WEBVTT

00:00:15.088 --> 00:00:22.542
En los últimos siglos, los microscopios 
han revolucionado nuestro mundo.

00:00:23.204 --> 00:00:27.563
Nos han revelado un diminuto mundo 
de objetos, vidas y estructuras,

00:00:27.563 --> 00:00:30.567
que son muy pequeños 
para verlos a simple vista.

00:00:30.567 --> 00:00:34.064
Una enorme contribución 
a la ciencia y la tecnología.

00:00:34.064 --> 00:00:37.839
Hoy quisiera presentarles 
un nuevo tipo de microscopio,

00:00:37.839 --> 00:00:40.230
un microscopio de cambios.

00:00:40.230 --> 00:00:43.438
No usa la óptica de 
un microscopio ordinario

00:00:43.438 --> 00:00:45.350
para agrandar objetos pequeños,

00:00:45.350 --> 00:00:49.673
sino una cámara de video 
y procesamiento de imágenes

00:00:49.673 --> 00:00:52.571
para revelar cambios 
de color y movimientos

00:00:52.571 --> 00:00:55.469
diminutos en personas y objetos,

00:00:55.469 --> 00:00:58.368
cambios que serían imposibles 
de ver a simpe vista.

00:00:58.906 --> 00:01:02.970
Nos permite ver nuestro mundo 
de una forma completamente nueva.

00:01:03.295 --> 00:01:05.715
¿Qué quiero decir con cambios de color?

00:01:07.093 --> 00:01:09.896
Nuestra piel, por ejemplo, 
cambia de color muy ligeramente,

00:01:09.896 --> 00:01:12.211
cuando la sangre fluye por ella.

00:01:12.211 --> 00:01:14.443
Ese cambio es increíblemente sutil,

00:01:14.443 --> 00:01:16.872
por eso cuando ven a los demás,

00:01:16.872 --> 00:01:19.171
cuando ven a la persona 
sentada junto a Uds.

00:01:19.171 --> 00:01:21.920
no ven que su piel o su cara 
cambie de color.

00:01:21.920 --> 00:01:27.150
Cuando vemos este video de Steve, 
nos parece una imagen estática.

00:01:27.849 --> 00:01:31.292
Pero cuando lo vemos mediante 
nuestro nuevo microscopio especial

00:01:31.292 --> 00:01:34.550
repentinamente vemos una imagen 
completamente diferente.

00:01:35.276 --> 00:01:39.200
Lo que ven aquí son los leves 
cambios de color de la piel de Steve,

00:01:39.200 --> 00:01:43.087
magnificados 100 veces 
para hacerlos visibles.

00:01:43.539 --> 00:01:46.259
De hecho vemos el pulso humano.

00:01:46.554 --> 00:01:49.729
Podemos ver la frecuencia 
del pulso de Steve,

00:01:49.729 --> 00:01:53.994
y también cómo fluye 
la sangre en su cara.

00:01:55.152 --> 00:01:58.055
Podemos hacer eso 
no sólo para ver el pulso

00:01:58.055 --> 00:02:02.828
sino para recuperar 
el ritmo cardiaco y medirlo.

00:02:03.510 --> 00:02:07.692
Y lo podemos hacer con cámaras 
comunes sin tocar a los pacientes.

00:02:07.692 --> 00:02:12.768
Aquí vemos el pulso y ritmo cardiaco 
de un bebé recién nacido

00:02:12.768 --> 00:02:16.250
a partir de un video que tomamos 
con una cámara DSLR común

00:02:16.250 --> 00:02:18.364
y la medición obtenida del ritmo cardiaco

00:02:18.364 --> 00:02:22.588
es tan precisa como la que se obtiene 
de un monitorio estándar de hospital

00:02:23.384 --> 00:02:26.457
y ni siquiera tiene que ser 
un video grabado por nosotros.

00:02:26.457 --> 00:02:29.391
En esencia podemos hacerlo 
con otros videos también.

00:02:29.391 --> 00:02:32.565
Tomé una secuencia de "Batman inicia"

00:02:32.565 --> 00:02:35.226
sólo para mostrar 
el pulso de Christian Bale.

00:02:35.226 --> 00:02:37.282
(Risas)

00:02:37.282 --> 00:02:39.417
Es de suponer que tiene maquillaje,

00:02:39.417 --> 00:02:41.389
la luz aquí lo dificulta;

00:02:41.389 --> 00:02:44.392
aun así, del video, 
pudimos extraer su pulso

00:02:44.392 --> 00:02:46.224
y se muestra bastante bien.

00:02:46.224 --> 00:02:47.995
¿Cómo lo hacemos?

00:02:47.995 --> 00:02:52.315
Analizamos los cambios 
de luz que se registran

00:02:52.315 --> 00:02:54.928
en cada pixel del video en el tiempo

00:02:54.928 --> 00:02:56.648
y luego empalmamos esos cambios.

00:02:56.648 --> 00:02:59.494
Los magnificamos para poder verlos.

00:02:59.494 --> 00:03:01.576
El truco es que esas señales,

00:03:01.576 --> 00:03:04.359
esos cambios que buscamos 
son en extremo sutiles,

00:03:04.359 --> 00:03:07.353
por eso debemos ser 
cuidadosos al separarlos.

00:03:07.353 --> 00:03:10.240
del ruido que siempre hay en los videos.

00:03:10.240 --> 00:03:13.682
Así que usamos técnicas 
de procesamiento ingeniosas

00:03:13.682 --> 00:03:17.736
para obtener mediciones precisas 
del color de cada pixel en el video

00:03:17.736 --> 00:03:20.569
y la forma como cambia 
el color con el tiempo

00:03:20.569 --> 00:03:23.227
para luego amplificar esos cambios.

00:03:23.227 --> 00:03:27.081
Los agrandamos para crear videos 
realzados o magnificados,

00:03:27.081 --> 00:03:29.552
que en efecto nos muestran esos cambios.

00:03:32.007 --> 00:03:36.227
Pero resulta que podemos hacer eso 
no sólo para cambios leves de color,

00:03:36.227 --> 00:03:38.379
sino también para movimientos leves,

00:03:38.379 --> 00:03:42.064
y eso se debe a que la luz grabada 
por nuestras cámaras,

00:03:42.064 --> 00:03:45.189
cambiará no sólo si el color 
del objeto cambia,

00:03:45.189 --> 00:03:47.305
sino también cuando el objeto se mueve.

00:03:47.905 --> 00:03:55.293
Esta es mi hija cuando tenía 
dos meses de edad.

00:03:56.157 --> 00:03:59.397
Es un video que grabé hace tres años.

00:03:59.397 --> 00:04:03.147
Como todo padre primerizo, queremos 
saber que nuestros bebés están bien,

00:04:03.147 --> 00:04:05.643
que están respirando y 
que están vivos, claro está.

00:04:05.643 --> 00:04:08.365
Así que también teníamos 
uno de esos monitores de bebé

00:04:08.365 --> 00:04:10.292
para poder ver a mi hija cuando dormía.

00:04:10.292 --> 00:04:13.590
Y esto es lo que verían con 
un monitor de bebé estándar.

00:04:13.590 --> 00:04:15.686
Pueden ver al bebé durmiendo

00:04:15.686 --> 00:04:17.728
y no hay mucha más información.

00:04:17.728 --> 00:04:19.516
No hay mucho que podamos ver.

00:04:19.516 --> 00:04:22.358
¿No sería mejor o más útil 
o más informativo

00:04:22.358 --> 00:04:25.261
si en cambio pudiéramos ver esto?

00:04:25.261 --> 00:04:30.310
Grabé estos movimientos 
y los magnifiqué 30 veces.

00:04:31.217 --> 00:04:33.708
Y puedo ver claramente que mi hija

00:04:33.708 --> 00:04:35.428
en efecto está viva y respirando.

00:04:35.428 --> 00:04:37.565
(Risas)

00:04:38.092 --> 00:04:40.111
Aquí tienen una comparación en paralelo

00:04:40.111 --> 00:04:42.440
del video fuente, el video original,

00:04:42.440 --> 00:04:44.450
en el que no hay mucho que podamos ver;

00:04:44.450 --> 00:04:48.212
pero una vez magnificados, 
la respiración se hace más visible.

00:04:48.212 --> 00:04:50.801
Y resulta que hay muchos fenómenos

00:04:50.801 --> 00:04:54.474
que podemos revelar y magnificar 
con nuestro microscopio de movimiento.

00:04:54.474 --> 00:04:58.909
Podemos ver cómo pulsan 
nuestras venas y arterias del cuerpo,

00:04:59.752 --> 00:05:02.560
que nuestros ojos están 
en movimiento constante

00:05:02.560 --> 00:05:04.776
en este movimiento tembloroso.

00:05:04.776 --> 00:05:06.354
Y ese es de hecho mi ojo

00:05:06.354 --> 00:05:09.414
y este video fue tomado justo 
después de que nació mi hija;

00:05:09.414 --> 00:05:13.103
pueden ver que no había 
dormido mucho. (Risas)

00:05:13.539 --> 00:05:16.403
Incluso si una persona está quieta,

00:05:16.403 --> 00:05:18.997
hay mucha información 
que podemos extraer

00:05:18.997 --> 00:05:22.459
sobre sus patrones de respiración, 
leves expresiones faciales.

00:05:22.672 --> 00:05:24.623
Quizá pudiéramos usar esos movimientos

00:05:24.623 --> 00:05:28.108
para que nos digan algo de 
nuestros pensamientos y emociones.

00:05:29.003 --> 00:05:32.385
También podemos magnificar 
movimientos mecánicos diminutos

00:05:32.385 --> 00:05:34.337
como las vibraciones en máquinas

00:05:34.337 --> 00:05:38.017
que pueden servir para detectar 
problemas mecánicos

00:05:40.130 --> 00:05:45.547
o ver cómo edificios y estructuras 
reaccionan con el viento o fuerzas.

00:05:45.547 --> 00:05:50.333
Todas ellas son mediciones 
que hacemos de varias formas,

00:05:50.333 --> 00:05:52.875
pero medir esos movimientos es una cosa

00:05:52.875 --> 00:05:55.479
y en efecto verlos cuando ocurren

00:05:55.479 --> 00:05:57.614
es algo totalmente diferente.

00:05:58.450 --> 00:06:02.021
Desde que descubrimos 
esta nueva tecnología,

00:06:02.021 --> 00:06:04.363
pusimos nuestro software 
a disposición en línea

00:06:04.363 --> 00:06:07.109
para que otros puedan 
usarla y experimentar con ella.

00:06:08.005 --> 00:06:09.809
Es muy sencilla de usar.

00:06:09.809 --> 00:06:11.853
Puede funcionar con sus propios videos.

00:06:11.853 --> 00:06:14.004
Nuestros colaboradores 
en Quantum Research

00:06:14.004 --> 00:06:15.608
incluso crearon este sitio web

00:06:15.608 --> 00:06:18.149
donde pueden subir sus videos 
y procesarlos en línea.

00:06:18.149 --> 00:06:21.603
Así, aunque no tengan 
experiencia en programación,

00:06:21.603 --> 00:06:24.509
pueden fácilmente experimentar 
con este nuevo microscopio.

00:06:24.509 --> 00:06:26.941
Quisiera mostrarles 
un par de ejemplos

00:06:26.941 --> 00:06:28.919
de lo que otros han hecho con él.

00:06:32.363 --> 00:06:37.259
Este video lo hizo para
YouTube, el usuario Tamez85,

00:06:37.259 --> 00:06:38.807
a quien no conozco,

00:06:38.807 --> 00:06:41.105
pero él o ella usó nuestro código

00:06:41.105 --> 00:06:44.463
para magnificar los leves movimientos 
del vientre durante el embarazo.

00:06:44.933 --> 00:06:46.420
Es un poco escalofriante.

00:06:46.420 --> 00:06:48.818
(Risas)

00:06:48.818 --> 00:06:52.782
La gente lo ha usado para magnificar 
las venas de sus manos.

00:06:53.532 --> 00:06:56.699
No es ciencia real a menos 
de que usen conejillos de indias

00:06:58.037 --> 00:07:00.904
y aparentemente este conejillo 
de indias se llama Tiffany.

00:07:00.904 --> 00:07:03.947
Y este usuario de YouTube afirma 
que es el primer roedor

00:07:03.947 --> 00:07:06.480
del planeta cuyo movimiento 
ha sido magnificado.

00:07:06.604 --> 00:07:08.811
También pueden hacer arte.

00:07:08.811 --> 00:07:12.123
Este video me lo envió 
una estudiante de diseño de Yale.

00:07:12.123 --> 00:07:14.516
Quiso ver si había diferencias

00:07:14.516 --> 00:07:17.022
en los movimientos 
de sus compañeros de clase.

00:07:17.022 --> 00:07:20.361
Les pidió que estuvieran quietos 
y luego magnificó sus movimientos.

00:07:20.361 --> 00:07:23.457
Es como ver fotos fijas que toman vida.

00:07:23.714 --> 00:07:26.077
Lo agradable de todos estos ejemplos

00:07:26.077 --> 00:07:28.315
es que no tenemos 
nada que ver con ellos.

00:07:28.315 --> 00:07:32.165
Sólo ofrecimos una nueva herramienta, 
una forma nueva de ver el mundo

00:07:32.165 --> 00:07:36.683
y la gente encuentra formas nuevas, 
creativas e interesantes de usarla.

00:07:37.735 --> 00:07:39.620
Pero no nos quedamos ahí.

00:07:40.943 --> 00:07:44.597
Esta herramienta no sólo nos permite 
ver el mundo de una nueva manera

00:07:44.597 --> 00:07:47.034
también redefine lo que podemos hacer

00:07:47.034 --> 00:07:50.312
y estrecha los límites de lo que podemos 
hacer con nuestras cámaras.

00:07:50.312 --> 00:07:52.611
Como científicos 
nos empezamos a preguntar,

00:07:52.611 --> 00:07:56.299
¿qué otros fenómenos físicos 
producen movimientos diminutos

00:07:56.299 --> 00:07:59.212
que podamos ahora medir 
con nuestras cámaras?

00:07:59.212 --> 00:08:02.635
Uno de esos fenómenos al 
que nos enfocamos es el sonido.

00:08:03.664 --> 00:08:05.963
El sonido, como sabemos, es en esencia

00:08:05.963 --> 00:08:08.454
cambios en la presión de aire 
que viaja por el aire.

00:08:08.454 --> 00:08:11.857
Esas ondas de presión golpean objetos 
y crean diminutas vibraciones

00:08:11.857 --> 00:08:14.519
que es como escuchamos 
y grabamos el sonido.

00:08:14.519 --> 00:08:18.294
Pero resulta que el sonido también 
produce movimientos visuales

00:08:18.579 --> 00:08:21.303
que no son visibles para nosotros,

00:08:21.303 --> 00:08:24.229
pero sí para una cámara 
con el procesamiento correcto.

00:08:24.229 --> 00:08:26.045
He aquí dos ejemplos.

00:08:26.045 --> 00:08:29.374
Aquí estoy demostrando 
mis aptitudes de canto.

00:08:30.845 --> 00:08:33.602
(Cantando)

00:08:33.602 --> 00:08:34.710
(Risas)

00:08:34.710 --> 00:08:37.926
Tomé un video en alta velocidad 
de mi garganta mientras tarareaba.

00:08:37.926 --> 00:08:39.355
Si miran fijamente el video

00:08:39.355 --> 00:08:41.386
no hay mucho que puedan ver,

00:08:41.386 --> 00:08:45.253
pero al magnificarlo 100 veces, 
vemos los movimientos

00:08:45.253 --> 00:08:49.103
y ondulaciones involucrados 
del cuello al producir sonido.

00:08:49.103 --> 00:08:51.528
Esa señal está ahí en el video.

00:08:51.528 --> 00:08:54.668
También sabemos que los cantantes 
pueden romper una copa de vino,

00:08:54.668 --> 00:08:56.274
si dan la nota correcta.

00:08:56.274 --> 00:08:58.325
Aquí tocaremos una nota

00:08:58.325 --> 00:09:00.849
en la frecuencia de 
resonancia de esta copa

00:09:00.849 --> 00:09:03.125
con un parlante a un lado.

00:09:03.125 --> 00:09:07.568
Tocamos la nota y magnificamos 
el movimiento 250 veces.

00:09:07.568 --> 00:09:10.789
Podemos ver claramente 
cómo vibra la copa

00:09:10.789 --> 00:09:13.623
y resuena en respuesta al sonido.

00:09:14.132 --> 00:09:16.545
No es algo que se suela ver a diario.

00:09:16.545 --> 00:09:19.408
Instalamos una demo justo afuera,

00:09:19.408 --> 00:09:21.300
así que los animo a que pasen,

00:09:21.300 --> 00:09:24.347
que jueguen Uds. mismos 
para que lo vean en vivo.

00:09:24.608 --> 00:09:27.768
Pero esto nos hizo 
reflexionar en una idea loca.

00:09:28.078 --> 00:09:32.865
¿Podemos invertir este proceso 
y recuperar sonido del video

00:09:33.454 --> 00:09:37.581
analizando las diminutas vibraciones 
que las ondas sonoras crean en objetos

00:09:37.581 --> 00:09:41.898
y convertirlos de vuelta en 
los sonidos que los produjeron?

00:09:42.548 --> 00:09:46.472
De esta forma podemos convertir 
objetos cotidianos en micrófonos.

00:09:47.958 --> 00:09:49.595
Y eso hicimos exactamente.

00:09:49.595 --> 00:09:52.462
Esta es una bolsa vacía 
de papas sobre una mesa

00:09:52.462 --> 00:09:55.234
y convertiremos esta bolsa 
de papas en un micrófono

00:09:55.234 --> 00:09:57.145
filmándola con una cámara de video

00:09:57.145 --> 00:10:00.914
y analizando los leves movimientos 
que las ondas sonoras hacen.

00:10:01.479 --> 00:10:04.242
Este es el sonido que tocamos.

00:10:04.242 --> 00:10:07.634
(Música: "María tenía un corderito")

00:10:12.386 --> 00:10:15.546
Este es un video a alta velocidad 
grabado de esa bolsa de papas.

00:10:15.546 --> 00:10:16.668
Otra vez, está tocando.

00:10:16.668 --> 00:10:19.886
No hay forma de que puedan ver 
que suceda algo en ese video

00:10:19.886 --> 00:10:21.000
con sólo mirarlo,

00:10:21.000 --> 00:10:23.962
pero este es el sonido 
que pudimos recuperar analizando

00:10:23.962 --> 00:10:26.273
los leves movimientos del video.

00:10:27.127 --> 00:10:30.494
(Música: "María tenía un corderito")

00:10:44.607 --> 00:10:46.458
Le llamo... gracias.

00:10:46.458 --> 00:10:49.328
(Aplausos)

00:10:53.834 --> 00:10:56.140
Le llamo el micrófono visual.

00:10:56.140 --> 00:10:59.251
De hecho extraemos señales 
de audio de las señales de video.

00:10:59.251 --> 00:11:02.435
Sólo para darles un sentido 
de la escala del movimiento,

00:11:02.435 --> 00:11:06.696
un sonido fuerte hará 
que esa bolsa de papas

00:11:06.696 --> 00:11:09.266
se mueva menos de un micrómetro,

00:11:09.807 --> 00:11:12.485
esto es una milésima de un milímetro.

00:11:12.485 --> 00:11:16.179
Así de pequeños son los movimientos 
que ahora podemos sacar

00:11:16.179 --> 00:11:19.282
con tan solo observar 
los rebotes de luz en los objetos

00:11:19.282 --> 00:11:21.704
que grabamos con nuestras cámaras.

00:11:22.208 --> 00:11:25.358
Podemos recuperar sonidos 
de otros objetos como plantas.

00:11:25.986 --> 00:11:29.183
(Música: "María tenía un corderito")

00:11:34.153 --> 00:11:36.456
Lo mismo que el habla.

00:11:36.456 --> 00:11:38.817
Esta es una persona hablando.

00:11:38.817 --> 00:11:43.632
Voz: María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

00:11:43.632 --> 00:11:47.780
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

00:11:48.722 --> 00:11:51.676
Michael Rubinstein: Y aquí tienen 
esa alocución recuperada

00:11:51.676 --> 00:11:54.220
de este video con 
la misma bolsa de papas.

00:11:54.220 --> 00:11:59.211
Voz: María tenía un corderito, 
cuya lana era blanca como la nieve

00:11:59.211 --> 00:12:03.731
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

00:12:04.352 --> 00:12:06.907
MR: Usamos "María tenía un corderito",

00:12:06.907 --> 00:12:09.392
porque se dice que esas fueron 
las primeras palabras

00:12:09.392 --> 00:12:13.053
que Tomás Edison dijo 
con su fonógrafo en 1877.

00:12:13.053 --> 00:12:16.935
Ese fue uno de los primeros dispositivos 
de grabación de sonido de la historia.

00:12:16.935 --> 00:12:19.842
Básicamente dirige 
el sonido a un diafragma,

00:12:19.842 --> 00:12:24.270
que hace vibrar una aguja 
que graba el sonido en papel estaño

00:12:24.270 --> 00:12:26.565
enrollado en un cilindro.

00:12:26.565 --> 00:12:29.679
Esta es una demostración de grabación

00:12:29.679 --> 00:12:32.446
y reproducción de sonido 
con el fonógrafo de Edison.

00:12:33.549 --> 00:12:36.487
(Video) Voz: Probando, 
probando, uno, dos tres.

00:12:36.487 --> 00:12:39.654
María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

00:12:39.654 --> 00:12:43.491
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

00:12:43.491 --> 00:12:46.014
Probando, probando, uno, dos tres.

00:12:46.014 --> 00:12:50.103
María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

00:12:50.103 --> 00:12:54.235
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

00:12:55.719 --> 00:12:59.081
MR: Y ahora, 137 años después,

00:13:00.334 --> 00:13:03.492
podemos obtener sonido con 
una calidad bastante similar

00:13:03.492 --> 00:13:07.559
tan solo mirando objetos que vibran 
con el sonido usando cámaras

00:13:07.853 --> 00:13:09.952
e incluso podemos hacerlo con la cámara

00:13:09.952 --> 00:13:13.631
a casi 5 metros del objeto detrás 
de un vidrio insonorizado.

00:13:14.178 --> 00:13:17.475
Este es el sonido que pudimos 
recuperar en este caso.

00:13:17.475 --> 00:13:22.282
Voz: María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

00:13:22.282 --> 00:13:26.993
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

00:13:28.111 --> 00:13:31.711
MR: Claro está que la vigilancia es 
la primera aplicación que imaginamos.

00:13:31.711 --> 00:13:33.993
(Risas)

00:13:33.993 --> 00:13:38.055
Pero quizá también sería 
útil para otras cosas.

00:13:38.095 --> 00:13:41.196
Quizá en el futuro, 
podamos usarlo por ejemplo,

00:13:41.196 --> 00:13:43.557
para recuperar sonido del espacio

00:13:43.557 --> 00:13:46.569
porque el sonido no puede viajar 
en el espacio, pero sí la luz.

00:13:47.166 --> 00:13:49.525
Apenas estamos explorando

00:13:49.525 --> 00:13:52.509
otros posibles usos 
para esta nueva tecnología.

00:13:52.509 --> 00:13:55.288
Nos permite ver procesos 
físicos que conocemos,

00:13:55.288 --> 00:13:59.575
pero que nunca hemos podido verlos 
con nuestros propios ojos hasta ahora.

00:14:00.507 --> 00:14:01.917
Este es nuestro equipo.

00:14:01.917 --> 00:14:04.767
Todo lo mostrado hoy es 
resultado de una colaboración

00:14:04.767 --> 00:14:07.084
con este grandioso equipo 
de gente que ven aquí.

00:14:07.084 --> 00:14:10.484
Son bienvenidos a 
visitar nuestro sitio web

00:14:10.484 --> 00:14:12.017
para que los prueben Uds. mismos

00:14:12.017 --> 00:14:15.263
y exploren con nosotros este mundo 
de movimientos diminutos.

00:14:15.263 --> 00:14:16.700
Gracias.

00:14:16.700 --> 00:14:18.726
(Aplausos)