TED Fellows Retreat 2015
Cesar Harada: How I teach kids to love science
Cesar Harada: Çocuklara bilimi sevmeyi nasıl öğretiyorum
Filmed:
Readability: 4.2
1,776,679 views
Cesar Harada, Hong Kong'daki Harbour Okulu'nda gelecek neslin çevrecilerine vatandaşlık bilimi ve yaratıcılık öğretiyor. Dünyadaki okyanusların yüzyüze kaldığı tehditlere çözümler yaratmak için, sınıfını hayal gücü kuvvetli çocukların tahta, metal, kimya, biyoloji, optik ve bazen de elektrikli aletlerle çalıştıkları endüstriyel bir mega-alana taşımış. Burada ebeveynlerinin ona küçükken öğrettiği evrensel bir dersi aktarıyor: "Ortalığı dağıtabilirsiniz, ama sonra kendiniz toplamanız lazım."
Cesar Harada - Inventor, environmentalist, educator
TED Senior Fellow Cesar Harada aims to harness the forces of nature as he invents innovative remedies for man-made problems like oil spills and radioactive leaks. Full bio
TED Senior Fellow Cesar Harada aims to harness the forces of nature as he invents innovative remedies for man-made problems like oil spills and radioactive leaks. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
When I was a kid,
my parents would tell me,
my parents would tell me,
0
1800
2816
Ben bir çocukken, anne babam
bana derdi ki,
bana derdi ki,
00:16
"You can make a mess,
but you have to clean up after yourself."
but you have to clean up after yourself."
1
4640
3399
"Ortalığı berbat edebilirsin, ama
sonrasında kendin toparlamalısın."
sonrasında kendin toparlamalısın."
00:20
So freedom came with responsibility.
2
8440
3336
Yani özgürlük sorumlulukla birlikte geldi.
00:23
But my imagination would take me
to all these wonderful places,
to all these wonderful places,
3
11800
3576
Ancak hayal gücüm beni
her şeyin mümkün olduğu
her şeyin mümkün olduğu
00:27
where everything was possible.
4
15400
2096
harika yerlere götürürdü.
00:29
So I grew up in a bubble of innocence --
5
17520
2896
Böylece masumiyet balonunda yetiştim
00:32
or a bubble of ignorance, I should say,
6
20440
2336
ya da bir cahiliyet
balonunda mı demeliyim?
balonunda mı demeliyim?
00:34
because adults would lie to us
to protect us from the ugly truth.
to protect us from the ugly truth.
7
22800
5096
Çünkü yetişkinler bizi çirkin
gerçeklerden korumak için yalan söyler.
gerçeklerden korumak için yalan söyler.
00:39
And growing up, I found out
that adults make a mess,
that adults make a mess,
8
27920
3576
Büyürken, yetişkinlerin ortalığı
berbat ettiğini ve
berbat ettiğini ve
karışıklığı toparlama konusunda
çok iyi olmadıklarını anladım.
çok iyi olmadıklarını anladım.
00:43
and they're not very good
at cleaning up after themselves.
at cleaning up after themselves.
9
31520
2800
00:47
Fast forward, I am an adult now,
10
35360
2136
Aradan çok zaman geçti,
şimdi yetişkin biriyim ve
şimdi yetişkin biriyim ve
00:49
and I teach citizen science and invention
at the Hong Kong Harbour School.
at the Hong Kong Harbour School.
11
37520
4976
Hong Kong Harbour Okulu'nda Vatandaşlık
Bilimi ve Yaratıcılık dersi veriyorum.
Bilimi ve Yaratıcılık dersi veriyorum.
Öğrencilerimin bir sahilde yürür yürümez,
00:54
And it doesn't take too long
12
42520
1336
00:55
before my students walk on a beach
and stumble upon piles of trash.
and stumble upon piles of trash.
13
43880
4216
bir çöp yığınlarına rastlamaları
uzun sürmüyor.
uzun sürmüyor.
01:00
So as good citizens,
we clean up the beaches --
we clean up the beaches --
14
48120
2656
İyi vatandaşlar olarak
sahilleri temizliyoruz
sahilleri temizliyoruz
01:02
and no, he is not drinking alcohol,
and if he is, I did not give it to him.
and if he is, I did not give it to him.
15
50800
4720
ve hayır, o alkol almıyor,
alıyorsa da ben vermedim.
alıyorsa da ben vermedim.
01:07
(Laughter)
16
55880
1760
(Kahkahalar)
Ayrıca şunu üzülerek
söylemeliyim ki
söylemeliyim ki
01:09
And so it's sad to say,
17
57960
1216
01:11
but today more than 80 percent
of the oceans have plastic in them.
of the oceans have plastic in them.
18
59200
3776
okyanusların yüzde 80'inde
plastik bulunuyor.
plastik bulunuyor.
01:15
It's a horrifying fact.
19
63000
1280
Bu korkunç bir gerçek.
01:16
And in past decades,
20
64800
1376
Geçmiş yıllarda,
01:18
we've been taking those big ships out
and those big nets,
and those big nets,
21
66200
3456
büyük gemileri ve ağları çıkarıp
01:21
and we collect those plastic bits
that we look at under a microscope,
that we look at under a microscope,
22
69680
3336
mikroskopla incelediğimiz
bu plastik parçaları toplar;
bu plastik parçaları toplar;
01:25
and we sort them,
23
73040
1216
onları sınıflandırır,
01:26
and then we put this data onto a map.
24
74280
1762
sonra bu bilgileri bir haritaya koyardık.
01:28
But that takes forever,
it's very expensive,
it's very expensive,
25
76440
2336
Ama çok pahalı olan bu işlem
sonsuza kadar sürer
sonsuza kadar sürer
01:30
and so it's quite risky
to take those big boats out.
to take those big boats out.
26
78800
3136
ve bu büyük gemileri çıkarmak
epey riskli bir iş.
epey riskli bir iş.
01:33
So with my students, ages six to 15,
27
81960
2936
Dolayısıyla yaşları 6-15 arasında değişen
öğrencilerim ve ben
öğrencilerim ve ben
01:36
we've been dreaming
of inventing a better way.
of inventing a better way.
28
84920
2216
daha iyi bir yol bulmanın
hayalini kuruyoruz.
hayalini kuruyoruz.
01:39
So we've transformed our tiny
Hong Kong classroom into a workshop.
Hong Kong classroom into a workshop.
29
87160
4416
Böylece Hong Kong'taki küçük sınıfımızı
bir atölyeye dönüştürdük.
bir atölyeye dönüştürdük.
01:43
And so we started building
this small workbench,
this small workbench,
30
91600
2656
Çok kısa olan çocuklar bile
katılabilsin diye
katılabilsin diye
01:46
with different heights,
so even really short kids can participate.
so even really short kids can participate.
31
94280
3176
bu tezgâhı farklı boyutlarda yaptık.
01:49
And let me tell you, kids with power tools
are awesome and safe.
are awesome and safe.
32
97480
4176
Şunu söyleyeyim, bu elektrikli aletleri
kullanan çocuklar müthiş ve güvende.
kullanan çocuklar müthiş ve güvende.
01:53
(Laughter)
33
101680
1336
(Kahkahalar)
Pek sayılmaz.
01:55
Not really.
34
103040
1896
01:56
And so, back to plastic.
35
104960
1216
Plastiğe dönecek olursak,
01:58
We collect this plastic and we grind it
to the size we find it in the ocean,
to the size we find it in the ocean,
36
106200
3616
plastiği topluyoruz ve onları
parçalandıklarından dolayı okyanuslarda
parçalandıklarından dolayı okyanuslarda
02:01
which is very small
because it breaks down.
because it breaks down.
37
109840
2176
bulduğumuz gibi, çok küçük
parçalara öğütüyoruz.
parçalara öğütüyoruz.
02:04
And so this is how we work.
38
112040
1376
İşte çalışma şeklimiz bu.
02:05
I let the imaginations
of my students run wild.
of my students run wild.
39
113440
3136
Öğrencilerimin hayal güçlerini
serbest bıraktım,
serbest bıraktım,
02:08
And my job is to try to collect
the best of each kid's idea
the best of each kid's idea
40
116600
4256
benim işim her çocuğun en iyi
fikrini toplamak ve
fikrini toplamak ve
02:12
and try to combine it into something
that hopefully would work.
that hopefully would work.
41
120880
4280
çalışacağını umduğum
şeylerle birleştirmek.
şeylerle birleştirmek.
02:17
And so we have agreed
that instead of collecting plastic bits,
that instead of collecting plastic bits,
42
125920
3136
Mesela plastik parçaları toplamak yerine,
02:21
we are going to collect only the data.
43
129080
1976
sadece bilgileri toplamak için anlaştık.
02:23
So we're going to get an image
of the plastic with a robot --
of the plastic with a robot --
44
131080
2976
Böylece robotlarla plastiğin
resmini alacağız,
resmini alacağız,
02:26
so robots, kids get very excited.
45
134080
2376
robotlar olunca çocuklar
çok heyecanlanıyor.
çok heyecanlanıyor.
02:28
And the next thing we do --
we do what we call "rapid prototyping."
we do what we call "rapid prototyping."
46
136480
3143
Sonra yaptığımız şey, hızlı prototipleme
olarak adlandırdığımız aşama.
olarak adlandırdığımız aşama.
02:31
We are so rapid at prototyping
47
139647
1689
Hızlı prototiplemede o kadar hızlıyız ki
02:33
that the lunch is still in the lunchbox
when we're hacking it.
when we're hacking it.
48
141360
3176
kesip yontarken öğle yemeğimiz
hâlâ beslenme çantamız içinde.
hâlâ beslenme çantamız içinde.
02:36
(Laughter)
49
144560
1296
(Kahkahalar)
02:37
And we hack table lamps and webcams,
into plumbing fixtures
into plumbing fixtures
50
145880
4256
Masa lambalarını ve
bilgisayar kameralarını
bilgisayar kameralarını
su tesisat malzemelerine monte ediyoruz,
02:42
and we assemble that into a floating robot
that will be slowly moving through water
that will be slowly moving through water
51
150160
5136
bunları su üzerinde ve orada bulunan
plastikte yavaşça yüzerek
plastikte yavaşça yüzerek
02:47
and through the plastic
that we have there --
that we have there --
52
155320
2096
giden bir robotla birleştiriyoruz
02:49
and this is the image
that we get in the robot.
that we get in the robot.
53
157440
2191
ve robotta bu görüntüyü alıyoruz.
02:51
So we see the plastic pieces
floating slowly through the sensor,
floating slowly through the sensor,
54
159655
3721
Sensörün altında yavaşça yüzen
plastik parçaları görüyoruz
plastik parçaları görüyoruz
02:55
and the computer on board
will process this image,
will process this image,
55
163400
3296
ve üzerindeki bilgisayar bu görüntüleri
bazı işlemlerden geçirip
bazı işlemlerden geçirip
02:58
and measure the size of each particle,
56
166720
2096
her parçanın büyüklüğünü hesaplayacak.
03:00
so we have a rough estimate
of how much plastic there is in the water.
of how much plastic there is in the water.
57
168840
4120
Sonuç olarak suyun içinde ne kadar plastik
olduğunu kabaca hesaplıyoruz.
olduğunu kabaca hesaplıyoruz.
03:05
So we documented
this invention step by step
this invention step by step
58
173520
3016
Buluşumuzu bu tarz buluşları
yapanların bulunduğu
yapanların bulunduğu
03:08
on a website for inventors
called Instructables,
called Instructables,
59
176560
3376
"Instructables" adlı internet sitesinde,
03:11
in the hope that somebody
would make it even better.
would make it even better.
60
179960
2800
daha da iyisini birileri yapar
umuduyla yayınladık.
umuduyla yayınladık.
03:15
What was really cool about this project
was that the students saw a local problem,
was that the students saw a local problem,
61
183838
3858
Bu proje hakkında güzel olan şey şu ki,
öğrenciler lokal bir problem tespit etti
öğrenciler lokal bir problem tespit etti
03:19
and boom -- they are trying
to immediately address it.
to immediately address it.
62
187720
2667
ve buum -- hemen çözmeye çalıştılar.
[Kendi lokal problemimi araştırabilirim]
03:22
[I can investigate my local problem]
63
190411
2325
Ama Hong Kong'taki öğrencilerim
aşırı bağlantılı çocuklar ve
aşırı bağlantılı çocuklar ve
03:24
But my students in Hong Kong
are hyperconnected kids.
are hyperconnected kids.
64
192760
3216
03:28
And they watch the news,
they watch the Internet,
they watch the Internet,
65
196000
2296
haberleri izliyorlar,
interneti kullanıyorlar
interneti kullanıyorlar
03:30
and they came across this image.
66
198320
2240
ve bu fotoğrafla karşılaşmışlar.
03:33
This was a child, probably under 10,
cleaning up an oil spill bare-handed,
cleaning up an oil spill bare-handed,
67
201840
4736
Bu çocuk, -muhtemelen on yaşından küçük-
Bangladeş'te, dünyanın en büyük
Bangladeş'te, dünyanın en büyük
03:38
in the Sundarbans, which is the world's
largest mangrove forest in Bangladesh.
largest mangrove forest in Bangladesh.
68
206600
4496
mangrov ormanının bulunduğu Sundarbans'ta
petrol sızıntısını çıplak elle temizliyor.
petrol sızıntısını çıplak elle temizliyor.
03:43
So they were very shocked,
69
211120
2456
Tabii ki şok oldular, çünkü bu su,
03:45
because this is the water they drink,
this is the water they bathe in,
this is the water they bathe in,
70
213600
3296
içtikleri, banyo yaptıkları,
03:48
this is the water they fish in --
this is the place where they live.
this is the place where they live.
71
216920
3376
balık tuttukları ve
içinde yaşadıkları su.
içinde yaşadıkları su.
03:52
And also you can see the water is brown,
the mud is brown and oil is brown,
the mud is brown and oil is brown,
72
220320
3896
Gördüğünüz gibi su kahverengi,
çamur ve petrol kahverengi
çamur ve petrol kahverengi
03:56
so when everything is mixed up,
73
224240
1477
ve hepsi birleştiğinde
03:57
it's really hard to see
what's in the water.
what's in the water.
74
225741
2475
suyun içinde ne olduğunu görmek
gerçekten çok zor.
gerçekten çok zor.
04:00
But, there's a technology
that's rather simple,
that's rather simple,
75
228240
2256
Ama spektrometre adı verilen,
04:02
that's called spectrometry,
76
230520
1536
suyun içinde ne olduğunu görmenize
04:04
that allows you see what's in the water.
77
232080
1905
yarayan oldukça basit bir teknoloji var.
04:06
So we built a rough prototype
of a spectrometer,
of a spectrometer,
78
234009
3047
Böylece spektrometrenin
bir prototipini yaptık ve
bir prototipini yaptık ve
04:09
and you can shine light
through different substances
through different substances
79
237080
2936
farklı spektrumlar üreten farklı
maddelere ışık tutarak
maddelere ışık tutarak
04:12
that produce different spectrums,
80
240040
2416
04:14
so that can help you
identify what's in the water.
identify what's in the water.
81
242480
3856
suyun içinde ne olduğunu bulabilirsiniz.
04:18
So we packed this prototype of a sensor,
82
246360
2896
Hemen sensörün bir
prototipini paketledik
prototipini paketledik
04:21
and we shipped it to Bangladesh.
83
249280
2240
ve Bangladeş'e kargoyla gönderdik.
04:23
So what was cool about this project
84
251989
1667
Sonuç olarak, bu projeyle ilgili
04:25
was that beyond addressing
a local problem,
a local problem,
85
253680
3135
olarak en güzel şey, lokal bir
problemi çözmenin veya
problemi çözmenin veya
04:28
or looking at a local problem,
86
256839
1430
ona bakmanın ötesinde,
04:30
my students used their empathy
and their sense of being creative
and their sense of being creative
87
258293
3923
öğrencilerim empatilerini ve
yaratıcılıklarını diğer çocuklara
yaratıcılıklarını diğer çocuklara
uzaktan yardım etmek için kullandılar.
04:34
to help, remotely, other kids.
88
262240
2256
[Bir problemi uzaktan araştırabilirim]
04:36
[I can investigate a remote problem]
89
264520
1715
04:38
So I was very compelled
by doing the second experiments,
by doing the second experiments,
90
266259
2620
İkinci deneyleri yaparken çok zorlandım
04:40
and I wanted to take it even further --
91
268903
2513
ve daha fazlasını yapmak istedim,
04:43
maybe addressing an even harder problem,
and it's also closer to my heart.
and it's also closer to my heart.
92
271440
4600
-belki daha zor bir problemi çözmek gibi-
ve bu benim için çok önemliydi.
ve bu benim için çok önemliydi.
04:48
So I'm half Japanese and half French,
93
276560
2616
Ben yarı Japon, yarı Fransızım ve
04:51
and maybe you remember in 2011
there was a massive earthquake in Japan.
there was a massive earthquake in Japan.
94
279200
5320
belki hatırlarsınız, 2011'de Japonya'da
çok büyük bir deprem oldu.
çok büyük bir deprem oldu.
04:57
It was so violent that it triggered
several giant waves --
several giant waves --
95
285120
3816
Felaket o kadar şiddetliydi ki
tsunami adında dev dalgaları
tsunami adında dev dalgaları
05:00
they are called tsunami --
96
288960
1416
tetikledi ve bu tsunami
05:02
and those tsunami destroyed many cities
on the eastern coast of Japan.
on the eastern coast of Japan.
97
290400
6960
Japonya'nın doğu sahilindeki
şehirleri darmadağın etti.
şehirleri darmadağın etti.
05:10
More than 14,000 people
died in an instant.
died in an instant.
98
298680
3360
Olay anında 14.000'den fazla insan
hayatını kaybetti.
hayatını kaybetti.
05:15
Also, it damaged the nuclear
power plant of Fukushima,
power plant of Fukushima,
99
303600
3736
Ayrıca Fukushima'da suya yakın bir yerdeki
05:19
the nuclear power plant just by the water.
100
307360
2680
nükleer enerji santraline zarar verdi ve
05:22
And today, I read the reports
101
310480
2416
bugün, okuduğum raporlara göre
05:24
and an average of 300 tons
102
312920
3056
nükleer enerji santralinden Pasifik
Okyanusu'na ortalama
Okyanusu'na ortalama
05:28
are leaking from the nuclear power plant
into the Pacific Ocean.
into the Pacific Ocean.
103
316000
3576
300 tonluk bir sızıntı oluyor.
05:31
And today the whole Pacific Ocean
has traces of contamination of cesium-137.
has traces of contamination of cesium-137.
104
319600
6376
Bugün Pasifik Okyanusu'nda hâlâ
sezyum 137 kirliliğin izleri var.
sezyum 137 kirliliğin izleri var.
05:38
If you go outside on the West Coast,
you can measure Fukushima everywhere.
you can measure Fukushima everywhere.
105
326000
4416
Batı sahilinden dışa doğru çıkarsanız,
Fukushima'yı her yerde ölçebilirsiniz.
Fukushima'yı her yerde ölçebilirsiniz.
05:42
But if you look at the map,
it can look like most of the radioactivity
it can look like most of the radioactivity
106
330440
3296
Ama eğer haritaya bakarsanız,
radyoaktivitenin çoğu
radyoaktivitenin çoğu
05:45
has been washed away
from the Japanese coast,
from the Japanese coast,
107
333760
2096
Japonya sahilinden
temizlenmiş gibi duruyor
temizlenmiş gibi duruyor
05:47
and most of it is now --
it looks like it's safe, it's blue.
it looks like it's safe, it's blue.
108
335880
2816
ve çoğu şu an, güvenli
gibi duruyor, çünkü mavi.
gibi duruyor, çünkü mavi.
05:50
Well, reality is a bit
more complicated than this.
more complicated than this.
109
338720
3416
Aslında durum bundan daha karışık.
05:54
So I've been going to Fukushima
every year since the accident,
every year since the accident,
110
342160
3656
Bu yüzden felaketten sonra
her sene Fukushima'ya gittim,
her sene Fukushima'ya gittim,
05:57
and I measure independently
and with other scientists,
and with other scientists,
111
345840
2536
toprakta ve nehirde bağımsız
olarak ve diğer
olarak ve diğer
06:00
on land, in the river --
112
348400
1856
bilim insanlarıyla birlikte
ölçümler yaptım.
ölçümler yaptım.
06:02
and this time we wanted to take the kids.
113
350280
2736
Bu sefer çocukları da götürmek istedik.
06:05
So of course we didn't take the kids,
the parents wouldn't allow that to happen.
the parents wouldn't allow that to happen.
114
353040
3776
Tabii ki çocukları götürmedik,
aileleri buna izin vermezdi.
aileleri buna izin vermezdi.
06:08
(Laughter)
115
356840
1336
(Kahkahalar)
06:10
But every night we would report
to "Mission Control" --
to "Mission Control" --
116
358200
3936
Ama her gece "Görev Kontrolü"ne
rapor verirdik.
rapor verirdik.
06:14
different masks they're wearing.
117
362160
2176
Farklı maskeler giyiyorlar.
06:16
It could look like they didn't take
the work seriously, but they really did
the work seriously, but they really did
118
364360
4376
İşi ciddiye almıyorlarmış
gibi görünebilir,
gibi görünebilir,
ama gerçekten ciddi bir şekilde yaptılar,
çünkü hayatlarının sonuna kadar
çünkü hayatlarının sonuna kadar
06:20
because they're going to have to live
with radioactivity their whole life.
with radioactivity their whole life.
119
368760
4200
radyoaktivite ile yaşamak
zorunda kalacaklar.
zorunda kalacaklar.
06:25
And so what we did with them
120
373640
2056
Evet, onlarla yaptığımız şey, gün içinde
06:27
is that we'd discuss the data
we collected that day,
we collected that day,
121
375720
2616
topladığımız bilgileri tartışmak ve
bir sonraki aşamada nereye
gideceğimizi konuşmak,
gideceğimizi konuşmak,
06:30
and talk about where
we should be going next --
we should be going next --
122
378360
2191
strateji ve yol belirlemek, vs...
06:32
strategy, itinerary, etc...
123
380575
2121
06:34
And to do this, we built
a very rough topographical map
a very rough topographical map
124
382720
3616
Bunu yapmak için nükleer santralin
etrafındaki bölgenin
etrafındaki bölgenin
06:38
of the region around
the nuclear power plant.
the nuclear power plant.
125
386360
2856
kaba bir topografik haritasını yaptık ve
06:41
And so we built the elevation map,
126
389240
2016
yükselti haritasını elde ettik.
06:43
we sprinkled pigments to represent
real-time data for radioactivity,
real-time data for radioactivity,
127
391280
4616
Gerçek zamanlı radyoaktivite ölçümlerini
temsil etmesi için renk maddesi serptik ve
temsil etmesi için renk maddesi serptik ve
06:47
and we sprayed water
to simulate the rainfall.
to simulate the rainfall.
128
395920
4336
yağış miktarını canlandırmak
için su sıktık.
için su sıktık.
06:52
And with this we could see
that the radioactive dust
that the radioactive dust
129
400280
2976
Böylece radyoaktif tozun
06:55
was washing from the top of the mountain
into the river system,
into the river system,
130
403280
3056
dağlardan temizlenip
nehirlere doğru aktığını
nehirlere doğru aktığını
06:58
and leaking into the ocean.
131
406360
1536
ve okyanusa sızdığını gördük.
06:59
So it was a rough estimate.
132
407920
1600
Bu kaba bir tahmindi.
07:02
But with this in mind,
we organized this expedition,
we organized this expedition,
133
410680
2936
Ama aklımızdaki bu sonuçla
nükleer santralin çevresine,
nükleer santralin çevresine,
07:05
which was the closest civilians have been
to the nuclear power plant.
to the nuclear power plant.
134
413640
3616
sivillerin yanına en çok yaklaşmış
olduğu bir sefer düzenledik.
olduğu bir sefer düzenledik.
07:09
We are sailing 1.5 kilometers away
from the nuclear power plant,
from the nuclear power plant,
135
417280
4336
Nükleer santralden 1,5 kilometre uzaklıkta
seyrüsefer yapıyoruz,
seyrüsefer yapıyoruz,
07:13
and with the help of the local fisherman,
136
421640
1953
yerel balıkçıların da yardımıyla
07:15
we are collecting sediment from the seabed
137
423617
2239
kendi icadımız olan
07:17
with a custom sediment sampler
we've invented and built.
we've invented and built.
138
425880
3456
özel bir tortu toplayan aletle
suyun dibinden tortular topluyoruz.
suyun dibinden tortular topluyoruz.
07:21
We pack the sediment into small bags,
139
429360
3256
Tortuları küçük paketlere dolduruyoruz,
07:24
we then dispatch them
to hundreds of small bags
to hundreds of small bags
140
432640
2256
sonra onları üniversitelere gönderdiğimiz
07:26
that we send to different universities,
141
434920
1936
yüzlerce küçük pakete dolduruyoruz
07:28
and we produce the map
of the seabed radioactivity,
of the seabed radioactivity,
142
436880
2976
ve deniz tabanı radyoaktivite oranı
haritasını çıkarıyoruz,
haritasını çıkarıyoruz,
07:31
especially in estuaries
where the fish will reproduce,
where the fish will reproduce,
143
439880
2536
özellikle balıkların
yavruladığı nehir girişlerinde.
yavruladığı nehir girişlerinde.
07:34
and I will hope that we will have improved
144
442440
2056
Umarım bu deneyimiz yerel balıkçıların
07:36
the safety of the local fishermen
and of your favorite sushi.
and of your favorite sushi.
145
444520
3096
ve favori suşinizin güvenliğini artırır.
07:39
(Laughter)
146
447640
1296
(Kahkahalar)
07:40
You can see a progression here --
147
448960
1576
Gelişimi buradan görebilirsiniz--
07:42
we've gone from a local problem
to a remote problem to a global problem.
to a remote problem to a global problem.
148
450560
4536
yerel bir problemle uzaktan
ilgilenmeye başladık
ilgilenmeye başladık
ve sonunda global bir problem elde ettik.
07:47
And it's been super exciting
to work at these different scales,
to work at these different scales,
149
455120
2953
Farklı ölçeklerde, basit ve açık-kaynaklı
07:50
with also very simple,
open-source technologies.
open-source technologies.
150
458097
3559
teknolojileri kullanmak heyecan verici.
07:53
But at the same time,
it's been increasingly frustrating
it's been increasingly frustrating
151
461680
3336
Ama aynı zamanda,
giderek sinir bozucu oluyor,
giderek sinir bozucu oluyor,
07:57
because we have only started to measure
the damage that we have done.
the damage that we have done.
152
465040
3696
çünkü yalnızca kendi verdiğimiz
zararların ölçümünü yapmaya başladık.
zararların ölçümünü yapmaya başladık.
08:00
We haven't even started
to try to solve the problems.
to try to solve the problems.
153
468760
4080
Henüz problemleri çözmeye bile başlamadık.
08:05
And so I wonder
if we should just take a leap
if we should just take a leap
154
473640
2776
Artık bir sıçrama yapıp bütün
bu işleri daha güzel bir
bu işleri daha güzel bir
08:08
and try to invent better ways
to do all these things.
to do all these things.
155
476440
4640
şekilde yapmanın yolunu bulabilir miyiz
diye düşünmeye başladım.
diye düşünmeye başladım.
Sınıf da küçük gelmeye başladı,
08:13
And so the classroom
started to feel a little bit small,
started to feel a little bit small,
156
481520
3576
[Önce]
08:17
so we found an industrial
site in Hong Kong,
site in Hong Kong,
157
485120
2696
sonunda Hong Kong'ta
endüstriyel bir alan bulduk
endüstriyel bir alan bulduk
08:19
and we turned it into
the largest mega-space
the largest mega-space
158
487840
3256
ve o alanı sosyal ve çevresel
etki araştırmalarına
etki araştırmalarına
[Sonra]
08:23
focused on social
and environmental impact.
and environmental impact.
159
491120
3176
odaklanan en geniş yer hâline getirdik.
08:26
It's in central Hong Kong,
160
494320
1296
Alan Hong Kong'un göbeğinde ve
08:27
and it's a place we can work
with wood, metal, chemistry,
with wood, metal, chemistry,
161
495640
3216
ahşapla, metalle, kimyayla, biraz
biyolojiyle, biraz optikle çalışabileceğiniz,
biyolojiyle, biraz optikle çalışabileceğiniz,
08:30
a bit of biology, a bit of optics,
162
498880
1626
yani hemen hemen her şeyi
yapabileceğiniz bir çalışma alanı.
yapabileceğiniz bir çalışma alanı.
08:32
basically you can build
pretty much everything there.
pretty much everything there.
163
500530
2492
Yetişkinlerin ve çocukların
beraber oynabileceği bir alan.
beraber oynabileceği bir alan.
08:35
And its a place where
adults and kids can play together.
adults and kids can play together.
164
503047
2969
08:38
It's a place where
kids' dreams can come true,
kids' dreams can come true,
165
506040
3576
Çocukların hayallerinin yetişkinlerin
yardımıyla gerçek olduğu ve
yardımıyla gerçek olduğu ve
08:41
with the help of adults,
166
509640
1336
yetişkinlerin de
08:43
and where adults can be kids again.
167
511000
1816
tekrar çocuk olabildiği bir alan.
08:44
Student: Acceleration! Acceleration!
168
512840
3136
Öğrenci: Hızlı! Hızlı!
08:48
Cesar Harada: We're asking
questions such as,
questions such as,
169
516000
2135
Cesar Harada: Mobilitenin geleceğini
08:50
can we invent the future of mobility
with renewable energy?
with renewable energy?
170
518159
2817
yenilenebilir enerji ile
geliştirebilir miyiz gibi
geliştirebilir miyiz gibi
08:53
For example.
171
521000
1200
sorular soruyoruz, örneğin.
08:55
Or, can we help the mobility
of the aging population
of the aging population
172
523320
4296
Ya da standart tekerlekli sandalyeleri
elektrikli ve havalı sandalyelere çevirsek
elektrikli ve havalı sandalyelere çevirsek
08:59
by transforming very standard wheelchairs
into cool, electric vehicles?
into cool, electric vehicles?
173
527640
4400
yaşlı nüfusun mobilitesine
yardımcı olur mu?
yardımcı olur mu?
09:05
So plastic, oil and radioactivity
are horrible, horrible legacies,
are horrible, horrible legacies,
174
533240
6536
Plastik, petrol ve radyoaktivite
korkunç şeyler,
korkunç şeyler,
korkunç kalıntılar,
09:11
but the very worst legacy
that we can leave our children is lies.
that we can leave our children is lies.
175
539800
4520
ama çocuklarımıza bırakabileceğimiz en
kötü miras ise yalanlardır.
kötü miras ise yalanlardır.
09:16
We can no longer afford
to shield the kids from the ugly truth
to shield the kids from the ugly truth
176
544760
5216
Artık onları çirkin gerçeklerden
korumaya gücümüz yetmez,
korumaya gücümüz yetmez,
09:22
because we need their imagination
to invent the solutions.
to invent the solutions.
177
550000
3920
çünkü çözüm üretmek için onların
hayallerine ihtiyacımız var.
hayallerine ihtiyacımız var.
Dolayısıyla vatandaş bilimcileri,
yapıcılar, hayalciler olarak;
yapıcılar, hayalciler olarak;
09:26
So citizen scientists, makers, dreamers --
178
554720
4976
["Hayal bilgiden daha önemlidir"
-Albert Einstein]
-Albert Einstein]
yeni nesli çevre ve insanlar
için endişelenen ve
için endişelenen ve
09:31
we must prepare the next generation
179
559720
2696
09:34
that cares about
the environment and people,
the environment and people,
180
562440
3056
bununla ilgili bir şeyler yapabilen
09:37
and that can actually
do something about it.
do something about it.
181
565520
2200
bir nesil olarak yetiştirmeliyiz.
09:40
Thank you.
182
568200
1216
Teşekkür ederim.
09:41
(Applause)
183
569440
3160
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Cesar Harada - Inventor, environmentalist, educatorTED Senior Fellow Cesar Harada aims to harness the forces of nature as he invents innovative remedies for man-made problems like oil spills and radioactive leaks.
Why you should listen
Cesar Harada believes that ocean currents, the wind and other naturally occuring phenomenon can provide unique inspiration and novel solutions to mankind’s worst disasters, like oil spills and radioactive leaks. A French-Japanese inventor and TED senior fellow, he is the creator of Protei, a revolutionary sailing technology -- featuring a front rudder, flexible hull and open-soure hardware -- that allows for efficient clean up of both oil and plastics from the sea. Currently based in London, Harada recently traveled to Japan and is designing Protei to measure radioactivity along the country's coast.
The general coordinator of the future International Ocean Station, Harada teaches at Goldsmiths University London. A former project leader at MIT, he graduated form the Royal College of Arts Design Interactions in London and worked at the Southampton University Hydrodynamics laboratory on wave energy. Harada has also studied animantion, and his films and installations have been seen at festivals and events across the world, from the United States to Japan.
Cesar Harada | Speaker | TED.com