12 sustainable design ideas from nature | Janine Benyus

Janine Benyus mostra os designs da natureza

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TED


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

Tradutor: Giuliano Giordano Revisor: Henri Siro Evrard
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It is a thrill to be here at a conference
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4000
É emocionante estar aqui numa conferência
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that's devoted to "Inspired by Nature" -- you can imagine.
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que é dedicada a "Inspirados pela Natureza" -- vocês podem imaginar.
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And I'm also thrilled to be in the foreplay section.
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E eu também estou emocionada em estar na seção de preliminares.
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Did you notice this section is foreplay?
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Vocês notaram que esta seção é de preliminares?
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Because I get to talk about one of my favorite critters,
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3000
Porque eu posso falar sobre uma de minhas criaturas favoritas,
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which is the Western Grebe. You haven't lived
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43000
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que é o mergulhão do oeste [Western Grebe]. Você não pode considerar que viveu
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until you've seen these guys do their courtship dance.
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até que os tenha visto fazer sua dança de acasalamento.
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I was on Bowman Lake in Glacier National Park,
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Eu estava no Lago Bowman no Parque Nacional Glacier
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which is a long, skinny lake with sort of mountains upside down in it,
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que é um lago longo e fino, com umas espécies de montanhas de ponta cabeça,
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and my partner and I have a rowing shell.
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e meu companheiro e eu temos um barco a remo.
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And so we were rowing, and one of these Western Grebes came along.
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E então nós estávamos remando, e um destes mergulhões se aproximou.
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And what they do for their courtship dance is, they go together,
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E o que eles fazem na sua dança do acasalamento é, eles vão juntos,
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the two of them, the two mates, and they begin to run underwater.
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os dois, o casal, e eles começam a correr embaixo d'água.
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They paddle faster, and faster, and faster, until they're going so fast
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Eles pedalam mais rápido, e mais rápido, até que estejam indo tão rápido
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that they literally lift up out of the water,
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que eles literalmente se erguem para fora da água,
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and they're standing upright, sort of paddling the top of the water.
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e eles ficam em pé, como que pedalando a superfície da água.
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And one of these Grebes came along while we were rowing.
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E um dos mergulhões se aproximou enquanto estávamos remando.
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And so we're in a skull, and we're moving really, really quickly.
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Como nós estavamos em uma escuna, e nos movíamos muito, muito rápido.
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And this Grebe, I think, sort of, mistaked us for a prospect,
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E este mergulhão, penso, nos confundiu com um possível parceiro,
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and started to run along the water next to us,
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e começou a correr pela água próximo a nós,
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in a courtship dance -- for miles.
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numa dança de acasalamento -- por milhas.
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It would stop, and then start, and then stop, and then start.
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Ele parava, e então começava, e então parava, e então recomeçava.
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Now that is foreplay.
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Isso sim é que são preliminares.
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(Laughter)
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(Risos)
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I came this close to changing species at that moment.
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Ok. Eu quase -- Eu estive bem perto de mudar de espécie naquele momento.
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Obviously, life can teach us something
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Obviamente, a vida pode nos ensinar alguma coisa
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in the entertainment section. Life has a lot to teach us.
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no campo do entretenimento. A vida tem muito a nos ensinar.
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But what I'd like to talk about today
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Mas o assunto sobre o qual eu gostaria de falar hoje
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is what life might teach us in technology and in design.
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é o que a vida pode nos ensinar sobre tecnologia e sobre design.
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What's happened since the book came out --
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O que aconteceu desde que o livro foi lançado --
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the book was mainly about research in biomimicry --
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o livro era principalmente sobre pesquisa em biomimética.
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and what's happened since then is architects, designers, engineers --
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E o que aconteceu desde então é que arquitetos, projetistas, engenheiros --
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people who make our world -- have started to call and say,
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pessoas que fazem nosso mundo -- começaram a ligar e dizer,
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we want a biologist to sit at the design table
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nós queremos um biólogo para participar das discussões sobre design
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to help us, in real time, become inspired.
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para nos ajudar, em tempo real, a nos inspirar.
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Or -- and this is the fun part for me -- we want you to take us out
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Ou -- e esta é a parte divertida para mim -- nós queremos que você nos leve
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into the natural world. We'll come with a design challenge
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para o mundo natural. Nós iremos propor um campeonato de design
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and we find the champion adapters in the natural world, who might inspire us.
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para encontrarmos os campeões da adaptação no mundo natural, que podem nos inspirar.
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So this is a picture from a Galapagos trip that we took
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Então esta é uma foto de uma viagem que fizemos a Galápagos
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with some wastewater treatment engineers; they purify wastewater.
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com alguns engenheiros de tratamento de águas; eles purificam água residual.
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And some of them were very resistant, actually, to being there.
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E alguns deles estavam lá a contragosto.
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What they said to us at first was, you know, we already do biomimicry.
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O que eles nos disseram no início foi, vocês sabem, nós já fazemos biomimética.
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We use bacteria to clean our water. And we said,
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Nós usamos bacteria para limpar nossa água. E nós dissemos,
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well, that's not exactly being inspired by nature.
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bem, isso não é exatamente -- isso não é exatamente se inspirar na natureza.
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That's bioprocessing, you know; that's bio-assisted technology:
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Isso é bio-processamento, isso é tecnologia bio-assistida:
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using an organism to do your wastewater treatment
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usar um organismo para fazer seu tratamento da água
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is an old, old technology called "domestication."
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é uma velha, velha tecnologia chamada "domesticação."
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This is learning something, learning an idea, from an organism and then applying it.
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Isto é aprender alguma coisa, pegar uma idéia, de um organismo e então aplicá-la.
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And so they still weren't getting it.
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E então eles ainda não estavam entendendo.
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So we went for a walk on the beach and I said,
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Então nós fomos caminhar pela praia e eu disse,
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well, give me one of your big problems. Give me a design challenge,
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223000
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bem, digam-me qual é um dos seus maiores problemas. Deem-me um desafio de design,
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sustainability speed bump, that's keeping you from being sustainable.
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um empecilho que esteja atrapalhando vocês a se tornarem sustentáveis.
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And they said scaling, which is the build-up of minerals inside of pipes.
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E eles responderam o acúmulo de cálcio, que é a acumulação de minerais dentro da tubulação.
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And they said, you know what happens is, mineral --
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2000
E eles disseram, você sabe o que acontece é que, minerais --
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just like at your house -- mineral builds up.
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exatamente como na sua casa -- minerais se acumulam.
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And then the aperture closes, and we have to flush the pipes with toxins,
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E então a abertura se fecha, e nós temos que despejar toxinas nos tubos,
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or we have to dig them up.
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245000
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ou temos que desentupí-los.
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So if we had some way to stop this scaling --
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247000
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Se tivéssemos alguma maneira de impedir o acúmulo de cálcio --
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and so I picked up some shells on the beach. And I asked them,
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250000
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então eu peguei algumas conchas na praia. E perguntei a eles,
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what is scaling? What's inside your pipes?
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2000
O que é esse acúmulo? O que está dentro dos tubos?
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And they said, calcium carbonate.
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257000
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E eles responderam, carbonato de cálcio.
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And I said, that's what this is; this is calcium carbonate.
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E eu disse, isto também é; isto é carbonato de cálcio.
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And they didn't know that.
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263000
3000
E eles não sabiam disso.
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They didn't know that what a seashell is,
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Eles não sabiam o que é uma concha,
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it's templated by proteins, and then ions from the seawater
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seu formato é definido por proteínas, e então íons da água do mar
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crystallize in place to create a shell.
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3000
se cristalizam para criar uma concha.
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So the same sort of a process, without the proteins,
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Então o mesmo tipo de processo, sem as proteínas,
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is happening on the inside of their pipes. They didn't know.
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3000
está acontecendo dentro dos tubos deles. Eles não sabiam.
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This is not for lack of information; it's a lack of integration.
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Isso não é por falta de informação; é por falta de integração.
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You know, it's a silo, people in silos. They didn't know
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Vocês sabem, silos, pessoas em silos. Eles não sabiam
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that the same thing was happening. So one of them thought about it
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291000
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que a mesma coisa estava acontecendo. Então um deles pensou
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and said, OK, well, if this is just crystallization
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4000
e disse, ok, se isso é simplesmente cristalização,
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that happens automatically out of seawater -- self-assembly --
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298000
5000
que acontece automaticamente com a água do mar -- auto-montagem --
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then why aren't shells infinite in size? What stops the scaling?
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303000
5000
então porque as conchas não crescem infinitamente? O que limita o acúmulo?
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Why don't they just keep on going?
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308000
2000
Por que elas não continuam acumulando?
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And I said, well, in the same way
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310000
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E eu disse, bem, da mesma maneira que elas liberam uma proteína --
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that they exude a protein and it starts the crystallization --
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314000
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que elas secretam uma proteína que inicia a cristalização --
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and then they all sort of leaned in --
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318000
4000
e então todos eles se inclinaram pra frente --
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they let go of a protein that stops the crystallization.
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322000
3000
elas liberam um proteína que interrompe a cristalização.
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It literally adheres to the growing face of the crystal.
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325000
2000
Ela literalmente se cola à face do cristal que está crescendo.
05:27
And, in fact, there is a product called TPA
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327000
4000
E, de fato, há um produto chamado TPA
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that's mimicked that protein -- that stop-protein --
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331000
5000
que mimetizou aquela proteína -- a proteína de interrupção --
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and it's an environmentally friendly way to stop scaling in pipes.
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336000
4000
e é uma maneira ecológica de interromper acúmulo de cálcio na tubulação.
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That changed everything. From then on,
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340000
4000
Isso mudou tudo. A partir de então,
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you could not get these engineers back in the boat.
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344000
4000
ficou impossível colocar aqueles engenheiros de volta no barco.
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The first day they would take a hike,
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348000
3000
No primeiro dia eles fizeram uma caminhada,
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and it was, click, click, click, click. Five minutes later they were back in the boat.
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351000
3000
e foi, click, click, click. Cinco minutos depois, eles estavam de volta no barco.
05:54
We're done. You know, I've seen that island.
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354000
4000
Terminamos. Você sabe, já vimos essa ilha.
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After this,
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358000
2000
Depois disto,
06:00
they were crawling all over. They would snorkel
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360000
3000
eles se espalharam por todos os lados. Eles não voltavam --
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for as long as we would let them snorkel.
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363000
5000
eles ficavam fazendo snorkel por tanto tempo quanto os deixávamos.
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What had happened was that they realized that there were organisms
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368000
4000
O que aconteceu é que eles perceberam que existem organismos
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out there that had already solved the problems
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372000
4000
por aí que já haviam resolvido os problemas
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that they had spent their careers trying to solve.
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376000
3000
que eles tentaram resolver por todas suas carreiras.
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Learning about the natural world is one thing;
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379000
5000
Aprender sobre o mundo da natureza é uma coisa,
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learning from the natural world -- that's the switch.
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384000
2000
aprender a partir do mundo da natureza -- essa é a diferença.
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That's the profound switch.
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386000
3000
Essa é uma diferença profunda.
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What they realized was that the answers to their questions are everywhere;
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389000
4000
O que eles perceberam é que as respostas para suas perguntas estão em toda parte;
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they just needed to change the lenses with which they saw the world.
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393000
4000
eles só precisavam mudar a lente com a qual eles viam o mundo.
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3.8 billion years of field-testing.
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397000
4000
3,8 bilhões de anos de teste de campo.
06:41
10 to 30 -- Craig Venter will probably tell you;
100
401000
3000
10 a 30 -- Craig Venter provavelmente irá lhe dizer;
06:44
I think there's a lot more than 30 million -- well-adapted solutions.
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404000
4000
Eu acredito que existam mais que 30 milhões -- soluções bem adaptadas.
06:48
The important thing for me is that these are solutions solved in context.
102
408000
8000
O importante para mim é que estas são soluções criadas dentro de um contexto.
06:56
And the context is the Earth --
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416000
2000
E o contexto é o planeta Terra --
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the same context that we're trying to solve our problems in.
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418000
5000
o mesmo contexto em que estamos tentando solucionar os nossos problemas.
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So it's the conscious emulation of life's genius.
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423000
4000
Portanto é a imitação consciente da genialidade da vida.
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It's not slavishly mimicking --
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427000
2000
Não é um mimetismo cego --
07:09
although Al is trying to get the hairdo going --
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429000
3000
apesar de que o "Al" está tentando aqui com o seu penteado --
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it's not a slavish mimicry; it's taking the design principles,
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432000
4000
não é um mimetismo cego. É pegar os fundamentos do design,
07:16
the genius of the natural world, and learning something from it.
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436000
5000
a genialidade do mundo natural, e aprender alguma coisa com isso.
07:21
Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what
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441000
4000
Agora, num grupo com tantas pessoas de TI, eu tenho que mencionar que --
07:25
I'm not going to talk about, and that is that your field
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445000
3000
sobre o qual eu não vou falar, é que o seu campo
07:28
is one that has learned an enormous amount from living things,
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448000
4000
é um que tem aprendido uma quantidade enorme a partir das coisas vivas,
07:32
on the software side. So there's computers that protect themselves,
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452000
4000
na área de software. Portanto há computadores que se auto-protegem,
07:36
like an immune system, and we're learning from gene regulation
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456000
3000
como um sistema imunológico, e estamos apredendo a partir da regulação dos genes
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and biological development. And we're learning from neural nets,
115
459000
5000
e do desenvolvimento biológico. E estamos aprendendo de redes neurais,
07:44
genetic algorithms, evolutionary computing.
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464000
3000
algoritmos genéticos, computação evolucionária.
07:47
That's on the software side. But what's interesting to me
117
467000
5000
Tudo isso no lado do software. Mas o que é interessante para mim
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is that we haven't looked at this, as much. I mean, these machines
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472000
5000
é que não olhamos tanto para isto. Quero dizer, estas máquinas
07:57
are really not very high tech in my estimation
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477000
3000
não são tecnologia avançada, de verdade, com base nas minhas estimativas,
08:00
in the sense that there's dozens and dozens of carcinogens
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480000
5000
pois há dezenas e dezenas de carcinogênios
08:05
in the water in Silicon Valley.
121
485000
3000
na água do Vale do Silício.
08:08
So the hardware
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488000
3000
Então o hardware
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is not at all up to snuff in terms of what life would call a success.
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491000
5000
não está no nível do que a vida chamaria de sucesso.
08:16
So what can we learn about making -- not just computers, but everything?
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496000
5000
Então o que podemos aprender sobre criar -- não somente computadores, mas tudo?
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The plane you came in, cars, the seats that you're sitting on.
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501000
4000
Os aviões em que vocês vieram, carros, as poltronas onde vocês estão sentados.
08:25
How do we redesign the world that we make, the human-made world?
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505000
7000
Como podemos redesenhar o mundo que criamos, o mundo feito pelos humanos?
08:32
More importantly, what should we ask in the next 10 years?
127
512000
4000
Mais importante, o que deveríamos perguntar nos próximos 10 anos?
08:36
And there's a lot of cool technologies out there that life has.
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516000
3000
E há muitas tecnologias bacanas por aí afora que a vida possui.
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What's the syllabus?
129
519000
2000
E qual é o programa?
08:41
Three questions, for me, are key.
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521000
4000
Três perguntas são chave para mim.
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How does life make things?
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525000
2000
Como a vida cria as coisas?
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This is the opposite; this is how we make things.
132
527000
3000
Isso é o oposto; isso é como nós fazemos as coisas.
08:50
It's called heat, beat and treat --
133
530000
2000
É chamado aquecer, golpear e manipular --
08:52
that's what material scientists call it.
134
532000
2000
é assim que os cientistas de materias o chamam.
08:54
And it's carving things down from the top, with 96 percent waste left over
135
534000
5000
E consiste de esculpir as coisas de cima pra baixo, com 96% de desperdício
08:59
and only 4 percent product. You heat it up; you beat it with high pressures;
136
539000
5000
e somente 4% de produto final. Você esquenta, golpeia com altas pressões,
09:04
you use chemicals. OK. Heat, beat and treat.
137
544000
3000
e usa produtos químicos. Ok. Aquecer, golpear, e manipular.
09:07
Life can't afford to do that. How does life make things?
138
547000
4000
A vida não se pode dar ao luxo de fazer isso. Como a vida cria coisas?
09:11
How does life make the most of things?
139
551000
3000
Como a vida faz a maioria das coisas?
09:14
That's a geranium pollen.
140
554000
3000
Isso é um pólen de gerânio.
09:17
And its shape is what gives it the function of being able
141
557000
5000
E o seu formato é o que lhe dá a funcionalidade de ser capaz
09:22
to tumble through air so easily. Look at that shape.
142
562000
4000
de flutuar pelo ar tão facilmente. Veja esse formato.
09:26
Life adds information to matter.
143
566000
5000
A vida acrescenta informação à matéria.
09:31
In other words: structure.
144
571000
2000
Em outras palavras: estrutura.
09:33
It gives it information. By adding information to matter,
145
573000
5000
Ela fornece informação. Ao acrescentar informação à matéria,
09:38
it gives it a function that's different than without that structure.
146
578000
6000
ela dá uma função que é diferente que sem essa estrutura.
09:44
And thirdly, how does life make things disappear into systems?
147
584000
5000
E, em terceiro lugar, como a vida faz as coisas desaparecerem nos sistemas?
09:49
Because life doesn't really deal in things;
148
589000
5000
Porque a vida não divide realmente as coisas;
09:54
there are no things in the natural world divorced
149
594000
4000
Não há nada no mundo natural separado
09:58
from their systems.
150
598000
3000
de seus sistemas.
10:01
Really quick syllabus.
151
601000
2000
Um resumo bem rápido.
10:03
As I'm reading more and more now, and following the story,
152
603000
6000
Conforme mais eu tenho lido, e seguido a estória,
10:09
there are some amazing things coming up in the biological sciences.
153
609000
4000
mais eu vejo coisas fantásticas aparecendo nas ciências biológicas.
10:13
And at the same time, I'm listening to a lot of businesses
154
613000
3000
E ao mesmo tempo, eu tenho ouvido a vários tipos de negócios
10:16
and finding what their sort of grand challenges are.
155
616000
4000
e procurado entender quais são os seus grandes desafios.
10:20
The two groups are not talking to each other.
156
620000
2000
Os dois grupos não se falam.
10:22
At all.
157
622000
3000
Não mesmo.
10:25
What in the world of biology might be helpful at this juncture,
158
625000
4000
O que do mundo da biologia pode nos ser útil neste momento,
10:29
to get us through this sort of evolutionary knothole that we're in?
159
629000
5000
que nos atravessar esse nó evolucionário em que estamos?
10:34
I'm going to try to go through 12, really quickly.
160
634000
3000
Eu vou tentar passar por 12 idéias, bem rapidamente.
10:37
One that's exciting to me is self-assembly.
161
637000
3000
Ok, uma que é excitante para mim é auto-montagem.
10:40
Now, you've heard about this in terms of nanotechnology.
162
640000
4000
Agora, vocês já ouviram sobre isso em termos de nanotecnologia.
10:44
Back to that shell: the shell is a self-assembling material.
163
644000
4000
De volta àquela concha: a concha é um material auto-montante.
10:48
On the lower left there is a picture of mother of pearl
164
648000
4000
No canto inferior esquerdo há uma imagem de madre-pérola
10:52
forming out of seawater. It's a layered structure that's mineral
165
652000
4000
sendo formada a partir de água do mar. É uma estrutura de camadas de minerais
10:56
and then polymer, and it makes it very, very tough.
166
656000
3000
e depois polímeros, e isso a faz muito, muito resistente.
10:59
It's twice as tough as our high-tech ceramics.
167
659000
3000
É duas vezes mais resistente que nossas cerâmicas de tecnologia avançada.
11:02
But what's really interesting: unlike our ceramics that are in kilns,
168
662000
4000
Mas o que é realmente interessante: diferente das nossas cerâmicas que estão em fornalhas,
11:06
it happens in seawater. It happens near, in and near, the organism's body.
169
666000
5000
isso acontece na água do mar. Acontece próximo, dentro e próximo, dos corpos dos organismos.
11:11
This is Sandia National Labs.
170
671000
2000
Ok, pessoas estão começando a --
11:13
A guy named Jeff Brinker
171
673000
5000
esse é o Laboratório Nacional da Sandia; um cara chamado Jeff Brinker
11:18
has found a way to have a self-assembling coding process.
172
678000
4000
encontrou uma maneira de obter um processo de codificação auto-montante.
11:22
Imagine being able to make ceramics at room temperature
173
682000
4000
Imagine ser capaz de criar cerâmicas à temperatura ambiente
11:26
by simply dipping something into a liquid,
174
686000
4000
através da simples adição de algo dentro de um líquido,
11:30
lifting it out of the liquid, and having evaporation
175
690000
3000
tirando tal coisa do líquido, e então deixando que a evaporação
11:33
force the molecules in the liquid together,
176
693000
4000
force as moléculas no líquido a se juntarem,
11:37
so that they jigsaw together
177
697000
2000
para que elas se encaixem
11:39
in the same way as this crystallization works.
178
699000
4000
da mesma maneira que essa cristalização funciona.
11:43
Imagine making all of our hard materials that way.
179
703000
3000
Imagine criar todos os nossos materiais duros desta maneira.
11:46
Imagine spraying the precursors to a PV cell, to a solar cell,
180
706000
7000
Imagine pulverizar os precursores em uma célula fotovoltaica, em uma célula solar,
11:53
onto a roof, and having it self-assemble into a layered structure that harvests light.
181
713000
4000
em um telhado, e deixar qe ela se auto-monte em uma estrutura de camadas que colhem luz.
11:57
Here's an interesting one for the IT world:
182
717000
4000
Aqui está uma interessante para o mundo de TI:
12:01
bio-silicon. This is a diatom, which is made of silicates.
183
721000
5000
bio-silício. Essa é uma diatomácea, que é feita de silicatos.
12:06
And so silicon, which we make right now --
184
726000
2000
E então silício, que nós fabricamos hoje em dia --
12:08
it's part of our carcinogenic problem in the manufacture of our chips --
185
728000
6000
é parte do nosso problema carcinogênico na fabricação de nossos chips --
12:14
this is a bio-mineralization process that's now being mimicked.
186
734000
4000
esse é um processo de bio-mineralização que agora está sendo mimetizado.
12:18
This is at UC Santa Barbara. Look at these diatoms.
187
738000
4000
Isso é na Universidade da California - Santa Bárbara. Olhe essas diatomáceas;
12:22
This is from Ernst Haeckel's work.
188
742000
3000
isso é do trabalho de Ernst Haeckel.
12:25
Imagine being able to -- and, again, it's a templated process,
189
745000
5000
Imagine ser capaz de -- e, novamente, isso é um processo padronizado,
12:30
and it solidifies out of a liquid process -- imagine being able to have that
190
750000
4000
que se solidifica a partir de um processo líquido -- imagine ser capaz de
12:34
sort of structure coming out at room temperature.
191
754000
4000
obter este tipo de estrutura à temperatura ambiente.
12:38
Imagine being able to make perfect lenses.
192
758000
3000
Imagine ser capaz de criar lentes perfeitas.
12:41
On the left, this is a brittle star; it's covered with lenses
193
761000
5000
Na esquerda temos um ofiuro; ele é coberto por lentes
12:46
that the people at Lucent Technologies have found
194
766000
3000
que o pessoal da Lucent Technologies descobriram
12:49
have no distortion whatsoever.
195
769000
2000
que não têm distorção alguma.
12:51
It's one of the most distortion-free lenses we know of.
196
771000
3000
É uma das lentes mais livres de distorção de que temos conhecimento.
12:54
And there's many of them, all over its entire body.
197
774000
3000
E há muitas delas, por todo o seu corpo.
12:57
What's interesting, again, is that it self-assembles.
198
777000
3000
O que é interessante, novamente, é que ele se auto-monta.
13:00
A woman named Joanna Aizenberg, at Lucent,
199
780000
4000
Uma mulher chamada Joanna Aizenberg, na Lucent,
13:04
is now learning to do this in a low-temperature process to create
200
784000
4000
está aprendendo a fazer isso através de um processo de baixa temperatura para criar
13:08
these sort of lenses. She's also looking at fiber optics.
201
788000
4000
estes tipos de lentes. Ela também está olhando para fibras óticas.
13:12
That's a sea sponge that has a fiber optic.
202
792000
3000
Essa é uma esponja do mar que possui fibras óticas.
13:15
Down at the very base of it, there's fiber optics
203
795000
3000
Bem na base dela, há fibras óticas
13:18
that work better than ours, actually, to move light,
204
798000
3000
que funcionam melhor que as nossas, na verdade, para transportar luz.
13:21
but you can tie them in a knot; they're incredibly flexible.
205
801000
6000
Mas você pode dar um nó nelas; elas são incrivelmente flexíveis.
13:27
Here's another big idea: CO2 as a feedstock.
206
807000
4000
Aqui está uma outra grande idéia: CO2 como matéria prima.
13:31
A guy named Geoff Coates, at Cornell, said to himself,
207
811000
3000
Um cara chamado Geoff Coates, em Cornell, disse para si mesmo,
13:34
you know, plants do not see CO2 as the biggest poison of our time.
208
814000
4000
as plantas não enxergam o CO2 como o maior veneno da nossa época.
13:38
We see it that way. Plants are busy making long chains
209
818000
3000
Nós o vemos assim. As plantas estão ocupadas criando longas cadeias
13:41
of starches and glucose, right, out of CO2. He's found a way --
210
821000
6000
de amido e glicose a partir do CO2. Ele encontrou uma maneira --
13:47
he's found a catalyst -- and he's found a way to take CO2
211
827000
3000
ele encontrou um catalizador, e encontrou uma maneira de pegar CO2
13:50
and make it into polycarbonates. Biodegradable plastics
212
830000
4000
e transformá-lo em policarbonatos. Plástico biodegradável
13:54
out of CO2 -- how plant-like.
213
834000
2000
a partir de CO2 -- parecido com a planta.
13:56
Solar transformations: the most exciting one.
214
836000
3000
Transformações solares: a mais excitante.
13:59
There are people who are mimicking the energy-harvesting device
215
839000
4000
Há pessoas que estão mimetizando os dispositivos de colheita de energia
14:03
inside of purple bacterium, the people at ASU. Even more interesting,
216
843000
4000
de dentro da bactéria roxa, as pessoas em ASU. Ainda mais interessante,
14:07
lately, in the last couple of weeks, people have seen
217
847000
3000
recentemente, nas últimas semanas, as pessoas descobriram que
14:10
that there's an enzyme called hydrogenase that's able to evolve
218
850000
5000
há uma enzima chamada hidrogenase que é capaz de formar
14:15
hydrogen from proton and electrons, and is able to take hydrogen up --
219
855000
4000
hidrogênio a partir de prótons e eléctrons. E é capaz de levantar o hidrogênio --
14:19
basically what's happening in a fuel cell, in the anode of a fuel cell
220
859000
5000
basicamente é isso que acontece numa célula combustível, no ânodo de uma célula combustível
14:24
and in a reversible fuel cell.
221
864000
2000
e em uma célula combustível reversível.
14:26
In our fuel cells, we do it with platinum;
222
866000
3000
Nas nossas células combustível, nós o fazemos com platina.
14:29
life does it with a very, very common iron.
223
869000
4000
A vida o faz com um ferro bem comum.
14:33
And a team has now just been able to mimic
224
873000
4000
E uma equipe acabou de conseguir mimetizar
14:37
that hydrogen-juggling hydrogenase.
225
877000
5000
essa hidrogenase malabarista de hidrogênios.
14:42
That's very exciting for fuel cells --
226
882000
2000
Isso é bastante excitante para células combustível --
14:44
to be able to do that without platinum.
227
884000
3000
ser capaz de fazê-lo sem platina.
14:47
Power of shape: here's a whale. We've seen that the fins of this whale
228
887000
5000
O poder da forma: aqui está uma baleia. Nós sabemos que as nadadeiras desta baleia
14:52
have tubercles on them. And those little bumps
229
892000
3000
tem tubérculos em si. E estas pequenas protuberâncias
14:55
actually increase efficiency in, for instance,
230
895000
5000
na verdade aumentam a eficiência, por exemplo,
15:00
the edge of an airplane -- increase efficiency by about 32 percent.
231
900000
5000
nas bordas de um avião -- aumenta a eficiência em 32% aproximadamente.
15:05
Which is an amazing fossil fuel savings,
232
905000
2000
O que é uma economia fantástica de combustíveis fósseis,
15:07
if we were to just put that on the edge of a wing.
233
907000
5000
se colocarmos isso nas bordas da asa.
15:12
Color without pigments: this peacock is creating color with shape.
234
912000
4000
Coloração sem pigmentos: este pavão está criando cor através da forma.
15:16
Light comes through, it bounces back off the layers;
235
916000
3000
A luz entra, rebate nas camadas;
15:19
it's called thin-film interference. Imagine being able
236
919000
3000
é chamado interferência da película. Imagine ser capaz
15:22
to self-assemble products with the last few layers
237
922000
3000
de auto-montar produtos cujas últimas camadas
15:25
playing with light to create color.
238
925000
4000
brincam com a luz para criar o efeito de cor.
15:29
Imagine being able to create a shape on the outside of a surface,
239
929000
5000
Imagine ser capaz de criar uma forma no exterior de uma superfície,
15:34
so that it's self-cleaning with just water. That's what a leaf does.
240
934000
5000
tal que seja auto-limpante somente com água. Isso é o que uma folha faz.
15:39
See that up-close picture?
241
939000
2000
Está vendo essa foto ampliada?
15:41
That's a ball of water, and those are dirt particles.
242
941000
3000
É uma esfera de água, e estas são partículas de sujeira.
15:44
And that's an up-close picture of a lotus leaf.
243
944000
3000
E essa é uma foto ampliada de uma folha de lótus.
15:47
There's a company making a product called Lotusan, which mimics --
244
947000
5000
Há uma empresa fabricando um produto chamado Lotusan, que mimetiza --
15:52
when the building facade paint dries, it mimics the bumps
245
952000
4000
quando a tinta da fachada de um prédio seca, ela mimetiza as protuberâncias
15:56
in a self-cleaning leaf, and rainwater cleans the building.
246
956000
5000
de uma folha auto-limpante, e a água da chuva limpa o prédio.
16:01
Water is going to be our big, grand challenge:
247
961000
6000
Água será nosso maior desafio:
16:07
quenching thirst.
248
967000
2000
saciar a sede.
16:09
Here are two organisms that pull water.
249
969000
3000
Aqui estão dois organismos que absorvem água.
16:12
The one on the left is the Namibian beetle pulling water out of fog.
250
972000
4000
O da esquerda é um besouro da Namíbia absorvendo água do nevoeiro.
16:16
The one on the right is a pill bug -- pulls water out of air,
251
976000
3000
O da direita é um tatu-bolinha -- que absorve água do ar.
16:19
does not drink fresh water.
252
979000
3000
Não toma água.
16:22
Pulling water out of Monterey fog and out of the sweaty air in Atlanta,
253
982000
7000
Absorver água a partir do nevoeiro de Monterey e a partir do ar úmido de Atlanta,
16:29
before it gets into a building, are key technologies.
254
989000
4000
antes que cheguem a um prédio, são tecnologias chave.
16:33
Separation technologies are going to be extremely important.
255
993000
4000
Tecnologias de separação serão extremamente importantes.
16:37
What if we were to say, no more hard rock mining?
256
997000
4000
E se diséssemos: sem mais mineração em rochas duras?
16:41
What if we were to separate out metals from waste streams,
257
1001000
6000
E se tivéssemos que separar metais a partir de resíduos em correntes --
16:47
small amounts of metals in water? That's what microbes do;
258
1007000
4000
pequenas quantidades de metais presentes na água? Isso é o que micróbios fazem,
16:51
they chelate metals out of water.
259
1011000
2000
eles criam quelatos de metais a partir da água.
16:53
There's a company here in San Francisco called MR3
260
1013000
3000
Há uma empresa aqui em São Francisco chamada MR3
16:56
that is embedding mimics of the microbes' molecules on filters
261
1016000
6000
que está embutindo mimetismos das moléculas dos micróbios em filtros
17:02
to mine waste streams.
262
1022000
3000
para garimpar correntes de resíduos.
17:05
Green chemistry is chemistry in water.
263
1025000
4000
Química verde é química na água.
17:09
We do chemistry in organic solvents.
264
1029000
2000
Nós fazemos química em solventes orgânicos.
17:11
This is a picture of the spinnerets coming out of a spider
265
1031000
4000
Essa é uma foto das glândulas fiandeiras de uma aranha, ok,
17:15
and the silk being formed from a spider. Isn't that beautiful?
266
1035000
3000
e a teia sendo criada por uma aranha. Não é lindo?
17:18
Green chemistry is replacing our industrial chemistry with nature's recipe book.
267
1038000
8000
A química verde está substituindo nossa química industrial pelo livro de receitas da natureza.
17:26
It's not easy, because life uses
268
1046000
5000
Não é fácil, porque a vida utiliza
17:31
only a subset of the elements in the periodic table.
269
1051000
4000
somente um sub-conjunto dos elementos da tabela periódica.
17:35
And we use all of them, even the toxic ones.
270
1055000
4000
E nós usamos todos eles, inclusive os tóxicos.
17:39
To figure out the elegant recipes that would take the small subset
271
1059000
5000
Desvendar as elegantes receitas que pegam um pequeno sub-conjunto
17:44
of the periodic table, and create miracle materials like that cell,
272
1064000
6000
da tabela periódica, e criam materiais milagrosos como esta célula,
17:50
is the task of green chemistry.
273
1070000
2000
é a tarefa da química verde.
17:52
Timed degradation: packaging that is good
274
1072000
4000
Decomposição pré-agendada: embalagens que só duram
17:56
until you don't want it to be good anymore, and dissolves on cue.
275
1076000
4000
até o momento em que você não quer que elas sirvam mais, e se dissolvam com a sua sugestão.
18:00
That's a mussel you can find in the waters out here,
276
1080000
3000
Esse é um mexilhão encontrado nas águas daqui.
18:03
and the threads holding it to a rock are timed; at exactly two years,
277
1083000
4000
E os fios que o fixam às rochas tem tempo marcado -- em exatamente dois anos,
18:07
they begin to dissolve.
278
1087000
2000
eles começam a se dissolver.
18:09
Healing: this is a good one.
279
1089000
3000
Recuperação: essa é uma boa.
18:12
That little guy over there is a tardigrade.
280
1092000
3000
Esse carinha aí é um tardígrado.
18:15
There is a problem with vaccines around the world
281
1095000
6000
Há um problema com vacinas ao redor do mundo:
18:21
not getting to patients. And the reason is
282
1101000
3000
não chegar até os pacientes. E o motivo é
18:24
that the refrigeration somehow gets broken;
283
1104000
4000
que a refrigeração, de alguma maneira, é interrompida;
18:28
what's called the "cold chain" gets broken.
284
1108000
2000
a chamada "cadeia fria" é quebrada.
18:30
A guy named Bruce Rosner looked at the tardigrade --
285
1110000
3000
Um cara chamado Bruce Rosner analisou os tardígrados --
18:33
which dries out completely, and yet stays alive for months
286
1113000
6000
que se desidratam totalmente, e ainda continuam vivos por meses
18:39
and months and months, and is able to regenerate itself.
287
1119000
3000
e meses e meses, e é capaz de se regenerar.
18:42
And he found a way to dry out vaccines --
288
1122000
3000
E ele encontrou uma maneira de desidratar vacinas completamente --
18:45
encase them in the same sort of sugar capsules
289
1125000
4000
envolvê-las em cápsula de açúcar do mesmo tipo
18:49
as the tardigrade has within its cells --
290
1129000
3000
que os tardígrados possuem em suas céluas --
18:52
meaning that vaccines no longer need to be refrigerated.
291
1132000
5000
que significa que vacinas não precisam mais ser refrigeradas.
18:57
They can be put in a glove compartment, OK.
292
1137000
4000
Elas podem ser colocadas no porta-luvas, ok.
19:01
Learning from organisms. This is a session about water --
293
1141000
5000
Aprender a partir de organismos. Essa é uma sessão sobre água --
19:06
learning about organisms that can do without water,
294
1146000
3000
aprender sobre organismos que se viram sem água,
19:09
in order to create a vaccine that lasts and lasts and lasts without refrigeration.
295
1149000
7000
para criar uma vacina que dura e dura e dura sem refrigeração.
19:16
I'm not going to get to 12.
296
1156000
3000
Não vou conseguir passar por todas 12.
19:19
But what I am going to do is tell you that the most important thing,
297
1159000
4000
Mas o que eu vou fazer é lhes contar que a coisa mais importante,
19:23
besides all of these adaptations, is the fact that these organisms
298
1163000
5000
além de todas essas adaptações, é o fato que estes organismos
19:28
have figured out a way to do the amazing things they do
299
1168000
5000
descrobriram uma maneira de fazer as coisas fantásticas que fazem
19:33
while taking care of the place
300
1173000
3000
ao mesmo tempo em que cuidam do lugar
19:36
that's going to take care of their offspring.
301
1176000
5000
que cuidará de seus descendentes.
19:41
When they're involved in foreplay,
302
1181000
3000
Quando eles estão envolvidos em preliminares,
19:44
they're thinking about something very, very important --
303
1184000
3000
eles estão pensando sobre alguma coisa muito, muito importante,
19:47
and that's having their genetic material
304
1187000
4000
é isso é fazer seu material genético
19:51
remain, 10,000 generations from now.
305
1191000
5000
perdurar, 10.000 gerações à partir de agora.
19:56
And that means finding a way to do what they do
306
1196000
2000
E isso significa encontrar uma maneira de fazer o que eles fazem
19:58
without destroying the place that'll take care of their offspring.
307
1198000
4000
sem destruir o lugar que cuidará de seus descendentes.
20:02
That's the biggest design challenge.
308
1202000
3000
Esse é o maior desafio do design.
20:05
Luckily, there are millions and millions of geniuses
309
1205000
6000
Felizmente, há milhões e milhões de gênios
20:11
willing to gift us with their best ideas.
310
1211000
3000
dispostos a nos presentear com suas melhores idéias.
20:14
Good luck having a conversation with them.
311
1214000
3000
Boa sorte ao estabelecer um diálogo com eles.
20:17
Thank you.
312
1217000
1000
Obrigado.
20:18
(Applause)
313
1218000
14000
(Aplausos)
20:32
Chris Anderson: Talk about foreplay, I -- we need to get to 12, but really quickly.
314
1232000
4000
Chris Anderson: Falando de preliminares, eu -- nós temos que terminar as 12, mas bem rapidinho.
20:36
Janine Benyus: Oh really?
315
1236000
1000
Janine Benyus: Sério?
20:37
CA: Yeah. Just like, you know, like the 10-second version
316
1237000
3000
CA: Sim. Você sabe, a versão resumida de 10 segundos
20:40
of 10, 11 and 12. Because we just -- your slides are so gorgeous,
317
1240000
3000
das idéias 10, 11, e 12. Porque nós -- seus slides são tão maravilhosos,
20:43
and the ideas are so big, I can't stand to let you go down
318
1243000
2000
e suas idéias tão grandiosas, que eu não posso permitir que você vá embora
20:45
without seeing 10, 11 and 12.
319
1245000
2000
sem ver as idéias 10, 11, e 12.
20:47
JB: OK, put this -- OK, I'll just hold this thing. OK, great.
320
1247000
4000
JB: Ok, colocar isso -- Ok, eu vou apenas segurar esse negócio. Ok, ótimo.
20:51
OK, so that's the healing one.
321
1251000
3000
Ok, então essa foi sobre cura.
20:54
Sensing and responding: feedback is a huge thing.
322
1254000
3000
Sentir e reagir: feedback é uma coisa muito importante.
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This is a locust. There can be 80 million of them in a square kilometer,
323
1257000
4000
Este é um gafanhoto. É possível termos 80 milhões deles em um quilômetro quadrado,
21:01
and yet they don't collide with one another.
324
1261000
3000
e mesmo assim eles não se chocam uns nos outros.
21:04
And yet we have 3.6 million car collisions a year.
325
1264000
5000
E mesmo assim, nós temos 3.6 milhões de colisões de carros por ano.
21:09
(Laughter)
326
1269000
2000
(Risos)
21:11
Right. There's a person at Newcastle
327
1271000
4000
Isso. Tem uma pessoa em Newcastle
21:15
who has figured out that it's a very large neuron.
328
1275000
3000
que descobriu que isto se deve a um neurônio bem grande.
21:18
And she's actually figuring out how to make
329
1278000
3000
E ela está investigando como criar
21:21
a collision-avoidance circuitry
330
1281000
2000
um circuito que evite colisões
21:23
based on this very large neuron in the locust.
331
1283000
4000
baseado neste grande neurônio do gafanhoto.
21:27
This is a huge and important one, number 11.
332
1287000
2000
Esta é grande e bastante importante, a número 11.
21:29
And that's the growing fertility.
333
1289000
2000
Cultivar a fertilidade.
21:31
That means, you know, net fertility farming.
334
1291000
4000
Isso significa agricultura com aumento de fertilidade.
21:35
We should be growing fertility. And, oh yes -- we get food, too.
335
1295000
4000
Nós deveríamos estar cultivando fertilidade. E, claro, obter comida também.
21:39
Because we have to grow the capacity of this planet
336
1299000
5000
Porque nós temos que aumentar a capacidade deste planeta
21:44
to create more and more opportunities for life.
337
1304000
3000
de criar mais e mais oportunidades para a vida.
21:47
And really, that's what other organisms do as well.
338
1307000
2000
E, na verdade, isso é o que outros organismos fazem bem.
21:49
In ensemble, that's what whole ecosystems do:
339
1309000
3000
Em conjunto, é isso que ecossistemas inteiros fazem:
21:52
they create more and more opportunities for life.
340
1312000
3000
eles criam mais e mais oportunidades para a vida.
21:55
Our farming has done the opposite.
341
1315000
3000
Nossa agricultura tem feito o oposto.
21:58
So, farming based on how a prairie builds soil,
342
1318000
4000
Então, agricultura baseada em como um prado gera o solo,
22:02
ranching based on how a native ungulate herd
343
1322000
4000
fazendas baseadas em como um bando de ungulados nativos
22:06
actually increases the health of the range,
344
1326000
2000
na verdade aumenta a vitalidade do pasto.
22:08
even wastewater treatment based on how a marsh
345
1328000
5000
Ou mesmo tratamento de água baseado em como um pântano
22:13
not only cleans the water,
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1333000
2000
não apenas purifica a água,
22:15
but creates incredibly sparkling productivity.
347
1335000
4000
mas também cria uma produtividade borbulhante incrível.
22:19
This is the simple design brief. I mean, it looks simple
348
1339000
4000
Este é um design simples. Isto é, parece simples
22:23
because the system, over 3.8 billion years, has worked this out.
349
1343000
5000
porque o sistema, ao longo de 3.8 bilhões de anos, se aprimorou.
22:28
That is, those organisms that have not been able to figure out
350
1348000
5000
Isto é, os organismos que não foram capazes de descobrir
22:33
how to enhance or sweeten their places,
351
1353000
4000
como melhorar ou amenizar seus locais,
22:37
are not around to tell us about it.
352
1357000
3000
não estão mais por aí para nos contar a história.
22:40
That's the twelfth one.
353
1360000
3000
Essa é a décima segunda.
22:43
Life -- and this is the secret trick; this is the magic trick --
354
1363000
4000
A vida -- e este é o segredo; este é o truque mágico --
22:47
life creates conditions conducive to life.
355
1367000
4000
a vida cria condições favoráveis à vida.
22:51
It builds soil; it cleans air; it cleans water;
356
1371000
4000
Ela gera solo, ela purifica o ar, purifica a água,
22:55
it mixes the cocktail of gases that you and I need to live.
357
1375000
3000
ela mistura o coquetel de gases que eu e você precisamos para viver.
22:58
And it does that in the middle of having great foreplay
358
1378000
6000
E faz isso ao mesmo tempo em que tem ótimas preliminares
23:04
and meeting their needs. So it's not mutually exclusive.
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1384000
6000
e atende às suas necessidades. Portanto, não são mutuamente excludentes.
23:10
We have to find a way to meet our needs,
360
1390000
3000
Nós temos que encontrar uma maneira de atender nossas necessidades,
23:13
while making of this place an Eden.
361
1393000
6000
e ao mesmo tempo tornar este lugar um éden.
23:19
CA: Janine, thank you so much.
362
1399000
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CA: Janine, muito obrigado.
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(Applause)
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(Aplausos)
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