< Return to Video

Dades massives, granges petites i la història de dos tomàquets

  • 0:01 - 0:05
    Les dades i l'anàlisi informàtica fan
    que la vida ens canviï espectacularment.
  • 0:06 - 0:07
    I no només en línia,
  • 0:07 - 0:09
    i no només en un futur llunyà,
  • 0:09 - 0:10
    sinó en el món físic,
  • 0:10 - 0:13
    i de maneres molt reals i tangibles.
  • 0:14 - 0:18
    He passat els darrers 11 anys
    de la meva vida treballant al MIT
  • 0:18 - 0:20
    als laboratoris de dades massives
  • 0:20 - 0:23
    que miren de fer servir la ciència
    de dades per estudiar el món físic
  • 0:23 - 0:26
    i per solucionar
    els grans problemes de la societat.
  • 0:27 - 0:31
    El camp de les dades massives
    analitza grans volums de dades
  • 0:31 - 0:35
    amb la utilització d'eines informàtiques
    per trobar patrons i tendències.
  • 0:36 - 0:39
    Les dades poden ser
    unes cronistes extraordinàries,
  • 0:39 - 0:42
    i ens desvetllen les històries ocultes
    dels elements quotidians
  • 0:42 - 0:43
    que no hauríem vist mai.
  • 0:43 - 0:47
    Trobo que les històries personals
    de les coses inanimades portades a la vida
  • 0:47 - 0:49
    són extraordinàriament fascinants.
  • 0:50 - 0:53
    Primer, voldria destacar dos projectes
    de la meva època al MIT
  • 0:53 - 0:55
    que crec que ressalten
    aquest fenomen molt bé.
  • 0:56 - 0:58
    El primer s'anomena el Rastre del Residu,
  • 0:58 - 1:02
    i amb aquest projecte, buscàvem entendre
    millor el sistema de gestió de residus,
  • 1:02 - 1:04
    per respondre la pregunta
  • 1:04 - 1:06
    "On van les escombraries
    quan les llencem?"
  • 1:06 - 1:09
    La tassa de cafè vella
    o aquell telèfon plegable
  • 1:09 - 1:11
    que duies amunt i avall
    cap a l'any 2000,
  • 1:11 - 1:15
    o un panet o el diari d'avui,
  • 1:15 - 1:16
    on van aquestes coses?
  • 1:17 - 1:20
    Aquestes dades no existien,
    així que les hem hagut de crear.
  • 1:20 - 1:23
    Vam respondre i després
    vam visualitzar la pregunta
  • 1:23 - 1:27
    quan vam instal·lar petits sensors
    dins de trossos d'escombraries
  • 1:27 - 1:29
    i els vam llençar al sistema
    de residus.
  • 1:30 - 1:32
    I el que veieu ara són les dades.
    [Data d'inici]
  • 1:33 - 1:36
    Cada línia, cada nus que veieu
    [després de 2, 3, 4... dies]
  • 1:36 - 1:39
    és una unitat d'escombraries
    que es belluga per la ciutat de Seattle,
  • 1:39 - 1:42
    i per tot l'estat,
    [després d'una setmana]
  • 1:42 - 1:43
    i per tot el país,
    [de 2 setmanes]
  • 1:43 - 1:45
    mentre passen setmanes i mesos.
  • 1:45 - 1:46
    [de 3 setmanes]
  • 1:46 - 1:48
    I és important visualitzar
    aquesta informació,
  • 1:48 - 1:50
    perquè cap de vosaltres està,
    probablement, pensant,
  • 1:50 - 1:52
    "Sí, està bé."
    [després d'un mes]
  • 1:52 - 1:54
    (Rialles)
  • 1:54 - 1:55
    "Funciona com cal, oi?"
  • 1:55 - 1:57
    Perquè no.
  • 1:57 - 1:58
    (Rialles)
  • 1:59 - 2:03
    Allò que ens ensenyen les dades
    és un sistema altament ineficient
  • 2:03 - 2:06
    i no crec que haguéssim vist
    el seu mal funcionament inherent
  • 2:07 - 2:09
    si els sensors no haguessin fet
    l'escorcoll per nosaltres.
  • 2:11 - 2:13
    Un segon projecte
    que m'agradaria destacar
  • 2:13 - 2:18
    està relacionat amb la creació
    de robots que neden a les clavegueres
  • 2:18 - 2:20
    i cullen mostres d'aigües brutes.
  • 2:20 - 2:20
    [clavegueram]
  • 2:20 - 2:23
    Les aigües residuals no tenen
    gaire bona reputació,
  • 2:23 - 2:25
    però de fet són impressionants,
  • 2:25 - 2:27
    perquè ens donen molta informació
  • 2:27 - 2:29
    sobre la salut de les comunitats.
  • 2:29 - 2:32
    Aquesta tecnologia la va desenvolupar
    el grup Biobot Analytics,
  • 2:32 - 2:35
    que fa tecnologia avançada
  • 2:35 - 2:39
    per convertir les clavegueres
    en observatoris de salut moderns.
  • 2:39 - 2:42
    Amb l'objectiu d'estudiar els opiacis
    a les aigües residuals
  • 2:42 - 2:45
    per entendre millor
    el consum a les ciutats.
  • 2:45 - 2:47
    I aquestes dades són clau,
  • 2:47 - 2:50
    perquè ajuden a les ciutats a entendre
    on la gent consumeix droga,
  • 2:50 - 2:52
    com assignar recursos
  • 2:52 - 2:55
    i l'efectivitat de la programació
    al llarg del temps.
  • 2:56 - 2:58
    De nou, la tecnologia integrada
    en aquesta màquina
  • 2:58 - 3:00
    descorre la cortina
  • 3:00 - 3:04
    i ens mostra alguna cosa sobre la ciutat
    que no haguéssim pogut veure sense ella.
  • 3:04 - 3:07
    Resulta, com hem vist,
  • 3:07 - 3:09
    que les dades massives són a tot arreu,
  • 3:09 - 3:11
    fins i tot al lavabo.
  • 3:11 - 3:15
    Ara que hem parlat
    d'escombraries i clavegueres,
  • 3:15 - 3:16
    continuem
  • 3:16 - 3:18
    amb el menjar.
  • 3:18 - 3:19
    (Rialles)
  • 3:19 - 3:22
    Ara fa un any, vaig deixar el MIT
    per seguir la meva passió pel menjar,
  • 3:22 - 3:24
    l'any 2017,
  • 3:24 - 3:27
    vam fundar una empresa amb el meu marit,
    anomenada "Family Dinner".
  • 3:27 - 3:31
    L'objectiu de l'empresa és crear
    comunitat al voltant del menjar local
  • 3:31 - 3:33
    i la gent que el conrea.
  • 3:33 - 3:35
    I per fer-ho, fem servir
    l'anàlisi de dades,
  • 3:35 - 3:38
    l'automatització i la tecnologia
  • 3:38 - 3:40
    per construir una xarxa distribuïda
    de granges locals
  • 3:40 - 3:43
    i fer millores en el sistema alimentari.
  • 3:43 - 3:45
    Així que el que veiem aquí
  • 3:45 - 3:48
    és que les tècniques globals
    i allò que volem fer
  • 3:48 - 3:51
    no són gaire diferents
    de la feina als laboratoris del MIT.
  • 3:52 - 3:55
    I això ens porta a una pregunta crítica:
  • 3:55 - 3:59
    Per què algú deixaria
    una carrera prometedora
  • 3:59 - 4:03
    en un dels millors laboratoris
    d'urbanística del món
  • 4:03 - 4:06
    per repartir pastanagues
    en la furgo de la mare?
  • 4:06 - 4:08
    (Rialles)
  • 4:08 - 4:09
    És un bon cotxe.
  • 4:10 - 4:13
    Perquè crec que la història
    del menjar de proximitat
  • 4:13 - 4:17
    s'ha d'entendre, explicar i compartir,
  • 4:17 - 4:18
    i de moltes maneres,
  • 4:18 - 4:22
    i crec que els setciències com nosaltres
    som els més adients per explicar-ho.
  • 4:22 - 4:24
    Així que, per on comencem?
  • 4:24 - 4:25
    Quin és el punt d'inici?
  • 4:26 - 4:30
    El sistema actual d'alimentació nacional
    està optimitzat per a una única cosa,
  • 4:30 - 4:33
    que és el benefici empresarial, oi?
  • 4:33 - 4:34
    Reflexionem-hi.
  • 4:34 - 4:37
    La raó principal per la qual existeixen
    les empreses alimentàries
  • 4:37 - 4:39
    no és alimentar els afamats,
  • 4:39 - 4:41
    no és fer menjar saborós.
  • 4:42 - 4:43
    És el benefici.
  • 4:44 - 4:47
    I això té efectes nefasts en tots
    els àmbits del sistema alimentari.
  • 4:48 - 4:51
    Els antibiòtics i pesticides
    que es posen als aliments
  • 4:51 - 4:53
    són perjudicials per a la salut.
  • 4:53 - 4:56
    La pressió sobre els preus
    fa que les granges petites tanquin.
  • 4:56 - 4:59
    De fet, moltes de les coses
    que penseu sobre les granges
  • 4:59 - 5:00
    ja no existeixen.
  • 5:00 - 5:03
    Les granges ja no semblen granges,
    semblen fàbriques.
  • 5:03 - 5:04
    I en definitiva,
  • 5:04 - 5:07
    la qualitat dels aliments
    que ens mengem també se'n ressent.
  • 5:08 - 5:12
    Un tomàquet de fàbrica
    es pot assemblar a un de tradicional:
  • 5:12 - 5:14
    per fora vermell lluent,
  • 5:14 - 5:15
    però quan el mossegues,
  • 5:15 - 5:18
    el gust i la textura no et satisfan.
  • 5:19 - 5:22
    I sabem que potser el pitjor
    de tot això
  • 5:22 - 5:26
    és que entre el 30 i el 40 %
    d'aquest menjar es malbarata,
  • 5:27 - 5:28
    es llença.
  • 5:28 - 5:31
    Són 1.600 milions de tones.
  • 5:31 - 5:33
    Sóc incapaç d'entendre aquest número.
  • 5:33 - 5:36
    1.600 milions de tones.
  • 5:36 - 5:39
    Són 1,2 bilions de dòlars a l'any
  • 5:39 - 5:41
    en menjar malbaratat.
  • 5:42 - 5:44
    És el cost del menjar a demanda
  • 5:44 - 5:45
    i a conveniència
  • 5:45 - 5:47
    i d'un sistema alimentari malmès.
  • 5:47 - 5:49
    On passa tot aquest malbaratament?
  • 5:49 - 5:51
    D'on ve el desaprofitament?
  • 5:51 - 5:53
    Sabem que passa als camps de conreu
  • 5:53 - 5:55
    quan es trien les patates més atractives.
  • 5:55 - 5:58
    Sabem que passa durant el transport,
  • 5:58 - 5:59
    als magatzems,
  • 5:59 - 6:01
    a les botigues de queviures,
  • 6:01 - 6:03
    i finalment, als taulells de les cuines,
  • 6:03 - 6:08
    quan decidim que els plàtans macats
    ja no són tan bons per menjar.
  • 6:08 - 6:10
    Tot aquest malbaratament i esforç.
  • 6:11 - 6:12
    El menjar es planta,
  • 6:12 - 6:15
    creix, es cull, s'envia,
  • 6:15 - 6:17
    i llavors es llença.
  • 6:19 - 6:21
    Creiem que hi ha d'haver
    una manera millor.
  • 6:22 - 6:24
    I això com ho podem millorar?
  • 6:24 - 6:26
    Com fem un sistema millor?
  • 6:27 - 6:28
    Per fer-ho,
  • 6:28 - 6:30
    hem d'eliminar el malbaratament
  • 6:30 - 6:32
    de les cadenes de subministrament.
  • 6:33 - 6:35
    Hem de donar les dades
    directament als pagesos,
  • 6:35 - 6:37
    perquè puguin fer millors pronòstics.
  • 6:37 - 6:40
    I així podran competir
    amb les grans empreses.
  • 6:40 - 6:41
    I, finalment,
  • 6:41 - 6:43
    hem de valorar, com a empreses,
  • 6:43 - 6:46
    la qualitat i el sabor per damunt de tot,
  • 6:46 - 6:49
    perquè la gent realment apreciï
    el saborós menjar que té al plat.
  • 6:50 - 6:53
    Això, creiem, és el sistema millor.
  • 6:53 - 6:55
    El camí millor.
  • 6:55 - 6:58
    El camí cap a la millor manera
    està fonamentat en les dades.
  • 6:59 - 7:03
    Per il·lustrar tot això, us explicaré
    la història de dos tomàquets.
  • 7:04 - 7:06
    En parlarem d'un en un.
  • 7:06 - 7:09
    El tomàquet mateix ja ens ofereix
    una bonica fotografia
  • 7:09 - 7:13
    de tot allò que volem saber sobre
    el cicle de la vida d'aquesta fruita:
  • 7:13 - 7:15
    on va créixer, amb què va ser tractat
  • 7:15 - 7:17
    el valor nutricional,
  • 7:17 - 7:18
    quilòmetres viatjats
    fins al plat,
  • 7:18 - 7:21
    emissions de CO₂ pel camí.
  • 7:21 - 7:22
    Totes aquestes informacions,
  • 7:22 - 7:25
    tots aquests petits capítols
    en una fruita petita.
  • 7:25 - 7:26
    És molt apassionant.
  • 7:27 - 7:29
    Aquest és el tomàquet número u.
  • 7:29 - 7:33
    És el tipus que us trobareu
    als supermercats, botigues
  • 7:33 - 7:35
    i cadenes de menjar ràpid arreu del món.
  • 7:35 - 7:38
    Té una història llarga i complicada.
  • 7:39 - 7:43
    Se l'ha tractat amb un còctel
    d'uns 12 pesticides
  • 7:43 - 7:48
    i ha viatjat com a mínim
    uns 2.500 km per arribar a casa vostra.
  • 7:48 - 7:50
    A la imatge el veiem verd,
  • 7:50 - 7:54
    perquè és com es cullen aquests tomàquets
    verds i durs com una pedra,
  • 7:54 - 7:56
    reben gasos per tot el camí
  • 7:56 - 7:58
    perquè així, quan arribin a destí,
  • 7:58 - 8:01
    es vegin lluents i brillants
    i vermells i madurs.
  • 8:02 - 8:04
    Tot aquest esforç,
  • 8:04 - 8:08
    tota aquesta tecnologia
    i innovació agrícola
  • 8:08 - 8:12
    per crear un producte
    completament insípid.
  • 8:12 - 8:15
    I ara el segon tomàquet
    d'aquesta història.
  • 8:15 - 8:17
    Aquesta és la versió local.
  • 8:17 - 8:19
    La història és molt, molt més curta.
  • 8:20 - 8:24
    Aquest va créixer a cal Luke Mahoney
    i família a la Granja Brookford
  • 8:24 - 8:25
    a Canterbury, New Hampshire.
  • 8:26 - 8:28
    Té una història bastant avorrida.
  • 8:29 - 8:30
    El van plantar,
  • 8:30 - 8:32
    es va assolellar
  • 8:32 - 8:33
    i el van collir.
  • 8:33 - 8:34
    (Rialles)
  • 8:34 - 8:36
    Això és tot.
  • 8:36 - 8:37
    No voldreu que...
  • 8:37 - 8:39
    no, no hi ha gaire més que això.
  • 8:39 - 8:43
    I ha viatjat, diguem uns 100 km
    per arribar a la vostra taula.
  • 8:43 - 8:44
    Però la diferència és espectacular.
  • 8:45 - 8:48
    Ara vull que penseu en la darrera vegada
    que vau menjar un tomàquet d'estiu.
  • 8:48 - 8:50
    Ja sé que ara tots portem jaqueta,
  • 8:50 - 8:51
    però penseu-hi.
  • 8:51 - 8:54
    La darrera vegada que vau menjar
    un tomàquet de l'hort.
  • 8:54 - 8:55
    Encara calent pel sol,
  • 8:55 - 8:57
    el vermell viu,
  • 8:57 - 8:58
    potser feia olor de terra.
  • 8:58 - 9:02
    Hi ha alguna cosa nostàlgica
    i gairebé màgica en aquella experiència.
  • 9:02 - 9:05
    El gust i l'aroma són incomparables.
  • 9:06 - 9:09
    I no hem d'anar gaire lluny
    per aconseguir-los.
  • 9:11 - 9:13
    Aquesta història s'estén per tota
    la cadena d'aliments,
  • 9:13 - 9:16
    des de les fruites i verdures
    que tenim als plats
  • 9:16 - 9:19
    fins als animals i productes
    d'origen animal que consumim.
  • 9:20 - 9:21
    Allò que cal per fer-los créixer,
  • 9:21 - 9:25
    i més important encara,
    allò que no cal perquè creixin
  • 9:25 - 9:27
    és de cabdal importància.
  • 9:28 - 9:30
    El Luke i família tenen 60 vaques.
  • 9:31 - 9:32
    Fan servir mètodes tradicionals.
  • 9:32 - 9:34
    Ho fan a l'antiga:
  • 9:34 - 9:35
    creixen a les pastures,
  • 9:35 - 9:38
    sense hormones ni antibiòtics,
  • 9:38 - 9:39
    fenc a dojo.
  • 9:40 - 9:44
    El que fan aquí
    és tractar les vaques com a vaques,
  • 9:44 - 9:46
    no com si fossin un experiment científic.
  • 9:46 - 9:49
    Cria els animals de la manera
    com el seu avi
  • 9:49 - 9:51
    i l'avi de l'avi ho van fer.
  • 9:51 - 9:53
    I al final, és senzillament millor.
  • 9:53 - 9:54
    És millor per als animals,
  • 9:54 - 9:56
    és millor per al medi ambient.
  • 9:56 - 9:58
    El Luke no optimitza
    pel benefici o el preu,
  • 9:58 - 10:00
    sinó pel sabor i la humanitat.
  • 10:01 - 10:05
    I els que esteu pensant és,
    "Ja hi ha una solució per a això.
  • 10:05 - 10:06
    Són els mercats locals."
  • 10:06 - 10:10
    Els que molts de vosaltres visiteu,
    els que jo gaudeixo.
  • 10:10 - 10:14
    És meravellós, però,
    en certa manera, no és la millor solució.
  • 10:14 - 10:17
    Per als consumidors,
    és genial, oi?
  • 10:17 - 10:18
    Hi anem,
  • 10:18 - 10:20
    hi ha una gran quantitat de menjar,
  • 10:20 - 10:23
    i tenim la sensació càlida i agradable
    que ajudem les granges locals
  • 10:23 - 10:28
    i gaudim l'experiència
    de provar coses i productes nous.
  • 10:28 - 10:31
    I, inevitablement, sempre hi ha
    algú que toca l'ukulele al rerefons.
  • 10:31 - 10:32
    (Rialles)
  • 10:34 - 10:37
    Però per als pagesos
    això té molt de risc, oi?
  • 10:37 - 10:38
    Et lleves a les quatre.
  • 10:38 - 10:40
    Carregues els camions, contractes l'equip,
  • 10:40 - 10:42
    arribes a la parada,
  • 10:42 - 10:44
    però no tens cap garantia
  • 10:44 - 10:46
    que puguis vendre el producte
    aquell dia.
  • 10:46 - 10:48
    Hi ha massa variables, a Nova Anglaterra.
  • 10:48 - 10:50
    Per exemple, el clima,
  • 10:50 - 10:53
    que és una mica imprevisible per aquí.
  • 10:54 - 10:56
    El clima és un dels molts
    factors desconeguts
  • 10:56 - 11:00
    que determinen si un mercat
    serà o no profitós per al pagès.
  • 11:01 - 11:03
    Cada vegada tiren els daus.
  • 11:04 - 11:06
    I n'hi ha una altra opció.
  • 11:06 - 11:08
    Aquí, ara parlem de l'ACS:
  • 11:08 - 11:10
    agricultura sostinguda per la comunitat.
  • 11:10 - 11:12
    En aquest model, els clients paguen
    per endavant,
  • 11:13 - 11:15
    i suporten
    el risc financer de les granges.
  • 11:15 - 11:16
    Els pagesos cultiven el que poden
  • 11:16 - 11:19
    i els clients gaudeixen de la collita.
  • 11:19 - 11:21
    Això també té un parell de problemes.
  • 11:21 - 11:22
    És perfecte per al pagès,
  • 11:22 - 11:25
    perquè li assegura que vendrà
    allò que va comprar,
  • 11:25 - 11:26
    però per nosaltres,
  • 11:26 - 11:28
    encara hem d'anar
    a recollir la nostra part
  • 11:28 - 11:32
    i sabem que a moltes granges
    no hi ha una gran varietat de productes,
  • 11:32 - 11:35
    així que, de vegades, ens trobem
    amb un munt d'un producte en concret.
  • 11:36 - 11:38
    Potser us ha passat alguna vegada.
  • 11:38 - 11:42
    Què podem fer amb deu quilos
    de colinap en ple hivern?
  • 11:42 - 11:44
    Ni idea.
  • 11:45 - 11:47
    Així que tornem a la pregunta.
  • 11:47 - 11:49
    Això, com ho arreglem?
  • 11:49 - 11:51
    Allò que desitgem fer
    i allò que volem construir
  • 11:51 - 11:53
    és una millor forma d'ACS.
  • 11:53 - 11:59
    Hi ha tres innovacions crucials
    que poden fer que això rutlli.
  • 11:59 - 12:01
    La primera
  • 12:01 - 12:04
    és una plataforma de comerç electrònic
    basada en subscripcions,
  • 12:04 - 12:06
    que ens ajuda a crear
    una demanda consistent per als pagesos
  • 12:06 - 12:08
    al llarg de l'any.
  • 12:08 - 12:10
    La part important és la subscripció.
  • 12:10 - 12:12
    Les comandes es processen setmanalment,
  • 12:12 - 12:14
    els clients s'esborren
    en comptes d'apuntar-se,
  • 12:14 - 12:17
    això vol dir que tenim el mateix nombre
    de comandes setmana rere setmana.
  • 12:18 - 12:22
    Segon, vol dir que si els pagesos
    poden vendre en línia,
  • 12:22 - 12:25
    ja no estan limitats als terrenys
    al voltant de la granja
  • 12:25 - 12:28
    o al nombre de mercats on poden anar.
  • 12:28 - 12:30
    Els hem obert les portes de bat a bat.
  • 12:31 - 12:33
    Segon, la previsió de la demanda.
  • 12:33 - 12:36
    Fem servir l'anàlisi informàtica
    per mirar el futur
  • 12:36 - 12:37
    i predir la demanda.
  • 12:37 - 12:41
    Això permet als pagesos saber
    quan han de collir a curt termini,
  • 12:41 - 12:43
    però també què han de plantar en el futur.
  • 12:44 - 12:46
    Si els dilluns reben 200 comandes,
  • 12:46 - 12:48
    llavors ells compren
    per satisfer la demanda.
  • 12:49 - 12:50
    200 bròquils,
  • 12:50 - 12:52
    200 peces de salmó, etc.
  • 12:53 - 12:55
    Aquesta automatització de les comandes
  • 12:55 - 12:59
    vol dir que eliminem el malbaratament
    en el sistema alimentari
  • 12:59 - 13:01
    que ens amoïna tant a tots,
  • 13:01 - 13:02
    perquè ens assegurem
  • 13:02 - 13:05
    que el subministrament
    quadra amb la demanda.
  • 13:06 - 13:08
    També ens permet donar un cop d'ull
    al futur amb els pagesos
  • 13:08 - 13:10
    i fer planificació de cultius.
  • 13:10 - 13:12
    Si els podem dir, al juny d'enguany,
  • 13:12 - 13:14
    "Em caldran 180 kg d'espàrrecs
  • 13:15 - 13:17
    i 225 kg de baies a la setmana,"
  • 13:17 - 13:19
    ho podran plantar en conseqüència,
  • 13:19 - 13:21
    amb la certesa que vendran
  • 13:21 - 13:23
    tot allò que hagin conreat.
  • 13:23 - 13:25
    I finalment, utilitzem
    un programari d'optimització de ruta
  • 13:25 - 13:28
    que soluciona el problema
    dels venedors ambulants.
  • 13:28 - 13:31
    Tenim una flota de col·laboradors
    que ens ajuda a fer el darrer quilòmetre,
  • 13:31 - 13:34
    i que us deixa aquests bons aliments.
  • 13:34 - 13:35
    directament a la porta.
  • 13:35 - 13:36
    Sense la ciència de dades
  • 13:36 - 13:38
    i un equip meravellós i súper competent,
  • 13:38 - 13:40
    res d'això no hauria estat possible.
  • 13:41 - 13:42
    Potser heu vist
  • 13:42 - 13:46
    que tenim
    uns principis ardents i apassionats.
  • 13:46 - 13:48
    Sí, mirem de crear una empresa sostenible,
  • 13:49 - 13:51
    però no ens fixem només en els beneficis,
  • 13:51 - 13:53
    sinó en construir un sistema alimentari
    holístic i millor.
  • 13:54 - 13:56
    I això és el que valorem.
  • 13:56 - 13:58
    Les persones són el primer.
  • 13:58 - 14:00
    Volem crear comunitat
    al voltant del menjar,
  • 14:00 - 14:02
    la gent que l'estima
    i la gent que el fa créixer.
  • 14:02 - 14:05
    Hem fet aquesta empresa
    per donar suport a granges petites.
  • 14:06 - 14:07
    Res de malbaratament.
  • 14:07 - 14:10
    A tots ens molesta malbaratar menjar,
    no ens sembla bé,
  • 14:10 - 14:11
    fins i tot aquell plàtan
  • 14:11 - 14:14
    que fa massa temps
    que és sobre la taula del cafè.
  • 14:14 - 14:16
    I finalment, el sabor.
  • 14:16 - 14:18
    I si no té bon gust,
  • 14:18 - 14:21
    i si no és com aquell
    tomàquet perfecte d'estiu,
  • 14:21 - 14:22
    per què molestar-nos?
  • 14:23 - 14:25
    Allò que fem
    és treballar amb les granges locals
  • 14:25 - 14:27
    per portar els seus productes
  • 14:27 - 14:29
    o deixar-los directe a casa vostra,
  • 14:29 - 14:31
    de manera que us connectem amb ells
  • 14:31 - 14:34
    i fem, de nou, un sistema holístic.
  • 14:34 - 14:36
    Aquesta és la nostra visió de futur.
  • 14:36 - 14:40
    Ampliar aquest model més enllà de Boston,
    més enllà de Nova Anglaterra
  • 14:40 - 14:42
    a tot el país.
  • 14:42 - 14:46
    Per crear una xarxa distribuïda nacional
    de pagesos locals
  • 14:46 - 14:48
    i connectar aquests pagesos
  • 14:48 - 14:50
    amb la gent com vosaltres
    que estimarà allò que menja.
  • 14:52 - 14:53
    Creiem que, en definitiva,
  • 14:53 - 14:58
    la insistència a menjar aliments locals
    és un acte revolucionari.
  • 14:58 - 15:00
    I us convidem a unir-vos a nosaltres.
  • 15:00 - 15:02
    I qui sap?
  • 15:02 - 15:05
    Potser fareu amics pel camí.
  • 15:06 - 15:07
    Moltes gràcies
  • 15:07 - 15:08
    (Aplaudiments)
Title:
Dades massives, granges petites i la història de dos tomàquets
Speaker:
Erin Baumgartner
Description:

L'empresària Erin Baumgartner ens explica que el camí cap a una millor alimentació està fonamentat en les dades. A través de la seva experiència en la gestió d'un negoci del-pagès-a-la-taula, ens esbossa el seu pla per ajudar-nos a crear un sistema alimentari més saludable i sense malbaratament que valora la qualitat i el sabor de les collites de petites granges locals per sobre dels productes conreats a les granges-fàbrica.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:21

Catalan subtitles

Revisions Compare revisions