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
TED2009

Robert Full: Learning from the gecko's tail

רוברט פול: מה למדנו מזנב השממית

Filmed:
722,710 views

הביולוג רוברט פול חוקר את השממית המופלאה, את רגליה הסופר-דביקות ואת כושר הטיפוס הנחוש שלה. אבל צילום במהירות גבוהה מגלה שבזנב השממית טמונים הכשרונות המפתיעים ביותר.
- 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.

00:18
Let me shareלַחֲלוֹק with you todayהיום an originalמְקוֹרִי discoveryתַגלִית.
0
0
5000
ברצוני לשתף אתכם היום בתגלית מקורית.
00:23
But I want to tell it to you the way it really happenedקרה --
1
5000
3000
אספר לכם עליה בדרך בה היא באמת התרחשה,
00:26
not the way I presentמתנה it in a scientificמַדָעִי meetingפְּגִישָׁה,
2
8000
2000
ולא בדרך בה אני מציג אותה במפגש מדעי,
00:28
or the way you'dהיית רוצה readלקרוא it in a scientificמַדָעִי paperעיתון.
3
10000
3000
ולא בדרך בה תקראו עליה במאמר מדעי.
00:31
It's a storyכַּתָבָה about beyondמעבר biomimeticsביומטרימטיקה,
4
13000
3000
זהו סיפור על ההתקדמות מביומימטיקה
00:34
to something I'm callingיִעוּד biomutualismביו-אוטואליות.
5
16000
3000
למה שאני מכנה ביו-הדדיות.
00:37
I defineלְהַגדִיר that as an associationאִרגוּן betweenבֵּין biologyביולוגיה and anotherאַחֵר disciplineמשמעת,
6
19000
3000
אני מגדיר את המונח כקשר בין ביולוגיה ותחום נוסף,
00:40
where eachכל אחד disciplineמשמעת reciprocallyהדדית advancesההתקדמות the other,
7
22000
4000
כאשר כל תחום מקדם את חברו באופן הדדי,
00:44
but where the collectiveקולקטיבי discoveriesתגליות that emergeלָצֵאת are beyondמעבר any singleיחיד fieldשדה.
8
26000
4000
והתגליות המשותפות הן מעבר לכל תחום נפרד.
00:48
Now, in termsמונחים of biomimeticsביומטרימטיקה,
9
30000
2000
במונחים של ביומימטיקה,
00:50
as humanבן אנוש technologiesטכנולוגיות take on more of the characteristicsמאפיינים of natureטֶבַע,
10
32000
3000
ככל שהטכנולוגיות האנושיות רוכשות יותר תכונות של הטבע,
00:53
natureטֶבַע becomesהופך a much more usefulמוֹעִיל teacherמוֹרֶה.
11
35000
3000
הטבע נעשה מורה הרבה יותר שימושי.
00:56
Engineeringהַנדָסָה can be inspiredבהשראה by biologyביולוגיה
12
38000
2000
ההנדסה יכולה לקבל השראה מהביולוגיה
00:58
by usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני its principlesעקרונות and analogiesאנלוגיות when they're advantageousמוֹעִיל,
13
40000
3000
ולהשתמש בעקרונות ובאנלוגיות של הביולוגיה שהיא יכולה להפיק מהן תועלת.
01:01
but then integratingשילוב that with the bestהטוב ביותר humanבן אנוש engineeringהַנדָסָה,
14
43000
3000
לאחר מכן, היא משלבת אותם עם מיטב הנדסת האנוש,
01:04
ultimatelyבסופו של דבר to make something actuallyלמעשה better than natureטֶבַע.
15
46000
5000
כדי לבנות בסופו של דברים שהם טובים יותר מהטבע.
01:09
Now, beingלהיות a biologistביולוג, I was very curiousסקרן about this.
16
51000
3000
מאחר שאני ביולוג, התעוררה בי סקרנות רבה לגבי זה.
01:12
These are geckoשְׂמָמִית toesאצבעות רגליים.
17
54000
2000
אלו הן בהונות של שממיות.
01:14
And we wonderedתהה how they use these bizarreמוּזָר toesאצבעות רגליים
18
56000
2000
תהינו איך הן משתמשות בבהונות המוזרים האלה
01:16
to climbלְטַפֵּס up a wallקִיר so quicklyבִּמְהִירוּת.
19
58000
2000
כדי לטפס על קירות במהירות כה רבה.
01:18
We discoveredגילה it. And what we foundמצאתי was
20
60000
3000
וגילינו זאת. גילינו שיש להן
01:21
that they have leaf-likeכמו עלים structuresמבנים on theirשֶׁלָהֶם toesאצבעות רגליים,
21
63000
2000
מבנים דמויי עלה על הבהונות שלהן,
01:23
with millionsמיליונים of tinyזָעִיר hairsשערות that look like a rugשָׁטִיחַ,
22
65000
3000
עם מיליוני שערות זעירות שנראות כמו שטיח.
01:26
and eachכל אחד of those hairsשערות has the worstהכי גרוע caseמקרה of split-endsקצוות מפוצלים possibleאפשרי:
23
68000
3000
וכל אחת מהשערות סובלת ממקרה חמור של קצוות מפוצלים -
01:29
about 100 to 1000 splitלְפַצֵל endsמסתיים that are nano-sizeגודל ננו.
24
71000
4000
בין 100 ל-1000 קצוות מפוצלים בגודל נאנו.
01:33
And the individualאִישִׁי has 2 billionמיליארד of these nano-sizeגודל ננו splitלְפַצֵל endsמסתיים.
25
75000
4000
לכל שממית יש 2 מיליארד קצוות מפוצלים בגודל נאנו.
01:37
They don't stickמקל by Velcroהוולקרו or suctionיְנִיקָה or glueדֶבֶק.
26
79000
2000
הן לא נצמדות עם סקוטש או יניקה או דבק.
01:39
They actuallyלמעשה stickמקל by intermolecularאינטרמולקולרית forcesכוחות aloneלבד,
27
81000
3000
הן נצמדות אך ורק ע"י כוחות בין-מולקולריים,
01:42
vanואן derder Waalsוואלס forcesכוחות.
28
84000
2000
כוחות ון דר ואלס.
01:44
And I'm really pleasedמְרוּצֶה to reportלהגיש תלונה to you todayהיום
29
86000
2000
ואני שמח מאוד לדווח לכם היום
01:46
that the first syntheticמְלָאכוּתִי self-cleaningניקיון עצמי, dryיָבֵשׁ adhesiveדבק has been madeעָשׂוּי.
30
88000
5000
שייצרנו את הדבק היבש הסינטטי הראשון שמתנקה מעצמו.
01:51
From the simplestהפשוטה ביותר versionגִרְסָה in natureטֶבַע, one branchענף,
31
93000
3000
מהגירסה הפשוטה ביותר בטבע - ענף אחד,
01:54
my engineeringהַנדָסָה collaboratorמְשַׁתֵף פְּעוּלָה, Ronרון Fearingפחד, at Berkeleyברקלי,
32
96000
3000
שותפי המהנדס, רון פירינג, מברקלי,
01:57
had madeעָשׂוּי the first syntheticמְלָאכוּתִי versionגִרְסָה.
33
99000
3000
בנה את הגירסה הסינטטית הראשונה.
02:00
And so has my other incredibleמדהים collaboratorמְשַׁתֵף פְּעוּלָה,
34
102000
2000
וכך גם שותפי הנפלא
02:02
Markסימן Cutkoskyקוטקובסקי, at Stanfordסטנפורד --
35
104000
2000
מארק קטקוסקי מסטנפורד.
02:04
he madeעָשׂוּי much largerיותר גדול hairsשערות than the geckoשְׂמָמִית,
36
106000
2000
הוא בנה שערות הרבה יותר גדולות מאלו של השממית,
02:06
but used the sameאותו generalכללי principlesעקרונות.
37
108000
3000
אבל השתמש באותם עקרונות כלליים.
02:09
And here is its first testמִבְחָן.
38
111000
2000
זהו הניסוי הראשון שלהן.
02:11
(Laughterצחוק)
39
113000
1000
[צחוק]
02:12
That's Kellarקלר Autumnסתָיו, my formerלְשֶׁעָבַר PhPh.D. studentתלמיד,
40
114000
2000
זהו קלאר אוטום, דוקטורנט שלי לשעבר,
02:14
professorפּרוֹפֶסוֹר now at Lewisלואיס and Clarkקלארק,
41
116000
2000
פרופסור בלואיס וקלארק כיום,
02:16
literallyפשוטו כמשמעו givingמַתָן his first-bornבכור childיֶלֶד up for this testמִבְחָן.
42
118000
4000
שנידב את ביתו הבכורה עבור הניסוי הזה.
02:20
(Laughterצחוק)
43
122000
1000
[צחוק]
02:21
More recentlyלאחרונה, this happenedקרה.
44
123000
2000
לא מזמן, ארוע זה התרחש.
02:23
Man: This the first time someoneמִישֶׁהוּ has actuallyלמעשה climbedטיפס with it.
45
125000
3000
בחור: זוהי הפעם הראשונה בה מישהו טיפס בעזרת זה.
02:26
Narratorמספר: Lynnלין Verinskyורינסקי, a professionalמקצועי climberמְטַפֵּס,
46
128000
2000
קריין: לין ורינסקי, מטפסת מקצועית,
02:28
who appearedהופיע to be brimmingשופע with confidenceאֵמוּן.
47
130000
2000
נראית מלאה בביטחון.
02:30
Lynnלין Verinskyורינסקי: Honestlyבִּיוֹשֶׁר, it's going to be perfectlyמושלם safeבטוח. It will be perfectlyמושלם safeבטוח.
48
132000
3000
לין ורינסקי: בכנות, זה יהיה לגמרי בטוח. זה יהיה לגמרי בטוח.
02:33
Man: How do you know?
49
135000
2000
בחור: איך את יודעת?
02:35
Lynnלין Verinskyורינסקי: Because of liabilityאחריות insuranceביטוח. (Laughterצחוק)
50
137000
2000
לין ורינסקי: יש לנו ביטוח חבות.
02:37
Narratorמספר: With a mattressמִזרָן belowלְהַלָן and attachedמְצוֹרָף to a safetyבְּטִיחוּת ropeחֶבֶל,
51
139000
2000
קריין: עם מזרון מתחתיה וחבל ביטחון,
02:39
Lynnלין beganהחל her 60-foot-כף רגל ascentמַעֲלֶה.
52
141000
3000
לין התחילה בטיפוס של 20 מטר.
02:42
Lynnלין madeעָשׂוּי it to the topחלק עליון in a perfectמושלם pairingצִמוּד
53
144000
3000
לין עלתה עד למעלה בשילוב מושלם
02:45
of Hollywoodהוליווד and scienceמַדָע.
54
147000
3000
של הוליווד ומדע.
02:48
Man: So you're the first humanבן אנוש beingלהיות to officiallyרשמית emulateלחקות a geckoשְׂמָמִית.
55
150000
3000
איש: את האדם הראשון שחיקה שממית באופן רשמי.
02:51
Lynnלין Verinskyורינסקי: Haחה! Wowוואו. And what a privilegeזְכוּת that has been.
56
153000
6000
לין ורינסקי: הא! וואו. איזו זכות זאת היתה.
02:57
Robertרוברט Fullמלא: That's what she did on roughמְחוּספָּס surfacesמשטחים.
57
159000
2000
רוברט פול: זה מה שהיא עשתה על משטחים מחוספסים.
02:59
But she actuallyלמעשה used these on smoothחלק surfacesמשטחים --
58
161000
2000
על משטחים חלקים היא השתמשה באלה,
03:01
two of them -- to climbלְטַפֵּס up, and pullמְשׁוֹך herselfעַצמָה up.
59
163000
2000
שניים כאלה, כדי לטפס ולמשוך את עצמה למעלה.
03:03
And you can try this in the lobbyלובי,
60
165000
2000
אתם יכולים לנסות את זה בלובי,
03:05
and look at the gecko-inspiredבהשראת שממית materialחוֹמֶר.
61
167000
4000
ולבחון את החומר שנוצר בהשראת השממית.
03:09
Now the problemבְּעָיָה with the robotsרובוטים doing this
62
171000
2000
הבעיה עם רובוטים היא
03:11
is that they can't get unstuckלא מזויף,
63
173000
2000
שהם לא יודעים לשחרר את עצמם
03:13
with the materialחוֹמֶר.
64
175000
2000
עם החומר הזה.
03:15
This is the gecko'sשממית solutionפִּתָרוֹן. They actuallyלמעשה peelלקלף theirשֶׁלָהֶם toesאצבעות רגליים away
65
177000
3000
זהו הפתרון של השממיות. הן מקלפות את הבהונות שלהן
03:18
from the surfaceמשטח, at highגָבוֹהַ ratesתעריפים,
66
180000
2000
מהמשטח בקצבים גבוהים,
03:20
as they runלָרוּץ up the wallקִיר.
67
182000
2000
כאשר הן רצות במעלה הקיר.
03:22
Well I'm really excitedנִרגָשׁ todayהיום to showלְהַצִיג you
68
184000
3000
אני מאוד נרגש להציג בפניכם היום
03:25
the newestהחדש ביותר versionגִרְסָה of a robotרוֹבּוֹט, Stickybotסטיקבוט,
69
187000
3000
את הגירסה החדשה ביותר של רובוט, סטיקיבוט,
03:28
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a newחָדָשׁ hierarchicalהיררכי dryיָבֵשׁ adhesiveדבק.
70
190000
3000
שמשתמש בדבק יבש היררכי חדש.
03:31
Here is the actualמַמָשִׁי robotרוֹבּוֹט.
71
193000
3000
זהו הרובוט.
03:37
And here is what it does.
72
199000
3000
וזה מה שהוא עושה.
03:45
And if you look,
73
207000
2000
תוכלו לראות
03:47
you can see that it usesשימו
74
209000
3000
שהוא משתמש
03:50
the toeאֶצבַּע peelingפִּילִינג,
75
212000
2000
בקילוף הבהונות
03:52
just like the geckoשְׂמָמִית does.
76
214000
2000
בדיוק כמו השממית.
03:56
If we can showלְהַצִיג some of the videoוִידֵאוֹ, you can see it climbingטיפוס up the wallקִיר.
77
218000
3000
בסרט תוכלו לראות אותו מטפס על הקיר.
03:59
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
78
221000
2000
[מחיאות כפיים]
04:01
There it is.
79
223000
2000
הנה הוא.
04:03
And now it can go on other surfacesמשטחים because of the newחָדָשׁ adhesiveדבק
80
225000
3000
עכשיו הוא יכול ללכת על משטחים נוספים, בזכות הדבק החדש
04:06
that the Stanfordסטנפורד groupקְבוּצָה was ableיכול to do
81
228000
3000
שקבוצת סטאנפורד הצליחה לייצר,
04:09
in designingתִכנוּן this incredibleמדהים robotרוֹבּוֹט.
82
231000
3000
בזמן התכנון של הרובוט הנפלא הזה.
04:12
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
83
234000
3000
[מחיאות כפיים]
04:15
Oh. One thing I want to pointנְקוּדָה out is, look at Stickybotסטיקבוט.
84
237000
3000
ברצוני לציין דבר אחד. הביטו בסטיקיבוט.
04:18
You see something on it. It's not just to look like a geckoשְׂמָמִית.
85
240000
4000
יש לו תוספת שלא מיועדת לכך שהוא יראה כמו שממית.
04:22
It has a tailזָנָב. And just when you think you've figuredמְעוּטָר out natureטֶבַע,
86
244000
3000
יש לו זנב. וברגע שאתם חושבים שפיענחתם את הטבע,
04:25
this kindסוג of thing happensקורה.
87
247000
2000
קורה דבר כזה.
04:27
The engineersמהנדסים told us, for the climbingטיפוס robotsרובוטים,
88
249000
2000
המהנדסים אמרו לנו, שהרובוטים המטפסים -
04:29
that, if they don't have a tailזָנָב,
89
251000
2000
אם אין להם זנב,
04:31
they fallנפילה off the wallקִיר.
90
253000
2000
הם נופלים מהקיר.
04:33
So what they did was they askedשאל us
91
255000
2000
אז הם שאלו אותנו
04:35
an importantחָשׁוּב questionשְׁאֵלָה.
92
257000
2000
שאלה חשובה.
04:37
They said, "Well, it kindסוג of looksנראה like a tailזָנָב."
93
259000
4000
הם אמרו, "זה נראה די דומה לזנב,
04:41
Even thoughאם כי we put a passiveפַּסִיבִי barבָּר there.
94
263000
2000
למרות ששמנו שם מוט פאסיבי.
04:43
"Do animalsבעלי חיים use theirשֶׁלָהֶם tailsפרָאק when they climbלְטַפֵּס up wallsקירות?"
95
265000
3000
האם החיות משתמשות בזנב שלהן כשהן מטפסות על קירות?"
04:46
What they were doing was returningחוזרים the favorטוֹבָה,
96
268000
2000
הם החזירו לנו טובה
04:48
by givingמַתָן us a hypothesisהַשׁעָרָה to testמִבְחָן,
97
270000
3000
ונתנו לנו השערה לבדיקה
04:51
in biologyביולוגיה, that we wouldn'tלא have thought of.
98
273000
3000
בביולוגיה, שלא היינו חושבים עליה.
04:54
So of courseקוּרס, in realityמְצִיאוּת, we were then panickedנבהל,
99
276000
3000
וכמובן, במציאות, היינו בפאניקה.
04:57
beingלהיות the biologistsביולוגים, and we should know this alreadyכְּבָר.
100
279000
2000
כי היינו הביולוגים והיינו אמורים לדעת את התשובה.
04:59
We said, "Well, what do tailsפרָאק do?"
101
281000
2000
שאלנו, "מה זנבות עושים?"
05:01
Well we know that tailsפרָאק storeחֲנוּת fatשמן, for exampleדוגמא.
102
283000
3000
אנחנו יודעים שהזנבות מאחסנים שומן, לדוגמא.
05:04
We know that you can grabלִתְפּוֹס ontoעַל גַבֵּי things with them.
103
286000
3000
אנחנו יודעים שאפשר להיתפס בדברים בעזרתם.
05:07
And perhapsאוּלַי it is mostרוב well knownידוע
104
289000
2000
והדבר הידוע ביותר הוא כנראה
05:09
that they provideלְסַפֵּק staticסטָטִי balanceאיזון.
105
291000
3000
שהם מספקים שיווי משקל סטאטי.
05:12
(Laughterצחוק)
106
294000
1000
[צחוק]
05:13
It can alsoגַם actפעולה as a counterbalanceאיזון.
107
295000
3000
הם יכולים גם לשמש כמשקל נגדי.
05:16
So watch this kangarooקנגרו.
108
298000
3000
הביטו בקנגרו.
05:19
See that tailזָנָב? That's incredibleמדהים!
109
301000
2000
רואים את הזנב הזה? זה לא יאומן!
05:21
Marcמארק Raibertרייברט builtבנוי a Unirooללא שם: Uniroo hoppingמְנַתֵר robotרוֹבּוֹט.
110
303000
4000
מארק רייברט בנה אונירו - רובוט מקפץ.
05:25
And it was unstableלֹא יַצִיב withoutלְלֹא its tailזָנָב.
111
307000
3000
ובלי זנב הוא לא היה יציב.
05:31
Now mostlyבעיקר tailsפרָאק limitלְהַגבִּיל maneuverabilityכּוֹשֵׁר תִמרוּן,
112
313000
2000
בדרך כלל זנבות מגבילים את כושר התמרון.
05:33
like this humanבן אנוש insideבְּתוֹך this dinosaurדינוזאור suitחליפה.
113
315000
4000
כמו האיש הזה בתוך חליפת הדינוזאור.
05:37
(Laughterצחוק)
114
319000
1000
[צחוק]
05:38
My colleaguesעמיתים actuallyלמעשה wentהלך on to testמִבְחָן this limitationהַגבָּלָה,
115
320000
4000
חברי בדקו את המגבלה הזאת,
05:42
by increasingגָדֵל the momentרֶגַע of inertiaאִינֶרצִיָה of a studentתלמיד, so they had a tailזָנָב,
116
324000
4000
הם הגדילו את מומנט ההתמדה של סטונדטים, שמו להם זנב,
05:46
and runningרץ them throughדרך and obstacleמִכשׁוֹל courseקוּרס,
117
328000
2000
הריצו אותם דרך מסלול מכשולים,
05:48
and foundמצאתי a decrementצמצום in performanceביצועים,
118
330000
2000
וגילו שהביצועים שלהם היו מופחתים,
05:50
like you'dהיית רוצה predictלַחֲזוֹת.
119
332000
3000
כמו שהייתם יכולים לצפות מראש.
05:53
(Laughterצחוק)
120
335000
1000
[צחוק]
05:54
But of courseקוּרס, this is a passiveפַּסִיבִי tailזָנָב.
121
336000
3000
אבל, כמובן, זהו זנב פאסיבי.
05:57
And you can alsoגַם have activeפָּעִיל tailsפרָאק.
122
339000
2000
יש גם זנבות אקטיביים.
05:59
And when I wentהלך back to researchמחקר this, I realizedהבין
123
341000
2000
וכשחזרתי למחקר של הנושא, הבנתי
06:01
that one of the great TEDTED momentsרגעים in the pastעבר,
124
343000
2000
שבאחד הרגעים הגדולים של TED בעבר,
06:03
from Nathanנתן,
125
345000
2000
שהוצג ע"י נתן,
06:05
we'veיש לנו talkedדיבר about an activeפָּעִיל tailזָנָב.
126
347000
2000
דיברנו על זנב אקטיבי.
06:07
Videoוִידֵאוֹ: Myhrvoldמירוולד thinksחושב tail-crackingסדק dinosaursדינוזאורים
127
349000
2000
וידיאו: מירוולד חושב שדינוזאורים הצליפו בזנבם
06:09
were interestedמעוניין in love, not warמִלחָמָה.
128
351000
5000
מתוך אהבה ולא מתוך מלחמה.
06:14
Robertרוברט Fullמלא: He talkedדיבר about the tailזָנָב beingלהיות a whipשׁוֹט for communicationתִקשׁוֹרֶת.
129
356000
3000
רוברט פול: הוא דיבר על הזנב כעל שוט למטרות תקשורת.
06:17
It can alsoגַם be used in defenseהֲגָנָה.
130
359000
4000
אפשר גם להשתמש בו למטרות הגנה.
06:21
Prettyיפה powerfulחָזָק.
131
363000
2000
חזק ביותר.
06:23
So we then wentהלך back and lookedהביט at the animalבעל חיים.
132
365000
2000
אז חזרנו אחורה והתבוננו בחיה.
06:25
And we ranרץ it up a surfaceמשטח.
133
367000
2000
והרצנו אותה במעלה משטח.
06:27
But this time what we did is we put a slipperyחֲלַקְלַק patchתיקון
134
369000
2000
אבל הפעם שמנו את הטלאי המחליק
06:29
that you see in yellowצהוב there.
135
371000
2000
שאתם רואים שם בצהוב.
06:31
And watch on the right what the animalבעל חיים is doing with its tailזָנָב
136
373000
4000
בצד ימין אתם יכולים לראות מה החיה עושה עם הזנב שלה
06:35
when it slipsמחליק. This is slowedהואט down 10 timesפִּי.
137
377000
2000
כשהיא מחליקה. זה מוצג בהילוך איטי של פי 10.
06:37
So here is normalנוֹרמָלִי speedמְהִירוּת.
138
379000
2000
וזה במהירות רגילה.
06:39
And watch it now slipפליטת פה,
139
381000
2000
היא מחליקה עכשיו.
06:41
and see what it does with its tailזָנָב.
140
383000
2000
תראו מה היא עושה עם הזנב.
06:46
It has an activeפָּעִיל tailזָנָב that functionsפונקציות as a fifthחמישי legרגל,
141
388000
2000
יש לה זנב אקטיבי שמשמש כרגל חמישית,
06:48
and it contributesתורם to stabilityיַצִיבוּת.
142
390000
2000
והוא עוזר לה להתייצב.
06:50
If you make it slipפליטת פה a hugeעָצוּם amountכמות, this is what we discoveredגילה.
143
392000
4000
ואם גורמים לה להחליק מרחק רב, זה מה שגילינו.
06:57
This is incredibleמדהים.
144
399000
2000
זה בלתי יאומן.
06:59
The engineersמהנדסים had a really good ideaרַעְיוֹן.
145
401000
3000
למהנדסים היה רעיון נפלא.
07:02
And then of courseקוּרס we wonderedתהה,
146
404000
2000
ואז כמובן תהינו,
07:04
okay, they have an activeפָּעִיל tailזָנָב, but let's pictureתְמוּנָה them.
147
406000
2000
אוקי, יש להן זנב פעיל, אבל בואו נדמיין אותן.
07:06
They're climbingטיפוס up a wallקִיר, or a treeעֵץ.
148
408000
3000
הן מטפסות על קיר, או על עץ.
07:09
And they get to the topחלק עליון and let's say there's some leavesמשאיר there.
149
411000
3000
הן מגיעות לצמרת, ונניח שיש שם כמה עלים.
07:12
And what would happenלִקְרוֹת if they climbedטיפס on the undersideלמטה of that leafעלה,
150
414000
3000
מה קורה אם הן מטפסות אל מתחת לעלה הזה,
07:15
and there was some windרוּחַ, or we shookרעד it?
151
417000
3000
ויש רוח, או שאנחנו מנענעים אותו?
07:18
And we did that experimentלְנַסוֹת, that you see here.
152
420000
3000
ביצענו את הניסוי הזה, ואתם יכולים לראות אותו.
07:21
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
153
423000
1000
[מחיאות כפיים]
07:22
And this is what we discoveredגילה.
154
424000
2000
וזה מה שגילינו.
07:24
Now that's realאמיתי time. You can't see anything.
155
426000
2000
זה בזמן אמת. אי אפשר לראות שום דבר.
07:26
But there it is slowedהואט down.
156
428000
2000
זה בהילוך איטי.
07:30
What we discoveredגילה was the world'sשל העולם fastestהמהיר ביותר air-rightingאוויר ימינה responseתְגוּבָה.
157
432000
3000
גילינו את התגובה המהירה ביותר בעולם של התיישרות אווירית.
07:33
For those of you who rememberלִזכּוֹר your physicsפיזיקה, that's a zero-angular-momentumזווית-זווית-מומנטום
158
435000
2000
אם אתם זוכרים פיזיקה - זוהי תגובה של
07:35
rightingימינה responseתְגוּבָה. But it's like a catחתול.
159
437000
2000
תיקון תנע-זוויתי-אפס. אבל היא כמו חתול.
07:37
You know, catsחתולים fallingנופל. Catsחתולים do this. They twistלְהִתְפַּתֵל theirשֶׁלָהֶם bodiesגופים.
160
439000
3000
כשחתולים נופלים - הם מפתלים את הגוף שלהם.
07:40
But geckosשממיות do it better.
161
442000
2000
אבל השממיות עושות זאת טוב יותר.
07:42
And they do it with theirשֶׁלָהֶם tailזָנָב.
162
444000
3000
והן עושות זאת בעזרת הזנב.
07:45
So they do it with this activeפָּעִיל tailזָנָב as they swingנַדְנֵדָה around.
163
447000
3000
הן נעזרות בזנב האקטיבי שלהן כדי להתהפך.
07:48
And then they always landארץ in the sortסוג of supermanסוּפֶּרמֶן skydivingצְנִיחָה חָפשִׁית postureיְצִיבָה.
164
450000
4000
הן תמיד נוחתות בתנוחה הזאת של סופרמן בצניחה חופשית.
07:54
Okay, now we wonderedתהה, if we were right,
165
456000
2000
אוקי. עכשיו תהינו, אם אנחנו צודקים,
07:56
we should be ableיכול to testמִבְחָן this in a physicalגוּפָנִי modelדֶגֶם, in a robotרוֹבּוֹט.
166
458000
3000
נוכל לנסות זאת במודל פיזיקלי - ברובוט.
07:59
So for TEDTED we actuallyלמעשה builtבנוי a robotרוֹבּוֹט,
167
461000
2000
אז בנינו רובוט עבור TED,
08:01
over there, a prototypeאב טיפוס, with the tailזָנָב.
168
463000
3000
אב-הטיפוס נמצא שם, עם הזנב.
08:04
And we're going to attemptלְנַסוֹת the first air-rightingאוויר ימינה responseתְגוּבָה
169
466000
2000
ואנחנו עומדים לנסות את תגובת ההתיישרות האווירית
08:06
in a tailזָנָב, with a robotרוֹבּוֹט.
170
468000
2000
הראשונה של זנב, עם רובוט.
08:08
If we could have the lightsאורות on it.
171
470000
2000
אפשר להאיר עליו בבקשה.
08:10
Okay, there it goesהולך.
172
472000
5000
אוקי. הנה הוא נוחת.
08:15
And showלְהַצִיג the videoוִידֵאוֹ.
173
477000
2000
הציגו את הסרט.
08:20
There it is.
174
482000
2000
הנה הוא.
08:22
And it worksעובד just like it does in the animalבעל חיים.
175
484000
3000
זה עובד בדיוק כמו אצל החיה.
08:25
So all you need is a swingנַדְנֵדָה of the tailזָנָב to right yourselfעַצמְךָ.
176
487000
4000
צריך רק להניף את הזנב כדי להתיישר.
08:29
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
177
491000
2000
[מחיאות כפיים]
08:31
Now, of courseקוּרס, we were normallyבדרך כלל frightenedמבוהל
178
493000
2000
באופן טבעי, חששנו עכשיו,
08:33
because the animalבעל חיים has no glidingגְלִישָׁה adaptationsהסתגלויות,
179
495000
2000
מכיוון שלחיה אין הסתגלות לדאיה.
08:35
so we thought, "Oh that's okay. We'llטוֹב put it in a verticalאֲנָכִי windרוּחַ tunnelמִנהָרָה.
180
497000
4000
אז חשבנו, "זה בסדר. נשים אותה במנהרת רוח אנכית.
08:39
We'llטוֹב blowלנשוף the airאוויר up, we'llטוֹב give it a landingנְחִיתָה targetיַעַד, a treeעֵץ trunkחדק,
181
501000
3000
האוויר ינשוב כלפי מעלה, ניתן לה מטרה לנחות עליה, גזע של עץ,
08:42
just outsideבחוץ the plexi-glassזכוכית פלקסי enclosureקַרפִּיף, and see what it does.
182
504000
4000
מחוץ לקופסת הפלקסיגלאס, ונבדוק מה היא תעשה."
08:46
(Laughterצחוק)
183
508000
1000
[צחוק]
08:47
So we did. And here is what it does.
184
509000
3000
עשינו זאת. וזה מה שהיא עשתה.
08:50
So the windרוּחַ is comingמגיע from the bottomתַחתִית. This is slowedהואט down 10 timesפִּי.
185
512000
5000
הרוח נושבת מלמטה. זה בהילוך איטי של פי 10.
08:55
It does an equilibriumשִׁוּוּי מִשׁקָל glideלִדאוֹת. Highlyמְאוֹד controlledמְבוּקָר.
186
517000
4000
היא מבצעת דאייה בשיווי משקל. בשליטה גבוהה.
08:59
This is sortסוג of incredibleמדהים. But actuallyלמעשה it's quiteדַי beautifulיפה,
187
521000
3000
זה לא יאמן. אבל זה מאוד יפה,
09:02
when you take a pictureתְמוּנָה of it.
188
524000
3000
כשמצלמים את זה.
09:05
And it's better than that, it -- just in the slideשקופית -- maneuversתמרונים in mid-airבאוויר.
189
527000
5000
ויותר מכך, תוך כדי גלישה היא מתמרנת באוויר.
09:10
And the way it does it, is it takes its tailזָנָב
190
532000
2000
היא עושה זאת בעזרת הזנב.
09:12
and it swingsנַדְנֵדָה it one way to yawלְסַבְּסֵב left, and it swingsנַדְנֵדָה its other way to yawלְסַבְּסֵב right.
191
534000
4000
היא מניעה אותו לכיוון אחד כדי לסטות שמאלה ולכיוון השני כדי לסטות ימינה.
09:16
So we can maneuverלְתַמְרֵן this way.
192
538000
2000
אנו יכולים לתמרן בדרך הזאת.
09:18
And then -- we had to filmסרט צילום this severalכַּמָה timesפִּי to believe this --
193
540000
3000
ואז - היינו צריכים לצלם זאת כמה פעמים כדי להאמין -
09:21
it alsoגַם does this. Watch this.
194
543000
3000
היא עושה גם את זה. הביטו.
09:24
It oscillatesתנודות its tailזָנָב up and down like a dolphinדולפין.
195
546000
2000
היא מניעה את הזנב למעלה ולמטה כמו דולפין.
09:26
It can actuallyלמעשה swimלשחות throughדרך the airאוויר.
196
548000
3000
היא ממש יכולה לשחות באוויר.
09:29
But watch its frontחֲזִית legsרגליים. Can you see what they are doing?
197
551000
5000
אבל הביטו ברגליים הקדמיות שלה. אתם יכולים לראות מה הן עושות?
09:34
What does that mean for the originמָקוֹר of flappingמתנפנף flightטִיסָה?
198
556000
3000
מה משמעות הדבר לגבי מקור התעופה תוך תנועות כנפיים?
09:37
Maybe it's evolvedהתפתח from comingמגיע down from treesעצים,
199
559000
3000
אולי היא התפתחה מהירידה מהעצים,
09:40
and tryingמנסה to controlלִשְׁלוֹט a glideלִדאוֹת.
200
562000
2000
ומהנסיונות לשלוט בדאייה.
09:42
Stayשָׁהוּת tunedמְכוּוָן for that.
201
564000
2000
השארו עימנו.
09:44
(Laughterצחוק)
202
566000
2000
[צחוק]
09:46
So then we wonderedתהה, "Can they actuallyלמעשה maneuverלְתַמְרֵן with this?"
203
568000
3000
ואז תהינו, "האם הן באמת יכולות לתמרן עם זה?"
09:49
So there is the landingנְחִיתָה targetיַעַד. Could they steerלְהַטוֹת towardsלִקרַאת it
204
571000
3000
זוהי מטרת הנחיתה. האם הן יוכלו לנווט לשם
09:52
with these capabilitiesיכולות? Here it is in the windרוּחַ tunnelמִנהָרָה.
205
574000
2000
עם היכולות האלה? הנה אחת במנהרת הרוח.
09:54
And it certainlyבְּהֶחלֵט looksנראה like it.
206
576000
2000
נראה שהיא בהחלט יכולה.
09:56
You can see it even better from down on topחלק עליון.
207
578000
3000
אפשר לראות יותר טוב במבט מלמטה.
09:59
Watch the animalבעל חיים.
208
581000
2000
הביטו בחיה.
10:02
Definitelyבהחלט movingמעבר דירה towardsלִקרַאת the landingנְחִיתָה targetיַעַד.
209
584000
2000
היא בהחלט מתקדמת לכיוון מטרת הנחיתה.
10:04
Watch the whipשׁוֹט of its tailזָנָב as it does it. Look at that.
210
586000
4000
הביטו בהצלפות הזנב שלה.
10:08
It's unbelievableבלתי יאומן.
211
590000
2000
זה לא יאומן.
10:10
So now we were really confusedמְבוּלבָּל,
212
592000
2000
עכשיו היינו לגמרי מבולבלים.
10:12
because there are no reportsדיווחים of it glidingגְלִישָׁה.
213
594000
2000
מכיוון שאין דיווחים על דאיית שממיות.
10:14
So we wentהלך, "Oh my god, we have to go to the fieldשדה,
214
596000
2000
אז אמרנו "אוי אלוהים. עכשיו נצטרך לצאת לשטח
10:16
and see if it actuallyלמעשה does this."
215
598000
2000
ולבדוק אם היא באמת עושה את זה."
10:18
Completelyלַחֲלוּטִין oppositeמול of the way you'dהיית רוצה see it on a natureטֶבַע filmסרט צילום, of courseקוּרס.
216
600000
3000
כמובן, ההפך הגמור ממה שאתם רואים בסרטי טבע.
10:21
We wonderedתהה, "Do they actuallyלמעשה glideלִדאוֹת in natureטֶבַע?"
217
603000
3000
תהינו, "האם הן דואות בטבע?"
10:24
Well we wentהלך to the forestsיערות of Singaporeסינגפור and Southeastדְרוֹם מִזְרָח Asiaאַסְיָה.
218
606000
2000
יצאנו ליערות של סינגפור ודרום מזרח אסיה.
10:26
And the nextהַבָּא videoוִידֵאוֹ you see is the first time we'veיש לנו showedparagraphs this.
219
608000
2000
בסרט הבא תראו את הפעם הראשונה בה ראינו זאת.
10:28
This is the actualמַמָשִׁי videoוִידֵאוֹ -- not stagedמְבוּיָם, a realאמיתי researchמחקר videoוִידֵאוֹ --
220
610000
3000
זהו הסרט המקורי. הוא לא מבויים. זהו סרט מחקר אמיתי
10:31
of animalבעל חיים glidingגְלִישָׁה down. There is a redאָדוֹם trajectoryמַסלוּל lineקַו.
221
613000
3000
של חיה הדואה כלפי מטה - המסלול מסומן בקו אדום.
10:34
Look at the endסוֹף to see the animalבעל חיים.
222
616000
2000
התבוננו בקצהו כדי לראות את החיה.
10:36
But then as it getsמקבל closerיותר קרוב to the treeעֵץ,
223
618000
2000
כשהיא מתקרבת אל העץ,
10:38
look at the close-upהתקרבות. And see if you can see it landארץ.
224
620000
3000
הביטו בצילום התקריב ונסו לראות אותה נוחתת.
10:42
So there it comesבא down. There is a geckoשְׂמָמִית at the endסוֹף of that trajectoryמַסלוּל lineקַו.
225
624000
3000
הנה היא יורדת. יש שם שממית בקצה של קו המסלול.
10:45
You see it there? There? Watch it come down.
226
627000
2000
אתם רואים אותה? שם? תראו אותה יורדת.
10:47
Now watch up there and you can see the landingנְחִיתָה. Did you see it hitמכה?
227
629000
3000
עכשיו תסתכלו למעלה ותראו את הנחיתה. ראיתם אותה מגיעה?
10:50
It actuallyלמעשה usesשימו its tailזָנָב too,
228
632000
2000
גם כאן היא משתמשת בזנב.
10:52
just like we saw in the labמַעבָּדָה.
229
634000
3000
בדיוק כמו שראינו במעבדה.
10:55
So now we can continueלְהַמשִׁיך this mutualismהדדיות
230
637000
4000
ועכשיו אנו יכולים להמשיך בהדדיות
10:59
by suggestingמציע that they can make an activeפָּעִיל tailזָנָב.
231
641000
3000
ולהציע להם לייצר זנב אקטיבי.
11:02
And here is the first activeפָּעִיל tailזָנָב, in the robotרוֹבּוֹט,
232
644000
5000
וזהו הזנב האקטיבי הראשון ברובוט
11:07
madeעָשׂוּי by Bostonבוסטון Dynamicsדִינָמִיקָה.
233
649000
3000
שיוצר ע"י בוסטון דיינמיקס.
11:10
So to concludeלְהַסִיק, I think we need to buildלִבנוֹת biomutualismsביו-אוטואליות, like I showedparagraphs,
234
652000
4000
ולסיכום, אני חושב שעלינו ליצור מערכות ביו-הדדיות, בדומה לזו שהצגתי,
11:14
that will increaseלהגביר the paceלִפְסוֹעַ of basicבסיסי discoveryתַגלִית in theirשֶׁלָהֶם applicationיישום.
235
656000
3000
שהיישום שלהן יגביר את קצב התגליות הבסיסיות.
11:17
To do this thoughאם כי, we need to redesignעיצוב מחדש educationהַשׂכָּלָה in a majorגדול way,
236
659000
3000
אבל, כדי לעשות זאת, עלינו לבצע שינוי גדול בתכנון החינוך,
11:20
to balanceאיזון depthעוֹמֶק with interdisciplinaryבינתחומית communicationתִקשׁוֹרֶת,
237
662000
3000
לאזן בין עומק ובין תקשורת בין תחומית.
11:23
and explicitlyבִּמְפוּרָשׁ trainרכבת people how to contributeלתרום to, and benefitתועלת from other disciplinesדיסציפלינות.
238
665000
5000
עלינו לאמן אנשים לתרום לתחומים אחרים ולהפיק מתחומים אחרים תועלת.
11:28
And of courseקוּרס you need the organismsאורגניזמים and the environmentסביבה to do it.
239
670000
4000
וכמובן, אנו זקוקים לבעלי החיים ולסביבה כדי לעשות זאת.
11:32
That is, whetherהאם you careלְטַפֵּל about securityבִּטָחוֹן, searchחפש and rescueלְהַצִיל or healthבְּרִיאוּת,
240
674000
3000
כלומר, בין אם אתם מתעניינים בביטחון, בחילוץ והצלה, או בבריאות,
11:35
we mustצריך preserveלשמור nature'sהטבע designsעיצובים,
241
677000
2000
עלינו לשמר את התכנונים של הטבע,
11:37
otherwiseאחרת these secretsסודות will be lostאבד foreverלָנֶצַח.
242
679000
3000
אחרת הסודות האלה יעלמו לעולמי עולמים.
11:40
And from what I heardשמע from our newחָדָשׁ presidentנָשִׂיא,
243
682000
4000
ומהדברים ששמעתי מהנשיא החדש שלנו,
11:44
I'm very optimisticאוֹפּטִימִי. Thank you.
244
686000
2000
אני מאוד אופטימי. תודה.
11:46
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
245
688000
2000
[מחיאות כפיים]
Translated by Yifat Adler
Reviewed by Avihu Turzion

▲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