How a fleet of wind-powered drones is changing our understanding of the ocean | Sebastien de Halleux

171,467 views

2018-12-11 ・ TED


New videos

How a fleet of wind-powered drones is changing our understanding of the ocean | Sebastien de Halleux

171,467 views ・ 2018-12-11

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

תרגום: Roni Weisman עריכה: Roni Ravia
00:12
We know more about other planets than our own,
0
12896
3746
הידע שלנו על כוכבי לכת אחרים רב יותר מהידע על הכוכב שלנו,
00:17
and today, I want to show you a new type of robot
1
17446
3224
והיום, אני רוצה להראות לכם סוג חדש של רובוט
00:20
designed to help us better understand our own planet.
2
20693
4040
אשר תוכנן על מנת לעזור לנו להבין טוב יותר את הכוכב שלנו.
00:25
It belongs to a category
3
25408
1612
הוא שייך לקטגוריה
00:27
known in the oceanographic community as an unmanned surface vehicle, or USV.
4
27044
4954
הידועה בקרב קהילת האוקיינוגרפים בשם "כלי שייט בלתי מאוייש", או כשב"מ.
00:32
And it uses no fuel.
5
32665
1930
הוא אינו צורך דלק.
00:35
Instead, it relies on wind power for propulsion.
6
35047
3934
במקום זאת, הוא תלוי ברוח ככוח מניע.
00:39
And yet, it can sail around the globe for months at a time.
7
39005
3755
ועדיין, הוא יכול לשייט מסביב לעולם במשך חודשים ללא תחזוקה.
00:43
So I want to share with you why we built it,
8
43474
2878
אז אני רוצה לחלוק איתכם את הסיבה בשֵלה בנינו אותו,
00:46
and what it means for you.
9
46376
1492
ומה משמעותו עבורכם.
00:49
A few years ago, I was on a sailboat making its way across the Pacific,
10
49814
4584
לפני מספר שנים, הייתי על ספינת-מפרש שחצתה את האוקיינוס השקט,
00:54
from San Francisco to Hawaii.
11
54422
2198
מסן-פרנציסקו להוואי.
00:57
I had just spent the past 10 years working nonstop,
12
57296
3354
ביליתי את 10 השנים האחרונות, בעבודה בלתי פוסקת,
01:00
developing video games for hundreds of millions of users,
13
60674
3116
של פיתוח משחקי וידאו עבור מאות מיליוני משתמשים,
01:03
and I wanted to take a step back and look at the big picture
14
63814
3521
ורציתי לקחת צעד אחד אחורה ולהסתכל על התמונה הגדולה
01:07
and get some much-needed thinking time.
15
67359
1937
ולזכות במעט זמן מחשבה נחוץ.
01:09
I was the navigator on board,
16
69918
1545
הייתי נווט הספינה,
01:12
and one evening, after a long session analyzing weather data
17
72034
3664
וערב אחד, לאחר פרק זמן ארוך של ניתוח נתוני מזג אויר
01:15
and plotting our course,
18
75722
1629
והתוויית מסלול השיט שלנו,
01:17
I came up on deck and saw this beautiful sunset.
19
77375
3074
עליתי לסיפון וראיתי את השקיעה היפהפיה הזאת.
01:20
And a thought occurred to me:
20
80814
1433
ואז חלפה במוחי מחשבה:
01:22
How much do we really know about our oceans?
21
82747
3354
כמה באמת אנחנו יודעים על האוקיינוסים שלנו?
01:27
The Pacific was stretching all around me as far as the eye could see,
22
87252
3879
האוקיינוס השקט היה פרוש סביבי ככל שהעין יכלה לראות,
01:31
and the waves were rocking our boat forcefully,
23
91155
2315
והגלים נענעו את הספינה שלנו בעוצמה,
01:33
a sort of constant reminder of its untold power.
24
93494
3206
סוג של תזכורת קבועה לעוצמתו הבלתי ניתנת לתאור.
01:37
How much do we really know about our oceans?
25
97291
3232
כמה אנחנו באמת יודעים על האוקיינוסים?
01:41
I decided to find out.
26
101235
1538
החלטתי למצוא את התשובה.
01:44
What I quickly learned is that we don't know very much.
27
104362
3109
גיליתי מהר מאוד שאנו לא יודעים הרבה.
01:47
The first reason is just how vast oceans are,
28
107495
3126
הסיבה הראשונה לכך היא גודלם העצום של האוקיינוסים,
01:50
covering 70 percent of the planet,
29
110645
2341
70 אחוז מפני כדור הארץ,
01:53
and yet we know they drive complex planetary systems
30
113010
3545
ועם זאת, אנו יודעים שהם מניעים מערכות פלנטריות מורכבות
01:56
like global weather,
31
116579
1180
כמו מזג האויר העולמי,
01:57
which affect all of us on a daily basis,
32
117783
2445
אשר משפיע על כולנו על בסיס יומי,
02:00
sometimes dramatically.
33
120252
1618
לפעמים באופן דרמטי.
02:02
And yet, those activities are mostly invisible to us.
34
122562
3184
אך עדיין, הפעילויות האלה לרוב בלתי נראות לעינינו.
02:06
Ocean data is scarce by any standard.
35
126944
3765
נתונים מן האוקיינוסים הם מצומצים לפני כל קנה מידה.
02:11
Back on land, I had grown used to accessing lots of sensors --
36
131268
5104
ביבשה, התרגלתי לכך שיש לי גישה להרבה חיישנים --
02:16
billions of them, actually.
37
136396
1628
מילארדים, למעשה.
02:18
But at sea, in situ data is scarce and expensive.
38
138576
6454
אבל בים, נתונים שנאספים ישירות ובזמן אמת, הם מצומצמים ויקרים.
02:25
Why? Because it relies on a small number of ships and buoys.
39
145535
3995
מדוע? כיוון שהם תלויים במספר קטן של אניות ומצופים.
02:29
How small a number was actually a great surprise.
40
149919
2871
הופתעתי לגלות עד כמה קטן הוא מספר זה.
02:33
Our National Oceanic and Atmospheric Administration,
41
153329
3121
ל"מינהל האוקיינוסים והאטמוספירה הלאומי" האמריקאי,
02:36
better known as NOAA,
42
156474
1623
הידוע בשם NOAA,
02:38
only has 16 ships,
43
158121
2329
יש רק 16 ספינות,
02:40
and there are less than 200 buoys offshore globally.
44
160969
4254
וישנם פחות מ-200 מצופים המרוחקים מן החוף בכל העולם.
02:45
It is easy to understand why:
45
165770
1671
קל להבין מדוע:
02:47
the oceans are an unforgiving place,
46
167465
2140
האוקיינוסים מהווים סביבה לא סלחנית,
02:49
and to collect in situ data, you need a big ship,
47
169629
3334
וכדי לאסוף מהם נתונים ישירות, נדרשת אניה גדולה,
02:52
capable of carrying a vast amount of fuel
48
172987
2334
אשר מסוגלת לשאת כמות עצומה של דלק
02:55
and large crews,
49
175345
1818
וצוותים גדולים,
02:57
costing hundreds of millions of dollars each,
50
177187
3179
ועולה מאות מיליוני דולרים,
03:00
or, big buoys tethered to the ocean floor with a four-mile-long cable
51
180390
5322
או מצופים גדולים הרתומים לקרקעית האוקיינוס עם כבלים באורך של 6.5 ק"מ
03:06
and weighted down by a set of train wheels,
52
186513
2995
המעוגנים בעזרת סדרה של גלגלי רכבת,
03:09
which is both dangerous to deploy and expensive to maintain.
53
189532
4609
שהצבתם מסוכנת ותחזוקתם יקרה.
03:14
What about satellites, you might ask?
54
194628
1926
מה לגבי לוויינים, אתם עשויים לשאול?
03:17
Well, satellites are fantastic,
55
197028
1903
ובכן, לוויינים הם נהדרים,
03:18
and they have taught us so much about the big picture
56
198955
2503
והם לימדו אותנו כל כך הרבה על התמונה הגדולה
03:21
over the past few decades.
57
201482
2021
במשך העשורים האחרונים.
03:23
However, the problem with satellites
58
203527
2376
אבל, הבעיה עם לוויינים,
03:25
is they can only see through one micron of the surface of the ocean.
59
205927
4280
היא שהם יכולים לצפות דרך מיקרון אחד בלבד של פני הים.
03:31
They have relatively poor spatial and temporal resolution,
60
211124
3573
יש להם רזולוצייה זמנית ומרחבית גרועה יחסית,
03:35
and their signal needs to be corrected for cloud cover and land effects
61
215450
4274
ואת האותות שלהם צריך לתקן עקב השפעות העננות, הטופוגרפיה,
03:39
and other factors.
62
219748
1208
וגורמים נוספים.
03:42
So what is going on in the oceans?
63
222094
3271
אז מה קורה באוקיינוסים?
03:45
And what are we trying to measure?
64
225929
1632
ומה אנחנו מנסים למדוד?
03:48
And how could a robot be of any use?
65
228283
2586
ואיך רובוט עשוי לשמש אותנו?
03:51
Let's zoom in on a small cube in the ocean.
66
231361
3898
הבה נתמקד בקוביה קטנה באוקיינוס.
03:55
One of the key things we want to understand is the surface,
67
235283
3308
אחד מנושאי המפתח אותם אנו רוצים להבין הוא פני הים,
03:58
because the surface, if you think about it,
68
238615
2039
כי פני הים, אם חושבים על זה,
04:00
is the nexus of all air-sea interaction.
69
240678
3299
הוא החוליה המקשרת בכל פעולת גומלין המתרחשת בין אויר לים.
04:04
It is the interface through which all energy and gases must flow.
70
244001
4994
זהו הממשק דרכו מתרחשים מעברי אנרגיה וגזים.
04:09
Our sun radiates energy,
71
249552
2100
השמש שלנו מקרינה אנרגיה,
04:11
which is absorbed by oceans as heat
72
251676
2896
אשר נספגת על-ידי האוקיינוסים כחום
04:14
and then partially released into the atmosphere.
73
254596
2856
ואז משתחררת חלקית לתוך האטמוספירה.
04:17
Gases in our atmosphere like CO2 get dissolved into our oceans.
74
257476
4168
גזים באטמוספירה שלנו כגון פחמן דו-חמצני מומסים לתוך האוקיינוסים.
04:22
Actually, about 30 percent of all global CO2 gets absorbed.
75
262099
3629
למעשה, כ-30 אחוז מהפחמן הדו-חמצני נספג.
04:26
Plankton and microorganisms release oxygen into the atmosphere,
76
266603
3608
פלנקטון ומיקרו-אורגניזמים משחררים חמצן לאטמוספירה,
04:30
so much so that every other breath you take comes from the ocean.
77
270235
4171
כך שכל נשימה שניה שאנו לוקחים מקורה מן האוקיינוס.
04:34
Some of that heat generates evaporation, which creates clouds
78
274430
3032
חלק מהחום גורם להתאדות, היוצרת עננים,
04:37
and then eventually leads to precipitation.
79
277486
2294
המובילים לבסוף למשקעים.
04:39
And pressure gradients create surface wind,
80
279804
2253
הבדלי לחצים יוצרים רוחות על פני הים,
04:42
which moves the moisture through the atmosphere.
81
282081
2797
אשר מסיעות את הלחות דרך האטמוספירה.
04:45
Some of the heat radiates down into the deep ocean
82
285731
3833
חלק מהחום קורן כלפי מטה אל עומקו של האוקיינוס
04:49
and gets stored in different layers,
83
289588
2128
ומאוחסן בשכבות שונות,
04:51
the ocean acting as some kind of planetary-scale boiler
84
291740
3305
והאוקיינוס ממלא תפקיד של מעין דוּד חימום בקנה מידה עולמי
04:55
to store all that energy,
85
295069
1621
לאיחסון כל האנרגיה,
04:56
which later might be released in short-term events like hurricanes
86
296714
3737
אשר מאוחר יותר עשויה להיות משוחררת באירועים קצרי-זמן כמו הוריקנים
05:00
or long-term phenomena like El Niño.
87
300475
2381
או ארוכי זמן כמו אל-ניניו.
05:03
These layers can get mixed up by vertical upwelling currents
88
303329
4315
השכבות האלה עשויות להתערבב ע"י זרמי עליית מי עומק אנכיים
05:07
or horizontal currents, which are key in transporting heat
89
307668
3446
או זרמים אופקיים, אשר מהווים גורם מפתח בהסעת חום
05:11
from the tropics to the poles.
90
311138
1974
מהאזורים הטרופיים אל הקטבים.
05:13
And of course, there is marine life,
91
313623
2799
וכמובן, יש את החיים הימיים,
05:16
occupying the largest ecosystem in volume on the planet,
92
316446
5016
אשר מהווים את המערכת האקולוגית הגדולה ביותר על פני כדור הארץ,
05:21
from microorganisms to fish to marine mammals,
93
321486
3702
מהמיקרוארגניזמים, דרך הדגים, ועד היונקים הימיים,
05:25
like seals, dolphins and whales.
94
325212
3008
כמו כלבי הים, הדולפינים והלווייתנים.
05:28
But all of these are mostly invisible to us.
95
328244
3577
אבל כל התהליכים האלה הם ברובם בלתי נראים לעינינו.
05:33
The challenge in studying those ocean variables at scale
96
333821
5376
האתגר הכרוך בחקר משתני האוקיינוס הללו בקנה מידה רחב
05:39
is one of energy,
97
339221
2174
קשור בעיקרו באנרגיה,
05:41
the energy that it takes to deploy sensors into the deep ocean.
98
341419
4123
האנרגיה הנדרשת כדי לתפעל חיישנים בעומק האוקיינוס.
05:46
And of course, many solutions have been tried --
99
346597
2293
וכמובן, הרבה פתרונות נוסו --
05:48
from wave-actuated devices
100
348914
1611
החל ממתקנים המופעלים ע"י גלים
05:50
to surface drifters
101
350549
1541
דרך מתקנים הצפים על פני הים
05:52
to sun-powered electrical drives --
102
352114
2722
וכלה בהנעה חשמלית ע"י השמש --
05:54
each with their own compromises.
103
354860
2112
כל אחד עם הפשרות שלו.
05:57
Our team breakthrough came from an unlikely source --
104
357745
3170
פריצת הדרך של הצוות שלנו הגיעה ממקור לא צפוי --
06:00
the pursuit of the world speed record in a wind-powered land yacht.
105
360939
4349
המרדף אחר שיא מהירות עולמי עבור יאכטת יבשה המונעת ע״י רוח.
06:05
It took 10 years of research and development
106
365742
2301
נדרשו 10 שנות מחקר ופיתוח
06:08
to come up with a novel wing concept
107
368067
2529
כדי להגיע לעיצוב כנף חדשני
06:10
that only uses three watts of power to control
108
370620
3808
אשר עושה שימוש ב-3 וואט בלבד של הֶספֵּק לצורך בקרה
06:14
and yet can propel a vehicle all around the globe
109
374452
3088
ועדיין יכול להניע כלי תחבורה סביב העולם
06:17
with seemingly unlimited autonomy.
110
377564
2200
עם מה שנראה כמו אוטונומיה בלתי מוגבלת.
06:20
By adapting this wing concept into a marine vehicle,
111
380262
3346
על ידי אימוץ עיצוב הכנף הזה עבור כלי תחבורה ימי,
06:24
we had the genesis of an ocean drone.
112
384356
2306
יצרנו לראשונה את ״רחפן-הים״.
06:27
Now, these are larger than they appear.
113
387280
2334
ובכן, הם גדולים יותר ממה שהם נראים.
06:29
They are about 15 feet high, 23 feet long, seven feet deep.
114
389638
4576
הם בגובה של כ-4.5 מטר, אורך של כ-7 מ', ועומק של כ-2 מ'.
06:34
Think of them as surface satellites.
115
394238
2053
חשבו עליהם כעל לוויינים שעל פני השטח.
06:36
They're laden with an array of science-grade sensors
116
396315
3138
הם מועמסים במערך של חיישנים באיכות מדעית
06:39
that measure all key variables,
117
399477
1808
אשר מודדים את כל משתני המפתח,
06:41
both oceanographic and atmospheric,
118
401309
2998
גם האוקיינוגרפיים וגם האטמוספריים,
06:44
and a live satellite link transmits this high-resolution data
119
404331
4357
ותקשורת לוויינית חיה משדרת נתונים מדוייקים אלה,
06:48
back to shore in real time.
120
408712
2042
בחזרה לחוף בזמן אמת.
06:51
Our team has been hard at work over the past few years,
121
411515
2878
הצוות שלנו עבד קשה במשך השנים האחרונות,
06:54
conducting missions in some of the toughest ocean conditions
122
414417
3508
וביצע משימות בתנאי סביבה ימית,
06:57
on the planet,
123
417949
1224
מן הקשים שעל כדור הארץ,
06:59
from the Arctic to the tropical Pacific.
124
419197
2465
מן האזור הארקטי של האוקיינוס השקט ועד אזורו הטרופי.
07:01
We have sailed all the way to the polar ice shelf.
125
421686
2724
הפלגנו כל הדרך אל מדף הקרח הקוטבי.
07:04
We have sailed into Atlantic hurricanes.
126
424434
2339
הפלגנו אל תוך הוריקנים אטלנטיים.
07:07
We have rounded Cape Horn,
127
427159
1958
היקפנו את כף הורן,
07:09
and we have slalomed between the oil rigs of the Gulf of Mexico.
128
429141
3239
וזגזגנו בין אסדות הנפט של מפרץ מכסיקו.
07:12
This is one tough robot.
129
432404
2330
זהו רובוט ממש קשוח.
07:15
Let me share with you recent work that we did
130
435629
2981
הרשו לי לשתף אתכם בעבודה שעשינו לאחרונה
07:18
around the Pribilof Islands.
131
438634
1874
סביב איי פריבילוף.
07:20
This is a small group of islands deep in the cold Bering Sea
132
440532
3919
זוהי קבוצה קטנה של איים בעומקו של ים בֵּרינג הקר
07:24
between the US and Russia.
133
444475
2162
בין ארה"ב לרוסיה.
07:26
Now, the Bering Sea is the home of the walleye pollock,
134
446661
3450
ים ברינג הינו סביבת המגורים של דג הבקלה האלסקית,
07:30
which is a whitefish you might not recognize,
135
450135
2575
שזהו דג לבן שאולי אינכם מזהים,
07:32
but you might likely have tasted if you enjoy fish sticks or surimi.
136
452734
4687
אבל קרוב לודאי שטעמתם אותו אם אתם אוהבים מקלות דג או סוּרימי.
07:37
Yes, surimi looks like crabmeat, but it's actually pollock.
137
457445
3622
נכון, סורימי נראה כמו בשר סרטנים, אבל זהו למעשה דג ממשפחת השיבוטיים.
07:41
And the pollock fishery is the largest fishery in the nation,
138
461908
3010
ומדגת הדגים השיבוטיים היא המדגה הגדולה ביותר במדינה,
07:44
both in terms of value and volume --
139
464942
2545
גם מבחינת ערך וגם מבחינת כמות --
07:47
about 3.1 billion pounds of fish caught every year.
140
467511
3469
בערך 1.4 מיליון טון של דגים נתפסים כל שנה.
07:51
So over the past few years, a fleet of ocean drones
141
471695
2699
וכך במשך מספר השנים האחרונות, צי של רחפנים ימיים
07:54
has been hard at work in the Bering Sea
142
474418
2226
עבד קשה בים ברינג
07:56
with the goal to help assess the size of the pollock fish stock.
143
476668
4455
במטרה לאמוד את גודלו של מלאי הדגים השיבוטיים.
08:01
This helps improve the quota system that's used to manage the fishery
144
481147
3771
זה מסייע בשיפור מערכת המכסה שמשמשת לנהול המדגה
08:04
and help prevent a collapse of the fish stock
145
484942
2168
ועוזר במניעת קריסת מלאי הדגים
08:07
and protects this fragile ecosystem.
146
487134
2944
ומגן על מערכת אקולוגית שבירה זו.
08:10
Now, the drones survey the fishing ground using acoustics,
147
490538
4809
רחפני-הים סורקים את אזורי גידול הדגה באמצעות אקוסטיקה,
08:15
i.e., a sonar.
148
495371
1524
כלומר, באמצעות סונאר.
08:16
This sends a sound wave downwards,
149
496919
3221
הם שולחים גלי קול כלפי מטה,
08:20
and then the reflection, the echo from the sound wave
150
500164
2510
ואז ההד של גלי הקול,
08:22
from the seabed or schools of fish,
151
502698
1758
המוחזר מקרקעית הים או מלהקות הדגים,
08:24
gives us an idea of what's happening below the surface.
152
504480
2910
נותן לנו מושג מה קורה מתחת לפני הים.
08:27
Our ocean drones are actually pretty good at this repetitive task,
153
507849
4006
רחפני-הים שלנו הם למעשה די טובים במשימות חוזרות ונשנות מעין אלו,
08:31
so they have been gridding the Bering Sea day in, day out.
154
511879
3905
וכך הם רישתו את ים ברינג יום אחר יום.
08:35
Now, the Pribilof Islands are also the home of a large colony of fur seals.
155
515808
6959
איי פריבילוף הם גם סביבת המגורים של מושבה גדולה של דובי ים.
08:43
In the 1950s, there were about two million individuals in that colony.
156
523175
4489
בשנות ה-50 של המאה העשרים המושבה מנתה כשני מיליון דובים.
08:48
Sadly, these days, the population has rapidly declined.
157
528374
3760
לצערנו, בימים אלה, האוכלוסיה קָטנה במהירות.
08:52
There's less than 50 percent of that number left,
158
532158
2343
פחות מ-50 אחוז ממספר זה נותרו,
08:54
and the population continues to fall rapidly.
159
534525
2508
והאוכלוסיה ממשיכה לקטון במהירות.
08:57
So to understand why,
160
537904
2103
כדי להבין מדוע,
09:00
our science partner at the National Marine Mammal Laboratory
161
540031
3489
השותף המדעי שלנו במעבדה הלאומית ליונקים ימיים
09:03
has fitted a GPS tag on some of the mother seals,
162
543544
3337
התאים תגית GPS לכמה מהאמהות במושבה,
09:06
glued to their furs.
163
546905
1477
והדביק אותה לפרוותן.
09:08
And this tag measures location and depth
164
548406
3001
והתגית הזאת מודדת מיקום ועומק
09:11
and also has a really cool little camera
165
551431
2332
ויש בה גם מצלמה קטנה ומדליקה
09:13
that's triggered by sudden acceleration.
166
553787
2396
המופעלת ע"י האצה פתאומית.
09:16
Here is a movie taken by an artistically inclined seal,
167
556207
3914
הנה סרט שצולם על-ידי דובת ים בעלת נטייה אמנותית,
09:20
giving us unprecedented insight into an underwater hunt
168
560145
3741
שנותן לנו תובנה חסרת-תקדים על צייד תת-מיימי
09:23
deep in the Arctic,
169
563910
1814
עמוק בים הארקטי,
09:25
and the shot of this pollock prey
170
565748
2372
וצילום של דגי שיבוט אלה
09:28
just seconds before it gets devoured.
171
568144
2766
שניות לפני שהם נטרפים.
09:30
Now, doing work in the Arctic is very tough, even for a robot.
172
570934
3786
ובכן, העבודה בים הארקטי זו משימה קשה מאד, אפילו עבור רובוט.
09:34
They had to survive a snowstorm in August
173
574744
2590
הם צריכים לשרוד סופת שלגים באוגוסט
09:37
and interferences from bystanders --
174
577358
3491
והפרעות מעוברי אורח --
09:40
that little spotted seal enjoying a ride.
175
580873
3258
כלב ים מנוקד קטן זה נהנה לתפוס טרמפ.
09:44
(Laughter)
176
584155
2561
(צחוק)
09:47
Now, the seal tags have recorded over 200,000 dives over the season,
177
587378
6287
ובכן, התגיות שעל דובות הים רשמו מעל ל-200,000 צלילות בעונה,
09:54
and upon a closer look,
178
594395
1959
ובמבט קרוב יותר,
09:56
we get to see the individual seal tracks and the repetitive dives.
179
596378
4531
אנו יכולים לראות מסלולים אינדובידואלים ואת הצלילות החוזרות ונשנות.
10:01
We are on our way to decode what is really happening
180
601413
2857
אנחנו בדרכנו לפענח מה שבאמת קורה
10:04
over that foraging ground,
181
604294
1679
בשדה הצייד הזה,
10:05
and it's quite beautiful.
182
605997
1345
וזה יפהפה.
10:08
Once you superimpose the acoustic data collected by the drones,
183
608362
3403
ברגע שמוסיפים לזה את הנתונים האקוסטיים שנאספו ע"י רחפני-הים
10:11
a picture starts to emerge.
184
611789
2124
התמונה מתחילה להתגלות
10:13
As the seals leave the islands and swim from left to right,
185
613937
4372
כאשר דובי הים עוזבים את האיים ושוחים משמאל לימין,
10:18
they are observed to dive at a relatively shallow depth of about 20 meters,
186
618333
4413
נראה שהם צוללים לעומק רדוד יחסית של 20 מטר בערך,
10:22
which the drone identifies is populated by small young pollock
187
622770
4089
אזור שעל פי רחפן-הים מאוכלס בדגי שיבוט קטנים וצעירים
10:26
with low calorific content.
188
626883
2083
בעלי ערך קלורי נמוך.
10:28
The seals then swim much greater distance and start to dive deeper
189
628990
4124
דובי הים שוחים אז למרחק רב יותר ומתחילים לצלול יותר לעומק,
10:33
to a place where the drone identifies larger, more adult pollock,
190
633138
4672
לאזור שעל פי רחפן-הים מאוכלס בדגי שיבוט בוגרים וגדולים יותר,
10:37
which are more nutritious as fish.
191
637834
2259
ומזינים יותר.
10:40
Unfortunately, the calories expended by the mother seals
192
640117
4122
לרוע המזל, דובות הים משתמשות בקלוריות העודפות
10:44
to swim this extra distance
193
644263
2123
כדי לשחות את המרחק העודף
10:46
don't leave them with enough energy to lactate their pups back on the island,
194
646410
4916
ולא נשארת להן מספיק אנרגיה לייצור חלב עבור הגורים שלהם עם חזרתן לאי,
10:51
leading to the population decline.
195
651350
2034
מה שמוביל לדעיכת האוכלוסיה.
10:54
Further, the drones identify that the water temperature around the island
196
654408
5347
נוסף על כך, רחפני-הים מזהים שטמפרטורת המים סביב האי
10:59
has significantly warmed.
197
659779
1685
עלתה באופן משמעותי.
11:01
It might be one of the driving forces that's pushing the pollock north,
198
661488
4300
זה עלול להיות אחד הגורמים שמניעים את דגי השיבוט צפונה,
11:05
and to spread in search of colder regions.
199
665812
2455
וגורמים להם להתפזר בחיפוש אחר אזורים קרים יותר.
11:08
So the data analysis is ongoing,
200
668765
1785
ניתוח הנתונים עדיין נמשך,
11:10
but already we can see that some of the pieces of the puzzle
201
670574
3379
אבל אנחנו כבר יכולים לראות שחלקים מחידת חייהם המסתוריים של דובי הים
11:13
from the fur seal mystery
202
673977
1373
11:15
are coming into focus.
203
675374
1601
מתחילים להחשף.
11:18
But if you look back at the big picture,
204
678690
2089
אבל אם מסתכלים בחזרה על התמונה הגדולה,
11:20
we are mammals, too.
205
680803
1501
גם אנחנו יונקים.
11:23
And actually, the oceans provide up to 20 kilos of fish per human per year.
206
683032
3824
ולמעשה, האוקיינוסים מספקים לנו עד 20 ק״ג של דגים לכל אדם בשנה.
11:26
As we deplete our fish stocks, what can we humans learn
207
686880
3129
בעוד אנו מדללים את מאגרי הדגים שלנו, מה אנו בני האדם יכולים ללמוד
11:30
from the fur seal story?
208
690033
1585
מהסיפור של דובי הים?
11:32
And beyond fish, the oceans affect all of us daily
209
692719
2873
ומעבר לדגים, האוקיינוסים משפיעים על כולנו מדי יום
11:35
as they drive global weather systems,
210
695616
1874
כיוון שהם מניעים מערכות מזג אויר עולמיות,
11:37
which affect things like global agricultural output
211
697514
2761
שמשפיעות על דברים כמו התפוקה החקלאית העולמית
11:40
or can lead to devastating destruction of lives and property
212
700299
3629
או יכולות לגרום לאובדן של חיים ורכוש
11:43
through hurricanes, extreme heat and floods.
213
703952
3201
דרך הוריקנים, חום קיצוני ושטפונות.
11:47
Our oceans are pretty much unexplored and undersampled,
214
707756
3780
האוקיינוסים שלנו ברובם טרם נחקרו וטרם נדגמו,
11:51
and today, we still know more about other planets than our own.
215
711560
4437
והיום, הידע שלנו על כוכבי לכת אחרים קטן מהידע על הכוכב שלנו.
11:56
But if you divide this vast ocean in six-by-six-degree squares,
216
716021
3788
אבל אם תחלקו את האוקיינוסים הענקים האלו למשבצות של שש-על-שש מעלות,
11:59
each about 400 miles long,
217
719833
2817
כל אחת באורך של כ-640 ק"מ,
12:03
you'd get about 1,000 such squares.
218
723539
2154
תקבלו כ-1,000 משבצות כאלה.
12:05
So little by little, working with our partners,
219
725717
2296
אז צעד אחר צעד, כשאנו עובדים עם שותפינו,
12:08
we are deploying one ocean drone in each of those boxes,
220
728037
4098
אנו מכניסים לפעולה רחפן-ים בכל אחת ממשבצות אלה,
12:12
the hope being that achieving planetary coverage
221
732159
2422
בתקווה שהשגת כיסוי מלא של כדור הארץ
12:14
will give us better insights into those planetary systems
222
734605
3180
תיתן לנו תובנות טובות יותר על המערכות הפלנטריות
12:17
that affect humanity.
223
737809
1311
אשר משפיעות על האנושות.
12:19
We have been using robots to study distant worlds in our solar system
224
739603
3612
השתמשנו ברובוטים כדי לחקור עולמות רחוקים במערכת השמש שלנו
12:23
for a while now.
225
743239
1190
כבר מזה זמן רב.
12:24
Now it is time to quantify our own planet,
226
744939
2631
כעת הזמן לכמת את הכוכב שלנו,
12:28
because we cannot fix what we cannot measure,
227
748440
3839
כי אנו לא יכולים לתקן את מה שאיננו יכולים למדוד,
12:32
and we cannot prepare for what we don't know.
228
752303
2892
ואנו לא יכולים להתכונן לבלתי ידוע.
12:35
Thank you.
229
755761
1160
תודה רבה.
12:36
(Applause)
230
756945
3074
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7