ABOUT THE SPEAKER
Robert Full - Biologist
Robert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering.

Why you should listen

UC Berkeley biologist Robert Full is fascinated by the motion of creatures like cockroaches, crabs and geckos having many legs, unusual feet or talented tails. He has led an effort to demonstrate the value of learning from Nature by the creating interdisciplinary collaborations of biologists, engineers, mathematicians and computer scientists from academia and industry. He founded CiBER, the Center for interdisciplinary Bio-inspiration in Education and Research, and the Poly-PEDAL Laboratory, which studies the Performance, Energetics and Dynamics of Animal Locomotion (PEDAL) in many-footed creatures (Poly).

His research shows how studying a diversity of animals leads to the discovery of general principles which inspire the design of novel circuits, artificial muscles, exoskeletons, versatile scampering legged search-and-rescue robots and synthetic self-cleaning dry adhesives based on gecko feet. He is passionate about discovery-based education leading to innovation -- and he even helped Pixar’s insect animations in the film A Bug's Life.

More profile about the speaker
Robert Full | Speaker | TED.com
TED2002

Robert Full: Robots inspired by cockroach ingenuity

Robert Full, l'ingénierie et l'évolution

Filmed:
1,087,679 views

Les insectes et les animaux ont développé des capacités étonnantes, mais, comme Robert Full le précise, nombre d'animaux ont encore beaucoup à nous apprendre. Il suffit juste de copier ce dont nous avons besoin. Il nous montre comment les ingénieurs peuvent apprendre des animaux.
- Biologist
Robert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:19
WelcomeBienvenue. If I could have the first slidefaire glisser, please?
0
1000
5000
Bonjour. Pourrais-je avoir le premier slide s'il vous plait?
00:33
ContraryContraire to calculationscalculs madefabriqué by some engineersingénieurs, beesabeilles can flymouche,
1
15000
5000
Contrairement aux calculs de certains ingénieurs, les abeilles peuvent voler,
00:38
dolphinsdauphins can swimnager, and geckosgeckos can even climbmontée
2
20000
7000
les dauphins peuvent nager, et les geckos peuvent toujours
00:45
up the smoothestplus lisse surfacessurfaces. Now, what I want to do, in the shortcourt time I have,
3
27000
6000
grimper sur les surfaces les plus lisses. Maintenant ce que je veux faire, dans le peu de temps dont je dispose,
00:51
is to try to allowpermettre eachchaque of you to experienceexpérience
4
33000
4000
c'est de permettre à chacun de vous d'essayer,
00:55
the thrillfrisson of revealingrévélateur nature'sla nature designconception.
5
37000
6000
en quelque sorte, de découvrir ce que la nature à su mettre au point.
01:01
I get to do this all the time, and it's just incredibleincroyable.
6
43000
2000
J'essaye de le faire tout le temps, c'est tout bonnement incroyable.
01:03
I want to try to sharepartager just a little bitbit of that with you in this presentationprésentation.
7
45000
6000
Je vais essayer de vous le faire partager un peu avec cette présentation.
01:09
The challengedéfi of looking at nature'sla nature designsconceptions --
8
51000
2000
"Le challenge de découvrir les inventions de la nature"
01:11
and I'll tell you the way that we perceivepercevoir it, and the way we'venous avons used it.
9
53000
4000
et je vais vous dire la façon dont nous le percevons, et la façon dont nous l'utilisons.
01:15
The challengedéfi, of coursecours, is to answerrépondre this questionquestion:
10
57000
2000
La difficulté bien sûr est de répondre à cette question :
01:17
what permitspermis this extraordinaryextraordinaire performanceperformance of animalsanimaux
11
59000
3000
Quelle est l'extraordinaire capacité de cet animal
01:20
that allowspermet them basicallyen gros to go anywherenulle part?
12
62000
3000
qui lui permet d'aller où il le désire?
01:23
And if we could figurefigure that out, how can we implementmettre en place those designsconceptions?
13
65000
7000
Si nous pouvions l'utiliser, dans quel domaine pourrions-nous le faire?
01:30
Well, manybeaucoup biologistsbiologistes will tell engineersingénieurs, and othersautres,
14
72000
3000
Donc, beaucoup de biologistes diront aux ingénieurs et aux autres,
01:33
organismsorganismes have millionsdes millions of yearsannées to get it right;
15
75000
3000
les êtres vivants ont eu des millions d'années pour tout mettre au point,
01:36
they're spectacularspectaculaire; they can do everything wonderfullymerveilleusement well.
16
78000
3000
ils sont spectaculaires, ils peuvent tout faire extrêmement bien.
01:39
So, the answerrépondre is bio-mimicrybio-mimétisme: just copycopie naturela nature directlydirectement.
17
81000
4000
Et le mieux à faire est la "biomimicry" : juste copier directement ce que la nature a fait.
01:43
We know from workingtravail on animalsanimaux that the truthvérité is
18
85000
5000
Nous savons, à force de travailler sur les animaux, que ces solutions
01:48
that's exactlyexactement what you don't want to do -- because evolutionévolution workstravaux
19
90000
4000
sont opposées à ce que chacun essaye de faire. En effet l'évolution est basée
01:52
on the just-good-enoughjuste bon-assez principleprincipe, not on a perfectingperfectionnant principleprincipe.
20
94000
3000
sur le principe du "juste suffisant", pas sur la perfection.
01:55
And the constraintscontraintes in buildingbâtiment any organismorganisme, when you look at it,
21
97000
4000
Et les contraintes à l'origine de tout organisme sont, à bien y regarder,
01:59
are really severesévère. NaturalNaturel technologiesles technologies have incredibleincroyable constraintscontraintes.
22
101000
5000
très strictes. Les technologies de la nature sont incroyablement contraintes.
02:04
Think about it. If you were an engineeringénieur and I told you
23
106000
3000
Réfléchissez y. Si vous étiez un ingénieur et que je vous disais
02:07
that you had to buildconstruire an automobilevoiture, but it had to startdébut off to be this biggros,
24
109000
5000
que vous avez à construire une automobile qui doit être de cette taille au début,
02:12
then it had to growcroître to be fullplein sizeTaille and had to work everychaque stepétape alongle long de the way.
25
114000
4000
puis qui doit grandir jusqu'à avoir sa taille normale et qui enfin doit fonctionner à chaque étape de sa croissance.
02:16
Or think about the factfait that if you buildconstruire an automobilevoiture, I'll tell you that you alsoaussi -- insideà l'intérieur it --
26
118000
4000
Dites vous aussi que si vous construisiez cette automobile, vous devriez aussi
02:20
have to put a factoryusine that allowspermet you to make anotherun autre automobilevoiture.
27
122000
4000
mettre une usine capable de fabriquer une seconde automobile à l'intérieur.
02:24
(LaughterRires)
28
126000
2000
(Rires)
02:26
And you can absolutelyabsolument never, absolutelyabsolument never, because of historyhistoire
29
128000
4000
Or, vous ne pouvez jamais, absolument jamais, en raison de l'histoire
02:30
and the inheritedhérité planplan, startdébut with a cleannettoyer slateardoise.
30
132000
4000
et du principe d'héritage, commencer à partir de rien.
02:34
So, organismsorganismes have this importantimportant historyhistoire.
31
136000
3000
Les organismes ont cet historique si important.
02:37
Really evolutionévolution workstravaux more like a tinkererbricoleur than an engineeringénieur.
32
139000
5000
En réalité, l'évolution fonctionne plus comme un réparateur que comme un ingénieur.
02:42
And this is really importantimportant when you begincommencer to look at animalsanimaux.
33
144000
3000
C'est très important à cerner quand vous commencez à regarder les animaux.
02:45
InsteadAu lieu de cela, we believe you need to be inspiredinspiré by biologyla biologie.
34
147000
7000
Plutôt que de croire qu'il faut toujours s'inspirer de la biologie,
02:52
You need to discoverdécouvrir the generalgénéral principlesdes principes of naturela nature,
35
154000
4000
il vous faut découvrir les principes même qui régissent la nature
02:56
and then use these analogiesanalogies when they're advantageousavantageux.
36
158000
3000
et utiliser des analogies quand c'est avantageux.
03:02
This is a realréal challengedéfi to do this, because animalsanimaux,
37
164000
3000
C'est vraiment complexe à faire car ces animaux,
03:05
when you startdébut to really look insideà l'intérieur them -- how they work --
38
167000
3000
quand on commence à bien y regarder, la façon dont ils fonctionnent,
03:08
appearapparaître hopelesslydésespérément complexcomplexe. There's no detaileddétaillées historyhistoire
39
170000
4000
apparait désespérément complexe. Il n'y a pas d'archive
03:12
of the designconception plansdes plans, you can't go look it up anywherenulle part.
40
174000
3000
de plans, vous ne pouvez les trouver nulle part.
03:15
They have way too manybeaucoup motionsrequêtes for theirleur jointsarticulations, too manybeaucoup musclesmuscles.
41
177000
4000
Ils ont développé bien trop de libertés via leurs articulations, trop de muscles,
03:19
Even the simplestle plus simple animalanimal we think of, something like an insectinsecte,
42
181000
3000
même dans les plus simples des animaux, comme les insectes,
03:22
and they have more neuronsneurones and connectionsles liaisons than you can imagineimaginer.
43
184000
3000
et ils ont bien plus de neurones et de connections que vous pouvez l'imaginer.
03:25
How can you make sensesens of this? Well, we believeda cru --
44
187000
5000
Comment pourrions nous concevoir tout cela? En fait nous croyons...
03:30
and we hypothesizedl’hypothèse -- that one way animalsanimaux could work simplysimplement,
45
192000
5000
et nous partons du principe... que dans un sens, les animaux fonctionneraient simplement,
03:35
is if the controlcontrôle of theirleur movementsmouvements
46
197000
3000
comme si le contrôle de leurs mouvements
03:38
tendedtendance to be builtconstruit into theirleur bodiescorps themselvesse.
47
200000
6000
pouvaient être issus de leur corps eux même.
03:44
What we discovereddécouvert was that two-deux-, four-quatre-, six-six- and eight-leggedhuit pattes animalsanimaux
48
206000
7000
Ce que nous avons découvert c'est que les animaux avec deux, quatres, six, huit pattes,
03:51
all produceproduire the sameMême forcesles forces on the groundsol when they movebouge toi.
49
213000
3000
exercent le même effort sur le sol lorsqu'ils se déplacent.
03:54
They all work like this kangarooKangourou, they bounceBounce.
50
216000
4000
Ils fonctionnent tous comme ce kangourou, ils sautent.
03:58
And they can be modeledmodélisé by a spring-massressort-masse systemsystème that we call the springprintemps massMasse systemsystème
51
220000
4000
Et peuvent être modélisés par un ensemble de masse et de ressorts, que nous appelons système masse-ressort
04:02
because we're biomechanistsbiomécaniciens. It's actuallyréellement a pogoPogo stickbâton.
52
224000
3000
parce que nous somme des bio-mécaniciens, mais en fait c'est un bâton-sauteur.
04:05
They all produceproduire the patternmodèle of a pogoPogo stickbâton. How is that truevrai?
53
227000
4000
Ils ont tous développés les caractéristiques d'un bâton-sauteur. Comment cela peut il être possible?
04:09
Well, a humanHumain, one of your legsjambes workstravaux like two legsjambes of a trottingau trot dogchien,
54
231000
6000
En fait, pour un homme, une de vos jambes équivaut à deux pattes d'un chien qui trotte,
04:15
or workstravaux like threeTrois legsjambes, togetherensemble as one, of a trottingau trot insectinsecte,
55
237000
4000
ou trois pattes fonctionnant ensemble d'un insecte qui trotte,
04:19
or fourquatre legsjambes as one of a trottingau trot crabcrabe.
56
241000
2000
voir quatre pour un crabe.
04:21
And then they alternaterechange in theirleur propulsionpropulsion,
57
243000
4000
puis ils alternent pour se propulser,
04:25
but the patternsmodèles are all the sameMême. AlmostPresque everychaque organismorganisme we'venous avons lookedregardé at this way
58
247000
5000
mais le principe est toujours le même. Comme presque chaque organisme que nous avons observé de cette manière
04:30
-- you'lltu vas see nextprochain weekla semaine, I'll give you a hintallusion,
59
252000
2000
- vous allez le voir la semaine prochaine - Je vais vous donner un indice,
04:32
there'llil y aura be an articlearticle comingvenir out that saysdit that really biggros things
60
254000
3000
il va y avoir prochainement un article qui explique que certains animaux très gros
04:35
like T. rexRex probablyProbablement couldn'tne pouvait pas do this, but you'lltu vas see that nextprochain weekla semaine.
61
257000
4000
comme le T. Rex ne pouvaient sans doutes pas faire cela, mais vous le verrez la semaine prochaine.
04:39
Now, what's interestingintéressant is the animalsanimaux, then -- we said -- bounceBounce alongle long de
62
261000
2000
Maintenant ce qui est intéressant c'est que l'on ai dit que les animaux bondissaient
04:41
the verticalverticale planeavion this way, and in our collaborationscollaborations with PixarPixar,
63
263000
3000
dans le plan vertical, et avec notre collaboration avec Pixar
04:44
in "A Bug'sBug Life," we discusseddiscuté the
64
266000
2000
dans "1001 pattes" nous avons discutés
04:46
bipedalbipède naturela nature of the characterspersonnages of the antsfourmis.
65
268000
3000
de la nature bipède des fourmies.
04:49
And we told them, of coursecours, they movebouge toi in anotherun autre planeavion as well.
66
271000
2000
Et nous leur avons dit que bien sûr, ils se déplacent sur tous les plans de la même façon,
04:51
And they askeda demandé us this questionquestion. They say, "Why modelmaquette
67
273000
3000
et ils nous ont posé la question : "Pourquoi faire des modèles
04:54
just in the sagittalsagittale planeavion or the verticalverticale planeavion,
68
276000
2000
uniquement dans le plan sagital ou le plan vertical,
04:56
when you're tellingrécit us these animalsanimaux are movingen mouvement
69
278000
2000
alors que vous nous avez dit que ces animaux se déplacent
04:58
in the horizontalhorizontal planeavion?" This is a good questionquestion.
70
280000
3000
dans le plan horizontal?" C'est une bonne question.
05:01
NobodyPersonne ne in biologyla biologie ever modeledmodélisé it this way.
71
283000
3000
Personne en biologie n'avait jamais modélisé de cette façon.
05:04
We tooka pris theirleur adviceConseil and we modeledmodélisé the animalsanimaux movingen mouvement
72
286000
4000
Nous avons pris en compte leur conseil et nous avons modélisé les animaux se déplacant
05:08
in the horizontalhorizontal planeavion as well. We tooka pris theirleur threeTrois legsjambes,
73
290000
3000
dans le plan horizontal aussi. Nous avons pris leurs trois jambes,
05:11
we collapseds'est effondré them down as one.
74
293000
1000
que nous avons condensé en une seul,
05:12
We got some of the bestmeilleur mathematiciansmathématiciens in the worldmonde
75
294000
3000
et nous avons cherché quelques uns des meilleurs mathématiciens du monde
05:15
from PrincetonPrinceton to work on this problemproblème.
76
297000
2000
venant de Princeton pour travailler sur ce problème.
05:17
And we were ablecapable to createcréer a modelmaquette
77
299000
3000
Nous avons été capable de créer un modèle
05:20
where animalsanimaux are not only bouncingrebondissant up and down,
78
302000
1000
où les animaux ne bondissent pas uniquement de bas en haut,
05:21
but they're alsoaussi bouncingrebondissant sidecôté to sidecôté at the sameMême time.
79
303000
4000
mais ils bondissent aussi de chaque coté en même temps.
05:25
And manybeaucoup organismsorganismes fiten forme this kindgentil of patternmodèle.
80
307000
2000
Or, beaucoup d'organismes fonctionnent de cette manière.
05:27
Now, why is this importantimportant to have this modelmaquette?
81
309000
2000
Maintenant, pourquoi un tel modèle est il si important?
05:29
Because it's very interestingintéressant. When you take this modelmaquette
82
311000
3000
Parce que c'est vraiment intéressant. Quand vous prenez ce modèle
05:32
and you perturbperturber la it, you give it a pushpousser,
83
314000
3000
et que vous le perturbez, que vous lui donnez une poussée,
05:35
as it bumpsbosses into something, it self-stabilizesse stabilise, with no braincerveau
84
317000
4000
comme s'il cognait contre quelquechose, il s'auto-stabilise, sans avoir besoin de cerveau,
05:39
or no reflexesréflexes, just by the structurestructure aloneseul.
85
321000
4000
ou de réflexes, la structure suffit.
05:43
It's a beautifulbeau modelmaquette. Let's look at the mathematicsmathématiques.
86
325000
5000
C'est un magnifique modèle. Maintenant jetons un oeil aux mathématiques
05:48
(LaughterRires)
87
330000
2000
(Rires)
05:50
That's enoughassez!
88
332000
1000
C'est suffisant.
05:51
(LaughterRires)
89
333000
4000
(Rires)
05:55
The animalsanimaux, when you look at them runningfonctionnement,
90
337000
2000
Les animaux, quand vous les regardez courir,
05:57
appearapparaître to be self-stabilizingse stabiliser like this,
91
339000
3000
semblent être auto-stabilisés de cette façon,
06:00
usingen utilisant basicallyen gros springyélastique legsjambes. That is, the legsjambes can do
92
342000
3000
en utilisant uniquement leurs "jambes sauteuses". C'est que les jambes peuvent
06:03
computationscalculs on theirleur ownposséder; the controlcontrôle algorithmsalgorithmes, in a sensesens,
93
345000
3000
se débrouiller seules, les algorithmes de contrôle sont, en un sens,
06:06
are embeddedintégré in the formforme of the animalanimal itselfse.
94
348000
3000
compris dans la structure de l'animal elle-même.
06:09
Why haven'tn'a pas we been more inspiredinspiré by naturela nature and these kindssortes of discoveriesdécouvertes?
95
351000
7000
Pourquoi n'avons nous pas étés plus inspirés par la nature et ce type de découvertes?
06:16
Well, I would arguese disputer that humanHumain technologiesles technologies are really differentdifférent from
96
358000
4000
Et bien, j'aimerais dire que les technologies humaines sont vraiment différentes
06:20
naturalNaturel technologiesles technologies, at leastmoins they have been so farloin.
97
362000
3000
des technologie de la nature, ou du moins sont elles vraiment éloignées.
06:23
Think about the typicaltypique kindgentil of robotrobot that you see.
98
365000
5000
Réfléchissez au type de robot classique que vous voyez.
06:28
HumanHumaine technologiesles technologies have tendedtendance to be largegrand, flatappartement,
99
370000
3000
Les technologies humaines ont tendance à être larges, brutes,
06:31
with right anglesangles, stiffrigide, madefabriqué of metalmétal. They have rollingroulant devicesdispositifs
100
373000
5000
avec des angles vifs, rigide, fait de métal. Elles ont des roues
06:36
and axlesessieux. There are very fewpeu motorsmoteurs, very fewpeu sensorscapteurs.
101
378000
3000
et des axes. Elles ont très peu de moteurs, peu de capteurs.
06:39
WhereasAlors que naturela nature tendstendance to be smallpetit, and curvedcourbé,
102
381000
5000
Alors que la nature tend à être petit, arrondi,
06:44
and it bendscoudes and twiststorsions, and has legsjambes insteadau lieu, and appendagesappendices,
103
386000
3000
elle se courbe et se tord et possède des jambes et des appendices,
06:47
and has manybeaucoup musclesmuscles and manybeaucoup, manybeaucoup sensorscapteurs.
104
389000
3000
elle a beaucoup de muscles et beaucoup, beaucoup de capteurs.
06:50
So it's a very differentdifférent designconception. HoweverCependant, what's changingen changeant,
105
392000
4000
C'est donc un design très différent. Du moins, ce qui change,
06:54
what's really excitingpassionnant -- and I'll showmontrer you some of that nextprochain --
106
396000
2000
ce qui est vraiment excitant -- et je vais vous le présenter après --
06:56
is that as humanHumain technologyLa technologie takes on more of the characteristicscaractéristiques
107
398000
3000
c'est que les technologies humaines se basent de plus en plus sur les caractéristiques
06:59
of naturela nature, then naturela nature really can becomedevenir a much more usefulutile teacherprof.
108
401000
6000
de la nature, donc la nature devient vraiment de plus en plus un professeur incontournable.
07:05
And here'svoici one exampleExemple that's really excitingpassionnant.
109
407000
2000
Et voici un exemple qui est vraiment intéressant.
07:07
This is a collaborationcollaboration we have with StanfordStanford.
110
409000
2000
C'est une collaboration que nous avons avec Stanford.
07:09
And they developeddéveloppé this newNouveau techniquetechnique, calledappelé ShapeForme DepositionDépôts ManufacturingFabrication.
111
411000
4000
Et ils ont développé cette nouvelle technique appelée "Shape Deposition Manufacturing" (SDM)
07:13
It's a techniquetechnique where they can mixmélanger materialsmatériaux togetherensemble and moldmoule any shapeforme
112
415000
4000
C'est une technique qui permet de mélanger des matériaux ensemble et de mouler
07:17
that they like, and put in the materialMatériel propertiesPropriétés.
113
419000
4000
toutes les formes qu'ils veulent, et de leurs donner les propriétés des matériaux.
07:21
They can embedintégrer sensorscapteurs and actuatorsactionneurs right in the formforme itselfse.
114
423000
3000
Ils peuvent inclure les capteurs et les servocommandes directement dans la forme elle-même.
07:24
For exampleExemple, here'svoici a legjambe: the clearclair partpartie is stiffrigide,
115
426000
5000
Par exemple, voici une jambe -- la partie transparente est rigide,
07:29
the whiteblanc partpartie is compliantconforme, and you don't need any axlesessieux there or anything.
116
431000
3000
la partie blanche est souple, et vous n'avez pas besoin du moindre axe ou quoique ce soit.
07:32
It just bendscoudes by itselfse beautifullymagnifiquement.
117
434000
3000
Elle se plie juste parfaitement d'elle même.
07:35
So, you can put those propertiesPropriétés in. It inspiredinspiré them to showmontrer off
118
437000
3000
Vous pouvez donc mettre ces propriétés dans la jambe elle même. Ça les a poussé
07:38
this designconception by producingproduisant a little robotrobot they namednommé SprawlÉtalement urbain.
119
440000
6000
à présenter cette étude en créant un petit robot qu'ils ont appelé Sprawl.
07:44
Our work has alsoaussi inspiredinspiré anotherun autre robotrobot, a biologicallybiologiquement inspiredinspiré bouncingrebondissant robotrobot,
120
446000
4000
Nos travaux ont aussi inspiré un autre robot, un robot sautant inspiré de la biologie,
07:48
from the UniversityUniversité of MichiganMichigan and McGillMcGill
121
450000
2000
fait par l'Université du Michigan et McGill,
07:50
namednommé RHexCyrielle, for robotrobot hexapodhexapode, and this one'sson autonomousautonome.
122
452000
8000
appelé RHex, pour Robot Hexapode, et celui ci est autonome.
07:58
Let's go to the videovidéo, and let me showmontrer you some of these animalsanimaux movingen mouvement
123
460000
3000
Passons à la vidéo et laissez moi vous montrer quelques-uns de ces animaux se déplaçant.
08:01
and then some of the simplesimple robotsdes robots
124
463000
2000
Ainsi qu'une partie de ces robots basiques
08:03
that have been inspiredinspiré by our discoveriesdécouvertes.
125
465000
3000
qui ont été inspirés par nos découvertes.
08:06
Here'sVoici what some of you did this morningMatin, althoughbien que you did it outsideà l'extérieur,
126
468000
4000
C'est une partie de ce que vous avez fait ce matin, quoique vous le fassiez dehors
08:10
not on a treadmilltapis de course.
127
472000
2000
même si ce n'est pas sur un tapis-roulant.
08:12
Here'sVoici what we do.
128
474000
3000
Voilà ce que nous faisons
08:15
(LaughterRires)
129
477000
2000
(Rires)
08:17
This is a death'sdes morts headtête cockroachcafard. This is an AmericanAméricain cockroachcafard
130
479000
5000
C'est une blatte tête-de-mort -- c'est une blatte Américaine
08:22
you think you don't have in your kitchencuisine.
131
484000
1000
vous pensez que vous n'en avez pas dans votre cuisine.
08:23
This is an eight-leggedhuit pattes scorpionScorpion, six-leggedsix pattes antfourmi, forty-four-leggedquarante-quatre pattes centipedemille-pattes.
132
485000
7000
C'est un scorpions avec 8 pattes, une fourmis à 6 pattes, un centipède avec 44 pattes.
08:30
Now, I said all these animalsanimaux are sortTrier of workingtravail like pogoPogo sticksbâtons --
133
492000
3000
Maintenant, je vous ai dit que ces animaux marchent en quelque sorte comme des bâtons-sauteurs --
08:33
they're bouncingrebondissant alongle long de as they movebouge toi. And you can see that
134
495000
4000
ils sautent alors qu'ils se déplacent et vous pouvez le voir
08:37
in this ghostfantôme crabcrabe, from the beachesdes plages of PanamaPanama and NorthNord CarolinaCaroline.
135
499000
3000
avec ce crabe fantôme des plages de Panama et de la Caroline du Nord.
08:40
It goesva up to fourquatre metersmètres perpar secondseconde when it runsfonctionne.
136
502000
3000
Il peut aller jusqu'à 4 mètre par seconde quand il court.
08:43
It actuallyréellement leapssauts into the airair, and has aerialAerial phasesphases
137
505000
3000
Il bondit en fait dans les airs et a donc des phases aériennes
08:46
when it does it, like a horsecheval, and you'lltu vas see it's bouncingrebondissant here.
138
508000
4000
quand il fait cela, comme un cheval, et vous voyez qu'il bondit ici.
08:50
What we discovereddécouvert is whetherqu'il s'agisse you look at the legjambe of a humanHumain
139
512000
3000
Ce que nous avons découvert est que même quand vous regardez les jambes d'un humain
08:53
like RichardRichard, or a cockroachcafard, or a crabcrabe, or a kangarooKangourou,
140
515000
6000
comme Richard, ou une blatte, ou un crabe, ou un kangourou,
08:59
the relativerelatif legjambe stiffnessraideur of that springprintemps is the sameMême for everything we'venous avons seenvu so farloin.
141
521000
5000
la partie rigide du ressort est la même dans tout ce que nous avons vu jusqu'ici.
09:04
Now, what good are springyélastique legsjambes then? What can they do?
142
526000
2000
Ces jambes sauteuses sont très biens, mais que peuvent elles faire ?
09:06
Well, we wanted to see if they allowedpermis the animalsanimaux
143
528000
2000
En fait, nous voulions voir si elles permettaient aux animaux
09:08
to have greaterplus grand stabilityla stabilité and maneuverabilitymanoeuvrabilité.
144
530000
3000
d'avoir une meilleure stabilité et manœuvrabilité.
09:11
So, we builtconstruit a terrainterrain that had obstaclesobstacles threeTrois timesfois the hiphanche heightla taille
145
533000
4000
Nous avons donc crée un terrain pourvu d'obstacles grand comme trois fois la hauteur de hanche
09:15
of the animalsanimaux that we're looking at.
146
537000
1000
des animaux que nous observions
09:16
And we were certaincertain they couldn'tne pouvait pas do this. And here'svoici what they did.
147
538000
4000
et nous étions certains qu'ils ne pourraient pas le franchir. Et voici ce qu'ils ont fait.
09:20
The animalanimal rancouru over it and it didn't even slowlent down!
148
542000
3000
L'animal le traverse et ne ralenti même pas.
09:23
It didn't decreasediminution its preferredpréféré speedla vitesse at all.
149
545000
2000
Ça ne réduit même pas sa vitesse de croisière du tout.
09:25
We couldn'tne pouvait pas believe that it could do this. It said to us
150
547000
3000
Nous ne pouvions croire qu'il pouvait faire cela. Il nous a indiqué
09:28
that if you could buildconstruire a robotrobot with very simplesimple, springyélastique legsjambes,
151
550000
5000
que si vous pouvez construire un robot avec des jambes sauteuses toutes simples,
09:33
you could make it as maneuverablemaniable as any that's ever been builtconstruit.
152
555000
6000
vous pourrez le rendre aussi manœuvrable que tout ce qui a été construit jusque là.
09:39
Here'sVoici the first exampleExemple of that. This is the StanfordStanford
153
561000
2000
Voici le premier exemple, voici le robot de Stanfort
09:41
ShapeForme DepositionDépôts ManufacturedFabriqués robotrobot, namednommé SprawlÉtalement urbain.
154
563000
3000
fait avec le principe de prototypage rapide (SDM) appelé Sprawl.
09:44
It has sixsix legsjambes -- there are the tunedaccordé, springyélastique legsjambes.
155
566000
6000
Il a six jambes, ce sont les jambes sauteuses améliorées.
09:50
It movesse déplace in a gaitdémarche that an insectinsecte usesles usages, and here it is
156
572000
3000
Il se déplace avec la même démarche que les insectes et le voici
09:53
going on the treadmilltapis de course. Now, what's importantimportant about this robotrobot,
157
575000
7000
se déplaçant sur le tapis roulant. Maintenant ce qui est vraiment important avec ce robot,
10:00
comparedpar rapport to other robotsdes robots, is that it can't see anything,
158
582000
3000
comparé aux autres robots, c'est qu'il ne peut rien voir du tout,
10:03
it can't feel anything, it doesn't have a braincerveau, yetencore it can maneuvermanœuvre
159
585000
6000
il ne peut rien ressentir, il n'a pas de cerveau, pourtant il peut manœuvrer
10:09
over these obstaclesobstacles withoutsans pour autant any difficultydifficulté whatsoeverquoi que ce soit.
160
591000
6000
à travers ces obstacles sans la moindre difficulté.
10:15
It's this techniquetechnique of buildingbâtiment the propertiesPropriétés into the formforme.
161
597000
4000
C'est la technique qui consiste à incorporer les propriétés dans la forme.
10:19
This is a graduatediplômé studentétudiant. This is what he's doing to his thesisthèse projectprojet --
162
601000
3000
Voici un élève diplômé, voilà ce qu'il fait à son projet de thèse,
10:22
very robustrobuste, if a graduatediplômé studentétudiant
163
604000
2000
extrêmement solide si un élève diplômé
10:24
does that to his thesisthèse projectprojet.
164
606000
2000
peut réussir à faire la même chose à son projet de thèse.
10:26
(LaughterRires)
165
608000
1000
(Rires)
10:27
This is from McGillMcGill and UniversityUniversité of MichiganMichigan. This is the RHexCyrielle,
166
609000
4000
Celui-ci vient de McGill et de l'université du Michigan, c'est RHex,
10:31
makingfabrication its first outingsortie in a demodémo.
167
613000
3000
faisant sa première sortie pour une démonstration.
10:34
(LaughterRires)
168
616000
4000
(Rires)
10:38
SameMême principleprincipe: it only has sixsix movingen mouvement partsles pièces,
169
620000
5000
Même principe. Il possède uniquement six parties mobiles.
10:43
sixsix motorsmoteurs, but it has springyélastique, tunedaccordé legsjambes. It movesse déplace in the gaitdémarche of the insectinsecte.
170
625000
6000
Six moteurs, mais il a des jambes sauteuses améliorées. Il marche à la façon d'un insecte
10:49
It has the middlemilieu legjambe movingen mouvement in synchronysynchronie with the frontde face,
171
631000
4000
la jambe centrale est synchronisée avec celle de devant
10:53
and the hindhind legjambe on the other sidecôté. SortTri of an alternatingen alternance tripodtrépied,
172
635000
4000
et de derrière du coté opposé. Une sorte de tripode alterné,
10:57
and they can negotiatenégocier obstaclesobstacles just like the animalanimal.
173
639000
4000
et ils peuvent négocier les obstacles tout à fait comme les animaux.
11:01
(LaughterRires)
174
643000
6000
(Rires)
11:07
(VoiceVoix: Oh my God.)
175
649000
1000
Oh mon dieu.
11:08
(ApplauseApplaudissements)
176
650000
5000
(Applaudissements)
11:13
RobertRobert FullComplet: It'llÇa va go on differentdifférent surfacessurfaces -- here'svoici sandsable --
177
655000
2000
Il se déplace sur différentes surfaces, ici du sable,
11:15
althoughbien que we haven'tn'a pas perfectedperfectionné the feetpieds yetencore, but I'll talk about that laterplus tard.
178
657000
5000
cependant nous n'avons pas optimisé le pied actuellement, mais je vous en parlerai après.
11:20
Here'sVoici RHexCyrielle enteringentrer the woodsbois.
179
662000
3000
Voici RHex entrant dans les bois.
11:23
(LaughterRires)
180
665000
2000
(Rires)
11:38
Again, this robotrobot can't see anything, it can't feel anything,
181
680000
4000
Cette fois encore, ce robot ne peut rien voir, rien ressentir,
11:42
it has no braincerveau. It's just workingtravail with a tunedaccordé mechanicalmécanique systemsystème,
182
684000
6000
il n'a pas de cerveau. Il fonctionne uniquement avec un système mécanique
11:48
with very simplesimple partsles pièces, but inspiredinspiré from the fundamentalfondamental dynamicsdynamique of the animalanimal.
183
690000
10000
avec des pièces très simples. Mais inspiré des dynamiques fondamentales des animaux.
11:58
(VoiceVoix: AhAh, I love him, BobBob.) RFRF: Here'sVoici it going down a pathwaysentier.
184
700000
8000
Ah, je l'aime Bob. Là il descend un chemin.
12:06
I presentedprésenté this to the jetjet propulsionpropulsion lablaboratoire at NASANASA, and they said
185
708000
3000
Je l'ai présenté au laboration de propulsion jet de la NASA, et ils ont dit
12:09
that they had no abilitycapacité to go down craterscratères to look for icela glace,
186
711000
4000
qu'il n'avait pas la capacité de descendre dans des cratères pour chercher de la glace,
12:13
and life, ultimatelyen fin de compte, on MarsMars. And he said --
187
715000
4000
et de la vie à terme, sur Mars. Et ils disent cela
12:17
especiallynotamment with legged-robotsrobots à pattes, because they're way too complicatedcompliqué.
188
719000
2000
en particulier avec les robots marchants parce qu'ils sont trop compliqués.
12:19
Nothing can do that. And I talk nextprochain. I showedmontré them this videovidéo
189
721000
5000
C'est impossible à faire. Puis j'ai pris la parole. Je leurs ai montré cette vidéo
12:24
with the simplesimple designconception of RHexCyrielle here. And just to convinceconvaincre them
190
726000
3000
avec la conception basique de ce RHex, et juste pour les convaincre
12:27
we should go to MarsMars in 2011, I tintedteinté the videovidéo orangeOrange
191
729000
4000
que nous devrions aller sur Mars en 2011, j'ai teint la vidéo en orange
12:31
just to give them the sensesens of beingétant on MarsMars.
192
733000
3000
pour leur donner l'impression d'être sur Mars.
12:34
(LaughterRires)
193
736000
1000
(Rires)
12:35
(ApplauseApplaudissements)
194
737000
6000
(Applaudissements)
12:43
AnotherUn autre reasonraison why animalsanimaux have extraordinaryextraordinaire performanceperformance,
195
745000
3000
Une autre raison pour laquelle les animaux ont des performances extraordinaires
12:46
and can go anywherenulle part, is because they have an effectiveefficace interactioninteraction
196
748000
3000
et peuvent aller n'importe où, c'est parce qu'ils ont une interaction efficace
12:49
with the environmentenvironnement. The animalanimal I'm going to showmontrer you,
197
751000
3000
avec leur environnement. L'animal que je vais vous présenter
12:52
that we studiedétudié to look at this, is the geckoGecko.
198
754000
4000
et sur lequel nous allons travailler est le gecko.
12:56
We have one here and noticeremarquer its positionposition. It's holdingen portant on.
199
758000
7000
Nous en avons un ici, notez sa position. Il ne bouge pas.
13:03
Now I'm going to challengedéfi you. I'm going showmontrer you a videovidéo.
200
765000
3000
Maintenant je vais vous mettre à l'épreuve. Je vais vous montrer une vidéo.
13:06
One of the animalsanimaux is going to be runningfonctionnement on the levelniveau,
201
768000
2000
L'un des animaux sera en train de courir à l'horizontale,
13:08
and the other one'sson going to be runningfonctionnement up a wallmur. WhichQui one'sson whichlequel?
202
770000
4000
et l'autre sera en train de monter à un mur. Qui est qui?
13:12
They're going at a metermètre a secondseconde. How manybeaucoup think the one on the left
203
774000
5000
Ils avancent à un mètre par seconde. Combien pensez que celui de gauche
13:17
is runningfonctionnement up the wallmur?
204
779000
2000
montait le mur?
13:19
(ApplauseApplaudissements)
205
781000
4000
(Applaudissements)
13:23
Okay. The pointpoint is it's really harddifficile to tell, isn't it? It's incredibleincroyable,
206
785000
5000
Okay. Le fait est que c'est vraiment dur à expliquer, n'est ce pas? C'est incroyable,
13:28
we lookedregardé at studentsélèves do this and they couldn'tne pouvait pas tell.
207
790000
2000
nous avons observé des étudiants faisant cette expérience et ils n'ont pas pu expliquer.
13:30
They can runcourir up a wallmur at a metermètre a secondseconde, 15 stepspas perpar secondseconde,
208
792000
3000
Ils peuvent monter à un mur à un mètre à la seconde, 15 pas par seconde
13:33
and they look like they're runningfonctionnement on the levelniveau. How do they do this?
209
795000
4000
et comme s'ils courraient sur une surface horizontale. Comment peuvent-ils faire cela?
13:37
It's just phenomenalphénoménal. The one on the right was going up the hillcolline.
210
799000
6000
C'est juste phénoménal. Celui de droite monte sur un obstacle.
13:43
How do they do this? They have bizarrebizarre toesles orteils. They have toesles orteils
211
805000
4000
Comment font ils cela -- ils ont des orteils étranges -- ils ont des orteils
13:47
that uncurlcueille like partyfête favorsfaveurs when you blowcoup them out,
212
809000
4000
qui se déroulent comme un cracker quand vous le faites exploser,
13:51
and then peelpeler off the surfacesurface, like taperuban.
213
813000
3000
et se décrochent de la surface comme un ruban adhésif.
13:54
Like if we had a piecepièce of taperuban now, we'dmer peelpeler it this way.
214
816000
2000
Comme si nous avions du ruban adhésif et que nous le décrochions ainsi.
13:56
They do this with theirleur toesles orteils. It's bizarrebizarre! This peelingpeeling inspiredinspiré
215
818000
7000
Ils font cela avec leurs orteils. C'est bizarre. Ce décrochage a inspiré
14:03
iRobotiRobot -- that we work with -- to buildconstruire Mecho-GeckosMecho-Geckos.
216
825000
3000
iRobot avec lequel nous avons travaillé, pour fabriquer des Meca-Geckos.
14:06
Here'sVoici a leggedà pattes versionversion and a tractortracteur versionversion, or a bulldozerbulldozer versionversion.
217
828000
7000
Il y a une version avec pattes, une version tracteur et une version bulldozer.
14:13
Let's see some of the geckosgeckos movebouge toi with some videovidéo,
218
835000
2000
Voyons quelques mouvements du gecko avec quelques vidéos,
14:15
and then I'll showmontrer you a little bitbit of a clipagrafe of the robotsdes robots.
219
837000
3000
et par la suite je vais vous montrer quelques extraits des robots.
14:18
Here'sVoici the geckoGecko runningfonctionnement up a verticalverticale surfacesurface. There it goesva,
220
840000
3000
Ici un gecko court sur une surface verticale, il vient de passer
14:21
in realréal time. There it goesva again. ObviouslyDe toute évidence, we have to slowlent this down a little bitbit.
221
843000
7000
en temps réel, il vient à nouveau de passer. Évidemment nous devons ralentir un petit peu.
14:28
You can't use regularordinaire camerasappareils photo.
222
850000
2000
Vous ne pouvez pas utiliser des cameras standards.
14:30
You have to take 1,000 picturesdes photos perpar secondseconde to see this.
223
852000
3000
Vous devez prendre 1.000 images par seconde pour voir cela.
14:33
And here'svoici some videovidéo at 1,000 framescadres perpar secondseconde.
224
855000
3000
Et voici quelques vidéos à 1.000 images par seconde.
14:36
Now, I want you to look at the animal'sanimal back.
225
858000
2000
Maintenant je veux voir le dos de l'animal.
14:38
Do you see how much it's bendingflexion like that? We can't figurefigure that out --
226
860000
3000
Vous voyez à quel point il se plie comme cela? On n'arrive pas à comprendre pourquoi --
14:41
that's an unsolvednon résolus mysterymystère. We don't know how it workstravaux.
227
863000
3000
c'est un mystère insoluble. Nous ne savons pas comment il fonctionne.
14:44
If you have a sonfils or a daughterfille that wants to come to BerkeleyBerkeley,
228
866000
3000
Si vous avez un fils ou une fille qui veut venir à Berkeley,
14:47
come to my lablaboratoire and we'llbien figurefigure this out. Okay, sendenvoyer them to BerkeleyBerkeley
229
869000
4000
dans mon laboratoire, nous pourrions chercher à comprendre. Okay, envoyez les à Berkeley
14:51
because that's the nextprochain thing I want to do. Here'sVoici the geckoGecko millmoulin.
230
873000
3000
car c'est la prochaine chose que je veux réaliser. Voici le rouleau à gecko.
14:54
(LaughterRires)
231
876000
1000
(Rires)
14:55
It's a see-throughSee-through treadmilltapis de course with a see-throughSee-through treadmilltapis de course beltceinture,
232
877000
3000
C'est un tapis roulant transparent car avec un tapis transparent,
14:58
so we can watch the animal'sanimal feetpieds, and videotapecassette vidéo them
233
880000
3000
nous pouvons voir les pattes de l'animal, et les enregistrer
15:01
throughpar the treadmilltapis de course beltceinture, to see how they movebouge toi.
234
883000
3000
à travers le tapis, pour voir comment ils avancent.
15:04
Here'sVoici the animalanimal that we have here, runningfonctionnement on a verticalverticale surfacesurface.
235
886000
4000
Voici l'animal que nous avons ici, courant sur une surface verticale,
15:08
PickPick a footpied and try to watch a toeorteil, and see if you can see what the animal'sanimal doing.
236
890000
6000
choisissons une patte et essayons de voir l'orteil, et voyons si nous percevons ce que l'animal fait.
15:14
See it uncurlcueille and then peelpeler these toesles orteils.
237
896000
2000
Regardez le dérouler et décoller ses orteils.
15:16
It can do this in 14 millisecondsmillisecondes. It's unbelievableincroyable.
238
898000
7000
Il peut faire ça en 14 millisecondes. C'est incroyable.
15:23
Here are the robotsdes robots that they inspireinspirer, the Mecho-GeckosMecho-Geckos from iRobotiRobot.
239
905000
4000
Voici les robots qu'ils ont inspirés, les Meca-Gecko d'iRobot.
15:27
First we'llbien see the animalsanimaux toesles orteils peelingpeeling -- look at that.
240
909000
5000
Premièrement nous verrons les orteils se décoller -- regardez ça.
15:32
And here'svoici the peelingpeeling actionaction of the Mecho-GeckoMecho-Gecko.
241
914000
4000
Et voici l'action de décollement du Meca-Gecko
15:36
It usesles usages a pressure-sensitivesensible à la pression adhesiveadhésif to do it.
242
918000
3000
il utilise un adhésif sensible à la pression pour faire cela.
15:39
PeelingPeeling in the animalanimal. PeelingPeeling in the Mecho-GeckoMecho-Gecko --
243
921000
3000
Décollement chez l'animal, décollement chez le meca-gecko,
15:42
that allowspermet them climbmontée autonomouslyde manière autonome. Can go on the flatappartement surfacesurface,
244
924000
3000
ça lui permet de grimper de façon autonome sur une surface plate
15:45
transitiontransition to a wallmur, and then go ontosur a ceilingplafond.
245
927000
3000
puis sur un mur, puis d'aller sur le plafond.
15:48
There's the bulldozerbulldozer versionversion. Now, it doesn't use pressure-sensitivesensible à la pression gluecolle.
246
930000
6000
Là c'est la version bulldozer. Cette fois il n'utilise pas une glu sensible à la pression.
15:54
The animalanimal does not use that.
247
936000
2000
L'animal n'utilise pas ça.
15:56
But that's what we're limitedlimité to, at the momentmoment.
248
938000
2000
Mais c'est ça qui nous limite pour le moment.
15:58
What does the animalanimal do? The animalanimal has weirdbizarre toesles orteils.
249
940000
5000
Que fait l'animal? Il a des orteils bizarres,
16:03
And if you look at the toesles orteils, they have these little leavesfeuilles there,
250
945000
4000
et si vous regardez ces orteils ils ont des petites lamelles ici,
16:07
and if you blowcoup them up and zoomZoom in, you'lltu vas see
251
949000
2000
et si vous les écartez et que vous zoomez vous verrez
16:09
that's there's little striationsstries in these leavesfeuilles.
252
951000
3000
qu'il y a des petites stries dans ces lamelles.
16:12
And if you zoomZoom in 270 timesfois, you'lltu vas see it looksregards like a rugtapis.
253
954000
7000
Et si vous zoomez 270 fois, vous verrez que ça ressemble à un tapis.
16:19
And if you blowcoup that up, and zoomZoom in 900 timesfois,
254
961000
3000
Et si vous les écartez et zoomez 900 fois,
16:22
you see there are hairspoils there, tinyminuscule hairspoils. And if you look carefullysoigneusement,
255
964000
5000
vous voyez qu'il y a des poils ici, de minuscules poils, et si vous regardez attentivement
16:27
those tinyminuscule hairspoils have striationsstries. And if you zoomZoom in on those 30,000 timesfois,
256
969000
6000
ces minuscules poils ont des stries. Et si vous zoomez sur elles 30.000 fois,
16:33
you'lltu vas see eachchaque haircheveux has splitDivisé endsprend fin.
257
975000
3000
vous verrez que chaque poil est aplati au bout.
16:36
And if you blowcoup those up, they have these little structuresles structures on the endfin.
258
978000
5000
Et si vous les séparez, ils ont ces petites structures au bout.
16:41
The smallestplus petit branchbranche of the hairspoils looksregards like spatulaespatulae,
259
983000
2000
La plus petite partie de ces poils ressemble à une spatule
16:43
and an animalanimal like that has one billionmilliard of these nano-sizenano-taille splitDivisé endsprend fin,
260
985000
7000
et un animal comme celui ci possède 1 milliard de ces bout aplatis nanoscopiques.
16:50
to get very closeFermer to the surfacesurface. In factfait, there's the diameterdiamètre of your haircheveux --
261
992000
5000
pour aller très très près de la surface. En fait, ils ont le diamètre de vos cheveux,
16:55
a geckoGecko has two millionmillion of these, and eachchaque haircheveux has 100 to 1,000 splitDivisé endsprend fin.
262
997000
6000
un gecko en possède 2 millions et chaque cheveu a entre 100 et 1.000 bout aplatis.
17:01
Think of the contactcontact of that that's possiblepossible.
263
1003000
3000
Imaginez le contact qui en résulte.
17:04
We were fortunatechanceux to work with anotherun autre groupgroupe
264
1006000
2000
Nous avons eu la chance de travailler avec un autre groupe
17:06
at StanfordStanford that builtconstruit us a specialspécial mannedhabité sensorcapteur,
265
1008000
2000
à Stanford qui nous a fabriqué un capteur spécial
17:08
that we were ablecapable to measuremesure the forceObliger of an individualindividuel haircheveux.
266
1010000
3000
qui nous a permis de mesurer l'effort sur un seul poil.
17:11
Here'sVoici an individualindividuel haircheveux with a little splitDivisé endfin there.
267
1013000
5000
Voici un seul poil avec un léger écrasement au bout,
17:16
When we measuredmesuré the forcesles forces, they were enormousénorme.
268
1018000
2000
quand nous avons mesuré les efforts ils étaient énormes,
17:18
They were so largegrand that a patchpièce of hairspoils about this sizeTaille --
269
1020000
3000
ils étaient si grands qu'avec un ensemble de poil de cette taille,
17:21
the gecko'sGecko footpied could supportsoutien the weightpoids of a smallpetit childenfant,
270
1023000
4000
la patte du gecko pourrait supporter le poids d'un petit enfant --
17:25
about 40 poundslivres sterling, easilyfacilement. Now, how do they do it?
271
1027000
4000
autours de 40 livres facilement. Maintenant comment font ils cela?
17:29
We'veNous avons recentlyrécemment discovereddécouvert this. Do they do it by frictionfriction?
272
1031000
4000
Nous avons récemment découvert cela. Font ils cela grâce à la friction?
17:33
No, forceObliger is too lowfaible. Do they do it by electrostaticsELECTROSTATIQUE?
273
1035000
3000
Non, les forces sont trop faibles. Font ils cela par électrostatique ?
17:36
No, you can changechangement the chargecharge -- they still holdtenir on.
274
1038000
2000
Non, vous pouvez changer la charge, ils tiennent toujours.
17:38
Do they do it by interlockingemboîtement? That's kindgentil of a like a Velcro-likeVelcro-like thing.
275
1040000
3000
Font ils ça par emboitement? C'est une sorte de Velcro.
17:41
No, you can put them on molecularmoléculaire smoothlisse surfacessurfaces -- they don't do it.
276
1043000
3000
Non, vous pouvez les mettre sur des surfaces lisses au niveau moléculaire -- ça ne marche pas.
17:44
How about suctionaspiration? They stickbâton on in a vacuumvide.
277
1046000
4000
Et la succion? Ils tiennent dans le vide.
17:48
How about wetWet adhesionadhérence? Or capillarycapillaire adhesionadhérence?
278
1050000
3000
Et l'adhésion grâce à l'humidité? Ou l'adhésion capillaire?
17:51
They don't have any gluecolle, and they even stickbâton underen dessous de watereau just fine.
279
1053000
3000
Ils n'ont pas de sorte de glu et tiennent sous l'eau comme si de rien n'était.
17:54
If you put theirleur footpied underen dessous de watereau, they grabsaisir on.
280
1056000
2000
Si vous passez leurs pattes sous l'eau ils tiennent toujours.
17:56
How do they do it then? Believe it or not, they grabsaisir on
281
1058000
4000
Comment peuvent ils faire cela alors? Croyez le ou non ils tiennent
18:00
by intermolecularintermoléculaire forcesles forces, by VanVan derder WaalsWaals forcesles forces.
282
1062000
4000
grâce aux efforts intermoléculaires, les forces de Van der Waals.
18:04
You know, you probablyProbablement had this a long time agodepuis in chemistrychimie,
283
1066000
2000
Vous en avez probablement entendu parlé il y a longtemps en chimie
18:06
where you had these two atomsatomes, they're closeFermer togetherensemble,
284
1068000
2000
lorsque vous avez deux atomes, suffisamment proches,
18:08
and the electronsélectrons are movingen mouvement around. That tinyminuscule forceObliger is sufficientsuffisante
285
1070000
3000
et que les électrons se déplacent autours. Ces petits efforts sont suffisants
18:11
to allowpermettre them to do that because it's addedajoutée up so manybeaucoup timesfois
286
1073000
3000
pour leur permettre de faire cela car ils sont sommés de nombreuses fois
18:14
with these smallpetit structuresles structures.
287
1076000
3000
avec ces petites structures.
18:17
What we're doing is, we're takingprise that inspirationinspiration of the hairspoils,
288
1079000
5000
Ce que nous avons fait c'est s'inspirer de ces poils
18:22
and with anotherun autre colleaguecollègue at BerkeleyBerkeley, we're manufacturingfabrication them.
289
1084000
5000
et avec un autre collègue de Berkeley, nous les avons industrialisés.
18:27
And just recentlyrécemment we'venous avons madefabriqué a breakthroughpercée, where we now believe
290
1089000
3000
Et tout récemment nous avons fait une percée avec laquelle nous pensons à présent
18:30
we're going to be ablecapable to createcréer the first syntheticsynthétique, self-cleaningautonettoyant,
291
1092000
5000
pouvoir créer le premier adhésif synthétique sec et auto-nettoyant.
18:35
drysec adhesiveadhésif. ManyDe nombreux companiesentreprises are interestedintéressé in this.
292
1097000
5000
Beaucoup de sociétés s'y intéressent.
18:40
(LaughterRires)
293
1102000
3000
(Rires)
18:43
We alsoaussi presentedprésenté to NikeNike even.
294
1105000
2000
Nous l'avons également présenté à Nike.
18:45
(LaughterRires)
295
1107000
3000
(Rires)
18:48
(ApplauseApplaudissements)
296
1110000
6000
(Applaudissements)
18:54
We'llNous allons see where this goesva. We were so excitedexcité about this
297
1116000
3000
Nous verrons où ça nous mènera. Nous étions si excités à propos de cela
18:57
that we realizedréalisé that that small-sizede petite taille scaleéchelle --
298
1119000
3000
que nous avons réalisé qu'à une échelle plus petite,
19:00
and where everything getsobtient stickygluant, and gravityla gravité doesn't mattermatière anymoreplus --
299
1122000
3000
et dans un endroit où tout deviendrai collant, où la gravité n'aurait plus d'importance,
19:03
we needednécessaire to look at antsfourmis and theirleur feetpieds, because
300
1125000
3000
nous devrions regarder les fourmis et leurs pattes, parce que
19:06
one of my other colleaguescollègues at BerkeleyBerkeley has builtconstruit a six-millimetersix millimètres siliconesilicone
301
1128000
5000
un de mes autres collègues de Berkeley, a fabriqué un robot mobile en silicone
19:11
robotrobot with legsjambes. But it getsobtient stuckcoincé. It doesn't movebouge toi very well.
302
1133000
3000
de 6 millimètre. Mais il reste coincé. Il ne bouge pas très bien.
19:14
But the antsfourmis do, and we'llbien figurefigure out why, so that ultimatelyen fin de compte
303
1136000
3000
Pourtant les fourmis y arrivent bien et nous allons voir comment, donc à terme
19:17
we'llbien make this movebouge toi. And imagineimaginer: you're going to be ablecapable
304
1139000
3000
nous pourrons faire ces mouvements. Et imaginez, vous aurez la possibilité
19:20
to have swarmsessaims of these six-millimetersix millimètres robotsdes robots availabledisponible to runcourir around.
305
1142000
5000
d'avoir un essaim de ces robot de 6 millimètres capables de courir autour de vous.
19:25
Where'sOù est this going? I think you can see it alreadydéjà.
306
1147000
3000
Où cela nous mène? Je pense que vous pouvez déjà l'imaginer.
19:28
ClearlyClairement, the InternetInternet is alreadydéjà havingayant eyesles yeux and earsoreilles,
307
1150000
4000
Internet a clairement déjà des yeux et des oreilles,
19:32
you have webweb camscames and so forthavant. But it's going to alsoaussi have legsjambes and handsmains.
308
1154000
4000
vous avez des webcams et ainsi de suite. Mais il sera aussi capable d'avoir des jambes et des mains.
19:36
You're going to be ablecapable to do programmableprogrammable
309
1158000
2000
Vous aurez la capacité de programmer
19:38
work throughpar these kindssortes of robotsdes robots, so that you can runcourir,
310
1160000
4000
des tâches via ce genre de robots, donc vous pourrez courir,
19:42
flymouche and swimnager anywherenulle part. We saw DavidDavid KellyKelly is at the beginningdébut of that with his fishpoisson.
311
1164000
9000
voler ou nager n'importe où. Nous avons vu David Kelly's à l'origine de cela avec son poisson.
19:51
So, in conclusionconclusion, I think the messagemessage is clearclair.
312
1173000
2000
Donc en conclusion, je pense que le message est clair.
19:53
If you need a messagemessage, if nature'sla nature not enoughassez, if you carese soucier about
313
1175000
4000
Si vous avez besoin d'un message, si la nature n'est pas suffisante, si vous vous intéressez
19:57
searchchercher and rescueporter secours, or minemien clearanceClearance, or medicinemédicament,
314
1179000
2000
à la recherche et au secours, ou au déminage, ou à la médecine
19:59
or the variousdivers things we're workingtravail on, we mustdoit preservepréserver
315
1181000
4000
ou aux diverses choses sur lesquelles nous travaillons, nous devons préserver
20:03
nature'sla nature designsconceptions, otherwiseautrement these secretssecrets will be lostperdu foreverpour toujours.
316
1185000
4000
les inventions de la nature, autrement ces secrets seront perdus à jamais.
20:07
Thank you.
317
1189000
1000
Merci
20:08
(ApplauseApplaudissements)
318
1190000
9000
(Applaudissements)
Translated by Guillaume Wambre
Reviewed by David Rodrigues

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Robert Full - Biologist
Robert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering.

Why you should listen

UC Berkeley biologist Robert Full is fascinated by the motion of creatures like cockroaches, crabs and geckos having many legs, unusual feet or talented tails. He has led an effort to demonstrate the value of learning from Nature by the creating interdisciplinary collaborations of biologists, engineers, mathematicians and computer scientists from academia and industry. He founded CiBER, the Center for interdisciplinary Bio-inspiration in Education and Research, and the Poly-PEDAL Laboratory, which studies the Performance, Energetics and Dynamics of Animal Locomotion (PEDAL) in many-footed creatures (Poly).

His research shows how studying a diversity of animals leads to the discovery of general principles which inspire the design of novel circuits, artificial muscles, exoskeletons, versatile scampering legged search-and-rescue robots and synthetic self-cleaning dry adhesives based on gecko feet. He is passionate about discovery-based education leading to innovation -- and he even helped Pixar’s insect animations in the film A Bug's Life.

More profile about the speaker
Robert Full | Speaker | TED.com