אופטיות אחרות,
06:33
we think we can make those diagnostics.
153
378000
2000
אנחנו חושבים שאנחנו יכולים לעשות את האבחונים האלה.
06:35
We also have another hemozoin-oriented
154
380000
2000
יש לנו גם תרפיה מכוונת-הימוזוין
06:37
therapy for malaria:
155
382000
2000
אחרת בשביל מלריה,
06:39
a way, in acute cases, to actually
156
384000
2000
שהיא דרך, במקרים חמורים, למעשה
06:41
take the malaria parasite and filter it out of the blood system.
157
386000
3000
לקחת את טפיל המלריה ולסנן אותו מחוץ למערכת הדם,
06:44
Sort of like doing dialysis,
158
389000
2000
כמו סוג של דיאליזה,
06:46
but for relieving the parasite load.
159
391000
3000
אבל בשביל להקל את עומס הטפיל.
06:49
This is our thousand-core supercomputer.
160
394000
3000
זה מחשב-העל שלנו בעל אלף ליבות.
06:52
We're kind of software guys,
161
397000
2000
אנחנו סוג של אנשי תוכנה,
06:54
and so nearly any problem that you pose,
162
399000
3000
אז כמעט כל בעיה שתציג,
06:57
we like to try to solve with some software.
163
402000
3000
אנחנו ננסה לפתור אותה עם קצת תוכנה.
07:00
One of the problems that you have if you're trying to eradicate malaria
164
405000
3000
אחת הבעיות שיש לך אם אתה מנסה להשמיד מלריה
07:03
or reduce it
165
408000
2000
או להפחית אותה,
07:05
is you don't know what's the most effective thing to do.
166
410000
3000
היא שאתה לא יודע מה הדבר היעיל ביותר לעשות.
07:08
Okay, we heard about bed nets earlier.
167
413000
2000
אוקי, שמענו על רשתות נגד יתושים מקודם.
07:10
You spend a certain amount per bed net.
168
415000
2000
אתה מבזבז כמות מסויימת לכל רשת.
07:12
Or you could spray.
169
417000
2000
או שאתה יכול לרסס.
07:14
You can give drug administration.
170
419000
2000
אתה יכול לתת תרופות.
07:16
There's all these different interventions
171
421000
2000
יש את כל ההתערבויות השונות האלה.
07:18
but they have different kinds of effectiveness.
172
423000
2000
אבל יש להם יעילויות מסוגים שונים.
07:20
How can you tell?
173
425000
2000
איך אפשר לדעת?
07:22
So we've created, using our supercomputer,
174
427000
2000
אז יצרנו, בעזרת מחשב העל שלנו,
07:24
the world's best computer model of malaria,
175
429000
2000
את הדגם הממוחשב הכי טוב של מלריה,
07:26
which we'll show you now.
176
431000
3000
שנראה לכם עכשיו.
07:29
We picked Madagascar.
177
434000
3000
בחרנו את מדגסקר.
07:32
We have every road,
178
437000
2000
היה לנו כל כביש,
07:34
every village,
179
439000
2000
כל כפר,
07:36
every, almost, square inch of Madagascar.
180
441000
3000
כמעט כל אינץ' מרובע של מדגסקר.
07:39
We have all of the precipitation data
181
444000
3000
יש לנו את כל המידע על משקעים
07:42
and the temperature data.
182
447000
2000
ואת המידע על הטמפרטורה.
07:44
That's very important because the humidity and precipitation
183
449000
3000
זה מאוד חשוב בגלל שהלחות והמשקעים
07:47
tell you whether you've got
184
452000
2000
אומרים לך האם יש לך
07:49
standing pools of water for the mosquitoes to breed.
185
454000
3000
בריכות עומדות של מים בשביל התרבות של היתושים.
07:52
So that sets the stage on which you do this.
186
457000
3000
אז זה מכשיר את הקרקע שעליה אתה יכול לעשות את זה.
07:55
You then have to introduce the mosquitoes,
187
460000
2000
אז, אתה צריך להציג את היתושים,
07:57
and you have to model that
188
462000
2000
ואתה צריך לעשות מודל של זה
07:59
and how they come and go.
189
464000
2000
ואיך הם באים והולכים.
08:01
Ultimately, it gives you this.
190
466000
2000
בסופו של דבר, זה נותן לך את זה.
08:03
This is malaria spreading
191
468000
2000
זאת התפשטות של מלריה
08:05
across Madagascar.
192
470000
2000
על פני מדגסקר.
08:07
And this is this latter part of the rainy season.
193
472000
3000
וזה החלק האחרון של העונה הגשומה.
08:10
We're going to the dry season now.
194
475000
2000
אנחנו הולכים עכשיו לעונה היבשה.
08:12
It nearly goes away in the dry season,
195
477000
2000
זה כמעט נעלם לגמרי בעונה היבשה.
08:14
because there's no place for the mosquitoes to breed.
196
479000
3000
אין מקום ליתושים להתרבות.
08:17
And then, of course, the next year it comes roaring back.
197
482000
3000
ואז, כמובן, בשנה הבאה זה חוזר בשאגה.
08:21
By doing these kinds of simulations,
198
486000
3000
על ידי עשייה של הסימולציות האלה,
08:24
we want to eradicate or control malaria
199
489000
2000
אנחנו רוצים להשמיד או לשלוט במלריה
08:26
thousands of times in software
200
491000
3000
אלפי פעמים בתוכנה,
08:29
before we actually have to do it in real life;
201
494000
3000
לפני שאנחנו באמת עושים את זה במציאות.
08:32
to be able to simulate both the economic trade-offs --
202
497000
3000
להיות מסוגלים לחקות גם את התמורות הכלכליות --
08:35
how many bed nets versus how much spraying? --
203
500000
3000
כמה רשתות נגד יתושים מול כמה ריסוס? --
08:38
or the social trade-offs --
204
503000
2000
או את התמורות החברתיות --
08:40
what happens if unrest breaks out?
205
505000
3000
מה קורה אם מתיחות מתפרצת?
08:43
We also try to study our foe.
206
508000
2000
אנחנו גם מנסים ללמוד את האויב שלנו.
08:45
This is a high-speed camera view
207
510000
2000
זה מבט מצלמה בהילוך מהיר
08:47
of a mosquito.
208
512000
2000
של יתוש.
08:50
And, in a moment,
209
515000
2000
ובעוד רגע,
08:52
we're going to see a view of the airflow.
210
517000
3000
אנחנו הולכים לראות מבט של זרם האוויר.
08:55
Here, we're trying to visualize the airflow
211
520000
2000
כאן, אנחנו מנסים לדמיין את זרם האוויר
08:57
around the wings of the mosquito
212
522000
2000
מסביב לכנפיים של היתוש
08:59
with little particles we're illuminating with a laser.
213
524000
3000
עם חלקיקים קטנים שאנחנו מאירים בעזרת לייזר.
09:02
By understanding how mosquitoes fly,
214
527000
2000
על ידי הבנה של איך היתושים עפים,
09:04
we hope to understand how to make them not fly.
215
529000
3000
אנחנו מקווים להבין איך לגרום להם לא לעוף.
09:07
Now, one of the ways you can make them not fly
216
532000
2000
עכשיו, אחת הדרכים שאתה יכול לגרום להם לא לעוף
09:09
is with DDT.
217
534000
2000
זה עם די-די-טי.
09:11
This is a real ad.
218
536000
2000
זוהי פרסומת אמיתית.
09:13
This is one of those things you just can't make up.
219
538000
3000
זה אחד הדברים האלה שאתה פשוט לא יכול להמציא.
09:16
Once upon a time, this was the primary technique,
220
541000
3000
בעבר הרחוק, זאת הייתה הטכניקה העיקרית,
09:19
and, in fact, many countries got rid of malaria through DDT.
221
544000
3000
ולמעשה, הרבה מדינות נפתרו ממלריה על ידי די-די-טי.
09:22
The United States did.
222
547000
2000
ארה"ב עשתה זאת.
09:24
In 1935, there were 150,000 cases a year
223
549000
3000
1935, היו 150,000 מקרים בשנה
09:27
of malaria in the United States,
224
552000
3000
של מלריה בארה"ב,
09:30
but DDT and a massive public health effort
225
555000
2000
אבל די-די-טי ומאמץ בריאות ציבורי עצום
09:32
managed to squelch it.
226
557000
3000
הצליחו לדכא את זה.
09:35
So we thought,
227
560000
2000
אז חשבנו...
09:37
"Well, we've done all these things that are focused on the Plasmodium,
228
562000
3000
עשינו את כל הדברים האלה שמתרכזים על הפלזמודיום,
09:40
the parasite involved.
229
565000
2000
הטפיל המעורב.
09:42
What can we do to the mosquito?
230
567000
2000
מה אנחנו יכולים לעשות ליתוש?
09:44
Well, let's try to kill it with consumer electronics."
231
569000
3000
ובכן, בוא ננסה להרוג אותו עם מוצרים חשמליים.
09:48
Now, that sounds silly,
232
573000
2000
עכשיו, זה נשמע טיפשי,
09:50
but each of these devices
233
575000
2000
אבל לכל אחד מהמכשירים האלה
09:52
has something interesting in it that maybe you could use.
234
577000
3000
יש משהו מעניין שאולי אתה יכול להשתמש בו.
09:55
Your Blu-ray player has
235
580000
2000
יש לנגן הבלו-ריי שלך
09:57
a very cheap blue laser.
236
582000
2000
לייזר כחול מאוד זול.
09:59
Your laser printer has a mirror galvanometer
237
584000
2000
למדפסת הלייזר שלך יש גלוונומטר מראה
10:01
that's used to steer a laser beam very accurately;
238
586000
3000
שמשתמשים בו כדי לכוון קרן לייזר בדיוק רב.
10:04
that's what makes those little dots on the page.
239
589000
3000
זה מה שעושה את הנקודות הקטנות האלה על הדף.
10:07
And, of course, there's signal processing
240
592000
2000
וכמובן, יש עיבוד אותות
10:09
and digital cameras.
241
594000
2000
ומצלמות דיגיטליות.
10:11
So what if we could put all that together
242
596000
3000
אז מה אם יכולנו לשים את כל זה ביחד
10:14
to shoot them out of the sky with lasers?
243
599000
3000
כדי לירות אותם מהשמיים עם לייזרים?
10:17
(Laughter)
244
602000
2000
(צחוק)
10:19
(Applause)
245
604000
3000
(כפיים)
10:22
Now, in our company, this is what we call
246
607000
3000
עכשיו, בחברה שלנו, לזה אנחנו קוראים
10:25
"the pinky-suck moment."
247
610000
2000
"רגע-מציצת-הזרת".
10:27
(Laughter)
248
612000
2000
(צחוק)
10:29
What if we could do that?
249
614000
2000
מה אם יכולנו לעשות את זה?
10:31
Now, just suspend disbelief for a moment,
250
616000
3000
עכשיו, רק תשהו את אי האמון לרגע,
10:34
and let's think of what could happen
251
619000
2000
ובואו נחשוב מה יכול לקרות
10:36
if we could do that.
252
621000
2000
אם יכולנו לעשות את זה.
10:38
Well, we could protect very high-value targets like clinics.
253
623000
3000
ובכן, יכולנו להגן על מטרות יקרות-ערך כגון מרפאות.
10:41
Clinics are full of people that have malaria.
254
626000
3000
מרפאות הן מלאות אנשים שיש להם מלריה.
10:44
They're sick, and so they're less able to defend themselves from the mosquitoes.
255
629000
3000
הם חולים, ולכן הם פחות מסוגלים להגן על עצמם מהיתושים.
10:47
You really want to protect them.
256
632000
2000
אתה ממש רוצה להגן עליהם.
10:49
Of course, if you do that,
257
634000
2000
כמובן, אם אתה עושה את זה,
10:51
you could also protect your backyard.
258
636000
2000
אתה יכול גם להגן על החצר האחורית שלך.
10:53
And farmers could protect their crops
259
638000
2000
וחקלאים יכולים להגן על היבול שלהם
10:55
that they want to sell to Whole Foods
260
640000
2000
שהם רוצים למכור ל"הול פודס"
10:57
because our photons
261
642000
2000
בגלל הפוטונים שלנו
10:59
are 100 percent organic. (Laughter)
262
644000
2000
הם 100 אחוז אורגניים.
11:01
They're completely natural.
263
646000
3000
הם נטרליים לחלוטין.
11:04
Now, it actually gets better than this.
264
649000
2000
עכשיו, זה אפילו נהיה יותר טוב מזה.
11:06
You could, if you're really smart,
265
651000
3000
היית יכול, אם אתה ממש חכם,
11:09
you could shine a nonlethal laser on the bug
266
654000
3000
היית יכול להאיר לייזר לא-קטלני על החרק
11:12
before you zap it,
267
657000
2000
לפני שאתה הורג אותו,
11:14
and you could listen to the wing beat frequency
268
659000
2000
ואתה היית יכול להקשיב לתדר הכנפיים שלו,
11:16
and you could measure the size.
269
661000
2000
ויכולת למדוד את הגודל.
11:18
And then you could decide:
270
663000
2000
ואז יכולת להחליט:
11:20
"Is this an insect I want to kill,
271
665000
2000
האם זהו חרק שאני רוצה להרוג,
11:22
or an insect I don't want to kill?"
272
667000
2000
או חרק שאני לא רוצה להרוג?
11:24
Moore's law made computing cheap;
273
669000
2000
חוק מור הפך מחשוב לזול,
11:26
so cheap we can weigh
274
671000
2000
כל כך זול שאנחנו יכולים לשקול
11:28
the life of an individual insect
275
673000
2000
את החיים של חרק בודד
11:30
and decide thumbs up
276
675000
3000
ולהחליט אגודל-למעלה
11:33
or thumbs down. (Laughter)
277
678000
3000
או אגודל-למטה.
11:36
Now, it turns out we only kill the female mosquitoes.
278
681000
3000
עכשיו, מסתבר שאנחנו הורגים רק את נקבות היתושים.
11:39
They're the only ones that are dangerous.
279
684000
2000
הן היחידות שמסוכנות.
11:41
Mosquitoes only drink blood
280
686000
2000
יתושים רק שותים דם
11:43
to lay eggs.
281
688000
2000
כדי להטיל ביצים.
11:45
Mosquitoes actually live ... their day-to-day nutrition
282
690000
3000
יתושים למעשה חיים -- תזונת חיי היום יום שלהם
11:48
comes from nectar, from flowers --
283
693000
2000
באה מנקטר, מפרחים.
11:50
in fact, in the lab, we feed ours raisins --
284
695000
3000
למעשה, במעבדה, אנחנו מאכילים את שלנו צימוקים.
11:53
but the female needs the blood meal.
285
698000
3000
אבל הנקבה צריכה את ארוחת הדם.
11:56
So, this sounds really crazy, right?
286
701000
2000
אז, זה נשמע ממש משוגע, נכון?
11:58
Would you like to see it?
287
703000
2000
אתם רוצים לראות את זה?
12:00
Audience: Yeah!
288
705000
2000
(קהל: כן!)
12:02
Nathan Myhrvold: Okay, so our legal department prepared a disclaimer,
289
707000
3000
אוקי, אז המחלקה המשפטית שלנו הכינה תצהיר
12:06
and here it is.
290
711000
2000
והנה הוא.
12:08
(Laughter)
291
713000
3000
(צחוק)
12:13
Now, after thinking about this a little bit
292
718000
3000
עכשיו, אחרי שחשבנו על זה קצת,
12:16
we thought, you know, it probably would be simpler
293
721000
2000
חשבנו, אתם יודעים, שזה יהיה יותר פשוט
12:18
to do this with a nonlethal laser.
294
723000
2000
לעשות את זה עם לייזר לא-קטלני.
12:20
So, Eric Johanson, who built the device,
295
725000
3000
אז, אריק ג'והנסון, שבנה את המכשיר
12:23
actually, with parts from eBay;
296
728000
2000
למעשה, מחלקים מאי-ביי...
12:25
and Pablos Holman over here,
297
730000
2000
ופאבלוס הולמן, שמה,
12:27
he's got mosquitoes in the tank.
298
732000
2000
יש לו יתושים במיכל.
12:29
We have the device over here.
299
734000
2000
יש לנו את המכשיר כאן.
12:31
And we're going to show you,
300
736000
2000
ואנחנו הולכים להראות לכם,
12:33
instead of the kill laser,
301
738000
2000
במקום לייזר-קטלני,
12:35
which will be a very brief, instantaneous pulse,
302
740000
2000
שהוא פעימה מיידית מאוד קצרה,
12:37
we're going to have a green laser pointer
303
742000
2000
אנחנו הולכים לעשות את זה עם מצביע לייזר ירוק
12:39
that's going to stay on the mosquito for, actually, quite a long period of time;
304
744000
3000
שהולך להישאר על היתוש, למעשה, לפרק זמן ארוך,
12:42
otherwise, you can't see it very well.
305
747000
2000
אחרת, לא תוכלו לראות את זה מאוד טוב.
12:44
Take it away Eric.
306
749000
2000
קח את זה מפה אריק.
12:46
Eric Johanson: What we have here
307
751000
2000
אריק ג'והנסון: מה שיש לנו כאן
12:48
is a tank on the other side of the stage.
308
753000
2000
זה מיכל בקצה השני של הבמה
12:50
And we have ... this computer screen
309
755000
2000
ויש לנו, מסך המחשב הזה
12:52
can actually see the mosquitoes as they fly around.
310
757000
2000
יכול למעשה לראות את היתושים איך שהם עפים.
12:54
And Pablos, if he stirs up our mosquitoes a little bit
311
759000
3000
ופאבלוס, אם הוא יעורר את היתושים שלנו קצת,
12:57
we can see them flying around.
312
762000
2000
נוכל לראות אותם מתעופפים.
12:59
Now, that's a fairly straightforward image processing routine,
313
764000
2000
עכשיו, זה שגרת עיבוד-דימוי די ישירה.
13:01
and let me show you how it works.
314
766000
2000
ותנו לי להראות לכם איך זה עובד.
13:03
Here you can see that the insects are being tracked
315
768000
2000
כאן אתם יכולים לראות שעוקבים אחר החרקים
13:05
as they're flying around,
316
770000
2000
כאשר הם מתעופפים,
13:07
which is kind of fun.
317
772000
3000
שזה סוג של כיף.
13:10
Next we can actually light them up with a laser. (Laughter)
318
775000
2000
אחר כך אנחנו יכולים להאיר אותם עם לייזר.
13:12
Now, this is a low powered laser,
319
777000
2000
עכשיו, זה לייזר בעל עוצמה מונמכת,
13:14
and we can actually pick up a wing-beat frequency.
320
779000
2000
ואנחנו יכולים למעשה לקלוט את תדר הכנפיים שלהם.
13:16
So you may be able to hear some mosquitoes flying around.
321
781000
3000
אז אתם תוכלו אולי לשמוע כמה יתושים מתעופפים שם.
13:19
NM: That's a mosquito wing beat you're hearing.
322
784000
3000
נייתן מיירוולד: זה מעוף כנפיים של יתוש שאתם שומעים.
13:24
EJ: Finally, let's see what this looks like.
323
789000
3000
אריק ג'והנסון: בסופו של דבר, בואו נראה איך זה נראה.
13:29
There you can see mosquitoes as they fly around, being lit up.
324
794000
3000
שם אתם יכולים לראות יתושים כשהם עפים, מוארים.
13:32
This is slowed way down
325
797000
2000
זה מואט ממש
13:34
so that you have an opportunity to see what's happening.
326
799000
2000
כדי שתהיה לכם הזדמנות לראות מה קורה.
13:36
Here we have it running at high-speed mode.
327
801000
2000
כאן יש לנו את זה רץ במהירות גבוהה.
13:38
So this system that was built for TED is here to illustrate
328
803000
2000
אז המערכת הזאת שנבנתה בשביל TED היא כאן כדי להמחיש
13:40
that it is technically possible to actually deploy a system like this,
329
805000
3000
שזה אפשרי טכנית ליישם מערכת כזאת.
13:43
and we're looking very hard at how to make it
330
808000
3000
ואנחנו מתאמצים מאוד לראות איך אפשר לעשות את זה
13:46
highly cost-effective to use in places like Africa and other parts of the world.
331
811000
3000
מאוד יעיל כלכלית לשימוש במקומות כמו אפריקה ומקומות אחרים בעולם.
13:49
(Applause)
332
814000
6000
(מחיאות כפיים)
13:56
NM: So it wouldn't be any fun to show you that
333
821000
3000
נייתן מיירוולד: אז זה לא יהיה כיף בכלל להראות לכם את זה
13:59
without showing you what actually happens when we hit 'em.
334
824000
3000
בלי להראות לכם מה באמת קורה כאשר אנחנו פוגעים בהם.
14:02
(Laughter)
335
827000
2000
(צחוק)
14:10
(Laughter)
336
835000
3000
(צחוק)
14:13
This is very satisfying.
337
838000
2000
זה מאוד מספק.
14:15
(Laughter)
338
840000
2000
(צחוק)
14:18
This is one of the first ones we did.
339
843000
2000
זה אחד הראשונים שעשינו.
14:20
The energy's a little bit high here.
340
845000
2000
האנרגיה כאן קצת גבוהה.
14:22
(Laughter)
341
847000
3000
(צחוק)
14:27
We'll loop around here in just a second, and you'll see another one.
342
852000
2000
אנחנו נחזור כאן חזרה לשנייה ותראו עוד אחד.
14:29
Here's another one. Bang.
343
854000
2000
הנה עוד אחד. באנג!
14:31
An interesting thing is, we kill them all the time;
344
856000
3000
והדבר המעניין הוא, שאנחנו הורגים אותם כל הזמן;
14:34
we've never actually gotten the wings to shut off in midair.
345
859000
3000
ואף פעם לא הצלחנו לכנפיים להפסיק באוויר.
14:37
The wing motor is very resilient.
346
862000
2000
מנוע הכנף מאוד עמיד.
14:39
I mean, here we're blowing wings off
347
864000
2000
אני מתכוון, כאן אנחנו מורידים כנפיים,
14:41
but the wing motor keeps all the way down.
348
866000
3000
אבל מנוע הכנף ממשיך כל הדרך למטה.
14:45
So, that's what I have. Thanks very much.
349
870000
2000
אז, זה מה שיש לי. תודה רבה.
14:47
(Applause)
350
872000
16000
(כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Nathan Myhrvold - PolymathNathan Myhrvold is a professional jack-of-all-trades. After leaving Microsoft in 1999, he's been a world barbecue champion, a wildlife photographer, a chef, a contributor to SETI, and a volcano explorer.
Why you should listen
Since leaving his post as Microsoft's Chief Technology Officer in 1999 (with fortune in tow), Nathan Myhrvold has been a professional exemplar of the spirit of the "Renaissance Man," proudly following his interests wherever they've led. His dispersed passions have triggered an impressive list of accomplishments, including world barbecue championships, major archeological finds (several Tyrannosaurus rex skeletons), prize-winning wildlife photography, building a section of Babbage's Difference Engine #2, s, and a new and consuming interest in the sous-vide cooking technique.
Malcolm Gladwell's 2008 New Yorker profile of him revealed an impish but truly inspired character whose latest company, Intellectual Ventures -- which brainstorms and patents a wide array of inventions -- has been accused in some quarters of acting like a 'patent troll' but is described by Myhrvold as "a disruptive organization providing an efficient way for patent holders to get paid for the inventions they own, and... for technology companies to gain easy access to the invention rights they need." After funding big-vision projects such as the Allen Telescope Array, exploring active volcanoes and investigating penguin digestion, Myhrvold insists that his hobbies aren't as discursive as they seem. They do have a common denominator, after all: him.
Nathan Myhrvold | Speaker | TED.com