ABOUT THE SPEAKER
Radhika Nagpal - Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots.

Why you should listen

With a swarm of 1,024 robots inspired by the design of ant colonies, Radhika Nagpal and her colleagues at Harvard’s SSR research group have redefined expectations for self-organizing robotic systems. Guided by algorithms, Nagpal’s shockingly simple robots guide themselves into a variety of shapes -- an ability that, brought to scale, might lead to applications like disaster rescue, space exploration and beyond.

In addition to her work with biologically inspired robots, Nagpal helped create ROOT, a simple robot to teach coding to would-be programmers through a simple user interface suitable for students of all ages.

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Radhika Nagpal | Speaker | TED.com
TED2017

Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish

Radhika Nagpal: Lo que pueden aprender las máquinas inteligentes de un banco de peces

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Las visiones de ciencia ficción del futuro nos muestran que la inteligencia artificial se construye para replicar nuestra forma de pensar, pero ¿qué pasaría si. en vez de eso, la modeláramos sobre los otros tipos de inteligencia que se encuentran en la naturaleza? La ingeniera robótica Radhika Nagpal estudia la inteligencia colectiva mostrada por los insectos y los bancos de peces, buscando entender sus reglas de juego. En una charla visionaria, presenta su trabajo donde crea poder colectivo artificial y anticipa un futuro donde enjambres de robots trabajan juntos para construir barreras contra inundaciones, polinizar cultivos, monitorizar arrecifes de coral y formar constelaciones de satélites.
- Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio

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00:12
In my earlytemprano daysdías as a graduategraduado studentestudiante,
0
755
2015
En mis primeros días de estudiante
00:14
I wentfuimos on a snorkelingbucear tripviaje
off the coastcosta of the BahamasBahamas.
1
2794
3555
fui a hacer esnórquel,
en la costa de las Bahamas.
00:18
I'd actuallyactualmente never swumnadar
in the oceanOceano before,
2
6789
2949
En realidad, nunca había nadado
en el océano antes,
00:21
so it was a bitpoco terrifyingespantoso.
3
9762
1844
así que fue un poco aterrador.
00:24
What I rememberrecuerda the mostmás is,
as I put my headcabeza in the wateragua
4
12016
3000
Lo que más recuerdo es que,
al meter la cabeza en el agua
00:27
and I was tryingmolesto really harddifícil
to breatherespirar throughmediante the snorkeltubo respirador,
5
15040
4250
y tratar de respirar
a través del esnórquel,
00:31
this hugeenorme groupgrupo
of stripeda rayas yellowamarillo and blacknegro fishpescado
6
19314
5366
un enorme grupo
de peces rayados, amarillos y negros
00:36
camevino straightDerecho at me ...
7
24704
1483
vinieron directamente a mí...
00:38
and I just frozecongelado.
8
26817
1397
y me quedé helada.
00:40
And then, as if it had
suddenlyrepentinamente changedcambiado its mindmente,
9
28975
3613
Y entonces, como si hubieran
cambiado repentinamente de opinión,
00:44
camevino towardshacia me
and then swerveddesviado to the right
10
32612
2437
vinieron hacia mí y
y luego giraron a la derecha
00:47
and wentfuimos right around me.
11
35073
1515
y se me acercaron.
00:48
It was absolutelyabsolutamente mesmerizinghipnotizante.
12
36920
1526
Fue absolutamente fascinante.
00:50
Maybe manymuchos of you
have had this experienceexperiencia.
13
38470
2182
Tal vez muchos de Uds.
han tenido esta experiencia.
00:53
Of coursecurso, there's the colorcolor
and the beautybelleza of it,
14
41239
3422
Por supuesto, está el color
y la belleza de esto,
00:56
but there was alsoademás
just the sheerescarpado onenessunidad of it,
15
44685
2928
pero también fue solo
la pura unidad de ello,
00:59
as if it wasn'tno fue hundredscientos of fishpescado
16
47637
2343
no como si fueran cientos de peces
01:02
but a singlesoltero entityentidad
with a singlesoltero collectivecolectivo mindmente
17
50004
3135
sino una sola entidad
con una sola mente colectiva
01:05
that was makingfabricación decisionsdecisiones.
18
53163
1507
que estaba tomando decisiones.
01:07
When I look back, I think that experienceexperiencia
really endedterminado up determiningdeterminando
19
55666
3682
Cuando miro hacia atrás, creo
que esto realmente determinó
01:11
what I've workedtrabajó on for mostmás of my careercarrera.
20
59372
2222
en lo que trabajaría la
mayoría de mi carrera.
01:16
I'm a computercomputadora scientistcientífico,
21
64157
1280
Soy científica en informática
01:17
and the fieldcampo that I work in
is artificialartificial intelligenceinteligencia.
22
65461
2747
y trabajo en inteligencia artificial.
01:20
And a keyllave themetema in AIAI
23
68639
1517
Y un tema clave en IA
01:22
is beingsiendo ablepoder to understandentender intelligenceinteligencia
by creatingcreando our ownpropio computationalcomputacional systemssistemas
24
70180
4443
es ser capaz de entender la inteligencia
creando nuestros propios sistemas
01:26
that displaymonitor intelligenceinteligencia
the way we see it in naturenaturaleza.
25
74647
3253
que muestren inteligencia
como la vemos en la naturaleza.
01:30
Now, mostmás popularpopular viewspuntos de vista of AIAI, of coursecurso,
come from scienceciencia fictionficción and the moviespelículas,
26
78467
4438
Las opiniones más populares de IA, vienen
de la ciencia ficción y las películas
01:34
and I'm personallypersonalmente a biggrande StarEstrella WarsGuerras fanventilador.
27
82929
2577
y yo soy una gran fan de Star Wars.
01:38
But that tendstiende to be a very human-centriccentrado en el ser humano
viewver of intelligenceinteligencia.
28
86501
3889
Pero eso tiende a una visión
de la inteligencia muy humana.
01:43
When you think of a fishpescado schoolcolegio,
29
91144
2207
Cuando se piensa en un banco de peces
01:45
or when I think of a flockrebaño of starlingsestorninos,
30
93375
2953
o en una familia de estorninos,
01:48
that feelssiente like a really differentdiferente
kindtipo of intelligenceinteligencia.
31
96352
3340
se siente como otro tipo de inteligencia.
01:52
For startersprincipiantes, any one fishpescado is just so tinyminúsculo
32
100945
3913
Para empezar, cualquier pez es tan pequeño
01:56
comparedcomparado to the sheerescarpado sizetamaño
of the collectivecolectivo,
33
104882
2887
comparado con el tamaño total
del colectivo
01:59
so it seemsparece that any one individualindividual
34
107793
3110
que parece que cualquier individuo
02:02
would have a really limitedlimitado
and myopicmiope viewver of what's going on,
35
110927
2993
tendría un alcance realmente limitado
y miope de lo que pasa.
02:05
and intelligenceinteligencia
isn't really about the individualindividual
36
113944
2334
y la inteligencia no trata de individuos
02:08
but somehowde algun modo a propertypropiedad
of the groupgrupo itselfsí mismo.
37
116302
2677
sino de alguna manera de
una propiedad del grupo mismo.
02:12
SecondlyEn segundo lugar, and the thing
that I still find mostmás remarkablenotable,
38
120118
3231
En segundo lugar, y lo que que
todavía encuentro más notable,
02:15
is that we know that there are no leaderslíderes
supervisingsupervisando this fishpescado schoolcolegio.
39
123373
5032
es que sabemos que no hay líderes
supervisando estos peces.
02:21
InsteadEn lugar, this incredibleincreíble
collectivecolectivo mindmente behaviorcomportamiento
40
129163
3501
En vez de eso, este increíble
comportamiento mental colectivo
02:24
is emergingemergentes purelypuramente from the interactionsinteracciones
of one fishpescado and anotherotro.
41
132688
4532
está emergiendo puramente de las
interacciones de un pez y otro.
02:29
SomehowDe algun modo, there are these interactionsinteracciones
or rulesreglas of engagementcompromiso
42
137244
3968
De alguna manera, estas interacciones
o reglas de juego
02:33
betweenEntre neighboringvecino fishpescado
43
141236
1755
entre peces vecinos
02:35
that make it all work out.
44
143015
1467
hacen que todo funcione.
02:37
So the questionpregunta for AIAI then becomesse convierte,
45
145736
2651
Así que la pregunta para IA
se convierte en:
02:40
what are those rulesreglas of engagementcompromiso
that leaddirigir to this kindtipo of intelligenceinteligencia,
46
148411
4158
¿cuáles son esas reglas de juego
que llevan a este tipo de inteligencia?
02:44
and of coursecurso, can we createcrear our ownpropio?
47
152593
1907
y claro, ¿podemos crear la nuestra?
02:46
And that's the primaryprimario thing
that I work on with my teamequipo in my lablaboratorio.
48
154999
3587
Y eso es lo principal en que
trabajo con mi equipo en mi laboratorio.
02:50
We work on it throughmediante theoryteoría,
49
158943
1637
Trabajamos en ello a través de la teoría,
02:52
looking at abstractabstracto ruleregla systemssistemas
50
160604
2348
mirando los sistemas de reglas abstractas
02:54
and thinkingpensando about
the mathematicsmatemáticas behinddetrás it.
51
162976
2349
y pensando en las matemáticas de fondo.
02:57
We alsoademás do it throughmediante biologybiología,
workingtrabajando closelycercanamente with experimentalistsexperimentalistas.
52
165897
4285
También lo hacemos mediante la biología,
en conjunto con los experimentalistas.
03:02
But mostlyprincipalmente, we do it throughmediante roboticsrobótica,
53
170579
1953
Pero, sobre todo, a través de la robótica
03:04
where we try to createcrear
our ownpropio collectivecolectivo systemssistemas
54
172556
3904
donde intentamos crear
nuestros propios sistemas colectivos
03:08
that can do the kindsclases of things
that we see in naturenaturaleza,
55
176484
2707
que puedan hacer el tipo de cosas
como en la naturaleza,
03:11
or at leastmenos try to.
56
179215
1237
o al menos intentarlo.
03:13
One of our first roboticrobótico questsmisiones
alonga lo largo this linelínea
57
181907
2804
Una de nuestras primeras misiones
robóticas en esta línea
03:16
was to createcrear our very ownpropio colonycolonia
of a thousandmil robotsrobots.
58
184735
4045
fue crear nuestra propia colonia
de mil robots.
03:21
So very simplesencillo robotsrobots,
59
189140
1334
Robots muy simples,
03:22
but they could be programmedprogramado
to exhibitexposición collectivecolectivo intelligenceinteligencia,
60
190498
3603
pero que podrían ser programados
para exhibir inteligencia colectiva,
03:26
and that's what we were ablepoder to do.
61
194125
1729
y eso es lo que pudimos hacer.
03:28
So this is what a singlesoltero robotrobot looksmiradas like.
62
196194
2032
Así que así es como se ve un robot.
03:30
It's quitebastante smallpequeña,
about the sizetamaño of a quartertrimestre,
63
198250
2523
Es bastante pequeño,
del tamaño de una moneda,
03:32
and you can programprograma how it movesmovimientos,
64
200797
2310
y se puede programar cómo se mueven,
03:35
but it can alsoademás wirelesslyde forma inalámbrica
communicatecomunicar with other robotsrobots,
65
203131
3416
pero también pueden comunicarse
inalámbricamente con otros robots,
03:38
and it can measuremedida distancesdistancias from them.
66
206571
2167
y puede medir las distancias entre ellos.
03:40
And so now we can startcomienzo to programprograma
exactlyexactamente an interactionInteracción,
67
208762
3476
Ahora podemos empezar a programar
exactamente una interacción,
03:44
a ruleregla of engagementcompromiso betweenEntre neighborsvecinos.
68
212262
2094
una regla de juego entre vecinos.
03:46
And onceuna vez we have this systemsistema,
69
214713
1894
Y una vez que tengamos este sistema,
03:48
we can startcomienzo to programprograma manymuchos
differentdiferente kindsclases of rulesreglas of engagementcompromiso
70
216631
3416
podemos empezar a programar
diferentes tipos de reglas de juego.
03:52
that you would see in naturenaturaleza.
71
220071
1506
como se vería en la naturaleza.
03:53
So for exampleejemplo,
spontaneousespontáneo synchronizationsincronización,
72
221601
2976
Así, por ejemplo, una
sincronización espontánea,
03:56
how audiencesaudiencias are clappingaplausos
and suddenlyrepentinamente startcomienzo all clappingaplausos togetherjuntos,
73
224601
5238
cómo aplaude el público
y de repente empiezan a aplaudir juntos,
04:01
the firefliesluciérnagas flashingbrillante togetherjuntos.
74
229863
2068
las luciérnagas brillando juntas.
04:06
We can programprograma rulesreglas
for patternpatrón formationformación,
75
234919
2691
Podemos programar reglas
para la formación de patrones,
04:09
how cellsCélulas in a tissuetejido
76
237634
1786
cómo las células en un tejido
04:11
determinedeterminar what rolepapel
they're going to take on
77
239444
2102
determinar qué papel van a asumir
04:13
and setconjunto the patternspatrones of our bodiescuerpos.
78
241570
1706
y fijar los patrones del cuerpo.
04:17
We can programprograma rulesreglas for migrationmigración,
79
245045
2089
Podemos programar reglas
para la migración,
04:19
and in this way, we're really learningaprendizaje
from nature'sla naturaleza rulesreglas.
80
247158
2977
y de esta manera, aprendemos
de las reglas de la naturaleza.
04:22
But we can alsoademás take it a steppaso furtherpromover.
81
250595
2647
Pero también podemos
ir un paso más allá.
04:25
We can actuallyactualmente take these rulesreglas
that we'venosotros tenemos learnedaprendido from naturenaturaleza
82
253266
2992
Podemos tomar las reglas
que hemos aprendido de la naturaleza
04:28
and combinecombinar them and createcrear
entirelyenteramente newnuevo collectivecolectivo behaviorscomportamientos
83
256282
3794
y combinarlas y crear
conductas colectivas completamente nuevas
04:32
of our very ownpropio.
84
260100
1198
propiamente nuestras.
04:33
So for exampleejemplo,
85
261960
1478
Así que, por ejemplo,
04:35
imagineimagina that you had
two differentdiferente kindsclases of rulesreglas.
86
263462
2352
imaginen tener
dos tipos diferentes de reglas.
04:38
So your first ruleregla is a motionmovimiento ruleregla
87
266374
2119
La primera regla es una de moción
04:40
where a movingemocionante robotrobot can movemovimiento
around other stationaryestacionario robotsrobots.
88
268517
4341
donde un robot en movimiento puede moverse
alrededor de otros estáticos.
04:44
And your secondsegundo ruleregla is a patternpatrón ruleregla
89
272882
1811
Y la segunda regla es una regla patrón
04:46
where a robotrobot takes on a colorcolor
basedbasado on its two nearestmás cercano neighborsvecinos.
90
274717
3157
en que un robot toma el color
de sus dos vecinos más cercanos.
04:50
So if I startcomienzo with a blobgota of robotsrobots
in a little patternpatrón seedsemilla,
91
278679
3445
Así que si empiezo con una pizca de robots
en una pequeña semilla patrón.
04:54
it turnsvueltas out that these two rulesreglas
are sufficientsuficiente for the groupgrupo
92
282148
2906
resulta que estas dos reglas
son suficientes para que el grupo
04:57
to be ablepoder to self-assembleautoensamblarse
a simplesencillo linelínea patternpatrón.
93
285078
2752
pueda autoensamblarse
en un simple patrón de líneas.
05:01
And if I have more
complicatedComplicado patternpatrón rulesreglas,
94
289114
2544
Y si las reglas son más complicadas,
05:03
and I designdiseño errorerror correctioncorrección rulesreglas,
95
291682
2317
y diseño reglas de corrección de errores,
05:06
we can actuallyactualmente createcrear really,
really complicatedComplicado selfyo assembliesasambleas,
96
294023
3097
realmente podemos crear
ensambles muy complejos,
05:09
and here'saquí está what that looksmiradas like.
97
297144
1644
que se ven así.
05:11
So here, you're going to see
a thousandmil robotsrobots
98
299874
2985
Así que aquí, van a ver
miles de robots
05:14
that are workingtrabajando togetherjuntos
to self-assembleautoensamblarse the lettercarta K.
99
302883
3462
que trabajan juntos
para ensamblar la letra K.
05:18
The K is on its sidelado.
100
306369
1306
La K está tumbada.
05:20
And the importantimportante thing
is that no one is in chargecargar.
101
308223
2731
Y lo importante es que
nadie está al mando.
05:22
So any singlesoltero robotrobot is only talkinghablando
to a smallpequeña numbernúmero of robotsrobots nearbycerca it,
102
310978
4825
Así que cualquier robot solo habla
a un pequeño número de robots cercanos,
05:27
and it's usingutilizando its motionmovimiento ruleregla
to movemovimiento around the half-builtmedio construido structureestructura
103
315827
3937
y usa su regla de moción para moverse
05:31
just looking for a placelugar to fitajuste in
basedbasado on its patternpatrón rulesreglas.
104
319788
3007
buscando un lugar para encajar
basado en sus reglas del patrón.
05:35
And even thoughaunque no robotrobot
is doing anything perfectlyperfectamente,
105
323794
4398
Y aunque ningún robot
hace nada perfectamente,
05:40
the rulesreglas are suchtal that we can get
the collectivecolectivo to do its goalGol
106
328216
3660
las reglas son tales que podemos conseguir
colectivamente lograr el objetivo
05:43
robustlyrobustamente togetherjuntos.
107
331900
1473
sólidamente juntos.
05:46
And the illusionespejismo becomesse convierte
almostcasi so perfectPerfecto, you know --
108
334033
2982
Y la ilusión se convierte en
casi tan perfecta, saben...
05:49
you just startcomienzo to not even noticedarse cuenta
that they're individualindividual robotsrobots at all,
109
337039
3416
que uno empieza a no darte cuenta
de que son robots individuales
05:52
and it becomesse convierte a singlesoltero entityentidad,
110
340479
1683
y se convierten en una sola entidad,
05:54
kindtipo of like the schoolcolegio of fishpescado.
111
342186
1721
como el banco de peces.
06:00
So these are robotsrobots and rulesreglas
in two dimensionsdimensiones,
112
348013
2739
Estos son robots y reglas
en dos dimensiones,
06:02
but we can alsoademás think about robotsrobots
and rulesreglas in threeTres dimensionsdimensiones.
113
350776
3311
pero también podemos pensar en robots
y reglas en tres dimensiones.
06:06
So what if we could createcrear robotsrobots
that could buildconstruir togetherjuntos?
114
354111
3603
¿Y si pudiéramos crear robots
que podrían construir juntos?
06:10
And here, we can take inspirationinspiración
from socialsocial insectsinsectos.
115
358576
3255
Y para eso podemos inspirarnos
en los insectos sociables.
06:14
So if you think about
mound-buildingconstrucción de montículos termitestermitas
116
362189
2660
Si piensan en
termitas que construyen montículos
06:16
or you think about armyEjército antshormigas,
117
364873
2052
o en ejércitos de hormigas.
06:18
they createcrear incredibleincreíble,
complexcomplejo nestnido structuresestructuras out of mudbarro
118
366949
4253
que crean estructuras increíblemente
complejas de nidos de barro
06:23
and even out of theirsu ownpropio bodiescuerpos.
119
371226
2144
e incluso de sus propios cuerpos.
06:26
And like the systemsistema I showedmostró you before,
120
374602
2220
Y como el sistema que mostré antes,
06:28
these insectsinsectos actuallyactualmente
alsoademás have patternpatrón rulesreglas
121
376846
2970
estos insectos en realidad
también tienen reglas de patrón
06:31
that help them determinedeterminar what to buildconstruir,
122
379840
2038
que les ayudan a determinar qué construir,
06:33
but the patternpatrón can be madehecho
out of other insectsinsectos,
123
381902
2302
pero el patrón puede hacerse
de otros insectos
06:36
or it could be madehecho out of mudbarro.
124
384228
1787
o de barro.
06:39
And we can use that samemismo ideaidea
to createcrear rulesreglas for robotsrobots.
125
387178
4361
Y podemos usar la misma idea
para crear reglas para robots.
06:44
So here, you're going to see
some simulatedsimulado robotsrobots.
126
392221
3161
Así que aquí pueden ver
algunos robots simulados.
06:47
So the simulatedsimulado robotrobot has a motionmovimiento ruleregla,
127
395406
2483
donde el robot simulado
tiene reglas para moverse
06:49
whichcual is how it traversesatraviesa
throughmediante the structureestructura,
128
397913
2333
con las que atraviesa la estructura,
06:52
looking for a placelugar to fitajuste in,
129
400270
1997
buscando un lugar para encajar,
06:54
and it has patternpatrón rulesreglas
where it looksmiradas at groupsgrupos of blocksbloques
130
402291
3000
y tiene reglas de patrón
donde se examinan grupos de bloques
06:57
to decidedecidir whethersi to placelugar a blockbloquear.
131
405315
2205
para decidir si colocar o no un bloque.
07:00
And with the right motionmovimiento rulesreglas
and the right patternpatrón rulesreglas,
132
408644
3063
Y con las correctas reglas
de moción y de patrón
07:03
we can actuallyactualmente get the robotsrobots
to buildconstruir whateverlo que sea we want.
133
411731
3635
podemos conseguir que los robots
construyan lo que queramos.
07:08
And of coursecurso, everybodytodos wants
theirsu ownpropio towertorre.
134
416197
2691
Y por supuesto, todo el mundo quiere
su propia torre.
07:11
(LaughterRisa)
135
419350
1982
(Risas)
07:14
So onceuna vez we have these rulesreglas,
136
422000
1684
Así que cuando
tengamos esas reglas,
07:15
we can startcomienzo to createcrear the robotrobot bodiescuerpos
that go with these rulesreglas.
137
423708
3166
podemos empezar a crear
los robots que sigan las reglas.
07:18
So here, you see a robotrobot
that can climbescalada over blocksbloques,
138
426898
3309
Vean un robot
que puede trepar los bloques,
07:22
but it can alsoademás liftascensor and movemovimiento these blocksbloques
139
430231
2681
pero también puede levantarlos y moverlos
07:24
and it can startcomienzo to editeditar
the very structureestructura that it's on.
140
432936
2697
y puede editar la propia
estructura donde está.
07:28
But with these rulesreglas,
141
436617
1148
Pero con estas reglas,
07:29
this is really only one kindtipo of robotrobot bodycuerpo
that you could imagineimagina.
142
437789
3479
en realidad, este es solo uno
de los cuerpos imaginables
07:33
You could imagineimagina
manymuchos differentdiferente kindsclases of robotrobot bodiescuerpos.
143
441292
2579
Pueden imaginarse
diferentes tipos de cuerpos.
07:35
So if you think about robotsrobots
that maybe could movemovimiento sandbagssacos de arena
144
443895
4610
Si piensan en robots
que mueven sacos de arena
07:40
and could help buildconstruir leveesdiques,
145
448529
2549
para ayudar a construir diques,
07:43
or we could think of robotsrobots
that builtconstruido out of softsuave materialsmateriales
146
451102
4301
o en robots que construyen
con materiales blandos
07:47
and workedtrabajó togetherjuntos
to shoreapuntalar up a collapsedcolapsado buildingedificio --
147
455427
3644
trabajando juntos
para apuntalar un edificio derrumbado...
07:51
so just the samemismo kindtipo of rulesreglas
in differentdiferente kindsclases of bodiescuerpos.
148
459095
2998
el mismo tipo de reglas
en diferentes tipos de cuerpos.
07:56
Or if, like my groupgrupo, you are completelycompletamente
obsessedobsesionado with armyEjército antshormigas,
149
464210
4223
O si, como en mi grupo, completamente
obsesionados con ejércitos de hormigas,
08:00
then maybe one day we can make robotsrobots
that can climbescalada over literallyliteralmente anything
150
468457
4374
quizás algún día podamos hacer robots
que trepen sobre cualquier cosa
08:04
includingincluso other membersmiembros of theirsu tribetribu,
151
472855
2174
incluyendo a miembros de su tribu,
08:07
and self-assembleautoensamblarse things
out of theirsu ownpropio bodiescuerpos.
152
475053
2349
y ensamblar cosas
de sus propios cuerpos.
08:10
OnceUna vez you understandentender the rulesreglas,
153
478137
1681
Una vez conocidas las reglas,
08:11
just manymuchos differentdiferente kindsclases
of robotrobot visionsvisiones becomevolverse possibleposible.
154
479842
3379
se hacen posibles muchos tipos
diferentes de visiones de robots.
08:18
And comingviniendo back to the snorkelingbucear tripviaje,
155
486792
2234
Y volviendo al viaje con esnórquel,
08:21
we actuallyactualmente understandentender a great dealacuerdo
about the rulesreglas that fishpescado schoolsescuelas use.
156
489050
5345
realmente entendemos mucho de las
reglas usadas por los bancos de peces.
08:26
So if we can inventinventar
the bodiescuerpos to go with that,
157
494769
2836
Así que si podemos inventar
los cuerpos que vayan con eso,
08:29
then maybe there is a futurefuturo
158
497629
1428
tal vez haya un futuro
08:31
where I and my groupgrupo will get to snorkeltubo respirador
with a fishpescado schoolcolegio of our ownpropio creationcreación.
159
499081
4522
en el que mi grupo pueda nadar
con peces creados por nosotros.
08:40
EachCada of these systemssistemas that I showedmostró you
160
508850
2129
Cada uno de los sistemas que les mostré
08:43
bringstrae us closercerca to havingteniendo
the mathematicalmatemático and the conceptualconceptual toolsherramientas
161
511003
4277
nos acerca a tener las herramientas
matemáticas y conceptuales
08:47
to createcrear our ownpropio versionsversiones
of collectivecolectivo powerpoder,
162
515304
3381
para crear nuestras propias versiones
del poder colectivo,
08:50
and this can enablehabilitar manymuchos differentdiferente kindsclases
of futurefuturo applicationsaplicaciones,
163
518709
3001
permitiendo muchas clases diferentes
de futuras aplicaciones.
08:53
whethersi you think about robotsrobots
that buildconstruir floodinundar barriersbarreras
164
521734
3164
Ya bien si piensan en robots que
construyen barreras contra inundaciones
08:56
or you think about roboticrobótico beeabeja coloniescolonias
that could pollinatepolinizar cropscosechas
165
524922
4297
o en colonias de abejas robóticas
que podrían polinizar los cultivos
09:01
or underwatersubmarino schoolsescuelas of robotsrobots
that monitormonitor coralcoral reefsarrecifes,
166
529243
3524
o escuelas submarinas de robots
que monitorizan los arrecifes de coral,
09:04
or if we reachalcanzar for the starsestrellas
and we thinkingpensando about programmingprogramación
167
532791
3103
o si tratamos de alcanzar las estrellas
y pensamos en programar
09:07
constellationsconstelaciones of satellitessatélites.
168
535918
1619
constelaciones de satélites.
09:10
In eachcada of these systemssistemas,
169
538148
1612
En cada uno de estos sistemas,
09:11
beingsiendo ablepoder to understandentender
how to designdiseño the rulesreglas of engagementcompromiso
170
539784
3547
ser capaz de entender
cómo diseñar las reglas del juego
09:15
and beingsiendo ablepoder to createcrear
good collectivecolectivo behaviorcomportamiento
171
543355
2514
y ser capaz de crear
buena conducta colectiva
09:17
becomesse convierte a keyllave to realizingdándose cuenta these visionsvisiones.
172
545893
2374
son clave para hacer cumplir
estas visiones.
09:22
So, so farlejos I've talkedhabló about
rulesreglas for insectsinsectos and for fishpescado
173
550742
4107
Hasta ahora he hablado sobre
normas para insectos y peces
09:26
and for robotsrobots,
174
554873
2369
y para robots,
09:29
but what about the rulesreglas that applyaplicar
to our ownpropio humanhumano collectivecolectivo?
175
557266
3103
¿y de las reglas que se aplican
a nuestro propio colectivo humano?
09:32
And the last thought
that I'd like to leavesalir you with
176
560866
2430
El último pensamiento
que me gustaría dejarles
09:35
is that scienceciencia is of coursecurso itselfsí mismo
177
563320
1681
es que la ciencia es, por
supuesto, ella misma
09:37
an incredibleincreíble manifestationmanifestación
of collectivecolectivo intelligenceinteligencia,
178
565025
3484
una manifestación increíble
de la inteligencia colectiva,
09:40
but unlikediferente a the beautifulhermosa
fishpescado schoolsescuelas that I studyestudiar,
179
568533
3318
pero a diferencia de los hermosos
bancos de peces que estudio,
09:43
I feel we still have a much longermás
evolutionaryevolutivo pathcamino to walkcaminar.
180
571875
3943
siento que todavía nos queda un
gran camino evolutivo por recorrer.
09:48
So in additionadición to workingtrabajando on improvingmejorando
the scienceciencia of robotrobot collectivescolectivos,
181
576746
4604
Así que además de trabajar para mejorar
la ciencia de los robots colectivos,
09:53
I alsoademás work on creatingcreando robotsrobots
and thinkingpensando about rulesreglas
182
581374
3277
también trabajo en la creación
de robots y pensar en las reglas
09:56
that will improvemejorar
our ownpropio scientificcientífico collectivecolectivo.
183
584675
2460
que mejorarán nuestra
propia colectividad científica.
10:00
There's this sayingdiciendo that I love:
184
588198
1668
Hay un dicho que me encanta:
10:01
who does scienceciencia
determinesdetermina what scienceciencia getsse pone donehecho.
185
589890
3404
quien hace ciencia determina
lo que la ciencia produce.
10:06
ImagineImagina a societysociedad
186
594239
2941
Imaginen una sociedad
10:09
where we had rulesreglas of engagementcompromiso
187
597204
1651
con reglas de juego
10:10
where everycada childniño grewcreció up believingcreyendo
that they could standestar here
188
598879
3303
donde cada niño puede crecer
pensando que puede estar aquí
10:14
and be a technologisttecnólogo of the futurefuturo,
189
602206
2422
y ser un tecnólogo del futuro,
10:16
or where everycada adultadulto
190
604652
1501
o donde cada adulto
10:18
believedcreído that they had the abilitycapacidad
not just to understandentender but to changecambio
191
606177
4119
crea tener la habilidad
no solo para entender, sino para cambiar
10:22
how scienceciencia and technologytecnología
impactsimpactos theirsu everydaycada día livesvive.
192
610320
3555
cómo la ciencia y la tecnología
impactan en su vida cotidiana.
10:26
What would that societysociedad look like?
193
614820
1899
¿Cómo sería esa sociedad?
10:30
I believe that we can do that.
194
618386
1508
Creo que podemos hacerlo.
10:31
I believe that we can chooseescoger our rulesreglas,
195
619918
2291
Creo que podemos elegir nuestras reglas,
y nosotros como ingenieros
no solo diseñamos robots,
10:34
and we engineeringeniero not just robotsrobots
196
622233
1757
10:36
but we can engineeringeniero
our ownpropio humanhumano collectivecolectivo,
197
624014
2596
sino podemos hacer crear
nuestro propio colectivo humano,
10:38
and if we do and when we do,
it will be beautifulhermosa.
198
626634
3834
y si lo hacemos y cuando lo hagamos,
será hermoso.
10:42
Thank you.
199
630492
1151
Gracias.
10:43
(ApplauseAplausos)
200
631667
6547
(Aplausos)
Translated by Silvina Katz
Reviewed by Ciro Gomez

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ABOUT THE SPEAKER
Radhika Nagpal - Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots.

Why you should listen

With a swarm of 1,024 robots inspired by the design of ant colonies, Radhika Nagpal and her colleagues at Harvard’s SSR research group have redefined expectations for self-organizing robotic systems. Guided by algorithms, Nagpal’s shockingly simple robots guide themselves into a variety of shapes -- an ability that, brought to scale, might lead to applications like disaster rescue, space exploration and beyond.

In addition to her work with biologically inspired robots, Nagpal helped create ROOT, a simple robot to teach coding to would-be programmers through a simple user interface suitable for students of all ages.

More profile about the speaker
Radhika Nagpal | Speaker | TED.com