Gavin McCormick: Tracking the whole world's carbon emissions -- with satellites & AI | TED Countdown

70,681 views ・ 2022-01-22

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Nawfal Aljabali المدقّق: Shimaa Nabil
00:13
What is causing climate change?
0
13076
2600
ما سبب التغير المناخي؟
00:15
I mean, it’s greenhouse gas emissions from human activities, of course.
1
15716
3360
أعني، إنها انبعاثات غازات الاحتباس الحراري من الأنشطة البشرية، بالطبع.
00:19
But which human activities?
2
19076
2080
لكن أي الأنشطة البشرية؟
00:21
Who specifically is burning all of these fossil fuels,
3
21156
2720
من هو بالتحديد الذي يحرق كل هذا الوقود الأحفوري،
00:23
and for what and where?
4
23916
2480
ولأجل ماذا وأين؟
00:26
It sounded strange when I first heard it,
5
26396
2280
بدا أمراً غريباً عند تبادره إلى سمعي،
00:28
but I have come to learn that even today in the 21st century,
6
28716
3240
لكنني تعلمت أنه حتى اليوم في القرن الحادي والعشرين،
00:31
scientists have surprisingly little information about this question.
7
31996
3400
لا يمتلك العلماء سوى القليل من المعلومات حول هذا السؤال.
00:35
So I'm part of a new coalition of scientists, activists,
8
35436
2760
لذا فأنا جزء من تحالف جديد من العلماء والناشطين،
00:38
and actually tech companies working to address this issue.
9
38196
3040
وشركات التكنولوجيا التي تعمل على معالجة هذه المشكلة.
00:41
It's been a stranger journey than I expected.
10
41276
2360
لقد كانت رحلة أغرب مما توقعت.
00:43
Let me break it down for you.
11
43636
1680
دعوني أوضّح لكم.
00:45
So we've known for decades that emissions are rising in the atmosphere
12
45356
3720
لقد عرفنا منذ عقود أن الانبعاثات تتزايد في الغلاف الجوي
00:49
because we can see them swirling up around there.
13
49116
2560
لأننا نستطيع رؤيتها وهي تدور هناك.
00:51
So the famous Keeling Curve is based on what we can actually see from space.
14
51716
3760
لذا فإن منحنى كيلينغ الشهير يعتمد على ما يمكننا رؤيته بالفعل من الفضاء.
00:55
But what you can't easily see from space is how did they get there?
15
55796
3640
ولكن ما لا يمكن رؤيته من الفضاء هو كيف وصلت إلى هناك؟
00:59
It still boggles my mind, but even in the year 2021,
16
59436
3400
لا يزال الأمر يحيرني، ولكن حتى في عام 2021،
01:02
in most countries and most sectors of the economy,
17
62876
3000
في معظم البلدان ومعظم قطاعات الاقتصاد،
01:05
our process for actually answering where are all those emissions coming from
18
65916
3640
لا تزال طريقتنا للإجابة عن مصدر كل هذه الانبعاثات
01:09
is still to ask polluters how much they polluted.
19
69596
4560
تتمحور حول سؤال الملوثين عن مدى تلوثهم.
01:14
Just kind of like hope nothing is missing in that inventory
20
74996
3520
مجرد نوع من الأمل، لا يوجد شيء مفقود في هذا الكمية الموجودة،
01:18
and then add up all those numbers, sometimes manually, on paper.
21
78516
4600
ثم قم بإضافة كل هذه الأرقام -يدوياً في بعض الأحيان- على الورق.
01:23
It's amazing that every single country in the world
22
83876
2680
رائع أن كل دولة في العالم
01:26
has agreed to this process.
23
86596
1320
لديها الرغبة لهذه الإجراءات.
01:27
It's one of the great things that brings me hope
24
87916
2640
من الأشياء التي أعادت لي الأمل
01:30
that everyone in the world is essentially contributing to this process.
25
90556
3440
أن كل واحد في العالم مساهم في هذا بشكل أساسي.
01:33
But it is such a stopgap solution.
26
93996
2760
لكنه أشبه ما يكون بحل مؤقت.
01:36
If we're really serious about stopping climate change,
27
96796
2720
إذا كنا حقاً على وشك إيقاف تغير المناخ،
01:39
you can only manage what you can measure,
28
99556
2000
تستطيع إدارة ما قياسه فقط،
01:41
and we need to have more information.
29
101596
1760
ونحن بحاجة إلى مزيد من المعلومات.
01:43
We need to have information,
30
103396
1360
نحتاج معلومات أكثر،
01:44
not like letting it take years to compile manual reports.
31
104796
3360
ليس مثل ترك الأمر يستغرق سنوات لتجميع التقارير اليدوية.
01:48
I mean, there are countries
32
108156
1320
أعني أن هناك دولاً
01:49
that haven't had an emissions inventory in 20 years.
33
109476
2800
لم تقم بجرد أي انبعاثات منذ 20 سنة.
01:52
What are you actually supposed to do with information that old?
34
112316
2960
كيف يجب التعامل مع المعلومات القديمة؟
لا نحتاج فقط النظر عن ماهية الانبعاثات
01:55
We need to not just be looking at what are the emissions
35
115276
2640
01:57
of entire countries,
36
117956
1360
عن بلدان باكلمها،
لأنكم إذا أردتم معرفة كيفية التقليل منها،
01:59
because if you want to know how to reduce them,
37
119356
2240
تحتاجون لمعرفة:
02:01
you need to know:
38
121636
1160
هل أحتاج لملاحقة السيارات أو المصانع؟
02:02
Do I need to go after cars or factories?
39
122836
1920
ما الذي يسبّب في بلدي كل هذه الانبعاثات؟
02:04
What in my country is driving all these emissions?
40
124796
2400
لا يمكن الاعتماد على مطالبة الملوثين عن مقدار التلوث الذي تسببوا فيه.
02:07
We can't keep relying on asking polluters to report how much they polluted.
41
127236
3520
02:10
And there's even more subtle problems.
42
130996
1880
وهناك مشاكل أكثر دقة.
02:12
Like, one that really gets me
43
132876
1400
الأمر الذي يستفزني حقاً
02:14
is if one company reports it's reduced its emissions,
44
134316
2520
هو إذا أبلغت إحدى الشركات أنها خفضت الانبعاثات،
02:16
we don't have a good way to know right now is that a real reduction,
45
136876
3200
ليس لدينا طريقة مضمونة حالياً لمعرفة ما إذا كان تقليلاً حقيقياً،
هل نحتفل؟ أم أنهم فقط يلقون البطاطا الساخنة
02:20
should we celebrate, or did they just play hot potato
46
140116
2480
02:22
and sell something that pollutes to another company?
47
142636
2440
ويبيعون شيئاً ملوثاً لشركة أخرى؟
إذا كنا حقاً جادين في محاربة تغير المناخ،
02:25
If we want to get really serious about fighting climate change,
48
145076
3000
فإننا بحاجة أدوات أفضل.
02:28
we need better tools.
49
148076
1160
نحتاج إلى طريقة ما للحصول على البيانات
02:29
We need to have some way to get information
50
149276
2000
02:31
in ideally real-time, not years later;
51
151316
2280
في توقيت مثالي حقيقي، ليس في سنوات لاحقة؛
02:33
that doesn’t rely on just asking the polluters;
52
153636
2440
وهذا لا يعتمد فقط على سؤال الملوِّثين،
02:36
that has really detailed information about where those emissions came from,
53
156116
3800
الطريقة التي تزوّد معلومات مفصلة عن مصدر هذه الانبعاثات،
02:39
not just country level;
54
159916
1360
ليس على مستوى الدولة وحسب؛
02:41
that is open and transparent,
55
161316
1400
الطريقة المنفتحة والشفافة،
02:42
so everybody knows they can trust it;
56
162756
1800
ليتمكن كل شخص من الوثوق بها،
02:44
and ideally, that’s free,
57
164556
1240
ومن الناحية المثالية: مجانية،
02:45
because we can't just have a situation
58
165836
1840
لأنه لا يمكن أن تكون لدينا حالة
02:47
where only those who can afford to pay know how much is being emitted.
59
167676
3320
لا يعرف فيها إلا أولئك القادرين على الدفع مقدار التلوث.
02:50
So that's a serious scientific and engineering challenge.
60
170996
2720
وهذا تحدٍّ علمي وهندسي حقيقي.
02:53
How exactly would you go about building a system like that?
61
173756
2800
كيف يمكنك البدء في بناء نظام كهذا؟
حسناً، ربما قد تبدأ بصورة مثل هذه.
02:56
Well, you might want to start with a photo like this.
62
176556
2760
02:59
We know, because this is one of the few power plants in the world
63
179316
3080
نحن نعلم، لأن هذه واحدة من محطات توليد الطاقة القليلة في العالم
03:02
that actually has a CO2 emissions sensor in its stack
64
182436
2480
التي لديها بالفعل مستشعر انبعاثات ثاني أكسيد الكربون في مجموعتها
03:04
that at the time this photo was taken,
65
184956
1840
في وقت التقاط هذه الصورة.
03:06
it was emitting 2,930 tons of CO2 per hour.
66
186836
4080
كان ينبعث منها 2930 طناً من ثاني أكسيد الكربون في الساعة.
03:11
But we also know that a short time later,
67
191236
2160
لكننا نعلم أيضاً أنه بعد وقت قصير،
03:13
the same exact power plant looked like this.
68
193436
3200
بدت نفس محطة الطاقة بالضبط هكذا.
03:16
And at that time, of course, it was emitting zero tons of CO2.
69
196676
2960
وفي ذلك الوقت -طبعاً- كان ينبعث منها صفر طن من ثاني أكسيد الكربون.
03:19
I mean, you can see that with the unaided human eye.
70
199636
2480
يمكنكم رؤية ذلك بالعين المجردة.
لكن غالباً، فهي أكثر تعقيداً.
03:22
But often, it's a little more complicated.
71
202156
2120
03:24
And so we have started to work as a cluster of small NGOs
72
204316
3960
وهكذا بدأنا العمل كمجموعة من المنظمات غير الحكومية الصغيرة
03:28
on training computer vision AI algorithms
73
208316
3000
في تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي لرؤية الكمبيوتر
03:31
to look at hundreds of thousands of photos like this
74
211356
3120
للنظر في مئات الآلاف من الصور مثل هذه
03:34
to recognize what a power plant looks like when it's polluting
75
214476
3120
للتعرف من الفضاء على شكل محطة الطاقة عندما تلوث
03:37
a certain amount of pollution from space.
76
217636
2040
قدراً معيناً من التلوث.
03:40
The reason we can do this is that there are so many free
77
220076
3680
السبب في قدرتنا على القيام بذلك هو أن هناك الكثير
03:43
and public satellite images available now
78
223796
2880
من صور الأقمار الصناعية المجانية والمتاحة للجميع حالياً
03:46
from sources like NASA's Landsat 8 or China's Gaofen 6.
79
226716
3760
من مصادر مثل Landsat 8 التابع لناسا أو Gaofen 6 الصينية.
03:50
It's possible actually to get photos every few days
80
230516
4200
من الممكن في الواقع الحصول على صور كل بضعة أيام
03:54
of every major power plant in the entire world.
81
234716
3080
لكل محطة طاقة رئيسية في العالم بأسره.
03:58
And so my organization, WattTime, and a number of other small NGOs
82
238356
3120
ولذا تعاونت منظمتي WattTime وبعض المنظمات غير الحكومية الصغيرة الأخرى
04:01
have teamed up to build an artificial intelligence algorithm
83
241476
3360
لبناء خوارزمية ذكاء اصطناعي
04:04
that can scan visual imagery like this every few days
84
244836
3040
يمكنها مسح الصور المرئية مثل هذه كل بضعة أيام
04:07
and look, without asking the polluters, to see how much they are polluting
85
247916
3480
والبحث -دون سؤال الملوثين- لمعرفة مدى تلويثهم
04:11
for every power plant in the world.
86
251396
1800
كل محطة توليد الكهرباء في العالم.
04:14
It's pretty exciting.
87
254636
1160
إنه أمر مثير للغاية.
04:15
(Applause)
88
255836
3440
(تصفيق)
04:19
You can actually do better than that.
89
259276
1800
يمكنكم القيام في الواقع بأفضل من ذلك.
04:21
Because there are other forms of satellites as well.
90
261116
2440
لوجود أشكال أخرى من الأقمار الصناعية.
كما في الأفلام، يمكننا التبديل للأشعة تحت الحمراء الحرارية
04:23
Just like in the movies, we can switch to thermal infrared
91
263596
2720
ومعرفة ما إذا كانت محطات الطاقة ساخنة أيضاً.
04:26
and we can look at whether power plants are hot as well.
92
266356
2640
هذا مهم لأن هذا تقييم مستقل تماماً
04:28
That matters because that's a completely independent assessment
93
268996
3040
باستخدام أقمار صناعية وتقنيات مختلفة.
04:32
with different satellites and different techniques.
94
272036
2400
لذلك إذا اتفقت هاتان الطريقتان، فهذا أمر مشجع للغاية.
04:34
So if those two methods agree, that's really encouraging.
95
274476
2680
وجدنا الإجابة الصحيحة.
يمكن الاطلاع أيضاً على معلومات مثل: اتجاه الريح من محطة توليد الكهرباء
04:37
We found the right answer.
96
277196
1240
04:38
You can also look at information like: Downwind from a power plant
97
278476
3120
بعد فترة وجيزة،
04:41
a little while later,
98
281596
1000
هل نرى المزيد من الانبعاثات في الغلاف الجوي حيث يجب أن تكون؟
04:42
do we see more emissions in the atmosphere where they ought to be?
99
282596
3120
يمكن القيام حتى بأشياء دقيقة جداً،
04:45
You can even do really subtle things,
100
285716
1760
مثل إلقاء نظرة على صمام سحب مياه التبريد بالقرب من محطة توليد الكهرباء.
04:47
like you can look at the cooling water intake valve near a power plant.
101
287476
3360
باستخدام الصور التجارية من Planet،
04:50
Using commercial imagery from Planet,
102
290836
1760
يمكننا رؤية تموجات في نهر بالقرب من محطة طاقة.
04:52
we are able to see ripples in a river near a power plant.
103
292596
2680
وهذا يعني أنها تسحب الكثير من الماء
04:55
And that means it's drawing in so much water
104
295316
2080
لأنها ساخنة وملوثة.
04:57
because it's that hot and polluting.
105
297436
1760
لذلك لا يوجد أي من هذه التقنيات مثالي،
04:59
So no one of these techniques is perfect,
106
299236
1960
05:01
but it's pretty remarkable how accurate they start to get
107
301236
2720
ولكن من اللافت للنظر مدى الدقة التي تبدأ في الحصول عليها
05:03
when you combine many, many different independent techniques.
108
303996
2880
عندما تجمع بين العديد والعديد من التقنيات المستقلة المختلفة.
05:06
We got pretty excited
109
306916
1200
أصبحنا متحمسين جداً
عندما بدأنا في تحقيق نتائج جيدة
05:08
when we were starting to get pretty good results
110
308156
2280
في قياس جميع محطات الطاقة في العالم.
05:10
measuring all the power plants in the world.
111
310476
2200
ولكن بعد ذلك، شجعنا آل جور -المذهل بطبعه- على الحلم بشكل أكبر.
05:12
But then Al Gore, amazing as he is, encouraged us to dream bigger.
112
312716
4040
05:17
And so we got the challenge from him and the partners of Generation
113
317076
3200
وهكذا استمدينا التحدي منه ومن شركاء Generation
ألا يقتصر الأمر على التفكير البسيط بانبعاثات محطات الطاقة،
05:20
to not just think small in terms of power plant emissions,
114
320316
2760
ولكن لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا القيام بجميع الانبعاثات البشرية
05:23
but to see if we could do all human emissions
115
323116
2600
05:25
from all major sources in the planet
116
325756
1800
من جميع المصادر الرئيسية في الكوكب
05:27
and make that available and free to everyone.
117
327556
2280
وإتاحتها مجاناً للجميع.
05:30
And with their support
118
330276
1200
ومع دعمهم
05:31
and with a whole lot of teaming up with other organizations,
119
331476
3280
ومع الكثير من التعاون مع المنظمات الأخرى،
05:34
collectively, all of us have been able to do just that.
120
334756
3760
تمكنا بشكل جماعي من القيام بذلك بالضبط.
05:38
So --
121
338836
1160
لذا ..
05:40
(Applause)
122
340036
3640
(تصفيق)
05:43
A really exciting example of this is Transition Zero.
123
343676
2520
مثال جيد لذلك هو Transition Zero.
05:46
So they're a UK-based organization
124
346236
1640
وهي منظمة مقرها المملكة المتحدة
05:47
that is able to monitor the emissions of steel mills,
125
347916
2520
قادرة على مراقبة انبعاثات مصانع الصلب،
05:50
and they can do that even when those emissions are invisible to the naked eye.
126
350476
3680
وبإمكانهم عمل ذلك حتى مع الانبعاثات التي لا تُرى بالعين المجردة.
لأن أحد الأشياء المهمة والمثيرة جداً
05:54
Because one of the really important,
127
354156
1800
05:55
interesting things about artificial intelligence
128
355956
2280
حول الذكاء الاصطناعي
هي الأشكال المختلفة لإشارات لأقمار الصناعية،
05:58
is with different forms of signals from satellites,
129
358236
2480
يمكننا النظر في عمليات كيمائية محددة جداً
06:00
we can look at very specific chemical processes
130
360756
2200
في أجزاء مختلفة من سلسلة التوريد.
06:02
in different parts of the supply chain.
131
362996
1880
يمكن أيضاً قياس مزارع المصانع.
06:04
You also have the ability to measure factory farms.
132
364916
2400
هل تعلمون أنه حتى وكالة حماية البيئة الأمريكية المسؤولة عن تنظيمها
06:07
Did you know even the United States EPA in charge of regulating them
133
367316
3240
ليس لديها جرد كامل لعدد
06:10
does not have a complete inventory
134
370596
1680
مزارع المصانع شديدة التلوث في الولايات المتحدة؟
06:12
of how many highly polluting factory farms are in the United States?
135
372276
3200
06:15
But a start-up named Synthetic has been able to apply computer vision
136
375516
3240
لكن شركة ناشئة تدعى Synthetic تستطيع عمل برنامج حاسوبي
06:18
to build an inventory of them
137
378796
1480
لبناء قائمة جرد لها
وهي الآن تعمل على توسيع نطاقها لرصد كل مزرعة مصنع في جميع أنحاء العالم.
06:20
and is now scaling it up to expose every factory farm worldwide.
138
380276
3280
06:23
RMI is monitoring oil and gas emissions from production and refining.
139
383596
3520
تراقب RMI انبعاثات النفط والغاز من الإنتاج والتكرير.
06:27
Blue Sky Analytics, based in India, is monitoring crop fires and forest fires.
140
387156
4560
تراقب Blue Sky Analytics -ومقرها الهند- حرائق المحاصيل وحرائق الغابات.
06:31
You want to talk about car transportation?
141
391716
2120
تريدون التحدث عن النقل والمواصلات؟
06:33
Johns Hopkins University is modeling all the ground transportation
142
393836
3200
تقوم جامعة جونز هوبكنز بنمذجة جميع وسائل النقل البري
06:37
and looking at the road networks worldwide.
143
397076
2360
وتبحث في شبكات الطرق في جميع أنحاء العالم.
06:39
Each one of our organizations has learned to specialize
144
399756
2600
لقد تعلمت كل واحدة من مؤسساتنا أن تتخصص
06:42
in one or two forms of particular emissions.
145
402356
2160
في شكل أو شكلين محددين من أشكال الانبعاثات.
06:44
But we’re sharing them all in a giant database known as Climate TRACE.
146
404516
3840
لكننا نشاركها كلها في قاعدة بيانات عملاقة تُعرف باسم Climate TRACE.
06:48
One of the interesting things about Climate TRACE
147
408396
2360
من الأشياء المهمة حول Climate TRACE
06:50
is that it's fundamentally built on global techniques.
148
410796
2720
أنها مبنية بشكل أساسي على تقنيات عالمية.
06:53
So here you're looking from Ocean Mine's model of every single ship on the planet
149
413556
4960
هنا نرى نموذج Ocean Mine لكل سفينة على هذا الكوكب
06:58
and the associated emissions.
150
418556
1920
والانبعاثات المرتبطة بها.
07:00
This is really powerful because it used to be the case
151
420476
2560
هذا أمر قوي جداً لأنه كان من المعتاد
أن الدول القوية فقط هي التي يمكنها الاطلاع على انبعاثاتها
07:03
that only rich countries can afford to look at their emissions
152
423036
2920
07:05
in great detail.
153
425996
1240
بتفصيل كبير.
نحن نتكلم عن أنظمة عالمية تقريباً
07:07
We are talking about properly global systems
154
427276
2080
متاحة ومجانية لكل أحد.
07:09
that are available and free for everyone.
155
429356
1960
السبب بالطبع بقيامنا بهذا
07:11
The reason, of course, we can do this
156
431356
1760
هو الأقمار الصناعية التي انخفضت تكلفتها بشكل كبير.
07:13
is because satellites have come down so much in cost.
157
433156
2520
ثمة الآن الآلاف حرفياً من العيون المراقبة في السماء فوقنا،
07:15
There are now literally thousands of eyes in the sky up above us,
158
435676
3120
والكثير منها في الواقع مجانية
07:18
and many of them are actually free
159
438836
1640
ومتاحة لكل أحد لاستخدام بياناتها.
07:20
and open to anyone to use that information.
160
440476
2040
07:22
But you know what's come down in recent years even more in cost than satellites?
161
442556
3800
لكن أتعلمون ما الشيء الذي انخفضت تكلفته مؤخراً أكثر حتى من الأقمار الصناعية
البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.
07:26
Big data and AI.
162
446356
1520
07:27
I mean, we now live in a world
163
447916
1480
أعني، نعلم أننا في عالم
07:29
where if a certain meme is trending on Twitter,
164
449396
2400
يمكن لصورة مضحكة معينة يمكن أن تتصدر في تويتر،
07:31
there are automated marketing algorithms that know that worldwide in minutes.
165
451836
3680
هناك خوارزميات تسويق آلية تنشر ذلك في جميع أنحاء العالم في دقائق.
07:35
We suspect there are stock market algorithms that know it in seconds;
166
455556
3240
نشك في وجود خوارزميات سوق الأوراق المالية التي تتعرف عليها في ثوانٍ؛
07:38
it’s really useful for day traders.
167
458796
1680
إنه مفيد للمتداولين اليوميين.
لذلك نحن في الواقع كمجتمع
07:40
So we actually exist as a society
168
460476
1680
07:42
spending more resources on monitoring funny cat video views on the internet
169
462396
3960
ننفق الكثير من الموارد على مشاهدات مقاطع فيديو لقطط مضحكة على الإنترنت
07:46
than a civilization-threatening crisis.
170
466396
2360
أكثر مما ننفقه على كارثة تهدد الحضارة.
07:48
(Laughter)
171
468796
1080
(ضحك)
07:49
Something just seems strange about that.
172
469916
1920
أمر يدعو للغرابة حول ذلك.
07:51
And so at Climate TRACE, we decided to take a tiny,
173
471876
2400
وهكذا قررنا في Climate TRACE, أن نأخذ جزءاً صغيراً،
صغيراً جداً من تلك الموارد
07:54
tiny fraction of those resources
174
474276
1800
07:56
and those technical monitoring capabilities
175
476116
2080
وقدرات المراقبة الفنية تلك
07:58
and reallocate them to actually monitoring emissions.
176
478196
3360
وتسخيرها لمراقبة الانبعاثات.
08:01
So it's this giant shared database.
177
481596
1920
هذه قاعدة البيانات المشتركة العملاقة.
08:03
I mean, we have software engineers
178
483556
1960
لدينا مهندسو برمجيات
08:05
volunteering their time on nights and weekends
179
485516
2160
يتطوعون بوقتهم في الليالي وعطلات الأسبوع
08:07
to make the data engineering work.
180
487716
1680
في سبيل نجاح هندسة البيانات.
08:09
We have academics validating algorithms.
181
489436
1920
لدينا أكاديميون يتحققون من الخوارزميات.
08:11
We have NGOs running different models.
182
491356
2080
لدينا منظمات غير حكومية تدير نماذج مختلفة.
08:13
We have sensor and satellite data companies donating code.
183
493476
2960
لدينا شركات بيانات أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية تتبرع بالشفرة.
08:16
And much like Wikipedia, what's going on is all of these many,
184
496476
2920
ومثل ويكيبيديا، الذي يحدث هو أن كل هؤلاء،
يشارك العديد من الخبراء المختلفين مصادرنا
08:19
many different experts are sharing our resources
185
499436
3040
08:22
in a single common pot that anyone can see,
186
502476
2520
في وعاء مشترك واحد يمكن لأي شخص رؤيته،
08:25
everything has to be cross-validated, and it’s available to the public.
187
505036
3480
كل شيء بعد التحقق يصبح متاحاً للجميع.
08:28
The biggest difference from Wikipedia
188
508556
1800
الفرق أكبر عن ويكيبيديا
وجود الكثير من أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي.
08:30
is there's a lot more real-time sensors involved.
189
510356
2320
08:32
So why are we doing this?
190
512676
1360
لذا لماذا نقوم بذلك؟
08:34
In a word, transparency.
191
514076
1800
باختصار: الشفافية.
08:35
We were approached early in the project by a former climate negotiator
192
515916
3280
تم التواصل بنا في بداية المشروع من قبل مفاوض مناخي سابق
أخبرنا أن جوهر اتفاقية باريس
08:39
who told us that the heart of the Paris Agreement
193
519236
2320
من المفترض أن تكون البلدان قادرة على رؤية
08:41
is supposed to be that countries are able to see
194
521556
2240
ما يفعله الآخرون.
08:43
what everybody else is doing.
195
523836
1400
يمكنهم تعلم الثقة ببعضهم،
08:45
They can learn to trust each other,
196
525236
1680
وهذا هو سبب استعدادهم للتشابك والقفز معاً.
08:46
and that's why they're willing to hold hands and leap together.
197
526956
3000
لكن المشكلة هي أن هناك الكثير من التقارير الذاتية الجارية،
08:49
But the problem is, there's a lot of self-reporting going on,
198
529956
2880
والكثير من البلدان لا تملك الموارد
08:52
and a lot of countries don't have the resources
199
532836
2240
للقيام بهذا الشكل القديم المكلف للغاية من المراقبة.
08:55
to do this very expensive old form of monitoring.
200
535076
2320
لذا كان أول ما حاولنا تحديده كأولوية للنسخة الأولى من Climate TRACE
08:57
And so what we’ve tried to prioritize for Climate TRACE version one
201
537396
3160
هو إطلاقه قبل COP26، الشهر الماضي، 21 سبتمبر،
09:00
is releasing before COP26, last month, September 21,
202
540596
2440
وهو إصدار من Climate TRACE مجاني ومتاح للجميع،
09:03
a version of Climate TRACE that is free and available to everybody,
203
543076
3160
يحتوي على انبعاثات لكل بلد،
09:06
that has the emissions for every country,
204
546276
1960
09:08
every sector and every year on the planet.
205
548276
2360
وكل قطاع سنوياً على هذا الكوكب.
09:10
So here we're looking, for example,
206
550676
1680
وكما تنظرون هنا مثلاً
09:12
at the emissions of rice production in Malaysia in 2020.
207
552356
3360
هي انبعاثات إنتاج الرز في ماليزيا للعام 2020.
09:15
Or Australia's electricity emissions in the same year.
208
555756
3160
أو انبعاثات كهرباء أستراليا لنفس العام.
09:18
This is all available to anyone on climatetrace.org for free.
209
558956
3240
هذا كله متاح لكل أحد مجاناً على climatetrace.org
09:22
Thank you.
210
562196
1760
شكراً لكم.
09:23
(Applause)
211
563996
4760
(تصفيق)
09:28
Now it is imperfect.
212
568796
1200
ليس خالياً من العيوب.
09:29
Artificial intelligence starts out not quite as good,
213
569996
2480
لا يعمل الذكاء الاصطناعي بنفس الجودة في البداية،
09:32
and it gets better over time.
214
572476
1400
ويتحسن مع مرور الوقت.
09:33
So far, one of the things we’ve been able to measure is:
215
573916
2640
حتى الآن، واحد من الأشياء التي تمكنا من قياسها:
09:36
What does this compare to what countries have been reporting?
216
576876
3400
ما الفارق مع البلدان التي رفعت تقاريرها؟
09:40
So we can't say that our methods are completely perfect yet,
217
580316
2840
لا يمكننا القول أن أساليبنا مثالية حتى الآن،
ولكن ثمة سؤال كبير يردنا هو: هل ينبغي للدول أن تثق ببعضها البعض؟
09:43
but one of the big questions we get is: Should countries trust each other?
218
583196
3480
09:46
And one of the most surprising things I think I've learned from this project
219
586676
3600
وواحد من الأمور المفاجئة باعتقادي تعلمته من هذا المشروع
والإجابة باعتقادي: نعم.
09:50
is that I think the answer is yes.
220
590316
2160
09:52
I mean, we've definitely found some missing emissions.
221
592516
2600
أعني، لقد وجدنا بالتأكيد انبعاثات مفقودة.
هناك عدد قليل من المجالات التي نحتاج إلى إجراء بعض المحادثات الصعبة معها.
09:55
There's a few industries that we need to go have some hard conversations with.
222
595116
3720
09:58
But by and large, what we've been really struck by
223
598836
2400
ولكن بشكل عام، ما أدهشنا حقاً
10:01
is the vast majority of countries
224
601276
1640
هي الأغلبية العظمى من الدول
10:02
appear to have been able to get away with murder,
225
602956
2360
يبدو أنها كانت قادرة على الإفلات بفعلتها،
10:05
but negotiating with each other in complete good faith.
226
605316
2600
ولكن تفاوضوا مع بعضهم البعض بحسن نية تامة.
10:07
If you're a climate negotiator heading to COP26,
227
607956
2320
إذا كنت مفاوضاً مناخياً متجهاً إلى COP26،
10:10
I would like to just pause and appreciate what that implies for trust
228
610316
3280
أود أن أوقف قليلاً وأقدر ما يرمز للثقة
في ما سيحدث.
10:13
in what's about to happen.
229
613636
1280
10:14
But I think it'd be a waste of AI if we stopped there.
230
614916
2560
لكني أظنه مضيعة للذكاء الاصطناعي إذا توقفنا هناك.
خطوتنا التالية للنسخة الثانية من Climate TRACE،
10:17
So our next step for Climate TRACE version two,
231
617476
2200
10:19
what we're working on,
232
619716
1160
وما نحن بصدده،
10:20
is making every single emitting asset in the world visible.
233
620876
3280
هو جعل كل ما يصدر عنه انبعاث مرئياً.
10:24
So it's going to look like this.
234
624156
1600
سيكون بالشكل هذا.
10:25
And what that's going to mean is not just national totals, but giving tools.
235
625796
3600
وما يعنيه ذلك ليس مجاميع وطنية فحسب، بل توفير الأدوات.
10:29
I’ve spoken with governments that are interested in knowing:
236
629396
2840
تحدثت مع حكومات مهتمة بمعرفة
من أين تأتي الانبعاثات في اقتصاداتنا؟
10:32
Where in our economies are the emissions coming from?
237
632236
2480
تحدثت مع الشركات الراغبة في جعل سلاسل توريدها صديقة للبيئة،
10:34
I've spoken with companies who'd like to green their supply chains,
238
634716
3200
لكن يجب أن يعرفوا ماهي المصانع الأكثر نظافة من الأخرى.
10:37
but they have to know which factories are cleaner than which other factories.
239
637916
3720
تحدثت مع مدراء أصول
10:41
I've spoken with asset managers
240
641636
1520
يرغبون في استثمار 43 تريليون دولار في صفر انبعاث.
10:43
who are investing 43 trillion dollars in net-zero,
241
643196
2360
10:45
but to actually achieve their goals, they need a way to manage and measure:
242
645596
3640
لكن لتحقيق أهدافهم في الواقع، يحتاجون طريقة لإدارة وقياس
10:49
Are those emissions reductions really happening?
243
649276
2440
ما إذا كان تقليل الانبعاث يحدث فعلاً.
10:51
So I think it's pretty exciting that we can now ensure
244
651756
2760
لذا أعتقد أنه من المهم قدرتنا على التأكد
10:54
that if anybody in the world is trying to hide emissions,
245
654556
2680
ما إذا كان أحد في العالم يحاول إخفاء الانبعاثات،
يمكنهم فقط نسيانها.
10:57
they can just forget about it.
246
657236
1440
هذه الأيام قد ولّت.
10:58
Those days are over.
247
658716
1200
10:59
(Applause)
248
659956
5040
(تصفيق)
11:04
Thank you.
249
664996
1000
شكراً لكم.
11:06
But the part that really excites me the most
250
666516
2160
لكن أكثر ما أثارني
11:08
is giving tools to others in the climate fight
251
668716
2400
هو منح الأدوات للآخرين في معركة المناخ
11:11
to get the job done faster.
252
671116
2200
لإنجاز الأمر بشكل أسرع.
11:13
Thank you.
253
673356
1160
شكراً لكم.
11:14
(Applause)
254
674516
4560
(تصفيق)
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7