WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:05.760
Under de senaste århundradena

00:00:05.760 --> 00:00:09.230
har mikroskopen revolutionerat vår värld.

00:00:09.500 --> 00:00:14.252
De har avslöjat en liten värld
av objekt, liv och strukturer

00:00:14.252 --> 00:00:17.028
som är för små för att vi
ska kunna se dem med blotta ögat.

00:00:17.028 --> 00:00:19.987
De är ett enormt bidrag
till forskning och teknik.

00:00:19.987 --> 00:00:23.104
Idag skulle jag vilja introducera
en ny sorts mikroskop,

00:00:23.104 --> 00:00:25.611
ett mikroskop för förändringar.

00:00:25.732 --> 00:00:28.564
Det använder inte optik
som ett vanligt mikroskop

00:00:28.564 --> 00:00:30.691
för att göra små objekt större.

00:00:30.691 --> 00:00:35.257
Istället använder den en videokamera
och bildbehandling

00:00:35.257 --> 00:00:37.549
för att avslöja de minsta rörelserna

00:00:37.549 --> 00:00:39.831
och färgförändringarna
hos saker och människor

00:00:40.281 --> 00:00:43.848
förändringar som är omöjliga för oss
att se med blotta ögat,

00:00:44.355 --> 00:00:48.475
Och det låter oss se på världen
på ett helt nytt sätt,

NOTE Paragraph

00:00:48.475 --> 00:00:50.295
Så vad menar jag med färgförändringar?

00:00:50.295 --> 00:00:53.217
Vår hud, till exempel,
ändrar färg en liten aning

00:00:53.217 --> 00:00:55.014
när blodet flödar under den.

00:00:55.014 --> 00:00:57.611
Den förändringen är otroligt subtil,

00:00:57.611 --> 00:00:59.674
så att när du tittar på andra,

00:00:59.674 --> 00:01:01.685
när du tittar på personen bredvid dig,

00:01:01.685 --> 00:01:05.140
så ser du inte att deras hud
eller deras ansikte ändrar färg.

00:01:05.140 --> 00:01:09.860
När vi tittar på filmen av Steve här,
så ser det ut som en statisk bild,

00:01:09.860 --> 00:01:13.450
men när vi tittar på den här filmen
genom vårt nya specialmikroskop,

00:01:13.450 --> 00:01:15.900
så ser vi plötsligt en helt annan bild.

00:01:15.900 --> 00:01:20.160
Vad ni ser här är små förändringar
i färgen på Steves hud,

00:01:20.160 --> 00:01:24.216
förstorade 100 gånger
så att de blir synliga.

00:01:24.466 --> 00:01:27.454
Vi kan faktiskt se en mänsklig puls.

00:01:27.663 --> 00:01:30.472
Vi kan se hur fort Steves hjärta slår,

00:01:30.860 --> 00:01:35.472
men vi kan också se på vilket sätt
blodet flödar i hans ansikte.

00:01:36.544 --> 00:01:39.255
Och vi kan göra det, inte bara för
att visualisera pulsen,

00:01:39.255 --> 00:01:42.646
utan också för att hämta in
vår hjärtfrekvens,

00:01:42.646 --> 00:01:44.439
och mäta vår hjärtfrekvens.

00:01:44.439 --> 00:01:48.892
Vi kan göra det här med vanliga kameror
och utan att röra vid patienterna.

00:01:48.892 --> 00:01:54.509
Så, här ser ni pulsen och hjärtfrekvensen
hos en nyfödd bebis, som vi har tagit ut

00:01:54.509 --> 00:01:57.390
från en film som har spelats in
med en vanlig DSLR-kamera.

00:01:57.390 --> 00:01:59.206
Och den hjärtfrekvens
vi kan mäta upp

00:01:59.206 --> 00:02:04.017
är lika exakt som en som man kan mäta upp
med standardutrustning på ett sjukhus.

00:02:04.017 --> 00:02:06.659
Och filmen behöver inte ens
ha spelats in av oss.

00:02:06.659 --> 00:02:09.654
Vi kan i huvudsak göra det 
även med andra filmer.

00:02:09.654 --> 00:02:13.555
Så jag tog bara ett kort klipp
från "Batman begins" här

00:02:13.555 --> 00:02:15.459
bara för att visa Christian Bales puls.

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

00:02:17.281 --> 00:02:19.404
Och som ni vet har han antagligen smink,

00:02:19.404 --> 00:02:21.357
ljussättningen här är rätt utmanande,

00:02:21.357 --> 00:02:24.308
men ändå kan vi ta ut hans puls
från den här filmen

00:02:24.308 --> 00:02:26.326
och visa upp den ganska tydligt.

NOTE Paragraph

00:02:26.326 --> 00:02:28.246
Så, hur gör vi allt det här?

00:02:28.246 --> 00:02:32.844
I grund och botten analyserar vi
förändringar i det inspelade ljuset

00:02:32.844 --> 00:02:35.105
i varje pixel i filmen över tid.

00:02:35.105 --> 00:02:36.913
Och sen skruvar vi upp förändringarna.

00:02:36.913 --> 00:02:39.075
Vi gör dem större så att vi kan se dem.

00:02:39.075 --> 00:02:40.977
Det svåra är att de signalerna,

00:02:40.977 --> 00:02:43.820
de förändringar som vi är ute efter
är extremt subtila,

00:02:43.830 --> 00:02:46.829
så vi måste vara väldigt försiktiga
när vi försöker separera dem

00:02:46.829 --> 00:02:49.961
från störningar
som alltid finns på filmer.

00:02:50.520 --> 00:02:53.515
Så vi använder några smarta
bildbehandlingstekniker

00:02:53.515 --> 00:02:57.509
för att få ett väldigt exakt mått
på färgen i varje pixel i filmen

00:02:57.509 --> 00:03:00.179
och sen på hur färgen förändras över tid.

00:03:00.179 --> 00:03:02.592
Därefter förstärker vi de förändringarna.

00:03:02.662 --> 00:03:06.582
Vi förstorar dem för att skapa
den sortens förstärkta filmer

00:03:06.582 --> 00:03:08.934
som faktiskt kan visa upp
de förändringarna.

NOTE Paragraph

00:03:08.934 --> 00:03:11.573
Men det visar sig att vi inte bara
kan göra det här för

00:03:11.573 --> 00:03:13.342
att visa små färgförändringar,

00:03:13.342 --> 00:03:15.503
utan också små rörelser,

00:03:15.503 --> 00:03:19.079
och det beror på att det ljus
som spelas in på våra kameror

00:03:19.079 --> 00:03:21.739
inte bara ändrar sig
om objektets färg ändrar sig

00:03:21.739 --> 00:03:23.938
utan också om objektet rör sig.

00:03:24.067 --> 00:03:27.893
Det här är min dotter när hon var
ungefär två månader gammal.

00:03:27.893 --> 00:03:30.892
Jag spelade in den här filmen
för ungefär tre år sen.

00:03:30.892 --> 00:03:33.300
Och som nyblivna föräldrar
vill vi alla säkerställa

00:03:33.300 --> 00:03:36.452
att våra barn mår bra, att de andas,
att de lever - förstås.

00:03:36.452 --> 00:03:38.634
Så även jag skaffade en sån där babyvakt

00:03:38.634 --> 00:03:41.113
så att jag kunde se min dotter
när hon låg och sov.

00:03:41.113 --> 00:03:44.660
Och det här är ungefär vad man kan se
med en vanlig babyvakt.

00:03:44.660 --> 00:03:48.492
Man kan se att barnet sover, men det finns
inte så mycket information att hämta.

00:03:48.492 --> 00:03:50.078
Vi kan inte se särskilt mycket.

00:03:50.078 --> 00:03:52.952
Skulle det inte vara bättre, 
mer informativt, mer användbart

00:03:52.952 --> 00:03:55.892
om vi istället kunde se bilden så här.

00:03:55.892 --> 00:04:01.543
Så här tog jag rörelserna
och förstorade dem 30 gånger,

00:04:01.708 --> 00:04:04.847
och så kunde jag tydligt se
att min dotter fortfarande var vid liv

00:04:04.847 --> 00:04:05.976
och andades.

00:04:05.976 --> 00:04:08.327
(Skratt)

00:04:08.327 --> 00:04:10.249
Här är en jämförelse sida vid sida.

00:04:10.249 --> 00:04:12.732
Så, igen, i källfilmen, i ursprungsfilmen

00:04:12.732 --> 00:04:14.368
så kan vi inte se så mycket,

00:04:14.368 --> 00:04:18.075
men när vi förstorar rörelserna
blir andningen mycket mer synlig.

00:04:18.075 --> 00:04:20.299
Det visar sig att det finns
en lång rad fenomen

00:04:20.299 --> 00:04:23.768
som vi kan avslöja och förstora
med vårt nya rörelsemikroskop.

00:04:23.768 --> 00:04:28.332
Vi kan se hur våra vener och artärer
pulserar i våra kroppar.

00:04:28.332 --> 00:04:30.960
Vi kan se att våra ögon konstant rör sig

00:04:30.960 --> 00:04:32.847
i en svajig rörelse.

00:04:32.847 --> 00:04:34.426
Och det där är faktiskt mitt öga,

00:04:34.426 --> 00:04:37.291
och igen, den här filmades
strax efter att min dotter föddes,

00:04:37.291 --> 00:04:39.403
så det syns att jag inte fick
så mycket sömn.

00:04:39.403 --> 00:04:41.525
(Skratt)

00:04:41.525 --> 00:04:44.041
Även när en person sitter still

00:04:44.189 --> 00:04:46.383
så finns det massor med
information att hämta

00:04:46.383 --> 00:04:49.912
om andningsmönster,
små ansiktsuttryck.

00:04:49.912 --> 00:04:51.537
Kanske kan vi använda rörelserna

00:04:51.537 --> 00:04:54.521
till att berätta något om
våra tankar eller känslor.

00:04:54.521 --> 00:04:57.946
Vi kan också förstora
små mekaniska rörelser,

00:04:57.946 --> 00:04:59.501
som vibrationer i motorer,

00:04:59.501 --> 00:05:03.193
som kan hjälpa maskinister att upptäcka
och diagnosticera maskinproblem,

00:05:03.193 --> 00:05:07.931
eller se hur byggnader och konstruktioner
rör sig i vind eller andra krafter.

00:05:07.931 --> 00:05:12.512
Det här är saker som vi redan kan mäta
på olika sätt i samhället,

00:05:12.512 --> 00:05:14.965
men att mäta rörelserna är en sak,

00:05:14.965 --> 00:05:17.241
och att faktiskt se rörelserna
medan de pågår

00:05:17.241 --> 00:05:19.795
är en helt annan sak.

NOTE Paragraph

00:05:19.795 --> 00:05:22.836
Och redan när vi upptäckte
den här nya tekniken

00:05:22.836 --> 00:05:26.789
gjorde vi koden tillgänglig online
så att andra kunde experimentera med den.

00:05:26.789 --> 00:05:28.664
Den är väldigt enkel att använda.

00:05:28.664 --> 00:05:30.708
Den kan fungera på dina egna filmer.

00:05:30.708 --> 00:05:34.041
Våra partners på Quantum Research
har skapat den här fina webbplatsen

00:05:34.041 --> 00:05:36.599
där man kan ladda upp filmer
och behandla dem online,

00:05:36.599 --> 00:05:40.255
så även om du inte har någon erfarenhet
av datorvetenskap eller programmering

00:05:40.255 --> 00:05:43.331
så kan du ändå enkelt experimentera
med det nya mikroskopet.

00:05:43.331 --> 00:05:45.535
Och jag skulle vilja visa
bara några exempel

00:05:45.535 --> 00:05:47.734
av vad andra har gjort med det.

NOTE Paragraph

00:05:48.470 --> 00:05:52.433
Den här filmen är gjord
av en YouTube-användare

00:05:52.433 --> 00:05:53.746
som kallar sig Tamez85.

00:05:53.746 --> 00:05:55.260
Jag vet inte vem användaren är,

00:05:55.260 --> 00:05:57.595
men han, eller hon, har använt vår kod

00:05:57.595 --> 00:06:00.775
till att förstora små magrörelser
under en graviditet.

00:06:01.120 --> 00:06:02.912
Det är ganska läskigt.

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

00:06:04.525 --> 00:06:09.486
Folk har använt den till att förstora
pulserande vener på händerna.

00:06:09.486 --> 00:06:13.268
Och du vet att det inte är riktig
forskning om det inte innefattar marsvin,

00:06:13.268 --> 00:06:16.088
och tydligen heter det
här marsvinet Tiffany,

00:06:16.088 --> 00:06:19.777
och den här YouTube-användaren påstår
att det är den första gnagaren på jorden

00:06:19.777 --> 00:06:22.295
som har fått sina rörelser förstorade.

NOTE Paragraph

00:06:22.295 --> 00:06:24.483
Man kan också skapa konst med den.

00:06:24.483 --> 00:06:27.391
Jag fick den här filmen
av en designstudent från Yale.

00:06:27.391 --> 00:06:29.448
Hon ville se om det fanns några skillnader

00:06:29.448 --> 00:06:31.120
i hur hennes klasskamrater rör sig.

00:06:31.120 --> 00:06:35.079
Hon fick dem att stå still
och förstorade sen rörelserna.

00:06:35.079 --> 00:06:38.429
Det är som att se stillbilder få liv.

00:06:38.747 --> 00:06:41.180
Och det fina med de här exemplen

00:06:41.180 --> 00:06:43.476
är att vi inte hade något
med dem att göra.

00:06:43.476 --> 00:06:47.330
Vi tillhandahöll bara ett nytt verktyg,
ett nytt sätt att se på världen,

00:06:47.330 --> 00:06:51.901
och sen hittar folk andra intressanta,
nya och kreativa sätt att använda det.

NOTE Paragraph

00:06:52.192 --> 00:06:54.046
Men vi stannade inte vid det.

00:06:54.046 --> 00:06:57.357
Det här verktyget låter oss inte bara
se på världen på ett nytt sätt,

00:06:57.357 --> 00:06:59.845
det omdefinierar vad vi kan göra

00:06:59.845 --> 00:07:02.826
och flyttar gränserna
för vad vi kan göra med våra kameror.

00:07:02.826 --> 00:07:05.255
Så, som vetenskapsmän
började vi fundera på

00:07:05.255 --> 00:07:08.890
om det fanns andra fysiska fenomen
som skapar små rörelser

00:07:08.890 --> 00:07:11.640
som vi kunde mäta med våra kameror?

00:07:11.943 --> 00:07:15.444
Och ett sånt fenomen
som vi nyligen fokuserade på är ljud.

00:07:15.444 --> 00:07:18.119
Ljud är, som vi alla känner till,
i huvudsak förändringar

00:07:18.119 --> 00:07:20.232
i lufttryck som förflyttas genom luften.

00:07:20.232 --> 00:07:23.613
De tryckvågorna träffar objekt
och skapar små vibrationer i dem,

00:07:23.613 --> 00:07:26.185
det är så vi hör och så vi spelar in ljud.

00:07:26.185 --> 00:07:29.702
Men det visar sig att ljud
också producerar synliga rörelser.

00:07:30.053 --> 00:07:32.449
Det är rörelser
som inte är synliga för oss

00:07:32.886 --> 00:07:35.647
men som är synliga för kameran,
med rätt behandling.

00:07:35.657 --> 00:07:37.230
Här är två exempel.

00:07:37.230 --> 00:07:40.264
Det här är jag som visar upp
min fantastiska sångförmåga.

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

00:07:42.698 --> 00:07:44.024
(Skratt)

00:07:44.024 --> 00:07:47.120
Och jag gjorde en höghastighetsfilm
av min hals medan jag hummade.

00:07:47.120 --> 00:07:48.504
Igen, om du stirrar på filmen

00:07:48.504 --> 00:07:50.130
så är det inte så mycket som syns,

00:07:50.130 --> 00:07:55.292
men när vi förstorar rörelserna 100 gånger
ser vi alla rörelser och krusningar

00:07:55.302 --> 00:07:58.326
i halsen som är involverade
i att producera ljudet.

00:07:58.326 --> 00:08:00.928
Den signalen syns där i filmen.

NOTE Paragraph

00:08:01.136 --> 00:08:03.756
Vi vet också att sångare
kan spräcka ett vinglas

00:08:03.756 --> 00:08:05.289
om de träffar rätt ton.

00:08:05.289 --> 00:08:07.204
Så här ska vi spela en ton

00:08:07.204 --> 00:08:09.730
som ligger inom glasets resonansfrekvens


00:08:09.730 --> 00:08:11.548
genom en högtalare precis bredvid.

00:08:11.548 --> 00:08:16.197
När vi spelar tonen
och förstorar rörelserna 250 gånger,

00:08:16.197 --> 00:08:18.535
så kan vi väldigt tydligt se
hur glaset vibrerar

00:08:18.535 --> 00:08:22.105
och resonerar som svar på ljudet.

00:08:22.105 --> 00:08:24.525
Det här är ingenting
som man är van vid att se.

00:08:24.525 --> 00:08:27.764
Men det fick oss att tänka till.
Vi fick en galen idé.

00:08:27.764 --> 00:08:33.662
Kan vi faktiskt invertera processen
och hämta in ljud från filmen

00:08:33.662 --> 00:08:37.697
genom att analysera de små vibrationerna
som ljudvågorna orsakar i objekten,

00:08:37.697 --> 00:08:42.081
och egentligen konvertera dem
tillbaka till de ljud som producerade dem.

00:08:42.474 --> 00:08:46.931
På det här sättet kan vi omvandla
vardagliga saker till mikrofoner.

NOTE Paragraph

00:08:47.141 --> 00:08:49.163
Så det var precis vad vi gjorde.

00:08:49.163 --> 00:08:51.979
Här är en tom chipspåse
som låg på bordet,

00:08:51.979 --> 00:08:54.584
och vi ska göra om chipspåsen
till en mikrofon

00:08:54.584 --> 00:08:56.185
genom att filma den med en kamera

00:08:56.185 --> 00:08:59.533
och analysera de små rörelserna
som ljudvågorna skapar i den.

00:08:59.533 --> 00:09:02.239
Här är ljudet som vi spelade i rummet.

NOTE Paragraph

00:09:02.239 --> 00:09:10.003
(Musik: "Mary har ett litet lamm")

NOTE Paragraph

00:09:10.007 --> 00:09:13.282
Och här är en höghastighetsfilm
av chipspåsen som vi spelade in.

00:09:13.282 --> 00:09:14.306
Den spelar igen.

00:09:14.306 --> 00:09:17.118
Det finns ingen möjlighet att se
vad vad som händer i filmen

00:09:17.118 --> 00:09:18.456
bara genom att titta på den,

00:09:18.456 --> 00:09:20.400
men här är ljudet som vi kunde återskapa

00:09:20.400 --> 00:09:23.677
genom att analysera
de små rörelserna i filmen.

NOTE Paragraph

00:09:23.873 --> 00:09:26.865
(Musik: "Mary har ett litet lamm")

NOTE Paragraph

00:09:40.985 --> 00:09:42.471
Jag kallar det för... Tack.

00:09:42.471 --> 00:09:45.436
(Applåder)

00:09:49.896 --> 00:09:52.223
Jag kallar det för
den visuella mikrofonen.

00:09:52.223 --> 00:09:55.613
Vi extraherar faktiskt ljudsignaler
från videosignaler.

00:09:55.613 --> 00:09:58.794
Och bara för att ge er en känsla
för rörelseskalan här:

00:09:58.799 --> 00:10:03.905
Ett ganska högt ljud skulle få chipspåsen
att röra sig mindre än en mikrometer.

00:10:03.905 --> 00:10:06.674
Det är en tusendels millimeter.

00:10:06.674 --> 00:10:10.435
Så små är de rörelser
som kan vi nu dra ut

00:10:10.435 --> 00:10:13.678
bara genom att observera
hur ljuset studsar på objekt

00:10:13.678 --> 00:10:15.814
och spelas in av våra kameror.

NOTE Paragraph

00:10:15.814 --> 00:10:18.368
Vi kan hämta in ljud
från andra objekt, som växter.

NOTE Paragraph

00:10:18.564 --> 00:10:21.530
(Musik: "Mary har ett litet lamm")

NOTE Paragraph

00:10:27.024 --> 00:10:29.211
Och vi kan hämta in tal.

00:10:29.211 --> 00:10:31.588
Här talar en person i ett rum.

NOTE Paragraph

00:10:31.588 --> 00:10:35.711
Röst: Mary har ett litet lamm
med ull så len och vit

00:10:35.711 --> 00:10:40.221
och vart än lilla Mary går,
går lammet också dit.

NOTE Paragraph

00:10:40.221 --> 00:10:42.410
Michael Rubinstein:
Och här är samma tal igen,

00:10:42.410 --> 00:10:46.254
inhämtat från den här filmen
med samma chipspåse.

NOTE Paragraph

00:10:46.254 --> 00:10:51.085
Röst: Mary har ett litet lamm
med ull så len och vit

00:10:51.085 --> 00:10:55.363
och vart än lilla Mary går,
går lammet också dit.

NOTE Paragraph

00:10:55.944 --> 00:10:58.150
MR: Vi använde "Mary har ett litet lamm"

00:10:58.150 --> 00:11:00.403
därför att det påstås
att de var de första orden

00:11:00.403 --> 00:11:04.574
som Thomas Edison talade in
i sin fonograf 1877.

00:11:04.574 --> 00:11:07.612
Det var en av historiens
första ljudinspelningsmaskiner.

00:11:07.612 --> 00:11:12.289
Den riktade helt enkelt in ljuden
på ett membran som vibrerade en nål

00:11:12.289 --> 00:11:15.208
som egentligen graverade in ljudet
på aluminiumfolie

00:11:15.208 --> 00:11:17.353
som var lindad runt cylindern.

NOTE Paragraph

00:11:17.353 --> 00:11:22.950
Här är en demonstration av in- och
uppspelning av ljud med Edisons fonograf.

NOTE Paragraph

00:11:23.426 --> 00:11:26.446
(Video) Röst: Testar, testar, ett två tre.

00:11:26.446 --> 00:11:29.859
Mary har ett litet lamm
med ull så len och vit,

00:11:29.859 --> 00:11:33.528
och vart än lilla Mary går,
går lammet också dit.

00:11:33.528 --> 00:11:36.268
Testar, testar, ett två tre.

00:11:36.268 --> 00:11:40.424
Mary har ett litet lamm
med ull så len och vit,

00:11:40.424 --> 00:11:44.779
och vart än lilla Mary går,
går lammet också dit.

NOTE Paragraph

00:11:45.648 --> 00:11:49.665
MR: Och nu, 137 år senare,

00:11:49.665 --> 00:11:53.532
kan vi få ut ljud
med i princip samma kvalitet,

00:11:53.532 --> 00:11:57.831
men genom att bara titta på objekt
som vibrerar till ljud via kameror,

00:11:57.831 --> 00:11:59.765
vi kan till och med göra det när kameran

00:11:59.765 --> 00:12:03.745
är 4,5 m bort från objektet
bakom ljudisolerat glas.

NOTE Paragraph

00:12:03.999 --> 00:12:07.219
Det här är det ljud
vi kunde hämta in i det fallet.

NOTE Paragraph

00:12:07.219 --> 00:12:12.293
Röst: Mary har ett litet lamm
med ull så len och vit,

00:12:12.293 --> 00:12:17.272
och vart än lilla Mary går,
går lammet också dit.

NOTE Paragraph

00:12:17.404 --> 00:12:21.034
MR: Och självklart är övervakning
det första som dyker upp på näthinnan.

00:12:21.034 --> 00:12:23.889
(Skratt)

00:12:23.889 --> 00:12:28.085
Men det kan faktiskt komma till nytta
i andra sammanhang också.

00:12:28.085 --> 00:12:30.925
Kanske kommer vi i framtiden
till exempel kunna

00:12:30.925 --> 00:12:33.177
hämta in ljud genom rymden,

00:12:33.177 --> 00:12:36.753
därför att ljud kan inte färdas
i rymden, men det kan ljus.

NOTE Paragraph

00:12:36.753 --> 00:12:39.157
Vi har bara börjat att utforska

00:12:39.157 --> 00:12:41.966
andra möjliga användningsområden
för den här nya teknologin.

00:12:41.966 --> 00:12:45.008
Det låter oss se fysiska processer
som vi vet finns där

00:12:45.008 --> 00:12:48.564
men som vi aldrig har kunnat observera
med blotta ögat förrän nu.

NOTE Paragraph

00:12:48.564 --> 00:12:49.868
Det här är vårt team.

00:12:49.868 --> 00:12:52.587
Det som jag har visat här idag
är resultatet av samarbete

00:12:52.587 --> 00:12:54.838
med den här fantastiska gruppen,

00:12:54.838 --> 00:12:58.005
och jag uppmuntrar och välkomnar er
att kolla in vår webbplats,

00:12:58.005 --> 00:12:59.261
testa själva,

00:12:59.261 --> 00:13:02.683
och göra oss sällskap i utforskandet
av de små rörelsernas värld.

NOTE Paragraph

00:13:02.683 --> 00:13:03.838
Tack.

NOTE Paragraph

00:13:03.838 --> 00:13:05.302
(Applåder)