Could We Replace Data Centers with … Plant DNA? | Cliff Kapono and Keolu Fox | TED

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2024-10-29 ・ TED


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Could We Replace Data Centers with … Plant DNA? | Cliff Kapono and Keolu Fox | TED

13,227 views ・ 2024-10-29

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:04
Cliff Kapono: So people are pretty surprised
0
4417
2128
Cliff Kapono : Les gens sont surpris
00:06
when I tell them I know the world's first native Hawaiian genome scientist.
1
6586
3837
quand je leur dis connaître le premier scientifique du génome natif de Hawaii.
00:10
Not because of all the texts he sends me about genome editing and DNA research,
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10465
6632
Pas uniquement parce qu’il m’envoie plein de SMS
sur la modification du génome et la recherche sur l’ADN,
00:17
but mostly because they're dominated by cat memes.
3
17138
3170
mais surtout parce qu’ils sont accompagnés de mèmes de chats.
00:20
Keolu Fox: Oh, brother, you know there's plenty of surfing in there, too.
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20350
4713
Keolu Fox : Eh mec, tu sais qu’on surfe là aussi.
00:25
CK: That's true. Those take up their own folder.
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25063
2294
CK : C’est vrai, et ils ont leur fichier propre.
00:29
KF: There's something you should know about Cliff and I.
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29025
2670
KF : S’il y a une chose que vous devez savoir à notre sujet,
00:32
We've known each other forever,
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32362
1543
On se connaît depuis toujours
00:33
and we spend way too much time staring at our phones,
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33905
2670
et on passe trop de temps sur nos smartphones à regarder des vidéos de surf.
00:36
looking at surf videos.
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36575
1668
00:38
CK: He's one of those screen time people.
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38243
2461
CK : Son temps d’écran est terrible.
00:40
You know, FaceTime only,
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40704
1459
Il n’utilise que FaceTime
00:42
won't answer the phone unless he's giving us face-to-face.
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42163
3087
et ne décroche pas si ce n’est pas un face à face.
00:45
And if he is texting me, he's asking me to send him updates
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45292
2794
S’il envoie un SMS, c’est pour me demander comment étaient les vagues.
00:48
on what the waves look like or how the waves were.
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2377
00:51
KF: That's true. I love FaceTime, but that's because Cliff here is unique.
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5881
KF : C’est vrai, j’adore FaceTime, mais c’est parce que Cliff est unique.
00:57
As the only professional surfer to have a PhD
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57137
2752
C’est le seul surfeur professionnel à avoir un doctorat
00:59
in analytical chemistry, no less,
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59931
2461
en chimie analytique, rien de moins,
01:02
he gets to spend his time exploring and surfing
18
62434
2794
il passe son temps à explorer
et à surfer les vagues les plus incroyables de la planète.
01:05
some of the most incredible waves on the planet.
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65270
2252
01:07
And now that we have the capacity
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67522
1668
Maintenant qu’on dispose du moyen de partager cette information
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to share that information from anywhere in the world,
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69190
2711
partout dans le monde,
01:11
why wouldn't we?
22
71901
1252
pourquoi s’en priver ?
01:13
CK: Probably because it's using up all my monthly data,
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73778
2628
CK : Sans doute parce que ça consomme tous mes data du mois,
01:16
sending him images of what the waves look like
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76406
2252
quand je lui envoie des images des vagues à chacun de mes voyages.
01:18
whenever I'm on a surf trip.
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78658
1752
01:20
KF: That brings up a good point.
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80410
1585
KF : C’est un point intéressant.
01:21
We do share and interact with terabytes of data almost every day,
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81995
3879
On partage et interagit en téraoctets de données tous les jours,
01:25
some more than others.
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85915
1836
certains plus que d’autres.
01:27
CK: Through texts, emails, and now this thing --
29
87792
2253
CK : Nos SMS, nos emails, et désormais ce truc -
01:30
I don't know if you guys heard about AI --
30
90086
2002
avez-vous entendu parler de l’IA ? -
01:32
we're entering a new phase of data production, consumption,
31
92130
3879
on entre dans une autre phase de la production et consommation de données,
01:36
and probably one of the most challenging issues of our generation -- data storage.
32
96051
4546
et c’est sans doute un des défis majeurs de notre génération : leur stockage.
01:40
KF: But we think we have a solution.
33
100639
1793
KF : Mais nous avons peut-être une solution : une solution indigène.
01:42
And the answer is an Indigenous one.
34
102474
2752
01:45
We believe we can package text, images and even surf videos
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105268
4171
Nous pensons que l’on peut stocker les SMS, les images
et même des vidéos de surf,
01:49
in the genomes of living organisms
36
109439
2211
dans le génome d’organismes vivants
01:51
and access them at a later time.
37
111650
2335
et y accéder plus tard.
01:53
CK: Because, as Keolu likes to remind me, what's a genome if not a giant hard drive?
38
113985
4338
CK : Car, comme Keolu aime le rappeler,
qu’est-ce qu’un génome sinon un disque dur géant ?
01:58
Our difference is we want to put this information into local plants,
39
118323
3962
La différence est que nous voulons déposer ces données dans des plantes locales,
02:02
sequestering atmospheric CO2,
40
122285
2169
séquestrer le CO2 atmosphérique
02:04
and also reducing the energy required in a rapidly changing climate.
41
124454
4588
et aussi réduire l’énergie nécessaire alors que le climat change si rapidement.
02:09
KF: You see, the climate crisis has a new problem.
42
129084
4045
KF : Car la crise climatique a un nouveau problème.
02:13
Data centers are rapidly contributing to this climate crisis.
43
133171
3879
Les data centers y contribuent largement.
02:17
And data forecasters estimate
44
137092
2586
Et selon les prévisions sur les données,
02:19
that by next year, there will be over 50 billion
45
139719
2503
d’ici 2025, il y aura plus de 50 milliards
02:22
IoT devices connected to one another,
46
142263
2503
d’objets connectés, reliés les uns aux autres,
02:24
generating over 80 billion terabytes of information.
47
144808
4546
générant plus de 80 milliards de téraoctets d’information.
02:29
And to put things into context,
48
149396
1543
Pour mettre cela en contexte, le nouvel iPhone que vous avez en poche,
02:30
that new iPhone in your pocket,
49
150939
1793
02:32
that can hold a total of around one terabyte of information.
50
152732
4088
il peut contenir un téraoctet en tout.
02:36
CK: But we're not just storing information on our phones anymore.
51
156820
3461
CK : Mais on ne stocke plus les données sur nos téléphones.
02:40
We're uploading them onto that cloud, wherever it is.
52
160281
4380
On les télécharge dans le cloud, où que ce soit.
02:44
And heat is a byproduct of cloud storage.
53
164661
2669
Or le stockage dans le cloud dégage de la chaleur.
02:47
It's estimated between three to seven kilowatt-hours of energy are needed
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167372
4254
On estime qu’il faut entre trois et sept kilowatt-heure
02:51
for every gigabyte of information transferred and stored.
55
171668
4254
pour chaque gigaoctet transféré et stocké.
02:55
To put that into context, watching about two minutes of 4K video
56
175964
5756
Un peu de contexte à nouveau : regarder une vidéo en 4K de deux minutes
03:01
is the same amount of energy
57
181761
1377
exige le même volume d’énergie
03:03
that's required to power your phone for one year.
58
183179
3629
que celui nécessaire pour faire fonctionner notre téléphone pendant un an.
03:06
And if we are continuing to back up this information,
59
186850
4504
Et si on continue de créer des sauvegardes,
03:11
as we are encouraged to do,
60
191354
2086
comme on nous encourage à le faire,
03:13
the heat expenditure could increase exponentially,
61
193440
3753
la dépense calorifique va augmenter exponentiellement à l’avenir.
03:17
moving into the future.
62
197193
1669
03:18
KF: Now data centers combat these thermodynamic challenges
63
198862
3587
KF : Les data centers combattent ces défis thermodynamiques
03:22
by relying on cooling mechanisms, kind of like air conditioners,
64
202449
3670
grâce à des systèmes de refroidissement, des climatisations géantes,
03:26
but they take up around 40 percent of their energy demands.
65
206119
3920
mais ceux-ci constituent 40% de la demande en énergie.
03:30
And because of this,
66
210081
1710
Et à cause de cela,
03:31
their energy footprint is greater than the airline industry's as a whole.
67
211833
6089
leur empreinte énergétique est plus grande que toute l’industrie aéronautique.
03:37
CK: Imagine how much energy was required by the entire US alone.
68
217964
4004
CK : Imaginez le volume d’énergie pour les États-Unis uniquement.
KF : C’est une bonne question, Clifford.
03:42
KF: Funny you should ask, Clifford.
69
222010
1710
03:45
The data industry requires approximately 200 terawatt-hours annually
70
225388
5589
L’industrie des données a besoin d’environ 200 térawatt-heure par an
03:51
and with the combination of smart devices,
71
231019
3003
et si on combine cela à la demande des objets connectés,
03:54
like phones, watches and personal computers,
72
234022
3587
les téléphones, les montres, les ordis, par exemple,
03:57
it accounts for two percent of global CO2 emissions.
73
237609
3587
elle produit 2% des émissions mondiales de CO2.
04:01
But here's the kicker.
74
241196
1251
Mais il y a un os.
04:03
With the introduction of GPUs
75
243531
2253
Avec l’introduction des processeurs graphiques,
04:07
and large language models,
76
247160
3253
des grands modèles de langage
04:10
and deep learning,
77
250413
1960
et de l’apprentissage profond,
04:12
heat emissions from data centers
78
252415
2503
les émissions de chaleur issues des data centers
04:14
are poised to surpass the fossil fuel industry
79
254959
2753
vont bientôt dépasser l’industrie des hydrocarbures
04:17
as the number one contributor to the climate crisis in our lifetimes.
80
257754
4588
et devenir le tout premier facteur de la crise climatique
pendant notre génération.
04:22
But there's a better way. DNA.
81
262383
3212
Mais on peut faire mieux : l’ADN.
04:25
After all, life has been storing information in the organisms' genomes
82
265637
5589
Après tout, la vie stocke l’information dans le génome des organismes
04:31
for billions of years,
83
271267
1794
depuis des milliards d’années,
04:33
and storing text, images and videos is nothing new.
84
273102
3838
et stocker du texte, des images et des vidéos n’est rien de neuf.
04:39
CK: Working off the research by Daniel Gibson,
85
279776
3003
CK : À partir de la recherche de Daniel Gibson,
04:42
a monumental study in 2017,
86
282779
2586
une étude monumentale réalisée en 2017 par Seth Shipman et Joe Davis
04:45
led by Seth Shipman and Joe Davis,
87
285365
1835
04:47
showed the world that we can put a video into the genome of a bacteria.
88
287200
4588
a démontré au monde que l’on peut mettre une vidéo dans le génome d’une bactérie.
04:51
They showed us that every image pixel can be represented
89
291788
3128
Ils ont démontré que chaque pixel des images peut être représenté
04:54
by a unique RGB color code.
90
294958
3211
par un code couleur RGB unique.
04:58
KF: And that color code can be ciphered into the genetic code,
91
298211
3253
KF : Et que ce code couleur peut être chiffré en un code génétique,
05:01
and those sequences can be inserted
92
301506
2252
que l’on peut insérer ces séquences
05:03
into the noncoding portion of an organism's genome,
93
303800
3003
dans des régions non codantes du génome d’un organisme,
05:06
using genome editing techniques that many of you are familiar with.
94
306845
3962
grâce aux techniques d’édition du génome que nous connaissons tous.
05:10
CK: And all we need to do to access this information at a later time
95
310849
3420
CK : Et pour accéder à cette information, nous avons simplement besoin
05:14
is to sequence the genes that hold that information
96
314310
3462
de séquencer les gènes qui la contiennent
05:17
and cipher it back into the pixeled image.
97
317772
4129
et de la retransformer en image.
05:21
And we see the potential of this research,
98
321901
2086
Devant le potentiel de ces recherches,
05:23
and we want to expand beyond just single-cellular organisms like bacteria,
99
323987
4796
on a voulu l’étendre au-delà d’organismes unicellulaires comme les bactéries,
05:28
and move into multicellular organisms,
100
328783
2461
et l’exporter dans des organismes multicellulaires,
05:31
multicellular organisms like sugarcane.
101
331244
3670
comme la canne à sucre.
05:34
KF: What once was a symbol of colonialism across our islands,
102
334956
3211
KF : Ce qui fut le symbole du colonialisme dans nos îles
05:38
can now be viewed as a symbol for a more sustainable future.
103
338209
3504
peut désormais être vu comme le symbole d’un avenir plus durable.
05:41
CK: If you're not catching the colonial reference there,
104
341754
3295
CK : Pour ceux et celles qui ne connaissent pas notre histoire,
05:45
let us remind you of some of the history.
105
345091
2127
en voici un condensé.
05:47
In 1893, a group of American sugarcane plantation owners
106
347260
3837
En 1893, un groupe de propriétaires américains planteurs de canne à sucre
05:51
illegally overthrew the Hawaiian Kingdom,
107
351139
3170
a renversé illégalement le Royaume d’Hawaii,
05:54
in part to avoid tax import on sugar production,
108
354350
3587
d’une part pour éviter les taxes à l’importation sur la production de sucre.
05:57
leaving behind 131 years of illegal occupation
109
357937
3837
Ils ont infligé 131 ans d’occupation illégale
06:01
and systemic oppression across our islands.
110
361774
2711
et d’oppression systématique sur toutes nos îles.
06:05
KF: And for many of us Hawaiians,
111
365111
1668
KF : De nombreux Hawaïens trouvent que le sucre a un goût amer.
06:06
sugar has left a bitter taste in our mouths.
112
366779
3212
06:09
CK: But we want to reshape this narrative and take back agency
113
369991
3545
CK : Mais on a envie de se réapproprier ce récit et d’en reprendre le contrôle
06:13
by putting data into the very thing that nearly wiped out our people.
114
373536
4088
en plaçant les données dans ce qui a failli faire disparaître notre peuple.
06:17
Additionally, we see sugar as something
115
377665
2878
De plus, le sucre est, à nos yeux,
06:20
that is beyond just a way to decolonize the data industry,
116
380585
3962
capable d’aller au-delà de la décolonisation de l’industrie des données,
06:24
but also a way to show something practical.
117
384589
3337
et peut être le vecteur pour montrer quelque chose de pratique.
06:27
Its genome is enormous, and it has multiple genes within it.
118
387967
4213
Son génome est énorme, il a des gènes multiples.
06:33
KF: Which theoretically is great for data storage,
119
393473
3378
KF : Ce qui est théoriquement idéal pour le stockage des données,
06:36
duplication and integrity.
120
396893
2044
leur duplication et leur intégrité.
06:38
Imagine storing over 200,000 terabytes of information in a single gram of DNA.
121
398978
5339
On peut stocker plus de 200 000 téraoctets d’images dans un seul grammes d’ADN.
06:45
CK: And you would think with this sort of technology,
122
405443
2544
CK : Avec ce genre de technologie, on pourrait penser
06:47
we'd be out there planting acres and acres of these sugar drives,
123
407987
4046
qu’on devrait être en train de planter des hectares de sucre de canne
06:52
like those greedy fuckers of the past.
124
412033
3337
comme ces cupides en*** de colons d’alors.
06:55
(Laughter)
125
415370
1918
(Rires)
06:57
But we think we have something different. We want to do it differently.
126
417288
3379
Mais on a une autre idée, on veut faire autrement.
07:02
KF: We believe that sugar drives are just a small part of the solution.
127
422251
4088
KF : On pense que la canne à sucre est une infime partie de la solution.
07:06
We’re also exploring other Indigenous varieties of breadfruit, coconut
128
426381
3878
Et on explore d’autres variétés indigènes d’arbre à pain, de noix de coco
07:10
and other microbiota.
129
430301
1543
et d’autres microbiotes.
07:11
We have an ambitious dream of revitalizing Indigenous land systems
130
431886
6840
On nourrit le rêve ambitieux de revitaliser les terres indigènes
07:18
that double as biological data centers.
131
438768
4213
en les transformant en data centers biologiques.
07:24
CK: And we hope everyone remembers
132
444065
2294
CK : J’espère que tout le monde se souvient
07:26
that indigeneity is just not about being native peoples.
133
446359
3378
que l’indigénéité ne se limite pas au fait d’appartenir aux peuples natifs.
07:29
It's about understanding the unique roles
134
449737
2044
C’est aussi comprendre les rôles uniques
07:31
that multiple species have within our ecosystem.
135
451781
3462
que de multiples espèces ont dans notre écosystème.
07:35
KF: All of us come from unique places
136
455243
2252
KF : Nous provenons tous de lieux uniques, avec un volume imposant d’espèces natives.
07:37
with a tremendous amount of native species.
137
457495
3420
07:40
Collectively, all of those species help those systems to function better.
138
460957
3962
Collectivement,
ces espèces contribuent au meilleur fonctionnement de ces systèmes.
07:44
CK: All of us Indigenous beings have to reckon with the fact
139
464961
2878
CK : Les êtres indigènes que nous sommes doivent accepter le fait
07:47
that we all must return to the earth,
140
467880
2169
que nous retournerons à la terre
07:50
and that MEGA Land is a place where we hope our data can go.
141
470091
3128
et que nous espérons que nos données pourront y aller également.
07:54
KF: Resting on the banks of our town's largest living estuary,
142
474303
3671
KF : Niché sur les rives de l’estuaire le plus grand de notre ville,
07:58
this two-acre parcel of land
143
478016
2002
cet hectare de terrain
08:00
is a beacon of hope for Indigenous people around the world.
144
480059
3462
est le symbole de notre espoir pour tous les peuples premiers du monde.
08:03
CK: What was destined to be another hotel, condominium or marina
145
483521
3128
CK : Ce qui était censé devenir un autre hôtel ou une marina,
08:06
is now becoming a thriving Indigenous land use center.
146
486649
4797
est en train de devenir une terre indigène prospère.
08:11
KF: Here, there exists a tremendous amount of information
147
491446
3003
KF : Ici, un volume incroyable d’information
08:14
that can be digitized and stored locally,
148
494449
3128
peut être numérisé et stocké localement,
08:17
just like our community's oral histories, hula and chants.
149
497577
4212
exactement comme nos histoires orales, le hula et nos chants.
08:21
CK: Biodiversity metrics can be taken alongside environmental observations
150
501831
4630
CK : Des mesures de la biodiversité peuvent être prises
simultanément aux observations environnementales
08:26
by the people who depend on this area
151
506502
2253
par ceux qui dépendent de cette région
08:28
and put into organisms that potentially hold the key to environmental resilience.
152
508796
5839
et insérées dans des organismes qui ont une résilience environnementale.
08:34
KF: Data no longer need be taken away from these places
153
514677
3587
KF : Les données ne doivent donc plus être extraites de leur point d’origine
08:38
and stored in hot, dark, noisy rooms miles away.
154
518306
3462
et stockées dans des salles chaudes, sombres, bruyantes et très éloignées.
08:41
CK: It can remain connected to the land,
155
521809
2378
CK : Elles restent connectées à la terre,
08:44
like the stories of old and the Indigenous peoples of today.
156
524228
3420
comme les anciennes histoires et les peuples indigènes d’aujourd’hui.
08:49
KF: We're talking about doing something new
157
529233
3254
KF : On veut créer quelque chose de nouveau
08:52
that we know to be very, very old.
158
532487
2627
mais que nous savons être très très ancien.
08:55
CK: And this might not solve the global data storage crisis,
159
535948
5798
CK : Cela ne résoudra sans doute pas la crise mondiale du stockage des données,
09:01
but as we move into a future where there's digital species
160
541746
5005
mais alors que nous avançons vers un avenir peuplé d’espèces numériques
09:06
and AI influencers,
161
546793
3295
et d’IA influenceuses,
09:10
we hope that some of the solutions that we so desperately seek
162
550129
3128
nous espérons que toutes les solutions dont nous avons désespérément besoin
09:13
aren't only found in a deep algorithm in some supercomputer,
163
553299
4171
ne se trouvent pas uniquement dans des algorithmes au fond d’un super-ordinateur,
09:17
but they might be in a community that is standing in front of you today.
164
557512
3962
mais qu’on pourra aussi les trouver dans une communauté présente sur cette scène.
09:22
(Applause)
165
562850
2378
(Applaudissements)
09:30
Oh, you guys are getting crazy. OK.
166
570149
1961
Vous êtes incroyables !
09:32
(Applause)
167
572110
1876
(Applaudissements)
09:37
But probably the biggest hope, for me at least,
168
577698
3003
Et mon plus grand espoir dans toute cette expérience,
09:40
of this whole experiment --
169
580701
1877
09:42
(Laughter)
170
582578
1252
(Rires)
09:46
Is to one day be able to respond to Keolu's annoying texts.
171
586457
5714
est de pouvoir un jour répondre à un des SMS dont Keolu m’inonde.
09:53
KF: How were the waves?
172
593214
1752
KF : Comment sont les vagues ?
09:55
CK: Take a hike at the MEGA Land,
173
595007
2419
CK : Va voir dans notre data center.
09:57
sequence some DNA and see it for yourself.
174
597468
2920
Séquence un peu d’ADN et regarde par toi-même.
10:00
Both: Thank you.
175
600429
1293
Ensemble : Merci.
10:01
(Applause)
176
601764
2211
(Applaudissements)
10:04
(Laughter)
177
604016
2461
(Rires)
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