How a fleet of wind-powered drones is changing our understanding of the ocean | Sebastien de Halleux
171,488 views ・ 2018-12-11
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Hirohisa Suzuki
校正: Masaki Yanagishita
00:12
We know more about
other planets than our own,
0
12896
3746
私たちは地球のことよりも
他の惑星についてよく知っています
00:17
and today, I want to show you
a new type of robot
1
17446
3224
だから今日は 地球のことを
もっと知るために作られた
00:20
designed to help us
better understand our own planet.
2
20693
4040
新しいタイプのロボットを紹介します
00:25
It belongs to a category
3
25408
1612
海洋学の分野では
00:27
known in the oceanographic community
as an unmanned surface vehicle, or USV.
4
27044
4954
無人水上艇 またはUSVと呼ばれる
カテゴリーに属します
00:32
And it uses no fuel.
5
32665
1930
このロボットは燃料を必要としません
00:35
Instead, it relies
on wind power for propulsion.
6
35047
3934
代わりに風力で進みます
00:39
And yet, it can sail around the globe
for months at a time.
7
39005
3755
それにもかかわらず
世界中を一度に何か月も航行できるのです
00:43
So I want to share with you
why we built it,
8
43474
2878
何故 このロボットを作ったのか
どんな意味があるのかを
00:46
and what it means for you.
9
46376
1492
ご説明しようと思います
00:49
A few years ago, I was on a sailboat
making its way across the Pacific,
10
49814
4584
数年前 サンフランシスコからハワイまで
00:54
from San Francisco to Hawaii.
11
54422
2198
ヨットで横断していました
00:57
I had just spent the past 10 years
working nonstop,
12
57296
3354
それまでの10年間
何億というユーザーのために
01:00
developing video games
for hundreds of millions of users,
13
60674
3116
休まずに働き
ビデオゲームを開発してきました
01:03
and I wanted to take a step back
and look at the big picture
14
63814
3521
それで 現場から離れて
広く世界を知り
01:07
and get some much-needed thinking time.
15
67359
1937
考える時間が欲しくなったのです
01:09
I was the navigator on board,
16
69918
1545
私は航海士でした
01:12
and one evening, after a long session
analyzing weather data
17
72034
3664
気象データを分析して航路を定めるという
骨の折れる仕事を終えた ある夕方に
01:15
and plotting our course,
18
75722
1629
01:17
I came up on deck and saw
this beautiful sunset.
19
77375
3074
甲板に出ると この美しい夕日を見たのです
01:20
And a thought occurred to me:
20
80814
1433
すると ある考えが浮かびました
01:22
How much do we really know
about our oceans?
21
82747
3354
私たちは海のことを
実際にはどれくらい知っているのか?
01:27
The Pacific was stretching all around me
as far as the eye could see,
22
87252
3879
太平洋は私の周りに見渡す限り広がっていて
01:31
and the waves were
rocking our boat forcefully,
23
91155
2315
船は波によって大きく揺らされていました
01:33
a sort of constant reminder
of its untold power.
24
93494
3206
海のはかり知れない力を
常に思い知らせるかのようでした
01:37
How much do we really know
about our oceans?
25
97291
3232
海について どの程度のことを
実際は知っているのだろうか?
01:41
I decided to find out.
26
101235
1538
私は調べて見ようと決心しました
01:44
What I quickly learned
is that we don't know very much.
27
104362
3109
すぐに分かったことは
私たちは海をよく知らないということです
01:47
The first reason is just
how vast oceans are,
28
107495
3126
第一の理由は正に海の大きさによるものです
01:50
covering 70 percent of the planet,
29
110645
2341
地球の70%をも覆う広さです
01:53
and yet we know they drive
complex planetary systems
30
113010
3545
ただ 地球規模の複雑な現象が
海によるものだということはわかっています
01:56
like global weather,
31
116579
1180
例えば 誰もに毎日影響を与え
01:57
which affect all of us on a daily basis,
32
117783
2445
時には 劇的な影響及ぼす
02:00
sometimes dramatically.
33
120252
1618
地球全体の気象などです
02:02
And yet, those activities
are mostly invisible to us.
34
122562
3184
それなのに そういった現象について
私たちはほとんど知りません
02:06
Ocean data is scarce by any standard.
35
126944
3765
海の情報はどう考えても少ないのです
02:11
Back on land, I had grown used to
accessing lots of sensors --
36
131268
5104
陸について考えてみれば
多くのセンサーがあります
02:16
billions of them, actually.
37
136396
1628
実際に何十億もです
02:18
But at sea, in situ data
is scarce and expensive.
38
138576
6454
しかし海の場合は
現場データが不足し それに高価です
02:25
Why? Because it relies on
a small number of ships and buoys.
39
145535
3995
何故でしょう?
数少ない船やブイに頼っているからです
02:29
How small a number
was actually a great surprise.
40
149919
2871
その少なさには本当に驚きます
02:33
Our National Oceanic
and Atmospheric Administration,
41
153329
3121
NOAAとして知られている
02:36
better known as NOAA,
42
156474
1623
アメリカ海洋大気庁によれば
02:38
only has 16 ships,
43
158121
2329
船はたったの16隻です
02:40
and there are less than
200 buoys offshore globally.
44
160969
4254
ブイは世界中の沖に
200基未満しかありません
02:45
It is easy to understand why:
45
165770
1671
理由は簡単です
02:47
the oceans are an unforgiving place,
46
167465
2140
海の環境は非常に厳しいからです
02:49
and to collect in situ data,
you need a big ship,
47
169629
3334
現場データを収集するには
大量の燃料を運べて
02:52
capable of carrying a vast amount of fuel
48
172987
2334
多くの船員が乗れる
02:55
and large crews,
49
175345
1818
巨大な船が必要です
02:57
costing hundreds
of millions of dollars each,
50
177187
3179
一隻につき何億ドルもかかります
03:00
or, big buoys tethered to the ocean floor
with a four-mile-long cable
51
180390
5322
海底へとつながる大きなブイは
4マイルの長さのケーブルを付けられ
03:06
and weighted down
by a set of train wheels,
52
186513
2995
重りとして列車の車輪が
いくつか使われています
03:09
which is both dangerous to deploy
and expensive to maintain.
53
189532
4609
配備するのは危険ですし
維持するには多くのお金がかかります
03:14
What about satellites, you might ask?
54
194628
1926
衛星はどうなのかと思うかもしれません
03:17
Well, satellites are fantastic,
55
197028
1903
衛星は素晴らしいです
03:18
and they have taught us
so much about the big picture
56
198955
2503
数十年に渡って地球の全体像を
03:21
over the past few decades.
57
201482
2021
衛星によって把握してきました
03:23
However, the problem with satellites
58
203527
2376
しかし衛星からでは
03:25
is they can only see through one micron
of the surface of the ocean.
59
205927
4280
海面から1ミクロンまでの深さしか
観測できない項目もあります
03:31
They have relatively poor
spatial and temporal resolution,
60
211124
3573
衛星は時間的・空間的に
解像度が比較的低いです
03:35
and their signal needs to be corrected
for cloud cover and land effects
61
215450
4274
また 雲に覆われた部分や
陸の影響 その他の要素を
03:39
and other factors.
62
219748
1208
補正することが必要です
03:42
So what is going on in the oceans?
63
222094
3271
それでは海で何が起きているのでしょう?
03:45
And what are we trying to measure?
64
225929
1632
何を計測したいのか?
03:48
And how could a robot be of any use?
65
228283
2586
ロボットは何の役に立つのでしょう?
03:51
Let's zoom in on
a small cube in the ocean.
66
231361
3898
海の中の小さな一区画に着目します
03:55
One of the key things we want
to understand is the surface,
67
235283
3308
私たちが知りたい
重要なものの一つは海面です
03:58
because the surface,
if you think about it,
68
238615
2039
考えてみれば 海面には
04:00
is the nexus of all air-sea interaction.
69
240678
3299
空と海との相互作用が
全て集まっているのですから
04:04
It is the interface through which
all energy and gases must flow.
70
244001
4994
全てのエネルギーや気体が
通り抜ける境界面です
04:09
Our sun radiates energy,
71
249552
2100
太陽はエネルギーを放射します
04:11
which is absorbed by oceans as heat
72
251676
2896
それは海に熱として吸収されます
04:14
and then partially released
into the atmosphere.
73
254596
2856
その一部は大気に放出されます
04:17
Gases in our atmosphere like CO2
get dissolved into our oceans.
74
257476
4168
大気中のCO2のような気体は海に溶解します
04:22
Actually, about 30 percent
of all global CO2 gets absorbed.
75
262099
3629
実際に 世界中の約30%のCO2が
吸収されます
04:26
Plankton and microorganisms
release oxygen into the atmosphere,
76
266603
3608
プランクトンや微生物は
酸素を大気中に大量に放出するので
04:30
so much so that every other breath
you take comes from the ocean.
77
270235
4171
呼吸する酸素の半分は
海からくるほどです
04:34
Some of that heat generates evaporation,
which creates clouds
78
274430
3032
海の熱は蒸気を生み
それは雲になり
04:37
and then eventually
leads to precipitation.
79
277486
2294
やがてそれは降雨へとなります
04:39
And pressure gradients
create surface wind,
80
279804
2253
気圧の勾配が地球表面の風を生み出し
04:42
which moves the moisture
through the atmosphere.
81
282081
2797
大気中で水を移動させます
04:45
Some of the heat radiates down
into the deep ocean
82
285731
3833
熱の一部は深海にまで届いて
04:49
and gets stored in different layers,
83
289588
2128
異なる層に蓄積されます
04:51
the ocean acting as some kind
of planetary-scale boiler
84
291740
3305
海はまるで惑星規模のボイラーのように作用し
04:55
to store all that energy,
85
295069
1621
全ての熱エネルギーをため込み
04:56
which later might be released
in short-term events like hurricanes
86
296714
3737
短期的にはハリケーンや
長期的にはエルニーニョのような
05:00
or long-term phenomena like El Niño.
87
300475
2381
気象現象を通じて放出されます
05:03
These layers can get mixed up
by vertical upwelling currents
88
303329
4315
垂直上昇流または水平流によって
これらの層は混合され
05:07
or horizontal currents,
which are key in transporting heat
89
307668
3446
熱帯地帯から
北極・南極に熱を運ぶのに
05:11
from the tropics to the poles.
90
311138
1974
重要な役割をします
05:13
And of course, there is marine life,
91
313623
2799
そしてもちろん 微生物や魚から
05:16
occupying the largest ecosystem
in volume on the planet,
92
316446
5016
アシカやイルカやクジラのような
海洋哺乳類に至るまでの
05:21
from microorganisms to fish
to marine mammals,
93
321486
3702
地球の最も大きな生態系を成す
05:25
like seals, dolphins and whales.
94
325212
3008
海の生物がいます
05:28
But all of these
are mostly invisible to us.
95
328244
3577
海の生物のほとんどは
私たちには見えません
05:33
The challenge in studying
those ocean variables at scale
96
333821
5376
そういった海を表す変数を
大規模に研究する際の課題の一つは
05:39
is one of energy,
97
339221
2174
エネルギーの問題です
05:41
the energy that it takes to deploy
sensors into the deep ocean.
98
341419
4123
つまり 深海までセンサーを
配備するために使うエネルギーです
05:46
And of course, many solutions
have been tried --
99
346597
2293
もちろん様々な解決策が試されました
05:48
from wave-actuated devices
100
348914
1611
波を利用した装置から
05:50
to surface drifters
101
350549
1541
海面を漂う装置や
05:52
to sun-powered electrical drives --
102
352114
2722
太陽光発電を利用した電気装置ー
05:54
each with their own compromises.
103
354860
2112
其々に妥協点があります
05:57
Our team breakthrough came
from an unlikely source --
104
357745
3170
私たちのチームのブレイクスルーは
予期せぬ場所から生まれました―
06:00
the pursuit of the world speed record
in a wind-powered land yacht.
105
360939
4349
風力で動くランドヨットでの
スピード世界記録を目指すチャレンジです
06:05
It took 10 years of research
and development
106
365742
2301
10年間に及ぶ研究開発により
06:08
to come up with a novel wing concept
107
368067
2529
限りなく自立性がありながら
06:10
that only uses three watts
of power to control
108
370620
3808
制御するのにたった3ワットしか使わないのに
06:14
and yet can propel a vehicle
all around the globe
109
374452
3088
乗り物で世界中巡れるような
06:17
with seemingly unlimited autonomy.
110
377564
2200
新しいコンセプトの翼形状を
考え出しました
06:20
By adapting this wing concept
into a marine vehicle,
111
380262
3346
その翼のコンセプトを
海上の移動手段に適用することで
06:24
we had the genesis of an ocean drone.
112
384356
2306
海上ドローンは始まりました
06:27
Now, these are larger than they appear.
113
387280
2334
ドローンは見た目よりも大きく
06:29
They are about 15 feet high,
23 feet long, seven feet deep.
114
389638
4576
およそ 高さは4.5メートル
縦横は7×2メートルです
06:34
Think of them as surface satellites.
115
394238
2053
海面にある衛星と思ってください
06:36
They're laden with an array
of science-grade sensors
116
396315
3138
ドローンは海と大気に関する
06:39
that measure all key variables,
117
399477
1808
主要な変数を全て計測する
06:41
both oceanographic and atmospheric,
118
401309
2998
精度の高いセンサー群を積んでいます
06:44
and a live satellite link transmits
this high-resolution data
119
404331
4357
そして 衛星通信により高解像度のデータを
06:48
back to shore in real time.
120
408712
2042
リアルタイムで陸地に送ります
06:51
Our team has been hard at work
over the past few years,
121
411515
2878
私たちのチームは数年間に渡って
06:54
conducting missions in some of
the toughest ocean conditions
122
414417
3508
地球で最も厳しい海洋環境の中で
この取り組みを熱心に行ってきました
06:57
on the planet,
123
417949
1224
06:59
from the Arctic to the tropical Pacific.
124
419197
2465
北極圏から熱帯太平洋に至るまでです
07:01
We have sailed all the way
to the polar ice shelf.
125
421686
2724
はるばる極地の棚氷にまで行きました
07:04
We have sailed into Atlantic hurricanes.
126
424434
2339
大西洋のハリケーンの中にも行きました
07:07
We have rounded Cape Horn,
127
427159
1958
ホーン岬を回りました
07:09
and we have slalomed between
the oil rigs of the Gulf of Mexico.
128
429141
3239
メキシコ湾の石油掘削装置の間を
すり抜けてきました
07:12
This is one tough robot.
129
432404
2330
タフなロボットですね
07:15
Let me share with you
recent work that we did
130
435629
2981
最近 プリビロフ諸島のあたりで行った
07:18
around the Pribilof Islands.
131
438634
1874
私たちの仕事を紹介します
07:20
This is a small group of islands
deep in the cold Bering Sea
132
440532
3919
プリビロフ諸島は
アメリカとロシアの間のベーリング海にある
07:24
between the US and Russia.
133
444475
2162
小さな島の集まりです
07:26
Now, the Bering Sea is the home
of the walleye pollock,
134
446661
3450
ベーリング海はスケトウダラの故郷です
07:30
which is a whitefish
you might not recognize,
135
450135
2575
スケトウダラは白身魚で
ご存じないかもしれませんが
07:32
but you might likely have tasted
if you enjoy fish sticks or surimi.
136
452734
4687
もし魚のスティックやカニ風味かまぼこが
好きなら 食べたことがあるでしょう
07:37
Yes, surimi looks like crabmeat,
but it's actually pollock.
137
457445
3622
カニ肉のように見えますが
本当はスケトウダラです
07:41
And the pollock fishery
is the largest fishery in the nation,
138
461908
3010
スケトウダラ漁は
国内で最大規模の漁業です
07:44
both in terms of value and volume --
139
464942
2545
金額と量の両方の意味においてです―
07:47
about 3.1 billion pounds
of fish caught every year.
140
467511
3469
毎年 31億ポンドの水揚げ量があります
07:51
So over the past few years,
a fleet of ocean drones
141
471695
2699
この数年間 何台かのドローンで
07:54
has been hard at work in the Bering Sea
142
474418
2226
ベーリング海で
07:56
with the goal to help assess
the size of the pollock fish stock.
143
476668
4455
スケトウダラの漁業資源の
規模を調査しています
08:01
This helps improve the quota system
that's used to manage the fishery
144
481147
3771
この調査は漁場を管理して
漁業資源の枯渇を防ぐための
08:04
and help prevent a collapse
of the fish stock
145
484942
2168
クオータ制を改良するのに役立ち
08:07
and protects this fragile ecosystem.
146
487134
2944
損なわれやすい生態系を保護します
08:10
Now, the drones survey
the fishing ground using acoustics,
147
490538
4809
現在 ドローンは音響機器を使って
漁場の調査をしています
08:15
i.e., a sonar.
148
495371
1524
すなわちソナーです
08:16
This sends a sound wave downwards,
149
496919
3221
ソナーは音波を下方に発信します
08:20
and then the reflection,
the echo from the sound wave
150
500164
2510
そして 海底または魚群からの
08:22
from the seabed or schools of fish,
151
502698
1758
音波の反響によって
08:24
gives us an idea of what's happening
below the surface.
152
504480
2910
海面下で何が起きているのかを
把握することができます
08:27
Our ocean drones are actually
pretty good at this repetitive task,
153
507849
4006
私たちの海洋ドローンは
この反復調査にとても適しています
08:31
so they have been gridding
the Bering Sea day in, day out.
154
511879
3905
ドローンは夜を日に継ぎ
ベーリング海を調査しているのです
08:35
Now, the Pribilof Islands are also
the home of a large colony of fur seals.
155
515808
6959
そして プリビロフ諸島は
オットセイの群棲地でもあります
08:43
In the 1950s, there were about
two million individuals in that colony.
156
523175
4489
1950年 2百万頭のオットセイが
群棲地に暮らしていました
08:48
Sadly, these days,
the population has rapidly declined.
157
528374
3760
悲しいことに昨今
急激にその数は減少しています
08:52
There's less than 50 percent
of that number left,
158
532158
2343
元の数の50%未満しか
生き残っていません
08:54
and the population
continues to fall rapidly.
159
534525
2508
さらに 急激に減り続けています
08:57
So to understand why,
160
537904
2103
その原因を知るために
09:00
our science partner at
the National Marine Mammal Laboratory
161
540031
3489
国立海洋哺乳類研究所の
研究パートナーが
09:03
has fitted a GPS tag
on some of the mother seals,
162
543544
3337
GPS機能のあるタグを
母オットセイの
09:06
glued to their furs.
163
546905
1477
身体に糊付けしました
09:08
And this tag measures location and depth
164
548406
3001
このタグにより位置と深さがわかります
09:11
and also has a really cool little camera
165
551431
2332
そして 急激な加速時に自動的に作動する
09:13
that's triggered by sudden acceleration.
166
553787
2396
小さなカメラを搭載しています
09:16
Here is a movie taken
by an artistically inclined seal,
167
556207
3914
これは北極の深い海の中での
狩りの様子を知ることのできる―
09:20
giving us unprecedented insight
into an underwater hunt
168
560145
3741
芸術的な狩りの動きをするオットセイと
09:23
deep in the Arctic,
169
563910
1814
09:25
and the shot of this pollock prey
170
565748
2372
餌となるスケトウダラの映像です
09:28
just seconds before it gets devoured.
171
568144
2766
これは捕食される瞬間のほんの数秒前です
09:30
Now, doing work in the Arctic
is very tough, even for a robot.
172
570934
3786
ロボットとはいえ
北極圏での作業は厳しいです
09:34
They had to survive a snowstorm in August
173
574744
2590
8月にも 吹雪を耐え忍んだり
09:37
and interferences from bystanders --
174
577358
3491
思わぬ訪問者による妨害を
我慢したりしなければいけません―
09:40
that little spotted seal enjoying a ride.
175
580873
3258
小さなゴマフアザラシが
乗っかって遊んでいます
09:44
(Laughter)
176
584155
2561
(笑)
09:47
Now, the seal tags have recorded
over 200,000 dives over the season,
177
587378
6287
オットセイのタグはシーズンを通して
20万回以上の潜水の映像を撮影しています
09:54
and upon a closer look,
178
594395
1959
よく観察してみると
09:56
we get to see the individual seal tracks
and the repetitive dives.
179
596378
4531
オットセイの行動経路と
繰り返しの潜水がわかりました
10:01
We are on our way to decode
what is really happening
180
601413
2857
私たちは狩り場で実際に何が起きているのかを
10:04
over that foraging ground,
181
604294
1679
解明しようとしています
10:05
and it's quite beautiful.
182
605997
1345
見事なものですよ
10:08
Once you superimpose the acoustic data
collected by the drones,
183
608362
3403
ドローンによって集められた
音響データを重ね合わせてみると
10:11
a picture starts to emerge.
184
611789
2124
その実像がわかりはじめます
10:13
As the seals leave the islands
and swim from left to right,
185
613937
4372
オットセイが島から離れて
縦横無尽に泳ぎ回るときに
10:18
they are observed to dive at a relatively
shallow depth of about 20 meters,
186
618333
4413
深さ20メートルくらいの比較的浅い場所で
泳いでいることが観察されています
10:22
which the drone identifies
is populated by small young pollock
187
622770
4089
ドローンの調査によれば
カロリーの低い 小さなスケトウダラが
10:26
with low calorific content.
188
626883
2083
多くいる場所です
10:28
The seals then swim much greater distance
and start to dive deeper
189
628990
4124
そしてオットセイは
もっと遠くて深いところまで潜ります
10:33
to a place where the drone identifies
larger, more adult pollock,
190
633138
4672
そこはドローンの調査によれば
より栄養価の高い魚である
10:37
which are more nutritious as fish.
191
637834
2259
大きなスケトウダラがいる場所です
10:40
Unfortunately, the calories expended
by the mother seals
192
640117
4122
残念ながら より遠くまで泳ぐために
母親のオットセイは
10:44
to swim this extra distance
193
644263
2123
カロリーを使ってしまうので
10:46
don't leave them with enough energy
to lactate their pups back on the island,
194
646410
4916
陸に戻ってから子供に乳を与えるのに
十分なエネルギーは残されていません
10:51
leading to the population decline.
195
651350
2034
そのために群れの頭数は
減少してしまうのです
10:54
Further, the drones identify that
the water temperature around the island
196
654408
5347
さらに ドローンは島の周りの水温が
著しく上昇していることを
10:59
has significantly warmed.
197
659779
1685
発見しました
11:01
It might be one of the driving forces
that's pushing the pollock north,
198
661488
4300
その水温の上昇によってスケトウダラは
さらに温度の低い場所を求めて
11:05
and to spread in search of colder regions.
199
665812
2455
北方に追いやられているのかもしれません
11:08
So the data analysis is ongoing,
200
668765
1785
データは解析中ですが
11:10
but already we can see
that some of the pieces of the puzzle
201
670574
3379
次第にオットセイの神秘のパズルが
11:13
from the fur seal mystery
202
673977
1373
解けてきていることは
11:15
are coming into focus.
203
675374
1601
すでに分かっています
11:18
But if you look back at the big picture,
204
678690
2089
しかし 大きな視点から見直してみれば
11:20
we are mammals, too.
205
680803
1501
私たちも哺乳類なのです
11:23
And actually, the oceans provide
up to 20 kilos of fish per human per year.
206
683032
3824
そして実際に 海は人間一人あたり
毎年20kgの魚を供給しています
11:26
As we deplete our fish stocks,
what can we humans learn
207
686880
3129
漁業資源が激減する中で
私たちはオットセイの物語から
11:30
from the fur seal story?
208
690033
1585
何を学ぶことができるのでしょう?
11:32
And beyond fish, the oceans
affect all of us daily
209
692719
2873
魚の問題だけではありません
世界の穀物生産量に影響を与え
11:35
as they drive global weather systems,
210
695616
1874
生命や財産に甚大な被害をもたらしうる
11:37
which affect things like
global agricultural output
211
697514
2761
ハリケーンや猛暑 それに洪水を引き起こす―
11:40
or can lead to devastating destruction
of lives and property
212
700299
3629
世界の気象系を海は動かしているので
11:43
through hurricanes,
extreme heat and floods.
213
703952
3201
私たち全員に毎日影響を及ぼすのです
11:47
Our oceans are pretty much
unexplored and undersampled,
214
707756
3780
海は未開の場所で
調査がほとんどされていません
11:51
and today, we still know more
about other planets than our own.
215
711560
4437
今日 私たちは未だに他の惑星のことを
地球よりもよく知っているのです
11:56
But if you divide this vast ocean
in six-by-six-degree squares,
216
716021
3788
しかし もしこの広大な海を
一辺が経度緯度6度の正方形で分割すれば
11:59
each about 400 miles long,
217
719833
2817
だいたい各辺が640kmになります
12:03
you'd get about 1,000 such squares.
218
723539
2154
1000くらいの正方形ができるでしょう
12:05
So little by little,
working with our partners,
219
725717
2296
だから少しづつパートナーと協力して
12:08
we are deploying one ocean drone
in each of those boxes,
220
728037
4098
私たちはその四角一つに対して一つの
海上ドローンを配備しています
12:12
the hope being that
achieving planetary coverage
221
732159
2422
そうやって地球全体を
カバーすることによって
12:14
will give us better insights
into those planetary systems
222
734605
3180
人類に影響を与える地球のシステムを
理解する手掛かりが
12:17
that affect humanity.
223
737809
1311
得られると期待します
12:19
We have been using robots to study
distant worlds in our solar system
224
739603
3612
今までしばらくの間 太陽系の離れた世界を
ロボットを使って調査してきました
12:23
for a while now.
225
743239
1190
12:24
Now it is time to quantify our own planet,
226
744939
2631
今こそ 地球を計測するときなのです
12:28
because we cannot fix
what we cannot measure,
227
748440
3839
なぜなら私たちは計測できないものを
修理することはできませんし
12:32
and we cannot prepare
for what we don't know.
228
752303
2892
知らないことに対して
準備することはできないのですから
12:35
Thank you.
229
755761
1160
以上です
12:36
(Applause)
230
756945
3074
(拍手)
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