06:05
TED2011

Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

スカイラー・ティビッツ:自己構築する物をつくる事は可能か?

Filmed:

MIT研究者のスカイラー・ティビッツは自己組織化と呼ばれる、DNA鎖が自身を結合するように、何かをつくる(椅子や、超高層ビル)代わりに物が自身をつくるというアイディアに取り組んでいます。これは初期段階における大きなコンセプトです。ティビッツは3つの研究室内のプロジェクトを通して自己組織化の未来の展望を紹介します。

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

Today I'd like to show you
今日は皆さんに
00:15
the future of the way we make things.
物づくりの未来をお見せします
00:17
I believe that soon our buildings and machines
私はやがて建物や機械が
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will be self-assembling,
自己組織化するようになり 自ら複製や
00:21
replicating and repairing themselves.
修復をするようになると信じています
00:23
So I'm going to show you
これから
00:25
what I believe is the current state of manufacturing,
私が信じる 物づくりの現状と
00:27
and then compare that to some natural systems.
それらに対する自然界のシステムを比較します
00:29
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
物づくりの現状として 高層ビルが例に挙げられます
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two and a half years [of assembly time],
建築期間は2年半
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500,000 to a million parts,
部品数は50万から100万個
00:37
fairly complex,
かなり複雑であり 鋼鉄やコンクリート
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new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
ガラスにおける最新の素晴らしい技術でできています
00:41
We have exciting machines
私たちが持つ宇宙に運ぶ
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that can take us into space --
素晴らしい機械は
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five years [of assembly time], 2.5 million parts.
製造期間が5年 部品数は250万個です
00:48
But on the other side, if you look at the natural systems,
一方で 自然界のシステムに目を向けると
00:51
we have proteins
200万種類もの
00:54
that have two million types,
タンパク質が
00:56
can fold in 10,000 nanoseconds,
1万ナノ秒のうちに折り畳んだり
00:58
or DNA with three billion base pairs
30億塩基対のDNAが
01:00
we can replicate in roughly an hour.
およそ1時間以内に複製が出来たりします
01:02
So there's all of this complexity
このように自然界のシステムには
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in our natural systems,
こんなに多くの複雑性が存在していますが
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but they're extremely efficient,
これらは極めて効率が良く
01:09
far more efficient than anything we can build,
私たちがつくるものよりもはるかに
01:11
far more complex than anything we can build.
効率的で複雑なのです
01:13
They're far more efficient in terms of energy.
エネルギーの観点からもずっと効率的です
01:15
They hardly ever make mistakes.
これらは滅多にミスをしません
01:17
And they can repair themselves for longevity.
そして状態を保つ為に自己修復が可能です
01:20
So there's something super interesting about natural systems.
このように自然界のシステムには大変興味深い点があります
01:22
And if we can translate that
そしてこれらを
01:25
into our built environment,
私たちの構築した環境に取り入れられれば
01:27
then there's some exciting potential for the way that we build things.
物づくりに面白い可能性が備わります
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And I think the key to that is self-assembly.
そしてその鍵となるのは自己組織化です
01:31
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
物理環境において自己組織化を活用する場合
01:34
I think there's four key factors.
4つの要素があると考えます
01:37
The first is that we need to decode
1つは 建物や機械などといった
01:39
all of the complexity of what we want to build --
私たちが作りたいあらゆる複雑なものを
01:41
so our buildings and machines.
復元する必要があります
01:43
And we need to decode that into simple sequences --
そして簡単な配列に復元する必要があります
01:45
basically the DNA of how our buildings work.
つまり建物がどのように機能するかといったDNAです
01:47
Then we need programmable parts
次にそれらの配列を用いて
01:49
that can take that sequence
折り畳んだり 再構成するための
01:51
and use that to fold up, or reconfigure.
プログラム可能な部品が必要です
01:53
We need some energy that's going to allow that to activate,
それらを稼働させ 部品をプログラムによって
01:56
allow our parts to be able to fold up from the program.
折り畳めるようにするためのエネルギーが必要です
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And we need some type of error correction redundancy
そして 一種の冗長なエラー修正機能によって
02:02
to guarantee that we have successfully built what we want.
望んだ物がうまく組み立てられたか保証するものが必要です
02:04
So I'm going to show you a number of projects
それでは 私と私のMITの同僚たちが
02:07
that my colleagues and I at MIT are working on
この自己組織化した未来を実現するために
02:09
to achieve this self-assembling future.
取り組んでいるプロジェクトを紹介します
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The first two are the MacroBot and DeciBot.
始めの2つはMacroBotとDeciBotです
02:13
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
これらは大型の再構成可能ロボットで
02:16
8 ft., 12 ft. long proteins.
縦幅2.5メートル 横幅3.5メートルもの物体で構成されています
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They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
機械電子機器やセンサーが内蔵されており
02:23
You decode what you want to fold up into,
実現したい折り畳み方法を
02:26
into a sequence of angles --
角度を表す配列で復元します
02:28
so negative 120, negative 120, 0, 0,
マイナス120度 マイナス120度 0度 0度
02:30
120, negative 120 -- something like that;
120度 マイナス120度 といった感じです
02:32
so a sequence of angles, or turns,
このような角度を表す配列に
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and you send that sequence through the string.
配線を通してこの配列を送信します
02:37
Each unit takes its message -- so negative 120 --
それぞれのユニットがこのメッセージを受信し マイナス120度なら
02:40
it rotates to that, checks if it got there
このように回転し 到達したか確認後
02:43
and then passes it to its neighbor.
次のユニットの入力待ちとなります
02:45
So these are the brilliant scientists,
彼らがこのプロジェクトに参加している
02:48
engineers, designers that worked on this project.
素晴らしい科学者やエンジニア そしてデザイナーです
02:50
And I think it really brings to light:
私は本当に実現すると考えています
02:52
Is this really scalable?
これは本当に拡張性があるでしょうか?
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I mean, thousands of dollars, lots of man hours
この2.5メートルものロボットの製作に
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made to make this eight-foot robot.
膨大なお金と 手間がかかりました
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Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
本当にこれが拡張し 全ての部品にロボット工学を組み込めるでしょうか?
03:01
The next one questions that
次のロボットでは それを命題に
03:04
and looks at passive nature,
受動的な性質 もしくは
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or passively trying to have reconfiguration programmability.
受動的に再構成プログラミング能力を獲得させようとしています
03:08
But it goes a step further,
さらに一歩進んで
03:11
and it tries to have actual computation.
実際に演算能力を持たせようとしています
03:13
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
これにコンピューティングの最も基本的な
03:15
the digital logic gate,
要素であるデジタルロジックゲートを
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directly into your parts.
部品の中に直接組み込んでいます
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So this is a NAND gate.
これがNANDゲートです
03:21
You have one tetrahedron which is the gate
コンピューティングを行うゲートである
03:23
that's going to do your computing,
四面体が1つあり
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and you have two input tetrahedrons.
2つ入力用の四面体があります
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One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
一方が部品を組み立てるユーザーの入力用に使われ
03:29
The other one is from the previous brick that was placed.
もう一方が前に設置された部品の入力用です
03:32
And then it gives you an output in 3D space.
そして3次元空間上に出力を行います
03:35
So what this means
これが何を意味するかというと
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is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
ユーザーが部品の動作を指示することができるということです
03:40
It computes on what it was doing before
これは前に行ったことと
03:43
and what you said you wanted it to do.
ユーザーの指示を演算します
03:45
And now it starts moving in three-dimensional space --
そしてこのように3次元空間を
03:47
so up or down.
上下に動き始めます
03:49
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
左側では 入力[1,1]は 出力0のため 下に向き
03:51
On the right-hand side,
右側では
03:54
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
入力[0,0]は 出力1のため 上に向かいます
03:56
And so what that really means
これが本当に意味するのは
03:59
is that our structures now contain the blueprints
この構造物には 今や私たちが作りたい物の
04:01
of what we want to build.
設計図が含まれているということです
04:03
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
作り上げられるべき物の全ての情報が組み込まれているのです
04:05
So that means that we can have some form of self-replication.
これはつまり 自己複製のようなことが行えることを意味します
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In this case I call it self-guided replication,
このようなものを私は 自己誘導複製と呼んでいます
04:11
because your structure contains the exact blueprints.
これに完全な設計図が含まれているからです
04:14
If you have errors, you can replace a part.
エラーがあれば 一部を取り替えることができます
04:16
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
全ての局所情報は修復用に組み込まれています
04:18
So you could have something that climbs along and reads it
従って例えば 平行して動作し データを読み込み
04:21
and can output at one to one.
出力を行うようなことができるでしょう
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It's directly embedded; there's no external instructions.
情報は直接組み込まれており 外部命令に依存しません
04:25
So the last project I'll show is called Biased Chains,
最後にお見せするプロジェクトは Biased Chainsと呼びます
04:27
and it's probably the most exciting example that we have right now
これは おそらく受動的自己組織化システムにおける
04:30
of passive self-assembly systems.
最も面白い例であるといえます
04:33
So it takes the reconfigurability
再構築機能を持ち
04:35
and programmability
プログラミング要素があり
04:37
and makes it a completely passive system.
完全に受動的なシステムです
04:39
So basically you have a chain of elements.
物体の鎖があるとします
04:43
Each element is completely identical,
それぞれの物体は全く同一であり
04:45
and they're biased.
それらは偏っています
04:47
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
それぞれの鎖 もしくは物体は 左右に動こうとします
04:49
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
鎖の組み立ては 基本的にはプログラミングに相当します
04:52
You're telling each unit if it should turn right or left.
それぞれのユニットに左に曲がるか 右に曲がるか伝えているのです
04:55
So when you shake the chain,
そして鎖を振ると
04:58
it then folds up
プログラムした
05:01
into any configuration that you've programmed in --
あらゆる構造に折り畳まれます
05:03
so in this case, a spiral,
この場合は 螺旋ですし
05:06
or in this case,
この場合では
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two cubes next to each other.
2つの正四面体が重なっています
05:11
So you can basically program
このようにあらゆる
05:14
any three-dimensional shape --
3次元形状 もしくは1次元 2次元のものを
05:16
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
この鎖で受動的にプログラムすることができます
05:18
So what does this tell us about the future?
では これが示す未来とは何でしょうか?
05:21
I think that it's telling us
私が思うに これによって
05:23
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
物理的構造や建築 機械に対し自己組織化や
05:25
in our physical structures, our buildings, machines.
複製 修復といった新たな可能性をもたらすと考えます
05:28
There's new programmability in these parts.
これらに新しくプログラミング要素が付与され
05:31
And from that you have new possibilities for computing.
コンピューティングの新しい可能性が生まれるのです
05:33
We'll have spatial computing.
空間コンピューティングが可能です
05:35
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
建築や橋 機械などあらゆる部品が
05:37
all of our bricks could actually compute.
演算能力を持つことを想像してください
05:39
That's amazing parallel and distributed computing power,
並列で分散的な驚くべき演算能力であり
05:41
new design possibilities.
新しいデザインの可能性が広がります
05:43
So it's exciting potential for this.
このようにこれは素晴らしい潜在能力を持っています
05:45
So I think these projects I've showed here
ご紹介したこれらのプロジェクトは
05:47
are just a tiny step towards this future,
そんな未来に向けてのほんの小さな一歩です
05:49
if we implement these new technologies
これらの新しい技術を新たな自己組織化世界に
05:51
for a new self-assembling world.
向けて導入できればと考えます
05:53
Thank you.
ありがとうございました
05:55
(Applause)
(拍手)
05:57
Translated by Yuki Okada
Reviewed by Hidetoshi Yamauchi

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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