Month: 9월 2020

생명공학을 이야기 하다

연료, 화학 물질, 바이오 물질의 생물학적 생산의 진보
공지사항: 바이오연료용 바이오테크놀로지에는 ‘연료, 화학, 바이오소재의 생물학적 생산 촉진’이라는 새로운 부제가 있다. 이러한 변화에는 연구 다양성을 환영하고 탄소 섬유 사료 원료로부터 화학 물질과 생체 물질을 생산하기 위한 생물 공학적인 발전을 보다 분명히 포함하기 위한 새로운 목적과 범위가 수반된다. 여기에서 수정된 목표와 범위를 읽어 보십시오.
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유전자 코엑스프레션 네트워크 분석은 리그노셀룰로오스 수력화물의 페놀 억제제에 반응하는 클로스트리디움 아세토부틸리쿰의 새로운 대사 메커니즘을 밝혀냈다.
작성자:환환 류, 징 장, 지안 위안, 샤오룽 장, 링얀 장, 전징 리, 즈치우 인, 유희 두, 광자오, 빈 류, 디황.
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MFC에서의 Klebsiella Quasipclushoniae sp. 203 전기발생성능에 대한 바이오필름 전달 및 전자 매개체 전달의 영향
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테라헤르츠 기술을 이용한 Scenedesmus obliquus 내 지질 모니터링
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GPAT2를 통한 TAG 경로 엔지니어링은 Phaeodactocular tricornutum에서 생물학적 스트레스 내성과 올레aginicity를 동시에 잠재운다.
저자:샹왕, 시펑류, 뤄유리, 위동양, 류젠성, 카롤 스제 기린, 신리바산 발라마루간, 홍예리
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조잡한 글리세롤에 대한 로도스포리듐 토룰로이드 지질 생성 개선
작성자:라솔 카말, 유수, 치앙리, 치톈황, 치안왕, 서유, 종바오 켄트 자오.
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효모에서 펜토오스 활용 최적화: 새로운 도구 및 접근법의 필요성
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셀룰로오스 결정성 지수: 측정 기법과 셀룰로아제 성능 해석에 미치는 영향
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바이오디젤 생산의 부산물인 원유 글리세롤의 부가가치 이용
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효소소소화를 위한 분해과정에 제출된 사탕수수 분말의 화학적 형태학적 특성
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편집자: Jean-Guy Berrin 박사와 Paul Walton 박사
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전처리 – NSERC 바이오 컨버전스 네트워크 전처리 작업장의 주요 내용
편집자: 잭 새들러 교수, 리노지 쿠마르 박사
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바이오 연료 생산 증진을 위한 유전자 변형 공장
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셀룰라아제 연구의 퍼스트레이디인 메리 만델스의 삶과 업적
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목적과 범위
바이오연료용 바이오테크놀로지는 바이오연료, 생화학물질 및 바이오소재 생산에 대한 기초적 이해, 기술적 능력 및 기술경제적 및 수명주기 평가의 진보를 기술한 연구가 수록된 공개접근 피어 리뷰 저널이다.

인공지능기술

오리지널 기사는 미디엄의 인공지능에 대해 발표되었다.
인공지능은 현대인의 신조어는 아니지만 60년 안팎의 탄탄한 역사를 갖고 있다. 비록 AI라는 용어가 60년 전 쯤에 공식적으로 언급되고 실행되었지만, AI 분야의 토대는 수년 전에 세워졌다. AI는 스스로 자립할 수 있는 완전히 별개의 파일이 아니다. 오히려 AI는 수천 년 동안 실천해 온 많은 학문을 바탕으로 기반, 이론, 응용 분야를 구축한다. AI는 단순히 인간의 행동과 구별할 수 없는 방식으로 생각하고 반응하는 기계의 능력으로 인식되고 있으며, 과학자들은 AI 시스템의 정의와 논리에 근거한 이러한 원리를 실현하는 방법에 대한 이론을 세울 때 다른 상관관계 학문을 활용한다.
AI에 대한 정의가 매우 다양하고 AI의 발전을 위해 어떻게 접근해야 할지 아무도 정확히 알지 못하는 상황에서 AI에 대한 정의를 4가지 범주로 분류할 수 있게 됐다. 역사적으로 AI에 대한 네 가지 접근 방식 모두 각기 다른 방법을 가진 사람들이 따랐다. 그러나 이 모든 정의는 사고 과정과 추론과 행동의 사실에 기초한다.
1.인간적으로 행동하기
이 아이디어는 매우 유명한 앨런 튜링의 Turing Test에 의해 고무되었다. 그는 이 시험에서 컴퓨터가 시험을 통과하는 시험을 묘사했다. 만약 인간 심문자가 서면답변을 한 후, 서면답변이 사람으로부터 오는지 컴퓨터로부터 오는지 구별할 수 없다면 말이다. 컴퓨터는 자연 언어 처리, 지식 표현, 자동화된 추론, 기계 학습과 같은 다른 이유로 시험된다. 그러나 튜링 테스트 총합에 합격하기 위해서는 컴퓨터 비전과 로보틱스의 두 가지 측면이 더 필요할 것이다. 이 6개 학문은 AI의 대부분을 구성하며 오늘날에도 여전히 유효하다.
2. 인간적으로 생각하는 것
AI에 대한 정의의 대부분은 AI가 결국 생각할 수 있는 기계로 끝날 분야라는 사실에 의존한다. 많은 과학자들은 복잡한 AI 모델을 인간이라고 생각할 수 있는 빌딩 기계와 유사하게 만들어 목표를 달성하려고 노력하고 있다. 우리가 그 길을 따라가려면 먼저 인간이 어떻게 생각하는지 이해해야 한다. 이것을 이해하기 위해서는 세 가지 방법이 있다. 그들은 자기성찰을 통해 —-그들이 지나갈 때 우리 자신의 생각을 잡으려고 노력하며, 심리 실험을 통해 – 행동 중인 사람을 관찰하고, 뇌 영상을 통해 – 행동 중인 뇌를 관찰한다. 이러한 개념을 이해함에 있어서 인지과학의 학제간 분야는 AI의 컴퓨터 모델과 심리학의 실험 기법을 종합하여 인간의 정신에 대한 정밀하고 시험 가능한 이론을 구성한다.
3. 이성적으로 생각하는 것
기계를 인간처럼 생각하게 하는 것의 단점은 인간이 완벽하지 않고 때로는 외부적인 요인에 근거하여 인간이 비합리적인 결정을 내린다는 사실이다. 많은 이들이 반박할 수 없는 추리 과정인 합리적 사고나 ‘올바른 사고’의 필요성을 지적한 이유다. 이것은 특히 아리스토텔레스에 의해 논리학의 개념에 의해 더욱 힘을 얻었다. 1965년까지, 원칙적으로 논리 표기법으로 기술된 해결 가능한 문제를 해결할 수 있는 프로그램이 존재했다.
4. 이성적으로 행동하기
에이전트는 단지 행동하는 것이다. 합리적인 대리인은 최상의 결과를 얻기 위해 또는 불확실성이 있을 때 가장 기대되는 결과를 얻기 위해 행동하는 대리인을 말한다. 튜링 테스트에 필요한 모든 기술은 또한 에이전트가 이성적으로 행동할 수 있도록 한다. 지식 표현과 추리는 대리인들이 좋은 결정을 내릴 수 있게 해준다.
위의 네 가지 접근방식을 바탕으로 AI 시스템은 다른 상호 관련 분야의 도움을 받아 개발되었다.
철학
AI는 마음의 이성적인 부분을 크게 다루기 때문에 이성적인 마음을 이해하려면 철학의 도움이 필요했다. 그리스 철학자 아리스토텔레스는 마음의 이성적인 부분을 지배하는 정확한 일련의 법칙을 처음으로 공식화했다. 그는 적절한 추론을 위한 비공식적인 삼단논법 체계를 개발했는데, 이는 원칙적으로 초기 전제에서 볼 때 기계적으로 결론을 도출하는 것을 허용했다. 오늘날 과학자들이 여전히 이해하기 위해 애쓰고 있는 문제는 실제 마음이 무엇인지이다. 그것이 단지 논리적인 규칙들의 집합에 의해 지배되는 물리적 시스템인지 아니면 단지 물리적 시스템이 되기 보다는 마음에 어떤 추가적인 측면이 있는 것인지. 정신을 단순한 물리적 체계로 본다면, 자유 의지 등의 개념을 어떻게 설명할 수 있을까부터 다른 문제들에 대해 많은 사람들이 논쟁을 벌인다. 많은 과학자들, 심지어 오늘날의 세계에서조차 “의식”이라고 불리는 부분이 육체적 규칙으로부터 면제된다고 믿고 주장한다. 이것은 이중주의라고 알려져 있는데, 그들은 인간의 마음(혹은 영혼이나 정신)에는 물리적 법칙에서 면제되는 자연 밖에 있는 부분이 있다고 기술했다. 반면에 동물들은 이러한 이중의 질을 가지고 있지 않았다; 그들은 기계로 취급될 수 있었다.

지구과학뉴스

지구 과학 뉴스 2020년 9월 26일 톱 헤드라인지진 홍수 발생 방법Sep. 25, 2020 — 새로운 고장 시뮬레이터는 단층 지대를 통해 상승하는 압력, 마찰 및 유체 사이의 상호작용이 어떻게 저속 운동 지진과 지진으로 이어질 수 있는지를 지도한다.동남아시아의 섬-빌딩 지구의 북빙판을 만들었다Sep. 24, 2020 — 텍토닉 과정이 지난 빙하시대를 촉발시킨 것으로 생각되지만, 어떻게? 동남아시아의 해양 열대의 산악건물에 대한 새로운 분석은 마지막 빙하시대를 …에 도달한 것으로 보고 있다.죠스 오브 데스: 고생물학자 거인의 이름 바꾸기 선사 해양 도마뱀Sep. 23, 2020 — 고생물학자들은 모사사우루스, 그나토모르티스 스타드마니의 새로운 종족을 묘사한다. 이 종말 무렵 북미 바다를 배회했던 해양 도마뱀이다.태양의 파동이 태양 플레어를 예측하는 데 도움이 될 수 있을까?2020년 9월 22일 — 과학자들은 1996년에 해맞이가 태양 플레어와 연관되어 있다는 것을 발견했다. 이제, 과학자들은 헬리오세즘 홀로그래피를 이용하여 2011년 폭발을 분석했고, 그 폭발을 일으킨 충동적인 근원이…최신 헤드라인업데이트 9시 6분 EDTNewly Identified ‘Landfalling Garmer’ Of OceanSep, 2020 – 연구원들은 육지로 이동하기 전에 바다 위에서 발생하며 다른 것보다 더 크고 건조한 상태를 야기할 수 있는 새로운 유형의 ‘Landfalling Garmergy’를 확인했다.해양 상공에서 발생한 ‘낙하산 가뭄’ 남극 해빙: 극적 기후 영향 티베트 지하의 대륙 충돌에 대한 새로운 이해 지구의 탄소 순환 남극 빙하의 취약성에 대한 새로운 이해: 몇몇 북극곰은 얇은 얼음으로부터 이익을 얻는다.북극 툰드라숲 여백에 걸친 신속한 녹지: 비소를 이용한 기후 변화 복원력은 초기 LifeWater 관리로 연결된다. 지하 연결초기 헤드라인 요약헤드라인홍수 위험: COVID-19Sep. 23, 2020으로 인한 보다 정확한 데이터 — GNSS(Global Navigation Satellite System, Global Navigation Satellite System)를 사용함으로써 지구 표면의 얕은 고도 변화를 지속적으로 측정할 수 있다. 한 연구에 따르면, 2020년 중반까지 오아후, 하와이 해변의 40%가 사라질 수 있다 — 역사적으로 하와이 해변을 관리하는 데 사용된 반응적이고 단편적인 접근법은 그들을 보호하는 데 실패했다. 정책이 변경되지 않을 경우, 오아후 전체 해변의 40%가 오아후, …2020년 북극해 얼음 최소치 기록 21, 2020년 9월 15일 도달한 2020년 최소 범위는 144만 평방마일(374만 평방미터)으로 측정되었다.식물에 의한 이산화탄소 흡수 방법을 알아보는 방법Sep. 21, 2020 — 지구 온난화의 중추적인 온실 가스인 이산화탄소가 육지의 식물에 의해 얼마나 흡수되는가? 그것은 매우 복잡한 질문이다. 그래서 한 무리의 과학자들이 두개의 …을 조합할 것을 권고한다.해저 지진 기후 과학을 뒤흔들다Sep. 18, 2020 — 해저 지진 사건에 의해 발생하는 소리를 지구의 온난화 온도를 결정하는 데 사용할 수 있다.화산 폭발 후 더 잘 예측될 수 있는 인도 몬순 – 큰 화산 폭발은 인도 농업에 중요한 계절적 강우인 인도 전역의 장마를 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 그들만큼 불규칙한…PublicSep. 18, 2020의 도움으로 개선된 지구의 태양폭풍 예측 – 과학자들은 유해한 CME가 언제 닥칠지 컴퓨터 모델 예측의 정확도를 높이기 위해 일반인들이 기록한 관측치를 사용했다.숲 근처에 사는 16억 인구 지도 2020년 — 사람과 숲이 공존하는 장소의 세계 지도는 16억 인구가 숲에서 5킬로미터 이내에 살고 있다는 것을 보여준다. 2000년과 2012년의 자료에 근거한 그 평가는 …의 것으로 나타났다.플라스틱 오염에 대한 생태학자의 소리 경보 17, 2020 — 플라스틱 오염을 매년 전 세계의 해양, 강 및 호수로 유입하는 생태학자는 향후 10년 동안 다양한 완화 전략의 잠재적 영향을 개략적으로 설명한다. 연구자들은…초냉각수는 안정된 액체다. 과학자들은 처음으로 2020년 _ 초냉각수가 두 개의 독특한 구조물에 존재하며 …에 따라 비율에 따라 다르다는 증거를 제시한다.침습적 새우-흡입 기생충 북태평양 확장 지속Sep. 17, 2020 — 연구원들이 브리티시 컬럼비아의 칼버트 섬 해역에서 진흙 새우에서 침습적으로 피를 빨아먹는 기생충을 확인했다. 그 발견은 기생충의 북쪽에 있는 기록이다…식량 생산을 위한 토지 개간 억제는 생물다양성 감소를 되돌리는데 필수적이다. 셉 17, 2020 — 육상 생물다양성을 보존하려면 보다 야심찬 토지 보존 목표를 수립하고 충족시켜야 한다. 동시에 생물다양성 손실에 대한 ‘곡선을 긋는 것’은 더 많은 것을 필요로 한다.배기 가스가 15인치에서 2100인치의 해수면 상승을 증가시킬 수 있습니다.

인공지능 전문가

기술 산업을 혁신하는 10대 AI 전문가
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EM360 기술 사용 –
25/09/2018 02:29 오전
Gary Marcus – 기하학적 인텔리전스/Uber AI 연구소
개리는 최근 출시된 머신러닝 스타트업 기하학적 인텔리전스의 CEO 겸 창업자로 특허 출원 기술을 실천해 경계를 재정의하고 있다. 우버는 최근 AI기업으로 거듭나기 위해 스타트업을 인수하면서 게리의 작업의 중요성과 세계 거대 기술기업들에 의해 글로벌 규모로 그 영향이 어떻게 인식되고 있는지를 보여줬다.
여기에 게리는 자신의 저서인 뉴욕타임스 베스트셀러 ‘기타 제로’ ‘클루지: ‘인간 정신의 해파자드 건설’과 제레미 프리먼과의 협력적 노력: ‘뇌의 미래: 세계 최고의 신경과학자의 에세이’ 마커스는 엄청난 충격을 남기고 큰 변화를 일으키지 않고는 아무것도 할 수 없는 것처럼 보여서, 그를 역사상 가장 유명하고 존경 받는 인공지능 천재 중 한 명으로 만들었다.
Jana Egers – Nara Logics, Inc.
Jana의 초점은 제품과 그들을 둘러싼 메시지에 있다. 빅데이터를 스마트한 행동으로 전환해 다른 기업이 고객에게 선택권을 개인화하도록 돕는 한편 나라로직스의 의사결정 모델 지원을 통해 영업력을 향상시키는 AI 기업 나라로직스의 최고경영자(CEO)다. 이는 빅데이터 세트 위에 구축된 뉴럴 네트워크를 통해 이뤄지며, 다른 곳에서는 찾아볼 수 없었던 독특한 추천을 제공한다.
나라 로직스의 성공은 5인 기업이나 3만 기업에서 중소·대규모 팀을 이끌어 온 자나의 유연함에서 비롯됐다. 그녀는 LinkedIn에서 ‘드라이브: 무엇이 우리를 자극하는지에 대한 놀라운 진실’은 사람들에게 높은 효과뿐만 아니라 의미 있는 일을 하는데 필요한 도구와 자제력을 주기 위한 것이다.
테사 라우 – 사비오케
수석 로봇 위스퍼러로 불리는 테사는 사비오케를 설립하고 CTO로 운영했다. 그녀가 회사에서 이룬 주요 업적은 1세대 릴레이 시스템 개발, 회사의 현장 운영 조직 구축, 릴레이의 시간 경과에 따른 성능을 계량화하는 프로세스 개발에서 초기 소프트웨어 팀을 이끄는 것이었다.
테사의 열정은 사람들에게 이전에는 꿈도 꾸지 못했을 기술적 능력을 부여하는 사업을 만드는 데 있다. 그녀의 말에서: ‘나는 불가능한 것을 가능하게 하기 위해 영감을 받은 팀을 만들고 이끄는 것을 좋아한다.’
Nathan Benaich – 런던.AI/포인트나인캐피털
Nathan은 런던의 공동 설립자 겸 주최자다.학원은 물론 대기업과 중소기업이 함께 머리를 맞대기에 좋은 AI. 그는 또한 딥마인드, 보컬큐, 페이스북, 구글, 아마존, 옥스포드 출신을 포함한 기업가들과 연구자들의 커뮤니티 전체를 AI에 대해 이야기하기 위한 또 다른 환상적인 접근법인 The Research and Applied AI 서밋의 창시자이기도 하다.
이러한 놀라운 기회를 만나는데 뒤쳐져 있을 뿐만 아니라, 그는 또한 포인트 나인 캐피털의 벤처 파트너로, SaaS를 통해 고객의 성공을 돕기 위한 지능형 시스템을 연구하고 있다. 당신은 또한 네이쓴 온 미디엄을 찾을 수 있는데, 그가 AI에 대해 길게 쓰고, 신경망과 지능적인 디자인의 딱딱하고 혼란스러운 세계를 안내한다.
Adam Coates – Khosla Ventures
Khosla Ventures에서 파트너를 운영하고 있는 Adam은 딥러닝 리더로서, 이전보다 기술 집약적인 접근 방식으로 혁신, 통합 및 번창하기 위해 기업의 AI를 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 호슬라 벤처스 이전에 그는 바이두의 실리콘 밸리 AI 연구소의 이사로, 50명의 엔지니어로 이루어진 팀과 함께 수억 명의 사람들에게 영향을 줄 수 있는 기술을 개발했다.
인공지능(AI)에 정통하고 통찰력이 많다는 것은 10위권 안에 들기가 어려울 수 있는데, 아담은 이전에도 EM360의 주간 CxO로 활약한 적이 있어 다행이다. 그곳에서 당신은 AI가 제품의 조력자로서 일하는 것에 대한 아담의 철학과 기술을 넘어서야 할 필요성에 대해 읽을 수 있다.
Ganesh Padmanabhan – 인지스케일
Ganesh는 스스로 최고 경영자, 기술자, 스토리텔러라고 자칭하는 CognitionScale의 글로벌 비즈니스 개발 및 마케팅 부사장이다. 그의 비전과 목표는 AI를 사람들이 당연시하면서도 동시에 사회에서 필수적인 개념으로 만들기를 바라면서 새롭고 파괴적인 기술을 시장에 내놓는 것이다.
CognessScale에서 Ganesh는 기업과 사람을 위해 AI를 근본적으로 단순화하도록 돕는다. 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 제품 매니저, 마케터, 영업 리더, 총괄 매니저로 일하면서 그는 AI를 대중에게 알리는데 있어서 선도적인 목소리 중 하나가 되기를 원하게 되었다. 당신은 또한 우리의 자문 위원회에서 그를 찾을 수 있고, EM360을 매일 자랑스럽게 만들 수 있다.

지구과학연구

이것은 지구상에서 인간의 경제 성장의 한계에 관한 2부작의 일부분이다. 1부에서는 우리가 직면하고 있는 환경적, 자연적 자원 과제에 대해 자세히 설명한다. 2부는, 자원 풀의 궁극적인 규모와 우리의 문제에 대한 해결책에 대해서, 내일 출판되어 여기에 링크될 것이다. 두 부분 모두 라메즈 나암의 신간 (무한 자원: 유한한 행성에서 사상의 힘)
세계는 믿을 수 없을 정도로 심각한 천연자원과 환경 문제에 직면해 있다. 기후 변화, 민물 고갈, 해양 남획, 삼림 벌채, 대기 오염, 수질 오염, 수십억의 행성을 먹여 살리기 위한 투쟁.
이러한 모든 도전은 계속 증가하는 수요에 의해 악화된다 – 향후 40년 동안 우리가 기후 변화, 강과 수수의 고갈, 삼림 벌채와 같은 기간 동안, 담수에 대한 수요는 50%, 식량 수요는 70%, 에너지 수요는 거의 두 배가 될 것으로 추산된다.
다가오는 위협에 대한 한 가지 견해는 우리가 지구의 자원을 고갈시켰다는 것이다. 우리는 이미 지구의 운반 능력을 초과했다. 우리의 증가하는 소비와 오염을 이끄는 근본적인 문제인 경제 성장은 종식되어야 한다. 사실, 세계 경제는 완전한 생태학적 재앙을 피하기 위해 심지어 위축될 필요가 있을지도 모른다. 그것이 <한계>부터 <성장에 이르기까지>, <모든 것의 정점에 이르기까지>의 긴 줄의 환경서적 논제다.
이 많은 문제들을 살펴보면, 성장에 대한 한계라는 논문에 동의하는 것이 쉬울 것이다 – 우리는 단지 너무 많은 소비와 오염을 하고 있다. 근본적인 원동력인 경제성장은 우리를 벼랑 끝으로 내몰지 않고는 계속 갈 수 없다.
내가 쓴 새 책 무한 자원: 유한한 행성에서 사상의 힘, 나는 이 관점에 도전한다. 문제는 경제 성장이 아니다. 우리의 천연자원이 너무 작다는 문제도 아니다. 이 행성이 공급하는 천연자원은 유한하지만, 수세기 동안 번영을 지속하고 성장시키기 위해 인류가 필요로 하는 것보다 방대하고 훨씬 더 크다. 문제는 오히려 우리가 접근하는 자원의 유형과 그것을 사용하는 방식과 효율성이다.
그리고 그러한 문제들에 대한 궁극적인 해결책은 혁신이다. 즉 우리가 물리적인 자원을 이용하기 위해 사용하는 과학과 기술의 혁신과 우리의 소비를 촉진하는 경제 시스템의 혁신이다.
우리가 처한 상황은 우리가 부딪칠 운명의 벽이 아니다. 그것은 경쟁이다 – 한쪽은 천연자원의 고갈과 공해, 다른 한쪽은 우리의 혁신 속도 사이의 경쟁.
나는 여기서 우리가 승리를 확신한다고 주장하는 것이 아니다. 오히려, 나는 세계 경제를 크게 확장시키는 동시에 지구에 대한 우리의 영향력을 축소하거나 심지어 역전시키는 승리가 가능하다고 주장하고 있다. 우리가 그것을 달성하느냐 안하느냐는 매우 큰 부분에서 우리가 하는 선택에 달려 있다.
자, 그 문제를 자세히 살펴봅시다. 왜 성장을 끝내는 것이 실행 가능한 해결책이 못 되는지, 지구의 진정한 자원에서, 그리고 이 가장 중요한 인종을 이기기 위해 우리가 무엇을 해야 하는지.
더 퍼펙트
세계를 먹여 살리는 일:
식량 생산은 인간이 행한 어떤 다른 활동보다 환경에 더 많은 영향을 끼쳤다. 인류는 식량 생산에 다른 어떤 것보다도 더 많은 땅을 바친다. – 지구 표면적의 약 3분의 1은 한때 숲이었지만, 사람에 의해 농장이나 목초지로 개조된 땅이다. 농업은 또한 많은 다른 환경 및 자원 도전에도 기여한다. 중서부의 미국 농장에 사용된 비료로 인한 질소 유출로 뉴저지 주와 비슷한 크기인 멕시코만에 8,000 평방 마일(약 8,000평방 마일)의 데드존이 생겼다. 살충제의 유출은 미국 호수와 강에서 오염의 가장 큰 원인이다. 농업 관개시설은 전세계 담수의 70%를 사용하고 있는데, 이는 점점 더 압박을 받고 있는 자원이다.