1
00:00:01,114 --> 00:00:08,606
En los últimos siglos, los microscopios 
han revolucionado nuestro mundo.

2
00:00:09,036 --> 00:00:14,252
Nos han revelado un diminuto mundo 
de objetos, vidas y estructuras,

3
00:00:14,252 --> 00:00:17,158
que son muy pequeños 
para verlos a simple vista.

4
00:00:17,158 --> 00:00:20,177
Una enorme contribución 
a la ciencia y la tecnología.

5
00:00:20,177 --> 00:00:23,404
Hoy quisiera presentarles 
un nuevo tipo de microscopio,

6
00:00:23,404 --> 00:00:25,982
un microscopio de cambios.

7
00:00:25,982 --> 00:00:28,884
No usa la óptica de 
un microscopio ordinario

8
00:00:28,884 --> 00:00:30,881
para agrandar objetos pequeños,

9
00:00:30,881 --> 00:00:35,257
sino una cámara de video 
y procesamiento de imágenes

10
00:00:35,257 --> 00:00:40,513
para revelar cambios de color y diminutos 
movimientos en personas y objetos,

11
00:00:40,513 --> 00:00:44,025
cambios que serían imposibles 
de ver a simpe vista.

12
00:00:44,355 --> 00:00:48,165
Nos permite ver nuestro mundo 
de una forma completamente nueva.

13
00:00:48,475 --> 00:00:50,385
¿Qué quiero decir con cambios de color?

14
00:00:50,385 --> 00:00:53,217
Nuestra piel, por ejemplo, 
cambia de color muy ligeramente,

15
00:00:53,217 --> 00:00:55,214
cuando la sangre fluye por ella.

16
00:00:55,214 --> 00:00:57,611
Ese cambio es increíblemente sutil,

17
00:00:57,611 --> 00:00:59,674
por eso cuando ven a los demás,

18
00:00:59,674 --> 00:01:01,925
cuando ven a la persona 
sentada junto a Uds.

19
00:01:01,925 --> 00:01:05,500
no ven que su piel o su cara 
cambie de color.

20
00:01:05,500 --> 00:01:09,860
Cuando vemos este video de Steve, 
nos parece una imagen estática.

21
00:01:09,860 --> 00:01:13,650
Pero cuando lo vemos mediante 
nuestro nuevo microscopio especial

22
00:01:13,650 --> 00:01:16,320
repentinamente vemos una imagen 
completamente diferente.

23
00:01:16,320 --> 00:01:20,250
Lo que ven aquí son los leves 
cambios de color de la piel de Steve,

24
00:01:20,250 --> 00:01:24,686
magnificados 100 veces 
para hacerlos visibles.

25
00:01:24,686 --> 00:01:27,953
De hecho vemos el pulso humano.

26
00:01:27,953 --> 00:01:31,180
Podemos ver la frecuencia 
del pulso de Steve,

27
00:01:31,180 --> 00:01:36,535
y también cómo fluye 
la sangre en su cara.

28
00:01:36,544 --> 00:01:39,175
Podemos hacer eso 
no solo para ver el pulso

29
00:01:39,175 --> 00:01:42,646
sino para recuperar 
el ritmo cardiaco

30
00:01:42,646 --> 00:01:44,439
y medirlo.

31
00:01:44,439 --> 00:01:48,892
Y lo podemos hacer con cámaras 
comunes sin tocar a los pacientes.

32
00:01:48,892 --> 00:01:54,439
Aquí vemos el pulso y ritmo cardiaco 
de un bebé recién nacido

33
00:01:54,439 --> 00:01:57,380
a partir de un video que tomamos 
con una cámara DSLR común

34
00:01:57,380 --> 00:01:59,566
y la medición que obtuvimos 
del ritmo cardiaco

35
00:01:59,566 --> 00:02:03,887
es tan precisa como la que se obtiene 
de un monitor estándar de hospital

36
00:02:03,887 --> 00:02:06,659
y ni siquiera tiene que ser 
un video grabado por nosotros.

37
00:02:06,659 --> 00:02:09,654
En esencia podemos hacerlo 
con otros videos también.

38
00:02:09,654 --> 00:02:13,555
Tomé una secuencia de "Batman inicia"

39
00:02:13,555 --> 00:02:15,719
solo para mostrar 
el pulso de Christian Bale.

40
00:02:15,719 --> 00:02:17,281
(Risas)

41
00:02:17,281 --> 00:02:19,404
Es de suponer que tiene maquillaje,

42
00:02:19,404 --> 00:02:21,357
la luz aquí lo dificulta;

43
00:02:21,357 --> 00:02:24,308
aun así, del video, 
pudimos extraer su pulso

44
00:02:24,308 --> 00:02:26,326
y se muestra bastante bien.

45
00:02:26,326 --> 00:02:28,246
¿Cómo lo hacemos?

46
00:02:28,246 --> 00:02:32,844
Analizamos los cambios 
de luz que se registran

47
00:02:32,844 --> 00:02:35,115
en cada pixel del video en el tiempo

48
00:02:35,115 --> 00:02:36,913
y luego empalmamos esos cambios.

49
00:02:36,913 --> 00:02:39,075
Los magnificamos para poder verlos.

50
00:02:39,075 --> 00:02:40,977
El truco es que esas señales,

51
00:02:40,977 --> 00:02:43,910
esos cambios que buscamos 
son en extremo sutiles,

52
00:02:43,910 --> 00:02:46,689
por eso debemos ser 
cuidadosos al separarlos.

53
00:02:46,689 --> 00:02:50,520
del ruido que siempre hay en los videos.

54
00:02:50,520 --> 00:02:53,515
Así que usamos técnicas 
de procesamiento ingeniosas

55
00:02:53,515 --> 00:02:57,509
para obtener mediciones precisas 
del color de cada pixel en el video

56
00:02:57,509 --> 00:03:00,179
y la forma como cambia 
el color con el tiempo

57
00:03:00,179 --> 00:03:02,872
para luego amplificar esos cambios.

58
00:03:02,872 --> 00:03:06,852
Los agrandamos para crear videos 
realzados o magnificados,

59
00:03:06,852 --> 00:03:09,024
que en efecto nos muestran esos cambios.

60
00:03:09,024 --> 00:03:13,262
Pero resulta que podemos hacer eso 
no solo para cambios leves de color,

61
00:03:13,262 --> 00:03:15,503
sino también para movimientos leves,

62
00:03:15,503 --> 00:03:19,079
y eso se debe a que la luz grabada 
por nuestras cámaras,

63
00:03:19,079 --> 00:03:21,889
cambiará no solo si el color 
del objeto cambia,

64
00:03:21,889 --> 00:03:24,257
sino también cuando el objeto se mueve.

65
00:03:24,257 --> 00:03:27,893
Esta es mi hija cuando tenía 
dos meses de edad.

66
00:03:27,893 --> 00:03:30,892
Es un video que grabé hace tres años.

67
00:03:30,892 --> 00:03:34,320
Como todo padre primerizo, queremos 
saber que nuestros bebés están bien,

68
00:03:34,320 --> 00:03:36,642
que están respirando y 
que están vivos, claro.

69
00:03:36,642 --> 00:03:39,224
Así que también teníamos 
uno de esos monitores de bebé

70
00:03:39,224 --> 00:03:41,253
para poder ver a mi hija cuando dormía.

71
00:03:41,253 --> 00:03:44,780
Y esto es lo que verían con 
un monitor de bebé estándar.

72
00:03:44,780 --> 00:03:48,462
Pueden ver al bebé durmiendo,
pero no hay mucha más información.

73
00:03:48,474 --> 00:03:50,078
No hay mucho que podamos ver.

74
00:03:50,078 --> 00:03:52,902
¿No sería mejor o más útil 
o más informativo

75
00:03:52,902 --> 00:03:55,892
si en cambio pudiéramos ver esto?

76
00:03:55,892 --> 00:04:02,248
Grabé estos movimientos 
y los magnifiqué 30 veces.

77
00:04:02,248 --> 00:04:06,074
Y puedo ver claramente que mi hija
en efecto está viva y respirando.

78
00:04:06,074 --> 00:04:08,327
(Risas)

79
00:04:08,327 --> 00:04:10,249
Aquí tienen una comparación en paralelo

80
00:04:10,249 --> 00:04:12,732
del video fuente, el video original,

81
00:04:12,732 --> 00:04:14,368
en el que no podemos ver mucho;

82
00:04:14,368 --> 00:04:18,075
pero una vez magnificados, 
la respiración se hace más visible.

83
00:04:18,075 --> 00:04:20,145
Y resulta que hay muchos fenómenos

84
00:04:20,145 --> 00:04:23,768
que podemos revelar y magnificar 
con nuestro microscopio de movimiento.

85
00:04:23,768 --> 00:04:28,332
Podemos ver cómo pulsan 
nuestras venas y arterias del cuerpo,

86
00:04:28,332 --> 00:04:30,960
que nuestros ojos están 
en movimiento constante

87
00:04:30,960 --> 00:04:32,847
en este movimiento tembloroso.

88
00:04:32,847 --> 00:04:34,356
Y ese es de hecho mi ojo

89
00:04:34,356 --> 00:04:37,421
y este video fue tomado justo 
después de que nació mi hija;

90
00:04:37,421 --> 00:04:41,623
pueden ver que no había 
dormido mucho. (Risas)

91
00:04:41,623 --> 00:04:44,339
Incluso si una persona está quieta,

92
00:04:44,339 --> 00:04:46,383
hay mucha información 
que podemos extraer

93
00:04:46,383 --> 00:04:49,912
sobre sus patrones de respiración, 
leves expresiones faciales.

94
00:04:49,912 --> 00:04:51,727
Quizá pudiéramos usar esos movimientos

95
00:04:51,727 --> 00:04:54,691
para que nos digan algo de 
nuestros pensamientos y emociones.

96
00:04:54,691 --> 00:04:57,946
También podemos magnificar 
movimientos mecánicos diminutos

97
00:04:57,946 --> 00:04:59,501
como las vibraciones en máquinas

98
00:04:59,501 --> 00:05:03,193
que pueden servir para detectar 
problemas mecánicos

99
00:05:03,193 --> 00:05:07,931
o ver cómo edificios y estructuras 
reaccionan con el viento o fuerzas.

100
00:05:07,931 --> 00:05:12,512
Todas ellas son mediciones 
que hacemos de varias formas,

101
00:05:12,512 --> 00:05:14,965
pero medir esos movimientos es una cosa

102
00:05:14,965 --> 00:05:17,241
y en efecto verlos cuando ocurren

103
00:05:17,241 --> 00:05:19,715
es algo totalmente diferente.

104
00:05:19,715 --> 00:05:22,776
Desde que descubrimos 
esta nueva tecnología,

105
00:05:22,776 --> 00:05:26,729
pusimos nuestro código en línea para que 
otros puedan usarlo y experimentar con él.

106
00:05:26,729 --> 00:05:28,664
Es muy sencilla de usar.

107
00:05:28,664 --> 00:05:30,658
Puede funcionar con sus propios videos.

108
00:05:30,658 --> 00:05:33,441
Nuestros colaboradores en 
Quantum Research incluso crearon

109
00:05:33,441 --> 00:05:36,579
un sitio web donde pueden 
subir sus videos y procesarlos en línea.

110
00:05:36,579 --> 00:05:40,395
Así, aunque no tengan 
experiencia en programación,

111
00:05:40,395 --> 00:05:43,331
pueden fácilmente experimentar 
con este nuevo microscopio.

112
00:05:43,331 --> 00:05:45,735
Quisiera mostrarles 
un par de ejemplos

113
00:05:45,735 --> 00:05:48,470
de lo que otros han hecho con él.

114
00:05:48,470 --> 00:05:53,787
Este video lo hizo para
YouTube, el usuario Tamez85,

115
00:05:53,787 --> 00:05:55,250
a quien no conozco,

116
00:05:55,250 --> 00:05:57,595
pero él o ella usó nuestro código

117
00:05:57,595 --> 00:06:01,310
para magnificar los leves movimientos 
del vientre durante el embarazo.

118
00:06:01,310 --> 00:06:02,912
Es un poco escalofriante.

119
00:06:02,912 --> 00:06:04,525
(Risas)

120
00:06:04,525 --> 00:06:09,486
La gente lo ha usado para magnificar 
las venas de sus manos.

121
00:06:09,486 --> 00:06:13,268
No es ciencia real a menos 
de que usen conejillos de indias

122
00:06:13,268 --> 00:06:16,658
y aparentemente este conejillo 
de indias se llama Tiffany.

123
00:06:16,658 --> 00:06:19,607
Y este usuario de YouTube afirma 
que es el primer roedor

124
00:06:19,607 --> 00:06:22,295
del planeta cuyo movimiento 
ha sido magnificado.

125
00:06:22,295 --> 00:06:24,483
También pueden hacer arte.

126
00:06:24,483 --> 00:06:27,501
Este video me lo envió 
una estudiante de diseño de Yale.

127
00:06:27,501 --> 00:06:28,938
Quiso ver si había diferencias

128
00:06:28,938 --> 00:06:31,160
en los movimientos 
de sus compañeros de clase.

129
00:06:31,160 --> 00:06:35,369
Les pidió que estuvieran quietos 
y luego magnificó sus movimientos.

130
00:06:35,369 --> 00:06:38,747
Es como ver fotos fijas que toman vida.

131
00:06:38,747 --> 00:06:41,180
Lo agradable de todos estos ejemplos

132
00:06:41,180 --> 00:06:43,476
es que no tenemos 
nada que ver con ellos.

133
00:06:43,476 --> 00:06:47,330
Solo ofrecimos una nueva herramienta, 
una forma nueva de ver el mundo

134
00:06:47,330 --> 00:06:52,462
y la gente encuentra formas nuevas, 
creativas e interesantes de usarla.

135
00:06:52,462 --> 00:06:54,226
Pero no nos quedamos ahí.

136
00:06:54,226 --> 00:06:57,527
Esta herramienta no solo nos permite 
ver el mundo de una nueva manera,

137
00:06:57,527 --> 00:06:59,845
también redefine lo que podemos hacer

138
00:06:59,845 --> 00:07:03,026
y reduce los límites de lo que podemos 
hacer con nuestras cámaras.

139
00:07:03,026 --> 00:07:05,255
Como científicos 
nos empezamos a preguntar,

140
00:07:05,255 --> 00:07:09,040
¿qué otros fenómenos físicos 
producen movimientos diminutos

141
00:07:09,040 --> 00:07:11,943
que podamos ahora medir 
con nuestras cámaras?

142
00:07:11,943 --> 00:07:15,944
Uno de esos fenómenos al 
que nos enfocamos es el sonido.

143
00:07:15,944 --> 00:07:17,779
El sonido, como sabemos, es en esencia

144
00:07:17,779 --> 00:07:20,282
cambios en la presión de aire 
que viaja por el aire.

145
00:07:20,282 --> 00:07:23,853
Esas ondas de presión golpean objetos 
y crean diminutas vibraciones

146
00:07:23,853 --> 00:07:26,385
que es como escuchamos 
y grabamos el sonido.

147
00:07:26,385 --> 00:07:30,053
Pero resulta que el sonido también 
produce movimientos visuales

148
00:07:30,053 --> 00:07:32,886
que no son visibles para nosotros,

149
00:07:32,886 --> 00:07:35,887
pero sí para una cámara 
con el procesamiento correcto.

150
00:07:35,887 --> 00:07:37,460
He aquí dos ejemplos.

151
00:07:37,460 --> 00:07:40,334
Aquí estoy demostrando 
mis aptitudes de canto.

152
00:07:41,064 --> 00:07:42,698
(Canta)

153
00:07:42,698 --> 00:07:44,114
(Risas)

154
00:07:44,114 --> 00:07:47,280
Tomé un video en alta velocidad 
de mi garganta mientras tarareaba.

155
00:07:47,280 --> 00:07:48,884
Y si miran fijamente el video

156
00:07:48,884 --> 00:07:50,960
no hay mucho que puedan ver,

157
00:07:50,960 --> 00:07:55,292
pero al magnificarlo 100 veces, 
vemos los movimientos

158
00:07:55,292 --> 00:07:58,566
y ondulaciones involucrados 
del cuello al producir sonido.

159
00:07:58,566 --> 00:08:01,236
Esa señal está ahí en el video.

160
00:08:01,236 --> 00:08:04,326
También sabemos que los cantantes 
pueden romper una copa de vino,

161
00:08:04,326 --> 00:08:05,469
si dan la nota correcta.

162
00:08:05,469 --> 00:08:07,204
Aquí tocaremos una nota

163
00:08:07,204 --> 00:08:09,730
en la frecuencia de 
resonancia de esta copa

164
00:08:09,730 --> 00:08:11,778
con un parlante a un lado.

165
00:08:11,778 --> 00:08:16,197
Tocamos la nota y magnificamos 
el movimiento 250 veces.

166
00:08:16,197 --> 00:08:18,535
Podemos ver claramente 
cómo vibra la copa

167
00:08:18,535 --> 00:08:22,105
y resuena en respuesta al sonido.

168
00:08:22,105 --> 00:08:24,525
No es algo que se suela ver a diario.

169
00:08:24,525 --> 00:08:28,054
Pero esto nos hizo 
reflexionar en una idea loca.

170
00:08:28,054 --> 00:08:33,662
¿Podemos invertir este proceso 
y recuperar sonido del video

171
00:08:33,662 --> 00:08:37,697
analizando las diminutas vibraciones 
que las ondas sonoras crean en objetos

172
00:08:37,697 --> 00:08:42,474
y convertirlos de vuelta en 
los sonidos que los produjeron?

173
00:08:42,474 --> 00:08:46,931
De esta forma podemos convertir 
objetos cotidianos en micrófonos.

174
00:08:46,931 --> 00:08:49,163
Y eso hicimos exactamente.

175
00:08:49,163 --> 00:08:51,979
Esta es una bolsa vacía 
de papas sobre una mesa

176
00:08:51,979 --> 00:08:54,774
y convertiremos esta bolsa 
de papas en un micrófono

177
00:08:54,774 --> 00:08:56,395
filmándola con una cámara de video

178
00:08:56,395 --> 00:08:59,623
y analizando los leves movimientos 
que las ondas sonoras hacen.

179
00:08:59,623 --> 00:09:02,419
Este es el sonido que tocamos.

180
00:09:02,419 --> 00:09:08,663
(Música: "María tenía un corderito")

181
00:09:10,157 --> 00:09:13,212
Este es un video a alta velocidad 
grabado de esa bolsa de papas.

182
00:09:13,212 --> 00:09:14,306
Otra vez, está tocando.

183
00:09:14,306 --> 00:09:17,648
No hay forma de que puedan ver 
que suceda algo en ese video

184
00:09:17,648 --> 00:09:18,706
con solo mirarlo,

185
00:09:18,706 --> 00:09:21,690
pero este es el sonido 
que pudimos recuperar analizando

186
00:09:21,690 --> 00:09:23,873
los leves movimientos del video.

187
00:09:23,873 --> 00:09:26,682
(Música: "María tenía un corderito")

188
00:09:40,985 --> 00:09:42,471
Le llamo... gracias.

189
00:09:42,471 --> 00:09:47,696
(Aplausos)

190
00:09:49,878 --> 00:09:52,223
Le llamo el micrófono visual.

191
00:09:52,223 --> 00:09:55,613
De hecho extraemos señales 
de audio de las señales de video.

192
00:09:55,613 --> 00:09:58,794
Solo para darles un sentido 
de la escala del movimiento,

193
00:09:58,799 --> 00:10:04,135
un sonido fuerte hará que esa bolsa de 
papas se mueva menos de un micrómetro,

194
00:10:04,135 --> 00:10:06,874
esto es una milésima de un milímetro.

195
00:10:06,874 --> 00:10:10,435
Así de pequeños son los movimientos 
que ahora podemos sacar

196
00:10:10,435 --> 00:10:13,678
con tan solo observar 
los rebotes de luz en los objetos

197
00:10:13,678 --> 00:10:15,814
que grabamos con nuestras cámaras.

198
00:10:15,814 --> 00:10:19,064
Podemos recuperar sonidos 
de otros objetos como plantas.

199
00:10:19,064 --> 00:10:25,380
(Música: "María tenía un corderito")

200
00:10:27,214 --> 00:10:29,211
Lo mismo que el habla.

201
00:10:29,211 --> 00:10:31,788
Esta es una persona hablando.

202
00:10:31,788 --> 00:10:35,991
Voz: María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

203
00:10:35,991 --> 00:10:40,221
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

204
00:10:40,221 --> 00:10:42,980
Michael Rubinstein: Y aquí tienen 
esa alocución recuperada

205
00:10:42,980 --> 00:10:46,254
de este video con 
la misma bolsa de papas.

206
00:10:46,254 --> 00:10:51,085
Voz: María tenía un corderito, 
cuya lana era blanca como la nieve

207
00:10:51,085 --> 00:10:55,944
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

208
00:10:55,944 --> 00:10:58,290
MR: Usamos "María tenía un corderito",

209
00:10:58,290 --> 00:11:00,763
porque se dice que esas fueron 
las primeras palabras

210
00:11:00,763 --> 00:11:04,414
que Tomás Edison dijo 
con su fonógrafo en 1877.

211
00:11:04,414 --> 00:11:07,792
Uno de los primeros dispositivos 
de grabación de sonido de la historia.

212
00:11:07,792 --> 00:11:11,129
Básicamente dirige 
el sonido a un diafragma,

213
00:11:11,129 --> 00:11:15,208
que hace vibrar una aguja 
que graba el sonido en papel estaño

214
00:11:15,208 --> 00:11:17,483
enrollado en un cilindro.

215
00:11:17,483 --> 00:11:23,426
Esta es una demostración de grabación y 
reproducción del fonógrafo de Edison.

216
00:11:23,426 --> 00:11:26,446
(Video) Voz: Probando, 
probando, uno, dos tres.

217
00:11:26,446 --> 00:11:29,859
María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

218
00:11:29,859 --> 00:11:33,528
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

219
00:11:33,528 --> 00:11:36,268
Probando, probando, uno, dos tres.

220
00:11:36,268 --> 00:11:40,424
María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

221
00:11:40,424 --> 00:11:45,648
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

222
00:11:45,648 --> 00:11:49,665
MR: Y ahora, 137 años después,

223
00:11:49,665 --> 00:11:53,752
podemos obtener sonido con 
una calidad bastante similar

224
00:11:53,752 --> 00:11:57,831
tan solo mirando objetos que vibran 
con el sonido usando cámaras

225
00:11:57,831 --> 00:11:59,765
e incluso podemos hacerlo con la cámara

226
00:11:59,765 --> 00:12:03,999
a casi 5 metros del objeto detrás 
de un vidrio insonorizado.

227
00:12:03,999 --> 00:12:07,219
Este es el sonido que pudimos 
recuperar en este caso.

228
00:12:07,219 --> 00:12:12,513
Voz: María tenía un corderito 
cuya lana era blanca como la nieve

229
00:12:12,513 --> 00:12:17,272
y adonde fuera María, 
el corderito seguro la seguía.

230
00:12:17,404 --> 00:12:21,034
MR: Claro está que la vigilancia es 
la primera aplicación que imaginamos.

231
00:12:21,034 --> 00:12:24,029
(Risas)

232
00:12:24,029 --> 00:12:28,085
Pero quizá también sería 
útil para otras cosas.

233
00:12:28,085 --> 00:12:30,925
Quizá en el futuro, 
podamos usarlo por ejemplo,

234
00:12:30,925 --> 00:12:33,177
para recuperar sonido del espacio

235
00:12:33,177 --> 00:12:36,753
porque el sonido no puede viajar 
en el espacio, pero sí la luz.

236
00:12:36,753 --> 00:12:39,157
Apenas estamos explorando

237
00:12:39,157 --> 00:12:42,176
otros posibles usos 
para esta nueva tecnología.

238
00:12:42,176 --> 00:12:45,008
Nos permite ver procesos 
físicos que conocemos,

239
00:12:45,008 --> 00:12:48,564
pero que nunca hemos podido verlos 
con nuestros propios ojos hasta ahora.

240
00:12:48,974 --> 00:12:50,068
Este es nuestro equipo.

241
00:12:50,068 --> 00:12:52,647
Todo lo mostrado hoy es 
resultado de una colaboración

242
00:12:52,647 --> 00:12:54,838
con este grandioso equipo 
de gente que ven aquí.

243
00:12:54,838 --> 00:12:58,005
Son bienvenidos a 
visitar nuestro sitio web

244
00:12:58,005 --> 00:12:59,561
para que los prueben Uds. mismos

245
00:12:59,561 --> 00:13:02,423
y exploren con nosotros este mundo 
de movimientos diminutos.

246
00:13:02,423 --> 00:13:04,048
Gracias.

247
00:13:04,048 --> 00:13:05,302
(Aplausos)