12 sustainable design ideas from nature | Janine Benyus

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Ana Sofia Pinho Revisora: Sofia Nunes
00:25
It is a thrill to be here at a conference
0
25000
4000
Devem imaginar como é emocionante estar aqui numa conferência
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that's devoted to "Inspired by Nature" -- you can imagine.
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29000
5000
que é dedicada a "Inspirado pela Natureza"
Estou também emocionada por estar na secção de preliminares.
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And I'm also thrilled to be in the foreplay section.
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34000
4000
00:38
Did you notice this section is foreplay?
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38000
2000
Repararam que esta secção é de preliminares?
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Because I get to talk about one of my favorite critters,
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40000
3000
Porque posso falar sobre uma das minhas criaturas favoritas,
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which is the Western Grebe. You haven't lived
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43000
3000
que é o colimbo ocidental.
Não vivemos enquanto não virmos estes indivíduos
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until you've seen these guys do their courtship dance.
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46000
4000
a fazer a sua dança de acasalamento.
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I was on Bowman Lake in Glacier National Park,
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50000
3000
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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53000
4000
que é um lago longo e estreito
com uma espécie de montanhas de cabeça para baixo lá dentro dele,
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and my partner and I have a rowing shell.
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57000
2000
O meu companheiro e eu tínhamos um barco a remos.
00:59
And so we were rowing, and one of these Western Grebes came along.
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59000
6000
Estávamos a remar, quando apareceu um desses colimbos ocidentais apareceu.
01:05
And what they do for their courtship dance is, they go together,
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65000
5000
Na sua dança de acasalamento, vão os dois juntos,
o casal, e começam a correr debaixo de água.
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the two of them, the two mates, and they begin to run underwater.
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70000
5000
01:15
They paddle faster, and faster, and faster, until they're going so fast
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75000
4000
Patinham cada vez mais depressa, até andarem tão depressa
que literalmente saem fora da água,
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that they literally lift up out of the water,
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79000
3000
e ficam de pé, como se patinhassem em cima da água.
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and they're standing upright, sort of paddling the top of the water.
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82000
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And one of these Grebes came along while we were rowing.
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Um desses colimbos veio ter connosco enquanto estávamos a remar.
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And so we're in a skull, and we're moving really, really quickly.
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4000
Nós estávamos num caiaque, a andar muito depressa.
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And this Grebe, I think, sort of, mistaked us for a prospect,
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95000
7000
Acho que o colimbo deve ter-nos confundido 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 connosco ao longo da água,
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in a courtship dance -- for miles.
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numa dança de acasalamento — durante quilómetros.
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It would stop, and then start, and then stop, and then start.
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4000
Parava, depois recomeçava, depois parava e depois 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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3000
(Risos)
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I came this close to changing species at that moment.
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9000
Eu quase me apetecia mudar de espécie naquele momento.
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Obviously, life can teach us something
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4000
Obviamente, a vida pode ensinar-nos alguma coisa na área de entretenimento,
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in the entertainment section. Life has a lot to teach us.
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133000
4000
A vida tem muito para nos ensinar.
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But what I'd like to talk about today
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137000
3000
Mas gostaria de falar hoje
sobre o que a vida nos pode ensinar sobre tecnologia e sobre design.
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is what life might teach us in technology and in design.
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140000
4000
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What's happened since the book came out --
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O que aconteceu desde que o livro saiu
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the book was mainly about research in biomimicry --
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146000
3000
— o livro era sobretudo sobre a pesquisa em biomimética —
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and what's happened since then is architects, designers, engineers --
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O que aconteceu desde aí é que arquitetos, designers, engenheiros,
pessoas que constroem o nosso mundo, começaram a ligar e a dizer:
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people who make our world -- have started to call and say,
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153000
3000
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we want a biologist to sit at the design table
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"Queremos um biólogo que se sente connosco à mesa do design,
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to help us, in real time, become inspired.
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3000
"para nos ajudar, em tempo real, a inspirarmo-nos.
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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 mais divertida — queremos que nos leve ao mundo natural.
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into the natural world. We'll come with a design challenge
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2000
"Levamos um problema de design
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and we find the champion adapters in the natural world, who might inspire us.
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5000
"para descobrimos os ases da adaptação ao mundo natural, que nos possam inspirar".
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So this is a picture from a Galapagos trip that we took
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174000
4000
Esta é uma fotografia de uma viagem às Galápagos que fizemos
com engenheiros de tratamento de águas residuais.
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with some wastewater treatment engineers; they purify wastewater.
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178000
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eles purificam as águas residuais.
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And some of them were very resistant, actually, to being there.
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182000
3000
Na realidade, alguns estavam muito resistentes a lá irem.
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What they said to us at first was, you know, we already do biomimicry.
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185000
5000
No início, disseram-nos: "Sabem, nós já fazemos biomimética.
"Usamos bactérias para limpar a água".
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We use bacteria to clean our water. And we said,
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190000
5000
E nós dissemos:
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well, that's not exactly being inspired by nature.
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195000
4000
"Bem, isso não é ser exatamente inspirado pela natureza.
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That's bioprocessing, you know; that's bio-assisted technology:
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Isso é bioprocessamento. Isso é tecnologia bioassistida:
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using an organism to do your wastewater treatment
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203000
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usar um organismo para fazer o tratamento das águas residuais
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is an old, old technology called "domestication."
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208000
3000
é uma tecnologia muito antiga, chamada "domesticação".
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This is learning something, learning an idea, from an organism and then applying it.
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211000
7000
Ou seja, aprender uma coisa, pegar numa ideia de um organismo
e depois aplicá-la.
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And so they still weren't getting it.
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218000
3000
Mas eles não estavam a perceber isso.
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So we went for a walk on the beach and I said,
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221000
2000
Então, fomos passear 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
5000
"Deem-me um dos vossos grandes problemas.
Um problema de design, um obstáculo à sustentabilidade,
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sustainability speed bump, that's keeping you from being sustainable.
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228000
3000
que vos impeça de serem sustentáveis.
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And they said scaling, which is the build-up of minerals inside of pipes.
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231000
6000
E eles falaram da calcificação, que é a acumulação de minerais dentro de canos.
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And they said, you know what happens is, mineral --
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237000
2000
"O que acontece é que, os minerais
"— tal como em nossa casa — os minerais acumulam-se.
03:59
just like at your house -- mineral builds up.
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239000
2000
04:01
And then the aperture closes, and we have to flush the pipes with toxins,
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241000
4000
"Depois a abertura entope, e temos de limpar os tubos com toxinas,
04:05
or we have to dig them up.
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245000
2000
"ou temos de desenterrá-los.
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So if we had some way to stop this scaling --
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247000
3000
"Se tivéssemos uma maneira de deter essa calcificação..."
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and so I picked up some shells on the beach. And I asked them,
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250000
5000
Então, apanhei umas conchas na praia e perguntei-lhes:
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what is scaling? What's inside your pipes?
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255000
2000
"O que é a calcificação? O que está nos vossos canos?"
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And they said, calcium carbonate.
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257000
3000
E eles disseram: "Carbonato de cálcio".
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And I said, that's what this is; this is calcium carbonate.
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260000
3000
E eu disse: "Isto também é carbonato de cálcio".
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And they didn't know that.
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263000
3000
Eles não sabiam isso.
Não sabiam o que era uma concha.
04:26
They didn't know that what a seashell is,
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266000
2000
É formada por proteínas, e iões da água do mar
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it's templated by proteins, and then ions from the seawater
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268000
4000
04:32
crystallize in place to create a shell.
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272000
3000
que cristalizam no local, para criar uma concha.
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So the same sort of a process, without the proteins,
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275000
4000
É o mesmo tipo de processo, sem as proteínas,
que está a acontecer dentro dos canos.
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is happening on the inside of their pipes. They didn't know.
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279000
3000
Eles não sabiam.
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This is not for lack of information; it's a lack of integration.
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282000
6000
Isto não é falta de informação, é falta de integração.
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You know, it's a silo, people in silos. They didn't know
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288000
3000
Vocês sabem, as pessoas vivem em silos.
Não sabiam que estava a ocorrer o mesmo processo.
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that the same thing was happening. So one of them thought about it
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291000
3000
Um deles pensou nisso e disse:
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and said, OK, well, if this is just crystallization
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294000
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"Bem, se isto é só cristalização
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that happens automatically out of seawater -- self-assembly --
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298000
5000
"que acontece automaticamente fora da água do mar — automontagem —
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then why aren't shells infinite in size? What stops the scaling?
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303000
5000
"porque é que as conchas não têm um tamanho infinito?
"O que faz parar a calcificação? Porque é que não continua?"
05:08
Why don't they just keep on going?
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308000
2000
05:10
And I said, well, in the same way
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310000
4000
Eu disse: "Da mesma forma que elas libertam uma proteína,
05:14
that they exude a protein and it starts the crystallization --
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314000
4000
que segregam 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 eles até se debruçaram —
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they let go of a protein that stops the crystallization.
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322000
3000
elas libertam proteínas que fazem parar a cristalização.
05:25
It literally adheres to the growing face of the crystal.
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325000
2000
Literalmente, aderem à superfície do cristal que se desenvolve.
05:27
And, in fact, there is a product called TPA
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327000
4000
De facto, há um produto chamado TPA
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that's mimicked that protein -- that stop-protein --
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331000
5000
que imita essa proteína — essa proteína inibidora —
05:36
and it's an environmentally friendly way to stop scaling in pipes.
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336000
4000
e é uma maneira amiga do ambiente para parar com a calcificação nos canos.
05:40
That changed everything. From then on,
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340000
4000
Isso mudou tudo.
A partir daí, não conseguíamos fazer
05:44
you could not get these engineers back in the boat.
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344000
4000
com que os engenheiros voltassem para o barco.
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The first day they would take a hike,
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348000
3000
No primeiro dia, foram fazer uma caminhada,
05:51
and it was, click, click, click, click. Five minutes later they were back in the boat.
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351000
3000
e era, clic-clic, clic-clic.
Cinco minutos depois voltaram para o barco.
05:54
We're done. You know, I've seen that island.
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354000
4000
"Já está". Estão a ver, "Eu já vi a ilha".
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After this,
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358000
2000
Depois disto, andavam por todo o lado.
06:00
they were crawling all over. They would snorkel
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360000
3000
Não se fartavam.
06:03
for as long as we would let them snorkel.
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363000
5000
Faziam mergulho durante o tempo que eu os deixasse mergulhar.
06:08
What had happened was that they realized that there were organisms
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368000
4000
Aconteceu que perceberam que há organismos
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out there that had already solved the problems
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372000
4000
que já resolveram problemas
06:16
that they had spent their careers trying to solve.
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376000
3000
em que eles investiram as suas carreiras a tentar resolver.
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Learning about the natural world is one thing;
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379000
5000
Aprender coisas sobre o mundo natural é uma coisa.
06:24
learning from the natural world -- that's the switch.
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384000
2000
Aprender a partir do mundo natural — essa é a diferença.
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That's the profound switch.
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386000
3000
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
Eles perceberam que as respostas às suas perguntas estão em todo o lado,
06:33
they just needed to change the lenses with which they saw the world.
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393000
4000
só precisavam de mudar as lentes através das quais viam o mundo.
06:37
3.8 billion years of field-testing.
99
397000
4000
3,8 mil milhões de anos de testes no terreno.
06:41
10 to 30 -- Craig Venter will probably tell you;
100
401000
3000
10 a 30 milhões de soluções.
Craig Venter provavelmente vai-vos dizer:
06:44
I think there's a lot more than 30 million -- well-adapted solutions.
101
404000
4000
"Acho que há muito mais do que 30 milhões de 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 soluções são criadas num contexto.
06:56
And the context is the Earth --
103
416000
2000
E o contexto é a 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 a tentar resolver os nossos problemas.
07:03
So it's the conscious emulation of life's genius.
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423000
4000
Então é a consciente imitação dos génios da vida.
07:07
It's not slavishly mimicking --
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427000
2000
Não é uma mímica cega
07:09
although Al is trying to get the hairdo going --
107
429000
3000
— apesar de o Al estar a tentar manter o penteado.
07:12
it's not a slavish mimicry; it's taking the design principles,
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432000
4000
Não é uma imitação submissa.
É tirar os princípios de design, a genialidade do mundo natural,
07:16
the genius of the natural world, and learning something from it.
109
436000
5000
e aprender alguma coisa com isso.
07:21
Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what
110
441000
4000
Num grupo com tantas pessoas de TI, eu tenho de referir uma coisa
07:25
I'm not going to talk about, and that is that your field
111
445000
3000
— sobre a qual não vou falar — que é o seguinte:
07:28
is one that has learned an enormous amount from living things,
112
448000
4000
A vossa área já aprendeu uma enorme série de coisas
a partir de seres vivos, na parte do software.
07:32
on the software side. So there's computers that protect themselves,
113
452000
4000
Há computadores que se protegem a I mesmos,
07:36
like an immune system, and we're learning from gene regulation
114
456000
3000
como um sistema imunitário, e estamos a aprender
sobre a regulação de genes e o desenvolvimento biológico.
07:39
and biological development. And we're learning from neural nets,
115
459000
5000
Estamos a aprender a partir de redes neuronais,
07:44
genetic algorithms, evolutionary computing.
116
464000
3000
algoritmos genéticos, informática evolutiva.
07:47
That's on the software side. But what's interesting to me
117
467000
5000
Isto, do lado do software.
Mas, para mim, o que é interessante
07:52
is that we haven't looked at this, as much. I mean, these machines
118
472000
5000
é que não olhámos suficientemente para isto.
Quero dizer, estas máquinas
07:57
are really not very high tech in my estimation
119
477000
3000
na minha opinião, não são de alta tecnologia,
08:00
in the sense that there's dozens and dozens of carcinogens
120
480000
5000
no sentido em que há dúzias e dúzias de substâncias cancerígenas
08:05
in the water in Silicon Valley.
121
485000
3000
na água de Sillicon Valley.
08:08
So the hardware
122
488000
3000
Então. o hardware não é minimamente um êxito,
08:11
is not at all up to snuff in terms of what life would call a success.
123
491000
5000
segundo o que a vida lhe chamaria.
08:16
So what can we learn about making -- not just computers, but everything?
124
496000
5000
O que é que podemos aprender sobre construção.
não só de computadores, mas de tudo?
08:21
The plane you came in, cars, the seats that you're sitting on.
125
501000
4000
O avião em que vieram, os carros, as cadeiras onde estão sentados.
08:25
How do we redesign the world that we make, the human-made world?
126
505000
7000
Como é que redesenhamos o mundo que construímos, o mundo feito pelo homem?
08:32
More importantly, what should we ask in the next 10 years?
127
512000
4000
Mais importante, o que é que devíamos perguntar nos próximos 10 anos?
08:36
And there's a lot of cool technologies out there that life has.
128
516000
3000
A vida tem muitas tecnologias fixes.
08:39
What's the syllabus?
129
519000
2000
Qual é o programa curricular?
08:41
Three questions, for me, are key.
130
521000
4000
Há três questões-chave, para mim.
08:45
How does life make things?
131
525000
2000
Como é que a vida faz as coisas?
08:47
This is the opposite; this is how we make things.
132
527000
3000
Isto é o oposto. Isto é como nós fazemos as coisas.
08:50
It's called heat, beat and treat --
133
530000
2000
Chama-se aquecer, bater e tratar.
08:52
that's what material scientists call it.
134
532000
2000
É o que os cientistas de materiais lhe chamam.
08:54
And it's carving things down from the top, with 96 percent waste left over
135
534000
5000
É esculpir as coisas do princípio, 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 só 4% de produto.
Aquecem, batem a pressões altas, usam químicos.
09:04
you use chemicals. OK. Heat, beat and treat.
137
544000
3000
Aquecer, bater e tratar.
09:07
Life can't afford to do that. How does life make things?
138
547000
4000
A vida não tem recursos para fazer isso.
Como é que a vida faz as coisas?
09:11
How does life make the most of things?
139
551000
3000
Como é que a vida faz a maior parte das coisas?
09:14
That's a geranium pollen.
140
554000
3000
Isto é pólen de gerânio.
09:17
And its shape is what gives it the function of being able
141
557000
5000
É a sua forma que lhe dá a funcionalidade
09:22
to tumble through air so easily. Look at that shape.
142
562000
4000
de flutuar pelo ar tão facilmente,
Olhem para esta forma.
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
Por outras palavras: estrutura.
09:33
It gives it information. By adding information to matter,
145
573000
5000
Dá-lhes informação.
Ao adicionar informação à matéria, dá-lhes uma função
09:38
it gives it a function that's different than without that structure.
146
578000
6000
que seria diferente se não tivesse aquela estrutura.
09:44
And thirdly, how does life make things disappear into systems?
147
584000
5000
Terceiro, como é que 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 lida realmente com coisas.
09:54
there are no things in the natural world divorced
149
594000
4000
Não há coisas no mundo natural que estejam divorciadas
09:58
from their systems.
150
598000
3000
dos seus sistemas.
10:01
Really quick syllabus.
151
601000
2000
Um programa curricular mesmo rápido.
10:03
As I'm reading more and more now, and following the story,
152
603000
6000
Agora, à medida que leio cada vez mais, e seguindo a história,
10:09
there are some amazing things coming up in the biological sciences.
153
609000
4000
há coisas maravilhosas que aparecem nas ciências biológicas.
10:13
And at the same time, I'm listening to a lot of businesses
154
613000
3000
Ao mesmo tempo, estou a ouvir muitas empresas
10:16
and finding what their sort of grand challenges are.
155
616000
4000
e a descobrir quais são os tipos de grandes problemas que elas têm.
10:20
The two groups are not talking to each other.
156
620000
2000
Os dois grupos não estão a falar entre si.
10:22
At all.
157
622000
3000
Mesmo nada.
10:25
What in the world of biology might be helpful at this juncture,
158
625000
4000
No mundo da biologia, o que é que poderia ser útil nesta conjuntura
10:29
to get us through this sort of evolutionary knothole that we're in?
159
629000
5000
para nos tirar deste nó de evolução em que estamos?
10:34
I'm going to try to go through 12, really quickly.
160
634000
3000
Vou tentar apresentar 12 coias, muito rapidamente.
10:37
One that's exciting to me is self-assembly.
161
637000
3000
Uma, para mim muito excitante, é a automontagem.
10:40
Now, you've heard about this in terms of nanotechnology.
162
640000
4000
Já ouviram falar disto em termos de nanotecnologia.
10:44
Back to that shell: the shell is a self-assembling material.
163
644000
4000
Voltando àquela concha: a concha é um material de automontagem.
10:48
On the lower left there is a picture of mother of pearl
164
648000
4000
Do lado esquerdo em baixo há uma foto de uma madrepérola
a formar-se a partir da água do mar.
10:52
forming out of seawater. It's a layered structure that's mineral
165
652000
4000
É uma estrutura em camadas que é mineral e depois polímero.
10:56
and then polymer, and it makes it very, very tough.
166
656000
3000
Isso torna-a muito resistente.
10:59
It's twice as tough as our high-tech ceramics.
167
659000
3000
É duas vezes mais resistente do que as cerâmicas de alta tecnologia.
11:02
But what's really interesting: unlike our ceramics that are in kilns,
168
662000
4000
Mas o que é muito interessante:
ao contrário das cerâmicas que vão ao forno,
11:06
it happens in seawater. It happens near, in and near, the organism's body.
169
666000
5000
isto acontece na água do mar.
Isto acontece perto, e dentro do corpo do organismo.
11:11
This is Sandia National Labs.
170
671000
2000
Este é o laboratório Sandia National.
11:13
A guy named Jeff Brinker
171
673000
5000
Um indivíduo chamado Jeff Brinker
descobriu uma maneira de obter um código de processo de automontagem.
11:18
has found a way to have a self-assembling coding process.
172
678000
4000
11:22
Imagine being able to make ceramics at room temperature
173
682000
4000
Imaginem que são capazes de fazer cerâmica à temperatura ambiente.
11:26
by simply dipping something into a liquid,
174
686000
4000
mergulhando simplesmente uma coisa num líquido,
11:30
lifting it out of the liquid, and having evaporation
175
690000
3000
tirá-la do líquido, e deixar que a evaporação
11:33
force the molecules in the liquid together,
176
693000
4000
force as moléculas do líquido a estarem juntas,
11:37
so that they jigsaw together
177
697000
2000
de forma a que elas se mantenham unidas,
11:39
in the same way as this crystallization works.
178
699000
4000
tal como funciona a cristalização.
11:43
Imagine making all of our hard materials that way.
179
703000
3000
Imaginem fazer todos os materiais duros desta maneira.
11:46
Imagine spraying the precursors to a PV cell, to a solar cell,
180
706000
7000
Imaginem pulverizar os precursores de uma célula fotovoltaica,
para uma célula solar, num telhado,
11:53
onto a roof, and having it self-assemble into a layered structure that harvests light.
181
713000
4000
e deixar que ela se automonte numa estrutura em camadas
que aproveite a luz solar.
11:57
Here's an interesting one for the IT world:
182
717000
4000
Esta é interessante para o mundo da informática.
12:01
bio-silicon. This is a diatom, which is made of silicates.
183
721000
5000
Bio-silício.
É uma diatomácea, que é feita de silicatos.
12:06
And so silicon, which we make right now --
184
726000
2000
O silício, que produzimos neste momento
12:08
it's part of our carcinogenic problem in the manufacture of our chips --
185
728000
6000
faz parte do problema carcinogénico na produção dos nossos chips.
12:14
this is a bio-mineralization process that's now being mimicked.
186
734000
4000
Isto é um processo de biomineralização que está agora a ser imitado.
12:18
This is at UC Santa Barbara. Look at these diatoms.
187
738000
4000
Isto é na Universidade de Santa Barbara.
Olhem para estas diatomáceas.
12:22
This is from Ernst Haeckel's work.
188
742000
3000
Isto é do trabalho de Ernst Haeckel.
12:25
Imagine being able to -- and, again, it's a templated process,
189
745000
5000
Mais uma vez, isto é um processo inspirado num modelo
que solidifica a partir de um processo líquido.
12:30
and it solidifies out of a liquid process -- imagine being able to have that
190
750000
4000
Imaginem serem capazes de ter
12:34
sort of structure coming out at room temperature.
191
754000
4000
esta espécie de estrutura a sair a uma temperatura ambiente.
12:38
Imagine being able to make perfect lenses.
192
758000
3000
Imaginem serem capazes de fazer lentes perfeitas.
12:41
On the left, this is a brittle star; it's covered with lenses
193
761000
5000
À esquerda, temos um ofiúro, que está coberto de lentes.
As pessoas da Lucent Technologies
12:46
that the people at Lucent Technologies have found
194
766000
3000
descobriram que elas não têm nenhuma distorção.
12:49
have no distortion whatsoever.
195
769000
2000
12:51
It's one of the most distortion-free lenses we know of.
196
771000
3000
É uma das lentes com menor distorção que conhecemos.
12:54
And there's many of them, all over its entire body.
197
774000
3000
Há muitas delas, por todo o seu corpo.
12:57
What's interesting, again, is that it self-assembles.
198
777000
3000
O interessante, mais uma vez, é que se automontam.
13:00
A woman named Joanna Aizenberg, at Lucent,
199
780000
4000
Uma mulher, na Lucent, chamada Joanna Aizenberg,
está agora a aprender a fazer isto num processo a baixas temperaturas
13:04
is now learning to do this in a low-temperature process to create
200
784000
4000
para criar este tipo de lentes.
13:08
these sort of lenses. She's also looking at fiber optics.
201
788000
4000
Está também a procurar fibras óticas.
13:12
That's a sea sponge that has a fiber optic.
202
792000
3000
Esta é uma esponja do mar que tem fibra ótica.
13:15
Down at the very base of it, there's fiber optics
203
795000
3000
A fibra ótica está na base da sua estrutura
13:18
that work better than ours, actually, to move light,
204
798000
3000
que funciona melhor que a nossa, a mover a luz.
13:21
but you can tie them in a knot; they're incredibly flexible.
205
801000
6000
mas podemos atá-las num nó.
São incrivelmente flexíveis.
13:27
Here's another big idea: CO2 as a feedstock.
206
807000
4000
Esta é outra grande ideia:
CO2 como alimento para animais.
Um indivíduo chamado Geoff Coates, na Cornell, disse para si mesmo:
13:31
A guy named Geoff Coates, at Cornell, said to himself,
207
811000
3000
13:34
you know, plants do not see CO2 as the biggest poison of our time.
208
814000
4000
"As plantas não olham para o CO2 como o maior veneno do nosso tempo.
"Nós é que o vemos dessa forma.
13:38
We see it that way. Plants are busy making long chains
209
818000
3000
"As plantas estão ocupadas em fazer grandes 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 de CO2."
13:47
he's found a catalyst -- and he's found a way to take CO2
211
827000
3000
Ele encontrou um catalisador, descobriu uma maneira de tirar o CO2
13:50
and make it into polycarbonates. Biodegradable plastics
212
830000
4000
e fazer policarbonatos,
plásticos biodegradáveis a partir de CO2 — como as plantas gostam.
13:54
out of CO2 -- how plant-like.
213
834000
2000
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 a imitar o dispositivo de colheita de energia
dentro de bactérias roxas, as pessoas da ASU.
14:03
inside of purple bacterium, the people at ASU. Even more interesting,
216
843000
4000
Ainda mais interessante, ultimamente, nas duas últimas semanas,
14:07
lately, in the last couple of weeks, people have seen
217
847000
3000
as pessoas têm visto que há uma enzima chamada hidrogenase,
14:10
that there's an enzyme called hydrogenase that's able to evolve
218
850000
5000
capaz de criar hidrogénio a partir de protões e eletrões,
14:15
hydrogen from proton and electrons, and is able to take hydrogen up --
219
855000
4000
e é capaz de oxidar o hidrogénio,
14:19
basically what's happening in a fuel cell, in the anode of a fuel cell
220
859000
5000
basicamente, o que acontece no ânodo de uma célula de combustível,
14:24
and in a reversible fuel cell.
221
864000
2000
e numa célula de combustível invertida.
14:26
In our fuel cells, we do it with platinum;
222
866000
3000
Nas nossas células de combustível, fazemos isso com platina.
14:29
life does it with a very, very common iron.
223
869000
4000
A vida faz isso com o comum ferro.
14:33
And a team has now just been able to mimic
224
873000
4000
Uma equipa acabou de conseguir imitar
14:37
that hydrogen-juggling hydrogenase.
225
877000
5000
essa hidrogenase que faz malabarismo com hidrogénio.
14:42
That's very exciting for fuel cells --
226
882000
2000
Isto é muito excitante para as células de combustível,
14:44
to be able to do that without platinum.
227
884000
3000
ser capaz de o fazer 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.
Já vimos que as barbatanas desta baleia têm tubérculos.
14:52
have tubercles on them. And those little bumps
229
892000
3000
Essas pequenas protuberâncias
14:55
actually increase efficiency in, for instance,
230
895000
5000
aumentam a eficácia, por exemplo, nas arestas de um avião,
15:00
the edge of an airplane -- increase efficiency by about 32 percent.
231
900000
5000
aumentam a eficácia em cerca de 32%.
15:05
Which is an amazing fossil fuel savings,
232
905000
2000
O que é uma poupança incrível de combustível fóssil,
15:07
if we were to just put that on the edge of a wing.
233
907000
5000
se fôssemos colocá-las numa aresta de uma asa.
15:12
Color without pigments: this peacock is creating color with shape.
234
912000
4000
Pintar sem pigmentos: este pavão cria cor com forma.
15:16
Light comes through, it bounces back off the layers;
235
916000
3000
A luz passa, bate nas camadas;
15:19
it's called thin-film interference. Imagine being able
236
919000
3000
chama-se interferência em películas finas.
Imaginem serem capazes de automontar produtos em que as últimas camadas
15:22
to self-assemble products with the last few layers
237
922000
3000
15:25
playing with light to create color.
238
925000
4000
brincam com a luz para criar cor.
15:29
Imagine being able to create a shape on the outside of a surface,
239
929000
5000
Imaginem serem capazes de criar uma forma na parte exterior de uma superfície,
15:34
so that it's self-cleaning with just water. That's what a leaf does.
240
934000
5000
de forma a que esta fosse autolavável, apenas com água.
É isso que uma folha faz.
15:39
See that up-close picture?
241
939000
2000
Veem esta imagem ampliada?
15:41
That's a ball of water, and those are dirt particles.
242
941000
3000
É uma bolha de água, aquelas são partículas de sujidade.
15:44
And that's an up-close picture of a lotus leaf.
243
944000
3000
E esta é uma imagem ampliada de uma folha de lótus.
Há uma empresa que está a fazer um produto chamado Lotusan,
15:47
There's a company making a product called Lotusan, which mimics --
244
947000
5000
que, quando a tinta da fachada do edifício seca, imita os altos duma folha
15:52
when the building facade paint dries, it mimics the bumps
245
952000
4000
15:56
in a self-cleaning leaf, and rainwater cleans the building.
246
956000
5000
que se limpa a ela própria, e a água da chuva limpa o edifício.
16:01
Water is going to be our big, grand challenge:
247
961000
6000
A água vai ser nosso grande, enorme problema:
16:07
quenching thirst.
248
967000
2000
acabar com a sede.
16:09
Here are two organisms that pull water.
249
969000
3000
Estes são dois organismos que recolhem água.
O da esquerda é o escaravelho do Deserto da Namíbia
16:12
The one on the left is the Namibian beetle pulling water out of fog.
250
972000
4000
que recolhe a 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 o bicho-de-conta que tira a água do ar.
16:19
does not drink fresh water.
252
979000
3000
Não bebe água fresca.
16:22
Pulling water out of Monterey fog and out of the sweaty air in Atlanta,
253
982000
7000
Recolher água do nevoeiro de Monterey
e do ar húmido de Atlanta,
16:29
before it gets into a building, are key technologies.
254
989000
4000
antes que ele chegue a um edifício, são tecnologias chave.
16:33
Separation technologies are going to be extremely important.
255
993000
4000
As tecnologias de separação vão ser extremamente importantes.
16:37
What if we were to say, no more hard rock mining?
256
997000
4000
E se disséssemos: "Basta de exploração mineira?"
16:41
What if we were to separate out metals from waste streams,
257
1001000
6000
E se separássemos os metais dos riachos de resíduos.
16:47
small amounts of metals in water? That's what microbes do;
258
1007000
4000
pequenas quantidades de metais na água?
É o que os micróbios fazem,
16:51
they chelate metals out of water.
259
1011000
2000
fazem a quelação de metais da água.
16:53
There's a company here in San Francisco called MR3
260
1013000
3000
Há uma empresa aqui em S. Francisco, chamada MR3,
16:56
that is embedding mimics of the microbes' molecules on filters
261
1016000
6000
que está a incorporar a imitação das moléculas de micróbios em filtros
17:02
to mine waste streams.
262
1022000
3000
para extrair minérios de riachos de resíduos.
17:05
Green chemistry is chemistry in water.
263
1025000
4000
A química verde é química com água.
17:09
We do chemistry in organic solvents.
264
1029000
2000
Fazemos química em solventes orgânicos.
17:11
This is a picture of the spinnerets coming out of a spider
265
1031000
4000
Esta é uma foto de glândulas fiandeiras de uma aranha,
e a seda a formar-se a partir de uma aranha.
17:15
and the silk being formed from a spider. Isn't that beautiful?
266
1035000
3000
Não é bonito?
17:18
Green chemistry is replacing our industrial chemistry with nature's recipe book.
267
1038000
8000
A química verde está a substituir a indústria química
com o livro de receitas da natureza.
17:26
It's not easy, because life uses
268
1046000
5000
Não é fácil, porque a vida usa só um subgrupo
17:31
only a subset of the elements in the periodic table.
269
1051000
4000
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, mesmo os tóxicos.
17:39
To figure out the elegant recipes that would take the small subset
271
1059000
5000
Descobrir as receitas elegantes
que pegariam no pequeno subgrupo da tabela periódica,
17:44
of the periodic table, and create miracle materials like that cell,
272
1064000
6000
e criar materiais miraculosos como aquela 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
Degradação com o tempo:
A embalagem é boa até não a quererem mais,
17:56
until you don't want it to be good anymore, and dissolves on cue.
275
1076000
4000
e dissolve-se quando quisermos.
18:00
That's a mussel you can find in the waters out here,
276
1080000
3000
Este é um mexilhão que podemos encontrar nas águas por aqui.
Os fios que os seguram às rochas têm uma validade,
18:03
and the threads holding it to a rock are timed; at exactly two years,
277
1083000
4000
exatamente aos dois anos de idade, começam a dissolver-se.
18:07
they begin to dissolve.
278
1087000
2000
18:09
Healing: this is a good one.
279
1089000
3000
Curar: esta é boa.
18:12
That little guy over there is a tardigrade.
280
1092000
3000
Aquele pequeno indivíduo ali é um tardígrado.
18:15
There is a problem with vaccines around the world
281
1095000
6000
Há um problema com as vacinas por todo o mundo.
18:21
not getting to patients. And the reason is
282
1101000
3000
Não chegam aos pacientes.
Porque a refrigeração, não se sabe como, é interrompida.
18:24
that the refrigeration somehow gets broken;
283
1104000
4000
18:28
what's called the "cold chain" gets broken.
284
1108000
2000
A chamada "cadeia fria" é interrompida.
18:30
A guy named Bruce Rosner looked at the tardigrade --
285
1110000
3000
Um homem chamado Bruce Rosner olhou para o tardígrado.
18:33
which dries out completely, and yet stays alive for months
286
1113000
6000
que seca completamente, mas permanece vivo durante muitos meses
18:39
and months and months, and is able to regenerate itself.
287
1119000
3000
e é capaz de se regenerar.
18:42
And he found a way to dry out vaccines --
288
1122000
3000
Conseguiu secar vacinas,
18:45
encase them in the same sort of sugar capsules
289
1125000
4000
embalou-as no mesmo tipo de cápsulas de açúcar
18:49
as the tardigrade has within its cells --
290
1129000
3000
como o tardígrado faz no interior das suas células,
18:52
meaning that vaccines no longer need to be refrigerated.
291
1132000
5000
ou seja, as vacinas já não precisam de ser refrigeradas.
18:57
They can be put in a glove compartment, OK.
292
1137000
4000
Podem ser colocadas no porta-luvas.
19:01
Learning from organisms. This is a session about water --
293
1141000
5000
Aprender a partir dos organismos.
Esta é uma sessão sobre a água.
19:06
learning about organisms that can do without water,
294
1146000
3000
Aprender com os organismos que sobrevivem 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, dura e dura sem refrigeração.
19:16
I'm not going to get to 12.
296
1156000
3000
Já não vou chegar à ideia número 12.
19:19
But what I am going to do is tell you that the most important thing,
297
1159000
4000
Mas vou dizer-vos que a coisa mais importante,
19:23
besides all of these adaptations, is the fact that these organisms
298
1163000
5000
para além de todas estas adaptações, é o facto de que estes organismos
19:28
have figured out a way to do the amazing things they do
299
1168000
5000
descobriram uma forma de fazerem as coisas maravilhosas que fazem
19:33
while taking care of the place
300
1173000
3000
enquanto tomam conta do sítio
19:36
that's going to take care of their offspring.
301
1176000
5000
que vai tomar conta dos 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 a pensar em algo muito importante,
19:47
and that's having their genetic material
304
1187000
4000
que é manter o seu material genético,
10 000 gerações a partir de agora.
19:51
remain, 10,000 generations from now.
305
1191000
5000
E isso significa encontrar uma maneira de fazer o que eles fazem
19:56
And that means finding a way to do what they do
306
1196000
2000
19:58
without destroying the place that'll take care of their offspring.
307
1198000
4000
sem destruir o lugar que vai tomar conta dos seus descendentes.
20:02
That's the biggest design challenge.
308
1202000
3000
Este é o maior desafio de design.
20:05
Luckily, there are millions and millions of geniuses
309
1205000
6000
Felizmente, há milhões e milhões de génios
20:11
willing to gift us with their best ideas.
310
1211000
3000
dispostos a presentear-nos com as suas melhores ideias.
20:14
Good luck having a conversation with them.
311
1214000
3000
Boa sorte a conversarem com eles.
20:17
Thank you.
312
1217000
1000
Obrigada.
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,
queremos que apresente as 12, mas depressa.
20:36
Janine Benyus: Oh really?
315
1236000
1000
Janine Benyus: A sério?
20:37
CA: Yeah. Just like, you know, like the 10-second version
316
1237000
3000
CA: Sim. A versão de 10 segundos da 10, 11 e 12.
20:40
of 10, 11 and 12. Because we just -- your slides are so gorgeous,
317
1240000
3000
Os seus slides são tão lindos,
e as ideias são tão grandes, que eu não suporto deixá-la ir embora
20:43
and the ideas are so big, I can't stand to let you go down
318
1243000
2000
20:45
without seeing 10, 11 and 12.
319
1245000
2000
sem ver a 10, 11 e 12.
20:47
JB: OK, put this -- OK, I'll just hold this thing. OK, great.
320
1247000
4000
JB: OK, vou só segurar nisto. Ok, ótimo.
20:51
OK, so that's the healing one.
321
1251000
3000
Então, esta foi sobre a cura.
20:54
Sensing and responding: feedback is a huge thing.
322
1254000
3000
Sentir e responder: o feedback é muito importante.
Este é um gafanhoto.
20:57
This is a locust. There can be 80 million of them in a square kilometer,
323
1257000
4000
Pode haver 80 milhões por quilómetro quadrado,
21:01
and yet they don't collide with one another.
324
1261000
3000
mas eles não colidem uns com os outros.
Contudo, nós temos 3,6 milhões de colisões de carros por ano.
21:04
And yet we have 3.6 million car collisions a year.
325
1264000
5000
21:09
(Laughter)
326
1269000
2000
(Risos)
21:11
Right. There's a person at Newcastle
327
1271000
4000
Há uma pessoa em Newcastle
21:15
who has figured out that it's a very large neuron.
328
1275000
3000
que descobriu que é devido a um neurónio muito grande.
21:18
And she's actually figuring out how to make
329
1278000
3000
Está, de facto, a tentar fazer
21:21
a collision-avoidance circuitry
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1281000
2000
um circuito que evite colisões
21:23
based on this very large neuron in the locust.
331
1283000
4000
baseado neste grande neurónio do gafanhoto.
21:27
This is a huge and important one, number 11.
332
1287000
2000
Esta é grande e importante, a número 11.
21:29
And that's the growing fertility.
333
1289000
2000
E é fomentar a fertilidade.
21:31
That means, you know, net fertility farming.
334
1291000
4000
Isso significa o aumento da fertilidade agrícola.
21:35
We should be growing fertility. And, oh yes -- we get food, too.
335
1295000
4000
Nós devíamos estar a aumentar a fertilidade e, claro, também teríamos comida.
21:39
Because we have to grow the capacity of this planet
336
1299000
5000
Porque nós temos de aumentar a capacidade deste planeta
21:44
to create more and more opportunities for life.
337
1304000
3000
de criar cada vez mais oportunidades para a vida.
21:47
And really, that's what other organisms do as well.
338
1307000
2000
É o que os outros organismos também fazem.
21:49
In ensemble, that's what whole ecosystems do:
339
1309000
3000
No conjunto, é o que todos os ecossistemas fazem.
21:52
they create more and more opportunities for life.
340
1312000
3000
criam cada vez mais oportunidades para a vida.
21:55
Our farming has done the opposite.
341
1315000
3000
A nossa agricultura tem feito o contrário.
21:58
So, farming based on how a prairie builds soil,
342
1318000
4000
Uma agricultura baseada na forma como um prado gere o solo,
22:02
ranching based on how a native ungulate herd
343
1322000
4000
uma pecuária baseada na maneira como uma manada nativa não-regulada
22:06
actually increases the health of the range,
344
1326000
2000
melhora a saúde do pasto.
22:08
even wastewater treatment based on how a marsh
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1328000
5000
Até o tratamento das águas residuais baseado em como um pântano
22:13
not only cleans the water,
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1333000
2000
não só purifica a água
22:15
but creates incredibly sparkling productivity.
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1335000
4000
mas também cria uma produtividade borbulhante e incrível.
22:19
This is the simple design brief. I mean, it looks simple
348
1339000
4000
Este é apenas o resumo de design.
Quero dizer, parece simples porque o sistema,
22:23
because the system, over 3.8 billion years, has worked this out.
349
1343000
5000
ao longo de 3,8 mil milhões de anos, resolveu isto.
22:28
That is, those organisms that have not been able to figure out
350
1348000
5000
Isto é, os organismos que não conseguiram
22:33
how to enhance or sweeten their places,
351
1353000
4000
descobrir como melhorar ou tornar os seus lugares mais agradáveis,
22:37
are not around to tell us about it.
352
1357000
3000
não estão cá para nos falarem disso.
22:40
That's the twelfth one.
353
1360000
3000
Esta é a décima segunda.
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Life -- and this is the secret trick; this is the magic trick --
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1363000
4000
A vida — e este é o truque secreto, é o truque mágico —
22:47
life creates conditions conducive to life.
355
1367000
4000
a vida cria condições que conduzem à vida.
22:51
It builds soil; it cleans air; it cleans water;
356
1371000
4000
Gere o solo, limpa o ar, limpa a água,
mistura o cocktail de gases de que todos precisamos para viver.
22:55
it mixes the cocktail of gases that you and I need to live.
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1375000
3000
22:58
And it does that in the middle of having great foreplay
358
1378000
6000
Faz isso ao mesmo tempo que vai tendo ótimos preliminares
23:04
and meeting their needs. So it's not mutually exclusive.
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1384000
6000
e vai de encontro às suas necessidades.
Então não é mutuamente exclusiva.
23:10
We have to find a way to meet our needs,
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1390000
3000
Nós temos de encontrar uma maneira de satisfazer as nossas necessidades,
23:13
while making of this place an Eden.
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1393000
6000
enquanto fazemos deste lugar um Éden.
CA: Janine, muito obrigada.
23:19
CA: Janine, thank you so much.
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(Applause)
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(Aplausos)
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