TED2006
Neil Gershenfeld: Unleash your creativity in a Fab Lab
닐 거셴펠드의 팹랩들
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MIT의 교수 닐 거셴펠드는 자신의 Fab Lab에 대해서 이야기합니다. 저예산 실험실은 팹랩은 사람들이 필요로 하는 것들을 아날로그와 디지털 도구들을 이용하여 만들수 있습니다. 이것은 엄청난 성과를 만들어 낼수 있는 단순한 아이디어입니다.
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds. Full bio
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds. Full bio
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This meeting has really been about a digital revolution,
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0
4000
이 모임은 진정한 디지털 혁명에 관한 것이라고 생각됩니다.
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but I'd like to argue that it's done; we won.
1
4000
3000
저는 이것이 완수되었고 우리가 이루어냈다고 생각합니다.
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We've had a digital revolution but we don't need to keep having it.
2
8000
4000
우리가 디지털혁명을 이끌었지만 계속 거기에 머무를 필요는 없습니다.
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And I'd like to look after that,
3
12000
2000
오히려 디지털 혁명 다음에
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to look what comes after the digital revolution.
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14000
3000
무엇이 나타날지 살피고 싶습니다.
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So, let me start projecting forward.
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17000
2000
그럼 지금 진행되고 있는 이야기를 해보겠습니다.
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These are some projects I'm involved in today at MIT,
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19000
4000
현재 MIT엔 컴퓨터 이후의 것을 찾기 위해
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looking what comes after computers.
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23000
3000
제가 참여하고 있는 몇개의 프로젝트는 이런 것들입니다.
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This first one, Internet Zero, up here -- this is a web server
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26000
5000
첫 번째로, '인터넷제로' 프로젝트입니다 - 여기 웹서버가 있습니다.
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that has the cost and complexity of an RFID tag --
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31000
3000
서버의 복잡도나 가격은 1달러짜리 RFID 태그 정도이며
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about a dollar -- that can go in every light bulb and doorknob,
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34000
3000
모든 전구나 문 손잡이에 들어갈 수 있는 정도입니다.
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and this is getting commercialized very quickly.
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37000
2000
그리고 매우 빠르게 상품화가 되고 있습니다.
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And what's interesting about it isn't the cost;
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39000
2000
여기서 흥미로운 것은 낮은 가격이 아니라
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it's the way it encodes the Internet.
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41000
1000
이것이 인터넷에 정보를 생성해내는 방법입니다.
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It uses a kind of a Morse code for the Internet
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42000
3000
인터넷에 올리기 위해 모르스부호와 유사한 것을 이용을 하고
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so you could send it optically; you can communicate acoustically
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45000
3000
그래서 여러분은 광학적으로 전송할 수 있고 또한,
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through a power line, through RF.
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48000
2000
RF전파나 전선을 이용해서 소리로도 통신할 수 있습니다.
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It takes the original principle of the Internet,
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50000
2000
이는 컴퓨터간 인터넷 네트워킹하는
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which is inter-networking computers,
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52000
2000
인터넷의 기본원리를 그대로 차용하고 있고
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and now lets devices inter-network.
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54000
3000
여기선 디바이스간 상호 네트워킹을 만듭니다.
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That we can take the whole idea that gave birth to the Internet
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57000
3000
우린 인터넷의 탄생을 이끌었던 모든 아이디어들을
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and bring it down to the physical world in this Internet Zero,
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60000
3000
여기 '인터넷제로' 속의 물리적인 세계안으로 가져왔습니다.
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this internet of devices.
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63000
2000
이 디바이스간의 인터 네트워크로요.
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So this is the next step from there to here,
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65000
2000
이것이 그곳으로부터 여기로의 다음 단계이며
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and this is getting commercialized today.
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67000
3000
지금 상품화되고 있는 것입니다..
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A step after that is a project on fungible computers.
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70000
5000
다음 단계은 대체 컴퓨터 프로젝트입니다.
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Fungible goods in economics can be extended and traded.
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75000
3000
경제학에 있어 대체 가능한 상품은 확장과 교역이 쉽습니다.
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So, half as much grain is half as much useful,
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78000
2000
그래서 곡식의 남는 절반은 절반 대로의 가치가 있지만
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but half a baby or half a computer is less useful than
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80000
3000
아기의 절반이라던가 절반의 컴퓨터는 유용하지 않습니다.
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a whole baby or a whole computer,
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83000
2000
아기의 전체나 컴퓨터의 전체가 유용하지요.
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and we've been trying to make computers that work that way.
30
85000
3000
그래서 저희는 그런 문제를 해결하는 컴퓨터를 만들고자 합니다.
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So, what you see in the background is a prototype.
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88000
2000
여러분, 제 뒤로 보는 것이 바로 프로토타입입니다.
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This was from a thesis of a student, Bill Butow, now at Intel,
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90000
3000
지금은 인텔에 있는 빌 버토우의 논문에서 제안된 것이며
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who wondered why, instead of making bigger and bigger chips,
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93000
3000
빌은 점점 커지고 있는 반도체칩을 개발하는 대신에
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you don't make small chips, put them in a viscous medium,
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96000
3000
점성이 있는 매질에 그것들을 집어 넣는다거나
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and pour out computing by the pound or by the square inch.
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99000
2000
파운드 단위나 제곱인치 단위로 만들면 어떨까 생각했습니다.
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And that's what you see here.
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101000
2000
여러분들이 지금 보는 것이 바로 그것입니다.
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On the left was postscript being rendered by a conventional computer;
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103000
3000
왼쪽에 있는 것이 보통 컴퓨터에 의해 렌더링된 포스트스크립트이고
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on the right is postscript being rendered from the first prototype
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106000
3000
오른쪽에 있는 것이 프로토타입이 렌더링한 포스트스크립트입니다.
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we made, but there's no frame buffer, IO processor,
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109000
4000
만들긴 했지만, 여기엔 프레임버퍼, 입출력프로세서 같은 것은 없고
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any of that stuff -- it's just this material.
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113000
2000
단지 이 물질로 되어 있는 프로토타입입니다.
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Unlike this screen where the dots are placed carefully,
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115000
2000
점들이 세세하게 배치된 이런 스크린과는 다르게
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this is a raw material.
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117000
1000
이것은 가공되지 않은 원재료입니다.
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If you add twice as much of it, you have twice as much display.
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118000
3000
만약 여러분이 두배로 추가하면 두배의 큰 디스플레이를 가질 수 있습니다.
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If you shoot a gun through the middle, nothing happens.
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121000
3000
총으로 스크린 가운데를 쏜다해도 아무일도 일어나지 않습니다.
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If you need more resource, you just apply more computer.
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124000
4000
좀 더 많은 자원이 필요하면 그냥 좀 더 많은 컴퓨터를 집어 넣으면 됩니다.
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So, that's the step after this -- of computing as a raw material.
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128000
3000
이것이 원재료로 만드는 컴퓨터의 다음 진화 단계입니다.
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That's still conventional bits, the step after that is --
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131000
3000
여전히 이 단계에서 그것은 통상적인 비트들이고
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this is an earlier prototype in the lab;
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134000
2000
다음 단계는 실험실에서의 초기 프로토타입입니다.
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this is high-speed video slowed down.
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136000
2000
고속촬영으로 느리게 본 화면입니다.
02:43
Now, integrating chemistry in computation, where the bits are bubbles.
50
138000
3000
지금, 화학과 결합된 컴퓨터 환경에서 비트는 거품들일 것입니다.
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This is showing making bits, this is showing --
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141000
2000
이 장면은 비트를 만드는 것을 보여주고 있고 이것이 보여주는 바는,
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once again, slowed down so you can see it,
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143000
2000
다시 한번, 느리게 만들어서 여러분들이 볼 수 있게 한것입니다.
02:50
bits interacting to do logic and multiplexing and de-multiplexing.
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145000
4000
비트들이 논리적 연산과 멀티플렉싱, 디멀티플렉싱을 하기위해 상호작용을 하고 있죠.
02:54
So, now we can compute that the output arranges material
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149000
3000
이제, 우리는 정보뿐만 아니라 물질을 정렬한 출력물도 계산할 수 있습니다.
02:57
as well as information. And, ultimately, these are some slides
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152000
4000
그리고 궁극적으로 이 슬라이드들은
03:01
from an early project I did, computing where the bits are stored
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156000
3000
초기 프로젝트에서 제가 한것으로, 원자의 핵에 양자역학적으로 저장되어
03:04
quantum-mechanically in the nuclei of atoms, so
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159000
3000
있는 비트들로 계산을 하고, 그 결과
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programs rearrange the nuclear structure of molecules.
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162000
4000
분자의 원자 구조를 재정렬하는 프로그램입니다.
03:11
All of these are in the lab pushing further and further and further,
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166000
4000
이 모든것들이 연구실에서 계속 계속 연구되고 있습니다.
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not as metaphor but literally integrating bits and atoms,
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170000
3000
그냥 은유가 아니라 정말 말그대로 비트와 원자가 통합되고
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and they lead to the following recognition.
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173000
3000
그 다음에 따르는 인식의 통합을 이끌게 됩니다.
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We all know we've had a digital revolution, but what is that?
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176000
3000
우리 모두는 디지털혁명을 통해 겪은 것을 알고 있지만 그런데 그것은 무엇이였을 까요?
03:24
Well, Shannon took us, in the '40s, from here to here:
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179000
3000
1940년대 샤논이 우리에게 이야기한 바에 의하면
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from a telephone being a speaker wire that degraded with distance
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182000
4000
거리가 멀어지면 품질 저하되는 통신선을 쓰는 전화로부터
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to the Internet. And he proved the first threshold theorem, that shows
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186000
4000
인터넷으로 진화, 그리고 첫번째 임계점 이론을 증명하면서 그는,
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if you add information and remove it to a signal,
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190000
3000
만약 신호에 여러분이 정보를 추가하고 삭제해도
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you can compute perfectly with an imperfect device.
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193000
2000
불완전한 디바이스를 가지고도 완벽한 연산을 할 수 있음을 보여주었습니다.
03:40
And that's when we got the Internet.
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195000
2000
그것은 우리가 인터넷에 접속했을 때입니다.
03:42
Von Neumann, in the '50s, did the same thing for computing;
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197000
3000
1950년대 폰노이만은 컴퓨팅에 있어 같은 일을 했었습니다.
03:45
he showed you can have an unreliable computer but restore its state
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200000
3000
그는 신뢰도가 떨어지지만 이를 완벽한 상태로 복구할 수 있는 컴퓨터를 가질수 있다는 것을 보여주었습니다.
03:48
to make it perfect. This was the last great analog computer at MIT:
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203000
4000
이것이 MIT의 마지막 위대한 아날로그 컴퓨터였습니다.
03:52
a differential analyzer, and the more you ran it,
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207000
2000
미분분석기이며 여러분이 더 많은 것을 실행시킬수록
03:54
the worse the answer got.
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209000
2000
점점 더 결과 얻기가 더 어려웠습니다.
03:56
After Von Neumann, we have the Pentium, where the billionth transistor
74
211000
3000
폰노이만이후 우리는 10억개의 트랜지스터가 내장된 펜티엄(인텔의 소위586 CPU)를 가졌습니다.
03:59
is as reliable as the first one.
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214000
3000
처음 것 만큼이나 신뢰성있는 것이였습니다.
04:02
But all our fabrication is down in this lower left corner.
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217000
3000
하지만 저희가 만든 것은 여기 왼쪽 코너 아래에 있습니다.
04:05
A state-of-the-art airplane factory rotating metal wax at fixed metal,
77
220000
3000
예술적 경지의 비행기 공장에서 고정된 금속에 회전하는 금속 왁스를 만드는 기술이나
04:08
or you maybe melt some plastic. A 10-billion-dollar chip fab
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223000
3000
플라스팅 용해이거나 100억불의 반도체 칩 공장도
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uses a process a village artisan would recognize --
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226000
3000
마을의 구식 장인들도 이해할 만한 방법으로 만듭니다.
04:14
you spread stuff around and bake it.
80
229000
3000
우선 재료를 넓게 펴고 굽습니다.
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All the intelligence is external to the system;
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232000
2000
모든 지식은 시스템의 외부에 있고
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the materials don't have information.
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234000
2000
물질들에는 아무런 정보가 없습니다.
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Yesterday you heard about molecular biology,
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236000
3000
어제 여러분은 분자생물학에 관해 이야기를 들으셨습니다.
04:24
which fundamentally computes to build.
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239000
2000
그건 근본적으로 정보처리 시스템을
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It's an information processing system.
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241000
2000
구축하기 위해 만드는 기술입니다.
04:28
We've had digital revolutions in communication and computation,
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243000
4000
우리가 통신과 컴퓨팅에서 디지털 혁명을 가져왔지만
04:32
but precisely the same idea, precisely the same math
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247000
3000
정확하게는 샤논이나 폰노이만이 한 것과 같은 아이디어, 같은 수학은
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Shannon and Von Neuman did, hasn't yet come out
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250000
2000
아직까지 물리적 세상에 구현되지는 못했습니다.
04:37
to the physical world. So, inspired by that,
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252000
3000
그래서 이것에 영향받은
04:40
colleagues in this program -- the Center for Bits and Atoms
90
255000
2000
이 프로그램의 MIT의 비트와 원자 연구소의
04:42
at MIT -- which is a group of people, like me,
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257000
3000
저같은 사람들이 모인 동료들의 그룹은
04:45
who never understood the boundary between physical science
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260000
3000
물리과학과 컴퓨터과학사이의 경계에 대해 전혀 이해하지 했습니다만
04:48
and computer science. I would even go further and say
93
263000
3000
제가 또한 좀 더 이야기 해야하는 것은
04:51
computer science is one of the worst things that ever happened
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266000
2000
컴퓨터과학은 컴퓨터들에서 또는 과학에서 생긴
04:53
to either computers or to science --
95
268000
2000
최악의 것들중 하나라는 것입니다.
04:55
(Laughter)
96
270000
1000
(웃음)
04:56
-- because the canon -- computer science --
97
271000
4000
컴퓨터 사이언스에서의 규범은
05:00
many of them are great but the canon of computer science
98
275000
2000
대부분은 훌륭하지만 컴퓨터사이언스의 규범은
05:02
prematurely froze a model of computation
99
277000
3000
1950년대에 있었던 기술을 기반해서
05:05
based on technology that was available in 1950,
100
280000
3000
미성숙하게 컴퓨팅의 모델로 굳어졌습니다.
05:08
and nature's a much more powerful computer than that.
101
283000
2000
그리고 자연은 그보다 훨씬 더 강력한 컴퓨터가 있지요.
05:10
So, you'll hear, tomorrow, from Saul Griffith. He was one of the
102
285000
4000
내일 여러분은 이프로그램에서 배출한 첫 학생인
05:14
first students to emerge from this program.
103
289000
3000
사울 그리프쓰의 발표를 들으실 겁니다.
05:17
We started to figure out how you can compute to fabricate.
104
292000
3000
우리는 어떻게 생성을 위한 계산이 가능한지를 알아 내기 위한 연구를 시작했습니다.
05:20
This was just a proof of principle he did of tiles
105
295000
3000
이것은 그가 타일에 관해서 수행했던 원리의 증거 입니다.
05:23
that interact magnetically, where you write a code,
106
298000
2000
코드를 작성하면 이것이 전자기적으로 상호 작용하는 타일들입니다.
05:25
much like protein folding, that specifies their structure.
107
300000
3000
이것은 그 구조를 결정하는 단백질 분화와 같습니다.
05:28
So, there's no feedback to a tool metrology;
108
303000
3000
여기에 계측하기 위한 도구의 피드백은 없습니다.
05:31
the material itself codes for its structure in just the same ways
109
306000
5000
단백질이 만들어지는 방법과 똑 같이 그자신의 구조는
05:36
that protein are fabricated. So, you can, for example, do that.
110
311000
4000
물질들이 코드에 의해 형성 됩니다. 그래서 여기 예를 보다시피
05:40
You can do other things. That's in 2D. It works in 3D.
111
315000
3000
다른 여러가지를 만들 수 있습니다. 여기는 2차원이지만 3차원에서 작동합니다.
05:43
The video on the upper right -- I won't show for time --
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318000
2000
다 보여드릴 순없습니다만 오른쪽 위의 비디오를 보시면
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shows self-replication, templating so something can make something
113
320000
4000
자기복제를 하고 형판을 만들며, 그리고 물건이 물건을 만들고 다시
05:49
that can make something, and we're doing that now over, maybe,
114
324000
3000
이것이 물건을 만드는 마치 아마도 우리가 지금 계속하는 일을 합니다.
05:52
nine orders of magnitude. Those ideas have been used to show
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327000
3000
9단계를 거칩니다. 이러한 아이디어는
05:55
the best fidelity and direct rate DNA to make an organism,
116
330000
3000
DNA가 기관을 만드는 직접 비율과 최적의 정확성을 보여줍니다.
05:58
in functionalizing nanoclusters with peptide tails
117
333000
3000
이러한 조립을 만드는 코드는 팹타이드의 꼬리에
06:01
that code for their assembly -- so, much like the magnets,
118
336000
2000
나노 사이즈의 형태로 구조화 되었으며, 그래서 자석과 같이
06:03
but now on nanometer scales.
119
338000
2000
그러나 나노미터의 스케일에서 일어납니다.
06:05
Laser micro-machining: essentially 3D printers that digitally fabricate
120
340000
4000
마이크로 제작 레이저: 근본적으로 디지털적으로 기능 시스템을
06:09
functional systems, all the way up to building buildings,
121
344000
3000
만드는 3차원 프린터는. 구조를 밑에서 부터 차곡히 쌓아 만듭니다.
06:12
not by having blueprints,
122
347000
1000
어떤 설계도에 의하지 않고
06:13
but having the parts code for the structure of the building.
123
348000
3000
전체 건축의 구조에 대한 부품의 코드를 가지고 만듭니다.
06:16
So, these are early examples in the lab of emerging technologies
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351000
5000
이것들이 바로 최첨단 기술의 연구소에서 보여드릴 수 있는
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to digitize fabrication. Computers that don't control tools
125
356000
4000
디지털 제조의 초기 사례들입니다. 여기 컴퓨터들은 어떤 툴을 조절하지 않고
06:25
but computers that are tools, where the output of a program
126
360000
4000
컴퓨터들이 어떤 프로그램으로 비트를 조종하듯이
06:29
rearranges atoms as well as bits.
127
364000
4000
원자를 재배열하여 출력하는 컴퓨터입니다.
06:33
Now, to do that -- with your tax dollars, thank you --
128
368000
3000
여기 있는 것들은 다 여러분의 세금으로 산겁니다. 감사합니다.
06:36
I bought all these machines. We made a modest proposal
129
371000
4000
전 여기 기계들을 구입했는데요 우리는 NSF에 제안서를 제출하고
06:40
to the NSF. We wanted to be able to make anything on any length scale,
130
375000
4000
어떤 스케일의 어떤것이든 만들어 낼수 있는 능력을 가지길 원했습니다.
06:44
all in one place, because you can't segregate digital fabrication
131
379000
4000
모든 걸 한장소에서요. 왜냐하면 디지털 제조를 분야나 스케일 별로
06:48
by a discipline or a length scale.
132
383000
2000
구분할 수 없었기 때문입니다.
06:50
So we put together focused nano beam writers
133
385000
4000
그래서 저힌 나노 빔 제작기에 집중하고요
06:54
and supersonic water jet cutters and excimer micro-machining systems.
134
389000
5000
초음파 워터젯 절단기와 엑시머 마이크로 기계 제작 시스템을 만들었습니다.
06:59
But I had a problem. Once I had all these machines,
135
394000
3000
그런데 문제가 생겼습니다. 우리가 이런 기계를 다 구비하자
07:02
I was spending too much time teaching students to use them.
136
397000
3000
학생들에게 이 기계를 다루는 법을 가르치느라고 너무 많은 시간을 써야 했습니다.
07:05
So I started teaching a class, modestly called,
137
400000
2000
그래서 저는 수업을 만들어 가르쳤습니다.
07:07
"How To Make Almost Anything." And that wasn't meant to be provocative;
138
402000
3000
너무 자극적인 의미를 가지려고 한것은 아니지만 "거의 모든 것을 만드는 방법"이 되었습니다.
07:10
it was just for a few research students.
139
405000
2000
사실 소수의 연구원 학생들을 위한 수업이였는데
07:12
But the first day of class looked like this.
140
407000
2000
수업 첫날의 모습은 이랬습니다.
07:14
You know, hundreds of people came in begging,
141
409000
2000
정말 수백명이 와서 수강신청을 애원했습니다.
07:16
all my life I've been waiting for this class; I'll do anything to do it.
142
411000
3000
제 평생을 이 수업을 위해 기다려온듯 하고 저는 이를 위해 어떤거라도 할겁니다.
07:19
Then they'd ask, can you teach it at MIT? It seems too useful?
143
414000
3000
그러고 질문이 쏟아졌는데 : 당신이 MIT에서 가르치나요? 유용한건가요?
07:22
And then the next --
144
417000
1000
그리고 그다음은..
07:23
(Laughter)
145
418000
2000
(웃음)
07:25
-- surprising thing was they weren't there to do research.
146
420000
1000
놀랍게도 그들은 리서치를 하길 원하지 않았습니다.
07:26
They were there because they wanted to make stuff.
147
421000
2000
그들은 뭔가를 만들고 싶어 했기 때문에 온것이 였죠.
07:28
They had no conventional technical background.
148
423000
4000
그들은 일반적인 기술적 배경을 가지고 있지 않았습니다.
07:32
At the end of a semester they integrated their skills.
149
427000
2000
학기말에 그들은 기술들을 통합해서 만들었는데.
07:34
I'll show an old video. Kelly was a sculptor, and this is what she did
150
429000
4000
여기 옛날 비디오를 보시면 켈리는 조각가였는데 이게 그녀가 만든겁니다.
07:38
with her semester project.
151
433000
2000
그녀의 학기말 프로젝트입니다.
07:40
(Video): Kelly: Hi, I'm Kelly and this is my scream buddy.
152
435000
3000
(비디오) 켈리: 안녕, 전 켈리고 여긴 제 소리지르기 친구랍니다.
07:45
Do you ever find yourself in a situation
153
440000
3000
혹시 정말로 소리지르고 싶은 상황에서
07:48
where you really have to scream, but you can't because you're at work,
154
443000
5000
직장이라서 그러지 못한 경험이 있나요?
07:53
or you're in a classroom, or you're watching your children,
155
448000
3000
혹은 교실이거나 애를 돌볼 때라든가요.
07:56
or you're in any number of situations where it's just not permitted?
156
451000
5000
아나면 그냥 소리를 지르는 게 금지된 어떠한 상황에서라도요.
08:01
Well, scream buddy is a portable space for screaming.
157
456000
4000
네, 소리지르기 친구는 소리지르기 위한 휴대용 공간입니다.
08:05
When a user screams into scream buddy, their scream is silenced.
158
460000
5000
사용자가 여기다 소리를 지르면 그 소리는 조용하게 사라지지요.
08:10
It is also recorded for later release where, when and how
159
465000
4000
이 소리는 나중에 언제 어디서나 사용자가 원하는 데로
08:14
the user chooses.
160
469000
1000
녹음되었다가 다시 틀어 놓을 수 있습니다.
08:36
(Scream)
161
491000
2000
(비명)
08:39
(Laughter) (Applause)
162
494000
4000
(웃음과 박수)
08:43
So, Einstein would like this.
163
498000
2000
아마 아인슈타인이 이걸 좋아했을 것 같군요.
08:45
This student made a web browser for parrots --
164
500000
1000
이 학생은 앵무새를 위한 웹브로우저를 만들었어요.
08:46
lets parrots surf the Net and talk to other parrots.
165
501000
3000
앵무새가 인터넷을 통해 다른 앵무새에게 이야기하도록 하는 것입니다.
08:49
This student's made an alarm clock you wrestle
166
504000
2000
이 학생은 자명종 시계를 만들었는데
08:51
to prove you're awake; this is one that defends --
167
506000
2000
당신이 일어났다는 것을 증명해야 합니다. 이건 당신의 개인 공간에서
08:53
a dress that defends your personal space.
168
508000
2000
당신의 옷을 지키는 것이고요.
08:55
This isn't technology for communication;
169
510000
2000
커뮤니케이션을 위한 기술은 아니지요.
08:57
it's technology to prevent it.
170
512000
2000
오히려 그것을 막는 기술입니다.
08:59
This is a device that lets you see your music.
171
514000
3000
이것은 듣고 있는 음악을 볼 수 있도록 만든 장치이고요.
09:02
This is a student who made a machine that makes machines,
172
517000
3000
이 학생은 기계를 만드는 기계를 만들었습니다.
09:05
and he made it by making Lego bricks that do the computing.
173
520000
3000
레고 블릭을 가지고 컴퓨팅을 할 수 있도록 만들었지요.
09:08
Just year after year -- and I finally realized
174
523000
2000
몇년 후에 저는 비로서 깨달았습니다.
09:10
the students were showing the killer app of personal fabrication
175
525000
4000
학생들이 개인적인 제조를 통해 킬러앱을 보여줄 수 있다는 것입니다.
09:14
is products for a market of one person.
176
529000
2000
단 한사람의 시장을 위한 제품을 만드는 겁니다.
09:16
You don't need this for what you can get in Wal-Mart;
177
531000
2000
월마트에서 살수 있는 거라면 이런것은 필요 없습니다.
09:18
you need this for what makes you unique.
178
533000
1000
이건 당신을 독특하게 만드는데 필요한 것입니다.
09:19
Ken Olsen famously said, nobody needs a computer in the home.
179
534000
4000
켄 올센은 아무도 집에 컴퓨터를 들여놓을 필요가 없다라는 유명한 말을 했습니다.
09:23
But you don't use it for inventory and payroll;
180
538000
2000
그러나 창고나 고용을 위해 컴퓨터는 필요없습니다.
09:25
DEC is now twice bankrupt. You don't need personal fabrication
181
540000
3000
덱은 파산하게 만드는 장남감이지요. 만약 살 수 있는 물건이라면
09:28
in the home to buy what you can buy because you can buy it.
182
543000
2000
집에서 개인적으로 제조 할 필요가 없습니다.
09:30
You need it for what makes you unique, just like personalization.
183
545000
4000
퍼스널라이제이션(개인화)같이 어떤 독창적인걸 원할 때 필요한것입니다.
09:34
So, with that, in turn, 20 million dollars today does this;
184
549000
4000
그래서 지금은 이런걸 하는데 2천만달러가 들어가지만
09:38
20 years from now we'll make Star Trek replicators that make anything.
185
553000
4000
20년 후 쯤에는 스타 트렉의 물질재생기 처럼 아무거나 다 만들어낼수 있을지 모릅니다.
09:42
The students hijacked all the machines I bought to do personal fabrication.
186
557000
4000
제가 개인 제조를 위해 산 모든 기계들은 학생들이 차지했지요.
09:46
Today, when you spend that much of your money,
187
561000
2000
오늘날 당신이 돈을 소비 할때에
09:48
there's a government requirement to do outreach, which often means
188
563000
3000
이는 때때로 지역 학교의 수업에서나 웹사이트; 굳이 대단하지 않더라도
09:51
classes at a local school, a website -- stuff that's just not that exciting.
189
566000
3000
에서 정부가 원하는 것이 있습니다.
09:54
So, I made a deal with my NSF program managers that
190
569000
4000
그래서 NSF 프로그램 담당자와 저는 협상을 했는데
09:58
instead of talking about it, I'd give people the tools.
191
573000
2000
거기에 대해 말하는 대신 저는 사람들에게 도구를 주었습니다.
10:00
This wasn't meant to be provocative or important,
192
575000
2000
그것은 그리 중요하거나 도발적인 의미는 아니였습니다.
10:02
but we put together these Fab Labs. It's about 20,000 dollars in equipment
193
577000
4000
그러나 우리는 이걸 팹연구실에 모았습니다. 이건 2만달러의 장비에 대해서
10:06
that approximate both what the 20 million dollars does and where it's going.
194
581000
5000
2천만달러가 하고 있고 이것이 어떻게 해야하는지에 대한 대략적인 것에 대해서입니다.
10:11
A laser cutter to do press-fit assembly with 3D from 2D,
195
586000
3000
2차원에서 3차원으로 레이저 절단기와 프레스 조립기가 만들어 내고
10:14
a sign cutter to plot in copper to do electromagnetics,
196
589000
2000
전자기장을 위해 동을 미크론 단위로
10:16
a micron scale,
197
591000
2000
절단해냅니다.
10:18
numerically-controlled milling machine for precise structures,
198
593000
2000
이런 정밀한 구조를 위해 수치제어장치는
10:20
programming tools for less than a dollar,
199
595000
3000
1달러 미만으로 프로그래밍가능한 도구인데
10:23
100-nanosecond microcontrollers. It lets you work from microns
200
598000
3000
100 나노초의 정밀한 조절이 가능합니다. 이것은 미크론 단위에서
10:26
and microseconds on up, and they exploded around the world.
201
601000
4000
마이크로초 이상으로 작업하는 것을 가능하게 했고 세계에 널리 퍼져 나갔습니다.
10:30
This wasn't scheduled, but they went from inner-city Boston
202
605000
2000
이건 스케쥴에는 없었는데요. 보스턴 시내로 부터
10:32
to Pobal in India, to Secondi-Takoradi on Ghana's coast
203
607000
4000
인디아의 보팔, 그리고 가나 해안의 세콘디-타코라디 까지
10:36
to Soshanguve in a township in South Africa,
204
611000
3000
남아프리카의 소샨구베의 마을까지
10:39
to the far north of Norway, uncovering, or helping uncover,
205
614000
4000
노르웨의 북쪽 끝의 아직 개척되지 않았거나 아니면 개척이 필요한 지역까지
10:43
for all the attention to the digital divide,
206
618000
3000
디지털디바이드 문제가 있는 모든 관심지역에
10:46
we would find unused computers in all these places.
207
621000
4000
모든 이러한 장소에서 우리는 사용하지 않은 컴퓨터를 발견합니다.
10:50
A farmer in a rural village -- a kid needs to measure and modify
208
625000
3000
시골에 있는 농부나 세상을 바꾸고 측정할 필요가 있는 아이는
10:53
the world, not just get information about it on a screen.
209
628000
4000
화면에 있는 정보를 그냥 얻는 것만이 아닙니다.
10:57
That there's really a fabrication and an instrumentation divide
210
632000
2000
디지털 디바이드(격차)보두 깊은 도구의 격차와 제조기술이
10:59
bigger than the digital divide.
211
634000
3000
더욱 더 큰일입니다.
11:02
And the way you close it is not IT for the masses but IT development for the masses.
212
637000
3000
IT기술이 대중을 위해서 만드는 것 뿐아니라 대중을 위해 IT기술이 발전하는 방법입니다.
11:05
So, in place after place
213
640000
3000
그래서 이곳 저곳에서
11:08
we saw this same progression: that we'd open one of these Fab Labs,
214
643000
3000
우리는 같은 진보를 보고 있습니다. 그중 하나가 우리 팹연구실들입니다.
11:11
where we didn't -- this is too crazy to think of.
215
646000
3000
우리가 하지 않은 것이 있다면 아마도 그건 생각하기에도 미친짓이기 때문입니다.
11:14
We didn't think this up, that we would get pulled to these places;
216
649000
3000
이런 곳들에서 끌어내기 위해 우리는 이걸 생각해 낸건 아닙니다.
11:17
we'd open it. The first step was just empowerment.
217
652000
2000
우리는 그걸 열어 제낄것이고. 그 첫번째 단계는 힘을 부여하는 것입니다.
11:19
You can see it in their face, just this joy of, I can do it.
218
654000
3000
그들의 얼굴에서 즐거움 뿐만 아니라 내가 해낼 수 있다는 자신감을 볼 수 있습니다.
11:22
This is a girl in inner-city Boston who had just done a high-tech
219
657000
2000
보스턴 시내에 사는 이 소녀는 방금 시내 커뮤니티 센터에서
11:24
on-demand craft sale in the inner city community center.
220
659000
4000
주문형 공예 상품을 첨단기술로 만드는 것을 해냈습니다.
11:28
It goes on from there to serious hands-on technical education
221
663000
4000
이것은 정말 훌륭한 직접적인 기술 교육입니다.
11:32
informally, out of schools. In Ghana we had set up one of these labs.
222
667000
5000
학교 밖에서 할 수 있습니다. 가나에서 이러한 연구실을 하나 만들었습니다.
11:37
We designed a network sensor, and kids would show up
223
672000
2000
우리는 네트워크 센서를 디자인 했는데 애들이 여기에 빠져서
11:39
and refuse to leave the lab.
224
674000
1000
연구실을 떠나려고 하지 않았어요.
11:40
There was a girl who insisted we stay late at night --
225
675000
3000
이 소녀는 밤늦게 까지 남고 싶어서 우리에게 요청했지요.
11:43
(Video): Kids: I love the Fab Lab.
226
678000
2000
(비디오) 아이: 전 팹 연구실을 사랑해요.
11:45
-- her first night in the lab because she was going to make the sensor.
227
680000
3000
그녀는 센서를 만드려고 했기 때문에 연구실에서 밤을 지새웠지요.
11:48
So she insisted on fabbing the board, learning how to stuff it,
228
683000
3000
보드를 만들어 내려고 했고 그걸 만들어 내는 방법을 배웠습니다.
11:51
learning how to program it. She didn't really know
229
686000
2000
그리고 어떻게 프로그래밍을 만드는 지를 배웠습니다.
11:53
what she was doing or why she was doing it, but she knew
230
688000
2000
그녀는 뭘하는지 왜 그걸 하는지 잘 모르긴 했지만
11:55
she just had to do it. There was something electric about it.
231
690000
3000
그녀는 그걸 해야만한다고 생각했고 마치 끌려가듯이 거기에 빠져들었습니다.
11:58
This is late at, you know, 11 o'clock at night
232
693000
2000
거의 밤 열한시쯤 됐는데
12:00
and I think I was the only person surprised when what she built
233
695000
3000
그녀가 그걸 처음 만들어 냈을때
12:03
worked the first time.
234
698000
2000
놀란 첫번째 사람이 저였습니다.
12:05
And I've shown this to engineers at big companies, and they say
235
700000
2000
전 이걸 대기업 다니는 엔지니어에게 보여주었는데
12:07
they can't do this. Any one thing she's doing, they can do better,
236
702000
3000
그들은 못한다고 하더군요. 다른 모든건 그애 보다 다 잘할 수 있는데요
12:10
but it's distributed over many people and many sites
237
705000
3000
그러나 이건 많은 사람과 사이트들로 퍼져나갔고
12:13
and they can't do in an afternoon
238
708000
1000
반나절만에 할수 있는 일은 원래 아니였습니다.
12:14
what this little girl in rural Ghana is doing.
239
709000
3000
이것이 아프리카 가나의 시골 마을 소녀가 해낸것입니다.
12:33
(Video): Girl: My name is Valentina Kofi; I am eight years old.
240
728000
4000
(비디오): 소녀: 전 발렌티나 코피에요 8살입니다.
12:37
I made a stacking board.
241
732000
3000
저는 적층 보드를 만들었습니다.
12:40
And, again, that was just for the joy of it.
242
735000
3000
그냥 또 재미로 만들어 본거에요.
12:43
Then these labs started doing serious problem solving --
243
738000
3000
그리고 이런 연구실들은 아주 심각하게 문제해결을 시작하고 있습니다.
12:46
instrumentation for agriculture in India,
244
741000
2000
인도의 농업을 위한 도구
12:48
steam turbines for energy conversion in Ghana,
245
743000
2000
가나의 에너지 전환을 위한 증기 터빈
12:50
high-gain antennas in thin client computers.
246
745000
4000
클라이언트 컴퓨터를 위한 고성능 안테나
12:54
And then, in turn, businesses started to grow,
247
749000
1000
그리고 이번에는 새로운 사업들이 자라고 있습니다.
12:55
like making these antennas.
248
750000
1000
이런 안테나 제작 같이요.
12:56
And finally, the lab started doing invention.
249
751000
2000
그리고 드디어 실험실은 발명을 시작하고 있습니다.
12:58
We're learning more from them than we're giving them.
250
753000
2000
우리는 드린것보다 더 많은 것을 그들에게서 배우고 있습니다.
13:00
I was showing my kids in a Fab Lab how to use it.
251
755000
3000
애들에게 팹 실험실에서 어떻게 사용하는지 보여주고 있었는데
13:03
They invented a way to do a construction kit out of a cardboard box --
252
758000
4000
판지박스에서 만든 제조 키트를 만드는 방법을 발명했습니다.
13:07
which, as you see up there, that's becoming a business --
253
762000
2000
그건, 여기 위에 보시다시피, 사업화 되었습니다.
13:09
but their design was better than Saul's design at MIT,
254
764000
3000
MIT의 사울의 디자인보다 훨씬 훌륭합니다.
13:12
so there's now three students at MIT doing their theses on
255
767000
3000
그래서 MIT의 학생 3명이 여기에 투입되었습니다.
13:15
scaling the work of eight-year-old children
256
770000
3000
8살짜리가 만든 작품이 커진것이죠.
13:18
because they had better designs.
257
773000
1000
그들이 더 나은 디자인들을 만들 수 있었기 때문입니다.
13:19
Real invention is happening in these labs.
258
774000
3000
진정한 발명이 이런 연구실에서 일어나고 있습니다.
13:22
And I still kept -- so, in the last year I've been spending time with
259
777000
2000
작년에 저는 이런 걸 원하는 주정부와 관리들과 시간을
13:24
heads of state and generals and tribal chiefs who all want this,
260
779000
3000
보내면서 계속 말하고
13:27
and I keep saying, but this isn't the real thing.
261
782000
2000
강조했지만 이것은 정말 아직 완전한 것은 아닙니다.
13:29
Wait, like, 20 years and then we'll be done.
262
784000
2000
한 20년 정도 기다린다면 완성될지 모릅니다.
13:31
And I finally got what's been going on. This is Kernigan and Ritchie
263
786000
3000
그리고 최종적으로 우리가 얻게 될것은 여기 커니건 과 릿치가
13:34
inventing UNIX on a PDP.
264
789000
3000
PDP시스템의 UNIX를 발명한 것 처럼입니다.
13:37
PDPs came between mainframes and minicomputers.
265
792000
2000
PDP는 메인프레임과 미니 컴퓨터 사이의 종류였습니다.
13:39
They were tens of thousands of dollars, hard to use,
266
794000
3000
수만달러의 비싸고 사용하기 어려운 물건이였죠.
13:42
but they brought computing down to work groups,
267
797000
2000
그러나 그것이 실무하는 사람에게 주어지자
13:44
and everything we do today happened there.
268
799000
2000
우리가 보는 모든 것들이 생겨났습니다.
13:46
These Fab Labs are the cost and complexity of a PDP.
269
801000
3000
여기 팹 연구실은 딱 PDP가 가졌던 복잡도와 비용과 비슷합니다.
13:49
The projection of digital fabrication
270
804000
2000
디지털 제조의 전망은
13:51
isn't a projection for the future; we are now in the PDP era.
271
806000
3000
그저 미래를 위한 전망은 아닙니다.: 우리는 아직 PDP시대에 있다고 볼수 있습니다.
13:54
We talked in hushed tones about the great discoveries then.
272
809000
3000
그러나 우리는 위대한 발명에 대한 전망을 이야기 할 수 있습니다.
13:57
It was very chaotic, it wasn't, sort of, clear what was going on.
273
812000
3000
꽤 무질서 하지만 어떤 면에서 무었이 진행되고 있는지는 분명합니다.
14:00
In the same sense we are now, today, in the minicomputer era
274
815000
3000
미니컴퓨터 시대의 우리가 오늘날 느끼는 것은
14:03
of digital fabrication.
275
818000
2000
디지털 제조에 대한 것과 비슷합니다.
14:05
The only problem with that is it breaks everybody's boundaries.
276
820000
4000
유일한 문제는 이것이 모든 사람들의 영역을 침범한다는 것입니다.
14:09
In DC, I go to every agency that wants to talk, you know;
277
824000
3000
워싱턴디씨에서 저는 대화하기 원하는 모든 기관과 만났습니다.
14:12
in the Bay Area, I go to every organization you can think of --
278
827000
2000
샌프란시스코 지역에서 모든 기관과 만났지요.
14:14
they all want to talk about it, but it breaks
279
829000
2000
그들은 모두 이것에 대해 말했지만
14:16
their organizational boundaries. In fact, it's illegal for them,
280
831000
3000
그건 자신들의 업무영역을 넘어서는 것이고. 사실 그것은 불법일때도 있습니다.
14:19
in many cases, to equip ordinary people to create
281
834000
4000
많은 경우에 그냥 보통사람들에게 기술을 소비하는 대신
14:23
rather than consume technology.
282
838000
1000
뭔가를 창조할 수 있게 끔 하는 것은
14:24
And that problem is so severe that the ultimate invention
283
839000
4000
궁극적 발명이 이러한 커뮤니티로 부터 온다는
14:28
coming from this community surprised me:
284
843000
3000
그런 극적인 면이 저를 놀라게 합니다.
14:31
it's the social engineering. That the lab in far north of Norway --
285
846000
4000
이것은 소셜 엔지니어링입니다. 이 연구실은 노르웨이 북단에 있는데요.
14:35
this is so far north its satellite dishes look at the ground
286
850000
2000
여기는 하도 북쪽이라 인공위성 안테나가
14:37
rather than the sky because that's where the satellites are --
287
852000
4000
하늘을 보는 대신 그냥 땅쪽을 둘러 보듯이 설치 되어 있죠.
14:41
the lab outgrew the little barn that it was in.
288
856000
1000
이 연구소는 작은 헛간이 있던 자리에 만들었습니다.
14:42
It was there because they wanted to find animals in the mountains
289
857000
3000
여긴 산에 있는 동물들을 찾기 원했기 때문에 거기 있었습니다.
14:45
but it outgrew it, so they built this extraordinary village for the lab.
290
860000
4000
그래서 이런 연구실을 위한 범상치 않은 마을을 만들었지요.
14:49
This isn't a university; it's not a company. It's essentially
291
864000
2000
여긴 대학도 아니고 회사도 아닙니다. 근본적으로
14:51
a village for invention; it's a village for the outliers in society,
292
866000
5000
발명을 위한 마을이고 이 마을은 사회에서 기대를 뛰어넘는 것을 만듭니다.
14:56
and those have been growing up around these Fab Labs
293
871000
2000
그리고 전세계에서 이런 팹 연구실이
14:58
all around the world.
294
873000
1000
여기저기 생기는 것을 볼 수 있습니다.
14:59
So this program has split into an NGO foundation,
295
874000
4000
그래서 이 프로그램은 NGO재단으로 독립해서 만들어졌습니다.
15:03
a Fab Foundation to support the scaling, a micro VC fund.
296
878000
4000
이 재단에서는 작은 벤쳐캐피털 펀드를 지원합니다.
15:07
The person who runs it nicely describes it as
297
882000
1000
사람들은 이를
15:08
"machines that make machines need businesses that make businesses:"
298
883000
4000
기계가 기계를 만들기 위해 필요하듯 비즈니스를 만들기 위한 비즈니스라고 합니다.
15:12
it's a cross between micro-finance and VC to do fan-out,
299
887000
3000
이건 미소금융과 벤쳐캐피털 사이의 펼쳐진 영역 사이에 있지요.
15:15
and then the research partnerships back at MIT for what's
300
890000
2000
그리고 MIT가 이를 가능하게 하는
15:17
making it possible.
301
892000
3000
리서치 파트너쉽에 의해 지원됩니다.
15:20
So I'd like to leave you with two thoughts.
302
895000
2000
그래서 저는 여러분꼐 두가지 생각을 남기려고 합니다.
15:22
There's been a sea change in aid, from top-down mega-projects
303
897000
5000
밑으로 부터 위에서 부터 풀뿌리로 미소 금융이 이런 뿌리에
15:27
to bottom-up, grassroots, micro-finance investing in the roots,
304
902000
4000
도움을 줘서 만드려는 엄청난 변화의 시도가 있었습니다.
15:31
so that everybody's got that that's what works.
305
906000
3000
그래서 모두가 거기에 뛰어들어 일했습니다.
15:34
But we still look at technology as top-down mega-projects.
306
909000
3000
그러나 우리는 탑다운식의 메가 프로젝트로 기술을 보고 있습니다.
15:37
Computing, communication, energy for the rest of the planet
307
912000
3000
이러한 탑다운형 메가프로젝트들은
15:40
are these top-down mega-projects.
308
915000
2000
지구 전체를 위한 컴퓨팅, 커뮤니케이션 그리고 에너지 기술들입니다.
15:42
If this room full of heroes is just clever enough,
309
917000
2000
만약 여기에 이런걸 해결하기 충분히 똑똑한 영웅들이
15:44
you can solve the problems.
310
919000
2000
있다면 바로 당신이 이 문제를 해결할 수 있습니다.
15:46
The message coming from the Fab Labs is that
311
921000
2000
지구의 다른 50억 인구들을 위해
15:48
the other five billion people on the planet
312
923000
2000
팹 연구실에서 드리는 메시지 입니다.
15:50
aren't just technical sinks; they're sources.
313
925000
2000
그저 기술적인 면에서가 아니라 그들은 천연자원입니다.
15:52
The real opportunity is to harness the inventive power of the world
314
927000
3000
지역적 문제에 대한 해결법을 만들고 지역적 디자인을 만드는
15:55
to locally design and produce solutions to local problems.
315
930000
4000
세계를 위한 창조적 힘을 만들어낼 진정한 기회입니다.
15:59
I thought that's the projection 20 years hence into the future,
316
934000
3000
저는 이것이 미래를 향한 20년 전망이라고 생각합니다.
16:02
but it's where we are today.
317
937000
2000
그러나 오늘날 우리가 있는 곳은
16:04
It breaks every organizational boundary we can think of.
318
939000
2000
그 조직적 영역이 모두 바뀌어질것입니다.
16:06
The hardest thing at this point is the social engineering
319
941000
3000
그 가장 단단한 부분중 하나가 소셜 엔지니어링입니다.
16:09
and the organizational engineering, but it's here today.
320
944000
3000
그리고 조직 엔지니어링이고요. 이것이 오늘의 현실입니다.
16:12
And, finally, any talk like this on the future of computing
321
947000
2000
마침내 어떤 미래의 컴퓨팅에 대한 이야기도
16:14
is required to show Moore's law, but my favorite version --
322
949000
4000
무어의 법칙을 보여 주는 것이 필요합니다. 그러나 제 개인적으로
16:18
this is Gordon Moore's original one from his original paper --
323
953000
5000
그의 원래 논문에서 나온 고든 무어의 원래 것을 선호합니다.
16:23
and what's happened is, year after year after year,
324
958000
2000
해가 가면 갈수록 일어나는 일을
16:25
we've scaled and we've scaled and we've scaled
325
960000
1000
점점더, 점점더, 점점더
16:26
and we've scaled, and we've scaled and we've scaled,
326
961000
4000
점점더 커지고 커지고 키지고
16:30
and we've scaled and we've scaled,
327
965000
1000
커지고 커져갑니다.
16:31
and there's this looming bug of what's going to happen
328
966000
2000
그리고 뭔가가 일어나려는 기운이 점점 커집니다.
16:33
at the end of Moore's law; this ultimate bug is coming.
329
968000
4000
무어의 법칙 끝에서 이 궁극적 기운이 다가옵니다.
16:37
But we're coming to appreciate, is the transition from 2D to 3D,
330
972000
5000
그러나 우리는 이러한 전환, 2차원에서 3차원으로
16:42
from programming bits to programming atoms,
331
977000
3000
비트 프로그래밍에서 원자 프로그래밍으로
16:45
turns the ends of Moore's law scaling from the ultimate bug
332
980000
2000
궁극적인 형태를 위한 이러한 궁극적 무어의 법칙적인
16:47
to the ultimate feature.
333
982000
2000
발전을 기꺼운 마음으로 받아 들일겁니다.
16:49
So, we're just at the edge of this digital revolution in fabrication,
334
984000
4000
제조에 있어 디지털 혁명의 시작에 와있습니다.
16:53
where the output of computation programs the physical world.
335
988000
3000
물리적 세상을 위한 컴퓨터 프로그램의 출력이 만들어집니다.
16:56
So, together, these two projects answer questions
336
991000
3000
그래서 이것이 우리모두 질문에 답을 만들기 위한 두 프로젝트입니다.
16:59
I hadn't asked carefully. The class at MIT shows the killer app
337
994000
4000
완전하게 질문이 형성되지 못했지만. 여기 MIT의 클래스는
17:03
for personal fabrication in the developed world
338
998000
2000
개발도산국을 위한 개인화 제조에 대한 킬러앱을 보여주고
17:05
is technology for a market of one: personal expression in technology
339
1000000
4000
이 기술이 개인적 표현을 위한 하나의 시장을 만들고
17:09
that touches a passion unlike anything I've seen in technology
340
1004000
3000
아주 오랫동안 기술에서 볼수 없었던 열정을
17:12
for a very long time.
341
1007000
2000
불러일으킬 것으로 믿습니다.
17:14
And the killer app for the rest of the planet is the instrumentation
342
1009000
4000
이 킬러앱은 지구의 모든이를 위한 도구로서
17:18
and the fabrication divide: people locally developing solutions
343
1013000
3000
지역의 문제를 위한 지역적 해결법을 사람들이 지역적으로
17:21
to local problems. Thank you.
344
1016000
2000
만들어낼 수 있게 할 것입니다. 감사합니다.
ABOUT THE SPEAKER
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneerAs Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds.
Why you should listen
MIT's Neil Gershenfeld is redefining the boundaries between the digital and analog worlds. The digital revolution is over, Gershenfeld says. We won. What comes next? His Center for Bits and Atoms has developed quite a few answers, including Internet 0, a tiny web server that fits into lightbulbs and doorknobs, networking the physical world in previously unimaginable ways.
But Gershenfeld is best known as a pioneer in personal fabrication -- small-scale manufacturing enabled by digital technologies, which gives people the tools to build literally anything they can imagine. His famous Fab Lab is immensely popular among students at MIT, who crowd Gershenfeld's classes. But the concept is potentially life-altering in the developing world, where a Fab Lab with just $20,000 worth of laser cutters, milling machines and soldering irons can transform a community, helping people harness their creativity to build tools, replacement parts and essential products unavailable in the local market. Read more in Fab: The Coming Revolution on Your Desktop.
Neil Gershenfeld | Speaker | TED.com