Neil Turok: 2008 TED Prize wish: An African Einstein

Neil Turok faz seu pedido ao Prêmio TED.

64,736 views ・ 2008-03-21

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Aurelio Tergolina Salton Revisor: Fabio Ceconello
00:13
It was an incredible surprise to me
0
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3000
Foi uma surpresa incrível para mim
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to find out that there was actually an organization that cared about both parts of my life.
1
16160
6000
descobrir que existe uma organização que se importa com ambas as partes da minha vida.
00:22
Because, basically,
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22160
1000
Porque, basicamente,
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I work as a theoretical physicist.
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23160
2000
trabalho como um físico teórico.
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I develop and test models of the Big Bang,
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25160
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Desenvolvo e testo modelos do Big Bang,
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using observational data.
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usando dados de observações.
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And I've been moonlighting for the last five years
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E tenho passado noites em claro nos últimos cinco anos
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helping with a project in Africa.
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ajudando em um projeto na África.
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And, I get a lot of flak for this at Cambridge.
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4000
Recebo muitas críticas por isto em Cambridge.
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People wonder, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
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4000
As pessoas se perguntam, “Como você tem tempo para fazer tudo isto?” E etc.
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And so it was simply astonishing to me
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3000
Então foi simplesmente incrível para mim
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to find an organization that actually appreciated both those sides.
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encontrar uma organização que preza pelos dois trabalhos.
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So I thought I'd start off by just telling you a little bit about myself
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Então pensei em começar contando para vocês um pouco sobre mim
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and why I lead this schizophrenic life.
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e porque vivo esta vida esquizofrênica.
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Well, I was born in South Africa and my parents were imprisoned
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Bem, nasci na África do Sul e meus pais foram aprisionados
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for resisting the racist regime.
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por resistir ao regime racista.
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When they were released, we left and we went as refugees to Kenya and Tanzania.
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7000
Quando eles foram soltos, nós deixamos o país e nos refugiamos no Quênia e na Tanzânia.
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Both were very young countries then,
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2000
Ambos os países eram muito jovens naquele tempo,
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and full of hope for the future.
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3000
e cheios de esperança para o futuro.
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We had an amazing childhood. We didn't have any money,
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Tivemos uma infância incrível. Não tínhamos nenhum dinheiro,
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but we were outdoors most of the time.
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mas passávamos a maior parte do tempo ao ar livre.
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We had fantastic friends and we saw the wonders of the world,
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83160
5000
Tinhamos amigos fantásticos e vimos as maravilhas do mundo,
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like Kilimanjaro, Serengeti and the Olduvai Gorge.
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6000
como o Kilimanjaro, Serengeti e Olduvai Gorge.
01:34
Well, then we moved to London for high school.
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2000
Depois nos mudamos para Londres para o ensino médio.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
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5000
E depois disso -- não tem muito a se falar depois disto.
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It was rather dull. But I came back to Africa
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4000
Foi bastante tedioso. Mas voltei para a África
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at the age of 17, as a volunteer teacher
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4000
quando tinha 17 anos de idade, como um professor voluntário.
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to Lesotho, which is a tiny country,
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3000
para Lesoto, que é um país pequeno,
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surrounded at that time by apartheid South Africa.
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5000
cercado naquele tempo pela África do Sul durante o Apartheid.
01:57
Well, 80 percent of the men in Lesotho
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3000
Bem, 80 por cento dos homens em Lesoto
02:00
worked in the mines over the border,
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120160
4000
trabalhavam nas minas do outro lado da fronteira,
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in brutal conditions.
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em condições brutais.
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Nevertheless, I -- as I'm sure -- as a rather irritating young, white man
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6000
Ainda assim, eu, como um homem branco, jovem e irritante
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coming into their village, I was welcomed with incredible hospitality and warmth.
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133160
6000
chegando na vila deles, fui recebido com incrível hospitalidade e carinho.
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But the kids were the best part.
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2000
Mas as crianças foram a melhor parte.
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The kids were amazing: extremely eager and often very bright.
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141160
5000
As crianças eram fantásticas: extremamente motivadas e, muitas delas, brilhantes.
02:26
And I'm just going to tell you one story,
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146160
2000
Só vou lhes contar uma história,
02:28
which got through to me.
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3000
que me emocionou.
02:31
I used to try to take the kids outside as often as possible,
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151160
2000
Eu costumava levar as crianças para fora da sala de aula sempre que possível,
02:33
to try to connect the academic stuff with the real world.
39
153160
5000
para conectar o mundo acadêmico com o mundo real.
02:38
And they weren't used to that.
40
158160
3000
Elas não estavam acostumadas com isso.
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But I took them outside one day and I said,
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161160
2000
Mas levei elas para fora um dia e disse,
02:43
"I want you to estimate the height of the building."
42
163160
3000
“Quero que vocês descubram qual a altura do prédio.”
02:46
And I expected them to put a ruler next to the wall,
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166160
3000
Eu esperava que elas fossem colocar uma régua na parede,
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size it up with a finger, and make an estimate of the height.
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169160
5000
medir com um dedo, e estimar um valor da altura do prédio.
02:54
But there was one little boy, very small for his age.
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174160
4000
Mas teve um garoto, muito pequeno para a sua idade,
02:58
He was the son of one of the poorest families in the village.
46
178160
3000
filho de uma das famílias mais pobres da vila,
03:01
And he wasn't doing that. He was scribbling with chalk on the pavement.
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181160
5000
que não estava fazendo isto. Ele estava rabiscando o chão com um pedaço de giz.
03:06
And so, I said -- I was annoyed -- I said, "What are you doing?
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186160
3000
Então eu disse -- estava aborrecido -- e disse, "O que você está fazendo?
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I want you to estimate the height of the building."
49
189160
2000
Quero que descubra a altura do prédio.”
03:11
He said, "OK. I measured the height of a brick.
50
191160
3000
Ele disse, “Tudo bem, eu medi a altura de um tijolo,
03:14
I counted the number of bricks and now I'm multiplying."
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194160
5000
contei o número de tijolos e agora estou multiplicando.”
03:19
Well -- (Laughter) -- I hadn't thought of that one.
52
199160
5000
Bem -- (risos) -- eu não tinha pensado nessa possibilidade.
03:24
And many experiences like this happened to me.
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204160
4000
Muitas experiências como estas aconteceram comigo.
03:28
Another one is that I met a miner. He was home on his three-month leave from the mines.
54
208160
8000
Outra foi quando conheci um minerador, que estava em casa nas suas férias das minas.
03:36
Sitting next to him one day, he said, "There's only one thing that I really loved at school.
55
216160
6000
Estava sentado ao lado dele um dia, e ele disse, “Tinha uma coisa que eu realmente adorava na escola.
03:42
And you know what it was? Shakespeare." And he recited some to me.
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222160
7000
Sabe o que era? Shakespeare.” E recitou Shakespeare para mim.
03:49
And these and many similar experiences convinced me
57
229160
4000
Estas e muitas outras experiências me convenceram
03:53
that there are just tons of bright kids in Africa
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233160
4000
que existem milhares de crianças brilhantes na África
03:57
-- inventive kids, intellectual kids --
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237160
4000
-- crianças criativas, intelectuais --
04:01
and starved of opportunity.
60
241160
1000
e sedentas por oportunidade.
04:02
And if Africa is going to get fixed, it's by them, not by us.
61
242160
6000
E se a África vai ser consertada, é por eles, não por nós.
04:08
Well, after -- (Applause) -- that's the truth.
62
248160
6000
Bem, depois -- (aplausos) -- é verdade.
04:14
Well, after Lesotho, I traveled across Africa
63
254160
3000
Bem, depois de Lesoto, eu viajei pela África
04:17
before returning to England
64
257160
2000
antes de voltar para a Inglaterra.
04:20
-- so gray and depressing, in comparison.
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260160
3000
-- tão cinza e depressiva em comparação.
04:23
And I went to Cambridge. And there, I fell for theoretical physics.
66
263160
7000
E fui para Cambridge, onde me apaixonei por física teórica.
04:30
Well, I'm not going to explain this equation,
67
270160
2000
Bem, eu não vou explicar esta equação,
04:32
but theoretical physics is really an amazing subject.
68
272160
4000
mas física teórica é realmente um assunto incrível.
04:36
We can write down all the laws of physics we know in one line.
69
276160
6000
Podemos escrever todas as leis da física conhecidas em uma linha.
04:42
And, admittedly, it's in a very shorthand notation.
70
282160
5000
Confesso que é uma notação bem compacta.
04:47
And it contains 18 free parameters,
71
287160
4000
E contém 18 parâmetros livres,
04:51
OK, which we have to fit to the data.
72
291160
3000
que temos que ajustar às observações.
04:54
So it's not the final story,
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294160
2000
Então não é a história final,
04:56
but it's an incredibly powerful summary of everything we know
74
296160
5000
mas é um resumo muito poderoso sobre tudo que sabemos
05:01
about nature at the most basic level.
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301160
4000
sobre a natureza no seu nível mais básico.
05:05
And apart from a few very important loose ends, which you've heard about here --
76
305160
4000
E além de algumas questões muito importantes, que vocês escutaram aqui
05:09
like dark energy and dark matter --
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309160
3000
-- como energia escura e matéria escura --
05:12
this equation describes,
78
312160
2000
essa equação descreve,
05:14
seems to describe everything about the universe and what's in it.
79
314160
5000
tudo sobre o universo e o que está nele.
05:19
But there's one big puzzle remaining,
80
319160
2000
Mas existe um grande problema ainda sem solução,
05:21
and this was most succinctly put to me by my primary school math teacher in
81
321160
5000
e foi exposto para mim da maneira mais sucinta pela minha professora de matemática
05:26
Tanzania, who's a wonderful Scottish lady
82
326160
3000
na Tanzânia, que é uma fantástica senhora Escocesa
05:29
who I still stay in touch with.
83
329160
3000
com quem ainda mantenho contato.
05:32
And she's now in her 80s.
84
332160
2000
Ela está agora com seus 80 anos.
05:34
And when I try to explain my work to her, she waved away all the details, and she said,
85
334160
5000
Quando tentei explicar o meu trabalho para ela, ela ignorou os detalhes, e disse,
05:39
"Neil, there's only one question that really matters.
86
339160
5000
“Neil, existe apenas uma questão que realmente importa.
05:44
What banged?" (Laughter)
87
344160
4000
O que explodiu?” (Risos)
05:48
"Everyone talks about the Big Bang. What banged?"
88
348160
5000
“Todo mundo fala sobre o Big Bang. O que explodiu?”
05:53
And she's right. It's a question we've all been avoiding.
89
353160
5000
Ela está certa. É a pergunta que todos nós estamos evitando.
05:58
The standard explanation is that the universe somehow sprang into existence,
90
358160
5000
A explicação padrão é que o universo de alguma maneira saltou para a existência,
06:03
full of a strange kind of energy
91
363160
2000
cheio de um tipo estranho de energia
06:05
-- inflationary energy -- which blew it up.
92
365160
5000
-- energia inflacionária -- que explodiu o universo.
06:10
But the puzzle of why the universe emerged in that peculiar state
93
370160
4000
Mas a questão de por que o universo surgiu naquele estado particular
06:14
is completely unsolved.
94
374160
4000
é completamente irresoluta.
06:18
Now, I worked on that theory for a while, with Stephen Hawking and others.
95
378160
4000
Então, eu trabalhei nesta teoria por um tempo, com Stephen Hawking e outros.
06:22
But then I began to explore another alternative.
96
382160
3000
Mas então comecei a explorar uma outra alternativa.
06:25
The alternative is that the Big Bang wasn't the beginning.
97
385160
3000
A alternativa é que o Big Bang não era o começo.
06:28
Perhaps the universe existed before the bang,
98
388160
3000
Talvez o universo existisse antes da explosão,
06:31
and the bang was just a violent event in a pre-existing universe.
99
391160
5000
e a explosão foi apenas um evento violento em um universo pré-existente.
06:36
Well, this possibility is actually suggested
100
396160
3000
Então, esta possibilidade é sugerida
06:39
by the latest theories, the unified theories,
101
399160
3000
pelas teorias mais recentes, as teorias unificadas,
06:42
which try to explain all those 18 free parameters
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402160
3000
que tentam explicar todos aqueles 18 parâmetros livres
06:45
in a single framework, which will hopefully predict all of them.
103
405160
7000
em um único contexto, e que esperamos que vai prever todos eles.
06:52
And I'll just share a cartoon of this idea here.
104
412160
3000
Vou mostrar um desenho desta ideia aqui.
06:55
It's all I can convey. According to these theories,
105
415160
3000
É tudo o que consigo transmitir. De acordo com estas teorias,
06:58
there are extra dimensions of space, not just the three we're familiar with,
106
418160
3000
existem outras dimensões no espaço, não apenas as três com que estamos familiarizados,
07:01
but at every point in the room there are more dimensions.
107
421160
4000
mas em toda a parte existem mais dimensões.
07:05
And in particular, there's one rather strange one,
108
425160
2000
e em particular, existe uma muito estranha,
07:07
in the most elegant unified theories we have.
109
427160
3000
na teoria unificada mais elegante que temos.
07:10
The strange one looks likes this:
110
430160
2000
A estranha se parece com isto:
07:12
that we live in a three-dimensional world.
111
432160
3000
que vivemos em um mundo tridimensional.
07:15
We live in one of these worlds, and I can only show it as a sheet,
112
435160
4000
Vivemos em um destes mundos, posso lhes mostrar apenas como uma folha,
07:19
but it's really three-dimensional.
113
439160
3000
mas na verdade é tridimensional.
07:22
And a tiny distance away, there's another sheet,
114
442160
4000
E a uma pequena distância, existe outra folha,
07:26
also three-dimensional, and they're separated by a gap.
115
446160
2000
também tridimensional, e elas estão separadas por uma fenda.
07:28
The gap is very tiny, and I've blown it up so you can see it.
116
448160
3000
A fenda é muito pequena, eu aumentei ela para que vocês pudessem ver.
07:31
But it's really a tiny fraction of the size of an atomic nucleus.
117
451160
5000
Mas na verdade é uma pequena fração do tamanho de um núcleo atômico.
07:36
I won't go into the details of why we think the universe is like this,
118
456160
3000
Não vou entrar nos detalhes do porque achamos que o universo é assim
07:39
but it comes out of the math and trying to explain the physics that we know.
119
459160
4000
mas isto vem da matemática e da tentativa de explicar a física que conhecemos.
07:43
Well, I got interested in this because it seemed to me that it was an obvious question.
120
463160
4000
Eu me interessei nisto porque parece para mim que está é uma questão óbvia.
07:47
Which is, what happens if these two, three-dimensional worlds
121
467160
3000
O que acontece quando estes dois mundos tridimensionais
07:50
should actually collide?
122
470160
3000
colidem?
07:54
And if they collide, it would look a lot like the Big Bang.
123
474160
3000
E se eles colidissem, se pareceria muito como o Big Bang.
07:57
But it's slightly different than in the conventional picture.
124
477160
3000
Mas é um pouco diferente da ideia convencional.
08:00
The conventional picture of the Big Bang is a point.
125
480160
2000
A ideia convencional é que o Big Bang é um ponto.
08:02
Everything comes out of a point;
126
482160
2000
Tudo surge de um único ponto;
08:04
you have infinite density. And all the equations break down.
127
484160
4000
onde temos densidade infinita. E todas as equações falham.
08:08
No hope of describing that.
128
488160
2000
Não temos nem esperança de descrever isto.
08:10
In this picture, you'll notice,
129
490160
2000
Nesta outra ideia, vocês vão notar,
08:12
the bang is extended. It's not a point.
130
492160
2000
a explosão é estendida. Não é um ponto.
08:14
The density of matter is finite, and we have a chance
131
494160
3000
A densidade da matéira é finita, e temos a possibilidade
08:17
of a consistent set of equations that can describe the whole process.
132
497160
5000
de descobrir um conjunto de equações que descrevem o processo todo.
08:22
So, to cut a long story short, we've explored this alternative.
133
502160
3000
Então, resumindo, exploramos esta alternativa.
08:25
We've shown that it can fit
134
505160
2000
Mostramos que conseguimos ajustar
08:27
all of the data that we have about the formation of galaxies,
135
507160
4000
todos os dados que temos sobre a formação das galáxias,
08:31
the fluctuations in the microwave background.
136
511160
3000
as flutuações da radiação cósmica de fundo.
08:34
Furthermore, there's an experimental way
137
514160
2000
Além disto, existe uma maneira experimental
08:36
to tell this theory, apart from the inflationary explanation that I told you before.
138
516160
7000
de comparar esta teoria e a teoria inflacionária sobra a qual falei antes.
08:43
It involves gravitational waves.
139
523160
3000
Envolve ondas gravitacionais.
08:46
And in this scenario, not only was the Big Bang not the beginning,
140
526160
3000
Neste cenario, não apenas o Big Bang não foi o começo,
08:49
as you can see from the picture,
141
529160
3000
como podem ver na figura,
08:52
it can happen over and over again.
142
532160
2000
mas pode acontecer de novo.
08:54
It may be that we live in an endless universe,
143
534160
3000
É possivel que vivamos em um universo sem fim,
08:57
both in space and in time.
144
537160
1000
tanto no espaço quanto no tempo.
09:01
And there've been bangs in the past, and there will be bangs in the future.
145
541160
3000
Existiram Big Bangs no passado, e existirão no futuro.
09:04
And maybe we live in an endless universe.
146
544160
4000
E talvez vivemos em um universo sem fim.
09:08
Well, making and testing models of the universe
147
548160
5000
Bem, fazer e testar modelos do universo
09:13
is, for me, the best way I have of enjoying and appreciating the universe.
148
553160
7000
é, para mim, a melhor forma de apreciar o universo.
09:20
We need to make the best mathematical models we can,
149
560160
2000
Precisamos fazer os melhores modelos matemáticos que conseguimos,
09:22
the most consistent ones.
150
562160
2000
os mais consistentes.
09:24
And then we scrutinize them, logically and with data.
151
564160
4000
E então investigamos eles por meio da lógica e dos dados experimentais.
09:28
And we try to convince ourselves --
152
568160
3000
E tentamos nos convencer,
09:31
we really try to convince ourselves they're wrong.
153
571160
2000
realmente tentamos nos convencer que eles estão errados.
09:33
That's progress: when we prove things wrong.
154
573160
3000
Isto é progresso: quando provamos que as coisas estão erradas.
09:36
And gradually, we hopefully move closer and closer to understanding the world.
155
576160
6000
E gradualmente, chegamos cada vez mais perto do entendimento do mundo.
09:42
As I pursued my career, something was always gnawing away inside me.
156
582160
5000
À medida que eu seguia a minha carreira, algo estava sempre me incomodando.
09:47
What about Africa?
157
587160
3000
E quanto à África?
09:50
What about those kids I'd left behind?
158
590160
5000
E aquelas crianças que eu havia deixado para trás?
09:55
Instead of developing, as we'd all hoped in the '60s,
159
595160
3000
Ao invés de melhorar, como esperávamos nos anos 60,
09:58
things had gotten worse.
160
598160
2000
as coisas pioraram.
10:00
Africa was gripped by poverty, disease and war.
161
600160
4000
A África foi tomada pela pobreza, doenças e guerras.
10:04
This is very graphically shown by the Worldmapper website and project.
162
604160
6000
Isto é demonstrado graficamente pelo website e projeto “Worldmapper”.
10:10
And so the idea is to represent each country
163
610160
3000
A idéia é representar cada país
10:13
on a map, but scale the area according to some quantity.
164
613160
6000
em um mapa, mas ajustar a área de acordo com algum índice.
10:19
So here's just the standard area map of the world.
165
619160
2000
Então aqui está o mapa do mundo padrão.
10:21
By the way, Africa is very large.
166
621160
2000
Aliás, a África é muito grande.
10:23
And the next map now shows Africa's GDP in 1960,
167
623160
5000
E o próximo mapa mostra o PIB da África em 1960,
10:28
around the time of independence for many African states.
168
628160
5000
no período em que muitos países africanos se tornaram independentes.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here's a projection for 2015.
169
633160
10000
Então, isto é em 1990 e depois em 2002. E aqui uma projeção para 2015.
10:44
Big changes are happening in the world,
170
644160
1000
Grandes mudanças estão acontecendo no mundo,
10:45
but they're not helping Africa.
171
645160
3000
mas não estão ajudando a África.
10:48
What about Africa's population? The population isn't out of proportion to its area,
172
648160
4000
E a população africana? A população não está fora de proporção para sua área,
10:52
but Africa leads the world in deaths from often preventable causes:
173
652160
5000
mas a África lidera o mundo em número de mortes por causas geralmente de fácil prevenção:
10:57
malnutrition, simple infections and birth complications.
174
657160
7000
desnutrição, infecções simples e complicações no parto.
11:04
Then there's HIV/AIDS. And then there are deaths from war.
175
664160
5000
Depois ainda temos o HIV/AIDS. E mortes por guerras.
11:09
OK, currently there are 45,000 people a month dying in the Congo,
176
669160
5000
Atualmente existem 45.000 mortes por mês no Congo,
11:14
as a consequence of the war
177
674160
2000
por causa da guerra
11:16
there over coltan and diamonds and other things.
178
676160
4000
pelo cobalto, diamantes e outras coisas.
11:20
It's still going on.
179
680160
4000
Ainda está acontecendo.
11:24
What about Africa's capacity to do something about these problems?
180
684160
3000
E quanto à capacidade que a África tem para resolver estes problemas?
11:27
Well, here's the number of physicians in Africa.
181
687160
5000
Bem, aqui está o número de médicos na África.
11:32
Here's the number of people in higher education.
182
692160
5000
O número de pessoas com educação superior.
11:37
And here -- most shocking to me --
183
697160
2000
E aqui -- o mais chocante para mim --
11:39
the number of scientific research papers coming out of Africa.
184
699160
4000
o número de publicações científicas vindas da África.
11:43
It just doesn't exist scientifically.
185
703160
5000
Ela simplesmente não existe cientificamente.
11:48
And this was very eloquently argued at TED Africa:
186
708160
3000
E isto tudo foi muito eloquentemente discutido no TED África:
11:51
that all of the aid that's been given
187
711160
2000
que toda a ajuda que tem sido dada
11:53
has completely failed to put Africa onto its own two feet.
188
713160
8000
falhou por completo em fazer a África caminhar por conta própria.
12:01
Well, the transition to democracy in South Africa in 1994
189
721160
3000
Bem, a transição para democracia na África do Sul em 1994
12:04
was literally a dream come true for many of us.
190
724160
4000
foi literalmente um sonho se tornando realidade para muitos de nós.
12:08
My parents were both elected to the first parliament,
191
728160
3000
Ambos os meus pais foram eleitos para o primeiro parlamento,
12:11
alongside Nelson and Winnie Mandela. They were the only other couple.
192
731160
5000
junto com Nelson e Winnie Mandela. Eles foram os únicos casais.
12:16
And in 2001, I took a research leave to visit them.
193
736160
4000
Em 2001, tirei férias para visitá-los.
12:20
And while I was busy working -- I was working on these colliding worlds, in the day.
194
740160
7000
E enquanto estava ocupado trabalhando -- eu estava trabalhando nestes mundos em colisão, na época.
12:27
But I learned that there was a desperate shortage of skills,
195
747160
3000
Aprendi que havia uma desesperadora falta de mão de obra habilitada,
12:30
especially mathematical skills, in industry, in government, in education.
196
750160
8000
especialmente em matemática, na indústria, no governo, na educação.
12:38
The ability to make and test models has become essential,
197
758160
4000
A habilidade de fazer e testar modelos se tornou essencial,
12:42
not only to every single area of science today,
198
762160
3000
não apenas para todas as áreas da ciência hoje,
12:45
but also to modern society itself.
199
765160
4000
mas também para a sociedade moderna em si.
12:49
And if you don't have math, you're not going to enter the modern age.
200
769160
6000
E se você não entende a matemática, você não vai entrar na era moderna.
12:55
So I had an idea. And the idea was very simple.
201
775160
3000
Então tive uma ideia. E a ideia foi muito simples.
12:58
The idea was to set up an African Institute for Mathematical Sciences, or AIMS.
202
778160
6000
A ideia foi de montar um Instituto Africano de Ciências Matemáticas, ou AIMS.
13:04
And let's recruit students from the whole of Africa,
203
784160
4000
E recrutamos alunos de toda a África,
13:08
bring them together with lecturers from all over the world,
204
788160
4000
juntamos eles com professores de todo o mundo,
13:12
and we'll try to give them a fantastic education.
205
792160
5000
e tentaremos dar uma educação fantástica para eles.
13:17
Well, as a Cambridge professor, I had many contacts.
206
797160
3000
Bem, como um professor de Cambridge, eu tinha muitos contatos.
13:20
And to my astonishment, they backed me 100 percent.
207
800160
3000
E para minha surpresa, eles me apoiaram cem por cento.
13:23
They said, "Go and do it,
208
803160
2000
Eles falaram, "Vá em frente e faça,
13:25
and we'll come and lecture."
209
805160
4000
e nós viremos e daremos aulas."
13:29
And I knew it would be amazing fun to bring brilliant students
210
809160
4000
Eu sabia que seria muito divertido juntar alunos brilhantes
13:33
from these countries -- where they don't have any opportunities -- together
211
813160
4000
destes países, onde eles não tem oportunidades,
13:37
with the best lecturers in the world --
212
817160
2000
com os melhores professores do mundo,
13:39
who I knew would come, because of the interest in Africa --
213
819160
3000
que eu sabia que viriam, por causa do interesse na África.
13:42
and put them together and just let the sparks fly.
214
822160
7000
Colocá-los juntos e deixar acontecer.
13:49
So we bought a derelict hotel near Cape Town.
215
829160
4000
Então compramos um hotel abandonado perto da Cidade do Cabo.
13:53
It's an 80-room Art Deco hotel from the 1920s.
216
833160
3000
É um hotel "Art déco" de 80 quartos da década de vinte.
13:56
The area was kind of seedy, so we got an 80-room hotel for 100,000 dollars.
217
836160
6000
A área estava um pouco desvalorizada, então conseguimos um hotel de 80 quartos por cem mil dólares.
14:02
It's a beautiful building. We decided we would refurbish it
218
842160
4000
É um prédio muito bonito. Decidimos reformá-lo
14:06
and then put out the word:
219
846160
2000
e espalhar a palavra:
14:08
we're going to start the best math institute in Africa
220
848160
4000
vamos começar o melhor instituto de matemática da África
14:12
in this hotel.
221
852160
1000
neste hotel.
14:13
Well, the new South Africa is a very exciting country.
222
853160
3000
Bem, a nova África do Sul é um país muito empolgante.
14:16
And those of you who haven't been there, you should go.
223
856160
3000
E para aqueles de vocês que não estiveram lá, vocês deveriam ir.
14:19
It's very, very interesting what's happening.
224
859160
3000
É muito, muito interessante o que está acontecendo.
14:22
And we recruited wonderful staff,
225
862160
3000
E recrutamos uma equipe incrível,
14:25
highly motivated staff.
226
865160
2000
uma equipe altamente motivada.
14:27
The other thing that's happened, which was good for us, is the Internet.
227
867160
4000
A outra coisa que aconteceu, que foi boa para nós, foi a Internet.
14:31
Even though the Internet is very expensive all over Africa,
228
871160
3000
Ainda que a Internet seja muito cara por toda a África,
14:34
there are Internet cafes everywhere.
229
874160
2000
existem cafeterias com ela por toda a parte.
14:36
And bright young Africans are desperate to join the global community,
230
876160
5000
E brilhantes jovens africanos estão desesperados para participar da comunidade global,
14:41
to be successful -- and they're very ambitious.
231
881160
3000
para serem bem sucedidos, eles são muito ambiciosos.
14:44
They want to be the next Einstein.
232
884160
4000
Querem ser o próximo Einstein.
14:50
And so when word came out that AIMS was opening,
233
890160
3000
Então quando ficaram sabendo que o AIMS estava abrindo,
14:53
it spread very quickly via e-mail and our website.
234
893160
4000
-- o que se espalhou muito rápido por e-mail e pelo nosso website --
14:57
And we got lots of applicants.
235
897160
2000
recebemos muitas matrículas.
14:59
Well, we designed AIMS as a 24-hour learning environment,
236
899160
3000
Bem, projetamos o AIMS como um ambiente de aprendizado 24h.
15:02
and it was fantastic to start a university from the beginning.
237
902160
4000
Foi fantástico montar uma universidade do começo.
15:06
You have to rethink, what is the university for?
238
906160
4000
Você tem que repensar, para que serve a universidade?
15:10
And that's really exciting.
239
910160
2000
E isto é muito empolgante.
15:12
So we designed it to have interactive teaching.
240
912160
3000
Então projetamos ela para ter ensino interativo.
15:15
No droning on at the chalkboard.
241
915160
4000
Nada de tedioso no quadro negro.
15:19
We emphasize problem-solving, working in groups,
242
919160
4000
Enfatizamos a solução de problemas, trabalhar em grupos,
15:23
every student discovering and maximizing their own potential
243
923160
4000
cada aluno descobrindo e maximizando o seu próprio potencial,
15:27
and not chasing grades.
244
927160
3000
e não correndo atrás de notas.
15:30
Everyone lives together in this hotel -- lecturers and students --
245
930160
2000
Todos moram juntos neste hotel, professores e alunos
15:32
and it's not surprising at all to find an impromptu tutorial at 1 a.m.
246
932160
6000
e não é nada surpreendente encontrar um tutorial a uma hora da manhã.
15:38
The students don't usually leave the computer lab till 2 or 3 a.m.
247
938160
4000
Os alunos geralmente não deixam os computadores do laboratório até as duas ou três da manhã.
15:42
And then they're up again at eight in the morning.
248
942160
2000
E estão de pé de novo às oito da manhã.
15:44
Lectures, problem-solving and so on. It's an extraordinary place.
249
944160
7000
Aulas, resolução de problemas e etc. É um local extraordinário.
15:51
We especially emphasize areas of great relevance to Africa's development,
250
951160
5000
Enfatizamos em especial áreas de grande relevância para o desenvolvimento da África,
15:56
because, in those areas, scientists working in Africa will have a competitive advantage.
251
956160
6000
por que naquelas áreas, cientistas trabalhando na África terão uma vantagem competitiva.
16:02
They'll publish, be invited to conferences.
252
962160
2000
Irão publicar, ser convidados para congressos.
16:04
They'll do well. They'll have successful careers.
253
964160
6000
Se darão bem; terão carreiras de sucesso.
16:10
And AIMS has done extremely well.
254
970160
2000
E o AIMS está indo muito bem.
16:12
Here is a list of last year's graduates, graduated in June,
255
972160
4000
Aqui está uma lista dos formandos do ano passado, formados em Junho,
16:16
and what they're currently doing -- 48 of them.
256
976160
3000
e o que eles estão fazendo no momento, 48 deles.
16:19
And where they are is indicated over here.
257
979160
4000
E onde eles estão como indicado aqui.
16:23
And where they've gone. So these are all postgraduate students.
258
983160
4000
E aonde eles foram. Então estes são todos alunos de pós-graduação.
16:27
And they've all gone on to master's and Ph.D. degrees in excellent places.
259
987160
7000
E todos passaram para mestrados e doutorados em lugares excelentes.
16:34
Five students can be educated at AIMS
260
994160
2000
Cinco alunos podem ser educados no AIMS
16:36
for the cost of educating one in the U.S. or Europe.
261
996160
4000
pelo custo de educar um nos EUA ou na Europa.
16:40
But more important, the pan-African student body
262
1000160
3000
Mas mais importante, o Grêmio estudantil pan-africano
16:43
is a continual source of strength, pride and commitment to Africa.
263
1003160
6000
é uma fonte contínua de força, orgulho e comprometimento com a África.
16:49
We illustrate AIMS' progress by coloring in the countries of Africa.
264
1009160
5000
Ilustramos o progresso do AIMS colorindo os países da África.
16:54
So here you can see behind this list.
265
1014160
2000
Então aqui você pode ver, atrás desta lista.
16:56
When a county is colored yellow, we've received an application;
266
1016160
4000
Quando um país é colorido de amarelo, recebemos uma matrícula;
17:00
orange, we've accepted an application; and green,
267
1020160
5000
laranja: aceitamos a matrícula; e verde,
17:05
a student has graduated.
268
1025160
2000
um aluno se formou.
17:07
So here is where we were after the first graduation in 2004.
269
1027160
4000
Então aqui é onde estávamos depois da primeira formatura em 2004.
17:11
And we set ourselves a goal of turning the continent green.
270
1031160
4000
E nós colocamos o objetivo de tornar o continente verde.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1035160
4000
Então aqui está 2005, 2006, 2007, 2008.
17:19
(Applause)
272
1039160
10000
(Aplausos)
17:29
We're well on the way to achieving our initial goal.
273
1049160
4000
Estamos a caminho de alcançar nosso objetivo.
17:33
We had some of the students filmed at home before they came to AIMS.
274
1053160
4000
E tivemos alguns alunos filmados em casa antes deles virem para o AIMS.
17:37
And I'll just show you one.
275
1057160
3000
Vou lhes mostrar um.
17:40
Tendai Mugwagwa: My name is Tendai Mugwagwa.
276
1060160
4000
Tendai Mugwagwa: Meu nome é Tendai Mugwagwa.
17:44
I have a Bachelor of Science with an education degree.
277
1064160
3000
Sou bacharel em Ciências com ênfase em educação.
17:47
I will be attending AIMS.
278
1067160
2000
Participarei do AIMS.
17:49
My understanding of the course is that it covers quite a lot.
279
1069160
4000
Meu entendimento sobre o curso é que ele cobre muitas áreas.
17:53
You know, from physics to medicine,
280
1073160
4000
Desde física até medicina.
17:57
in particular, epidemiology and also mathematical modeling.
281
1077160
6000
Em particular, epidemiologia e também modelagem matemática.
18:03
Neil Turok: So Tendai came to AIMS and did very well.
282
1083160
5000
Neil Turok: Então, Tendai se juntou ao AIMS e se saiu muito bem.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1088160
4000
Vou deixar que conte o resto da história.
18:16
TM: My name is Tendai Mugwagwa
284
1096160
2000
TM: Meu nome é Tendai Mugwagwa
18:18
and I was a student at AIMS in 2003 and 2004.
285
1098160
4000
fui aluna do AIMS em 2003 e 2004.
18:22
After leaving AIMS, I went on to do a master's in applied mathematics
286
1102160
5000
Depois de deixar o AIMS, eu fui fazer um mestrado em matemática aplicada
18:27
at the University of Cape Town in South Africa.
287
1107160
3000
na Universidade da Cidade do Cabo na África do Sul.
18:30
After that, I came to the Netherlands
288
1110160
2000
Depois disto, eu vim para a Holanda
18:32
where I'm now doing a Ph.D. in theoretical immunology.
289
1112160
3000
onde estou fazendo o meu doutorado em Imunologia Teórica.
18:35
Professor: Tendai is working very independently.
290
1115160
3000
Professor: A Tendai trabalha de forma muito independente.
18:38
She communicates well with the immunologists at the hospital.
291
1118160
4000
Ela se comunica bem com os imunologistas do hospital,
18:42
So all in all I have a very good Ph.D. student from South Africa.
292
1122160
4000
então no fim eu tenho uma aluna de doutorado muito boa da África do Sul.
18:46
So I'm happy she's here.
293
1126160
3000
Estou feliz por ela estar aqui.
18:49
NT: Another student in the first year of AIMS was Shehu.
294
1129160
4000
NT: Outro aluno do primeiro ano do AIMS foi Shehu.
18:53
And he's shown here with his favorite high school teacher.
295
1133160
5000
Ele aparece aqui com seu professor favorito no ensino médio.
18:58
And then entering university in northern Nigeria.
296
1138160
6000
E depois na faculdade no norte da Nigéria.
19:04
And after AIMS, Shehu wanted to do high-energy physics,
297
1144160
5000
Depois do AIMS, Shehu queria estudar física de alta energia,
19:09
and he came to Cambridge.
298
1149160
2000
e ele veio para Cambridge.
19:11
He's about to finish his Ph.D.,
299
1151160
3000
Ele está prestes a terminar seu doutorado
19:14
and he was filmed recently with someone you all know.
300
1154160
4000
e foi filmado recentemente com alguém que vocês todos conhecem.
19:18
Shehu: And from there we will be able to,
301
1158160
2000
Shehu: E depois disto seremos capazes de,
19:20
hopefully, make better predictions and then we compare it
302
1160160
3000
esperamos, fazer predições melhores e compará-las
19:23
to the graph and also make some predictions.
303
1163160
5000
ao gráfico e também fazer mais predições.
19:28
Stephen Hawking: That is nice.
304
1168160
3000
Stephen Hawking: Muito bom.
19:31
NT: Here are the current students at AIMS. There are 53 of them
305
1171160
3000
NT: Aqui estão os alunos estudando no AIMS no momento. São 53 no total.
19:34
from 20 different countries, including 20 women.
306
1174160
4000
De vinte países diferentes, incluindo 20 mulheres.
19:38
So now I'm going to get to my TED business.
307
1178160
3000
Então agora eu vou falar sobre o Prêmio TED.
19:41
Well, we had a party. This is Africa --
308
1181160
3000
Bem, tivemos uma festa. Isto é na África --
19:44
we have good parties in Africa. And last month, they threw a surprise party for me.
309
1184160
4000
temos ótimas festas na África. E mês passado, deram uma festa surpresa para mim.
19:48
Here's somebody you've seen already.
310
1188160
2000
Aqui está alguém que vocês já viram.
19:50
(Applause)
311
1190160
24000
(Aplausos)
20:14
I want to point out a few other exceptional people in this picture.
312
1214160
4000
Gostaria de mostrar outras pessoas excepcionais nesta foto.
20:18
So, we were having a party,
313
1218160
1000
Então estávamos na festa,
20:19
as you can see they're completely eclipsing me at this point.
314
1219160
4000
como podem ver eles estão me tapando neste momento.
20:23
This is Ezra. She's from Darfur.
315
1223160
3000
Está é Ezra. Ela é de Darfur.
20:26
She's a physicist, and somehow stays smiling,
316
1226160
4000
Ela é uma física, e de alguma forma continua sorrindo,
20:30
in spite of everything going on back home.
317
1230160
2000
apesar de tudo que está acontecendo em seu país.
20:32
But she wants to continue in physics, and she's doing extremely well.
318
1232160
4000
Mas ela quer continuar na física e está se saindo muito bem.
20:36
This is Lydia. Lydia is the first ever woman
319
1236160
4000
Esta é Lydia. Lydia é a primeira mulher
20:40
to graduate in mathematics in the Central African Republic.
320
1240160
3000
a se formar em matemática na República Centro-Africana.
20:43
And she's now at AIMS. (Applause)
321
1243160
5000
E ela está agora no AIMS. (Aplausos)
20:49
So now let me get to our TED wish.
322
1249160
4000
Então agora deixem-me falar sobre o meu desejo do Prêmio TED.
20:53
Well, it's not my TED wish; it's our wish, as you've already gathered.
323
1253160
5000
Bem, não é meu desejo TED; é nosso desejo, como vocês já devem ter adivinhado.
20:58
And our wish has two parts:
324
1258160
3000
E nosso desejo tem duas partes:
21:01
one is a dream and the other's a plan. OK.
325
1261160
5000
uma é um sonho e a outra é um plano. OK.
21:06
Our TED dream is that the next Einstein will be African. (Applause)
326
1266160
16000
Nosso sonho é que o próximo Einstein seja africano. (Aplausos)
21:25
In striving for the heights of creative genius,
327
1285160
1000
Ao se esforçarem para chegar à altura dos gênios criativos,
21:26
we want to give thousands of people the motivation,
328
1286160
5000
queremos dar a milhares de pessoas a motivação,
21:31
the encouragement and the courage
329
1291160
2000
o encorajamento e a coragem
21:33
to obtain the high-level skills they need to help Africa.
330
1293160
5000
para obterem as habilidades de alto nível que eles precisam para ajudar a África.
21:38
Among them will be not only brilliant scientists --
331
1298160
3000
Entre eles existirão não apenas cientistas brilhantes --
21:41
I'm sure of that from what we've seen at AIMS --
332
1301160
3000
tenho certeza disto pelo que temos visto no AIMS --
21:44
they'll also be the African Gates, Brins and Pages of the future.
333
1304160
6000
eles também serão os Gates, Brins e Pages africanos do futuro.
21:50
Well, I said we also have a plan. And our plan is quite simple.
334
1310160
4000
Bem, eu também disse que temos um plano. E nosso plano é simples.
21:54
AIMS is now a proven model.
335
1314160
2000
O AIMS é agora um modelo comprovado.
21:56
And what we need to do is to replicate it.
336
1316160
4000
E o que precisamos fazer é substituí-lo.
22:00
We want to roll out 15 AIMS centers in the next five years, all over Africa.
337
1320160
4000
Queremos construir 15 centros AIMS nos próximos cinco anos, por toda a África.
22:04
Each will have a pan-African student body,
338
1324160
5000
Cada um vai ter o seu próprio Grêmio estudantil pan-africano.
22:09
but specialize in a different area of science.
339
1329160
2000
Mas especializados em diferentes áreas da ciência.
22:11
We want to use science to overcome the national and cultural barriers,
340
1331160
5000
Queremos usar a ciência para superar as barreiras nacionais e culturais,
22:16
as it does at AIMS.
341
1336160
1000
como fazemos no AIMS.
22:17
And we want to add elements to the curriculum.
342
1337160
2000
E queremos adicionar elementos ao currículo.
22:19
We want to add entrepreneurship and policy skills.
343
1339160
5000
Queremos adicionar empreendedorismo e habilidades políticas.
22:24
The expanded AIMS will be a coherent pan-African institution,
344
1344160
3000
O AIMS expandido vai ser uma instituição pan-africana coerente,
22:27
and its graduates will form a powerful network,
345
1347160
4000
e seus formandos vão formar uma rede poderosa,
22:31
working together for peace and progress across the continent.
346
1351160
6000
trabalhando juntos por paz e progresso por todo o continente.
22:37
Over the last year,
347
1357160
2000
No último ano,
22:39
we've been visiting sites in Africa,
348
1359160
2000
estivemos visitando lugares na África,
22:41
looking at potential sites for new AIMS centers.
349
1361160
3000
procurando lugares em potencial para novos centros AIMS.
22:44
And here are the ones we've selected.
350
1364160
2000
E aqui estão aqueles que selecionamos.
22:46
And each of these centers has a strong local team,
351
1366160
4000
Cada um destes centros tem um time local forte,
22:50
each is in a beautiful place, an interesting place,
352
1370160
2000
cada um é um local bonito, um local interessante,
22:52
which international lecturers will be happy to visit.
353
1372160
3000
o qual professores internacionais estarão felizes em visitar.
22:55
And our partners across Africa are extremely enthusiastic about this.
354
1375160
5000
E nossos parceiros por toda a África estão muito entusiasmados com isto.
23:00
Everyone wants an AIMS center in their country.
355
1380160
4000
Todos querem um centro AIMS em seu país.
23:04
And last November,
356
1384160
2000
E no Novembro passado,
23:06
the conference of all the African ministers of science and technology,
357
1386160
4000
o congresso de todos os ministros africanos de ciência e tecnologia,
23:10
held in Mombasa, called for a comprehensive plan to roll out AIMS.
358
1390160
5000
em Mombasa, requisitou um plano abrangente para ajudar o AIMS.
23:15
So we have political support right across the continent.
359
1395160
3000
Então temos suporte político por todo o continente.
23:18
It won't be easy.
360
1398160
3000
Não será fácil.
23:21
At every site there will be huge challenges.
361
1401160
2000
Em todos os lugares existirão desafios enormes.
23:23
Local scientists must play leading roles
362
1403160
3000
Cientistas locais devem participar
23:26
and governments must be persuaded to buy in.
363
1406160
4000
e governos devem ser persuadidos a participar também.
23:30
Conditions are very difficult,
364
1410160
2000
As condições são muito difíceis,
23:32
but we cannot afford to compromise on those principles which made AIMS work.
365
1412160
7000
mas não podemos ceder nos princípios que fizeram o AIMS funcionar.
23:39
And we summarize them this way:
366
1419160
2000
E nós resumimos eles da seguinte maneira:
23:41
the institutes have got to be relevant, innovative,
367
1421160
3000
os institutos tem que ser relevantes, inovadores,
23:44
cost-effective and high quality. Why?
368
1424160
2000
eficientes em custos e de alta qualidade. Por que?
23:46
Because we want Africa to be rich.
369
1426160
3000
Porque nós queremos uma África rica.
23:49
Easy to remember the basic rules we need.
370
1429160
7000
Fácil de lembrar as básicas regras que precisamos.
23:56
So, just in ending, let me say the only people who can fix Africa
371
1436160
3000
Então, acabando, deixem me falar que as únicas pessoas que podem consertar a África
23:59
are talented young Africans.
372
1439160
3000
são jovens talentosos africanos.
24:02
By unlocking and nurturing their creative potential,
373
1442160
3000
Ao desbloquear e nutrir o potencial criativo deles,
24:05
we can create a step change in Africa's future.
374
1445160
4000
nós podemos criar uma grande mudança no futuro da África.
24:09
Over time, they will contribute to African development
375
1449160
4000
Com o tempo eles vão contribuir para o desenvolvimento africano,
24:13
and to science in ways we can only imagine.
376
1453160
3000
e para a ciência de maneiras que podemos apenas imaginar.
24:16
Thank you.
377
1456160
2000
Obrigado
24:18
(Applause)
378
1458160
21000
(Aplausos)
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