ABOUT THE SPEAKER
Carlo Ratti - Architect and engineer
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment.

Why you should listen

Carlo Ratti is a civil engineer and architect who teaches at the Massachusetts Institute of Technology, where he directs the SENSEable City Laboratory. This lab studies the built environment of cities -- from street grids to plumbing and garbage systems -- using new kinds of sensors and hand-held electronics that have transformed the way we can describe and understand cities.

Other projects flip this equation -- using data gathered from sensors to actually create dazzling new environments. The Digital Water Pavilion, for instance, reacts to visitors by parting a stream of water to let them visit. And a project for the 2012 Olympics in London turns a pavilion building into a cloud of blinking interactive art. He's opening a research center in Singapore as part of an MIT-led initiative on the Future of Urban Mobility.

For more information on the projects in this talk, visit SENSEable @ TED >>

More profile about the speaker
Carlo Ratti | Speaker | TED.com
TED2011

Carlo Ratti: Architecture that senses and responds

Carlo Ratti: arquitectura que capta y responde

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Con su equipo de SENSEable City Lab, Carlo Ratti del MIT crea cosas geniales captando los datos que generamos. Extrae información de datos pasivos, como las llamadas que hacemos o la basura que tiramos, para crear visualizaciones sorprendentes de la vida urbana. Él y su equipo crean entornos interactivos deslumbrantes de agua en movimiento y luces voladoras impulsadas por gestos simples que se capturan por medio de sensores.
- Architect and engineer
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio

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00:15
Good afternoontarde, everybodytodos.
0
0
2000
Buenas tardes a todos.
00:17
I've got something to showespectáculo you.
1
2000
3000
Tengo algo que mostrarles.
00:37
(LaughterRisa)
2
22000
2000
(Risas)
00:39
Think about this as a pixelpíxel, a flyingvolador pixelpíxel.
3
24000
3000
Piensen que es un píxel, un píxel volador.
00:42
This is what we call, in our lablaboratorio, sensiblesensato designdiseño.
4
27000
3000
En nuestro laboratorio lo llamamos diseño sensible.
00:45
Let me tell you a bitpoco about it.
5
30000
2000
Les voy a contar un poco sobre esto.
00:47
Now if you take this pictureimagen -- I'm Italianitaliano originallyoriginalmente,
6
32000
3000
Si se fijan en esta foto... soy de origen italiano,
00:50
and everycada boychico in ItalyItalia growscrece up
7
35000
2000
todos los niños en Italia crecen
00:52
with this pictureimagen on the wallpared of his bedroomCuarto --
8
37000
2000
con esta foto en la pared de su dormitorio.
00:54
but the reasonrazón I'm showingdemostración you this
9
39000
2000
Pero la razón por la que les muestro esto
00:56
is that something very interestinginteresante
10
41000
2000
es que ha sucedido algo muy interesante
00:58
happenedsucedió in FormulaFórmula 1 racingcarreras
11
43000
2000
en las carreras de Fórmula 1
01:00
over the pastpasado couplePareja of decadesdécadas.
12
45000
2000
en las últimas dos décadas.
01:02
Now some time agohace,
13
47000
2000
Hace ya algún tiempo,
01:04
if you wanted to winganar a FormulaFórmula 1 racecarrera,
14
49000
2000
si uno quería ganar una carrera de Fórmula 1,
01:06
you take a budgetpresupuesto, and you betapuesta your budgetpresupuesto
15
51000
2000
tomaba un presupuesto y lo apostaba
01:08
on a good driverconductor and a good carcoche.
16
53000
3000
a un buen piloto y un buen coche,
01:11
And if the carcoche and the driverconductor were good enoughsuficiente, then you'dtu hubieras winganar the racecarrera.
17
56000
3000
y si el coche y el piloto eran lo suficientemente buenos, uno ganaba la carrera.
01:14
Now todayhoy, if you want to winganar the racecarrera,
18
59000
2000
Pero hoy, si uno quiere ganar una carrera,
01:16
actuallyactualmente you need alsoademás something like this --
19
61000
3000
hace falta también algo como esto...
01:19
something that monitorsmonitores the carcoche in realreal time,
20
64000
3000
Algo que monitoree el coche en tiempo real,
01:22
has a fewpocos thousandmil sensorssensores
21
67000
2000
con miles de sensores
01:24
collectingcoleccionar informationinformación from the carcoche,
22
69000
2000
que recopilan información
01:26
transmittingtransmitiendo this informationinformación into the systemsistema,
23
71000
3000
y la transmiten al sistema
01:29
and then processingtratamiento it
24
74000
2000
para luego procesarla
01:31
and usingutilizando it in orderorden to go back to the carcoche with decisionsdecisiones
25
76000
3000
y usarla para darle instrucciones al coche
01:34
and changingcambiando things in realreal time
26
79000
2000
y cambiar cosas en tiempo real
01:36
as informationinformación is collectedrecogido.
27
81000
2000
a medida que se recopila información.
01:38
This is what, in engineeringIngenieria termscondiciones,
28
83000
2000
Esto es lo que, en ingeniería,
01:40
you would call a realreal time controlcontrolar systemsistema.
29
85000
3000
se denominaría sistema de control en tiempo real.
01:43
And basicallybásicamente, it's a systemsistema madehecho of two componentscomponentes --
30
88000
3000
En esencia es un sistema que tiene dos componentes:
01:46
a sensingdetección and an actuatingactuando componentcomponente.
31
91000
2000
un sensor y un accionador.
01:48
What is interestinginteresante todayhoy
32
93000
2000
Hoy lo interesante
01:50
is that realreal time controlcontrolar systemssistemas
33
95000
2000
es que los sistemas de control en tiempo real
01:52
are startingcomenzando to enterentrar into our livesvive.
34
97000
3000
están empezando a entrar en nuestras vidas.
01:55
Our citiesciudades, over the pastpasado fewpocos yearsaños,
35
100000
3000
Nuestras ciudades, en los últimos años,
01:58
just have been blanketedcubierto
36
103000
2000
han sido cubiertas
02:00
with networksredes, electronicselectrónica.
37
105000
2000
de redes y electrónica.
02:02
They're becomingdevenir like computersordenadores in openabierto airaire.
38
107000
2000
Se están volviendo computadoras al aire libre.
02:04
And, as computersordenadores in openabierto airaire,
39
109000
2000
Y, como tales,
02:06
they're startingcomenzando to respondresponder in a differentdiferente way
40
111000
2000
están empezando a responder de manera diferente
02:08
to be ablepoder to be senseddetectado and to be actuatedaccionado.
41
113000
3000
y pueden ser detectadas y accionadas.
02:11
If we fixfijar citiesciudades, actuallyactualmente it's a biggrande dealacuerdo.
42
116000
2000
Acondicionar las ciudades es algo grande.
02:13
Just as an asideaparte, I wanted to mentionmencionar,
43
118000
2000
Como nota aparte quería mencionar
02:15
citiesciudades are only two percentpor ciento of the Earth'sLa tierra crustcorteza,
44
120000
4000
que las ciudades son sólo el 2% de la corteza del planeta
02:19
but they are 50 percentpor ciento of the world'smundo populationpoblación.
45
124000
3000
pero representan el 50% de la población mundial;
02:22
They are 75 percentpor ciento of the energyenergía consumptionconsumo --
46
127000
3000
el 75% del consumo de energía...
02:25
up to 80 percentpor ciento of COCO2 emissionsemisiones.
47
130000
3000
y hasta el 80% de las emisiones de CO2.
02:28
So if we're ablepoder to do something with citiesciudades, that's a biggrande dealacuerdo.
48
133000
3000
Si pudiéramos hacer algo con las ciudades, sería algo grande.
02:31
BeyondMás allá citiesciudades,
49
136000
2000
Más allá de las ciudades,
02:33
all of this sensingdetección and actuatingactuando
50
138000
3000
todas estas detecciones y activaciones
02:36
is enteringentrando our everydaycada día objectsobjetos.
51
141000
2000
están entrando en nuestros objetos cotidianos.
02:38
That's from an exhibitionexposición that
52
143000
2000
Esto es de una exhibición
02:40
PaolaPaola AntonelliAntonelli is organizingorganizar
53
145000
2000
de Paola Antonelli
02:42
at MoMAMoMA laterluego this yearaño, duringdurante the summerverano.
54
147000
2000
para fines de año en el MoMA, durante el verano.
02:44
It's calledllamado "Talk to Me."
55
149000
2000
Se llama "Talk to Me" (Háblame, NT)
02:46
Well our objectsobjetos, our environmentambiente
56
151000
2000
Bueno, nuestros objetos, el entorno,
02:48
is startingcomenzando to talk back to us.
57
153000
2000
empiezan a hablarnos.
02:50
In a certaincierto sensesentido, it's almostcasi as if everycada atomátomo out there
58
155000
3000
En cierto modo es como si casi todos los átomos existentes
02:53
were becomingdevenir bothambos a sensorsensor and an actuatorsolenoide.
59
158000
3000
se volvieran sensores y actuadores.
02:56
And that is radicallyradicalmente changingcambiando the interactionInteracción we have as humanshumanos
60
161000
3000
Y eso está cambiando por completo la interacción que como humanos tenemos
02:59
with the environmentambiente out there.
61
164000
2000
con el entorno exterior.
03:01
In a certaincierto sensesentido,
62
166000
2000
En cierto sentido
03:03
it's almostcasi as if the oldantiguo dreamsueño of MichelangeloMichelangelo ...
63
168000
3000
es casi como en el viejo sueño de Miguel Ángel...
03:06
you know, when MichelangeloMichelangelo sculptedesculpido the MosesMoisés,
64
171000
2000
Ya saben, cuando Miguel Ángel esculpió el Moisés,
03:08
at the endfin it said that he tooktomó the hammermartillo, threwarrojó it at the MosesMoisés --
65
173000
3000
se dice que al final tomó el martillo y se lo arrojó al Moisés
03:11
actuallyactualmente you can still see a smallpequeña chipchip underneathdebajo --
66
176000
3000
-de hecho aún se puede ver una pequeña mella debajo-
03:14
and said, shoutedgritó,
67
179000
2000
y dijo gritando:
03:16
"PerchPercaé nonno parliParli? Why don't you talk?"
68
181000
2000
"Perché non parli?" (¿por qué no hablas?).
03:18
Well todayhoy, for the first time,
69
183000
2000
Bueno, hoy, por primera vez,
03:20
our environmentambiente is startingcomenzando to talk back to us.
70
185000
3000
nuestro entorno empieza a hablarnos.
03:23
And I'll showespectáculo just a fewpocos examplesejemplos --
71
188000
2000
Y les voy a mostrar sólo unos ejemplos;
03:25
again, with this ideaidea of sensingdetección our environmentambiente and actuatingactuando it.
72
190000
3000
insistiendo en la idea de captar el entorno y accionar algo.
03:28
Let's startingcomenzando with sensingdetección.
73
193000
3000
Empecemos con la detección.
03:31
Well, the first projectproyecto I wanted to sharecompartir with you
74
196000
2000
El primer proyecto que quería compartir con Uds.
03:33
is actuallyactualmente one of the first projectsproyectos by our lablaboratorio.
75
198000
3000
es en verdad uno de los primeros proyectos de nuestro laboratorio.
03:36
It was fourlas cuatro and a halfmitad yearsaños agohace in ItalyItalia.
76
201000
3000
Esto fue hace 4 años y medio en Italia.
03:39
And what we did there
77
204000
2000
Lo que hicimos allí
03:41
was actuallyactualmente use a newnuevo typetipo of networkred at the time
78
206000
2000
fue usar un nuevo tipo de red de ese momento
03:43
that had been deployeddesplegada all acrossa través de the worldmundo --
79
208000
2000
que se había desarrollado por todo el mundo
03:45
that's a cellphoneTeléfono móvil networkred --
80
210000
2000
-la red de telefonía celular-
03:47
and use anonymousanónimo and aggregatedagregado informationinformación from that networkred,
81
212000
2000
y consolidamos información anónima de esa red
03:49
that's collectedrecogido anywayde todas formas by the operatoroperador,
82
214000
2000
que de todos modos era recopilada por el operador
03:51
in orderorden to understandentender
83
216000
2000
para entender
03:53
how the cityciudad workstrabajos.
84
218000
2000
el funcionamiento de la ciudad.
03:55
The summerverano was a luckysuerte summerverano -- 2006.
85
220000
3000
Fue un verano con suerte el de 2006.
03:58
It's when ItalyItalia wonwon the soccerfútbol WorldMundo CupVaso.
86
223000
3000
Fue el año en que Italia ganó la Copa del Mundo.
04:01
Some of you mightpodría rememberrecuerda, it was ItalyItalia and FranceFrancia playingjugando,
87
226000
3000
Quizá algunos lo recuerden, jugaban Italia y Francia,
04:04
and then ZidaneZidane at the endfin, the headbuttcabezazo.
88
229000
2000
y al final Zidane dio el cabezazo.
04:06
And anywayde todas formas, ItalyItalia wonwon at the endfin.
89
231000
2000
Y de todos modos, al final ganó Italia.
04:08
(LaughterRisa)
90
233000
2000
(Risas)
04:10
Now look at what happenedsucedió that day
91
235000
2000
Ahora veamos qué pasó ese día
04:12
just by monitoringsupervisión activityactividad
92
237000
2000
observando la actividad
04:14
happeningsucediendo on the networkred.
93
239000
2000
ocurrida en la red.
04:16
Here you see the cityciudad.
94
241000
2000
Aquí vemos la ciudad.
04:18
You see the ColosseumColiseo in the middlemedio,
95
243000
3000
Se ve el Coliseo en el medio
04:21
the riverrío TiberTiber.
96
246000
3000
y el río Tíber.
04:24
It's morningMañana, before the matchpartido.
97
249000
2000
Es la mañana, antes del juego.
04:26
You see the timelinelinea de tiempo on the topparte superior.
98
251000
2000
La línea de tiempo está en la parte superior.
04:28
EarlyTemprano afternoontarde,
99
253000
2000
Por la tarde temprano
04:30
people here and there,
100
255000
2000
hay gente por aquí y allá
04:32
makingfabricación callsllamadas and movingemocionante.
101
257000
2000
haciendo llamadas, moviéndose.
04:34
The matchpartido beginscomienza -- silencesilencio.
102
259000
3000
Comienza el partido: silencio.
04:37
FranceFrancia scorespuntuaciones. ItalyItalia scorespuntuaciones.
103
262000
3000
Gol de Francia. Gol de Italia.
04:40
HalftimeMedio tiempo, people make a quickrápido call and go to the bathroombaño.
104
265000
4000
Entretiempo; la gente hace una llamada rápida y va al baño.
04:44
SecondSegundo halfmitad. EndFin of normalnormal time.
105
269000
2000
Segundo tiempo. Fin del tiempo reglamentario.
04:46
First overtimea través del tiempo, secondsegundo.
106
271000
2000
Primer tiempo adicional; segundo.
04:48
ZidaneZidane, the headbuttcabezazo in a momentmomento.
107
273000
3000
Zidane, y en un momento, el cabezazo.
04:51
ItalyItalia winsgana. Yeah.
108
276000
2000
Gana Italia, ¡sí!
04:53
(LaughterRisa)
109
278000
2000
(Risas)
04:55
(ApplauseAplausos)
110
280000
3000
(Aplausos)
04:58
Well, that night, everybodytodos wentfuimos to celebratecelebrar in the centercentrar.
111
283000
2000
Esa noche todos fueron a celebrarlo al centro.
05:00
You saw the biggrande peakpico.
112
285000
2000
Ahí ven el gran pico.
05:02
The followingsiguiendo day, again everybodytodos wentfuimos to the centercentrar
113
287000
2000
Al día siguiente todos fueron al centro
05:04
to meetreunirse the winningvictorioso teamequipo
114
289000
3000
al encuentro del equipo ganador
05:07
and the primeprincipal ministerministro at the time.
115
292000
2000
y del primer ministro de entonces.
05:09
And then everybodytodos movedmovido down.
116
294000
2000
Y luego todo el mundo bajó.
05:11
You see the imageimagen of the placelugar calledllamado CircoCirco MassimoMassimo,
117
296000
2000
Ven la imagen del lugar llamado Circo Massimo
05:13
where, sinceya que Romanromano timesveces, people go to celebratecelebrar,
118
298000
3000
donde, desde la época romana, la gente va a celebrar;
05:16
to have a biggrande partyfiesta, and you see the peakpico at the endfin of the day.
119
301000
3000
es una gran fiesta, puede verse el pico al final del día.
05:19
Well, that's just one exampleejemplo of how we can sensesentido the cityciudad todayhoy
120
304000
2000
Este es sólo un ejemplo de cómo hoy se puede medir el pulso de la ciudad
05:21
in a way that we couldn'tno pudo have donehecho
121
306000
2000
de un modo que no habríamos podido hacer
05:23
just a fewpocos yearsaños agohace.
122
308000
2000
hace sólo unos años.
05:25
AnotherOtro quickrápido exampleejemplo about sensingdetección:
123
310000
2000
Otro ejemplo rápido de detección:
05:27
it's not about people,
124
312000
2000
no se trata de gente,
05:29
but about things we use and consumeconsumir.
125
314000
2000
sino de cosas que usamos y consumimos.
05:31
Well todayhoy, we know everything
126
316000
2000
Hoy en día sabemos todo
05:33
about where our objectsobjetos come from.
127
318000
3000
sobre la procedencia de nuestros objetos.
05:36
This is a mapmapa that showsmuestra you
128
321000
2000
Este es un mapa que muestra
05:38
all the chipspapas fritas that formformar a MacMac computercomputadora, how they camevino togetherjuntos.
129
323000
3000
todos los chips que conforman una Mac, cómo se ensamblan.
05:41
But we know very little about where things go.
130
326000
3000
Pero sabemos muy poco sobre adónde van las cosas.
05:44
So in this projectproyecto,
131
329000
2000
Por eso en este proyecto
05:46
we actuallyactualmente developeddesarrollado some smallpequeña tagsetiquetas
132
331000
2000
desarrollamos unas etiquetas pequeñas
05:48
to trackpista trashbasura as it movesmovimientos throughmediante the systemsistema.
133
333000
3000
para rastrear la basura en su desplazamiento por el sistema.
05:51
So we actuallyactualmente startedempezado with a numbernúmero of volunteersvoluntarios
134
336000
3000
Empezamos con unos voluntarios
05:54
who helpedayudado us in SeattleSeattle,
135
339000
2000
que nos ayudaron en Seattle
05:56
just over a yearaño agohace,
136
341000
2000
hace poco más de un año,
05:58
to tagetiqueta what they were throwinglanzamiento away --
137
343000
3000
a etiquetar lo que estaban arrojando;
06:01
differentdiferente typestipos of things, as you can see here --
138
346000
3000
distinto tipo de cosas, como pueden ver,
06:04
things they would throwlanzar away anywayde todas formas.
139
349000
2000
cosas que de todos modos tirarían.
06:06
Then we put a little chipchip, little tagetiqueta,
140
351000
2000
Luego les pusimos un pequeño chip, una etiqueta,
06:08
ontosobre the trashbasura
141
353000
2000
a la basura
06:10
and then startedempezado followingsiguiendo it.
142
355000
2000
y luego empezamos a rastrearla.
06:12
Here are the resultsresultados we just obtainedadquirido.
143
357000
3000
Estos son los resultados obtenidos.
06:15
(MusicMúsica)
144
360000
3000
(Música)
06:18
From SeattleSeattle ...
145
363000
3000
Partiendo de Seattle...
06:26
after one weeksemana.
146
371000
2000
después de una semana.
06:53
With this informationinformación we realizeddio cuenta
147
398000
2000
Con esta información nos dimos cuenta
06:55
there's a lot of inefficienciesineficiencias in the systemsistema.
148
400000
2000
de que hay muchas ineficiencias en el sistema.
06:57
We can actuallyactualmente do the samemismo thing with much lessMenos energyenergía.
149
402000
3000
Podemos hacer lo mismo con mucha menos energía.
07:00
This datadatos was not availabledisponible before.
150
405000
2000
Estos son datos que antes no existían.
07:02
But there's a lot of wastedvano transportationtransporte and convolutedcomplejo things happeningsucediendo.
151
407000
3000
Están sucediendo cosas complicadas y hay mucho transporte innecesario.
07:05
But the other thing is that we believe
152
410000
2000
Pero la otra cosa que creemos
07:07
that if we see everycada day
153
412000
2000
es que si vemos todos los días
07:09
that the cupvaso we're throwinglanzamiento away, it doesn't disappeardesaparecer,
154
414000
2000
que la taza que arrojamos no desaparece,
07:11
it's still somewherealgun lado on the planetplaneta.
155
416000
2000
que todavía está en algún lugar del planeta,
07:13
And the plasticel plastico bottlebotella we're throwinglanzamiento away everycada day still stayscorsé there.
156
418000
3000
que si la botella de plástico que arrojamos un día todavía sigue ahí,
07:16
And if we showespectáculo that to people,
157
421000
2000
que si le mostramos eso a la gente,
07:18
then we can alsoademás promotepromover some behavioralcomportamiento changecambio.
158
423000
2000
entonces podremos promover algún cambio de conducta.
07:20
So that was the reasonrazón for the projectproyecto.
159
425000
2000
Esa fue la razón del proyecto.
07:22
My colleaguecolega at MITMIT, AssafAssaf BidermanBiderman,
160
427000
2000
Mi colega del MIT, Assaf Biderman,
07:24
he could tell you much more about sensingdetección
161
429000
2000
podría contarnos mucho más sobre detección
07:26
and manymuchos other wonderfulmaravilloso things we can do with sensingdetección,
162
431000
2000
y muchas otras cosas geniales que podemos hacer con eso,
07:28
but I wanted to go to the secondsegundo partparte we discusseddiscutido at the beginningcomenzando,
163
433000
3000
pero quería ir a la segunda parte que mencionamos al principio,
07:31
and that's actuatingactuando our environmentambiente.
164
436000
2000
que es accionar sobre el entorno.
07:33
And the first projectproyecto
165
438000
2000
Y el primer proyecto
07:35
is something we did a couplePareja of yearsaños agohace in ZaragozaZaragoza, SpainEspaña.
166
440000
3000
es algo que hicimos hace un par de años en Zaragoza (España).
07:38
It startedempezado with a questionpregunta by the mayoralcalde of the cityciudad,
167
443000
3000
Todo comenzó con una pregunta del alcalde de la ciudad,
07:41
who camevino to us sayingdiciendo
168
446000
2000
que vino y nos dijo
07:43
that SpainEspaña and SouthernDel Sur EuropeEuropa have a beautifulhermosa traditiontradicion
169
448000
3000
que España y el sur de Europa tienen una hermosa tradición
07:46
of usingutilizando wateragua in publicpúblico spaceespacio, in architecturearquitectura.
170
451000
3000
del uso del agua en espacios públicos, en la arquitectura.
07:49
And the questionpregunta was: How could technologytecnología, newnuevo technologytecnología,
171
454000
2000
Y la pregunta fue: ¿cómo puede la tecnología, la nueva tecnología,
07:51
be addedadicional to that?
172
456000
2000
sumarse a eso?
07:53
And one of the ideasideas that was developeddesarrollado at MITMIT in a workshoptaller
173
458000
3000
Y una de las ideas que desarrollamos en el MIT, en un taller,
07:56
was, imagineimagina this pipetubo, and you've got valvesválvulas,
174
461000
3000
fue: imaginen que tienen un caño y válvulas,
07:59
solenoidsolenoide valvesválvulas, tapsgolpecitos,
175
464000
2000
válvulas de solenoide, lengüetas
08:01
openingapertura and closingclausura.
176
466000
2000
que se abren y se cierran.
08:03
You createcrear like a wateragua curtaincortina with pixelspíxeles madehecho of wateragua.
177
468000
3000
Se crea como una cortina de agua, con píxeles de agua.
08:06
If those pixelspíxeles fallotoño,
178
471000
2000
Si caen los píxeles
08:08
you can writeescribir on it,
179
473000
2000
se puede escribir en ellos,
08:10
you can showespectáculo patternspatrones, imagesimágenes, texttexto.
180
475000
2000
mostrar patrones, imágenes, textos.
08:12
And even you can approachenfoque it, and it will openabierto up
181
477000
2000
Y al acercarnos, la cortina se abrirá
08:14
to let you jumpsaltar throughmediante,
182
479000
2000
para que podamos pasar,
08:16
as you see in this imageimagen.
183
481000
2000
como ven en la imagen.
08:18
Well, we presentedpresentado this to MayorAlcalde BellochBelloch.
184
483000
2000
Le presentamos esto al alcalde Belloch.
08:20
He likedgustó it very much.
185
485000
2000
Le gustó mucho
08:22
And we got a commissioncomisión to designdiseño a buildingedificio
186
487000
2000
y designó una comisión para diseñar el edificio
08:24
at the entranceEntrada of the expoexpo.
187
489000
2000
a la entrada de la Expo.
08:26
We calledllamado it DigitalDigital WaterAgua PavilionPabellón.
188
491000
2000
Lo llamamos Pabellón de Agua Digital.
08:28
The wholetodo buildingedificio is madehecho of wateragua.
189
493000
3000
Todo el edificio está hecho de agua.
08:33
There's no doorspuertas or windowsventanas,
190
498000
2000
No hay puertas ni ventanas,
08:35
but when you approachenfoque it,
191
500000
2000
pero cuando uno se aproxima
08:37
it will openabierto up to let you in.
192
502000
2000
se abre para que uno pueda pasar.
08:39
(MusicMúsica)
193
504000
6000
(Música)
08:52
The rooftecho alsoademás is coveredcubierto with wateragua.
194
517000
3000
El techo también está cubierto de agua.
08:57
And if there's a bitpoco of windviento,
195
522000
2000
Y si hay un poco de viento,
08:59
if you want to minimizeminimizar splashingsalpicar, you can actuallyactualmente lowerinferior the rooftecho.
196
524000
3000
si se quieren minimizar las salpicaduras, se baja el techo.
09:04
Or you could closecerca the buildingedificio,
197
529000
2000
O se puede cerrar el edificio
09:06
and the wholetodo architecturearquitectura will disappeardesaparecer,
198
531000
2000
y toda la arquitectura desaparece,
09:08
like in this casecaso.
199
533000
2000
como en este caso.
09:10
You know, these daysdías, you always get imagesimágenes duringdurante the winterinvierno,
200
535000
2000
Esos días siempre habrá alguien, en el invierno,
09:12
when they take the rooftecho down,
201
537000
2000
cuando bajan el techo,
09:14
of people who have been there and said, "They demolisheddemolido the buildingedificio."
202
539000
3000
alguien que estuvo allí y que dijo: "Demolieron el edificio".
09:17
No, they didn't demolishdemoler it, just when it goesva down,
203
542000
2000
No, no es que lo hayan demolido, sino que cuando se baja
09:19
the architecturearquitectura almostcasi disappearsdesaparece.
204
544000
2000
casi toda la arquitectura desaparece.
09:21
Here'sAquí está the buildingedificio workingtrabajando.
205
546000
3000
Aquí está en funcionamiento.
09:24
You see the personpersona puzzledperplejo about what was going on insidedentro.
206
549000
3000
Se ve a las personas intrigadas por lo que pasa dentro.
09:27
And here was myselfmí mismo tryingmolesto not to get wetmojado,
207
552000
2000
Y aquí estoy yo mismo tratando de no mojarme
09:29
testingpruebas the sensorssensores that openabierto the wateragua.
208
554000
3000
al probar los sensores que abren el agua.
09:32
Well, I should tell you now what happenedsucedió one night
209
557000
2000
Creo que debería contarles lo que sucedió una noche
09:34
when all of the sensorssensores stoppeddetenido workingtrabajando.
210
559000
3000
cuando todos los sensores dejaron de funcionar.
09:37
But actuallyactualmente that night, it was even more fundivertido.
211
562000
3000
Esa noche fue en verdad incluso más divertida.
09:40
All the kidsniños from ZaragozaZaragoza camevino to the buildingedificio,
212
565000
2000
Todos los niños de Zaragoza vinieron al edificio
09:42
because the way of engagingatractivo with the buildingedificio becameconvirtió something differentdiferente.
213
567000
3000
porque la manera de interactuar había cambiado un poco.
09:45
Not anymorenunca más a buildingedificio that would openabierto up to let you in,
214
570000
3000
Ya no era un edificio que se abría para dejarte pasar,
09:48
but a buildingedificio that would still make cutscortes and holesagujeros throughmediante the wateragua,
215
573000
3000
sino un edificio que seguía haciendo cortes y agujeros de agua
09:51
and you had to jumpsaltar withoutsin gettingconsiguiendo wetmojado.
216
576000
2000
y uno tenía que saltar para no mojarse.
09:53
(VideoVídeo) (CrowdMultitud Noiseruido)
217
578000
13000
(Video) (Ruido de gente)
10:06
And that was, for us, was very interestinginteresante,
218
591000
2000
Y para nosotros eso fue muy interesante
10:08
because, as architectsarquitectos, as engineersingenieros, as designersdiseñadores,
219
593000
3000
porque como arquitectos, ingenieros, diseñadores,
10:11
we always think about how people will use the things we designdiseño.
220
596000
3000
siempre pensamos en el uso que la gente le dará a nuestros diseños.
10:14
But then reality'sla realidad always unpredictableimpredecible.
221
599000
3000
Pero luego la realidad siempre es impredecible.
10:17
And that's the beautybelleza of doing things
222
602000
2000
Y ésa es la belleza de hacer cosas
10:19
that are used and interactinteractuar with people.
223
604000
2000
para interactuar, que la gente usa.
10:21
Here is an imageimagen then of the buildingedificio
224
606000
2000
Ésta es una imagen del edificio
10:23
with the physicalfísico pixelspíxeles, the pixelspíxeles madehecho of wateragua,
225
608000
2000
con los píxeles físicos, los píxeles de agua,
10:25
and then projectionsproyecciones on them.
226
610000
3000
y de proyecciones sobre ellos.
10:28
And this is what led us to think about
227
613000
2000
Y esto es lo que nos llevó a pensar
10:30
the followingsiguiendo projectproyecto I'll showespectáculo you now.
228
615000
2000
en el siguiente proyecto que les voy a mostrar.
10:32
That's, imagineimagina those pixelspíxeles could actuallyactualmente startcomienzo flyingvolador.
229
617000
3000
Imaginen que esos píxeles pudieran empezar a volar.
10:35
ImagineImagina you could have smallpequeña helicoptershelicópteros
230
620000
2000
Imaginen que pudieran tener pequeños helicópteros
10:37
that movemovimiento in the airaire,
231
622000
2000
en el aire
10:39
and then eachcada of them with a smallpequeña pixelpíxel in changingcambiando lightsluces --
232
624000
3000
y que cada uno tuviese un pequeño píxel que cambia de color
10:42
almostcasi as a cloudnube that can movemovimiento in spaceespacio.
233
627000
3000
como si fuera una nube que se mueve en el espacio.
10:45
Here is the videovídeo.
234
630000
2000
Éste es el video.
10:47
(MusicMúsica)
235
632000
6000
(Música)
10:53
So imagineimagina one helicopterhelicóptero,
236
638000
3000
Imaginen un helicóptero,
10:56
like the one we saw before,
237
641000
3000
como el que vimos antes,
11:01
movingemocionante with othersotros,
238
646000
3000
que se mueve con otros
11:04
in synchronysincronía.
239
649000
2000
en sincronía.
11:06
So you can have this cloudnube.
240
651000
3000
Podríamos formar esta nube,
11:15
You can have a kindtipo of flexibleflexible screenpantalla or displaymonitor, like this --
241
660000
4000
una especie de pantalla flexible como ésta
11:19
a regularregular configurationconfiguración in two dimensionsdimensiones.
242
664000
3000
con una configuración normal en dos dimensiones.
11:29
Or in regularregular, but in threeTres dimensionsdimensiones,
243
674000
3000
O normal, pero en tres dimensiones,
11:32
where the thing that changescambios is the lightligero,
244
677000
2000
en la que lo que cambia es la luz,
11:34
not the pixels'pixeles positionposición.
245
679000
2000
no la posición de los píxeles.
11:46
You can playjugar with a differentdiferente typetipo.
246
691000
2000
Se puede jugar con un tipo diferente.
11:48
ImagineImagina your screenpantalla could just appearAparecer
247
693000
2000
Imaginen que la pantalla apareciera
11:50
in differentdiferente scalesescamas or sizestamaños,
248
695000
3000
en distintas escalas y tamaños,
11:53
differentdiferente typestipos of resolutionresolución.
249
698000
3000
en distintos tipos de resolución.
12:05
But then the wholetodo thing can be
250
710000
2000
Y que luego todo eso pudiera
12:07
just a 3D cloudnube of pixelspíxeles
251
712000
2000
una nube de píxeles en 3D
12:09
that you can approachenfoque and movemovimiento throughmediante it
252
714000
3000
a la que uno puede acercarse, y atravesar,
12:12
and see from manymuchos, manymuchos directionsdirecciones.
253
717000
3000
y ver desde muy diversos ángulos.
12:15
Here is the realreal FlyfireFlyfire
254
720000
2000
Ésta es la verdadera Flyfire
12:17
controlcontrolar and going down to formformar the regularregular gridcuadrícula as before.
255
722000
4000
controlada, yendo hacia abajo para formar una V, como antes.
12:21
When you turngiro on the lightligero, actuallyactualmente you see this. So the samemismo as we saw before.
256
726000
3000
Cuando se enciende la luz, se ve esto. Lo mismo que vimos antes.
12:24
And imagineimagina eachcada of them then controlledrevisado by people.
257
729000
2000
Imaginen cada uno de ellos controlado por una persona.
12:26
You can have eachcada pixelpíxel
258
731000
2000
Podemos tener cada pixel
12:28
havingteniendo an inputentrada that comesproviene from people,
259
733000
2000
con una entrada que viene de personas,
12:30
from people'sla gente movementmovimiento, or so and so.
260
735000
2000
del movimiento de las personas, etc., etc.
12:32
I want to showespectáculo you something here for the first time.
261
737000
3000
Quiero mostrarles algo por primera vez.
12:35
We'veNosotros tenemos been workingtrabajando with RobertoRoberto BolleBolle,
262
740000
2000
Hemos estado trabajando con Roberto Bolle
12:37
one of today'shoy topparte superior balletballet dancersbailarines --
263
742000
2000
-uno de los mejores bailarines de ballet de hoy,
12:39
the étoiletoile at MetropolitanMetropolitano in NewNuevo YorkYork
264
744000
2000
la estrella del Metropolitan de Nueva York
12:41
and LaLa ScalaScala in MilanMilán --
265
746000
2000
y de La Scala de Milán-
12:43
and actuallyactualmente capturedcapturado his movementmovimiento in 3D
266
748000
2000
para capturar sus movimientos en 3D
12:45
in orderorden to use it as an inputentrada for FlyfireFlyfire.
267
750000
3000
y usarlos como entrada para el Flyfire.
12:48
And here you can see RobertoRoberto dancingbailando.
268
753000
3000
Aquí podemos ver a Roberto bailando.
12:53
You see on the left the pixelspíxeles,
269
758000
2000
A la izquierda ven los píxeles,
12:55
the differentdiferente resolutionsresoluciones beingsiendo capturedcapturado.
270
760000
2000
la captura en distintas resoluciones.
12:57
It's bothambos 3D scanningexploración in realreal time
271
762000
2000
Es tanto digitalización 3D en tiempo real
12:59
and motionmovimiento capturecapturar.
272
764000
3000
como captura de movimiento.
13:03
So you can reconstructreconstruir a wholetodo movementmovimiento.
273
768000
3000
Puede reconstruirse todo el movimiento.
13:10
You can go all the way throughmediante.
274
775000
3000
Se puede recorrer todo el camino.
13:16
But then, onceuna vez we have the pixelspíxeles, then you can playjugar with them
275
781000
2000
Y una vez que tenemos los píxeles podemos jugar con ellos,
13:18
and playjugar with colorcolor and movementmovimiento
276
783000
3000
con el color y el movimiento,
13:21
and gravitygravedad and rotationrotación.
277
786000
3000
con la gravedad y la rotación.
13:24
So we want to use this as one of the possibleposible inputsentradas
278
789000
2000
Queremos usar esto como una posible entrada
13:26
for FlyfireFlyfire.
279
791000
2000
para el Flyfire.
13:47
I wanted to showespectáculo you the last projectproyecto we are workingtrabajando on.
280
812000
2000
Quería mostrarles el último proyecto en el que estamos trabajando.
13:49
It's something we're workingtrabajando on for the LondonLondres OlympicsJuegos Olímpicos.
281
814000
2000
Es algo para los Juegos Olímpicos de Londres.
13:51
It's calledllamado The CloudNube.
282
816000
2000
Se llama La Nube.
13:53
And the ideaidea here is, imagineimagina, again,
283
818000
2000
Y la idea es, imaginen otra vez,
13:55
we can involveinvolucrar people
284
820000
2000
que pudiéramos involucrar a la gente
13:57
in doing something and changingcambiando our environmentambiente --
285
822000
3000
para que haga algo y cambie nuestro entorno
14:00
almostcasi to impartimpartir what we call cloudnube raisinglevantamiento --
286
825000
2000
-casi como un criadero de nubes-
14:02
like barngranero raisinglevantamiento, but with a cloudnube.
287
827000
2000
como la cría de granero, pero con una nube.
14:04
ImagineImagina you can have everybodytodos make a smallpequeña donationdonación for one pixelpíxel.
288
829000
4000
Imaginen que pudiéramos hacer que todos donaran un poquito para un píxel.
14:08
And I think what is remarkablenotable
289
833000
2000
Y creo que lo notable
14:10
that has happenedsucedió over the pastpasado couplePareja of yearsaños
290
835000
2000
que ha sucedido en los últimos años
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is that, over the pastpasado couplePareja of decadesdécadas,
291
837000
2000
es que, en las últimas dos décadas,
14:14
we wentfuimos from the physicalfísico worldmundo to the digitaldigital one.
292
839000
3000
pasamos del mundo físico al mundo digital.
14:17
This has been digitizingdigitalizando everything, knowledgeconocimiento,
293
842000
2000
Hemos digitalizado todo, como el conocimiento,
14:19
and makingfabricación that accessibleaccesible throughmediante the InternetInternet.
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844000
2000
y es accesible a través de Internet.
14:21
Now todayhoy, for the first time --
295
846000
2000
Hoy, por primera vez
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and the ObamaObama campaignCampaña showedmostró us this --
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848000
2000
-y la campaña de Obama nos lo mostró-,
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we can go from the digitaldigital worldmundo,
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850000
2000
podemos pasar del mundo digital,
14:27
from the self-organizingautoorganizándose powerpoder of networksredes,
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852000
2000
del poder auto-organizado de las redes,
14:29
to the physicalfísico one.
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854000
2000
al mundo físico.
14:31
This can be, in our casecaso,
300
856000
2000
En nuestro caso, esto puede
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we want to use it for designingdiseño and doing a symbolsímbolo.
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858000
2000
que queramos usarlo para diseñar y hacer un símbolo.
14:35
That meansmedio something builtconstruido in a cityciudad.
302
860000
2000
Eso significaría algo construido en una ciudad.
14:37
But tomorrowmañana it can be,
303
862000
2000
Pero mañana puede ser
14:39
in orderorden to tackleentrada today'shoy pressingprensado challengesdesafíos --
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864000
3000
para abordar los desafíos de hoy:
14:42
think about climateclima changecambio or COCO2 emissionsemisiones --
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867000
2000
piensen en el cambio climático o las emisiones de CO2.
14:44
how we can go from the digitaldigital worldmundo to the physicalfísico one.
306
869000
3000
¿Cómo pasar del mundo digital al mundo físico?
14:47
So the ideaidea that we can actuallyactualmente involveinvolucrar people
307
872000
2000
La idea es que podemos hacer que la gente se involucre
14:49
in doing this thing togetherjuntos, collectivelycolectivamente.
308
874000
2000
en hacer esto juntos, de forma colectiva.
14:51
The cloudnube is a cloudnube, again, madehecho of pixelspíxeles,
309
876000
3000
La nube es una nube, de nuevo, hecha de píxeles
14:54
in the samemismo way as the realreal cloudnube
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879000
2000
de la misma manera que la nube real
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is a cloudnube madehecho of particlespartículas.
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881000
2000
es una nube de partículas.
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And those particlespartículas are wateragua,
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883000
2000
Y esas partículas son agua,
15:00
where our cloudnube is a cloudnube of pixelspíxeles.
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885000
2000
mientras que en nuestra nube son píxeles.
15:02
It's a physicalfísico structureestructura in LondonLondres, but coveredcubierto with pixelspíxeles.
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887000
3000
Es una estructura física en Londres, pero cubierta de píxeles.
15:05
You can movemovimiento insidedentro, have differentdiferente typestipos of experiencesexperiencias.
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890000
2000
Uno puede moverse por dentro, tener distintas experiencias.
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You can actuallyactualmente see from underneathdebajo,
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892000
2000
Puede verse desde abajo, servir para
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sharingcompartiendo the mainprincipal momentsmomentos
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894000
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compartir los momentos principales
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for the OlympicsJuegos Olímpicos in 2012 and beyondmás allá,
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896000
3000
de los Juegos Olímpicos de 2012 y aún más,
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and really usingutilizando it as a way to connectconectar with the communitycomunidad.
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899000
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y puede usarse como una forma de conexión con la comunidad.
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So bothambos the physicalfísico cloudnube in the skycielo
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903000
4000
Así, es tanto una nube física del cielo
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and something you can go to the topparte superior [of],
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907000
3000
como algo a lo que uno puede subir,
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like London'sLondres newnuevo mountaintopcima de la montaña.
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910000
2000
como una nueva cima de Londres.
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You can enterentrar insidedentro it.
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912000
2000
Uno puede entrar ahí
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And a kindtipo of newnuevo digitaldigital beaconFaro for the night --
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como si fuera un nuevo faro digital en la noche,
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but mostmás importantlyen tono rimbombante,
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pero lo más importante es que
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a newnuevo typetipo of experienceexperiencia for anybodynadie who will go to the topparte superior.
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3000
será una nueva experiencia para cualquiera que vaya a la cima.
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Thank you.
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2000
Gracias.
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(ApplauseAplausos)
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2000
(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Amaranta Heredia Jaén

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ABOUT THE SPEAKER
Carlo Ratti - Architect and engineer
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment.

Why you should listen

Carlo Ratti is a civil engineer and architect who teaches at the Massachusetts Institute of Technology, where he directs the SENSEable City Laboratory. This lab studies the built environment of cities -- from street grids to plumbing and garbage systems -- using new kinds of sensors and hand-held electronics that have transformed the way we can describe and understand cities.

Other projects flip this equation -- using data gathered from sensors to actually create dazzling new environments. The Digital Water Pavilion, for instance, reacts to visitors by parting a stream of water to let them visit. And a project for the 2012 Olympics in London turns a pavilion building into a cloud of blinking interactive art. He's opening a research center in Singapore as part of an MIT-led initiative on the Future of Urban Mobility.

For more information on the projects in this talk, visit SENSEable @ TED >>

More profile about the speaker
Carlo Ratti | Speaker | TED.com