ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.

Why you should listen

Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.

Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.

More profile about the speaker
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com
TED2013

Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?

Mary Lou Jepsen: Hoće li uređaji budućnosti čitati slike iz naših mozgova?

Filmed:
1,035,856 views

Kao stručnjak u vrhunskim digitalnim zaslonima, Mary Lou Jepsen proučava kako prikazati naše najkreativnije ideje na ekranu. I kao pacijent kojem je operiran mozak, ona želi znati više o neuralnoj aktivnosti koja obavija izume, kreativnost, misli. Miješa ove dvije strasti u zaista fascinantnom govoru o dvije najnovije studije o mozgu koje bi nam mogle pomoći u razumijevanju kako (i što) mislimo.
- Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio

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

00:12
I had brainmozak surgerykirurgija 18 yearsgodina agoprije,
0
607
2508
Bila sam na operaciji mozga
prije 18 godina,
00:15
and sinceod that time, brainmozak scienceznanost has becomepostati
1
3115
2567
i otada je neuroznanost postala
00:17
a personalosobni passionstrast of minerudnik.
2
5682
1999
moja strast.
00:19
I'm actuallyzapravo an engineerinženjer.
3
7681
2235
Ja sam zapravo inženjer.
00:21
And first let me say, I recentlynedavno joinedspojen
4
9916
2516
Molim vas prvo mi dopustite da
kažem da sam se nedavno pridružila
00:24
Google'sGoogle MoonshotBočni osiguranja groupskupina,
5
12432
1549
Googleovoj Moonshot grupi
00:25
where I had a divisionpodjela,
6
13981
1212
gdje sam imala odjel,
00:27
the displayprikaz divisionpodjela in GoogleGoogle X,
7
15193
2181
odjel za prikazivanje u Google X-u
00:29
and the brainmozak scienceznanost work I'm speakinggovor about todaydanas
8
17374
2622
a neuroznanstvenim radom o kojem
ću govoriti danas
00:31
is work I did before I joinedspojen GoogleGoogle
9
19996
2921
sam se bavila prije nego
sam se pridružila Googleu
00:34
and on the sidestrana outsideizvan of GoogleGoogle.
10
22917
2332
i dok sam radila za Google
to mi je bio projekt sa strane.
00:37
So that said, there's a stigmastigme
11
25249
3183
Rekavši ovo, postoji stigma
00:40
when you have brainmozak surgerykirurgija.
12
28432
2285
za osobe koje su imale
operaciju na mozgu.
00:42
Are you still smartpametan or not?
13
30717
2823
Jeste li još pametni ili ne?
00:45
And if not, can you make yourselfsami smartpametan again?
14
33540
3848
A ako niste, možete li ponovno
postati pametni?
00:49
After my neurosurgeryneurokirurgija,
15
37388
1766
Nakon operacije na mozgu,
00:51
partdio of my brainmozak was missingnedostaje,
16
39154
1997
nedostajao mi je jedan dio mozga,
00:53
and I had to dealdogovor with that.
17
41151
2773
i ja sam se jednostavno
morala suočiti s tim.
00:55
It wasn'tnije the greysiva matterstvar, but it
was the gooeygnjecav partdio deadmrtav centercentar
18
43924
2944
Nije to bila siva tvar, već je to bio
ljigavi dio na sredini
00:58
that makesmarke keyključ hormoneshormoni and neurotransmittersneurotransmitori.
19
46868
3402
koji proizvodi ključne hormone
i neurotransmitere.
01:02
ImmediatelyOdmah after my surgerykirurgija,
20
50270
2231
Odmah nakon operacije
01:04
I had to decideodlučiti what amountsiznosi of eachsvaki of over
21
52501
2143
morala sam odlučiti o dozama svakog
01:06
a dozentucet powerfulsnažan chemicalskemikalije to take eachsvaki day,
22
54644
3702
od desetak jakih lijekova koje ću
uzimati svaki dan
01:10
because if I just tookuzeo nothing,
23
58346
1809
jer da ne uzimam ništa,
01:12
I would dieumrijeti withinunutar hourssati.
24
60155
2732
umrla bih unutar nekoliko sati.
01:14
EverySvaki day now for 18 yearsgodina -- everysvaki singlesingl day --
25
62887
3920
Svaki dan već 18 godina
-- svaki, baš svaki dan --
01:18
I've had to try to decideodlučiti the combinationskombinacije
26
66807
2710
morala sam pokušati odlučiti o kombinaciji
01:21
and mixturessmjese of chemicalskemikalije,
27
69517
1328
i mješavini lijekova,
01:22
and try to get them, to stayboravak aliveživ.
28
70845
3847
te ih nabaviti kako bih preživjela.
01:26
There have been severalnekoliko closeblizu callspozivi.
29
74692
2721
Nekoliko puta sam izbjegla smrt za dlaku.
01:29
But luckilysrećom, I'm an experimentalisteksperimentalist at heartsrce,
30
77413
3699
Ali na sreću, ja sam
eksperimentator u srcu,
01:33
so I decidedodlučio I would experimenteksperiment
31
81112
3227
pa sam odlučila eksperimentirati
01:36
to try to find more optimaloptimalno dosagesdoze
32
84339
2440
kako bih pokušala naći optimalnu dozu
01:38
because there really isn't a clearčisto roadcesta mapkarta
33
86779
1637
zato što ne postoje jasne upute
01:40
on this that's detaileddetaljne.
34
88416
1903
za ovakve slučajeve koje su detaljno opisane
01:42
I beganpočeo to try differentdrugačiji mixturessmjese,
35
90319
2151
Počela sam isprobavati
različite mješavine,
01:44
and I was blownotpuhan away by how
36
92470
2872
i šokiralo me kako
01:47
tinysićušan changespromjene in dosagesdoze
37
95342
2411
male promjene u doziranju
01:49
dramaticallydramatično changedpromijenjen my senseosjećaj of selfsam,
38
97753
3149
dramatično mijenjaju moje
poimanje same sebe,
01:52
my senseosjećaj of who I was, my thinkingmišljenje,
39
100902
1811
poimanje tko sam ja, moje razmišljanje,
01:54
my behaviorponašanje towardsza people.
40
102713
2259
moje ponašanje prema ljudima.
01:56
One particularlynaročito dramaticdramatičan casespis:
41
104972
2049
Jedan posebno dramatičan slučaj:
01:59
for a couplepar monthsmjeseci I actuallyzapravo triedpokušala dosagesdoze
42
107021
1868
nekoliko mjeseci sam koristila dozu
02:00
and chemicalskemikalije typicaltipičan of a man in his earlyrano 20s,
43
108889
3908
i lijekove karakteristične za
muškarca u ranim 20-ima,
02:04
and I was blownotpuhan away by how my thoughtsmisli changedpromijenjen.
44
112797
3011
i potpuno me šokiralo kako su se moje
misli promijenile.
02:07
(LaughterSmijeh)
45
115808
3120
(Smijeh)
02:10
I was angryljut all the time,
46
118928
3058
Bila sam ljuta cijelo vrijeme,
02:13
I thought about sexseks constantlykonstantno,
47
121986
1846
stalno sam mislila o seksu,
02:15
and I thought I was the smartestnajpametniji personosoba
48
123832
2949
i mislila sam da sam najpametnija osoba
02:18
in the entirečitav worldsvijet, and
49
126781
2051
na cijelom svijetu, i
02:20
—(LaughterSmijeh)—
50
128832
2263
--(Smijeh)--
02:23
of coursenaravno over the yearsgodina I'd
metsastali guys kindljubazan of like that,
51
131095
2925
naravno tijekom godina sam upoznala
dečke koji su na neki način takvi,
02:26
or maybe kindljubazan of toned-downtonirana-down versionsverzije of that.
52
134020
2267
ili koji su možda malo blaža verzija toga.
02:28
I was kindljubazan of extremekrajnost.
53
136287
2184
Bila sam pomalo ekstremna.
02:30
But to me, the surpriseiznenađenje was,
54
138471
2569
Ali za mene je bilo iznenađujuće to
02:33
I wasn'tnije tryingtežak to be arrogantarogantni.
55
141040
2166
što ja nisam pokušavala biti arogantna.
02:35
I was actuallyzapravo tryingtežak,
56
143206
3209
Zapravo sam pokušavala,
02:38
with a little bitbit of insecuritynesigurnost,
57
146415
2360
pomalo nesigurna,
02:40
to actuallyzapravo fixpopraviti a problemproblem in frontispred of me,
58
148775
3000
zapravo riješiti problem
koji se našao preda mnom
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
ali to jednostavno nije tako ispalo..
02:45
So I couldn'tne mogu handlerukovati it.
60
153631
1483
Tako da to nisam mogla riješiti.
02:47
I changedpromijenjen my dosagesdoze.
61
155114
1525
Promijenila sam dozu.
02:48
But that experienceiskustvo, I think, gavedali me
62
156639
2455
Ali, mislim, da mi je to iskustvo donijelo
02:51
a newnovi appreciationzahvalnost for menmuškarci
63
159094
1751
novopronađeno poštovanje za muškarce
02:52
and what they mightmoć walkhodati throughkroz,
64
160845
1816
i za ono što bi oni mogli proživljavati,
02:54
and I've gottendobivši alonguz with menmuškarci
65
162661
1690
i mnogo se bolje slažem s muškarcima
02:56
a lot better sinceod then.
66
164351
1839
otada.
02:58
What I was tryingtežak to do
67
166190
1545
Ono što sam pokušavala napraviti
02:59
with tuningugađanje these hormoneshormoni
68
167735
2028
regulirajući ove hormone
03:01
and neurotransmittersneurotransmitori and so forthdalje
69
169763
2323
i neurotransmitere i slično
03:04
was to try to get my intelligenceinteligencija back
70
172086
3605
jest vratiti natrag inteligenciju
03:07
after my illnessbolest and surgerykirurgija,
71
175691
2634
nakon bolesti i operacije,
03:10
my creativekreativan thought, my ideaideja flowteći.
72
178325
2635
moje kreativne ideje, moj tijek ideja.
03:12
And I think mostlyuglavnom in imagesslika,
73
180960
2641
Ja razmišljam uglavnom u slikama
03:15
and so for me that becamepostao a keyključ metricmetrički --
74
183601
2852
i zbog toga je to za mene
postalo ključna mjera --
03:18
how to get these mentalmentalni imagesslika
75
186453
2330
kako upotrijebiti ove mentalne slike
03:20
that I use as a way of rapidbrz prototypingprototipova,
76
188783
2504
koje koristim kao vrstu
brzog stvaranja prototipa,
03:23
if you will, my ideasideje,
77
191287
1743
jednostavno rečeno, moje ideje,
03:25
tryingtežak on differentdrugačiji newnovi ideasideje for sizeveličina,
78
193030
2372
isprobavajući različite nove ideje,
03:27
playingigranje out scenariosscenariji.
79
195402
1695
odigravajući različite scenarije.
03:29
This kindljubazan of thinkingmišljenje isn't newnovi.
80
197097
1913
Ova vrsta razmišljanja nije ništa novo.
03:31
PhiliosophersPhiliosophers like HumeHume and DescartesDescartes and HobbesHobbes
81
199010
3255
Filozofi poput Humea
i Descartesa i Hobbesa
03:34
saw things similarlyslično.
82
202265
1528
su slično gledali na stvari.
03:35
They thought that mentalmentalni imagesslika and ideasideje
83
203793
2737
Oni su smatrali da su
mentalne slike i ideje
03:38
were actuallyzapravo the sameisti thing.
84
206530
2331
zapravo isto.
03:40
There are those todaydanas that disputespora that,
85
208861
2417
Danas postoje oni koji to pobijaju,
03:43
and lots of debatesrasprave about how the mindum worksdjela,
86
211278
3195
i vodi se mnogo rasprava o tome
kako mozak radi,
03:46
but for me it's simplejednostavan:
87
214473
1736
ali za mene je to vrlo jednostavno:
03:48
MentalMentalno imagesslika, for mostnajviše of us,
88
216209
2532
Mentalne slike, za većinu nas,
03:50
are centralsredišnji in inventiveinventivan and creativekreativan thinkingmišljenje.
89
218741
3934
su ključne za inventivno
i kreativno razmišljanje.
03:54
So after severalnekoliko yearsgodina,
90
222675
1775
Tako nakon nekoliko godina,
03:56
I tunedtuned myselfsebe up and I have lots of great,
91
224450
3233
podesila sam sve sustave
i imam mnogo divnih,
03:59
really vividživopisan mentalmentalni imagesslika with a lot of sophisticationprofinjenost
92
227683
3048
vrlo živih, vrlo sofisticiranih
mentalnih slika
04:02
and the analyticalanalitički backboneoslonac behindiza them.
93
230731
2269
koje imaju analitičku kičmu kao temelj.
04:05
And so now I'm workingrad on,
94
233000
1921
I sada radim na tome da vidim
04:06
how can I get these mentalmentalni imagesslika in my mindum
95
234921
4162
na koji način mogu mentalne slike iz mozga
04:11
out to my computerračunalo screenzaslon fasterbrže?
96
239083
2850
brže prenijeti na zaslon računala?
04:13
Can you imaginezamisliti, if you will,
97
241933
2089
Možete li zamisliti, molim vas,
04:16
a moviefilm directordirektor beingbiće ableu stanju to use
98
244022
2120
filmsku redateljicu
koja je sposobna koristiti
04:18
her imaginationmašta alonesam to
directdirektno the worldsvijet in frontispred of her?
99
246142
3762
samo svoju maštu kako bi
režirala svijet koji se nalazi ispred nje?
04:21
Or a musicianglazbenik to get the musicglazba out of his headglava?
100
249904
3588
Ili glazbenika kako bi
prenio glazbu iz svoje glave?
04:25
There are incrediblenevjerojatan possibilitiesmogućnosti with this
101
253492
2292
Postoje nevjerovatne stvari
koje možemo raditi s ovim
04:27
as a way for creativekreativan people
102
255784
1993
kako bi kreativni ljudi
04:29
to sharePodjeli at lightsvjetlo speedubrzati.
103
257777
2233
mogli dijeliti svoje
zamisli brzinom svjetlosti.
04:32
And the truthistina is, the remainingostali bottleneckusko grlo
104
260010
1998
A istina je da je jedina preostala prepreka
04:34
in beingbiće ableu stanju to do this
105
262008
1173
koja nas sprečava da ovo učinimo
04:35
is just uppingdizanje the resolutionrezolucija of brainmozak scanskenirati systemssustavi.
106
263181
3980
zapravo samo poboljšanje rezolucije
sustava za skeniranje mozga.
04:39
So let me showpokazati you why I think
we're prettyprilično closeblizu to gettinguzimajući there
107
267161
2858
I dopustite da vam pokažem zašto mislim
da smo blizu postizanja tog cilja
04:42
by sharingdijeljenje with you two recentnedavni experimentspokusi
108
270029
2387
i s vama podijelim dva eksperimenta
koja su nedavno provele
04:44
from two topvrh neuroscienceneuroznanost groupsgrupe.
109
272416
2587
dvije vrhunske neuroznanstvene grupe.
04:47
BothOba used fMRIfMRI technologytehnologija --
110
275003
2488
Obje grupe su koristile fMRI --
04:49
functionalfunkcionalna magneticmagnetski resonancerezonancija imagingobrada slike technologytehnologija --
111
277491
2279
tehnologiju
funkcionalne magnentske rezonancija --
04:51
to imageslika the brainmozak,
112
279770
1411
kako bi snimili mozak
04:53
and here is a brainmozak scanskenirati setset from GiorgioGiorgio GanisGanis
113
281181
3257
i ovdje imamo set slika Giorgia Ganisa
04:56
and his colleagueskolege at HarvardHarvard.
114
284438
1950
i njegovih kolega sa Harvarda.
04:58
And the left-handlijeva ruka columnkolona showspokazuje a brainmozak scanskenirati
115
286388
3154
A lijeva stupac pokazuje sliku mozga
05:01
of a personosoba looking at an imageslika.
116
289542
3267
osobe koja gleda nekakvu sliku.
05:04
The middlesrednji columnkolona showspokazuje the brainscanbrainscan
117
292809
1929
u srednjem stupcu se nalazi slika mozga
05:06
of that sameisti individualpojedinac
118
294738
1621
istog pojedinca
05:08
imaginingzamišljanje, seeingvidim that sameisti imageslika.
119
296359
3066
dok zamišlja kako gleda istu sliku.
05:11
And the right columnkolona was createdstvorio
120
299425
2048
A desni stupac je nastao
05:13
by subtractingoduzimanjem the middlesrednji
columnkolona from the left columnkolona,
121
301473
3594
oduzimanjem srednjeg stupca
od lijevog stupca
05:17
showingpokazivanje the differencerazlika to be nearlyskoro zeronula.
122
305083
2943
te pokazuje da je razlika
skoro ravna nuli
05:20
This was repeatedponovljen on lots of differentdrugačiji individualspojedinci
123
308026
2894
Ovaj eksperiment je ponovljen
na velikom broju različitih osoba
05:22
with lots of differentdrugačiji imagesslika,
124
310920
2830
i koristeći veliki broj različitih slika,
05:25
always with a similarsličan resultproizlaziti.
125
313750
1604
a rezultat je uvijek bio sličan.
05:27
The differencerazlika betweenizmeđu seeingvidim an imageslika
126
315354
2089
Razlika između gledanja slike
05:29
and imaginingzamišljanje seeingvidim that sameisti imageslika
127
317443
2455
i zamišljanja gledanja te iste slike
05:31
is nextSljedeći to nothing.
128
319898
2155
je skoro nikakva.
05:34
NextSljedeći let me sharePodjeli with you one other experimenteksperiment,
129
322053
2761
Sad mi dopustite da s vama podijelim
još jedan eksperiment,
05:36
this from JackJack Gallant'sGallant je lablaboratorija at CalCal BerkeleyBerkeley.
130
324814
4541
koji je proveo laboratorij Jacka Gallanta
na Sveučilištu Berkley, Kalifornija.
05:41
They'veSu been ableu stanju to decodedekodiranje brainwavesmoždani valovi
131
329355
2063
Oni su uspjeli dekodirati moždane valove
05:43
into recognizableprepoznatljiva visualvidni fieldspolja.
132
331418
2441
u prepoznatljiva vizualna polja.
05:45
So let me setset this up for you.
133
333859
1305
Da vam malo pojasnim ovo.
05:47
In this experimenteksperiment, individualspojedinci were shownprikazan
134
335164
2333
U ovom eksperimentu,
pojedincima su prikazivane
05:49
hundredsstotine of hourssati of YouTubeMladost videosvideo
135
337497
1995
stotine sati Youtube videa
05:51
while scansskenira were madenapravljen of theirnjihov brainsmozak
136
339492
2039
a istovremeno su im rađeni snimci mozga
05:53
to createstvoriti a largeveliki libraryknjižnica of theirnjihov brainmozak reactingreakcijom
137
341531
3216
kako bi se stvorila velika arhiva
načina na koji njihov mozak reagira
05:56
to videovideo sequencessekvence.
138
344747
2649
na video isječke.
05:59
Then a newnovi moviefilm was shownprikazan with newnovi imagesslika,
139
347396
2850
Tada im je prikazan
novi film s novim slikama,
06:02
newnovi people, newnovi animalsživotinje in it,
140
350246
1952
novim ljudima, novim životinjama,
06:04
and a newnovi scanskenirati setset was recordedzabilježena.
141
352198
2711
i snimljen je novi set snimaka.
06:06
The computerračunalo, usingkoristeći brainmozak scanskenirati datapodaci alonesam,
142
354909
2788
Računalo, koristeći samo
podatke snimaka mozga,
06:09
decodeddekodiranje that newnovi brainmozak scanskenirati
143
357697
2024
je dekodiralo da taj novi snimak mozga
06:11
to showpokazati what it thought the
individualpojedinac was actuallyzapravo seeingvidim.
144
359721
4376
pokazuje ono što misli da
pojedinac zapravo vidi.
06:16
On the right-handdesna ruka sidestrana, you
see the computer'sračunala guessnagađati,
145
364097
3381
Na desnoj strani, možete vidjeti
pretpostavku računala,
06:19
and on the left-handlijeva ruka sidestrana, the presentedpredstavili clipspojnica.
146
367478
4007
a na lijevoj strani, isječak koji je prikazan.
06:23
This is the jaw-dropperčeljust-kapaljka.
147
371485
2319
Ovo je toliko zapanjujuće
da će vam se zavrtiti glava.
06:25
We are so closeblizu to beingbiće ableu stanju to do this.
148
373804
2687
Toliko smo blizu da ostvarimo ovo.
06:28
We just need to up the resolutionrezolucija.
149
376491
2785
samo trebamo poboljšati rezoluciju.
06:31
And now rememberzapamtiti that when you see an imageslika
150
379276
3252
I zapamtite da kad vidite sliku
06:34
versusprotiv when you imaginezamisliti that sameisti imageslika,
151
382528
2158
naspram kad tu istu sliku zamislite,
06:36
it createsstvara the sameisti brainmozak scanskenirati.
152
384686
3475
nastaje jednak snimak mozga.
06:40
So this was doneučinio with the highest-resolutionNajveća razlučivost
153
388161
2722
Ovo je napravljeno sa
najvećom rezolucijom
06:42
brainmozak scanskenirati systemssustavi availabledostupno todaydanas,
154
390883
2185
koja je dostupna kod snimanja mozga danas,
06:45
and theirnjihov resolutionrezolucija has increasedpovećan really
155
393068
1784
a njihova rezolucija se poboljšala negdje
06:46
about a thousandfoldthousandfold in the last severalnekoliko yearsgodina.
156
394852
3497
za tisuću puta u posljednijh nekoliko godina.
06:50
NextSljedeći we need to increasepovećati the resolutionrezolucija
157
398349
2322
Sada moramo poboljšati rezoluciju
06:52
anotherjoš thousandfoldthousandfold
158
400671
1977
za još tisuću puta
06:54
to get a deeperdublje glimpsesvjetlucanje.
159
402648
1789
kako bi dobili bolji pogled.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
Kako to možemo učiniti?
06:57
There's a lot of techniquesTehnike in this approachpristup.
161
405948
2614
Postoji mnogo tehnika kod ovakvog pristupa.
07:00
One way is to crackpukotina openotvoren your
skulllubanja and put in electrodeselektrode.
162
408562
3118
Jedan način je da rastvorimo lubanju
i ubacimo elektrode.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
Ja osobno nisam za to.
07:05
There's a lot of newnovi imagingobrada slike techniquesTehnike
164
413083
2955
Mnogo novih tehnika snimanja
07:08
beingbiće proposedzaprosio, some even by me,
165
416038
2003
predlaže se danas,
a neke sam predložila i ja
07:10
but givendan the recentnedavni successuspjeh of MRIMRI,
166
418041
2959
ali s obzirom na nedavni uspjeh
snimanja magnetskom rezonancom
07:13
first we need to askpitati the questionpitanje,
167
421000
2068
prvo moramo postaviti pitanje,
07:15
is it the endkraj of the roadcesta with this technologytehnologija?
168
423068
2841
je li je to kraj za ovu tehnologiju?
07:17
ConventionalKonvencionalne wisdommudrost sayskaže the only way
169
425909
2455
Konvecionalna mudrost
kaže da je jedini način
07:20
to get higherviši resolutionrezolucija is with biggerveći magnetsMagneti,
170
428364
2589
da se dobije viša rezolucija
korištenje većih magneta,
07:22
but at this pointtočka biggerveći magnetsMagneti
171
430953
1842
ali u ovom trenutku veći magneti bi
07:24
only offerponuda incrementalinkrementalni resolutionrezolucija improvementspoboljšanja,
172
432795
3750
pridonijeli samo malom
poboljšanju rezolucije
07:28
not the thousandfoldthousandfold we need.
173
436545
2160
ali ne i tisuću puta koliko mi trebamo.
07:30
I'm puttingstavljanje forwardnaprijed an ideaideja:
174
438705
1823
Ja predlažem da:
07:32
insteadumjesto of biggerveći magnetsMagneti,
175
440528
1963
umjesto većih magneta,
07:34
let's make better magnetsMagneti.
176
442491
2450
napravimo bolje magnete.
07:36
There's some newnovi technologytehnologija breakthroughsproboji
177
444941
2003
Veliki napreci su postignuti
u novoj tehnologiji
07:38
in nanoscienceNanoscience
178
446944
1457
poput nanoznanosti
07:40
when appliedprimijenjen to magneticmagnetski structuresstrukture
179
448401
1727
i njenoj primjeni u magnetskim strukturama
07:42
that have createdstvorio a wholečitav newnovi classklasa of magnetsMagneti,
180
450128
3013
koji su stvorili skroz novu
kategoriju magneta,
07:45
and with these magnetsMagneti, we can laypoložiti down
181
453141
2531
i s ovakvim magnetima, možemo postaviti
07:47
very fine detaileddetaljne magneticmagnetski fieldpolje patternsobrasci
182
455672
2167
vrlo sitno detaljizirane
uzorke magnetskih polja
07:49
throughoutkroz the brainmozak,
183
457839
1355
kroz mozak
07:51
and usingkoristeći those, we can actuallyzapravo createstvoriti
184
459194
3182
i koristeći ih možemo zapravo stvoriti
07:54
holographic-likeholografski kao interferenceinterferencija structuresstrukture
185
462376
2838
holografske interferencijske strukture
07:57
to get precisionpreciznost controlkontrolirati over manymnogi patternsobrasci,
186
465214
3469
kako bi dobili preciznu kontrolu
nad mnogim uzorcima,
08:00
as is shownprikazan here by shiftingpremještanje things.
187
468683
2445
kako je pokazano ovdje
samo drugačijim pristupom.
08:03
We can createstvoriti much more complicatedsložen structuresstrukture
188
471128
3150
Možemo stvoriti mnogo
kompliciranije strukture
08:06
with slightlymalo differentdrugačiji arrangementsaranžmani,
189
474278
2071
a koristeći tek malo promijenjen poredak
08:08
kindljubazan of like makingizrađivanje SpirographCrtač krivulja.
190
476349
3033
kao da radimo Spirograf.
08:11
So why does that matterstvar?
191
479382
2228
I zašto je to bitno?
08:13
A lot of effortnapor in MRIMRI over the yearsgodina
192
481610
2577
Mnogo truda u MRI-ju kroz godine
08:16
has goneotišao into makingizrađivanje really bigvelika,
193
484187
2837
je uloženo u proizvodnju zaista velikih,
08:19
really hugeogroman magnetsMagneti, right?
194
487024
2610
ogromnih magneta, zar ne?
08:21
But yetjoš mostnajviše of the recentnedavni advancesnapredak
195
489634
2509
Ali većina novijih otkrića
08:24
in resolutionrezolucija have actuallyzapravo come from
196
492143
2197
na području rezolucije je rezultat
08:26
ingeniouslyGenijalno cleverpametan encodingkodiranje and decodingdekodiranje solutionsrješenja
197
494340
4008
genijalnih i inteligentnih rješenja
kodiranja i dekodiranja
08:30
in the F.M. radioradio frequencyfrekvencija transmittersodašiljači and receiversprijemnici
198
498348
3287
na odašiljačima i prijamnicima
F.M. radio frekvencija
08:33
in the MRIMRI systemssustavi.
199
501635
2691
u MRI sustavima.
08:36
Let's alsotakođer, insteadumjesto of a uniformuniforma magneticmagnetski fieldpolje,
200
504326
3322
Također, umjesto uniformnih
magnetskih polja
08:39
put down structuredstrukturirani magneticmagnetski patternsobrasci
201
507648
2672
sastavimo strukturirane magnetske uzorke
08:42
in additiondodatak to the F.M. radioradio frequenciesfrekvencije.
202
510320
3099
zajedno s F.M. radio frekvencijama.
08:45
So by combiningKombinirajući the magneticsmagnet patternsobrasci
203
513419
2307
Tako koristeći ovakve magnetske uzorke
08:47
with the patternsobrasci in the F.M. radioradio frequenciesfrekvencije
204
515726
2710
s uzorcima u obradi F.M. radio frekvencija
08:50
processingobrada whichkoji can massivelymasivno increasepovećati
205
518436
2171
možemo uvelike povećati
08:52
the informationinformacija that we can extractekstrakt
206
520607
1969
količinu informacija koju možemo izvući
08:54
in a singlesingl scanskenirati.
207
522576
2446
u jednom snimku.
08:57
And on topvrh of that, we can then layersloj
208
525022
2332
I povrh svega toga,
tada možemo još pridodati
08:59
our ever-growingsve veće knowledgeznanje
of brainmozak structurestruktura and memorymemorija
209
527354
4472
svoje rastuće znanje strukture
mozga i sjećanja
09:03
to createstvoriti a thousandfoldthousandfold increasepovećati that we need.
210
531826
3695
kako bismo stvorili tisuću puta
veću jačinu koju trebamo.
09:07
And usingkoristeći fMRIfMRI, we should be ableu stanju to measuremjera
211
535521
2943
a koristeći fMRI,
trebali bismo moći izmjeriti
09:10
not just oxygenatedkisikom bloodkrv flowteći,
212
538464
2082
ne samo protok krvi obogaćene kisikom
09:12
but the hormoneshormoni and neurotransmittersneurotransmitori
I've talkedRazgovarao about
213
540546
2901
već i razinu hormona i neurotransmitera
koje sam spomenula
09:15
and maybe even the directdirektno neuralživčani activityaktivnost,
214
543447
2345
a možda čak i izravnu neuro aktvnost
09:17
whichkoji is the dreamsan.
215
545792
1503
poput snova.
09:19
We're going to be ableu stanju to dumpistovariti our ideasideje
216
547295
2234
Moći ćemo staviti svoje ideje
09:21
directlydirektno to digitaldigitalni mediamedia.
217
549529
2694
ravno na digitalne medije.
09:24
Could you imaginezamisliti if we could leapfrogpreskakati preko glave languagejezik
218
552223
2711
Možete li zamisliti kad
bismo mogli zaobići jezik
09:26
and communicatekomunicirati directlydirektno with humanljudski thought?
219
554934
4209
i sporazumijevati se direktno ljudskom misli?
09:31
What would we be capablesposoban of then?
220
559143
3193
Za što bismo sve bili sposobni?
09:34
And how will we learnnaučiti to dealdogovor
221
562336
2637
I kako bismo naučili nositi se s
09:36
with the truthsistine of unfilterednefiltriranog humanljudski thought?
222
564973
4219
istinama nefiltrirane ljudske misli?
09:41
You think the InternetInternet was bigvelika.
223
569192
2567
Mislite da je Internet velik.
09:43
These are hugeogroman questionspitanja.
224
571759
2602
Postoji mnogo velikih pitanja.
09:46
It mightmoć be irresistibleneodoljiva as a toolalat
225
574361
2148
Ovo bi moglo biti neodoljivo kao alat
09:48
to amplifypojačati our thinkingmišljenje and communicationkomunikacija skillsvještine.
226
576509
3876
za poboljšanje sposobnosti
razmišljanja i sporazumijevanja.
09:52
And indeeddoista, this very sameisti toolalat
227
580385
2023
I zaista, ovaj isti alat
09:54
maysvibanj provedokazati to leaddovesti to the curelijek
228
582408
2126
bi se mogao pokazati kao put do lijeka
09:56
for Alzheimer'sAlzheimerove and similarsličan diseasesoboljenja.
229
584534
3074
za Alzeheimerovu bolesti i druge
slične bolesti.
09:59
We have little optionopcija but to openotvoren this doorvrata.
230
587608
3512
Nemamo izbora nego otvoriti vrata ove prilike.
10:03
RegardlessBez obzira na to, pickodabrati a yeargodina --
231
591120
1585
Bez obzira, izaberite godinu --
10:04
will it happendogoditi se in fivepet yearsgodina or 15 yearsgodina?
232
592705
2266
hoće li se to dogoditi za 5 ili 15 godina?
10:06
It's hardteško to imaginezamisliti it takinguzimanje much longerviše.
233
594971
4616
Teško mogu zamisliti
da bi to trebalo trajati duže.
10:11
We need to learnnaučiti how to take this stepkorak togetherzajedno.
234
599587
3695
Moramo naučiti kako napraviti
ovaj korak zajednički.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
Hvala vam.
10:17
(ApplausePljesak)
236
605456
3974
(Pljesak)
Translated by Ivan Stamenkovic
Reviewed by Senzos Osijek

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.

Why you should listen

Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.

Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.

More profile about the speaker
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com