Big data, small farms and a tale of two tomatoes | Erin Baumgartner

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TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

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Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer: Krystian Aparta
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7000
Translator: Gaurav Goyal Reviewer: Arvind Patil
00:12
So data and analytics are dramatically changing our everyday lives.
1
12513
4494
डेटा और एनालिटिक्स नाटकीय रूप से हमारी रोजमर्रा की जिंदगी बदल रही है।
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Not just online,
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17566
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सिर्फ ऑनलाइन नहीं,
00:18
not just in some distant future,
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18763
2334
न ही कहीं दूर भविष्य में,
00:21
but in the physical world,
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21121
1322
बल्कि इसी दुनिया में,
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and in very real and tangible ways.
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22467
2769
और बहुत ही वास्तविक और ठोस तरीकों से।
00:25
I spent the past 11 years of my life as a geek at MIT,
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25897
4205
मैं 11 साल MIT में एक विज्ञान उत्साही के रूप में रही हूँ
वहां की डाटा प्रयोगशाला में
00:30
working in big data labs
7
30126
1406
00:31
that seek to use data science to study the physical world
8
31556
3776
यहाँ वैज्ञानिक तरीके से दुनिया पे शोध होता है
और समाज की बड़ी समस्यांओ को सुलझाने का प्रयास करते हैं।
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and try to solve society's great problems.
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35356
2174
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The field of big data seeks to analyze massive pools of data
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3936
बिग-डाटा का क्षेत्र डाटा [जानकारी] के विशाल ढेर का विश्लेषण करता है
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using computational tools to find patterns and trends.
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सांगणिक साधन से उसकी रचना और रुझान ढूँढ़ते हैं।
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Data can be a really extraordinary storyteller,
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डाटा एक बहुत ही असाधारण कहानीकार हो सकता है,
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unveiling the hidden narratives of things in our everyday lives
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ये रोज़मर्रा की जिंदगी में छिपी हुई कहानियाँ खोजता है।
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that we never would have seen.
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जो हमने कभी नहीं देखी हो
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I find the personal stories of inanimate things brought to life
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मुझे बेजान चीजों को जीवित करने वाली कहानियाँ,
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to be extraordinarily compelling.
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1672
बहुत ही सम्मोहित करती हैं ।
01:01
I want to highlight, first, two projects from my time at MIT
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3000
मैं पहले प्रकाश डालना चाहूंगी मेरे MIT के समय के दो कार्यों पर
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that I think highlight this phenomenon really well.
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2553
जो इस बात पे काफी अच्छे से प्रकाश डालते हैं।
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The first is called Trash Track,
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68074
2065
पहले का नाम है "ट्रैश ट्रैक"
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and in this project, we sought to better understand the waste-management system,
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70163
3977
और इसमे हमारा प्रयास था कि कचरा प्रबंधन प्रणाली को बेहतर समझें।
01:14
to answer the question
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जैसे की
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"Where does your trash go when you throw it away?"
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2439
"जब आप कूड़ा फेंकते है, उसके बाद वो कहाँ जाता है?"
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Your old coffee cup or that flip phone
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2510
वो कॉफ़ी का कुल्लड़ या फिर आपका मोबाइल फ़ोन,
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that you carried around in the early 2000s,
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80875
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जिसको २००० के दशक में लेकर घूमते थे
01:23
or a bagel or this morning's paper --
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83328
3247
या फिर ब्रेड या आज सुबह का अखबार --
01:26
where do these things go?
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86599
1564
ये सब चीजें कहाँ जाती हैं?
01:28
This data didn't exist, so we had to create it.
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88652
2881
ये जानकारी उपलब्ध नहीं थी, हमें शुरू से बनानी पड़ी।
01:32
We answered and then visualized this question
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92251
3168
हमने इसका जवाब ढूंढा और फिर इस सवाल को रेखांकित किया
01:35
by installing small sensors into pieces of trash
29
95443
3497
कचरे के टुकड़ों में छोटे यंत्र [सेंसर] लगा कर
01:38
and then throwing them into the waste system.
30
98964
2096
और फिर उन्हें फेंक दिया कचरे के साथ।
01:41
And what you're seeing here is the data.
31
101601
2799
और जो आप देख रहे हैं ये है उसका दृश्य। [पहला दिन]
01:44
Every line, every node that you see
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2776
हर रेखा, हर बिंदु जो आप देख रहे हैं [२ दिन से ५ दिन बाद तक]
01:47
is a single piece of trash moving through the city of Seattle,
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107703
3472
वो कचरे का एक टुकड़ा है सीएटल शहर से गुजरता हुआ, [६ से ७ दिन बाद]
01:51
and then across the state,
34
111199
2306
और फिर राज्य भर में,
01:53
and then across the country,
35
113529
1651
और फिर देश भर में,
01:55
as weeks and months go by.
36
115204
1742
जैसे जैसे सप्ताह और महीने गुजरे।
01:57
And it's important to visualize this data,
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117606
2065
और इस जानकारी को रेखांकित करना जरुरी है,
01:59
because none of you are, probably, sitting here thinking,
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119695
2672
क्यूंकि आप में से कोई शायद ही, यहाँ बैठ कर सोच रहा है
02:02
"Yeah, that looks right."
39
122391
1258
"हाँ, ये सही दिख रहा है।"
02:03
(Laughter)
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123673
1878
( दर्शक हँसते हैं)
02:05
"That's working like it should, right?"
41
125575
1858
ये वैसा ही है, जैसे होना चाहिए, क्यूँ ?
02:07
Because, no --
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127457
1162
क्यूंकी, नहहहीं --
02:08
(Laughter)
43
128643
1470
( दर्शक हँसते हैं)
02:10
What the data shows us is a highly inefficient system
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4033
ये जानकारी हमको एक अप्रभावी प्रणाली दिखा रही है
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whose inherent brokenness I don't think we really would have seen
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3845
जिसकी अंदरूनी कमियाँ मुझे नही लगता, हम वास्तव में देख पाते
02:18
had the sensors not done the journalism for us.
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अगर सेंसर्स ने हमारे लिए ये पत्रकारिता ना की होती।
02:22
A second project that I'd have to highlight
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2650
दुसरा कार्य जिस पर मैं प्रकाश डालना चाहूंगी
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has to do with creating robots that dive into sewers
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वो, रोबोट्स के बारे में है जो कचरे की नाली में गोते लगते हैं
02:29
and sample wastewater.
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1621
और गंदे पानी के नमूने लाते हैं।
02:32
I know that sewage kind of gets a bad rap,
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2695
मुझे पता है नाली गंदी है,
02:35
but it's actually kind of awesome,
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लेकिन ये वास्तव में जबरदस्त है,
02:36
because it can tell us an incredible amount
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156894
2001
क्यूंकी ये हमे बहुत कुछ बता सकती है
02:38
about the health of our communities.
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158919
1740
हमारे समुदाओं के स्वास्थ्य के बारे में।
02:40
This technology was spun out by a group call Biobot Analytics,
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160683
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इस तकनीक को बनाया है एक समूह - बायोगॉट एनालिटिक्स ने।
02:43
who's creating a cutting-edge technology
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जो एक अत्याधुनिक तकनीक का निर्माण कर रहे हैं
02:46
to turn our sewers into modern-day health observatories.
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166554
4163
और नालियों को आधुनिक समय कि स्वास्थ्य कि चौकी बना रहे हैं।
02:50
Their goal is to study opioids within the sewage
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170741
3356
उनका उद्देश्य है नाली में अफीमसम [Opioids] का अध्यन करना
02:54
to better understand consumption in cities.
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174121
2635
शहरों में खपत को बेहतर समझने के लिए।
02:56
And this data is key,
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176780
1938
और ये जानकारी एक कुंजी है,
02:58
because it really helps cities understand where people are using,
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178742
3094
क्यूंकि ये कौन कहाँ इस्तेमाल कर रहा है को समझने में मदद करता है,
03:01
how to allocate resources
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181860
1874
संसाधनों को कैसे बांटे
03:03
and the effectiveness of programming over time.
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183758
3041
और समय के साथ योजनाओं कि प्रभावशीलता।
03:07
Once again, the technology that's built into this machine
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187502
2917
एक बार फिर, जो तकनीक इस मशीन में बनाई गयी है
03:10
is pulling back the curtain
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190443
1841
वो पर्दा उठा कर
03:12
and showing us something about our cities that we never would have seen without it.
65
192308
4060
और हमारे शहरों के बारे में वो दिखा रही है जो हम इसके बिना कभी नही देख पाते।
03:16
So it turns out, as we see,
66
196392
2534
तो जैसा कि हमने देखा
03:18
that big data is really everywhere --
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198950
2522
कि, बिग डाटा हर जगह है --
03:21
even in your toilet.
68
201496
1243
हमारे शौचालय में भी।
03:23
And so now that we've talked about trash and sewage,
69
203318
3588
और अब जब हम कचरे और गंदे नाले की बात कर चुके हैं ,
03:26
let's move on ...
70
206930
1371
तो आगे बढ़ते हैं ...
03:28
to food.
71
208325
1208
खाने की ओर।
03:29
(Laughter)
72
209557
1151
(दर्शक हँसते हैं)
03:30
A year ago, I left MIT to pursue a passion in food,
73
210732
3656
एक साल पहले मैंने खाने के जूनून के पीछे जाने के लिए MIT छोड़ दिया,
03:34
and in 2017,
74
214412
1241
और सन २०१७ में,
03:35
started a company with my husband, called Family Dinner.
75
215677
2933
अपने पति के साथ फॅमिली डिनर नाम की एक कंपनी शुरू की।
03:38
The goal of our company is to create community around local food
76
218634
4113
हमारी कंपनी का लक्ष्य है स्थानीय खाने के इर्द गिर्द समाज बनाना
03:42
and the people who grow it.
77
222771
1945
और वो लोग जो इसको उगाते हैं।
03:44
To make this happen, we're using data analytics,
78
224740
2537
और इस सब के लिए हम उपयोग कर रहे हैं डाटा विश्लेषण,
03:47
automation and technology
79
227301
2233
स्वचालन और प्रौद्योगिकी
03:49
to build a distributed network of local farms
80
229558
2738
स्थानीय खेतों का एक वित्रिक संघ
03:52
and to make improvements on the food system.
81
232320
2262
और खाद्य प्रणाली में सुधार करने के लिए
03:55
So what we see here
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235187
1652
तो यहाँ दिख रहा है
03:56
is that the broad techniques and the mission of what we're trying to do
83
236863
3484
हमारी तकनीकों का मोटा मोटा खांचा और जो हम करने की कोशिश कर रहे हैं वह
04:00
is really not dissimilar from the work at the MIT labs.
84
240371
3102
MIT में किये गए काम से अलग नही हैं ।
04:04
Which brings us to a critical question:
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244309
2676
और यह हमे एक अहम् सवाल पे लाता है:
04:07
Why exactly would someone leave a very promising career
86
247009
4020
आखिर कोई कैसे दुनिया की सबसे अच्छी प्रयोगशालाओं मे से एक में
04:11
at one of the top urban science labs in the world
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251053
4193
एक अच्छी खासी नौकरी को छोड़ कर
04:15
to drive carrots around in her mom's Acura?
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255270
2653
अपनी माँ की एक्यूरा कार में गाजर लेकर घूम सकता है
04:17
(Laughter)
89
257947
1740
(जोर की हँसी)
04:20
It's a great car.
90
260241
1196
हाँ, कार जबरदस्त है।
04:22
Because I believe that the story of local food
91
262496
2764
मेरा मानना है कि स्थानीय खाने कि कहानी को
04:25
needs to be understood, told and elevated,
92
265284
3492
समझने, सुनाने और प्रचार की जरुरत है,
04:28
and in many ways,
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268800
1151
और बहुत तरह से,
04:29
I think that nerds like us are really uniquely poised to tell it.
94
269975
3780
हमारे जैसे तकनिकी लोग ख़ास तौर से इसको करने में सक्षम हैं
04:34
So where are we starting?
95
274304
1530
तो किस जगह से शुरू करना है?
04:35
What's our starting point?
96
275858
1503
क्या है हमारा शुरुआती केंद्र?
04:37
The current national food system is optimized for one thing only,
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277775
4493
वर्तमान राष्ट्रीय खाद्य प्रणाली केवल एक ही चीज के लिए अनुकूल है,
04:42
and that's corporate profit, right?
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282292
2468
और वो है व्यावसायिक लाभ, हैं ना ?
04:44
And think about that.
99
284784
1250
और ज़रा सोचिये।
04:46
The most compelling reason for food companies to exist
100
286058
3383
खाद्य कंपनियों के होने का सबसे महत्वपूर्ण कारण
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is not to feed hungry people,
101
289465
1954
न तो भूखों को खाना खिलाना है,
04:51
it's not to make delicious-tasting food.
102
291443
1916
और ना ही खाने को स्वादिष्ट बनाना है।
04:53
It's profit.
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293922
1150
वो बस मुनाफा चाहते हैं।
04:55
And that has detrimental effects at all levels of our food system.
104
295706
3497
और इसका हमारी भोजन प्रणाली पे हानिकारक प्रभाव पड़ता है।
04:59
The antibiotics and pesticides that are being put into our food
105
299778
3008
हमारे खाने में डाले जा रहे जीवाणुनाशक और कीटनाशक
05:02
are detrimental to our health.
106
302810
2014
सेहत के लिए हानिकारक हैं
05:04
Price pressure is forcing small farms out of business.
107
304848
3138
बढ़ती कीमतों का दबाव छोटे किसानों के काम को ख़तम कर रहा है।
05:08
In fact, a lot of the things that you think about farms
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308010
2618
असल में बहुत सी बातें जो आप खेतों के बारे में सोचते हैं
05:10
no longer exist.
109
310652
1156
अब मौजूद नही हैं।
05:11
Farms don't look like farms, they look like factories.
110
311832
3342
खेत, खेत नही कारखाने लगते हैं।
05:15
And at the end of the day,
111
315198
1239
और अंत में,
05:16
the quality of the food that we're eating really suffers, too.
112
316461
3006
हमारे खाने की गुणवत्ता पे भी असर पड़ता है
05:19
A factory-farm tomato may kind of look like a regular tomato:
113
319935
3936
कारखाने वाले खेत का टमाटर एक अन्य टमाटर कि तरह दिख सकता है:
05:23
bright red exterior ...
114
323895
1661
बहार से चमकता लाल ...
05:25
But when you bite into it,
115
325580
1416
पर जब आप उसमे दांत गड़ाते हैं,
05:27
the taste and texture just leave you wanting.
116
327020
2550
उसका स्वाद और बनावट आपको कुछ कमी का एहसास देता है
05:30
And we know that perhaps the greatest tragedy in all of this
117
330651
3153
और हम जानते हैं कि शायद इस सब में सबसे बड़ी त्रासदी है
05:33
is that between 30 and 40 percent of this food is just wasted ...
118
333828
4032
कि ३० से ४० % खाना ख़राब हो जाता है ...
05:38
thrown away.
119
338727
1382
फ़ेंक दिया जाता है।
05:40
That is 1.6 billion tons.
120
340133
2675
१६० करोड़ टन खाना ।
05:42
I can't even wrap my head around that number.
121
342832
2428
मैं तो इस संख्या को दिमाग में ला भी नही पा रही हूँ।
05:45
1.6 billion tons.
122
345284
2277
१६० करोड़ !
05:47
That's 1.2 trillion dollars a year
123
347585
3889
यानी १२० खरब अमरीकी डॉलर साल में
05:51
in wasted food.
124
351498
1273
खाने कि बरबादी
05:53
That is the cost of on-demand eating
125
353526
2108
ये है मर्जी अनुसार खाना खाने की कीमत
05:55
and convenience
126
355658
1151
और सुविधा
05:56
and the broken food system.
127
356833
1767
और टूटी हुई खाद्य प्रणाली।
05:59
Now, where's this waste happening?
128
359220
1659
अब ये बरबादी कहाँ हो रही है ?
06:00
Where's all this waste coming from?
129
360903
2041
ये सब कुछ कहाँ से आ रहा है ?
06:02
Well, we know that it happens in the field
130
362968
2000
हम जानते हैं कि ये खेत में होता है
06:04
when you don't pick the sexiest-looking potatoes.
131
364992
2373
जब आप वो सुन्दर दिखने वाले आलू नहीं लेते हैं।
06:07
We know that it happens in transit,
132
367389
2246
हम जानते हैं कि ये होता है परिवहन के समय,
06:09
at the warehouses,
133
369659
1364
गोदामों में,
06:11
in the grocery stores.
134
371047
1652
किराना कि दुकान में।
06:12
And finally, on our own kitchen counters,
135
372723
2432
और अंत में हमारी रसोई में,
06:15
when we determine that that spotty, brown banana no longer looks so yummy.
136
375179
4479
जब हमें लगता है कि वो धब्बेदार भूरा केला अब स्वादिष्ट नही रहा ।
06:20
All that waste, all that effort.
137
380238
2095
वो सब बरबादी, वो कड़ी मेहनत।
06:22
Food is planted,
138
382871
1604
भोजन बोया जाता है,
06:24
grown, harvested, shipped,
139
384499
2548
उगता है, कटता है, ढोया जाता है,
06:27
and then just thrown away.
140
387071
2388
और फिर फ़ेंक दिया जाता है।
06:30
We think that there has to be a better way.
141
390680
2372
हम सोचते हैं कि इसका बेहतर तरीका हो सकता है ।
06:34
And so how to we improve upon this?
142
394295
1707
तो हम कैसे इसको सुधार सकते हैं ?
06:36
How do we make a better system?
143
396026
2145
हम कैसे एक बेहतर प्रणाली बनायें ?
06:38
In order to do this,
144
398601
1238
ऐसा करने के लिए,
06:39
we understand that we need to eliminate waste
145
399863
2596
हम जानते हैं कि हमे खाद्य आपूर्ति श्रंखला में से
06:42
in the food supply chain.
146
402483
1646
खाने कि बरबादी को ख़त्म करना होगा।
06:44
We need to get data in the hands of farmers,
147
404652
2310
हमे जानकारी किसानों के हाथों में पहुँचानी होगी,
06:46
so that they can make better predictions.
148
406986
1954
जिससे कि वो बेहतर पूर्वानुमान लगा सकें।
06:48
So they can, you know, kind of compete with the big guy.
149
408964
3014
जिससे कि वो बड़े लोगों से प्रतिस्पर्धा कर सकें
06:52
And then finally,
150
412002
1207
और अंत में,
06:53
we need to prize, as a company,
151
413233
2149
हमें महत्व देना होगा
06:55
quality and taste above everything,
152
415406
2826
गुणवत्ता और स्वाद को बाकी सब के ऊपर
06:58
so that people really value the delicious food on their plates.
153
418256
3130
जिससे की लोग अपनी थाली में खाने के स्वाद को महत्व दें।
07:02
This, we believe, is the better system.
154
422493
2532
हमें लगता है कि ये प्रणाली बेहतर है।
07:05
This is the better way.
155
425049
1463
ये ही बेहतर तरीका है।
07:06
And the path to that better way is paved with data.
156
426830
3485
और इस बेहतर रास्ते की राह डाटा [जानकारी] के जरिए है।
07:11
To highlight all of this, I want to tell the tale of two tomatoes.
157
431292
3650
और इस पर प्रकाश डालने के लिए मैं दो टमाटरों की कहानी सुनाना चाहती हूँ ।
07:15
We'll talk about them one by one.
158
435791
1900
हम उनके बारे में एक-एक करके बात करेंगे।
07:18
A tomato in itself contains a beautiful snapshot
159
438120
3183
टमाटर अपने आप में एक सुन्दर तस्वीर है
07:21
of everything you might want to know about the life cycle of that fruit:
160
441327
3786
ये आपको अपने जीवन चक्र कि हर बात कि जानकारी देता है:
07:25
where it was grown, what it was treated with,
161
445137
2151
उसे कहाँ उगाया गया, उसपे क्या डाला गया,
07:27
nutritional value,
162
447312
1319
उसकी पोषणता,
07:28
miles traveled to get to your plate,
163
448655
1760
आपकी थाली में पहुंचने तक की दूरी,
07:30
CO2 emissions along the way.
164
450439
2086
रास्ते में कार्बन डाइऑक्साइड [CO2] का रिसाव।
07:32
All of that information,
165
452549
1620
ये सारी कि सारी जानकारी,
07:34
all those little chapters in one small fruit.
166
454193
2618
वो सारे अध्याय एक छोटे से फल में।
07:37
It's very exciting.
167
457215
1161
ये बहुत ही रोमांचक है।
07:38
This is tomato number one.
168
458814
2465
ये था टमाटर नंबर १
07:41
This is the guy that you'll find in sub shops, supermarkets
169
461303
3444
ये वो महाशय हैं जो आपको छोटी दुकानों और सुपर माक्रेट में मिलेंगे
07:44
and fast-food joints around the world.
170
464771
1963
और दुनिया भर की फ़ास्ट फ़ूड दुकानों में।
07:47
It's got a really long and complicated backstory.
171
467137
3240
इसके पीछे की कहानी बहुत ही लम्बी और जटिल है।
07:50
It's been treated with a cocktail of, like, a dozen pesticides
172
470968
4392
इस पर दर्जनों कीटनाशक इस्तेमाल हुए हैं
07:55
and it has traveled at least 1,600 miles to get to your house.
173
475384
4230
और आप तक पहुंचने के लिए, ये कम से कम १,६०० मील चला है।
08:00
And the image here is green,
174
480316
1715
और ये यहाँ पे हरे रंग के हैं,
08:02
because these tomatoes are picked when green and hard as a rock,
175
482055
3617
क्योंकि ये टमाटर तब चुने गए जब वह हरे और चट्टान से सख्त थे ,
08:05
and then they are gassed along the way
176
485696
2361
फिर इन पर रास्ते भर छिड़काव किया गया
08:08
so that when they arrive at the destination,
177
488081
2157
जिससे कि जब ये अपनी मंजिल पे पहुंचें,
08:10
they look bright and shiny and red and ripe.
178
490262
2936
ये चिकने और चमकदार और लाल और पके हुये दिखें।
08:14
All of that effort,
179
494284
1929
सारी मेहनत,
08:16
all of that agricultural innovation and technology
180
496237
3341
कृषि जगत के सब नए आविष्कार और तकनीकों का प्रयोग
08:19
to create a product that is entirely without taste.
181
499602
4004
एक स्वादहीन चीज बनाने पे केंद्रित हैं ।
08:24
And onto the second tomato in our tale.
182
504388
2195
और अब करते हैं कहानी के दूसरे टमाटर की बात
08:26
This is the local version of the fruit.
183
506607
2316
ये इसका स्थानीय रूप है।
08:28
Its story is much, much shorter.
184
508947
2108
कहानी भी बहुत छोटी सी है।
08:31
This guy was grown by Luke Mahoney and his family at Brookford Farm
185
511794
3950
इन महाशय को लुका माहोने और उनके परिवार ने ब्रूकफोर्ड फार्म में
08:35
in Canterbury, New Hampshire.
186
515768
1684
कैंटरबरी, न्यू हैम्पशायर में उगाया था।
08:38
It's got a pretty boring backstory.
187
518028
2018
इसके पीछे की कहानी बहुत ही उबाऊ है।
08:40
It was planted,
188
520567
1505
इसे बोया गया
08:42
sat in the sun
189
522096
1452
ये धूप में बैठा रहा
08:43
and then it was picked.
190
523572
1291
और फिर इसे तोड़ लिया गया ।
08:44
(Laughter)
191
524887
1221
(दर्शक जोर से हँसते हैं)
08:46
That's it.
192
526457
1158
बस इतना ही ।
08:47
Like, you wouldn't want to --
193
527639
1460
जैसे कि आप नहीं चाहेंगे --
08:49
yeah, there's not much more to that.
194
529123
1766
जी हाँ , इस कहानी में और कुछ नहीं है।
08:50
And it traveled maybe 70 miles to get your plate.
195
530913
3616
और आपकी थाली तक पहुंचने के लिए ये कुल ७० मील चला होगा ।
08:54
But the difference is dramatic.
196
534553
1833
पर ये अंतर बहुत ही नाटकीय है।
08:56
I want you think about the last time you ate a fresh, summer tomato.
197
536797
3293
मैं चाहती हूँ कि आप याद करें वो समय जब आपने ताजे टमाटर खाये थे ।
09:00
And I know we're all covered in our jackets,
198
540114
2049
मुझे पता है अभी सभी ने गर्म कपड़े पहने हैं,
09:02
but think about it.
199
542187
1151
पर सोचिए इस बारे में।
09:03
The last time you ate a tomato from the garden.
200
543362
2192
आख़री बार जब आपने बग़ीचे का टमाटर खाया था ।
09:05
It's warm from the sun,
201
545578
1729
सूरज कि गर्मी के साथ,
09:07
it's richly red,
202
547331
1173
बहुत ज्यादा लाल,
09:08
maybe it smells like dirt.
203
548528
1804
उसमें शायद मिट्टी कि गंध भी होगी ।
09:10
There's something nostalgic and almost magical in that experience.
204
550356
3253
इसमें एक यादगार और जादुई अनुभव छुपा है।
09:14
The taste and the flavor are incomparable.
205
554175
3091
वह स्वाद और महक बेमिसाल हैं।
09:17
And we really don't have to travel super far to get it.
206
557991
3448
और इसको पाने के लिये बहुत दूर जाने की जरुरत भी नहीं है।
09:22
Now this story extends up the food chain,
207
562812
2564
ये कहानी खाद्य श्रृंखला में आगे तक जाती है,
09:25
from the fruits and the vegetables that are on our plate
208
565400
2714
हमारी थाली के फल और सब्जियों से लेकर
09:28
to the animals and the animal products that we consume.
209
568138
2816
पशु और पशु उत्पादों तक, जो हम खाते हैं।
09:31
What goes into raising them,
210
571545
1697
उनको पालने में क्या लगता है,
09:33
and more importantly, what doesn't go into raising them,
211
573266
3970
और उससे भी जरूरी उनके पालन में क्या नहीं लगता है।
09:37
is critically important.
212
577260
1441
वो अति आवश्यक है।
09:40
Luke and his family have 60 cows.
213
580006
2065
ल्यूक और उनके परिवार के पास ६० गायें हैं।
09:42
They use traditional methods.
214
582744
1382
वे इस्तेमाल करते हैं पारंपरिक तरीके
09:44
They do it the old way:
215
584150
1623
पुराना तरीका:
09:45
pasture-raised,
216
585797
1418
चरागाह में पालन,
09:47
no hormones, no antibiotics,
217
587239
2302
न कोई हार्मोन, न ही जीवाणुनाशक,
09:49
hay for days.
218
589565
1305
हर दिन बस घास।
09:51
And what they're doing here is just treating cows like they're cows,
219
591707
4056
और यहाँ जो वो कर रहे हैं वो गाय को गाय समझते हैं
09:55
not like they're in a science experiment.
220
595787
2268
न की विज्ञान का एक प्रयोग
09:58
He's raising animals the way that his grandfather
221
598079
2642
वो जानवरों को ठीक वैसे पालते हैं जैसे की उसके दादा
10:00
and his grandfather would have.
222
600745
1841
और उनके परदादा ने किया होगा
10:02
And at the end, it's just better.
223
602610
2130
और अंत में, ये ही बेहतर है।
10:04
It's better for the animals;
224
604764
1334
बेहतर, जानवरों के लिए;
10:06
it's better for the environment.
225
606122
1533
पर्यावरण के लिए ।
10:07
Luke is not optimizing for profit or price,
226
607679
2363
ल्यूक ये सब फायदे या कीमत के लिए नहीं ,
10:10
but for taste and for humanity.
227
610066
2142
बल्कि स्वाद के लिए और मानवता के लिए करता है !
10:13
And what you're thinking is, "There's already a solution to this.
228
613257
3267
और आप सोच रहे हैं कि, " इसका हल तो पहले से है।
10:16
It's the farmer's markets."
229
616548
1690
किसान बज़ार या हाट।"
10:18
The ones that many of you visit
230
618262
1485
जहाँ आप में से काफी लोग जाते हो।
10:19
and the ones that I really enjoy.
231
619771
1829
और जहाँ मुझे बहुत मजा आता है।
10:22
They are a wonderful, but, in many ways, suboptimal solution.
232
622279
3468
वो बहुत ही शानदार, पर, काफी बातों में, सर्वोत्तम इलाज नही है।
10:26
For us as the consumers, it's kind of great, right?
233
626294
2508
हमारे लिए एक ग्राहक के तौर पे, ये बढ़िया है, हैं ना?
10:28
You go,
234
628826
1231
आप जाते हो,
वहाँ खाने कि एक सुन्दर सेज बिछी है
10:30
there's this beautiful bounty of food,
235
630081
1929
आपके अंदर स्थानीय खेती की सहायता करने के लिए ख़ुशी और जोश है
10:32
you get the warm and fuzzies for supporting a local farm
236
632034
3249
10:35
and you get the experience of trying something new and trying diverse products.
237
635307
4229
और आपको कुछ नया और कुछ अलग इस्तेमाल करने का अनुभव मिलता है ।
10:39
And inevitably, there's some guy playing the ukulele
238
639560
2482
और जरूर ही, एक महाशय बांसुरी बजा रहे हैं
10:42
somewhere in the background.
239
642066
1349
वहीं कहीं पृष्ठभूमि में।
10:43
(Laughter)
240
643439
1000
(दर्शक हँसते है)
10:45
But for the farmers, this presents a lot of risk, right?
241
645518
3620
पर किसानों के लिए इसमे बहुत से खतरे हैं, हैं ना ?
10:49
You wake up at four.
242
649162
1151
आप सुबह चार बजे उठो।
10:50
You pack your truck, you hire a team,
243
650337
2006
गाड़ी में सामान लादो, कुछ मज़दूर साथ में लो,
10:52
you get to your stall,
244
652367
1168
आप दूकान पे पहुंचते हो,
10:53
but you have no guarantees
245
653559
1968
पर आपको ये पक्का नही है
10:55
that you're going to move your product that day.
246
655551
2346
कि आज आप सारा माल बेच पाओगे
10:57
There's too many variables in New England.
247
657921
2025
"न्यू इंगलैंड" में, इसके बहुत कारण हैं।
10:59
For example, the weather,
248
659970
2264
जैसे कि, मौसम,
11:02
which is just, like, a little bit unpredictable here.
249
662258
2770
जो, यहाँ थोड़ा सा अप्रत्याशित है।
11:05
The weather is one of the many X factors
250
665680
1976
मौसम अनेकों में से एक कारण है
11:07
that determine whether or not a market will be worth it for the farmers.
251
667680
4261
जो सुनिश्चित करता है कि बज़ार जाना किसान के लिए फायदेमंद रहा या नही
11:13
Every time, they roll the dice.
252
673101
2011
हर बार, उन्हे पासा फेंकना है।
11:15
And there's another option.
253
675647
1857
और एक विकल्प है।
11:17
Here, we're talking about CSAs:
254
677528
2156
यहाँ हम बात कर रहे हैं सी. ऐस. ऐ. की:
11:19
community-supported agriculture.
255
679708
2252
हिंदी में - समाज-सहायतित खेती
11:21
In this model, customers pay up front,
256
681984
2516
इसमें, ग्राहक पहले से ही भुगतान करते हैं,
11:24
bearing the financial risk for the farms.
257
684524
2207
खेत के वित्तीय जोखिम को उठाने के लिए।
11:26
Farmers grow what they can
258
686755
1669
किसान जो उगा सकते हैं, वो उगाते हैं
11:28
and the customers enjoy that bounty.
259
688448
2342
और ग्राहक उसका लुत्फ़ उठाते हैं।
11:31
This also has a couple issues.
260
691176
1687
इसमें भी दो मुद्दे हैं।
11:32
It's great for the farmer,
261
692887
1343
ये किसानों के लिए अच्छा है
11:34
because they're ensuring that they'll sell what they buy,
262
694254
2668
क्यूंकी वो निश्चित तौर पे वही बेचेंगे जो खरीदा जायेगा,
11:36
but for us,
263
696946
1250
लेकिन हमारे लिए,
11:38
we still have to go and pick up that share,
264
698220
2031
हमें अभी भी जा कर अपना हिस्सा लाना होगा,
11:40
and we know that a lot of farms can't grow a huge diversity of products,
265
700275
3393
और हम ये भी पता है, किसान हर चीज नहीं उगा सकते हैं,
11:43
so sometimes, you're stuck with a mountain of any one particular thing.
266
703692
3605
तो कभी कभी, एक चीज़ बहुत ज्यादा मात्रा में उग जाती है
11:47
Maybe this has happened to some of you.
267
707845
1878
शायद आप में से किसी के साथ ऐसा हुआ भी हो
11:50
And what do you do with 25 pounds of rutabaga in the dead of winter?
268
710217
4109
क्या करेंगे आप १२ किलो शलजम का बीच सर्दी के मौसम में ?
11:54
I still don't know.
269
714350
1366
मुझे तो अभी भी नहीं पता ।
11:57
So back to the question.
270
717346
1809
तो सवाल पे वापिस आते हैं।
11:59
How do we fix this?
271
719179
1605
हम इसे कैसे ठीक करें?
12:00
What we're hoping to do and what we're hoping to build
272
720808
2582
हमारी जो करने की और जो बनाने की उम्मीद है
12:03
is just a better way to CSA.
273
723414
1990
वो सी. एस. ऐ. का बस एक बेहतर तरीका है
12:06
And there are three core innovations that make this thing hum.
274
726274
4624
इसके पीछे ३ बुनियादी इनोवेशन हैं, जो इसको एक सुर में बांधते हैं।
12:11
The first of which
275
731448
1170
पहला है
12:12
is a subscription-based e-commerce platform,
276
732642
2906
सदस्यता पे आधारित एक ई-कॉमर्स मंच,
12:15
which helps us create a consistent demand for our farmers
277
735572
2804
जिसकी मदद से हम किसानों के लिए अबाधित मांग बना सकते हैं,
12:18
throughout the year.
278
738400
1497
साल भर के लिए।
12:19
The subscription part here is key.
279
739921
2018
सदस्य्ता होना इसमें मूल कुंजी है
12:21
Orders process weekly,
280
741963
1602
हर हफ्ते आर्डर पूरे किये जाएंगे
12:23
customers opt out instead of opt in --
281
743589
2422
ग्राहक सूची में रहते हैं, वह कभी भी निकल सकते हैं
12:26
that means we've got kind of the same number of orders week to week.
282
746035
3267
इस तरह हमको हर हफ्ते मोटा मोटा बराबर ही आर्डर मिलेंगे।
12:29
Second, this means that if farmers can sell online,
283
749619
3927
दूसरा, इसका मतलब है अगर किसान ऑनलाइन बेच सकते हैं,
12:33
they're no longer limited to the geography directly around their farm
284
753570
3585
वो अपने खेत के अंतर्गत आने वाले स्थानीय क्षेत्र तक ही सिमित नही हैं
12:37
or to the number of markets that they can sell.
285
757179
2346
या बाजारों की संख्या जहाँ वो बिक्री कर सकते हैं।
12:39
We've blown the doors off of that for them.
286
759549
2319
हमने इस बाधा के दरवाजों को तोड़ दिया है।
12:42
Second: demand forecasting.
287
762791
1993
दूसरा: मांग का पूर्वानुमान
12:44
We're using analytics to allow ourselves to look into the future
288
764808
3001
हम डाटा विज्ञान से भविष्य में देख रहे हैं
12:47
and forecast demand.
289
767833
1578
और मांग का पूर्वानुमान करते है।
12:49
This lets farmers know how much to harvest in the near-term,
290
769435
3238
इसकी मदद से किसान को पता है की निकट भविष्य में कितनी कटाई करनी है।
12:52
but also what to plant going forward.
291
772697
2165
और ये भी की आगे क्या बोना है।
12:55
If 200 orders process on Monday,
292
775537
2639
अगर सोमवार को २०० आर्डर जाने हैं,
12:58
then we buy to meet that exact demand.
293
778200
2095
तो हम उतनी ही खरीदारी करते हैं।
13:00
200 heads of broccoli,
294
780617
1318
200 ब्रोकोली,
13:01
200 pieces of salmon, et cetera, et cetera.
295
781959
2357
२०० सल्मोन मछली, वगहरा वगहरा।
13:04
This automation in ordering
296
784980
1477
आर्डर देने की इस स्वचालित प्रक्रिया का मतलब है कि,
13:06
means that here, we are eliminating the waste in the food system
297
786481
4134
अब खाना नष्ट नही होगा
13:10
that bothers us all so much,
298
790639
1982
जो हम सभी के लिए चिंता की बात है,
13:12
because we are ensuring that the supply meets the exact demand.
299
792645
4128
क्यूंकि हम निश्चित कर रहे हैं की आपूर्ति और मांग में मेल है।
13:17
It also allows us to look into the future with the farmers
300
797616
2715
और ये हमे किसानो के साथ भविष्य देखने और ...
फसल योजना बनाने में भी मदद करता है।
13:20
and do crop planning.
301
800355
1309
13:21
So if we can say to them, in June of this year,
302
801688
2246
तो अगर हम उनसे ये कह पाए की इस साल जून के महीने में,
13:23
"I'm going to need 400 pounds of asparagus
303
803958
2529
" मुझे, हर हफ्ते ४०० पौंड एस्परैगस और
13:26
and 500 pounds of berries every week,"
304
806511
2558
५०० पौंड जामुन की जरुरत है,"
13:29
they can plant that accordingly,
305
809093
1865
वो उसी हिसाब से बुआई कर सकते हैं।
13:30
knowing with confidence that they will sell
306
810982
2028
इस भरोसे के साथ की जो उन्होने उगाया है
13:33
everything that they have grown.
307
813034
1545
वो सभी कुछ वो बेच पाएंगे।
13:34
And finally, we use a route-optimization software
308
814603
2643
और अंत में, हम मार्ग-अनुकूलन सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं
13:37
to help us solve the problem of the traveling salesman.
309
817270
2803
जो बिक्री कार्यकर्ता को अनुकूल मार्ग बताने में मदद करता है
13:40
We get a fleet of workers to come in and help us go the last mile,
310
820097
3617
हम कार्यकर्ताओं का एक दल लाते हैं, जो आखरी मील तक पहुंचने में मदद करते हैं,
13:43
bringing all these goodies directly to your door.
311
823738
2560
और इन सभी चीजों को सीधे आपके दरवाजे पे लाते हैं।
13:46
Without data science
312
826322
1378
डाटा विज्ञान के बिना
13:47
and a super-capable, wonderful team,
313
827724
2591
और एक अत्याधिक-सक्षम,अद्भुत टीम के बिना,
13:50
none of this would be possible.
314
830339
1705
इनमें से कुछ भी संभव नहीं था
13:52
So maybe you've seen
315
832800
1650
आपने शायद देखा होगा
13:54
that we've got some sort of fiery, passionate core beliefs.
316
834474
3353
कि हमारे एक प्रकार के उग्र, भावुक मूल विश्वास हैं।
13:57
Yes, we're trying to build a sustainable business,
317
837851
2647
जी हाँ, हमारा प्रयास एक स्थायी वयवसाय बनाने का है,
14:00
but our eye is not only on profit,
318
840522
2095
पर हमारी नज़र सिर्फ मुनाफे पे ही नहीं टिकी है,
14:02
it's on building a better, holistic system of food.
319
842641
2809
हमारा ध्यान भोजन की एक बेहतर समग्र प्रणाली बनाने पे है।
14:06
And here's what we value.
320
846421
1373
हमारे लिए सबसे कीमती है
इंसान।
14:08
People first.
321
848290
1400
14:09
We're trying to build community around food,
322
849714
2049
हम भोजन के इर्द गिर्द, समुदाय बनाना चाहते हैं
14:11
the people who love it and the people who grow it.
323
851787
2529
जिन लोगों को इससे प्यार है और जो लोग इसको उगते हैं।
14:14
We built this company to support small farms.
324
854340
2634
हमने इस कंपनी को छोटे खेतों के सहयोग के लिये बनाया है।
14:17
Zero waste.
325
857900
1190
हानि रहित।
14:19
We all hate wasting food, it just feels wrong --
326
859114
2618
सभी को खाना खराब करना पसंद नही है ये गलत है -
14:21
even that weirdo banana
327
861756
1322
अब चाहे वो अजीब सा केला हो
14:23
that's been sitting around on your coffee table for too long.
328
863102
2957
जो आपकी खाने की मेज पर काफी दिनों से रखा है।
14:26
And lastly, taste.
329
866083
1879
और अंत में स्वाद।
14:28
If it doesn't taste good,
330
868451
1381
अगर स्वाद अच्छा नही है,
14:29
if it's not that, like, perfect summer tomato,
331
869856
3017
जैसे की गर्मियों वाले उत्तम टमाटर,
14:32
why bother?
332
872897
1150
फिर क्यों करें चिंता।
14:34
So what we've done is worked with all these local farms
333
874803
2584
तो हमने क्या किया इन स्थानीय खेतो के साथ काम किया
14:37
to bring their things in
334
877411
1382
इनकी चीज़ों को लेकर
14:38
and then to drop them directly at your door,
335
878817
2240
सीधे आपके दरवाजों पर पहुंचने के लिए,
14:41
so that we're connecting you right to them
336
881081
2032
जिससे हम आपको सीधा उनके साथ जोड़ सकें
14:43
and making, again, a more holistic system.
337
883137
2441
और एक अधिक समग्र प्रणाली बना सकें।
14:46
This is our vision of the future.
338
886252
2113
ये ही हमारा भविष्य का दृष्टिकोण है।
14:48
To extend this model beyond Boston, beyond New England
339
888389
3468
इस प्रणाली का विस्तार बोस्टन से बहार भी हो, न्यू इंग्लैंड से आगे
14:51
and across the country.
340
891881
1739
और देश भर में।
14:53
To create a nationwide distributed network of local farms
341
893644
4090
एक राष्ट्रव्यापी स्थानीय खेतों का वितरित नेटवर्क बनाने के लिए
14:57
and to connect all these farmers
342
897758
1799
और इन सभी किसानों को जोड़ने के लिए
14:59
with the people like you who will love their food.
343
899581
2586
आप जैसे लोगों के साथ जो उनके भोजन को पसंद करेंगे।
15:03
We believe, at the end of the day,
344
903602
1684
और अंत में, हम मानते हैं
15:05
that really insisting on eating local food is a revolutionary act.
345
905310
4443
स्थानीय भोजन खाने पर जोर देना वास्तव में एक क्रांतिकारी कार्य है।
15:10
And we invite you to join us.
346
910213
1528
और आप इससे जुड़ने के लिए आमंत्रित हैं।
15:12
And who knows?
347
912311
1293
और क्या पता?
15:13
You may even make some friends along the way.
348
913628
3009
शायद कुछ दोस्त बन जाएँ, यूँ ही रहा चलते चलते।
15:17
Thank you very much.
349
917611
1150
बहुत बहुत धन्यवाद।
15:18
(Applause)
350
918785
1150
(तालियां)
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