WEBVTT

00:00:01.114 --> 00:00:08.956
Tijdens de laatste paar eeuwen hebben
microscopen onze wereld gerevolutioneerd.

00:00:08.956 --> 00:00:14.252
Ze onthullen een piepkleine wereld van
objecten, leven en structuren aan ons

00:00:14.252 --> 00:00:17.158
die te klein zijn om met onze
blote ogen gezien te worden.

00:00:17.158 --> 00:00:20.177
Ze dragen in enorme mate bij aan
wetenschap en technologie.

00:00:20.177 --> 00:00:23.404
Vandaag wil ik jullie voorstellen
aan een nieuw soort microscoop,

00:00:23.404 --> 00:00:25.982
een microscoop voor veranderingen.

00:00:25.982 --> 00:00:28.884
Hij gebruikt geen optica zoals
een normale microscoop

00:00:28.884 --> 00:00:30.881
om kleine objecten mee te vergroten,

00:00:30.881 --> 00:00:35.257
maar in plaats daarvan wordt een
videocamera en beeldverwerking gebruikt

00:00:35.257 --> 00:00:40.513
om ons de kleinste bewegingen en kleur-
mutaties in objecten en mensen te tonen,

00:00:40.513 --> 00:00:44.355
veranderingen die onmogelijk
te zien zijn met ons blote oog.

00:00:44.355 --> 00:00:48.475
Het laat ons de wereld op een
compleet nieuwe manier bekijken.

NOTE Paragraph

00:00:48.475 --> 00:00:50.385
Wat bedoel ik nou met kleurmutaties?

00:00:50.385 --> 00:00:53.217
Onze huid verandert bijvoorbeeld
heel lichtjes van kleur

00:00:53.217 --> 00:00:55.214
als er bloed onderdoor stroomt.

00:00:55.214 --> 00:00:57.611
Die verandering is ongelooflijk subtiel

00:00:57.611 --> 00:00:59.674
en daarom, wanneer je naar anderen kijkt,

00:00:59.674 --> 00:01:01.925
als je naar degene die naast je zit kijkt,

00:01:01.925 --> 00:01:05.500
zie je niet dat hun huid of hun
gezicht van kleur verandert.

00:01:05.500 --> 00:01:09.860
Als we naar deze video van Steve
kijken lijkt het een onbeweeglijk beeld,

00:01:09.860 --> 00:01:13.720
maar wanneer we door onze nieuwe,
speciale microscoop een kijkje nemen

00:01:13.720 --> 00:01:16.320
zien we opeens een totaal ander beeld.

00:01:16.320 --> 00:01:20.250
Wat je ziet zijn kleine veranderingen
in de huidskleur van Steve,

00:01:20.250 --> 00:01:24.686
100x vergroot om zichtbaar
te kunnen worden.

00:01:24.686 --> 00:01:27.953
We kunnen zelfs een hartslag zien.

00:01:27.953 --> 00:01:31.180
We kunnen zien hoe snel zijn hartslag is,

00:01:31.180 --> 00:01:36.535
maar ook de manier waarop
het bloed in zijn gezicht stroomt.

00:01:36.544 --> 00:01:39.175
Behalve dat we hiermee
de hartslag visualiseren

00:01:39.175 --> 00:01:42.646
kunnen we er ook onze
hartslag mee herstellen

00:01:42.646 --> 00:01:44.429
en onze hartslag meten.

00:01:44.429 --> 00:01:48.892
Dat kunnen we zonder reguliere camera's
en zonder de patiënten aan te raken.

00:01:48.892 --> 00:01:54.509
Hier zie je de polsslag en het
hartritme van een neonatale baby

00:01:54.509 --> 00:01:57.390
in een video die gemaakt is
met een normale DSLR camera

00:01:57.390 --> 00:01:59.206
en de hartslagmeting die we verkrijgen

00:01:59.206 --> 00:02:04.017
is net zo secuur als degene die
met een standaardmonitor in 't ziekenhuis.

00:02:04.017 --> 00:02:06.659
Het hoeft geen door ons
opgenomen video te zijn.

00:02:06.659 --> 00:02:09.654
We kunnen het in principe ook
bij andere video's toepassen.

00:02:09.655 --> 00:02:13.555
Ik heb hier even een kort fragment
van "Batman Begins" genomen om

00:02:13.555 --> 00:02:15.459
de hartslag van Christian Bale te tonen.

00:02:15.459 --> 00:02:17.281
(Gelach)

00:02:17.281 --> 00:02:19.404
En weet je, hij draagt
vermoedelijk make-up,

00:02:19.404 --> 00:02:21.357
de belichting hier is nogal lastig

00:02:21.357 --> 00:02:24.308
en nog steeds kunnen we zijn
hartslag uit de video halen

00:02:24.308 --> 00:02:26.326
en best aardig laten zien.

NOTE Paragraph

00:02:26.326 --> 00:02:28.246
Dus hoe doen we dat nou allemaal?

00:02:28.246 --> 00:02:32.844
In principe analyseren we 
de veranderingen in het licht

00:02:32.844 --> 00:02:35.115
die per pixel worden gefilmd

00:02:35.115 --> 00:02:36.913
en dan vergroten we de veranderingen.

00:02:36.913 --> 00:02:39.075
We vergroten ze opdat we
ze kunnen waarnemen.

00:02:39.075 --> 00:02:40.977
Het lastige is dat die signalen,

00:02:40.977 --> 00:02:43.910
die mutaties waar we naar
zoeken, extreem subtiel zijn,

00:02:43.910 --> 00:02:46.689
zodat we erg precies moeten zijn
als we ze loskoppelen

00:02:46.689 --> 00:02:50.520
van de ruis die altijd in
dit soort video's voorkomt.

00:02:50.520 --> 00:02:53.515
We gebruiken dus enkele slimme
beeldverwerkingstechnieken

00:02:53.515 --> 00:02:57.509
om in elke pixel van de video een
precieze meting van de kleur te krijgen

00:02:57.509 --> 00:03:00.179
en de manier waarop die kleur verandert

00:03:00.179 --> 00:03:02.872
waarna we die veranderingen versterken.

00:03:02.872 --> 00:03:06.852
We maken ze groter zodat dit soort
versterkte, of vergrootte video's

00:03:06.852 --> 00:03:09.024
ons echt die veranderingen
kunnen laten zien.

NOTE Paragraph

00:03:09.024 --> 00:03:13.262
Het blijkt echter dat we niet alleen
veranderingen in kleur kunnen tonen,

00:03:13.262 --> 00:03:15.503
maar ook piepkleine bewegingen,

00:03:15.503 --> 00:03:19.079
omdat het licht dat in onze
camera's opgeslagen wordt

00:03:19.079 --> 00:03:21.889
niet alleen verandert als de
kleur van het object wijzigt,

00:03:21.889 --> 00:03:24.257
maar ook wanneer het object beweegt.

00:03:24.257 --> 00:03:27.893
Dit is mijn dochter, toen
ze twee maanden oud was

00:03:27.893 --> 00:03:30.892
Deze video heb ik drie
jaar geleden opgenomen.

00:03:30.892 --> 00:03:34.100
Als nieuwe ouders willen we allemaal
dat onze kinderen gezond zijn,

00:03:34.100 --> 00:03:36.642
dat ze ademen, dat ze leven, natuurlijk.

00:03:36.642 --> 00:03:38.784
Dus ik kocht ook zo'n baby-monitor

00:03:38.784 --> 00:03:41.253
om naar mijn dochter te
kunnen kijken als ze sliep.

00:03:41.253 --> 00:03:44.780
Dit is wat je zo ongeveer ziet
op een normale baby-monitor.

00:03:44.780 --> 00:03:47.078
Je ziet dat de baby slaapt,

00:03:47.078 --> 00:03:49.628
maar verder is er 
niet veel informatie zichtbaar.

00:03:49.628 --> 00:03:52.902
Zou het niet fijner zijn, of meer
informatief en bruikbaar

00:03:52.902 --> 00:03:55.892
als we in plaats daarvan
dit perspectief zouden hebben.

00:03:55.892 --> 00:04:02.248
Hier heb ik de bewegingen
30 keer uitvergroot

00:04:02.248 --> 00:04:06.074
en daardoor kon ik duidelijk zien dat
mijn dochter inderdaad in leven was.

00:04:06.074 --> 00:04:08.327
(Gelach)

00:04:08.327 --> 00:04:10.249
Hier kun je het naast elkaar zien.

00:04:10.249 --> 00:04:12.732
Nogmaals, in de bronvideo,
de oorspronkelijke video,

00:04:12.732 --> 00:04:14.368
kunnen we niet erg veel zien,

00:04:14.368 --> 00:04:18.075
maar wanneer we de bewegingen versterken,
wordt de ademhaling beter zichtbaar.

00:04:18.075 --> 00:04:20.145
Het blijkt dat we veel verschijnselen

00:04:20.145 --> 00:04:23.768
kunnen ontdekken en versterken
met onze nieuwe bewegingsmicroscoop.

00:04:23.768 --> 00:04:28.332
We kunnen zien hoe onze aders en
slagaders kloppen in ons lichaam.

00:04:28.332 --> 00:04:29.960
We kunnen zien dat onze ogen

00:04:29.960 --> 00:04:31.297
voortdurend wiebelen.

00:04:32.987 --> 00:04:34.546
Dit is mijn oog,

00:04:34.546 --> 00:04:37.421
opgenomen vlak nadat 
mijn dochter was geboren,

00:04:37.421 --> 00:04:41.623
dus je kunt zien dat ik slaap tekort kwam.
(Gelach)

00:04:41.623 --> 00:04:44.339
Zelfs wanneer iemand stil zit,

00:04:44.339 --> 00:04:46.383
is er veel zichtbare informatie

00:04:46.383 --> 00:04:49.912
over hun ademhalingspatroon en
kleine gezichtsuitdrukkingen.

00:04:49.912 --> 00:04:51.537
Mogelijk kunnen we deze bewegingen

00:04:51.537 --> 00:04:54.691
gebruiken om ons iets te vertellen
over onze gedachten en emoties.

00:04:54.691 --> 00:04:57.946
We kunnen ook kleine mechanische
bewegingen versterken,

00:04:57.946 --> 00:04:59.501
zoals trillingen in motoren,

00:04:59.501 --> 00:05:03.193
die ingenieurs helpen met het opsporen
en analyseren van machinale problemen,

00:05:03.193 --> 00:05:07.931
of om te zien hoe onze bouwwerken door
wind gaan wiegen en op krachten reageren.

00:05:07.931 --> 00:05:12.512
Onze maatschappij weet hoe we dit alles op
verschillende manieren dit kunnen meten,

00:05:12.512 --> 00:05:14.965
maar deze bewegingen meten is één ding,

00:05:14.965 --> 00:05:17.241
om ze daadwerkelijk waar te nemen

00:05:17.241 --> 00:05:19.795
is iets heel anders.

NOTE Paragraph

00:05:19.795 --> 00:05:22.836
Sinds dat we deze nieuwe
technologie ontdekt hebben

00:05:22.836 --> 00:05:26.789
is onze code online gepubliceerd zodat
anderen ermee kunnen experimenteren.

00:05:26.789 --> 00:05:28.664
Het is erg eenvoudig te gebruiken.

00:05:28.664 --> 00:05:30.708
Het werkt ook bij je eigen video's.

00:05:30.708 --> 00:05:33.901
Onze collega's van Quanta Research
hebben deze mooie site gemaakt

00:05:33.901 --> 00:05:36.579
waar je je video's online kan verwerken,

00:05:36.579 --> 00:05:40.395
zodat je zonder enige ervaring met
computers of programmeren

00:05:40.395 --> 00:05:43.331
heel makkelijk kan
experimenteren met deze microscoop.

00:05:43.331 --> 00:05:45.735
Ik wil jullie graag een
aantal voorbeelden tonen

00:05:45.735 --> 00:05:48.470
van wat anderen er al mee gedaan hebben.

NOTE Paragraph

00:05:48.470 --> 00:05:53.787
Deze video is gemaakt door de
YouTube-gebruiker Tamez85.

00:05:53.787 --> 00:05:55.250
Ik heb geen idee wie 't is,

00:05:55.250 --> 00:05:57.595
maar hij, of zij, heeft onze code gebruikt

00:05:57.595 --> 00:06:01.310
om kleine bewegingen in de buik
tijdens een zwangerschap te vergroten.

00:06:01.310 --> 00:06:02.912
Het is een beetje eng.

00:06:02.912 --> 00:06:04.525
(Gelach)

00:06:04.525 --> 00:06:09.486
Men heeft het gebruikt om kloppende
aderen in hun handen te vergroten.

00:06:09.486 --> 00:06:13.268
Je weet dat het niet echt wetenschap is
tenzij er cavia's gebruikt worden

00:06:13.268 --> 00:06:16.658
en blijkbaar heet deze cavia Tiffany,

00:06:16.658 --> 00:06:19.797
die volgens deze YouTuber het
eerste knaagdier ter wereld is

00:06:19.797 --> 00:06:22.295
waarvan de bewegingen vergoot zijn.

NOTE Paragraph

00:06:22.295 --> 00:06:24.483
Je kan er ook kunst mee maken.

00:06:24.483 --> 00:06:27.501
Deze video werd door een
designstudent van Yale ingestuurd.

00:06:27.501 --> 00:06:29.638
Ze wilde weten of er
een verschil te zien was

00:06:29.638 --> 00:06:31.160
in hoe haar klasgenoten bewegen.

00:06:31.160 --> 00:06:35.369
Ze liet ze allemaal stilstaan en
vergrootte toen hun bewegingen.

00:06:35.369 --> 00:06:38.747
Het is alsof roerloze
beelden tot leven komen.

00:06:38.747 --> 00:06:41.180
Het mooie van al deze voorbeelden

00:06:41.180 --> 00:06:43.476
is dat wij er niks mee te
maken hebben gehad.

00:06:43.476 --> 00:06:47.330
We hebben slechts deze nieuwe manier
aangeleverd, een nieuwe blik op de wereld,

00:06:47.330 --> 00:06:52.462
waarna anderen weer interessante, nieuwe
en creatieve gebruiksvormen bedachten.

NOTE Paragraph

00:06:52.462 --> 00:06:54.226
Maar daar eindigt het niet.

00:06:54.226 --> 00:06:57.477
Dit instrument zorgt niet alleen
voor een andere blik op de wereld.

00:06:57.477 --> 00:06:59.845
Het geeft een nieuwe definitie
van wat we kunnen

00:06:59.845 --> 00:07:03.026
en verlegt de grenzen van wat
er mogelijk is met onze camera's.

00:07:03.026 --> 00:07:05.255
Als wetenschappers 
begonnen we na te denken

00:07:05.255 --> 00:07:09.040
over welke andere soorten fysieke
verschijnselen kleine bewegingen opleveren

00:07:09.040 --> 00:07:11.943
die nu met onze camera's
gemeten kunnen worden.

00:07:11.943 --> 00:07:15.944
Een van de verschijnselen waarop we ons
recentelijk richtten, is geluid.

00:07:15.944 --> 00:07:18.049
Geluid, zoals je weet, is de verandering

00:07:18.049 --> 00:07:20.232
van luchtdruk die door de lucht beweegt.

00:07:20.232 --> 00:07:23.853
Deze drukgolven raken objecten en
creëren er kleine trillingen in,

00:07:23.853 --> 00:07:26.385
waardoor wij geluid kunnen
horen en opnemen.

00:07:26.385 --> 00:07:30.053
Het blijkt echter dat geluid ook
visuele bewegingen creëert.

00:07:30.053 --> 00:07:32.886
De bewegingen zijn niet
waarneembaar voor ons,

00:07:32.886 --> 00:07:35.887
maar wel voor een camera
met de juiste bewerkingen.

00:07:35.887 --> 00:07:37.460
Hier zijn twee voorbeelden.

00:07:37.460 --> 00:07:40.074
Dit ben ik met mijn enorme zangtalent.

00:07:41.064 --> 00:07:42.698
(Zingend)

00:07:42.698 --> 00:07:44.134
(Gelach)

00:07:44.134 --> 00:07:47.120
Dit is een hogesnelheidsvideo
van mijn keel toen ik neuriede.

00:07:47.120 --> 00:07:48.884
Nogmaals, als je naar de video kijkt

00:07:48.884 --> 00:07:50.960
is er niet veel dat je kunt zien,

00:07:50.960 --> 00:07:55.292
maar als we de bewegingen 100 keer groter
maken, zien we alle bewegingen en golfjes

00:07:55.292 --> 00:07:58.566
die in de nek plaatsvinden
om het geluid te produceren.

00:07:58.566 --> 00:08:01.306
Dat signaal is zichtbaar in die video.

NOTE Paragraph

00:08:01.306 --> 00:08:03.976
We weten ook dat zangers
een wijnglas kunnen breken

00:08:03.976 --> 00:08:05.439
als ze de juist noot bereiken.

00:08:05.439 --> 00:08:07.204
Hier gaan we een noot spelen,

00:08:07.204 --> 00:08:09.730
die in de resonantiefrequentie
van dat glas ligt,

00:08:09.730 --> 00:08:11.778
door middel van de luidspreker ernaast.

00:08:11.778 --> 00:08:16.197
Wanneer we die nooit spelen en
de bewegingen 250 maal vergroten

00:08:16.197 --> 00:08:18.535
kunnen we duidelijk
zien dat het glas trilt

00:08:18.535 --> 00:08:22.105
en weerklinkt als gevolg van het geluid.

00:08:22.105 --> 00:08:24.525
Dat is niet iets dat je
iedere dag te zien krijgt.

00:08:24.525 --> 00:08:28.054
Dit zorgde ervoor dat we gingen nadenken.
Het gaf ons dit gekke idee.

00:08:28.054 --> 00:08:33.392
Kunnen we dit proces omdraaien 
en geluid uit een video herkrijgen

00:08:33.392 --> 00:08:37.697
door de kleine trillingen te analyseren
die geluidsgolven in objecten creëren

00:08:37.697 --> 00:08:42.474
en eigenlijk deze golven weer omzetten in
de geluiden waardoor ze geproduceerd zijn?

00:08:42.474 --> 00:08:46.931
Op de manier kunnen we alledaagse
objecten omtoveren tot microfoons.

NOTE Paragraph

00:08:46.931 --> 00:08:49.163
Dus dat is precies wat we gedaan hebben.

00:08:49.163 --> 00:08:51.979
Hier zie je een lege zak
chips die op tafel ligt

00:08:51.979 --> 00:08:54.804
en wij gaan die zak chips
veranderen in een microfoon

00:08:54.804 --> 00:08:56.395
door te filmen met een camera en

00:08:56.395 --> 00:08:59.623
de kleine bewegingen die geluidsgolven
erin creëren te analyseren.

00:08:59.623 --> 00:09:02.419
Hier is het geluid dat we
in de kamer afspeelden.

NOTE Paragraph

00:09:02.419 --> 00:09:06.853
(Muziek: "Mary Had a Little Lamb")

NOTE Paragraph

00:09:10.007 --> 00:09:13.032
Dit is een hogesnelheidsvideo
waarin de zak chips gefilmd is.

00:09:13.032 --> 00:09:14.306
Het speelt opnieuw.

00:09:14.306 --> 00:09:17.648
Je kan met geen enkele mogelijkheid
zien wat er in de video gebeurt

00:09:17.648 --> 00:09:18.706
door gewoon te kijken,

00:09:18.706 --> 00:09:21.690
maar hier is het geluid dat we
hebben gevonden aan de hand van

00:09:21.690 --> 00:09:23.873
een video-analyse van
die kleine bewegingen.

NOTE Paragraph

00:09:23.873 --> 00:09:26.682
(Muziek: "Mary Had a Little Lamb")

NOTE Paragraph

00:09:40.985 --> 00:09:42.471
Ik noem het -- Dank u.

00:09:42.471 --> 00:09:47.696
(Applaus)

00:09:49.878 --> 00:09:52.223
Ik noem het de visuele microfoon.

00:09:52.223 --> 00:09:55.613
We extraheren in feite
audiosignalen uit videosignalen.

00:09:55.613 --> 00:09:58.794
Om een idee te geven van
de schaal van deze bewegingen;

00:09:58.799 --> 00:10:04.135
een vrij hard geluid zorgt ervoor dat de
chips minder dan een micrometer bewegen.

00:10:04.135 --> 00:10:06.874
Dat is een duizendste van een millimeter.

00:10:06.874 --> 00:10:10.435
Zo klein zijn de bewegingen
die wij nu kunnen ontdekken

00:10:10.435 --> 00:10:13.678
door gewoon te bekijken hoe
licht weerkaatst van objecten

00:10:13.678 --> 00:10:15.814
en hoe onze camera's dat vastleggen.

NOTE Paragraph

00:10:15.814 --> 00:10:19.064
We kunnen geluid herstellen vanuit
andere objecten zoals planten.

NOTE Paragraph

00:10:19.064 --> 00:10:25.380
(Muziek: "Mary Had a Little Lamb")

NOTE Paragraph

00:10:27.214 --> 00:10:29.211
En we kunnen ook spraak herleiden.

00:10:29.211 --> 00:10:31.788
Hier is een persoon die
in een kamer spreekt.

NOTE Paragraph

00:10:31.788 --> 00:10:35.991
Stem: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,

00:10:35.991 --> 00:10:40.221
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.

NOTE Paragraph

00:10:40.221 --> 00:10:42.980
Michael Rubinstein: Hier is
de spraak dan weer herleid

00:10:42.980 --> 00:10:46.254
van de video van diezelfde zak chips.

NOTE Paragraph

00:10:46.254 --> 00:10:51.085
Stem: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,

00:10:51.085 --> 00:10:55.944
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.

NOTE Paragraph

00:10:55.944 --> 00:10:58.290
MR: We namen "Mary Had a Little Lamb"

00:10:58.290 --> 00:11:00.413
omdat dat de eerste woorden waren

00:11:00.413 --> 00:11:04.574
die Thomas Edison in 1877
in zijn grammofoon sprak.

00:11:04.574 --> 00:11:07.802
Het was een van de eerste
geluidsopnameapparaten in de geschiedenis.

00:11:07.802 --> 00:11:11.129
Het stuurde de woorden
eigenlijk naar een trilplaat

00:11:11.129 --> 00:11:15.208
die een naald deed vibreren waardoor
het geluid werd gegraveerd op bladtin

00:11:15.208 --> 00:11:17.483
dat om een cilinder heen was verpakt.

NOTE Paragraph

00:11:17.483 --> 00:11:23.426
Nu een voorbeeld van het opnemen en af-
spelen van geluid met Edison's grammofoon.

NOTE Paragraph

00:11:23.426 --> 00:11:26.446
(Video) Stem: Test, test, een twee drie

00:11:26.446 --> 00:11:29.859
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,

00:11:29.859 --> 00:11:33.528
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.

00:11:33.528 --> 00:11:36.268
Test, test, een twee drie.

00:11:36.268 --> 00:11:40.424
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,

00:11:40.424 --> 00:11:45.648
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.

NOTE Paragraph

00:11:45.648 --> 00:11:49.665
MR: En nu, 137 jaar later,

00:11:49.665 --> 00:11:53.752
kunnen we geluid opwekken
in ongeveer dezelfde kwaliteit

00:11:53.752 --> 00:11:57.831
door via camera's te kijken naar
objecten die slechts trillen

00:11:57.831 --> 00:11:59.765
en dat kan zelfs als de camera

00:11:59.765 --> 00:12:03.999
5 meter van het object afstaat,
achter geluiddicht glas.

NOTE Paragraph

00:12:03.999 --> 00:12:07.219
Dit is het geluid dat we in zo'n
geval wisten te reconstrueren/

NOTE Paragraph

00:12:07.219 --> 00:12:12.513
Stem: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,

00:12:12.513 --> 00:12:16.704
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.

NOTE Paragraph

00:12:17.314 --> 00:12:21.034
MR: Natuurlijk is surveillance de eerste
toepassing die je te binnen schiet.

00:12:21.034 --> 00:12:24.029
(Gelach)

00:12:24.029 --> 00:12:28.085
Maar het zou voor andere zaken
ook erg nuttig kunnen blijken.

00:12:28.085 --> 00:12:30.925
Misschien kunnen we 't in
de toekomst bijvoorbeeld gebruiken

00:12:30.925 --> 00:12:33.177
om geluid in de ruimte te reconstrueren,

00:12:33.177 --> 00:12:36.753
want geluid kan niet door de ruimte
heen, maar licht kan dat wel.

NOTE Paragraph

00:12:36.753 --> 00:12:39.157
We zijn pas net begonnen
met het ontdekken van

00:12:39.157 --> 00:12:42.176
andere mogelijke gebruiksvormen
voor deze nieuwe technologie.

00:12:42.176 --> 00:12:45.008
Het toont fysieke processen
waarvan we weten dat ze er zijn,

00:12:45.008 --> 00:12:48.564
maar die we nog niet met onze 
blote ogen konden waarnemen.

NOTE Paragraph

00:12:48.564 --> 00:12:49.768
Dit is ons team.

00:12:49.768 --> 00:12:52.647
Alles wat jullie vandaag zagen
is het gevolg van

00:12:52.647 --> 00:12:54.838
de samenwerking van deze groep mensen.

00:12:54.838 --> 00:12:57.805
Ik wil jullie aansporen
om onze website te bekijken,

00:12:57.805 --> 00:12:59.191
het zelf te proberen

00:12:59.191 --> 00:13:02.423
en met ons de wereld van 
kleine bewegingen te verkennen.

NOTE Paragraph

00:13:02.423 --> 00:13:03.538
Dankjewel.

NOTE Paragraph

00:13:03.538 --> 00:13:04.902
(Applaus)