ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.

Why you should listen

Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures. 

A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale. 

Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.

More profile about the speaker
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com
TED2011

Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Skylar Tibbits: Possiamo costruire oggetti che si assemblano da sé?

Filmed:
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Skylar Tibbits, ricercatore del MIT, sta studiando l'auto-assemblaggio, vale a dire l'idea secondo la quale, invece di costruire qualcosa (una sedia, un grattacielo) creiamo materiali che si auto-assemblino, in maniera molto simile a quella in cui si compone un filamento di DNA. È una grande idea, ancora in fase iniziale. Tibbits ci mostra tre progetti di laboratorio e ci offre un'anteprima su quello che potrà essere un futuro all'insegna dell'auto-assemblaggio.
- Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio

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TodayOggi I'd like to showmostrare you
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2000
Oggi vorrei mostrarvi
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the futurefuturo of the way we make things.
1
2000
2000
il futuro del modo in cui costruiamo gli oggetti.
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I believe that soonpresto our buildingsedifici and machinesmacchine
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4000
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Io credo che presto i nostri edifici e i nostri macchinari
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will be self-assemblingauto-assemblaggio,
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6000
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si assembleranno,
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replicatingreplica and repairingriparazione themselvesloro stessi.
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8000
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si replicheranno e si ripareranno da sé.
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So I'm going to showmostrare you
5
10000
2000
Vi mostrerò ora
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what I believe is the currentattuale statestato of manufacturingproduzione,
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12000
2000
quello che io ritengo sia lo stato attuale della produzione
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and then compareconfrontare that to some naturalnaturale systemssistemi.
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3000
e lo paragonerò ad alcuni sistemi naturali.
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So in the currentattuale statestato of manufacturingproduzione, we have skyscrapersgrattacieli --
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3000
Nello stato attuale della produzione abbiamo grattacieli --
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two and a halfmetà yearsanni [of assemblymontaggio time],
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due anni e mezzo,
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500,000 to a millionmilione partsparti,
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da 500.000 a 1 milione di componenti,
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fairlyabbastanza complexcomplesso,
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decisamente complessi,
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newnuovo, excitingemozionante technologiestecnologie in steelacciaio, concretecalcestruzzo, glassbicchiere.
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nuove ed entusiasmanti tecnologie in acciaio, cemento, vetro.
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We have excitingemozionante machinesmacchine
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Abbiamo macchinari incredibili
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that can take us into spacespazio --
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che ci portano nello spazio --
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fivecinque yearsanni [of assemblymontaggio time], 2.5 millionmilione partsparti.
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5 anni, 2,5 milioni di componenti.
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But on the other sidelato, if you look at the naturalnaturale systemssistemi,
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3000
Dall'altra parte, se pensate ai sistemi naturali,
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we have proteinsproteine
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39000
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abbiamo le proteine
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that have two millionmilione typestipi,
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ce ne sono 2 milioni di tipi,
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can foldpiegare in 10,000 nanosecondsnanosecondi,
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43000
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si ripiegano in 10.000 nano secondi,
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or DNADNA with threetre billionmiliardo basebase pairscoppie
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il DNA, con 3 miliardi di coppie di base,
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we can replicatereplicare in roughlyapprossimativamente an hourora.
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47000
3000
che noi possiamo replicare in circa 1 ora.
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So there's all of this complexitycomplessità
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50000
2000
Esiste tutta questa complessità
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in our naturalnaturale systemssistemi,
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52000
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nei nostri sistemi naturali,
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but they're extremelyestremamente efficientefficiente,
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ma essi sono decisamente molto più efficienti,
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farlontano more efficientefficiente than anything we can buildcostruire,
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56000
2000
di qualsiasi cosa noi possiamo costruire,
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farlontano more complexcomplesso than anything we can buildcostruire.
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decisamente più complessi di qualsiasi cosa noi costruiamo.
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They're farlontano more efficientefficiente in termscondizioni of energyenergia.
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Sono molto più efficienti in termini di energia.
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They hardlyquasi ever make mistakeserrori.
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Raramente commettono errori.
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And they can repairriparazione themselvesloro stessi for longevitylongevità.
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2000
E si riparano da sé per mantenersi longeve.
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So there's something supersuper interestinginteressante about naturalnaturale systemssistemi.
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67000
3000
C'è qualcosa di estremamente interessante in questi sistemi naturali.
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And if we can translatetradurre that
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70000
2000
E se noi lo possiamo tradurre
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into our builtcostruito environmentambiente,
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72000
2000
nel nostro ambiente delle costruzioni
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then there's some excitingemozionante potentialpotenziale for the way that we buildcostruire things.
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il potenziale del modo in cui possiamo costruire le cose diventa esaltante.
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And I think the keychiave to that is self-assemblyautoassemblaggio.
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76000
3000
E io credo che l'elemento chiave sia l'auto-assemblaggio.
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So if we want to utilizeutilizzare self-assemblyautoassemblaggio in our physicalfisico environmentambiente,
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79000
3000
Se vogliamo usare l'auto-assemblaggio nel nostro ambiente fisico,
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I think there's fourquattro keychiave factorsfattori.
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82000
2000
credo esistano 4 fattori chiave.
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The first is that we need to decodedecodificare
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84000
2000
Il primo consiste nel decodificare
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all of the complexitycomplessità of what we want to buildcostruire --
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86000
2000
tutta la complessità di ciò che intendiamo costruire -
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so our buildingsedifici and machinesmacchine.
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88000
2000
gli edifici e i macchinari.
01:45
And we need to decodedecodificare that into simplesemplice sequencessequenze --
40
90000
2000
Dobbiamo decodificarli in sequenze semplici -
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basicallyfondamentalmente the DNADNA of how our buildingsedifici work.
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92000
2000
in sostanza il DNA di come funzionano i nostri edifici.
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Then we need programmableprogrammabile partsparti
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94000
2000
Poi ci servono componenti programmabili
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that can take that sequencesequenza
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96000
2000
che possano assumere quella sequenza
01:53
and use that to foldpiegare up, or reconfigurericonfigurare.
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98000
3000
e usarla per ripiegarsi, o riconfigurarsi.
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We need some energyenergia that's going to allowpermettere that to activateattivare,
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101000
3000
Abbiamo bisogno di energia che permetta loro di attivarsi,
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allowpermettere our partsparti to be ablecapace to foldpiegare up from the programprogramma.
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104000
3000
così che le parti possano ripiegarsi seguendo il programma.
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And we need some typetipo of errorerrore correctioncorrezione redundancyridondanza
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107000
2000
E abbiamo bisogno di una ridondanza nella correzione degli errori
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to guaranteegaranzia that we have successfullycon successo builtcostruito what we want.
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109000
3000
che ci garantisca che abbiamo avuto successo nella nostra costruzione.
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So I'm going to showmostrare you a numbernumero of projectsprogetti
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2000
Vi mostrerò quindi una serie di progetti
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that my colleaguescolleghi and I at MITMIT are workinglavoro on
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114000
2000
sui quali sto lavorando insieme ai miei colleghi del MIT
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to achieveraggiungere this self-assemblingauto-assemblaggio futurefuturo.
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116000
2000
per poter ottenere questo futuro di auto-assemblaggio.
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The first two are the MacroBotPellegrino and DeciBotDeciBot.
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118000
3000
I primi due sono il MacroBot e il DeciBot.
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So these projectsprogetti are large-scalelarga scala reconfigurablericonfigurabile robotsrobot --
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4000
Si tratta di progetti di robot riconfigurabili di grandi dimensioni -
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8 ftft., 12 ftft. long proteinsproteine.
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3000
proteine lunghe 3 o 4 metri.
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They're embeddedinserito with mechanicalmeccanico electricalelettrico devicesdispositivi, sensorssensori.
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128000
3000
Al loro interno si trovano dei sensori, dispositivi meccanici elettronici.
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You decodedecodificare what you want to foldpiegare up into,
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131000
2000
Decodifichiamo la forma in cui vogliamo si ripieghino
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into a sequencesequenza of anglesangoli --
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133000
2000
in una sequenza di angoli -
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so negativenegativo 120, negativenegativo 120, 0, 0,
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135000
2000
meno 120, meno 120, 0, 0,
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120, negativenegativo 120 -- something like that;
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137000
3000
120, meno 120 - una cosa del genere;
02:35
so a sequencesequenza of anglesangoli, or turnsgiri,
60
140000
2000
una sequenza di angoli, o di rotazioni,
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and you sendinviare that sequencesequenza throughattraverso the stringstringa.
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142000
3000
e inviamo quella sequenza attraverso il filamento.
02:40
EachOgni unitunità takes its messagemessaggio -- so negativenegativo 120 --
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145000
3000
Ogni unità riceve il proprio messaggio - meno 120.
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it rotatesruota to that, checkscontrolli if it got there
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148000
2000
Quindi ruota fino a quel punto, controlla se è arrivato
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and then passespassaggi it to its neighborvicino.
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150000
3000
poi lo passa al proprio vicino.
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So these are the brilliantbrillante scientistsscienziati,
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153000
2000
Questi sono gli scienziati geniali,
02:50
engineersingegneri, designersprogettisti that workedlavorato on this projectprogetto.
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155000
2000
ingegneri, progettisti che hanno lavorato a questo progetto.
02:52
And I think it really bringsporta to lightleggero:
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157000
2000
E credo che questo lo metta in luce:
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Is this really scalablescalabile?
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159000
2000
È fattibile su scala industriale?
02:56
I mean, thousandsmigliaia of dollarsdollari, lots of man hoursore
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161000
2000
Voglio dire, migliaia di dollari, ore e ore di manodopera
02:58
madefatto to make this eight-foototto-piede robotrobot.
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163000
3000
per costruire questo robot alto circa 3 m.
03:01
Can we really scalescala this up? Can we really embedincorporare roboticsRobotica into everyogni partparte?
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3000
È fattibile su scala industriale? Si può inserire la robotica in ogni componente?
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The nextIl prossimo one questionsle domande that
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169000
2000
Il prossimo analizza la questione
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and lookssembra at passivepassivo naturenatura,
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2000
e guarda alla natura passiva,
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or passivelypassivamente tryingprovare to have reconfigurationriconfigurazione programmabilityprogrammabilità.
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173000
3000
cercando passivamente di ottenere una riconfigurazione programmabile.
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But it goesva a steppasso furtherulteriore,
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176000
2000
Ma fa un passo ulteriore
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and it triescerca to have actualeffettivo computationcalcolo.
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178000
2000
e prova a fare un calcolo effettivo.
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It basicallyfondamentalmente embedsincorpora the mostmaggior parte fundamentalfondamentale buildingcostruzione blockbloccare of computinginformatica,
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180000
2000
Inserisce il più importante mattone del calcolo,
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the digitaldigitale logiclogica gatecancello,
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182000
2000
l'elemento logico digitale
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directlydirettamente into your partsparti.
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184000
2000
direttamente nei componenti.
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So this is a NANDNAND gatecancello.
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186000
2000
Questo è un elemento logico NAND.
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You have one tetrahedrontetraedro whichquale is the gatecancello
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188000
2000
Avete un tetraedro che costitutisce l'elemento logico,
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that's going to do your computinginformatica,
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190000
2000
e che farà i vostri cacloli,
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and you have two inputingresso tetrahedronstetraedri.
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192000
2000
e avete due tetraedri.
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One of them is the inputingresso from the userutente, as you're buildingcostruzione your bricksmattoni.
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194000
3000
Uno è il contributo dell'utente, come se steste costruendo i vostri mattoni.
03:32
The other one is from the previousprecedente brickmattone that was placedposto.
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197000
3000
L'altro viene dal blocco sistemato in precedenza.
03:35
And then it gives you an outputproduzione in 3D spacespazio.
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200000
3000
E il risultato ottenuto è in uno spazio tridimensionale.
03:38
So what this meanssi intende
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203000
2000
Questo significa che
03:40
is that the userutente can startinizio pluggingCollegare in what they want the bricksmattoni to do.
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205000
3000
l'utente può programmare quel che intende far fare ai blocchi.
03:43
It computesCalcola on what it was doing before
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208000
2000
Il calcolo si basa su ciò che si faceva prima
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
e su quello che voi intendevate fare.
03:47
And now it startsinizia movingin movimento in three-dimensionaltridimensionale spacespazio --
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212000
2000
E ora inizia a muoversi in uno spazio tridimensionale -
03:49
so up or down.
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214000
2000
verso l'alto o verso il basso.
03:51
So on the left-handmano sinistra sidelato, [1,1] inputingresso equalsequivale 0 outputproduzione, whichquale goesva down.
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216000
3000
Sulla sinistra, un input [1,1] è pari a un output 0, che va verso il basso.
03:54
On the right-handmano destra sidelato,
94
219000
2000
Sulla destra.
03:56
[0,0] inputingresso is a 1 outputproduzione, whichquale goesva up.
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221000
3000
un input [0,0] è un output 1, che va verso l'alto.
03:59
And so what that really meanssi intende
96
224000
2000
Ciò che questo davvero significa
04:01
is that our structuresstrutture now containcontenere the blueprintscianografie
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226000
2000
è che le nostre strutture ora contengono la progettazione
04:03
of what we want to buildcostruire.
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228000
2000
di quello che intendiamo costruire.
04:05
So they have all of the informationinformazione embeddedinserito in them of what was constructedcostruito.
99
230000
3000
Esse hanno al proprio interno tutte le informazioni su ciò che si è costruito.
04:08
So that meanssi intende that we can have some formmodulo of self-replicationauto-replicazione.
100
233000
3000
Il che significa che possiamo ottenere forme di auto-riproduzione.
04:11
In this casecaso I call it self-guidedself guided replicationreplicazione,
101
236000
3000
In questo caso, io la chiamo replica auto-guidata,
04:14
because your structurestruttura containscontiene the exactesatto blueprintscianografie.
102
239000
2000
perché la vostra struttura contiene la progettazione vera e propria.
04:16
If you have errorserrori, you can replacesostituire a partparte.
103
241000
2000
Nel caso di errori, potete sostiutire un componente.
04:18
All the localLocale informationinformazione is embeddedinserito to tell you how to fixfissare it.
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243000
3000
Tutte le informazioni locali per dirvi come ripararlo sono all'interno.
04:21
So you could have something that climbssalite alonglungo and readslegge it
105
246000
2000
Quindi potreste avere qualcosa che va in su, e lo legge,
04:23
and can outputproduzione at one to one.
106
248000
2000
e può avere un output di 1 a 1.
04:25
It's directlydirettamente embeddedinserito; there's no externalesterno instructionsIstruzioni.
107
250000
2000
È inserito direttamente, non ci sono istruzioni esterne.
04:27
So the last projectprogetto I'll showmostrare is calledchiamato BiasedPrevenuto ChainsCatene,
108
252000
3000
L'ultimo progetto che vi mostro si chiama Biased Chains,
04:30
and it's probablyprobabilmente the mostmaggior parte excitingemozionante exampleesempio that we have right now
109
255000
3000
e credo sia l'esempio più emozionante che abbiamo al momento
04:33
of passivepassivo self-assemblyautoassemblaggio systemssistemi.
110
258000
2000
dei sistemi passivi di auto-assemblaggio.
04:35
So it takes the reconfigurabilityriconfigurabilità
111
260000
2000
Esso prende la riconfigurabilità
04:37
and programmabilityprogrammabilità
112
262000
2000
e la programmabilità
04:39
and makesfa it a completelycompletamente passivepassivo systemsistema.
113
264000
3000
per ottenere un sistema completamente passivo.
04:43
So basicallyfondamentalmente you have a chaincatena of elementselementi.
114
268000
2000
Fondamentalmente, avete una catena di elementi.
04:45
EachOgni elementelemento is completelycompletamente identicalidentico,
115
270000
2000
Tutti gli elementi sono assolutamente identici,
04:47
and they're biasedparziale.
116
272000
2000
e sono orientati.
04:49
So eachogni chaincatena, or eachogni elementelemento, wants to turnturno right or left.
117
274000
3000
Ogni catena, ogni elemento, vuole girare a destra o a sinistra.
04:52
So as you assemblemontare the chaincatena, you're basicallyfondamentalmente programmingprogrammazione it.
118
277000
3000
Nell'assemblare la catena, voi la state fondamentalmente programmando.
04:55
You're tellingraccontare eachogni unitunità if it should turnturno right or left.
119
280000
3000
State dicendo a ogni unità se debba girare a destra o a sinistra.
04:58
So when you shakescuotere the chaincatena,
120
283000
3000
E quando scuotete la catena
05:01
it then foldspieghe up
121
286000
2000
questa si ripiega seguendo
05:03
into any configurationconfigurazione that you've programmedprogrammato in --
122
288000
3000
la configurazione che voi le avete programmato all'interno -
05:06
so in this casecaso, a spiralspirale,
123
291000
2000
in questo caso, una spirale -
05:08
or in this casecaso,
124
293000
3000
o in questo caso
05:11
two cubescubi nextIl prossimo to eachogni other.
125
296000
3000
due cubi adiacenti.
05:14
So you can basicallyfondamentalmente programprogramma
126
299000
2000
Potete quindi programmare
05:16
any three-dimensionaltridimensionale shapeforma --
127
301000
2000
qualsiasi forma tridimensionale -
05:18
or one-dimensionalunidimensionale, two-dimensionalbidimensionale -- up into this chaincatena completelycompletamente passivelypassivamente.
128
303000
3000
o unidimensionale, bidimensionale - all'interno di questa catena totalmente passiva.
05:21
So what does this tell us about the futurefuturo?
129
306000
2000
Questo cosa ci dice allora sul futuro?
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I think that it's tellingraccontare us
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308000
2000
Credo ci stia dicendo
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that there's newnuovo possibilitiespossibilità for self-assemblyautoassemblaggio, replicationreplicazione, repairriparazione
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3000
che ci sono nuove possibilità di auto-assemblaggio, duplicazione, riparazione,
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in our physicalfisico structuresstrutture, our buildingsedifici, machinesmacchine.
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313000
3000
nelle nostre strutture fisiche, gli edifici, i macchinari.
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There's newnuovo programmabilityprogrammabilità in these partsparti.
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316000
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C'è una nuova programmabilità in questi componenti.
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And from that you have newnuovo possibilitiespossibilità for computinginformatica.
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E da qui ci sono nuove possibilità di calcolo.
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We'llWe'll have spatialspaziale computinginformatica.
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Avremo un calcolo spaziale.
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ImagineImmaginate if our buildingsedifici, our bridgesponti, machinesmacchine,
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Immaginate se gli edifici, i ponti, i macchinari,
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all of our bricksmattoni could actuallyin realtà computecalcolare.
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tutti i nostri componenti potessero davvero calcolare.
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That's amazingStupefacente parallelparallelo and distributeddistribuito computinginformatica powerenergia,
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È una stupefacente capacità di calcolo parallelo e distribuito,
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newnuovo designdesign possibilitiespossibilità.
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oltre a nuove possibilità nel design.
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So it's excitingemozionante potentialpotenziale for this.
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È un potenziale esaltante.
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So I think these projectsprogetti I've showedha mostrato here
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Io ritengo che questi progetti che vi ho mostrato
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are just a tinyminuscolo steppasso towardsin direzione this futurefuturo,
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siano solo un piccolo passo verso questo futuro,
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if we implementstrumento these newnuovo technologiestecnologie
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se implementiamo queste nuove tecnologie
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for a newnuovo self-assemblingauto-assemblaggio worldmondo.
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per il nuovo mondo dell'auto-assemblaggio.
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Thank you.
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2000
(Grazie)
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(ApplauseApplausi)
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(Applausi)
Translated by Elena Montrasio
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.

Why you should listen

Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures. 

A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale. 

Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.

More profile about the speaker
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com