12 sustainable design ideas from nature | Janine Benyus

617,203 views ・ 2007-05-17

TED


Lai atskaņotu videoklipu, divreiz noklikšķiniet uz zemāk redzamajiem subtitriem angļu valodā.

Translator: Ilze Garda Reviewer: Kristaps Kadiķis
00:25
It is a thrill to be here at a conference
0
25000
4000
Ir satraucoši atrasties konferencē,
kas veltīta tēmai „Dabas iedvesmots”.
00:29
that's devoted to "Inspired by Nature" -- you can imagine.
1
29000
5000
Man ir arī liels prieks piedalīties priekšspēles sesijā.
00:34
And I'm also thrilled to be in the foreplay section.
2
34000
4000
00:38
Did you notice this section is foreplay?
3
38000
2000
Vai pamanījāt, ka šī sesija ir priekšspēle?
00:40
Because I get to talk about one of my favorite critters,
4
40000
3000
Jo es varu runāt par vienu no man vismīļākajām radībām —
00:43
which is the Western Grebe. You haven't lived
5
43000
3000
Rietumamerikas dūkuri.
Jūs neesat dzīvojuši, kamēr neesat to redzējuši izpildām savu riesta deju.
00:46
until you've seen these guys do their courtship dance.
6
46000
4000
00:50
I was on Bowman Lake in Glacier National Park,
7
50000
3000
Es biju Boumena ezerā Glečera nacionālajā parkā,
00:53
which is a long, skinny lake with sort of mountains upside down in it,
8
53000
4000
kas ir garš, šaurs ezers, kurā atspoguļojas kalni.
00:57
and my partner and I have a rowing shell.
9
57000
2000
Mums ar partneri ir smailīte.
00:59
And so we were rowing, and one of these Western Grebes came along.
10
59000
6000
Mēs airējām, un viens no šiem Rietumamerikas dūkuriem mums pievienojās.
01:05
And what they do for their courtship dance is, they go together,
11
65000
5000
Savas riesta dejas laikā tie saiet kopā,
divi no tiem, tēviņš un mātīte, un tie sāk skriet zem ūdens.
01:10
the two of them, the two mates, and they begin to run underwater.
12
70000
5000
Tie kuļ ūdeni ātrāk un ātrāk, un ātrāk, līdz dara to tik ātri,
01:15
They paddle faster, and faster, and faster, until they're going so fast
13
75000
4000
ka burtiski paceļas virs ūdens
01:19
that they literally lift up out of the water,
14
79000
3000
un stāv stateniski, it kā kuļot ūdens virsmu.
01:22
and they're standing upright, sort of paddling the top of the water.
15
82000
4000
01:26
And one of these Grebes came along while we were rowing.
16
86000
5000
Kamēr mēs airējām, viens no šiem dūkuriem mums pievienojās.
01:31
And so we're in a skull, and we're moving really, really quickly.
17
91000
4000
Mēs bijām laivā un ļoti, ļoti ātri virzījāmies uz priekšu,
01:35
And this Grebe, I think, sort of, mistaked us for a prospect,
18
95000
7000
un šis dūkuris, šķiet, mūs kļūdaini noturēja par potenciālu partneri
01:42
and started to run along the water next to us,
19
102000
4000
un sāka skriet pa ūdeni mums līdzās
01:46
in a courtship dance -- for miles.
20
106000
5000
riesta dejā — kilometriem tālu.
01:51
It would stop, and then start, and then stop, and then start.
21
111000
4000
Tas apstājās un tad atsāka, apstājās, un atkal atsāka.
01:55
Now that is foreplay.
22
115000
2000
Lūk, tā ir priekšspēle.
01:57
(Laughter)
23
117000
3000
(Smiekli)
02:00
I came this close to changing species at that moment.
24
120000
9000
Es tobrīd biju tik tuvu tam, lai mainītu sugu.
02:09
Obviously, life can teach us something
25
129000
4000
Protams, daba izklaides jomā var mums šo to iemācīt.
02:13
in the entertainment section. Life has a lot to teach us.
26
133000
4000
Daba mums var iemācīt daudz ko.
Bet šodien es vēlos runāt par to,
02:17
But what I'd like to talk about today
27
137000
3000
ko daba mums var iemācīt tehnoloģijas un dizaina jomā.
02:20
is what life might teach us in technology and in design.
28
140000
4000
02:24
What's happened since the book came out --
29
144000
2000
Kopš ir iznākusi grāmata
02:26
the book was mainly about research in biomimicry --
30
146000
3000
— tā lielākoties bija par biomīmikrijas pētījumiem —
02:29
and what's happened since then is architects, designers, engineers --
31
149000
4000
kopš tā laika arhitekti, dizaineri, inženieri,
02:33
people who make our world -- have started to call and say,
32
153000
3000
cilvēki, kas veido mūsu pasauli, ir sākuši zvanīt un sacīt:
02:36
we want a biologist to sit at the design table
33
156000
4000
„Mēs gribam biologu, kas sēdētu kopā ar mums pie dizaina galda
un klātesot palīdzētu gūt iedvesmu.”
02:40
to help us, in real time, become inspired.
34
160000
3000
02:43
Or -- and this is the fun part for me -- we want you to take us out
35
163000
4000
Vai arī, manuprāt, visjautrākais: „Mēs gribam, lai jūs vedat mūs dabā.
02:47
into the natural world. We'll come with a design challenge
36
167000
2000
Mēs ieradīsimies ar dizaina uzdevumu
02:49
and we find the champion adapters in the natural world, who might inspire us.
37
169000
5000
un meklēsim dabā pielāgošanās čempionus, kas varētu mūs iedvesmot.”
02:54
So this is a picture from a Galapagos trip that we took
38
174000
4000
Šī ir fotogrāfija no brauciena uz Galapagu salām,
ko uzņēmām kopā ar dažiem notekūdeņu attīrīšanas inženieriem.
02:58
with some wastewater treatment engineers; they purify wastewater.
39
178000
4000
Daži no viņiem patiesībā bija ļoti atturīgi pret būšanu tur.
03:02
And some of them were very resistant, actually, to being there.
40
182000
3000
03:05
What they said to us at first was, you know, we already do biomimicry.
41
185000
5000
Vispirms viņi mums teica: „Ziniet, mēs jau nodarbojamies ar biomīmikriju.
Mēs ar baktērijām attīrām ūdeni.”
03:10
We use bacteria to clean our water. And we said,
42
190000
5000
Mēs atbildējām, ka tas nav gluži tas pats, kas gūt iedvesmu no dabas.
03:15
well, that's not exactly being inspired by nature.
43
195000
4000
Tā ir biopārstrāde, tā ir biotehnoloģija.
03:19
That's bioprocessing, you know; that's bio-assisted technology:
44
199000
4000
03:23
using an organism to do your wastewater treatment
45
203000
5000
Organismu izmantošana, lai apstrādātu notekūdeņus
ir veca, veca tehnoloģija, ko sauc par „pieradināšanu”.
03:28
is an old, old technology called "domestication."
46
208000
3000
03:31
This is learning something, learning an idea, from an organism and then applying it.
47
211000
7000
Biomīmikrija nozīmē kaut ko iemācīties, gūt ideju no kāda organisma un izmantot to.
03:38
And so they still weren't getting it.
48
218000
3000
Viņi joprojām nesaprata.
03:41
So we went for a walk on the beach and I said,
49
221000
2000
Mēs devāmies pastaigā pa pludmali, un es sacīju:
03:43
well, give me one of your big problems. Give me a design challenge,
50
223000
5000
„Pastāstiet man par kādu no savām lielajām problēmām, par dizaina uzdevumu,
03:48
sustainability speed bump, that's keeping you from being sustainable.
51
228000
3000
ilgtspējas bremzētāju, kas traucē jums būt ilgtspējīgiem.”
03:51
And they said scaling, which is the build-up of minerals inside of pipes.
52
231000
6000
Viņi atbildēja — kaļķakmens veidošanās, kas ir minerālu uzkrāšanās caurulēs.
03:57
And they said, you know what happens is, mineral --
53
237000
2000
Viņi skaidroja:
03:59
just like at your house -- mineral builds up.
54
239000
2000
„Gluži tāpat kā jūsu mājās minerāli uzkrājas.
04:01
And then the aperture closes, and we have to flush the pipes with toxins,
55
241000
4000
Caurules „aizaug”, un mums tās jāskalo ar toksīniem
vai arī jāatrok tās.
04:05
or we have to dig them up.
56
245000
2000
04:07
So if we had some way to stop this scaling --
57
247000
3000
Ja būtu kāds veids, kā apturēt šo kaļķakmens veidošanos...”
04:10
and so I picked up some shells on the beach. And I asked them,
58
250000
5000
Es pacēlu pludmalē pāris gliemežvākus un jautāju viņiem:
04:15
what is scaling? What's inside your pipes?
59
255000
2000
„Kas ir kaļķakmens? Kas ir jūsu caurulēs?”
04:17
And they said, calcium carbonate.
60
257000
3000
„Kalcija karbonāts,” viņi atbildēja.
04:20
And I said, that's what this is; this is calcium carbonate.
61
260000
3000
Es teicu: „Tas ir šis te. Šis ir kalcija karbonāts.”
04:23
And they didn't know that.
62
263000
3000
Viņi to nezināja.
Viņi nezināja, ka gliemežvāks
04:26
They didn't know that what a seashell is,
63
266000
2000
ir veidots no olbaltumvielām un jūras ūdenī esošie joni
04:28
it's templated by proteins, and then ions from the seawater
64
268000
4000
04:32
crystallize in place to create a shell.
65
272000
3000
uz tā kristalizējas, veidojot čaulu.
04:35
So the same sort of a process, without the proteins,
66
275000
4000
Tāda paša veida process bez olbaltumvielām notiek viņu caurulēs.
04:39
is happening on the inside of their pipes. They didn't know.
67
279000
3000
Viņi to nezināja.
04:42
This is not for lack of information; it's a lack of integration.
68
282000
6000
Tas nav informācijas trūkums, tas ir integrācijas trūkums.
Mēs esam kā savrupas sistēmas, cilvēki savrupās sistēmās.
04:48
You know, it's a silo, people in silos. They didn't know
69
288000
3000
Viņi nezināja, ka gliemežvākā notiek tas pats.
04:51
that the same thing was happening. So one of them thought about it
70
291000
3000
Viens no viņiem to apdomāja un teica: „Labi, ja šī ir tikai kristalizācija,
04:54
and said, OK, well, if this is just crystallization
71
294000
4000
04:58
that happens automatically out of seawater -- self-assembly --
72
298000
5000
kas notiek automātiski jūras ūdenī, molekulām pašorganizējoties —
05:03
then why aren't shells infinite in size? What stops the scaling?
73
303000
5000
kāpēc tad gliemežvāki neaug bezgalīgi? Kas aptur kaļķakmens veidošanos?
05:08
Why don't they just keep on going?
74
308000
2000
Kāpēc tie vienkārši neturpina augt?”
05:10
And I said, well, in the same way
75
310000
4000
Es atbildēju: „Gluži tāpat
kā tie izdala olbaltumvielu, kas aizsāk kristalizāciju,
05:14
that they exude a protein and it starts the crystallization --
76
314000
4000
05:18
and then they all sort of leaned in --
77
318000
4000
tad viņi visi paliecās uz priekšu,
05:22
they let go of a protein that stops the crystallization.
78
322000
3000
tie izdala olbaltumvielu, kas kristalizāciju aptur.”
05:25
It literally adheres to the growing face of the crystal.
79
325000
2000
Tas burtiski pielīp pie augošā kristāla.
05:27
And, in fact, there is a product called TPA
80
327000
4000
Patiesībā ir produkts, ko sauc par audu plazminogēna aktivatoru (TPA),
05:31
that's mimicked that protein -- that stop-protein --
81
331000
5000
kas imitē šo olbaltumvielu, šo bloķējošo olbaltumvielu,
05:36
and it's an environmentally friendly way to stop scaling in pipes.
82
336000
4000
un tas videi draudzīgā veidā aptur kaļķakmens veidošanos caurulēs.
05:40
That changed everything. From then on,
83
340000
4000
Tas mainīja visu.
No tā brīža šos inženierus vairs nevarēja iedabūt atpakaļ laivā.
05:44
you could not get these engineers back in the boat.
84
344000
4000
05:48
The first day they would take a hike,
85
348000
3000
Pirmajā dienā viņi devās pastaigā,
un bija tikai klik, klik, klik, klik. Piecas minūtes vēlāk viņi bija atpakaļ laivā:
05:51
and it was, click, click, click, click. Five minutes later they were back in the boat.
86
351000
3000
05:54
We're done. You know, I've seen that island.
87
354000
4000
„Esam pabeiguši. Esam apskatījuši šo salu.”
Pēc šī gadījuma viņi līda visur.
05:58
After this,
88
358000
2000
06:00
they were crawling all over. They would snorkel
89
360000
3000
Viņi snorkelēja tik ilgi, cik vien mēs tiem ļāvām.
06:03
for as long as we would let them snorkel.
90
363000
5000
Viņi bija sapratuši, ka pastāv organismi,
06:08
What had happened was that they realized that there were organisms
91
368000
4000
06:12
out there that had already solved the problems
92
372000
4000
kas jau ir atrisinājuši problēmas,
kurām viņi bija veltījuši savas karjeras.
06:16
that they had spent their careers trying to solve.
93
376000
3000
06:19
Learning about the natural world is one thing;
94
379000
5000
Mācīties par dabu ir viens.
Mācīties no dabas — pavisam kas cits.
06:24
learning from the natural world -- that's the switch.
95
384000
2000
06:26
That's the profound switch.
96
386000
3000
Tā ir īstenā pārmaiņa.
06:29
What they realized was that the answers to their questions are everywhere;
97
389000
4000
Viņi saprata, ka atbildes uz viņu jautājumiem ir visur,
06:33
they just needed to change the lenses with which they saw the world.
98
393000
4000
vajag tikai nomainīt brilles, caur kurām viņi redz pasauli.
06:37
3.8 billion years of field-testing.
99
397000
4000
3,8 miljardi gadu praktiskajiem izmēģinājumiem.
06:41
10 to 30 -- Craig Venter will probably tell you;
100
401000
3000
„10 līdz 30 miljoni,” teiktu Kreigs Venters,
06:44
I think there's a lot more than 30 million -- well-adapted solutions.
101
404000
4000
bet es domāju, ka ir daudz vairāk nekā 30 miljoni labi pielāgotu risinājumu.
06:48
The important thing for me is that these are solutions solved in context.
102
408000
8000
Svarīgākais, manuprāt, ir tas, ka šie risinājumi ir atrasti, ņemot vērā kontekstu.
Šis konteksts ir Zeme,
06:56
And the context is the Earth --
103
416000
2000
tas pats konteksts, kurā mēs cenšamies risināt savas problēmas.
06:58
the same context that we're trying to solve our problems in.
104
418000
5000
07:03
So it's the conscious emulation of life's genius.
105
423000
4000
Tā ir apzināta dabā sastopamās ģenialitātes atdarināšana.
Tā nav akla imitēšana,
07:07
It's not slavishly mimicking --
106
427000
2000
07:09
although Al is trying to get the hairdo going --
107
429000
3000
lai gan Albertam diezgan veiksmīgi ir izdevies imitēt frizūru.
07:12
it's not a slavish mimicry; it's taking the design principles,
108
432000
4000
Tā nav akla imitēšana — tas nozīmē izmantot dizaina principus,
07:16
the genius of the natural world, and learning something from it.
109
436000
5000
dabā sastopamo ģenialitāti un mācīties no tās.
07:21
Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what
110
441000
4000
Grupā, kurā ir tik daudz IT cilvēku, man jāpiemin kaut kas, par ko nerunāšu.
07:25
I'm not going to talk about, and that is that your field
111
445000
3000
Šajā lauciņā jūs esat ļoti daudz mācījušies
07:28
is one that has learned an enormous amount from living things,
112
448000
4000
no dzīvajiem organismiem — programmatūras jomā.
07:32
on the software side. So there's computers that protect themselves,
113
452000
4000
Piemēram, datori, kas aizsargā sevi gluži kā imūnsistēma,
07:36
like an immune system, and we're learning from gene regulation
114
456000
3000
gēnu regulācijas principi un bioloģiskā attīstība,
07:39
and biological development. And we're learning from neural nets,
115
459000
5000
mācības, kas gūtas no neironu tīkliem,
07:44
genetic algorithms, evolutionary computing.
116
464000
3000
ģenētiskie algoritmi un evolucionārā skaitļošana.
07:47
That's on the software side. But what's interesting to me
117
467000
5000
Tas viss ir programmatūras jomā.
Taču man šķiet interesanti, ka neesam īpaši pievērsušies šim.
07:52
is that we haven't looked at this, as much. I mean, these machines
118
472000
5000
Šīs ierīces, manuprāt, nav gluži augstās tehnoloģijas,
07:57
are really not very high tech in my estimation
119
477000
3000
08:00
in the sense that there's dozens and dozens of carcinogens
120
480000
5000
tajā ziņā,
ka Silīcija ielejas ūdeņos ir dučiem kancerogēno vielu.
08:05
in the water in Silicon Valley.
121
485000
3000
08:08
So the hardware
122
488000
3000
Pašas iekārtas
08:11
is not at all up to snuff in terms of what life would call a success.
123
491000
5000
nebūt nav tajā līmenī, ko dabā uzskatītu par veiksmīgu.
08:16
So what can we learn about making -- not just computers, but everything?
124
496000
5000
Ko mēs varam iemācīties ne tikai par datoru, bet arī visa pārējā ražošanu?
08:21
The plane you came in, cars, the seats that you're sitting on.
125
501000
4000
Par lidmašīnām, ar kurām atlidojāt, automašīnām, krēsliem, uz kuriem šobrīd sēžat?
08:25
How do we redesign the world that we make, the human-made world?
126
505000
7000
Kā mēs varam pārveidot mūsu, cilvēku, radīto pasauli?
08:32
More importantly, what should we ask in the next 10 years?
127
512000
4000
Vēl svarīgāk, ko mēs gribam noskaidrot nākamo 10 gadu laikā?
08:36
And there's a lot of cool technologies out there that life has.
128
516000
3000
Dabā ir ļoti daudz kolosālu tehnoloģiju.
08:39
What's the syllabus?
129
519000
2000
Kas mums ir jāiemācās?
08:41
Three questions, for me, are key.
130
521000
4000
Ir trīs jautājumi, kas man šķiet vissvarīgākie.
Kā daba rada?
08:45
How does life make things?
131
525000
2000
08:47
This is the opposite; this is how we make things.
132
527000
3000
Tas ir pretstats tam, kā lietas radām mēs.
Karsējot, deformējot un apstrādājot,
08:50
It's called heat, beat and treat --
133
530000
2000
kā teiktu materiālzinātnieki.
08:52
that's what material scientists call it.
134
532000
2000
Tas nozīmē lietas apstrādāt tā, ka 96% materiālu nonāk atkritumos,
08:54
And it's carving things down from the top, with 96 percent waste left over
135
534000
5000
un tikai 4% kļūst par produktu.
08:59
and only 4 percent product. You heat it up; you beat it with high pressures;
136
539000
5000
Mēs materiālus sakarsējam, lielā spiedienā deformējam
09:04
you use chemicals. OK. Heat, beat and treat.
137
544000
3000
un izmantojam ķīmiskas vielas. Karsēšana, deformācija un apstrāde.
09:07
Life can't afford to do that. How does life make things?
138
547000
4000
Daba ko tādu nevar atļauties. Kā daba rada lietas?
09:11
How does life make the most of things?
139
551000
3000
Kā daba rada lielāko daļu lietu?
09:14
That's a geranium pollen.
140
554000
3000
Lūk, ģerānijas ziedputeksnis.
09:17
And its shape is what gives it the function of being able
141
557000
5000
Tieši šī forma piešķir tam spēju
tik viegli kūleņot gaisā. Paskatieties uz šo formu!
09:22
to tumble through air so easily. Look at that shape.
142
562000
4000
09:26
Life adds information to matter.
143
566000
5000
Daba matērijai piešķir informāciju.
09:31
In other words: structure.
144
571000
2000
Citiem vārdiem — struktūru.
09:33
It gives it information. By adding information to matter,
145
573000
5000
Pievienojot matērijai informāciju,
09:38
it gives it a function that's different than without that structure.
146
578000
6000
tā piešķir uzdevumu, kas būtu citāds bez šīs struktūras.
09:44
And thirdly, how does life make things disappear into systems?
147
584000
5000
Treškārt, kā daba panāk atsevišķu lietu iekļaušanos sistēmā?
09:49
Because life doesn't really deal in things;
148
589000
5000
Jo tā pasauli nedala atsevišķās lietās,
09:54
there are no things in the natural world divorced
149
594000
4000
dabā nepastāv lietas, kas būtu atdalītas
09:58
from their systems.
150
598000
3000
no kopējās sistēmas.
10:01
Really quick syllabus.
151
601000
2000
Tā ir apgūstamā mācība īsumā.
10:03
As I'm reading more and more now, and following the story,
152
603000
6000
Es arvien vairāk un vairāk lasu un sekoju līdzi notiekošajam,
10:09
there are some amazing things coming up in the biological sciences.
153
609000
4000
un bioloģijas zinātnēs parādās arvien jaunas un pārsteidzošas lietas.
10:13
And at the same time, I'm listening to a lot of businesses
154
613000
3000
Tajā pašā laikā es bieži ieklausos uzņēmējos
10:16
and finding what their sort of grand challenges are.
155
616000
4000
un izzinu, kādi ir viņu lielākie izaicinājumi.
Šīs divas grupas viena ar otru nesarunājas.
10:20
The two groups are not talking to each other.
156
620000
2000
10:22
At all.
157
622000
3000
It nemaz.
10:25
What in the world of biology might be helpful at this juncture,
158
625000
4000
Kas bioloģijas pasaulē mums tagad varētu būt noderīgs,
lai izkļūtu sveikā no evolūcijas krustcelēm, kurās šobrīd stāvam?
10:29
to get us through this sort of evolutionary knothole that we're in?
159
629000
5000
10:34
I'm going to try to go through 12, really quickly.
160
634000
3000
Mēģināšu iziet cauri 12 piemēriem — pavisam ātri.
10:37
One that's exciting to me is self-assembly.
161
637000
3000
Viens, kurš man šķiet ļoti interesants, ir pašorganizēšanās.
10:40
Now, you've heard about this in terms of nanotechnology.
162
640000
4000
Jūs par to droši vien esat dzirdējuši saistībā ar nanotehnoloģiju.
10:44
Back to that shell: the shell is a self-assembling material.
163
644000
4000
Atgriežoties pie gliemežvāka — tas ir pašorganizējošs materiāls.
10:48
On the lower left there is a picture of mother of pearl
164
648000
4000
Apakšējā kreisajā stūrī ir redzama pērlene,
kuru veido jūras ūdens. Tai ir slāņaina struktūra,
10:52
forming out of seawater. It's a layered structure that's mineral
165
652000
4000
ko veido minerāli un polimērs, kas to padara ļoti, ļoti izturīgu.
10:56
and then polymer, and it makes it very, very tough.
166
656000
3000
10:59
It's twice as tough as our high-tech ceramics.
167
659000
3000
Tā ir divreiz izturīgāka nekā mūsu augsto tehnoloģiju keramiskie materiāli.
11:02
But what's really interesting: unlike our ceramics that are in kilns,
168
662000
4000
Bet īpaši interesanti ir tas, ka atšķirībā no keramikas, kas top cepļu krāsnīs,
11:06
it happens in seawater. It happens near, in and near, the organism's body.
169
666000
5000
tas notiek jūras ūdenī. Tas notiek organisma iekšienē un tam blakus.
11:11
This is Sandia National Labs.
170
671000
2000
11:13
A guy named Jeff Brinker
171
673000
5000
Tas ir Sandia National Labs.
Puisis vārdā Džefs Brinkers
ir atradis veidu, kā kodēt pašorganizēšanās procesu.
11:18
has found a way to have a self-assembling coding process.
172
678000
4000
11:22
Imagine being able to make ceramics at room temperature
173
682000
4000
Iedomājieties, ka mēs varētu ražot keramiskos materiālus istabas temperatūrā,
11:26
by simply dipping something into a liquid,
174
686000
4000
kaut ko vienkārši iemērcot šķidrumā,
11:30
lifting it out of the liquid, and having evaporation
175
690000
3000
pēc tam izceļot un ļaujot iztvaikošanas procesam
11:33
force the molecules in the liquid together,
176
693000
4000
saspiest šī šķidruma molekulas kopā tā,
11:37
so that they jigsaw together
177
697000
2000
lai tās saslēgtos,
11:39
in the same way as this crystallization works.
178
699000
4000
gluži tāpat kā kristalizējoties gliemežvākam.
Iedomājieties, ja mēs šādi varētu ražot visus cietos materiālus.
11:43
Imagine making all of our hard materials that way.
179
703000
3000
Iedomājieties, ja mēs varētu apsmidzināt jumtu
11:46
Imagine spraying the precursors to a PV cell, to a solar cell,
180
706000
7000
ar saules baterijas prekursoriem
11:53
onto a roof, and having it self-assemble into a layered structure that harvests light.
181
713000
4000
un ļaut tiem pašorganizēties, izveidojot slāņainu struktūru gaismas ievākšanai.
11:57
Here's an interesting one for the IT world:
182
717000
4000
Lūk, interesants piemērs IT jomai — biosilikons.
12:01
bio-silicon. This is a diatom, which is made of silicates.
183
721000
5000
Šīs ir kramaļģes, kas veidotas no silikātiem.
12:06
And so silicon, which we make right now --
184
726000
2000
Mūsu ražotais silikons ir daļa no kancerogēnajām vielām,
12:08
it's part of our carcinogenic problem in the manufacture of our chips --
185
728000
6000
kas rodas, izgatavojot mikroshēmas.
Šis savukārt ir biomineralizācijas process, ko šobrīd mēģinām atdarināt.
12:14
this is a bio-mineralization process that's now being mimicked.
186
734000
4000
12:18
This is at UC Santa Barbara. Look at these diatoms.
187
738000
4000
Tas notiek Kalifornijas universitātē Santabarbarā. Paskatieties uz šīm kramaļģēm!
12:22
This is from Ernst Haeckel's work.
188
742000
3000
Tas ir Ernsta Hekela paveiktais.
12:25
Imagine being able to -- and, again, it's a templated process,
189
745000
5000
Iedomājieties, ja...
šis atkal process, kura laikā šķidra viela sacietē...
12:30
and it solidifies out of a liquid process -- imagine being able to have that
190
750000
4000
iedomājieties, ja mēs varētu iegūt šāda veida materiālu istabas temperatūrā.
12:34
sort of structure coming out at room temperature.
191
754000
4000
12:38
Imagine being able to make perfect lenses.
192
758000
3000
Iedomājieties, ja mēs spētu izgatavot ideālas lēcas.
12:41
On the left, this is a brittle star; it's covered with lenses
193
761000
5000
Šī pa kreisi ir čūskaste. Tā ir noklāta mazītiņām lēcām,
12:46
that the people at Lucent Technologies have found
194
766000
3000
kuras, kā noskaidrojuši „Lucent Technologies” speciālisti,
12:49
have no distortion whatsoever.
195
769000
2000
uztver gaismu bez mazākā kropļojuma.
12:51
It's one of the most distortion-free lenses we know of.
196
771000
3000
Tās ir vienas no visprecīzākajām mums zināmajām lēcām.
12:54
And there's many of them, all over its entire body.
197
774000
3000
Un to ir daudz — tās klāj visu čūskastes ķermeni.
12:57
What's interesting, again, is that it self-assembles.
198
777000
3000
Interesantais ir tas, ka arī šeit notiek pašorganizēšanās.
13:00
A woman named Joanna Aizenberg, at Lucent,
199
780000
4000
Sieviete vārdā Džoanna Aizenberga, kas strādā „Lucent”,
šobrīd mēģina izgatavot šāda veida lēcas zemā temperatūrā.
13:04
is now learning to do this in a low-temperature process to create
200
784000
4000
13:08
these sort of lenses. She's also looking at fiber optics.
201
788000
4000
Viņa strādā arī ar optiskajām šķiedrām.
13:12
That's a sea sponge that has a fiber optic.
202
792000
3000
Tas ir jūras sūklis, kuram arī ir optiskā šķiedra.
13:15
Down at the very base of it, there's fiber optics
203
795000
3000
Pašā apakšā tam ir optiskā šķiedra,
kas patiesībā vada gaismu daudz labāk nekā mūsējās,
13:18
that work better than ours, actually, to move light,
204
798000
3000
13:21
but you can tie them in a knot; they're incredibly flexible.
205
801000
6000
taču to var pat sasiet mezglā — tik apbrīnojami elastīga tā ir.
13:27
Here's another big idea: CO2 as a feedstock.
206
807000
4000
Vēl viena lielā ideja — CO2 kā izejviela.
Puisis vārdā Džefs Kouts, kurš strādā Cornell, sev teica:
13:31
A guy named Geoff Coates, at Cornell, said to himself,
207
811000
3000
„Augi neuzskata CO2 par mūslaiku lielāko indi.
13:34
you know, plants do not see CO2 as the biggest poison of our time.
208
814000
4000
Par tādu to uzskatām mēs.
13:38
We see it that way. Plants are busy making long chains
209
818000
3000
Augi ir pārāk aizņemti, no CO2 veidojot garas
13:41
of starches and glucose, right, out of CO2. He's found a way --
210
821000
6000
polikarbonātu ķēdes.
Viņš ir atradis katalizatoru un veidu,
13:47
he's found a catalyst -- and he's found a way to take CO2
211
827000
3000
kā CO2 pārvērst polikarbonātos.
13:50
and make it into polycarbonates. Biodegradable plastics
212
830000
4000
Bionoārdāma plastmasa no CO2 — cik augveidīgi!
13:54
out of CO2 -- how plant-like.
213
834000
2000
13:56
Solar transformations: the most exciting one.
214
836000
3000
Saules enerģijas pārveidošana — pats aizraujošākais!
13:59
There are people who are mimicking the energy-harvesting device
215
839000
4000
Cilvēki Arizonas universitātē mēģina imitēt
purpursarkanās baktērijas enerģijas iegūšanas iekārtu.
14:03
inside of purple bacterium, the people at ASU. Even more interesting,
216
843000
4000
Vēl interesantāk —
14:07
lately, in the last couple of weeks, people have seen
217
847000
3000
nesen viņi ir ievērojuši enzīmu, sauktu par hidrogenāzi,
14:10
that there's an enzyme called hydrogenase that's able to evolve
218
850000
5000
kas spēj radīt ūdeņradi no protoniem un elektroniem,
14:15
hydrogen from proton and electrons, and is able to take hydrogen up --
219
855000
4000
kā arī uzsūkt to.
14:19
basically what's happening in a fuel cell, in the anode of a fuel cell
220
859000
5000
Būtībā tas ir tas, kas notiek degvielas šūnā —
tās anodā un reversīvajā degšūnā.
14:24
and in a reversible fuel cell.
221
864000
2000
14:26
In our fuel cells, we do it with platinum;
222
866000
3000
Savās degšūnās mēs izmantojam platīnu,
14:29
life does it with a very, very common iron.
223
869000
4000
daba to paveic ar visparastāko dzelzi.
14:33
And a team has now just been able to mimic
224
873000
4000
Šobrīd komandai ir izdevies imitēt
14:37
that hydrogen-juggling hydrogenase.
225
877000
5000
šo te hidrogenāzes triku ar ūdeņradi.
Tās ir lieliskas ziņas degšūnām —
14:42
That's very exciting for fuel cells --
226
882000
2000
14:44
to be able to do that without platinum.
227
884000
3000
spēt to paveikt, neizmantojot platīnu.
14:47
Power of shape: here's a whale. We've seen that the fins of this whale
228
887000
5000
Formas spēks. Lūk, kuprvalis.
Mēs zinām, ka uz šī vaļa spurām ir izaugumi.
14:52
have tubercles on them. And those little bumps
229
892000
3000
Šie izcilnīši patiesībā paaugstina efektivitāti.
14:55
actually increase efficiency in, for instance,
230
895000
5000
Piemēram, lidmašīnu spārnu efektivitāte pieaug par aptuveni 32%,
15:00
the edge of an airplane -- increase efficiency by about 32 percent.
231
900000
5000
15:05
Which is an amazing fossil fuel savings,
232
905000
2000
kas ir kolosāls fosilās degvielas ietaupījums,
15:07
if we were to just put that on the edge of a wing.
233
907000
5000
ja vien mēs šādus izcilnīšus uzliekam spārnu malās.
Krāsa bez pigmentiem. Šis pāvs rada krāsu, izmantojot spalvu struktūru.
15:12
Color without pigments: this peacock is creating color with shape.
234
912000
4000
15:16
Light comes through, it bounces back off the layers;
235
916000
3000
Gaisma plūst cauri un atstarojas no šiem slāņiem.
15:19
it's called thin-film interference. Imagine being able
236
919000
3000
To sauc par plānkārtiņu interferenci.
Iedomājieties produktus, kas spētu pašorganizēties un kuru virsējie slāņi,
15:22
to self-assemble products with the last few layers
237
922000
3000
15:25
playing with light to create color.
238
925000
4000
rotaļājoties ar gaismu, radītu krāsu.
Iedomājieties, ja mēs spētu radīt virsmas,
15:29
Imagine being able to create a shape on the outside of a surface,
239
929000
5000
15:34
so that it's self-cleaning with just water. That's what a leaf does.
240
934000
5000
kas pašattīrītos ar ūdeni vien. Tieši tā to dara lapa.
15:39
See that up-close picture?
241
939000
2000
Redzat šo pietuvināto attēlu?
15:41
That's a ball of water, and those are dirt particles.
242
941000
3000
Tā ir ūdens lodīte, un tās ir putekļu daļiņas,
15:44
And that's an up-close picture of a lotus leaf.
243
944000
3000
un šis ir lotusa lapas pietuvināts attēls.
Kāds uzņēmums ražo produktu vārdā Lotusan,
15:47
There's a company making a product called Lotusan, which mimics --
244
947000
5000
kas, šai fasādes krāsai nožūstot,
15:52
when the building facade paint dries, it mimics the bumps
245
952000
4000
imitē pašattīrošās lapas izaugumus,
15:56
in a self-cleaning leaf, and rainwater cleans the building.
246
956000
5000
ļaujot lietus ūdenim nomazgāt ēku.
16:01
Water is going to be our big, grand challenge:
247
961000
6000
Ūdens būs mūsu lielais izaicinājums.
16:07
quenching thirst.
248
967000
2000
Slāpju remdēšana.
16:09
Here are two organisms that pull water.
249
969000
3000
Lūk, divi organismi, kas prot iegūt ūdeni.
Šī pa kreisi ir Namībijas vabole, kas iegūst ūdeni no miglas.
16:12
The one on the left is the Namibian beetle pulling water out of fog.
250
972000
4000
Pa labi ir mitrene, kas ūdeni iegūst no gaisa
16:16
The one on the right is a pill bug -- pulls water out of air,
251
976000
3000
16:19
does not drink fresh water.
252
979000
3000
un nemaz nedzer saldūdeni.
16:22
Pulling water out of Monterey fog and out of the sweaty air in Atlanta,
253
982000
7000
Atdalīt ūdeni no Monterrejas miglas un Atlantas mitrā gaisa,
16:29
before it gets into a building, are key technologies.
254
989000
4000
pirms tas iekļūst ēkā, ir ļoti nozīmīgas tehnoloģijas.
16:33
Separation technologies are going to be extremely important.
255
993000
4000
Ļoti svarīgas būs atdalīšanas metodes.
16:37
What if we were to say, no more hard rock mining?
256
997000
4000
Ja nu mums vairs nebūtu vajadzīgas raktuves?
16:41
What if we were to separate out metals from waste streams,
257
1001000
6000
Ja nu mēs spētu atdalīt metālus no notekūdeņiem,
16:47
small amounts of metals in water? That's what microbes do;
258
1007000
4000
šos nelielos metālu daudzumus ūdenī? To dara mikrobi —
16:51
they chelate metals out of water.
259
1011000
2000
tie veido helāta savienojumus ar ūdenī esošajiem metāliem.
16:53
There's a company here in San Francisco called MR3
260
1013000
3000
Sanfrancisko ir uzņēmums „MR3”,
16:56
that is embedding mimics of the microbes' molecules on filters
261
1016000
6000
kas imitē šo mikrobu molekulas filtros,
17:02
to mine waste streams.
262
1022000
3000
lai iegūtu metālu rūdas no notekūdeņiem.
17:05
Green chemistry is chemistry in water.
263
1025000
4000
Zaļā ķīmija ir ķīmija ūdenī.
17:09
We do chemistry in organic solvents.
264
1029000
2000
Mūsu ķīmija ir organiskie šķīdinātāji.
17:11
This is a picture of the spinnerets coming out of a spider
265
1031000
4000
Šajā attēlā redzami zirnekļa tīmekļa dziedzeri
17:15
and the silk being formed from a spider. Isn't that beautiful?
266
1035000
3000
un tā radītais zīda pavediens. Vai nav skaisti?
17:18
Green chemistry is replacing our industrial chemistry with nature's recipe book.
267
1038000
8000
Zaļā ķīmija nozīmē nomainīt mūsu rūpniecisko ķīmiju ar dabas recepšu grāmatu.
17:26
It's not easy, because life uses
268
1046000
5000
Tas nav vienkārši, jo daba izmanto
17:31
only a subset of the elements in the periodic table.
269
1051000
4000
vien nelielu daļu no periodiskās tabulas ķīmiskajiem elementiem.
Mēs izmantojam visus, pat toksiskos.
17:35
And we use all of them, even the toxic ones.
270
1055000
4000
17:39
To figure out the elegant recipes that would take the small subset
271
1059000
5000
Saprast elegantās receptes, kurām vajadzīga vien neliela daļa ķīmisko elementu,
17:44
of the periodic table, and create miracle materials like that cell,
272
1064000
6000
un radīt tādus brīnumainus materiālus kā šī šūna
17:50
is the task of green chemistry.
273
1070000
2000
ir zaļās ķīmijas uzdevums.
17:52
Timed degradation: packaging that is good
274
1072000
4000
Laikiestatīta noardīšanās. Iepakojums, kas ir labs
17:56
until you don't want it to be good anymore, and dissolves on cue.
275
1076000
4000
tik ilgi, kamēr mums tas ir vajadzīgs, un tad kā uz mājienu sadalās.
18:00
That's a mussel you can find in the waters out here,
276
1080000
3000
Šī ir šejienes ūdeņos sastopama gliemene.
Pavedieni, kas to notur pie klints, ir laikiestatīti —
18:03
and the threads holding it to a rock are timed; at exactly two years,
277
1083000
4000
precīzi pēc diviem gadiem tiek sāk sadalīties.
18:07
they begin to dissolve.
278
1087000
2000
18:09
Healing: this is a good one.
279
1089000
3000
Ārstēšana. Šis ir lielisks piemērs.
18:12
That little guy over there is a tardigrade.
280
1092000
3000
Šis te mazulītis ir gauskājis.
18:15
There is a problem with vaccines around the world
281
1095000
6000
Mūsu problēma ir tā,
ka vakcīnas visā pasaulē nenokļūst līdz pacientiem.
18:21
not getting to patients. And the reason is
282
1101000
3000
Iemesls tam ir dzesēšanas iekārtu bojājumi —
18:24
that the refrigeration somehow gets broken;
283
1104000
4000
18:28
what's called the "cold chain" gets broken.
284
1108000
2000
pārtrūkst tā dēvētā „aukstuma ķēde”.
18:30
A guy named Bruce Rosner looked at the tardigrade --
285
1110000
3000
Puisis vārdā Brūss Rosners pievērsās gauskājim,
18:33
which dries out completely, and yet stays alive for months
286
1113000
6000
kurš pilnībā izžūst, tomēr paliek dzīvs mēnešiem un gadiem ilgi
18:39
and months and months, and is able to regenerate itself.
287
1119000
3000
un ir spējīgs sevi atjaunot.
18:42
And he found a way to dry out vaccines --
288
1122000
3000
Viņš atrada veidu, kā izžāvēt vakcīnas,
18:45
encase them in the same sort of sugar capsules
289
1125000
4000
ievietojot tās kapsulās, kas veidotas no tāda paša cukura,
kāds atrodams gauskāju šūnās.
18:49
as the tardigrade has within its cells --
290
1129000
3000
18:52
meaning that vaccines no longer need to be refrigerated.
291
1132000
5000
Tas nozīmē, ka vakcīnas vairs nav jādzesē.
Tās tikpat labi var ielikt mašīnas cimdu nodalījumā.
18:57
They can be put in a glove compartment, OK.
292
1137000
4000
19:01
Learning from organisms. This is a session about water --
293
1141000
5000
Mācīšanās no dzīvajiem organismiem — šī sesija ir par ūdeni —
par dzīvajiem organismiem, kas spēj iztikt bez ūdens,
19:06
learning about organisms that can do without water,
294
1146000
3000
19:09
in order to create a vaccine that lasts and lasts and lasts without refrigeration.
295
1149000
7000
no kuriem varam mācīties, kā izgatavot bez dzesēšanas uzglabājamu vakcīnu.
19:16
I'm not going to get to 12.
296
1156000
3000
Es nepaspēšu tikt līdz divpadsmitajam piemēram,
19:19
But what I am going to do is tell you that the most important thing,
297
1159000
4000
taču pastāstīšu jums, ka vissvarīgākais,
19:23
besides all of these adaptations, is the fact that these organisms
298
1163000
5000
neskaitot visus šos pielāgojumus,
ir fakts, ka šie organismi ir atraduši veidu, kā paveikt pārsteidzošo,
19:28
have figured out a way to do the amazing things they do
299
1168000
5000
19:33
while taking care of the place
300
1173000
3000
vienlaikus parūpējoties par vietu,
19:36
that's going to take care of their offspring.
301
1176000
5000
kurā augs viņu pēcnācēji.
19:41
When they're involved in foreplay,
302
1181000
3000
Iesaistoties priekšspēlē,
19:44
they're thinking about something very, very important --
303
1184000
3000
viņi patur prātā, ko ļoti, ļoti svarīgu —
19:47
and that's having their genetic material
304
1187000
4000
sava ģenētiskā materiāla saglabāšanu
19:51
remain, 10,000 generations from now.
305
1191000
5000
arī pēc 10 000 paaudzēm.
19:56
And that means finding a way to do what they do
306
1196000
2000
Tas nozīmē atrast veidu, kā paveikt savu darāmo,
19:58
without destroying the place that'll take care of their offspring.
307
1198000
4000
neizpostot vietu, kurā augs to pēcnācēji.
20:02
That's the biggest design challenge.
308
1202000
3000
Tas ir pats lielākais dizaina uzdevums.
20:05
Luckily, there are millions and millions of geniuses
309
1205000
6000
Par laimi ir miljoniem ģēniju,
20:11
willing to gift us with their best ideas.
310
1211000
3000
kas ir gatavi dalīties ar savām labākajām idejām.
20:14
Good luck having a conversation with them.
311
1214000
3000
Veiksmi, sarunājoties ar tiem!
20:17
Thank you.
312
1217000
1000
Paldies.
20:18
(Applause)
313
1218000
14000
(Aplausi)
20:32
Chris Anderson: Talk about foreplay, I -- we need to get to 12, but really quickly.
314
1232000
4000
Kriss Andersons: Runājot par priekšspēli, mums jātiek līdz divpadsmitajam, bet ļoti ātri.
20:36
Janine Benyus: Oh really?
315
1236000
1000
Dženīna Benjasa: Tiešām?
20:37
CA: Yeah. Just like, you know, like the 10-second version
316
1237000
3000
K. A.: Jā, bet tādu kā 10 sekunžu versiju
10., 11. un 12. piemēram. Jūsu slaidi ir tik lieliski
20:40
of 10, 11 and 12. Because we just -- your slides are so gorgeous,
317
1240000
3000
un idejas — tik lielas, ka es nevaru ļaut jums aiziet,
20:43
and the ideas are so big, I can't stand to let you go down
318
1243000
2000
20:45
without seeing 10, 11 and 12.
319
1245000
2000
neredzot 10., 11. un 12.
20:47
JB: OK, put this -- OK, I'll just hold this thing. OK, great.
320
1247000
4000
Dž. B.: Labi, uzlikšu šo... Labi, es to vienkārši paturēšu.
Tātad, šis bija par ārstēšanu.
20:51
OK, so that's the healing one.
321
1251000
3000
20:54
Sensing and responding: feedback is a huge thing.
322
1254000
3000
Sajušana un atbildes reakcija. Atgriezeniskā saite ir ārkārtīgi būtiska.
Šis ir sisenis. Vienā kvadrātkilometrā var būt 80 miljoni šo kukaiņu,
20:57
This is a locust. There can be 80 million of them in a square kilometer,
323
1257000
4000
21:01
and yet they don't collide with one another.
324
1261000
3000
un tomēr tie viens ar otru nesaduras.
Mums ir 3,6 miljoni automašīnu sadursmju gadā.
21:04
And yet we have 3.6 million car collisions a year.
325
1264000
5000
(Smiekli)
21:09
(Laughter)
326
1269000
2000
21:11
Right. There's a person at Newcastle
327
1271000
4000
Ja? Ņūkāslā ir sieviete,
21:15
who has figured out that it's a very large neuron.
328
1275000
3000
kura ir atklājusi, ka tas ir ļoti liels neirons.
21:18
And she's actually figuring out how to make
329
1278000
3000
Tagad viņa mēģina atrast veidu,
kā izgatavot elektrisko shēmu sadursmju novēršanai,
21:21
a collision-avoidance circuitry
330
1281000
2000
21:23
based on this very large neuron in the locust.
331
1283000
4000
balstoties uz šo lielo siseņa neironu.
11. piemērs ir ārkārtīgi svarīgs —
21:27
This is a huge and important one, number 11.
332
1287000
2000
21:29
And that's the growing fertility.
333
1289000
2000
auglības veicināšana.
21:31
That means, you know, net fertility farming.
334
1291000
4000
Tas nozīmē lauksaimniecību, kas uzlabo auglību.
Mums jāveicina auglība, jā, mēs iegūstam arī pārtiku,
21:35
We should be growing fertility. And, oh yes -- we get food, too.
335
1295000
4000
21:39
Because we have to grow the capacity of this planet
336
1299000
5000
jo mums jāpalielina šīs planētas kapacitāte
21:44
to create more and more opportunities for life.
337
1304000
3000
radīt arvien vairāk un vairāk iespēju dzīvības uzturēšanai.
Tieši to dara arī citi organismi.
21:47
And really, that's what other organisms do as well.
338
1307000
2000
21:49
In ensemble, that's what whole ecosystems do:
339
1309000
3000
Kopumā tas ir tas, ko dara visas ekosistēmas —
21:52
they create more and more opportunities for life.
340
1312000
3000
tās dzīvībai rada arvien vairāk un vairāk iespēju.
21:55
Our farming has done the opposite.
341
1315000
3000
Mūsu lauksaimniecība dara pretējo.
21:58
So, farming based on how a prairie builds soil,
342
1318000
4000
Zemkopība, kas balstīta uz augsnes veidošanās principiem prērijā,
22:02
ranching based on how a native ungulate herd
343
1322000
4000
lopkopība, kas balstīta uz to, kā savvaļas nagaiņu bari
patiesībā uzlabo ganību stāvokli,
22:06
actually increases the health of the range,
344
1326000
2000
22:08
even wastewater treatment based on how a marsh
345
1328000
5000
pat notekūdeņu attīrīšana, kas balstīta uz to,
kā purvs ne tikai attīra ūdeni,
22:13
not only cleans the water,
346
1333000
2000
22:15
but creates incredibly sparkling productivity.
347
1335000
4000
bet arī rada neticami kūsājošu auglību.
22:19
This is the simple design brief. I mean, it looks simple
348
1339000
4000
Šis ir pavisam vienkāršs dizaina kopsavilkums. Tas izskatās vienkāršs,
jo sistēma to ir atstrādājusi 3,8 miljonu gadu laikā.
22:23
because the system, over 3.8 billion years, has worked this out.
349
1343000
5000
22:28
That is, those organisms that have not been able to figure out
350
1348000
5000
Tie organismi, kuriem neizdevās atrast veidus,
kā uzlabot un padarīt jaukākas savas dzīvesvietas,
22:33
how to enhance or sweeten their places,
351
1353000
4000
22:37
are not around to tell us about it.
352
1357000
3000
vairs neeksistē.
22:40
That's the twelfth one.
353
1360000
3000
Šis ir divpadsmitais.
22:43
Life -- and this is the secret trick; this is the magic trick --
354
1363000
4000
Daba — šis ir tas noslēpums, šis ir tas burvju triks —
22:47
life creates conditions conducive to life.
355
1367000
4000
daba rada apstākļus, kas sekmē dzīvību.
Tā rada augsni, attīra gaisu un ūdeni,
22:51
It builds soil; it cleans air; it cleans water;
356
1371000
4000
tā sajauc gāzu kokteili, kas mums vajadzīgs izdzīvošanai.
22:55
it mixes the cocktail of gases that you and I need to live.
357
1375000
3000
22:58
And it does that in the middle of having great foreplay
358
1378000
6000
Turklāt paveic to lieliskas priekšspēles laikā
23:04
and meeting their needs. So it's not mutually exclusive.
359
1384000
6000
un apmierinot visu vajadzības. Tātad, tas viens otru neizslēdz.
23:10
We have to find a way to meet our needs,
360
1390000
3000
Mums jāatrod veids, kā apmierināt savas vajadzības,
23:13
while making of this place an Eden.
361
1393000
6000
padarot šo vietu par Ēdeni.
23:19
CA: Janine, thank you so much.
362
1399000
1000
K. A. Liels paldies, Dženīna!
23:20
(Applause)
363
1400000
1000
(Aplausi)
Par šo vietni

Šajā vietnē jūs iepazīstinās ar YouTube videoklipiem, kas noder angļu valodas apguvei. Jūs redzēsiet angļu valodas nodarbības, ko pasniedz augstas klases skolotāji no visas pasaules. Divreiz uzklikšķiniet uz angļu subtitriem, kas redzami katrā video lapā, lai atskaņotu video no turienes. Subtitri ritinās sinhroni ar video atskaņošanu. Ja jums ir kādi komentāri vai pieprasījumi, lūdzu, sazinieties ar mums, izmantojot šo kontaktformu.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7