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

Why you should listen

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

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

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

Robert Full: Robots inspired by cockroach ingenuity

Roberts Fulls par konstruēšanu un evolūciju

Filmed:
1,087,679 views

Kukaiņi un dzīvnieki ir attīstījuši dažas apbrīnojamas prasmes, taču, kā Roberts Fulls atzīmē, daudzi dzīvnieki ir tiešām pārkonstruēti. Triks ir atdarināt tikai to, kas ir vajadzīgs. Viņš parāda, kā inženieri var mācīties no dzīvnieka trikiem.
- Biologist
Robert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering. Full bio

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

00:19
Welcomelaipni lūdzam. If I could have the first slideslidkalniņš, please?
0
1000
5000
Sveicināti. Vai es varu palūgt pirmo slaidu?
00:33
ContraryPretēji to calculationsaprēķini madeizgatavots by some engineersinženieri, beesbites can flylidot,
1
15000
5000
Pretēji dažu inženieru aprēķiniem, bites var lidot,
00:38
dolphinsdelfīni can swimpeldēt, and geckosgekoni can even climbkāpt
2
20000
7000
delfīni var peldēt un ķirzakas var rāpties augšup
00:45
up the smoothestvienkāršāko surfacesvirsmas. Now, what I want to do, in the shortīss time I have,
3
27000
6000
pat pa visgludākajām virsmām. Šajā man atvēlētajā īsajā laika sprīdī,
00:51
is to try to allowatļaut eachkatrs of you to experiencepieredze
4
33000
4000
es vēlētos, lai katrs no jums piedzīvotu
00:55
the thrillaizraušanās of revealingatklājot nature'sdaba designdizains.
5
37000
6000
dabas dizaina atklāšanas saviļņojumu.
01:01
I get to do this all the time, and it's just incredibleneticami.
6
43000
2000
Es varu to darīt visu laiku, un tas ir vienkārši neticami.
01:03
I want to try to sharedalīties just a little bitmazliet of that with you in this presentationprezentācija.
7
45000
6000
Šajā prezentācijā es vēlos tajā ar jums mazliet padalīties.
01:09
The challengeizaicinājums of looking at nature'sdaba designsdizainu --
8
51000
2000
Izaicinājums skatoties uz dabas dizainu
01:11
and I'll tell you the way that we perceiveuztvert it, and the way we'vemēs esam used it.
9
53000
4000
un es jums pateikšu to, kā mēs uztveram un kā mēs to lietojam.
01:15
The challengeizaicinājums, of courseprotams, is to answeratbilde this questionjautājums:
10
57000
2000
Protams, ir grūti atbildēt uz šo jautājumu:
01:17
what permitsatļaujas this extraordinaryārkārtas performancesniegums of animalsdzīvnieki
11
59000
3000
kas ļauj dzīvniekiem darboties ar šādu neparastu veiktspēju,
01:20
that allowsatļauj them basicallybūtībā to go anywherevisur?
12
62000
3000
kas būtībā ļauj viņiem doties jebkur?
01:23
And if we could figureskaitlis that out, how can we implementīstenot those designsdizainu?
13
65000
7000
Un ja mēs varētu to saprast, kā mēs varam to īstenot konstrukcijās?
01:30
Well, manydaudzi biologistsbiologi will tell engineersinženieri, and othersciti,
14
72000
3000
Daudzi biologi inženieriem un pārējiem stāstīs, ka,
01:33
organismsorganismiem have millionsmiljoniem of yearsgadiem to get it right;
15
75000
3000
lai organismi to dabūtu gatavu, vajadzēs miljoniem gadu;
01:36
they're spectaculariespaidīgs; they can do everything wonderfullylieliski well.
16
78000
3000
tie ir iespaidīgi; tie var veikt visu apbrīnojami labi.
01:39
So, the answeratbilde is bio-mimicrybio-mīmika: just copykopija naturedaba directlytieši.
17
81000
4000
Tātad, atbilde ir biomimētika: tieša dabas atdarināšana.
01:43
We know from workingstrādā on animalsdzīvnieki that the truthpatiesība is
18
85000
5000
Strādājot ar dzīvniekiem mēs jau zinām, ka patiesībā šādi
01:48
that's exactlytieši tā what you don't want to do -- because evolutionevolūcija worksdarbi
19
90000
4000
strādāt ir tieši tas, ko jūs nevēlaties darīt, jo evolūcija darbojas
01:52
on the just-good-enoughvienkārši labs-pietiekami principleprincips, not on a perfectingpilnveidošanai principleprincips.
20
94000
3000
pēc gana labi principa, ne pēc ideāluma principa.
01:55
And the constraintsierobežojumi in buildingēka any organismorganisms, when you look at it,
21
97000
4000
Kad jūs paskataties uz to, ierobežojumi, veidojot jebkuru organismu,
01:59
are really severesmags. NaturalFiziska technologiestehnoloģijas have incredibleneticami constraintsierobežojumi.
22
101000
5000
ir pamatīgi. Dabas tehnoloģijas ir neticami ierobežotas.
02:04
Think about it. If you were an engineerinženieris and I told you
23
106000
3000
Padomājiet par to. Ja esat inženieris, un es jums saku, ka
02:07
that you had to buildbūvēt an automobileautomašīna, but it had to startsākt off to be this bigliels,
24
109000
5000
jāuzbūvē automašīna, taču tā ir jāuztaisa tik maza un tad tai
02:12
then it had to growaugt to be fullpilna sizeIzmērs and had to work everykatrs stepsolis alongkopā the way.
25
114000
4000
ir jāizaug lielai, un tai visu laiku ir jādarbojas.
02:16
Or think about the factfakts that if you buildbūvēt an automobileautomašīna, I'll tell you that you alsoarī -- insideiekšā it --
26
118000
4000
Vai padomājiet par to, ka pat ja jūs uzbūvētu šo automašīnu, es jums pateiktu, ka jums vajag tās
02:20
have to put a factoryrūpnīca that allowsatļauj you to make anothercits automobileautomašīna.
27
122000
4000
iekšpusē ievietot arī rūpnīcu, kas ļaus jums uzbūvēt citu automašīnu.
02:24
(LaughterSmiekli)
28
126000
2000
(Smiekli)
02:26
And you can absolutelyabsolūti never, absolutelyabsolūti never, because of historyvēsture
29
128000
4000
Un jūs pilnīgi nekad, itin nekad varēsiet sākt ar nevainojamu reputāciju,
02:30
and the inheritedmantota planplānu, startsākt with a cleantīrs slateŠīferis.
30
132000
4000
vēstures un pārmantojamības dēļ.
02:34
So, organismsorganismiem have this importantsvarīgs historyvēsture.
31
136000
3000
Tātad, organismiem ir šī svarīgā vēsture.
02:37
Really evolutionevolūcija worksdarbi more like a tinkerertinkerer than an engineerinženieris.
32
139000
5000
Patiesībā evolūcija drīzāk darbojas kā eksperimentētājs, nevis inženieris.
02:42
And this is really importantsvarīgs when you beginsāciet to look at animalsdzīvnieki.
33
144000
3000
Tas ir patiešām svarīgi, jums sākot pētīt dzīvniekus.
02:45
InsteadTā vietā, we believe you need to be inspirediedvesmoja by biologybioloģija.
34
147000
7000
Tā vietā mēs uzskatām, ka jums ir jāiedvesmojas no bioloģijas.
02:52
You need to discoveratklāt the generalvispārīgs principlesprincipi of naturedaba,
35
154000
4000
Jums ir nepieciešams atklāt dabas pamatprincipus,
02:56
and then use these analogiesanaloģiju when they're advantageousizdevīgi.
36
158000
3000
un pēc tam izmantot šīs analoģijas savā labā.
03:02
This is a realreāls challengeizaicinājums to do this, because animalsdzīvnieki,
37
164000
3000
To darīt ir īsts izaicinājums, jo jums ieskatoties
03:05
when you startsākt to really look insideiekšā them -- how they work --
38
167000
3000
dzīvnieku iekšienē, kā tie darbojas,
03:08
appearparādās hopelesslybezcerīgi complexkomplekss. There's no detaileddetalizēts historyvēsture
39
170000
4000
tie šķiet bezcerīgi sarežģīti. Tiem nav konstrukciju plānu
03:12
of the designdizains plansplāni, you can't go look it up anywherevisur.
40
174000
3000
detalizēta vēsture, tie nav nekur pieejami.
03:15
They have way too manydaudzi motionskustības for theirviņu jointslocītavām, too manydaudzi musclesmuskuļi.
41
177000
4000
To savienojumiem ir pārlieku daudz kustības, tiem ir pārlieku daudz muskuļu.
03:19
Even the simplestvienkāršākais animaldzīvnieks we think of, something like an insectkukainis,
42
181000
3000
Pat visvienkāršākajam dzīvniekam, ko iedomājamies, piemēram, kukainim
03:22
and they have more neuronsneironi and connectionssavienojumi than you can imagineiedomājieties.
43
184000
3000
ir daudz vairāk neironu un savienojumu, nekā jūs spējat iedomāties.
03:25
How can you make sensejēga of this? Well, we believedticēja --
44
187000
5000
Kā to var izprast? Labi, mēs uzskatījām
03:30
and we hypothesizedizteicu hipotēzi, ka -- that one way animalsdzīvnieki could work simplyvienkārši,
45
192000
5000
un pieņēmām, ka viens veids, kā dzīvnieki varētu strādāt,
03:35
is if the controlkontrole of theirviņu movementskustības
46
197000
3000
ir ja to kustību kontrole,
03:38
tendedtendence to be builtuzcelta into theirviņu bodiesstruktūras themselvespaši.
47
200000
6000
būtu iebūvēta pašos ķermeņos.
03:44
What we discoveredatklāts was that two-divu, four-četru, six-SE- and eight-leggedAstoņu kāju animalsdzīvnieki
48
206000
7000
Mēs atklājām, ka divu, četru, sešu un astoņkājainie dzīvnieki,
03:51
all produceražot the samepats forcesspēki on the groundzeme when they movekustēties.
49
213000
3000
tiem pārvietojoties, rada vienādus spēkus uz zemi.
03:54
They all work like this kangarooķengurs, they bounceAtlekšanas.
50
216000
4000
Viņi visi darbojas kā šis ķengurs, viņi lēkā.
03:58
And they can be modeledmodelēts by a spring-masspavasara masveida systemsistēma that we call the springpavasaris massmasa systemsistēma
51
220000
4000
Viņus var modelēt kā atsperes-masas sistēmu, ko mēs arī saucam par atsperes-masas sistēmu,
04:02
because we're biomechanistsbiomechanists. It's actuallyfaktiski a pogoPogo sticknūju.
52
224000
3000
jo mēs esam biomehāniķi. Faktiski tas ir lekājamais sienāzis.
04:05
They all produceražot the patternmodelis of a pogoPogo sticknūju. How is that truetaisnība?
53
227000
4000
Tie visi rada lēkājamā sienāža izkārtojumu. Kā tas var būt?
04:09
Well, a humancilvēks, one of your legskājas worksdarbi like two legskājas of a trottingzirgu skriešanās sacīkstes dogsuns,
54
231000
6000
Piemēram, cilvēkam viena no kājām darbojas kā rikšojoša suņa divas kājas,
04:15
or worksdarbi like threetrīs legskājas, togetherkopā as one, of a trottingzirgu skriešanās sacīkstes insectkukainis,
55
237000
4000
vai kā rikšojošam kukainim trīs kājas darbojas kopā kā viena,
04:19
or fourčetri legskājas as one of a trottingzirgu skriešanās sacīkstes crabKrabis.
56
241000
2000
vai kā rikšojošam krabim četras kājas kā viena.
04:21
And then they alternatevietnieks in theirviņu propulsionvilces,
57
243000
4000
Un tad tās mainās, veidojot virzējspēku,
04:25
but the patternsmodeļi are all the samepats. AlmostGandrīz everykatrs organismorganisms we'vemēs esam lookedizskatījās at this way
58
247000
5000
bet visi izkārtojumi ir vienādi. Gandrīz visiem organismiem, uz kuriem mēs šādi skatījāmies,
04:30
-- you'lltu vari see nextnākamais weeknedēļa, I'll give you a hintmājiens,
59
252000
2000
nākamnedēļ jūs redzēsiet, es došu jums mājienu,
04:32
there'lltur būs be an articleraksts comingnāk out that sayssaka that really bigliels things
60
254000
3000
iznāks raksts, kurā tiks minēts, ka tādi milzeņi
04:35
like T. rexRex probablydroši vien couldn'tnevarēja do this, but you'lltu vari see that nextnākamais weeknedēļa.
61
257000
4000
kā piemēram tiranozaurs, droši vien to nevar izdarīt, taču jūs to redzēsiet nākamajā nedēļā.
04:39
Now, what's interestinginteresanti is the animalsdzīvnieki, then -- we said -- bounceAtlekšanas alongkopā
62
261000
2000
Kas ir interesanti dzīvniekos, kad mēs sakām šādi lēkā
04:41
the verticalvertikāla planelidmašīna this way, and in our collaborationssadarbība with PixarPixar,
63
263000
3000
vertikāli, un mūsu sadarbībā ar Pixar,
04:44
in "A Bug'sKļūdu ir Life," we discussedapspriests the
64
266000
2000
filmā "Kukaiņu dzīve", mēs apspriedām
04:46
bipedalbipedal naturedaba of the charactersrakstzīmes of the antsskudras.
65
268000
3000
skudru tēlu divkājaino dabu.
04:49
And we told them, of courseprotams, they movekustēties in anothercits planelidmašīna as well.
66
271000
2000
Mēs viņiem, protams, pateicām, tie tāpat kustas arī citā plaknē.
04:51
And they askedprasīja us this questionjautājums. They say, "Why modelmodelis
67
273000
3000
Viņi uzdeva mums šo jautājumu. Viņi vaicāja: "Kāpēc modelis
04:54
just in the sagittalsagitālo planelidmašīna or the verticalvertikāla planelidmašīna,
68
276000
2000
ir tikai sagitālajā vai vertikālā plaknē,
04:56
when you're tellingstāsta us these animalsdzīvnieki are movingpārvietojas
69
278000
2000
jums sakot, ka šie dzīvnieki pārvietojas
04:58
in the horizontalhorizontāli planelidmašīna?" This is a good questionjautājums.
70
280000
3000
horizontālajā plaknē?" Tas ir labs jautājums.
05:01
NobodyNeviens in biologybioloģija ever modeledmodelēts it this way.
71
283000
3000
Bioloģijā līdz šim šādi neviens nekad nav modelējis.
05:04
We tookpaņēma theirviņu advicekonsultācijas and we modeledmodelēts the animalsdzīvnieki movingpārvietojas
72
286000
4000
Mēs ņēmām vērā viņu padomu un modelējām dzīvnieku
05:08
in the horizontalhorizontāli planelidmašīna as well. We tookpaņēma theirviņu threetrīs legskājas,
73
290000
3000
kustību arī horizontālajā plaknē. Mēs paņēmām viņu trīs kājas,
05:11
we collapsedsabruka them down as one.
74
293000
1000
un mēs tās salikām kopā kā vienu.
05:12
We got some of the bestlabākais mathematiciansmatemātiķi in the worldpasaule
75
294000
3000
Mēs dabūjām dažus no labākajiem matemātiķiem pasaulē
05:15
from PrincetonPrinceton to work on this problemproblēma.
76
297000
2000
no Princetonas strādāt pie šīs problēmas.
05:17
And we were ablespējīgs to createizveidot a modelmodelis
77
299000
3000
Un mums izdevās izveidot modeli,
05:20
where animalsdzīvnieki are not only bouncingveselīgs up and down,
78
302000
1000
kurā dzīvnieki ne tikai lēkā uz augšu un uz leju,
05:21
but they're alsoarī bouncingveselīgs sidepusē to sidepusē at the samepats time.
79
303000
4000
bet tie tajā pašā laikā lēkā arī no viena sāna uz otru .
05:25
And manydaudzi organismsorganismiem fitfit this kindlaipns of patternmodelis.
80
307000
2000
Un daudziem organismiem varam piemērot šādu modeli.
05:27
Now, why is this importantsvarīgs to have this modelmodelis?
81
309000
2000
Kādēļ šis modelis ir tik nozīmīgs?
05:29
Because it's very interestinginteresanti. When you take this modelmodelis
82
311000
3000
Tādēļ, ka tas ir ļoti interesanti. Ja jūs šo modeli paņemat
05:32
and you perturbperturb it, you give it a pushspiediet,
83
314000
3000
un sakustināt vai pagrūžat,
05:35
as it bumpsizciļņi into something, it self-stabilizesSelf-stabilizējas, with no brainsmadzenes
84
317000
4000
tas it kā pret kaut ko atdurtos, tas sevi līdzsvaro bez smadzenēm
05:39
or no reflexesrefleksi, just by the structurestruktūra alonevienatnē.
85
321000
4000
vai refleksiem, pateicoties vienai pašai struktūrai.
05:43
It's a beautifulskaists modelmodelis. Let's look at the mathematicsmatemātika.
86
325000
5000
Tas ir skaists modelis. Apskatīsim matemātiku.
05:48
(LaughterSmiekli)
87
330000
2000
(Smiekli)
05:50
That's enoughpietiekami!
88
332000
1000
Nu jau gana!
05:51
(LaughterSmiekli)
89
333000
4000
(Smiekli)
05:55
The animalsdzīvnieki, when you look at them runningskriešana,
90
337000
2000
Skatoties uz dzīvniekiem skrējienā,
05:57
appearparādās to be self-stabilizingSelf-stabilizēt like this,
91
339000
3000
tie sevi šādi līdzsvaro, izmantojot
06:00
usingizmantojot basicallybūtībā springysparīgu legskājas. That is, the legskājas can do
92
342000
3000
tikai atsperīgas kājas. Proti, kājas spēj veikt
06:03
computationsaprēķini on theirviņu ownpašu; the controlkontrole algorithmsalgoritmi, in a sensejēga,
93
345000
3000
patstāvīgus aprēķinus, vadības algoritmi, savā ziņā,
06:06
are embeddediegultā in the formforma of the animaldzīvnieks itselfpati par sevi.
94
348000
3000
ir iebūvēti paša dzīvnieka formā.
06:09
Why haven'tnav we been more inspirediedvesmoja by naturedaba and these kindsveidi of discoveriesatklājumi?
95
351000
7000
Kāpēc mēs neesam vairāk iedvesmojušies no dabas un šāda veida atklājumiem?
06:16
Well, I would argueapgalvo that humancilvēks technologiestehnoloģijas are really differentatšķirīgs from
96
358000
4000
Nu, es gribētu iebilst, ka cilvēku tehnoloģijas ir ļoti atšķirīgas no
06:20
naturaldabisks technologiestehnoloģijas, at leastvismazāk they have been so fartālu.
97
362000
3000
dabas tehnoloģijām, vismaz tās, kas ir bijušas līdz šim.
06:23
Think about the typicaltipisks kindlaipns of robotrobots that you see.
98
365000
5000
Padomājiet par tipiskāko robotu, kādu varat iedomāties.
06:28
HumanCilvēku technologiestehnoloģijas have tendedtendence to be largeliels, flatplakans,
99
370000
3000
Cilvēka tehnoloģijām ir tendence būt lielām, plakanām,
06:31
with right anglesleņķi, stiffstīvs, madeizgatavots of metalmetāls. They have rollingripo devicesierīces
100
373000
5000
ar taisniem leņķiem, stīvām, izgatavotām no metāla. Tām ir rites elementi
06:36
and axlesasis. There are very fewmaz motorsmotori, very fewmaz sensorssensori.
101
378000
3000
un asis. Ir ļoti maz motoru, ļoti maz sensoru.
06:39
WhereasTā kā naturedaba tendstendence to be smallmazs, and curvedizliekts,
102
381000
5000
Kamēr daba mēdz būt maza, liekta,
06:44
and it bendslīkumi and twistsvijas, and has legskājas insteadtā vietā, and appendageszemādas,
103
386000
3000
un tā lokās un griežas, un pretēji tai ir kājas, izaugumi
06:47
and has manydaudzi musclesmuskuļi and manydaudzi, manydaudzi sensorssensori.
104
389000
3000
un ir daudz muskuļu un daudzi, jo daudzi sensori.
06:50
So it's a very differentatšķirīgs designdizains. HoweverTomēr, what's changingmainās,
105
392000
4000
Tā kā tas ir ļoti atšķirīgs dizains. Tomēr, kas mainās,
06:54
what's really excitingaizraujoša -- and I'll showparādīt you some of that nextnākamais --
106
396000
2000
un kas ir ļoti aizraujoši, es jums tūliņ parādīšu,
06:56
is that as humancilvēks technologytehnoloģijas takes on more of the characteristicsīpašības
107
398000
3000
ka, ja cilvēku tehnoloģijas pārņem vairāk dabas īpašības,
06:59
of naturedaba, then naturedaba really can becomekļūt a much more usefulnoderīga teacherskolotājs.
108
401000
6000
tad daba patiešām var kļūt par daudz noderīgāku skolotāju.
07:05
And here'sšeit ir one examplepiemērs that's really excitingaizraujoša.
109
407000
2000
Lūk, viens patiesi aizraujošs piemērs.
07:07
This is a collaborationsadarbība we have with StanfordStanford.
110
409000
2000
Šis ir no mūsu sadarbības ar Stenfordu.
07:09
And they developedattīstīta this newjauns techniquetehnika, calledsauc ShapeForma DepositionNogulsnēšanās ManufacturingRažošanas.
111
411000
4000
Viņi attīstīja šo jauno tehniku, sauktu par Formu uzkrāšanas ražošanu.
07:13
It's a techniquetehnika where they can mixsajauc materialsmateriāli togetherkopā and moldpelējums any shapeforma
112
415000
4000
Tā ir tehnika, kurā viņi var sajaukt kopā materiālus un izveidot jebkuru formu,
07:17
that they like, and put in the materialmateriāls propertiesīpašības.
113
419000
4000
kādu viņiem vajag, ar noteiktām materiāla īpašībām.
07:21
They can embediegult sensorssensori and actuatorsizpildmehānismi right in the formforma itselfpati par sevi.
114
423000
3000
Tie var iebūvēt sensorus un aktuatorus tieši pašā formā.
07:24
For examplepiemērs, here'sšeit ir a legkāja: the clearskaidrs partdaļa is stiffstīvs,
115
426000
5000
Tā, piemēram, lūk, kāja: caurspīdīgā daļa ir stīva,
07:29
the whitebalts partdaļa is compliantatbilst, and you don't need any axlesasis there or anything.
116
431000
3000
baltā daļa ir elastīga, un jums vairs nav nepieciešamas asis vai kas tamlīdzīgs.
07:32
It just bendslīkumi by itselfpati par sevi beautifullyskaisti.
117
434000
3000
Tā skaisti lokās pati par sevi.
07:35
So, you can put those propertiesīpašības in. It inspirediedvesmoja them to showparādīt off
118
437000
3000
Tātad, jūs šīs īpašības varat ielikt. Tas viņus iedvesmoja parādīt šo konstrukciju,
07:38
this designdizains by producingražojot a little robotrobots they namednosaukts SprawlIzplešanās.
119
440000
6000
izgatavojot robotiņu, kuru viņi nosauca par Atgāzēju.
07:44
Our work has alsoarī inspirediedvesmoja anothercits robotrobots, a biologicallybioloģiski inspirediedvesmoja bouncingveselīgs robotrobots,
120
446000
4000
Mūsu darbs iedvesmoja arī citu robotu, bioloģiski iedvesmotu lēkājošo robotu
07:48
from the UniversityUniversitāte of MichiganMichigan and McGillMcGill
121
450000
2000
no Mičiganas un Makgila universitātes,
07:50
namednosaukts RHexRHex, for robotrobots hexapodhexapod kukajņi, and this one'sviens autonomousautonoma.
122
452000
8000
ar nosaukumu RHex, kurš ir autonoms seškājis.
07:58
Let's go to the videovideo, and let me showparādīt you some of these animalsdzīvnieki movingpārvietojas
123
460000
3000
Nu pāriesim pie video un ļaujiet man jums parādīt dažus no šiem dzīvniekiem kustībā
08:01
and then some of the simplevienkāršs robotsroboti
124
463000
2000
un pēc tam dažus no vienkāršajiem robotiem,
08:03
that have been inspirediedvesmoja by our discoveriesatklājumi.
125
465000
3000
kuri ir iedvesmoti no mūsu atklājumiem.
08:06
Here'sLūk what some of you did this morningno rīta, althoughkaut arī you did it outsideārpusē,
126
468000
4000
Daži no jums to darīja šorīt, lai gan jūs to darījāt ārā,
08:10
not on a treadmillskrejceļš.
127
472000
2000
ne uz skrejceliņa.
08:12
Here'sLūk what we do.
128
474000
3000
Lūk, ko mēs darām.
08:15
(LaughterSmiekli)
129
477000
2000
(Smiekli)
08:17
This is a death'snāvi ir headgalva cockroachprusaks. This is an AmericanASV cockroachprusaks
130
479000
5000
Lūk, miroņgalvas prusaks. Lūk, amerikāņu prusaks,
08:22
you think you don't have in your kitchenvirtuve.
131
484000
1000
kas, jūsuprāt, nav jūsu virtuvē.
08:23
This is an eight-leggedAstoņu kāju scorpionSkorpions, six-leggedsešiem kāju antant, forty-four-leggedčetrdesmit četras kāju centipedesimtkājis.
132
485000
7000
Lūk, astoņu kāju skorpions, sešu kāju skudra, četrdesmit četru kāju simtkājis.
08:30
Now, I said all these animalsdzīvnieki are sortkārtot of workingstrādā like pogoPogo sticksnūjas --
133
492000
3000
Kā jau minēju, visi šie dzīvnieki darbojas līdzīgi kā lēkājamais sienāzis,
08:33
they're bouncingveselīgs alongkopā as they movekustēties. And you can see that
134
495000
4000
tie lēkā līdz ar kustību. Jūs to varat redzēt
08:37
in this ghostspoks crabKrabis, from the beachespludmales of PanamaPanama and NorthZiemeļu CarolinaCarolina.
135
499000
3000
Panamas un Ziemeļkarolīnas pludmalēs sastopamā spokkrabja.
08:40
It goesiet up to fourčetri metersmetri perpar secondotrais when it runsiet.
136
502000
3000
Skrienot tas var sasniegt līdz pat četriem metriem sekundē.
08:43
It actuallyfaktiski leapslēcieniem into the airgaiss, and has aerialantena phasesfāzes
137
505000
3000
Tas faktiski palecas gaisā, un tam esot gaisā,
08:46
when it does it, like a horsezirgs, and you'lltu vari see it's bouncingveselīgs here.
138
508000
4000
rikšo līdzīgi zirgam, un jūs redzat kā tas palecas.
08:50
What we discoveredatklāts is whethervai you look at the legkāja of a humancilvēks
139
512000
3000
Mēs atklājām, ka, skatoties uz cilvēka kāju,
08:53
like RichardRichard, or a cockroachprusaks, or a crabKrabis, or a kangarooķengurs,
140
515000
6000
piemēram, Ričarda, vai prusaka, vai krabja, vai ķengura,
08:59
the relativeradinieks legkāja stiffnessstīvums of that springpavasaris is the samepats for everything we'vemēs esam seenredzējis so fartālu.
141
521000
5000
relatīvais kājas atsperes stīvums ir tāds pats, kā visiem līdz šim redzētajiem.
09:04
Now, what good are springysparīgu legskājas then? What can they do?
142
526000
2000
Kāds gan ir labums no spriganām kājām? Ko tās spēj paveikt?
09:06
Well, we wanted to see if they allowedatļauts the animalsdzīvnieki
143
528000
2000
Mēs vēlējāmies redzēt, vai tās ļauj dzīvniekiem
09:08
to have greaterlielāks stabilitystabilitāte and maneuverabilitymanevrēšanas spēja.
144
530000
3000
iegūt labāku līdzsvaru un manevrētspēju.
09:11
So, we builtuzcelta a terrainteritorija that had obstaclesšķēršļi threetrīs timesreizes the hipgurns heightaugstums
145
533000
4000
Tātad, mēs izveidojām reljefu ar šķēršļiem, kuri bija trīsreiz
09:15
of the animalsdzīvnieki that we're looking at.
146
537000
1000
augstāki par pētāmā dzīvnieka gurniem.
09:16
And we were certainnoteikti they couldn'tnevarēja do this. And here'sšeit ir what they did.
147
538000
4000
Mēs bijām pārliecināti, ka viņi nevarētu tos pārvarēt. Un, lūk, ko viņi izdarīja.
09:20
The animaldzīvnieks ranskrēja over it and it didn't even slowlēns down!
148
542000
3000
Dzīvnieks pārskrēja pāri un tas pat nepalēninājās!
09:23
It didn't decreasesamazināt its preferredvēlams speedātrums at all.
149
545000
2000
Tas vispār nesamazināja savu vēlamo ātrumu.
09:25
We couldn'tnevarēja believe that it could do this. It said to us
150
547000
3000
Mēs neticējām, ka tās tā varētu notikt. Tas mums lika
09:28
that if you could buildbūvēt a robotrobots with very simplevienkāršs, springysparīgu legskājas,
151
550000
5000
secināt, ka, ja jūs varētu izveidot robotu ar ļoti vienkāršām atsperīgām kājām,
09:33
you could make it as maneuverablemaneuverable as any that's ever been builtuzcelta.
152
555000
6000
jūs varētu to izgatavot tik manevrētspējīgu kā jebkuru, kas jebkad ir ticis uzbūvēts.
09:39
Here'sLūk the first examplepiemērs of that. This is the StanfordStanford
153
561000
2000
Lūk, pirmais piemērs. Tas ir Stenfordas
09:41
ShapeForma DepositionNogulsnēšanās ManufacturedRažo robotrobots, namednosaukts SprawlIzplešanās.
154
563000
3000
Formu uzkrāšanas ražots robots, saukts par Atgāzēju.
09:44
It has sixseši legskājas -- there are the tunednoregulēts, springysparīgu legskājas.
155
566000
6000
Tam ir sešas noregulētas un atsperīgas kājas.
09:50
It movespārceļas in a gaitgaita that an insectkukainis useslietojumi, and here it is
156
572000
3000
Tas kustās kukaiņu gaitā, un, lūk, tas
09:53
going on the treadmillskrejceļš. Now, what's importantsvarīgs about this robotrobots,
157
575000
7000
pārvietojoties pa skrejceļu. Būtiskais šajā robotā,
10:00
comparedsalīdzina to other robotsroboti, is that it can't see anything,
158
582000
3000
salīdzinājumā ar citiem robotiem, ir tas, ka tas neko neredz,
10:03
it can't feel anything, it doesn't have a brainsmadzenes, yetvēl it can maneuverintriga
159
585000
6000
tas nevar neko sajust, tam nav smadzeņu, taču tas
10:09
over these obstaclesšķēršļi withoutbez any difficultygrūtības whatsoeverviss.
160
591000
6000
bez jelkādām grūtībām var manevrēt pāri šiem šķēršliem.
10:15
It's this techniquetehnika of buildingēka the propertiesīpašības into the formforma.
161
597000
4000
Šī ir tehnoloģija iebūvējot īpašības formā.
10:19
This is a graduateabsolvēt studentstudents. This is what he's doing to his thesistēzes projectprojekts --
162
601000
3000
Lūk, aspirantūras students. Un, lūk, ko viņš dara savai disertācijai,
10:22
very robuststabila, if a graduateabsolvēt studentstudents
163
604000
2000
ļoti izturīgs, ja doktorants
10:24
does that to his thesistēzes projectprojekts.
164
606000
2000
to dara savam disertācijas projektam.
10:26
(LaughterSmiekli)
165
608000
1000
(Smiekli)
10:27
This is from McGillMcGill and UniversityUniversitāte of MichiganMichigan. This is the RHexRHex,
166
609000
4000
Šis nāk no Makgila un Mičiganas universitātes. Tas ir RHex,
10:31
makingveidošana its first outingizbrauciens in a demodemo.
167
613000
3000
veicot tā pirmā izbrauciena demonstrāciju.
10:34
(LaughterSmiekli)
168
616000
4000
(Smiekli)
10:38
SameVienu un to pašu principleprincips: it only has sixseši movingpārvietojas partsdaļas,
169
620000
5000
Tas pats princips: tam ir tikai sešas kustīgās daļas,
10:43
sixseši motorsmotori, but it has springysparīgu, tunednoregulēts legskājas. It movespārceļas in the gaitgaita of the insectkukainis.
170
625000
6000
seši motori, taču tam ir atsperīgas, noregulētas kājas. Tas pārvietojas kukaiņu gaitā.
10:49
It has the middlevidū legkāja movingpārvietojas in synchronySynchrony with the frontpriekšā,
171
631000
4000
Tā vidējā kāja kustas sinhroni ar priekšējo,
10:53
and the hindHinda legkāja on the other sidepusē. SortKārtot of an alternatingmijas tripodtrijkājis,
172
635000
4000
un pakaļkāju otrā pusē. Savā ziņā mainīgs trejkājis
10:57
and they can negotiatesarunāties obstaclesšķēršļi just like the animaldzīvnieks.
173
639000
4000
un tie var pārvarēt šķēršļus, tāpat kā dzīvnieki.
11:01
(LaughterSmiekli)
174
643000
6000
(Smiekli)
11:07
(VoiceBalss: Oh my God.)
175
649000
1000
(Balss: Ak mans Dievs.)
11:08
(ApplauseAplausi)
176
650000
5000
(Aplausi)
11:13
RobertRoberts FullPilns: It'llTas būs go on differentatšķirīgs surfacesvirsmas -- here'sšeit ir sandsmilts --
177
655000
2000
Roberts Fuls: Tas dosies pa dažādām virsmām, lūk, smilts
11:15
althoughkaut arī we haven'tnav perfectedpilnveidotas the feetkājas yetvēl, but I'll talk about that latervēlāk.
178
657000
5000
lai gan mēs vēl neesam pilnveidojuši kājas, taču es par to runāšu vēlāk.
11:20
Here'sLūk RHexRHex enteringieejot the woodsmeži.
179
662000
3000
Lūk, RHex, ieejot mežā.
11:23
(LaughterSmiekli)
180
665000
2000
(Smiekli)
11:38
Again, this robotrobots can't see anything, it can't feel anything,
181
680000
4000
Atgādinu vēlreiz, šis robots nevar neko redzēt, tas nevar neko sajust,
11:42
it has no brainsmadzenes. It's just workingstrādā with a tunednoregulēts mechanicalmehānisks systemsistēma,
182
684000
6000
tam nav smadzeņu. Tas darbojas tikai ar noregulēto mehānisko sistēmu,
11:48
with very simplevienkāršs partsdaļas, but inspirediedvesmoja from the fundamentalfundamentāls dynamicsdinamika of the animaldzīvnieks.
183
690000
10000
ar ļoti vienkāršām detaļām, iedvesmojoties no dzīvnieka būtiskās dinamikas.
11:58
(VoiceBalss: AhĀ, I love him, BobBob.) RFRF: Here'sLūk it going down a pathwayceļš.
184
700000
8000
(Balss: Ah, es mīlu viņu, Bob.) RF: Te tas iet lejup.
12:06
I presentediesniegts this to the jetstrēlnieks propulsionvilces lablab at NASANASA, and they said
185
708000
3000
Es šo prezentēju NASA Reaktīvo kustību laboratorijai un viņi teica,
12:09
that they had no abilityspēja to go down cratersKrāteru to look for iceledus,
186
711000
4000
ka viņiem uz Marsa nebija iespējams krāteros doties lejup ledus,
12:13
and life, ultimatelygalu galā, on MarsMars. And he said --
187
715000
4000
un tādējādi arī dzīvības meklējumos. Jo īpaši
12:17
especiallyit īpaši with legged-robotskāju roboti, because they're way too complicatedsarežģīts.
188
719000
2000
roboti ar kājām, jo tie ir pārlieku sarežģīti, viņš piemetināja.
12:19
Nothing can do that. And I talk nextnākamais. I showedparādīja them this videovideo
189
721000
5000
Nekas nevar to paveikt. Es turpināju stāstīt un parādīju viņiem šo video
12:24
with the simplevienkāršs designdizains of RHexRHex here. And just to convincepārliecināt them
190
726000
3000
ar vienkāršā dizaina RHex. Un tikai tāpēc, lai viņus pārliecinātu
12:27
we should go to MarsMars in 2011, I tintedtonēts the videovideo orangeapelsīns
191
729000
4000
ka mums 2011. gadā vajadzētu doties uz Marsu, es video ietonēju oranžu,
12:31
just to give them the sensejēga of beingbūt on MarsMars.
192
733000
3000
tikai lai radītu viņiem sajūtu, ka esam uz Marsa.
12:34
(LaughterSmiekli)
193
736000
1000
(Smiekli)
12:35
(ApplauseAplausi)
194
737000
6000
(Aplausi)
12:43
AnotherVēl viens reasoniemesls why animalsdzīvnieki have extraordinaryārkārtas performancesniegums,
195
745000
3000
Vēl viens iemesls, kādēļ dzīvnieki ir ārkārtēji spējīgi
12:46
and can go anywherevisur, is because they have an effectiveefektīvs interactionmijiedarbība
196
748000
3000
un var nokļūt visur, ir tāpēc, ka tiem ir efektīva saziņa
12:49
with the environmentvide. The animaldzīvnieks I'm going to showparādīt you,
197
751000
3000
ar vidi. Dzīvnieks, kuru es grasos jums parādīt,
12:52
that we studiedstudējis to look at this, is the geckoGekons.
198
754000
4000
un kuru mēs pētījām, ir gekons.
12:56
We have one here and noticepaziņojums its positionpozīcija. It's holdingsaimniecība on.
199
758000
7000
Mums viens ir šeit, ievērojiet viņa pozīciju. Tas turas.
13:03
Now I'm going to challengeizaicinājums you. I'm going showparādīt you a videovideo.
200
765000
3000
Nu es jūs izaicināšu. Es parādīšu jums video.
13:06
One of the animalsdzīvnieki is going to be runningskriešana on the levellīmenis,
201
768000
2000
Viens no dzīvniekiem skries pa zemi
13:08
and the other one'sviens going to be runningskriešana up a wallsiena. WhichKurā one'sviens whichkas?
202
770000
4000
un otrs skries augšā pa sienu. Kurš ir kurš?
13:12
They're going at a metermetrs a secondotrais. How manydaudzi think the one on the left
203
774000
5000
Viņi veic metru sekundē. Cik daudzi domā, ka kreisajā pusē
13:17
is runningskriešana up the wallsiena?
204
779000
2000
esošais skrien pa sienu?
13:19
(ApplauseAplausi)
205
781000
4000
(Aplausi)
13:23
Okay. The pointpunkts is it's really hardgrūti to tell, isn't it? It's incredibleneticami,
206
785000
5000
Labi. Lieta tāda, ka to tiešām ir grūti pateikt, vai ne? Tas ir neticami,
13:28
we lookedizskatījās at studentsstudenti do this and they couldn'tnevarēja tell.
207
790000
2000
mēs apskatījām studentus to darot un viņi nevarēja pateikt.
13:30
They can runpalaist up a wallsiena at a metermetrs a secondotrais, 15 stepssoļi perpar secondotrais,
208
792000
3000
Tās var skriet pa sienu metru sekundē, 15 soļus sekundē,
13:33
and they look like they're runningskriešana on the levellīmenis. How do they do this?
209
795000
4000
un tie izskatās tā, it kā tie darbotos uz zemes. Kā tas notiek?
13:37
It's just phenomenalfenomenāls. The one on the right was going up the hillkalns.
210
799000
6000
Tas ir vienkārši fenomenāli. Labajā pusē esošais dodas augšup pa nogāzi.
13:43
How do they do this? They have bizarresavāda toespirkstiem. They have toespirkstiem
211
805000
4000
Kā tie to dara? Tiem ir savādi pirksti. Tiem ir pirksti,
13:47
that uncurluncurl like partyballīte favorsdod priekšroku when you blowtrieciens them out,
212
809000
4000
kas izrullējas kā svētku svilpe, jums to pūšot
13:51
and then peelmizu off the surfacevirsma, like tapelente.
213
813000
3000
un pēc tam nolīp no virsmas kā, piemēram, lente.
13:54
Like if we had a piecegabals of tapelente now, we'dmēs gribētu peelmizu it this way.
214
816000
2000
Piemēram, ja mums tagad būtu gabaliņš lentes, tad mēs to noplēstu šādā veidā.
13:56
They do this with theirviņu toespirkstiem. It's bizarresavāda! This peelingpīlings inspirediedvesmoja
215
818000
7000
Viņi to dara ar saviem pirkstiem. Tas ir dīvaini! Šis nolipšana iedvesmoja
14:03
iRobotiRobot -- that we work with -- to buildbūvēt Mecho-GeckosMecho gekoni.
216
825000
3000
iRobotu, ar ko mēs sadarbojāmies, lai uzbūvētu Mekogekonus.
14:06
Here'sLūk a leggedkāju versionversija and a tractortraktors versionversija, or a bulldozerbuldozers versionversija.
217
828000
7000
Lūk, kāju un vilcēja versija, vai buldozera versija.
14:13
Let's see some of the geckosgekoni movekustēties with some videovideo,
218
835000
2000
Nu paskatīsimies uz gekonu kustībām dažos video
14:15
and then I'll showparādīt you a little bitmazliet of a clipklips of the robotsroboti.
219
837000
3000
un tad es jums mazliet parādīšu robotu klipu.
14:18
Here'sLūk the geckoGekons runningskriešana up a verticalvertikāla surfacevirsma. There it goesiet,
220
840000
3000
Lūk, gekons skrienot pa vertikālu virsmu. Tas notiek
14:21
in realreāls time. There it goesiet again. ObviouslyAcīmredzot, we have to slowlēns this down a little bitmazliet.
221
843000
7000
reālajā laikā. Tas pats vēlreiz. Protams, mums nācās to mazliet palēnināt.
14:28
You can't use regularregulāri cameraskameras.
222
850000
2000
Jūs nevarat izmantot parastās kameras.
14:30
You have to take 1,000 picturesbildes perpar secondotrais to see this.
223
852000
3000
Lai redzētu šo, jums ir jāuzņem 1000 attēlus sekundē.
14:33
And here'sšeit ir some videovideo at 1,000 framesrāmji perpar secondotrais.
224
855000
3000
Lūk, daži video ar 1000 kadriem sekundē.
14:36
Now, I want you to look at the animal'sdzīvnieka back.
225
858000
2000
Nu es vēlos, lai jūs pievērstu uzmanību dzīvnieka mugurai.
14:38
Do you see how much it's bendinglieces like that? We can't figureskaitlis that out --
226
860000
3000
Jūs redzat, cik tas šādi lokas? Mēs nespējām to izprast,
14:41
that's an unsolvedneatrisinātas mysterynoslēpums. We don't know how it worksdarbi.
227
863000
3000
tas ir neatrisināts noslēpums. Mēs nezinām, kā tas darbojas.
14:44
If you have a sondēls or a daughtermeita that wants to come to BerkeleyBerkeley,
228
866000
3000
Ja jums ir dēls vai meita, kas vēlas doties uz Berkliju,
14:47
come to my lablab and we'llmēs būsim figureskaitlis this out. Okay, sendnosūtīt them to BerkeleyBerkeley
229
869000
4000
nāciet uz manu laboratoriju un mēs to noskaidrosim. Labi, sūtat tos uz Berkliju
14:51
because that's the nextnākamais thing I want to do. Here'sLūk the geckoGekons milldzirnavas.
230
873000
3000
tāpēc, ka tā ir nākamā lieta, ko es gribu izdarīt. Lūk, gekonu dzirnavas.
14:54
(LaughterSmiekli)
231
876000
1000
(Smiekli)
14:55
It's a see-throughcaurskatāma treadmillskrejceļš with a see-throughcaurskatāma treadmillskrejceļš beltjostas,
232
877000
3000
Tas ir caurskatāms skrejceliņš ar caurskatāmu skrejceliņa lenti,
14:58
so we can watch the animal'sdzīvnieka feetkājas, and videotapevideolentē them
233
880000
3000
lai mēs varētu redzēt dzīvnieka pēdu un filmēt to
15:01
throughcauri the treadmillskrejceļš beltjostas, to see how they movekustēties.
234
883000
3000
izmantojot skrejceļa lenti, lai redzētu, kā viņi pārvietojas.
15:04
Here'sLūk the animaldzīvnieks that we have here, runningskriešana on a verticalvertikāla surfacevirsma.
235
886000
4000
Lūk, dzīvnieks, kas skrien pa vertikālu virsmu.
15:08
PickSavākšana a footkājām and try to watch a toepirksta, and see if you can see what the animal'sdzīvnieka doing.
236
890000
6000
Izvēlieties kāju un mēģinat uz to skatīties un redzēsim vai jūs varat redzēt kā dzīvnieks to dara.
15:14
See it uncurluncurl and then peelmizu these toespirkstiem.
237
896000
2000
Redzat to rullējam un pēc tam nolipinām pirkstus.
15:16
It can do this in 14 millisecondsmilisekundes. It's unbelievableneticami.
238
898000
7000
Tas to var izdarīt 14 milisekundēs. Tas ir neticami.
15:23
Here are the robotsroboti that they inspireiedvesmot, the Mecho-GeckosMecho gekoni from iRobotiRobot.
239
905000
4000
Lūk, roboti, ko tie iedvesmoja, Mecho-Geckos no iRobot.
15:27
First we'llmēs būsim see the animalsdzīvnieki toespirkstiem peelingpīlings -- look at that.
240
909000
5000
Vispirms mēs redzēsim dzīvnieku pirkstu atlipšanu, paskat tik.
15:32
And here'sšeit ir the peelingpīlings actionrīcība of the Mecho-GeckoMecho gekons.
241
914000
4000
Un šeit Mecho Gecko pīlinga darbība.
15:36
It useslietojumi a pressure-sensitivejutīgs pret spiedienu adhesivelīmi to do it.
242
918000
3000
Lai to darītu, tas izmanto spiedienjutīgu līmi.
15:39
PeelingPīlings in the animaldzīvnieks. PeelingPīlings in the Mecho-GeckoMecho gekons --
243
921000
3000
Dzīvnieku pīlings. Mecho-Gecko - pīlings
15:42
that allowsatļauj them climbkāpt autonomouslyautonomi. Can go on the flatplakans surfacevirsma,
244
924000
3000
kas ļauj tiem kāpt autonomi. Var doties pa plakanu virsmu
15:45
transitionpāreja to a wallsiena, and then go ontouz a ceilinggriesti.
245
927000
3000
pāriet uz sienu, un pēc tam pāriet uz griestiem.
15:48
There's the bulldozerbuldozers versionversija. Now, it doesn't use pressure-sensitivejutīgs pret spiedienu gluelīme.
246
930000
6000
Šī ir buldozera versija. Tagad, tas neizmanto spiedien-jutīgo līmi.
15:54
The animaldzīvnieks does not use that.
247
936000
2000
Dzīvnieks to neizmanto.
15:56
But that's what we're limitedierobežots to, at the momentbrīdi.
248
938000
2000
Bet šajā brīdī mēs esam ar to ierobežoti.
15:58
What does the animaldzīvnieks do? The animaldzīvnieks has weirddīvaini toespirkstiem.
249
940000
5000
Ko dara dzīvnieks? Dzīvniekam ir dīvaini pirksti.
16:03
And if you look at the toespirkstiem, they have these little leaveslapas there,
250
945000
4000
Un, ja jūs paskatītos uz pirkstiem, tiem ir mazas lapiņas,
16:07
and if you blowtrieciens them up and zoomtālummaiņa in, you'lltu vari see
251
949000
2000
un ja jūs tās pašķirtu un pietuvinātu, jūs redzēsiet
16:09
that's there's little striationssvītras in these leaveslapas.
252
951000
3000
ka šīm lapām ir mazas svītras.
16:12
And if you zoomtālummaiņa in 270 timesreizes, you'lltu vari see it looksizskatās like a rugpaklāja.
253
954000
7000
Un ja jūs pietuvinātu 270 reizes, jūs redzēsiet, tas izskatās kā paklājiņš.
16:19
And if you blowtrieciens that up, and zoomtālummaiņa in 900 timesreizes,
254
961000
3000
Un ja jūs pašķirat to un pietuvinātu 900 reizes,
16:22
you see there are hairsmati there, tinysīks hairsmati. And if you look carefullyuzmanīgi,
255
964000
5000
jūs redzēsiet ka šeit ir mati, sīki matiņi. Un, ja jūs uzmanīgi skatīsiet,
16:27
those tinysīks hairsmati have striationssvītras. And if you zoomtālummaiņa in on those 30,000 timesreizes,
256
969000
6000
šīm sīkajām matiņiem ir svītras. Un, ja jūs pietuvinātu tos 30 000 reizes,
16:33
you'lltu vari see eachkatrs hairmati has splitsadalīt endsbeidzas.
257
975000
3000
jūs redzēsiet, ka katra mata gals ir sašķelts.
16:36
And if you blowtrieciens those up, they have these little structuresstruktūras on the endbeigas.
258
978000
5000
Un, ja jūs tos palielināsiet, tām galā ir šīs mazās struktūras.
16:41
The smallestmazākais branchfiliāle of the hairsmati looksizskatās like spatulaespatulae,
259
983000
2000
Mazākais matiņa zars izskatās kā lāpstiņa,
16:43
and an animaldzīvnieks like that has one billionmiljardi of these nano-sizeNano-izmēri splitsadalīt endsbeidzas,
260
985000
7000
un dzīvniekam, kā piemēram šim, ir miljards šādu nano lieluma sadalīti gali,
16:50
to get very closetuvu to the surfacevirsma. In factfakts, there's the diameterdiametrs of your hairmati --
261
992000
5000
lai piekļūtu ļoti tuvu virsmai. Patiesībā, šis ir jūsu matu diametrs -
16:55
a geckoGekons has two millionmiljons of these, and eachkatrs hairmati has 100 to 1,000 splitsadalīt endsbeidzas.
262
997000
6000
un gekonam šādu ir divi miljoni, un katram matam ir 100 līdz 1000 šķeltu galu.
17:01
Think of the contactkontakts of that that's possibleiespējams.
263
1003000
3000
Ja iespējams, padomājiet par šādu kontaktu.
17:04
We were fortunatepaveicies to work with anothercits groupgrupa
264
1006000
2000
Mums ir paveicies strādāt ar kādu citu grupu
17:06
at StanfordStanford that builtuzcelta us a specialīpašs mannedvadīts sensorsensors,
265
1008000
2000
Stenfordā, kas izveidoja mums īpašu jūtīgu sensoru,
17:08
that we were ablespējīgs to measurepasākums the forcespēks of an individualindivīds hairmati.
266
1010000
3000
līdz ar to mēs varējām nomērīt individuālā mata spēku.
17:11
Here'sLūk an individualindivīds hairmati with a little splitsadalīt endbeigas there.
267
1013000
5000
Lūk, atsevišķs mats ar sašķeltu galu.
17:16
When we measuredizmērīts the forcesspēki, they were enormousmilzīgs.
268
1018000
2000
Mērot spēkus, tie bija milzīgi.
17:18
They were so largeliels that a patchplāksteris of hairsmati about this sizeIzmērs --
269
1020000
3000
Viņi bija tik lieli, ka šāda lieluma matu saišķis --
17:21
the gecko'sgekons ir footkājām could supportatbalsts the weightsvars of a smallmazs childbērns,
270
1023000
4000
ar Gekona kāju viegli varētu atbalstīt mazu bērnu, kas
17:25
about 40 poundsmārciņas, easilyviegli. Now, how do they do it?
271
1027000
4000
svērtu apmēram 40 mārciņas. Tagad, kā viņi to dara?
17:29
We'veMēs esam recentlynesen discoveredatklāts this. Do they do it by frictionberze?
272
1031000
4000
Mēs to nesen atklājām. Vai viņi to dara ar berzi?
17:33
No, forcespēks is too lowzems. Do they do it by electrostaticselectrostatics?
273
1035000
3000
Nē, spēks ir pārāk mazs. Vai viņi to dara elektrostatiski?
17:36
No, you can changemainīt the chargemaksas -- they still holdturiet on.
274
1038000
2000
Nē, jūs varat izmainīt lādiņu - tie joprojām turēsies.
17:38
Do they do it by interlockingbloķēšanas? That's kindlaipns of a like a Velcro-likeVelcro līdzīgie thing.
275
1040000
3000
Vai viņi to dara ar saķeršanos? Tas ir Velcro līdzīgs veids.
17:41
No, you can put them on molecularmolekulārais smoothgluds surfacesvirsmas -- they don't do it.
276
1043000
3000
Nē, jūs varat viņus nolikt uz molekulāri gludām virsmām - tie to dara.
17:44
How about suctioniesūkšanas? They sticknūju on in a vacuumvakuums.
277
1046000
4000
Kā būtu ar sūkšanu? Tie pieķeras vakuumā.
17:48
How about wetWET adhesionsaķeres? Or capillarykapilāra adhesionsaķeres?
278
1050000
3000
Kā ar mitru saķeri? Vai kapilāru saķeri?
17:51
They don't have any gluelīme, and they even sticknūju underzem waterūdens just fine.
279
1053000
3000
Tiem nav nevienas līmes, un viņi tikpat labi pielīp arī zem ūdens.
17:54
If you put theirviņu footkājām underzem waterūdens, they grabgreifers on.
280
1056000
2000
Ja jūs ieliekat viņu kāju zem ūdens, viņi pieķeras.
17:56
How do they do it then? Believe it or not, they grabgreifers on
281
1058000
4000
Kā tad viņi to dara? Ticiet vai nē, tie pieķeras uz
18:00
by intermolecularMolekulārie forcesspēki, by VanVan derder WaalsWaals forcesspēki.
282
1062000
4000
starpmolekulāriem spēkiem, Van der Waals spēkiem.
18:04
You know, you probablydroši vien had this a long time agopirms in chemistryķīmija,
283
1066000
2000
Jūs zināt, iespējams, ka tas jums bija sen ķīmijā,
18:06
where you had these two atomsatomi, they're closetuvu togetherkopā,
284
1068000
2000
kur bija šie divi atomi, tie ir cieši blakus,
18:08
and the electronselektroni are movingpārvietojas around. That tinysīks forcespēks is sufficientpietiekama
285
1070000
3000
un elektroni pārvietojas apkārt. Šis mazais spēks ir pietiekošs
18:11
to allowatļaut them to do that because it's addedpievienots up so manydaudzi timesreizes
286
1073000
3000
lai ļautu viņiem to darīt, jo tas ir pievienots tik daudzas reizes
18:14
with these smallmazs structuresstruktūras.
287
1076000
3000
ar šīm mazām struktūrām.
18:17
What we're doing is, we're takingņemot that inspirationiedvesma of the hairsmati,
288
1079000
5000
Tas ko mēs darām, ir ka mēs ņemām iedvesmu no matiņiem,
18:22
and with anothercits colleaguekolēģis at BerkeleyBerkeley, we're manufacturingražošana them.
289
1084000
5000
un kopā ar citu kolēģi no Berklijas, mēs tos ražojam.
18:27
And just recentlynesen we'vemēs esam madeizgatavots a breakthroughizrāvienu, where we now believe
290
1089000
3000
Un tikai nesen mēs veicām sasniegumu, kam mēs tagad ticam
18:30
we're going to be ablespējīgs to createizveidot the first syntheticsintētisks, self-cleaningpašattīrīšanās,
291
1092000
5000
mēs izveidosim pirmo, sintētisku pašattīrošo
18:35
drysauss adhesivelīmi. ManyDaudzi companieskompānijas are interestedinteresē in this.
292
1097000
5000
sauso līmi. Daudziem uzņēmumiem par šo ir interese.
18:40
(LaughterSmiekli)
293
1102000
3000
(Smiekli)
18:43
We alsoarī presentediesniegts to NikeNike even.
294
1105000
2000
Mēs esam to prezentējuši arī Nike.
18:45
(LaughterSmiekli)
295
1107000
3000
(Smiekli)
18:48
(ApplauseAplausi)
296
1110000
6000
(Aplausi.)
18:54
We'llPavisam drīz mēs see where this goesiet. We were so excitedsatraukti about this
297
1116000
3000
Mēs redzēsim kur mēs nokļūsim. Mēs par šo esam tik sajūsmināti,
18:57
that we realizedsapratu that that small-sizemaza izmēra scalemērogs --
298
1119000
3000
ka mēs izveidojām šo mazā mērogā--
19:00
and where everything getsizpaužas stickylipīga, and gravitygravitācija doesn't matterjautājums anymorevairs --
299
1122000
3000
un kur viss kļūst lipīgs un gravitācijai vairs nav nozīmes --
19:03
we neededvajadzīgs to look at antsskudras and theirviņu feetkājas, because
300
1125000
3000
mums vajadzēja iepazīties ar skudrām un to kājām, jo
19:06
one of my other colleaguesKolēģi at BerkeleyBerkeley has builtuzcelta a six-millimeterSešu milimetru siliconesilikona
301
1128000
5000
viens no maniem Berklijas kolēģiem uzbūvēja sešu milimetru silikona
19:11
robotrobots with legskājas. But it getsizpaužas stuckiestrēdzis. It doesn't movekustēties very well.
302
1133000
3000
robotu ar kājām. Bet tas iestrēga. Tas nespēja ļoti labi pārvietoties.
19:14
But the antsskudras do, and we'llmēs būsim figureskaitlis out why, so that ultimatelygalu galā
303
1136000
3000
Bet skudras to dara, un mēs izdomāsim kāpēc, tā ka galu galā
19:17
we'llmēs būsim make this movekustēties. And imagineiedomājieties: you're going to be ablespējīgs
304
1139000
3000
mēs liksim šim kustēties. Un Iedomājieties: jums būs iespēja
19:20
to have swarmssprauga of these six-millimeterSešu milimetru robotsroboti availablepieejams to runpalaist around.
305
1142000
5000
iegūt skrienošus sešu milimetru robotu barus.
19:25
Where'sKur ir this going? I think you can see it alreadyjau.
306
1147000
3000
Kurp tas ved? Manuprāt, jūs to varat jau redzēt.
19:28
ClearlySkaidri, the InternetInternets is alreadyjau havingņemot eyesacis and earsausis,
307
1150000
4000
Protams, Internetam jau tagad ir acis un ausis,
19:32
you have webtīmeklis camscams and so forthtālāk. But it's going to alsoarī have legskājas and handsrokas.
308
1154000
4000
jums ir kameras un tā tālāk. Bet tam būs arī kājas un rokas.
19:36
You're going to be ablespējīgs to do programmableprogrammējams
309
1158000
2000
Jūs varēsiet veikt programmēšanas
19:38
work throughcauri these kindsveidi of robotsroboti, so that you can runpalaist,
310
1160000
4000
darbus ar šāda veida robotiem, tā lai jūs varētu skriet,
19:42
flylidot and swimpeldēt anywherevisur. We saw DavidDavid KellyKelly is at the beginningsākums of that with his fishzivis.
311
1164000
9000
lidot un peldēties jebkur. Mēs redzējām, Deividu Kelliju un viņa zivis ir pašā sākumā.
19:51
So, in conclusionsecinājums, I think the messageziņa is clearskaidrs.
312
1173000
2000
Tātad, kopsavilkumā šķiet, ka vēstījums ir skaidrs.
19:53
If you need a messageziņa, if nature'sdaba not enoughpietiekami, if you careaprūpe about
313
1175000
4000
Ja jums ir nepieciešams ziņojums, ja daba nav pietiekami, ja jums rūp
19:57
searchMeklēt and rescueglābšana, or mineraktuves clearancelikvidēšana, or medicinezāles,
314
1179000
2000
meklēšanas un glābšanas, vai atmīnēšanas un medicīna,
19:59
or the variousdažādi things we're workingstrādā on, we mustjābūt preservesaglabāt
315
1181000
4000
vai dažādas lietas, ko mēs strādājam, mums ir jāsaglabā
20:03
nature'sdaba designsdizainu, otherwisecitādi these secretsnoslēpumi will be lostzaudējis foreveruz visiem laikiem.
316
1185000
4000
dabas dizainu, citādi šie noslēpumi tiks zaudēti uz visiem laikiem.
20:07
Thank you.
317
1189000
1000
Paldies.
20:08
(ApplauseAplausi)
318
1190000
9000
(Aplausi.)
Translated by Didzis Rags
Reviewed by Natalie Gorohova

▲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