ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.

Why you should listen

Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.

Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.

More profile about the speaker
Paul Rothemund | Speaker | TED.com
TED2008

Paul Rothemund: DNA folding, in detail

Поль Ротмунд подробно рассказывает об укладке ДНК

Filmed:
752,456 views

На TED-2007 Поль Ротмунд давал краткий обзор своей специализации, укладки ДНК. На этот раз он ясно и достаточно подробно раскрывает её колоссальные возможности – создание самосборных миниатюрных машин.
- DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio

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

00:12
So, people argueспорить vigorouslyэнергично about the definitionопределение of life.
0
0
3000
Как вы знаете, люди очень живо обсуждают, как дать определение жизни.
00:15
They askпросить if it should have reproductionвоспроизведение in it, or metabolismметаболизм, or evolutionэволюция.
1
3000
5000
Обсуждают, следует ли включать туда воспроизводство, метаболизм, эволюцию.
00:20
And I don't know the answerответ to that, so I'm not going to tell you.
2
8000
2000
Ответ на это я не знаю, и говорить об этом не собираюсь.
00:22
I will say that life involvesвключает в себя computationвычисление.
3
10000
3000
Но я хочу сказать, что жизнь включает в себя вычисления.
00:25
So this is a computerкомпьютер programпрограмма.
4
13000
2000
То есть это – компьютерная программа.
00:27
BootedЗагрузитесь up in a cellклетка, the programпрограмма would executeвыполнять,
5
15000
3000
Будучи загруженной в клетку, программа выполнится,
00:30
and it could resultрезультат in this personчеловек;
6
18000
3000
и в результате получится этот человек,
00:33
or with a smallмаленький changeизменение, it could resultрезультат in this personчеловек;
7
21000
3000
или, при небольшом изменении, может получиться этот человек –
00:36
or anotherдругой smallмаленький changeизменение, this personчеловек;
8
24000
2000
или, ещё одно изменение, и – этот,
00:38
or with a largerбольше changeизменение, this dogсобака,
9
26000
3000
или, при более серьезном изменении – эта собака,
00:41
or this treeдерево, or this whaleкит.
10
29000
2000
или это дерево, или этот кит.
00:43
So now, if you take this metaphorметафора
11
31000
2000
Так вот, если серьёзно принять
00:45
[of] genomeгеном as programпрограмма seriouslyшутки в сторону,
12
33000
2000
такую метафору генома как программы,
00:47
you have to considerрассматривать that ChrisКрис AndersonАндерсон
13
35000
2000
то придется считать, что Крис Андерсон –
00:49
is a computer-fabricatedКомпьютер фабрично artifactартефакт, as is JimДжим WatsonУотсон,
14
37000
3000
это продукт работы компьютера, равно как и Джим Уотсон,
00:52
CraigCraig Venterбрюшко, as are all of us.
15
40000
3000
Крейг Вентер, а также любой из нас.
00:55
And in convincingубедительный yourselfсам that this metaphorметафора is trueправда,
16
43000
2000
Что касается убедительности этой метафоры,
00:57
there are lots of similaritiesсходство betweenмежду geneticгенетический programsпрограммы
17
45000
2000
то достаточно найти много схожего между генетическими
00:59
and computerкомпьютер programsпрограммы that could help to convinceубеждать you.
18
47000
3000
и компьютерными программами, чтобы иметь возможность убедиться.
01:02
But one, to me, that's mostбольшинство compellingнеотразимый
19
50000
2000
Лично для меня самый убедительный аргумент – это
01:04
is the peculiarсвоеобразный sensitivityчувствительность to smallмаленький changesизменения
20
52000
3000
удивительная чувствительность к малым изменениям,
01:07
that can make largeбольшой changesизменения in biologicalбиологический developmentразвитие -- the outputвывод.
21
55000
3000
которая, как результат, приводит к большим вариациям биологического развития.
01:10
A smallмаленький mutationмутация can take a two-wingдва крыла flyлетать
22
58000
2000
Малая мутация способна превратить двукрылую муху
01:12
and make it a four-wingчетыре крыла flyлетать.
23
60000
1000
в 4-х-крылую.
01:13
Or it could take a flyлетать and put legsноги where its antennaeусики should be.
24
61000
4000
Или способна у мухи посадить ножки там, где у неё должны быть усики.
01:17
Or if you're familiarзнакомые with "The Princessпринцесса Brideневеста,"
25
65000
2000
Или, для тех, кому знаком [роман и фильм] «Принцесса-невеста»,
01:19
it could createСоздайте a six-fingeredШестипалого man.
26
67000
2000
малая мутация способна создать человека с 6-ю пальцами.
01:21
Now, a hallmarkотличительный признак of computerкомпьютер programsпрограммы
27
69000
2000
Так вот, характерной чертой компьютерных программ является
01:23
is just this kindсвоего рода of sensitivityчувствительность to smallмаленький changesизменения.
28
71000
3000
как раз такого рода чувствительность к малым изменениям.
01:26
If your bankбанка account'sСчета one dollarдоллар, and you flipкувырок a singleОдин bitнемного,
29
74000
2000
Если на вашем банковском счету 1 доллар, и вы поменяете всего один бит,
01:28
you could endконец up with a thousandтысяча dollarsдолларов.
30
76000
2000
там может оказаться 1000 долларов.
01:30
So these smallмаленький changesизменения are things that I think
31
78000
3000
Эти малые изменения, по моему мнению,
01:33
that -- they indicateуказывать to us that a complicatedсложно computationвычисление
32
81000
2000
и указывают на то, что в основе усиления амплитуды изменений
01:35
in developmentразвитие is underlyingлежащий в основе these amplifiedусиливается, largeбольшой changesизменения.
33
83000
4000
лежит сложный вычислительный процесс.
01:39
So now, all of this indicatesуказывает that there are molecularмолекулярная programsпрограммы underlyingлежащий в основе biologyбиология,
34
87000
6000
При этом всё указывает на наличие молекулярных программ в основе
01:45
and it showsшоу the powerмощность of molecularмолекулярная programsпрограммы -- biologyбиология does.
35
93000
4000
биологических процессов, и мощь молекулярных программ доказывается биологией.
01:49
And what I want to do is writeзаписывать molecularмолекулярная programsпрограммы,
36
97000
2000
Моя цель – писать молекулярные программы
01:51
potentiallyпотенциально to buildстроить technologyтехнологии.
37
99000
2000
с потенциалом создания технологии.
01:53
And there are a lot of people doing this,
38
101000
1000
Занимается этим масса специалистов
01:54
a lot of syntheticсинтетический biologistsбиологам doing this, like CraigCraig Venterбрюшко.
39
102000
3000
по синтетической биологии, таких как Крейг Вентер;
01:57
And they concentrateконцентрат on usingс помощью cellsячейки.
40
105000
2000
они концентрируются на использовании клеток.
01:59
They're cell-orientedклетка-ориентированной.
41
107000
2000
Их работы – ориентированы на клетки.
02:01
So my friendsдрузья, molecularмолекулярная programmersпрограммисты, and I
42
109000
2000
Мы с моими друзьями, молекулярными программистами,
02:03
have a sortСортировать of biomolecule-centricбиомолекулы-ориентированных approachподход.
43
111000
2000
сконцентрировались на, как бы, био-молекулярном подходе.
02:05
We're interestedзаинтересованный in usingс помощью DNAДНК, RNAРНК and proteinбелок,
44
113000
3000
Мы начинаем с ДНК, РНК и белка,
02:08
and buildingздание newновый languagesязыки for buildingздание things from the bottomдно up,
45
116000
3000
и строим новые языки для построения снизу вверх,
02:11
usingс помощью biomoleculesбиомолекулы,
46
119000
1000
с использованием биомолекул,
02:12
potentiallyпотенциально havingимеющий nothing to do with biologyбиология.
47
120000
3000
что в принципе может не иметь ничего общего с биологией.
02:15
So, these are all the machinesмашины in a cellклетка.
48
123000
4000
Итак, внутри клетки имеются вот эти машины.
02:19
There's a cameraкамера.
49
127000
2000
Вот – камера.
02:21
There's the solarсолнечный panelsпанели of the cellклетка,
50
129000
1000
Вот – солнечные батареи клетки,
02:22
some switchesпереключатели that turnочередь your genesгены on and off,
51
130000
2000
переключатели для включения и выключения генов,
02:24
the girdersбалки of the cellклетка, motorsмоторы that moveпереехать your musclesмышцы.
52
132000
3000
опорные балки для клетки, моторчики для движения мускулов.
02:27
My little groupгруппа of molecularмолекулярная programmersпрограммисты
53
135000
2000
Мы в нашей небольшой группе молекулярных программистов
02:29
are tryingпытаясь to refashionперекраивать all of these partsчасти from DNAДНК.
54
137000
4000
пытаемся переделать все эти элементы из ДНК.
02:33
We're not DNAДНК zealotsфанатики, but DNAДНК is the cheapestсамый дешевый,
55
141000
2000
Мы не энтузиасты ДНК, но ДНК – это наиболее дешёвый,
02:35
easiestпростой to understandПонимаю and easyлегко to programпрограмма materialматериал to do this.
56
143000
3000
наиболее понятный и наиболее легко программируемый для этого материал.
02:38
And as other things becomeстали easierПолегче to use --
57
146000
2000
По мере того, как станет легче использовать прочие вещи –
02:40
maybe proteinбелок -- we'llЧто ж work with those.
58
148000
3000
возможно, белок, – мы будем работать и с ними.
02:43
If we succeedдобиться успеха, what will molecularмолекулярная programmingпрограммирование look like?
59
151000
2000
Как будет выглядеть молекулярное программирование если мы добьемся успеха?
02:45
You're going to sitсидеть in frontфронт of your computerкомпьютер.
60
153000
2000
Вы садитесь за свой компьютер,
02:47
You're going to designдизайн something like a cellклетка phoneТелефон,
61
155000
2000
и собираетесь проектировать, скажем, сотовый телефон.
02:49
and in a high-levelвысокий уровень languageязык, you'llВы будете describeописывать that cellклетка phoneТелефон.
62
157000
2000
Вы описываете желаемый телефон на высокоуровневом языке,
02:51
Then you're going to have a compilerкомпилятор
63
159000
2000
а затем запускаете компилятор,
02:53
that's going to take that descriptionописание
64
161000
1000
который, исходя из вашего описания,
02:54
and it's going to turnочередь it into actualфактический moleculesмолекулы
65
162000
2000
преобразует его в описание реальных молекул.
02:56
that can be sentпослал to a synthesizerсинтезатор
66
164000
2000
Это описание отправляется в синтезатор,
02:58
and that synthesizerсинтезатор will packпак those moleculesмолекулы into a seedсемя.
67
166000
3000
а синтезатор упаковывает эти молекулы и получается одно семя.
03:01
And what happensпроисходит if you waterводы and feedкорм that seedсемя appropriatelyнадлежащим образом,
68
169000
3000
Если это семя соответствующим образом поливать и питать,
03:04
is it will do a developmentalразвивающий computationвычисление,
69
172000
2000
то оно проделает все необходимые для его развития вычисления,
03:06
a molecularмолекулярная computationвычисление, and it'llэто будет buildстроить an electronicэлектронный computerкомпьютер.
70
174000
3000
молекулярные вычисления, и построит электронный компьютер.
03:09
And if I haven'tне revealedпоказал my prejudicesпредрассудки alreadyуже,
71
177000
2000
А раз уж я ещё не раскрывал свои убеждения, скажу, что,
03:12
I think that life has been about molecularмолекулярная computersкомпьютеры
72
180000
2000
по моему мнению, жизнь идёт путём того, что молекулярные компьютеры
03:14
buildingздание electrochemicalэлектрохимический computersкомпьютеры,
73
182000
2000
строят электрохимические компьютеры, которые
03:16
buildingздание electronicэлектронный computersкомпьютеры,
74
184000
2000
строят электронные компьютеры, которые,
03:18
whichкоторый togetherвместе with electrochemicalэлектрохимический computersкомпьютеры
75
186000
2000
вместе с электрохимическими компьютерами,
03:20
will buildстроить newновый molecularмолекулярная computersкомпьютеры,
76
188000
2000
построят новые молекулярные компьютеры,
03:22
whichкоторый will buildстроить newновый electronicэлектронный computersкомпьютеры, and so forthвперед.
77
190000
3000
которые построят новые электронные компьютеры, и т.д.
03:25
And if you buyкупить all of this,
78
193000
1000
Если вы готовы всё это принять,
03:26
and you think life is about computationвычисление, as I do,
79
194000
2000
и считаете, также как и я, что жизнь всецело состоит из вычислений,
03:28
then you look at bigбольшой questionsвопросов throughчерез the eyesглаза of a computerкомпьютер scientistученый.
80
196000
3000
тогда вы будете смотреть на мир глазами специалиста по компьютерным технологиям.
03:31
So one bigбольшой questionвопрос is, how does a babyдетка know when to stop growingрост?
81
199000
4000
Тут возникает один большой вопрос. Откуда ребёнок знает, что пора прекращать рост?
03:35
And for molecularмолекулярная programmingпрограммирование,
82
203000
2000
Для молекулярного программиста
03:37
the questionвопрос is how does your cellклетка phoneТелефон know when to stop growingрост?
83
205000
2000
вопрос состоит в том, откуда сотовому телефону знать, что пора прекращать рост?
03:39
(LaughterСмех)
84
207000
1000
(Смех)
03:40
Or how does a computerкомпьютер programпрограмма know when to stop runningБег?
85
208000
3000
Или, откуда компьютерной программе знать, что пора остановиться?
03:43
Or more to the pointточка, how do you know if a programпрограмма will ever stop?
86
211000
3000
А ещё точнее, откуда мы знаем, что программа вообще остановится?
03:46
There are other questionsвопросов like this, too.
87
214000
2000
Есть и другие вопросы, подобные этому.
03:48
One of them is CraigCraig Venter'sВентера questionвопрос.
88
216000
2000
Один из них – вопрос, поставленный Крейг Вентером.
03:50
TurnsПовороты out I think he's actuallyна самом деле a computerкомпьютер scientistученый.
89
218000
2000
Оказывается, Крейг – настоящий, как я считаю, специалист по компьютерным наукам.
03:52
He askedспросил, how bigбольшой is the minimalминимальный genomeгеном
90
220000
3000
Он спросил, каков минимальный размер генома, который необходим
03:55
that will give me a functioningфункционирование microorganismмикроорганизм?
91
223000
2000
для создания функционирующего микроорганизма?
03:57
How fewмало genesгены can I use?
92
225000
2000
Насколько малым числом ген можно обойтись?
03:59
This is exactlyв точку analogousаналогичный to the questionвопрос,
93
227000
2000
Это в точности аналогично вопросу о том,
04:01
what's the smallestнаименьшее programпрограмма I can writeзаписывать
94
229000
1000
программу какого минимального размера можно написать,
04:02
that will actакт exactlyв точку like MicrosoftMicrosoft Wordслово?
95
230000
2000
чтобы она работала в точности, как Microsoft Word?
04:04
(LaughterСмех)
96
232000
1000
(Смех)
04:05
And just as he's writingписьмо, you know, bacteriaбактерии that will be smallerменьше,
97
233000
4000
Аналогично тому, как он пишет малые бактерии –
04:09
he's writingписьмо genomesгеномы that will work,
98
237000
1000
он пишет геномы, которые сделают дело –
04:10
we could writeзаписывать smallerменьше programsпрограммы
99
238000
2000
так же и мы могли бы написать малые программы,
04:12
that would do what MicrosoftMicrosoft Wordслово does.
100
240000
2000
которые бы делали всё, что делает Microsoft Word.
04:14
But for molecularмолекулярная programmingпрограммирование, our questionвопрос is,
101
242000
2000
Но в молекулярном программировании вопрос стоит так:
04:16
how manyмногие moleculesмолекулы do we need to put in that seedсемя to get a cellклетка phoneТелефон?
102
244000
4000
сколько молекул необходимо поместить в семя, чтобы получить телефон?
04:20
What's the smallestнаименьшее numberномер we can get away with?
103
248000
2000
Каким их минимальным числом можно обойтись?
04:22
Now, these are bigбольшой questionsвопросов in computerкомпьютер scienceнаука.
104
250000
2000
Так вот, для компьютерных технологий – это большие проблемы.
04:24
These are all complexityсложность questionsвопросов,
105
252000
2000
Это вопросы уровня сложности,
04:26
and computerкомпьютер scienceнаука tellsговорит us that these are very hardжесткий questionsвопросов.
106
254000
2000
и в компьютерных технологиях они считаются очень трудными вопросами.
04:28
AlmostПочти -- manyмногие of them are impossibleневозможно.
107
256000
2000
Многие из них неразрешимы.
04:30
But for some tasksзадания, we can startНачало to answerответ them.
108
258000
3000
Но в отношении некоторых задач, всё же, можно попытаться ответить на них.
04:33
So, I'm going to startНачало askingпросить those questionsвопросов
109
261000
1000
Потому, я поставлю эти вопросы
04:34
for the DNAДНК structuresсооружения I'm going to talk about nextследующий.
110
262000
3000
для структур ДНК, о которых сейчас расскажу.
04:37
So, this is normalнормальный DNAДНК, what you think of as normalнормальный DNAДНК.
111
265000
3000
Вот – нормальная ДНК. Та, которую принято считать нормальной.
04:40
It's double-strandedдвухцепочечный, it's a doubleдвойной helixспираль,
112
268000
2000
Она имеет две нити и двойную спираль.
04:42
has the As, TsЦ., CsCs and GsGs that pairпара to holdдержать the strandsпряди togetherвместе.
113
270000
3000
Имеет парные A, T, C, G, которые удерживают нити вместе.
04:45
And I'm going to drawпривлечь it like this sometimesиногда,
114
273000
2000
Иногда я это буду показывать вот так,
04:47
just so I don't scareпопугать you.
115
275000
2000
просто чтобы не напугать вас.
04:49
We want to look at individualиндивидуальный strandsпряди and not think about the doubleдвойной helixспираль.
116
277000
3000
Мы будем рассматривать отдельные нити и не думать о двойной спирали.
04:52
When we synthesizeсинтезировать it, it comesвыходит single-strandedодноцепочечной,
117
280000
3000
При синтезировании мы получаем однонитевые структуры,
04:55
so we can take the blueсиний strandнитка in one tubeтрубка
118
283000
3000
поэтому мы можем взять синюю нить в одной пробирке,
04:58
and make an orangeоранжевый strandнитка in the other tubeтрубка,
119
286000
2000
и сделать оранжевую нить – в другой;
05:00
and they're floppyдискета when they're single-strandedодноцепочечной.
120
288000
2000
они гибкие, пока находятся по отдельности.
05:02
You mixсмешивание them togetherвместе and they make a rigidжесткий doubleдвойной helixспираль.
121
290000
3000
Но если их перемешать, они составят негнущуюся двойную спираль.
05:05
Now for the last 25 yearsлет,
122
293000
2000
За последние 25 лет
05:07
NedNed SeemanСимэн and a bunchгроздь of his descendantsпотомки
123
295000
2000
Нед Симан и целый ряд его последователей
05:09
have workedработал very hardжесткий and madeсделал beautifulкрасивая three-dimensionalтрехмерный structuresсооружения
124
297000
3000
очень интенсивно потрудились и создали трёхмерные структуры,
05:12
usingс помощью this kindсвоего рода of reactionреакция of DNAДНК strandsпряди comingприход togetherвместе.
125
300000
3000
используя эту реакцию ДНК на перемешивание.
05:15
But a lot of theirих approachesподходы, thoughхоть elegantэлегантный, take a long time.
126
303000
3000
Однако многие из их, в общем-то, элегантных подходов требуют много времени.
05:18
They can take a coupleпара of yearsлет, or it can be difficultсложно to designдизайн.
127
306000
3000
Может понадобиться несколько лет, или их может быть тяжело проектировать.
05:21
So I cameпришел up with a newновый methodметод a coupleпара of yearsлет agoтому назад
128
309000
3000
И вот пару лет назад, я предложил новый метод,
05:24
I call DNAДНК origamiоригами
129
312000
1000
который я назвал ДНК-оригами.
05:25
that's so easyлегко you could do it at home in your kitchenкухня
130
313000
2000
Он настолько прост, что вы можете этим заниматься дома на кухне,
05:27
and designдизайн the stuffматериал on a laptopпортативный компьютер.
131
315000
2000
и спроектировать всё на портативном компьютере.
05:29
But to do it, you need a long, singleОдин strandнитка of DNAДНК,
132
317000
3000
Однако, для этого нужна очень длинная нить ДНК,
05:32
whichкоторый is technicallyтехнически very difficultсложно to get.
133
320000
2000
а её технически очень трудно получить.
05:34
So, you can go to a naturalнатуральный sourceисточник.
134
322000
2000
Можно обратиться к естественному источнику.
05:36
You can look in this computer-fabricatedКомпьютер фабрично artifactартефакт,
135
324000
2000
Можно заглянуть внутрь этого продукта работы компьютера,
05:38
and he's got a double-strandedдвухцепочечный genomeгеном -- that's no good.
136
326000
2000
но его 2-х-нитевой геном ничего не даст.
05:40
You look in his intestinesкишечник. There are billionsмиллиарды of bacteriaбактерии.
137
328000
3000
Можно заглянуть внутрь его кишечного тракта, где есть
05:43
They're no good eitherили.
138
331000
2000
миллиарды бактерий – тоже без толку.
05:45
Doubleдвойной strandнитка again, but insideвнутри them, they're infectedинфицированный with a virusвирус
139
333000
2000
Опять двойные нити, но внутри они заражены вирусом,
05:47
that has a niceхороший, long, single-strandedодноцепочечной genomeгеном
140
335000
3000
который имеет прекрасный, длинный, однонитевой геном.
05:50
that we can foldскладка like a pieceкусок of paperбумага.
141
338000
2000
Мы можем сложить его как лист бумаги,
05:52
And here'sвот how we do it.
142
340000
1000
и вот как мы это делаем.
05:53
This is partчасть of that genomeгеном.
143
341000
1000
Это – часть того генома.
05:54
We addДобавить a bunchгроздь of shortкороткая, syntheticсинтетический DNAsДНК that I call staplesскрепок.
144
342000
3000
Мы добавляем серию коротких синтетических ДНК, которые я назвал «скрепками».
05:57
Eachкаждый one has a left halfполовина that bindsсвязывает the long strandнитка in one placeместо,
145
345000
4000
Каждая из них имеет левую половинку, которая стыкуется с длинной нитью в одном пункте,
06:01
and a right halfполовина that bindsсвязывает it in a differentдругой placeместо,
146
349000
3000
и правую половинку, которая стыкуется с ней в другом пункте,
06:04
and bringsприносит the long strandнитка togetherвместе like this.
147
352000
2000
и завязывает длинную нить примерно так.
06:07
The netсеть actionдействие of manyмногие of these on that long strandнитка
148
355000
2000
Результатом воздействия многих скрепок на длинную нить
06:09
is to foldскладка it into something like a rectangleпрямоугольник.
149
357000
2000
является укладка её в нечто типа прямоугольника.
06:11
Now, we can't actuallyна самом деле take a movieкино of this processобработать,
150
359000
2000
Киносъёмку этого процесса сделать невозможно,
06:13
but ShawnШон DouglasДуглас at HarvardHarvard
151
361000
2000
но Шон Дуглас в Гарварде
06:15
has madeсделал a niceхороший visualizationвизуализация for us
152
363000
2000
создал для нас хорошую визуализацию,
06:17
that beginsначинается with a long strandнитка and has some shortкороткая strandsпряди in it.
153
365000
4000
которая начинается с длинной нити и нескольких коротких нитей.
06:21
And what happensпроисходит is that we mixсмешивание these strandsпряди togetherвместе.
154
369000
4000
Наши действия состоят в перемешивании этих нитей.
06:25
We heatвысокая температура them up, we addДобавить a little bitнемного of saltповаренная соль,
155
373000
2000
Нагреваем, добавляем немного соли,
06:27
we heatвысокая температура them up to almostпочти boilingкипение and coolкруто them down,
156
375000
2000
нагреваем почти до кипения, охлаждаем,
06:29
and as we coolкруто them down,
157
377000
1000
и по мере охлаждения
06:30
the shortкороткая strandsпряди bindпривязывать the long strandsпряди
158
378000
2000
короткие нити стыкуются с длинными
06:32
and startНачало to formформа structureсостав.
159
380000
2000
и начинают формировать структуру.
06:34
And you can see a little bitнемного of doubleдвойной helixспираль formingформирование there.
160
382000
3000
Здесь видно начало формирования двойной спирали.
06:38
When you look at DNAДНК origamiоригами,
161
386000
2000
Если посмотреть на ДНК-оригами,
06:40
you can see that what it really is,
162
388000
3000
то можно увидеть, что на самом деле,
06:43
even thoughхоть you think it's complicatedсложно,
163
391000
1000
даже если это покажется сложным,
06:44
is a bunchгроздь of doubleдвойной helicesспирали that are parallelпараллельно to eachкаждый other,
164
392000
3000
здесь – серия параллельных друг другу двойных спиралей,
06:47
and they're heldРучной togetherвместе
165
395000
2000
удерживаемых вместе через те пункты,
06:49
by placesмест where shortкороткая strandsпряди go alongвдоль one helixспираль
166
397000
2000
где короткие нити идут вдоль одной спирали,
06:51
and then jumpПрыгать to anotherдругой one.
167
399000
2000
но затем перепрыгивают на другую.
06:53
So there's a strandнитка that goesидет like this, goesидет alongвдоль one helixспираль and bindsсвязывает --
168
401000
3000
Так что, вот нить, которая идёт вот так, идёт вдоль одной спирали и стыкуется,
06:56
it jumpsскачки to anotherдругой helixспираль and comesвыходит back.
169
404000
2000
перепрыгивает на другую спираль и возвращается,
06:58
That holdsдержит the long strandнитка like this.
170
406000
2000
и это удерживает длинную нить вот таким образом.
07:00
Now, to showпоказать that we could make any shapeформа or patternшаблон
171
408000
3000
Чтобы доказать, что мы можем создать какую угодно форму и фигуру,
07:03
that we wanted, I triedпытался to make this shapeформа.
172
411000
2000
я попробовал вот эту форму.
07:06
I wanted to foldскладка DNAДНК into something that goesидет up over the eyeглаз,
173
414000
2000
Я хотел, чтобы ДНК уложилась вот так: вверх к глазу,
07:08
down the noseнос, up the noseнос, around the foreheadлоб,
174
416000
3000
вниз по носу, вверх по носу, вокруг лба,
07:11
back down and endконец in a little loopпетля like this.
175
419000
3000
обратно вниз и кончик в виде такой вот петельки.
07:14
And so, I thought, if this could work, anything could work.
176
422000
3000
Идея была в том, что если удастся это, то удастся и всё, что угодно.
07:17
So I had the computerкомпьютер programпрограмма designдизайн the shortкороткая staplesскрепок to do this.
177
425000
3000
А потому я заставил компьютерную программу спроектировать для этой цели короткие «скрепки».
07:20
I orderedприказал them; they cameпришел by FedExFedEx.
178
428000
2000
Я заказал их, получил по [срочной почте] FedEx
07:22
I mixedсмешанный them up, heatedс подогревом them, cooledохлажденный them down,
179
430000
2000
перемешал, подогрел, охладил,
07:24
and I got 50 billionмиллиард little smileyсмайлик facesлица
180
432000
4000
и получил 50 миллиардов смайликов,
07:28
floatingплавающий around in a singleОдин dropпадение of waterводы.
181
436000
2000
свободно плавающих в одной капле воды.
07:30
And eachкаждый one of these is just
182
438000
2000
Каждая из них имеет размер,
07:32
one-thousandthодна тысяча the widthширина of a humanчеловек hairволосы, OK?
183
440000
4000
представьте себе, в одну тысячную толщины человеческого волоса.
07:36
So, they're all floatingплавающий around in solutionрешение, and to look at them,
184
444000
3000
Вот все они плавают в растворе, но, чтобы их увидеть,
07:39
you have to get them on a surfaceповерхность where they stickпридерживаться.
185
447000
2000
надо сделать так, чтобы они прилипли к какой-нибудь поверхности.
07:41
So, you pourналивать them out ontoна a surfaceповерхность
186
449000
2000
А потому мы выливаем их на поверхность,
07:43
and they startНачало to stickпридерживаться to that surfaceповерхность,
187
451000
2000
и они начинают к ней прилипать,
07:45
and we take a pictureкартина usingс помощью an atomic-forceатомно-силовой microscopeмикроскоп.
188
453000
2000
а мы делаем съёмку с помощью атомно-силового микроскопа.
07:47
It's got a needleигла, like a recordзапись needleигла,
189
455000
2000
Он оснащён иглой, подобно проигрывателю,
07:49
that goesидет back and forthвперед over the surfaceповерхность,
190
457000
2000
которая ходит взад-вперёд по поверхности,
07:51
bumpsбугорки up and down, and feelsчувствует the heightвысота of the first surfaceповерхность.
191
459000
3000
и, сталкиваясь с неровностями, чувствует высоту первой поверхности.
07:54
It feelsчувствует the DNAДНК origamiоригами.
192
462000
2000
Он чувствует ДНК-оригами.
07:56
There's the atomic-forceатомно-силовой microscopeмикроскоп workingза работой
193
464000
2000
Вот атомно-силовой микроскоп в действии,
07:59
and you can see that the landing'sвысадка-х a little roughгрубый.
194
467000
1000
вам видно, что результат грубоват.
08:00
When you zoomзум in, they'veони имеют got, you know,
195
468000
2000
Если увеличить, то видно, как
08:02
weakслабый jawsпасть that flipкувырок over theirих headsруководители
196
470000
1000
слабые челюсти взлетели выше головы,
08:03
and some of theirих nosesносы get punchedперфорированный out, but it's prettyСимпатичная good.
197
471000
3000
некоторые носы разбиты, но всё же неплохо.
08:06
You can zoomзум in and even see the extraдополнительный little loopпетля,
198
474000
2000
Приблизившись ещё, можно даже увидеть маленькую петлю,
08:08
this little nano-goateeнано-бородка.
199
476000
2000
в виде нано-бородки.
08:10
Now, what's great about this is anybodyкто-нибудь can do this.
200
478000
3000
Самое лучшее в этом – то, что это способен создать каждый.
08:13
And so, I got this in the mailпочта about a yearгод after I did this, unsolicitedнезатребованный.
201
481000
4000
Примерно через год после того, как мне удалось это сделать, я получаю вот что
08:17
AnyoneКто угодно know what this is? What is it?
202
485000
3000
от неизвестного мне отправителя. Кто знает, что это?
08:20
It's ChinaКитай, right?
203
488000
2000
Это – Китай.
08:22
So, what happenedполучилось is, a graduateвыпускник studentстудент in ChinaКитай,
204
490000
2000
Одна китайская студентка магистратуры, по имени Лулу Цзянь,
08:24
Luluклассная штука QianЦянь, did a great jobработа.
205
492000
2000
сделала прекрасную вещь.
08:26
She wroteписал all her ownсвоя softwareпрограммного обеспечения
206
494000
2000
Она сама написала программу
08:28
to designдизайн and builtпостроен this DNAДНК origamiоригами,
207
496000
2000
для проектирования и создала это ДНК-оригами,
08:30
a beautifulкрасивая renditionисполнение of ChinaКитай, whichкоторый even has TaiwanТайвань,
208
498000
3000
красивое изображение Китая, на котором даже есть Тайвань.
08:33
and you can see it's sortСортировать of on the world'sв мире shortestсамый короткий leashпривязь, right?
209
501000
3000
Видно, что его держат на самом, по-видимому, коротком в мире поводке.
08:36
(LaughterСмех)
210
504000
2000
(Смех) [ревностность реакции КНР на Тайвань]
08:39
So, this worksработает really well
211
507000
1000
Итак, это прекрасно функционирует
08:41
and you can make patternsузоры as well as shapesформы, OK?
212
509000
2000
и мы можем создавать фигуры и формы.
08:44
And you can make a mapкарта of the AmericasСеверные и Южная Америка and spellорфографии DNAДНК with DNAДНК.
213
512000
3000
Можно создать карту двух Америк, надпись ДНК с помощью ДНК.
08:47
And what's really neatаккуратный about it --
214
515000
3000
Самая прекрасная сторона в этом…
08:50
well, actuallyна самом деле, this all looksвыглядит like nano-artworkнано-художественное произведение,
215
518000
2000
вообще-то всё это похоже на произведения искусства нано-размеров,
08:52
but it turnsвитки out that nano-artworkнано-художественное произведение
216
520000
1000
но дело в том, что нано-искусство –
08:53
is just what you need to make nano-circuitsнано-схема.
217
521000
2000
это и есть всё, что надо для создания нано-схем.
08:55
So, you can put circuitсхема componentsкомпоненты on the staplesскрепок,
218
523000
2000
Значит, можно поставить компоненты схем на скрепки,
08:57
like a lightлегкий bulbколба and a lightлегкий switchпереключатель.
219
525000
2000
подобно лампочке и переключателю,
08:59
Let the thing assembleсобирать, and you'llВы будете get some kindсвоего рода of a circuitсхема.
220
527000
3000
запустить процесс сборки и получить некую схему.
09:02
And then you can maybe washмыть the DNAДНК away and have the circuitсхема left over.
221
530000
3000
А потом, может быть, удастся смыть ДНК и получить в осадке схему.
09:05
So, this is what some colleaguesколлеги of mineмой at CaltechКалифорнийский технологический институт did.
222
533000
2000
Это и сделали мои коллеги в Калтехе.
09:07
They tookвзял a DNAДНК origamiоригами, organizedорганизованная some carbonуглерод nano-tubesнано-трубки,
223
535000
3000
Они взяли ДНК-оригами, организовали углеродные нано-пробирки,
09:10
madeсделал a little switchпереключатель, you see here, wiredпроводная it up,
224
538000
2000
сделали вот тут маленький переключатель, соединили его,
09:12
testedпроверенный it and showedпоказал that it is indeedв самом деле a switchпереключатель.
225
540000
3000
протестировали и убедились, что это действительно переключатель.
09:15
Now, this is just a singleОдин switchпереключатель
226
543000
2000
Так вот, это – всего лишь один переключатель,
09:17
and you need halfполовина a billionмиллиард for a computerкомпьютер, so we have a long way to go.
227
545000
4000
а для компьютера нужно полмиллиарда, так что ещё есть, над чем поработать.
09:21
But this is very promisingмногообещающий
228
549000
2000
Но это многообещающе,
09:23
because the origamiоригами can organizeорганизовать partsчасти just one-tenthодна десятая the sizeразмер
229
551000
5000
потому что оригами может создать элементы размера 1/10 того,
09:28
of those in a normalнормальный computerкомпьютер.
230
556000
1000
что имеется в обычном компьютере.
09:29
So it's very promisingмногообещающий for makingизготовление smallмаленький computersкомпьютеры.
231
557000
3000
Значит, это очень перспективно для создания малых компьютеров.
09:32
Now, I want to get back to that compilerкомпилятор.
232
560000
3000
Теперь я вернусь к компилятору.
09:35
The DNAДНК origamiоригами is a proofдоказательство that that compilerкомпилятор actuallyна самом деле worksработает.
233
563000
3000
ДНК-оригами является доказательством того, что компилятор на самом деле работает.
09:39
So, you startНачало with something in the computerкомпьютер.
234
567000
2000
Итак, запускаем что-то в компьютере.
09:41
You get a high-levelвысокий уровень descriptionописание of the computerкомпьютер programпрограмма,
235
569000
3000
Получаем высокоуровневое описание программы,
09:44
a high-levelвысокий уровень descriptionописание of the origamiоригами.
236
572000
2000
высокоуровневое описание оригами.
09:46
You can compileкомпилировать it to moleculesмолекулы, sendОтправить it to a synthesizerсинтезатор,
237
574000
3000
Можно скомпилировать его в молекулы, послать всё на синтезатор,
09:49
and it actuallyна самом деле worksработает.
238
577000
1000
и это всё на самом деле функционирует.
09:50
And it turnsвитки out that a companyКомпания has madeсделал a niceхороший programпрограмма
239
578000
4000
Как оказалось, одна фирма создала прекрасную программу
09:54
that's much better than my codeкод, whichкоторый was kindсвоего рода of uglyуродливый,
240
582000
2000
намного лучше моей, совершенно некрасивой на вид.
09:56
and will allowпозволять us to do this in a niceхороший,
241
584000
1000
Их программа позволяет работать с помощью
09:57
visualвизуальный, computer-aidedкомпьютерный designдизайн way.
242
585000
2000
красивого, визуального интерфейса.
10:00
So, now you can say, all right,
243
588000
1000
Теперь возникает вопрос: если всё так прекрасно,
10:01
why isn't DNAДНК origamiоригами the endконец of the storyистория?
244
589000
2000
почему же дело не кончается на ДНК-оригами?
10:03
You have your molecularмолекулярная compilerкомпилятор, you can do whateverбез разницы you want.
245
591000
2000
У вас есть молекулярный компьютер, теперь вы можете делать всё, что угодно.
10:05
The factфакт is that it does not scaleмасштаб.
246
593000
3000
Проблема в том, что результаты не масштабируются.
10:08
So if you want to buildстроить a humanчеловек from DNAДНК origamiоригами,
247
596000
3000
Например, для создания человека из ДНК-оригами, потребуется
10:11
the problemпроблема is, you need a long strandнитка
248
599000
2000
очень длинная нить,
10:13
that's 10 trillionтриллион trillionтриллион basesосновы long.
249
601000
3000
в 10 триллионов триллионов основ.
10:16
That's threeтри lightлегкий years'года worthстоимость of DNAДНК,
250
604000
2000
Это – ДНК длиной в 3 световых года,
10:18
so we're not going to do this.
251
606000
2000
то есть просто нереально.
10:20
We're going to turnочередь to anotherдругой technologyтехнологии,
252
608000
2000
И мы обращаемся к другой технологии, которая называется
10:22
calledназывается algorithmicалгоритмический self-assemblyсамосборка of tilesплитка.
253
610000
2000
алгоритмическая самосборка плиток.
10:24
It was startedначал by ErikErik WinfreeУинфри,
254
612000
2000
Начало ей дал Эрик Уинфри,
10:26
and what it does,
255
614000
1000
и вот что она делает.
10:27
it has tilesплитка that are a hundredthсотый the sizeразмер of a DNAДНК origamiоригами.
256
615000
4000
Имеются плитки размером 1/100 от ДНК-оригами,
10:31
You zoomзум in, there are just four4 DNAДНК strandsпряди
257
619000
2000
увеличив, мы видим лишь 4 нити ДНК,
10:34
and they have little single-strandedодноцепочечной bitsбиты on them
258
622000
2000
на которых есть маленькие однонитевые кусочки.
10:36
that can bindпривязывать to other tilesплитка, if they matchсовпадение.
259
624000
2000
Они могут, если найдут себе пару, состыковать одну плитку с другой.
10:38
And we like to drawпривлечь these tilesплитка as little squaresквадраты.
260
626000
3000
Эти плитки мы будем рисовать как квадратики.
10:42
And if you look at theirих stickyлипкий endsконцы, these little DNAДНК bitsбиты,
261
630000
2000
Если приглянуться к их липким краям, к этим кусочкам ДНК,
10:44
you can see that they actuallyна самом деле formформа a checkerboardшахматная доска patternшаблон.
262
632000
3000
то можно видеть, что они располагаются в шахматном порядке.
10:47
So, these tilesплитка would make a complicatedсложно, self-assemblingсамосборки checkerboardшахматная доска.
263
635000
3000
Значит, эти плитки образуют сложную само-собирающуюся шахматную доску.
10:50
And the pointточка of this, if you didn't catchпоймать that,
264
638000
2000
Если вы ещё не догадались, смысл этого в том, что
10:52
is that tilesплитка are a kindсвоего рода of molecularмолекулярная programпрограмма
265
640000
3000
плитки – это нечто типа молекулярной программы,
10:55
and they can outputвывод patternsузоры.
266
643000
3000
и они производят фигуры.
10:58
And a really amazingудивительно partчасть of this is
267
646000
2000
А самое потрясающее – это то,
11:00
that any computerкомпьютер programпрограмма can be translatedпереведенный
268
648000
2000
что любая компьютерная программа может быть преобразована
11:02
into one of these tileкафельная плитка programsпрограммы -- specificallyконкретно, countingподсчет.
269
650000
3000
в одну их этих плиточных программ, – в частности, такова программа подсчёта.
11:05
So, you can come up with a setзадавать of tilesплитка
270
653000
3000
Значит, можно получить набор плиток,
11:08
that when they come togetherвместе, formформа a little binaryдвоичный counterсчетчик
271
656000
3000
которые будучи собранными вместе образуют маленький бинарный счётчик,
11:11
ratherскорее than a checkerboardшахматная доска.
272
659000
2000
а не просто шахматную доску.
11:13
So you can readчитать off binaryдвоичный numbersчисел five5, sixшесть and sevenсемь.
273
661000
3000
То есть, можно с неё считывать бинарные числа: пять, шесть и семь.
11:16
And in orderзаказ to get these kindsвиды of computationsрасчеты startedначал right,
274
664000
3000
И чтобы правильно начать этот тип вычислений,
11:19
you need some kindсвоего рода of inputвход, a kindсвоего рода of seedсемя.
275
667000
2000
нужны исходные данные, нужно нечто типа семени.
11:21
You can use DNAДНК origamiоригами for that.
276
669000
2000
Для этого можно использовать ДНК-оригами.
11:23
You can encodeшифровать the numberномер 32
277
671000
2000
Можно закодировать число 32
11:25
in the right-handправая рука sideбоковая сторона of a DNAДНК origamiоригами,
278
673000
2000
в правой части ДНК-оригами,
11:27
and when you addДобавить those tilesплитка that countподсчитывать,
279
675000
2000
и, когда подсчитывающие плитки будут складываться,
11:29
they will startНачало to countподсчитывать -- they will readчитать that 32
280
677000
3000
они начнут подсчёт, прочитают число 32
11:32
and they'llони будут stop at 32.
281
680000
2000
и на 32 остановятся.
11:34
So, what we'veмы в doneсделанный is we'veмы в figuredфигурный out a way
282
682000
3000
Значит, мы нашли способ
11:37
to have a molecularмолекулярная programпрограмма know when to stop going.
283
685000
3000
заставить молекулярную программу понять, когда остановить рост.
11:40
It knowsзнает when to stop growingрост because it can countподсчитывать.
284
688000
2000
Она понимает, когда надо остановить рост, потому что она умеет считать.
11:42
It knowsзнает how bigбольшой it is.
285
690000
2000
Она знает, насколько она велика.
11:44
So, that answersответы that sortСортировать of first questionвопрос I was talkingговорящий about.
286
692000
3000
Это – ответ на первый вопрос, о котором я говорил.
11:47
It doesn't tell us how babiesдети do it, howeverОднако.
287
695000
3000
Однако это ничего не говорит нам о том, как же дети делают это.
11:50
So now, we can use this countingподсчет to try and get at much biggerбольше things
288
698000
4000
Теперь мы можем использовать эту программу подсчёта и попытаться получить более крупные вещи,
11:54
than DNAДНК origamiоригами could otherwiseв противном случае.
289
702000
1000
чем с помощью только ДНК-оригами.
11:55
Here'sВот the DNAДНК origamiоригами, and what we can do
290
703000
3000
Вот – ДНК-оригами. Мы можем
11:58
is we can writeзаписывать 32 on bothи то и другое edgesкрая of the DNAДНК origamiоригами,
291
706000
3000
вписать число 32 с обоих концов ДНК-оригами,
12:01
and we can now use our wateringполив can
292
709000
2000
использовать нашу лейку,
12:03
and waterводы with tilesплитка, and we can startНачало growingрост tilesплитка off of that
293
711000
4000
начать взращивать плитки
12:07
and createСоздайте a squareквадрат.
294
715000
2000
и создать квадрат.
12:09
The counterсчетчик servesслужит as a templateшаблон
295
717000
3000
Счётчик служит шаблоном
12:12
to fillзаполнить in a squareквадрат in the middleсредний of this thing.
296
720000
2000
для заполнения пространства посередине этой штуки.
12:14
So, what we'veмы в doneсделанный is we'veмы в succeededудалось
297
722000
1000
Значит, теперь нам удалось сделать нечто
12:15
in makingизготовление something much biggerбольше than a DNAДНК origamiоригами
298
723000
3000
намного большее, чем ДНК-оригами
12:18
by combiningобъединение DNAДНК origamiоригами with tilesплитка.
299
726000
3000
путём комбинирования ДНК-оригами с плитками.
12:21
And the neatаккуратный thing about it is, is that it's alsoтакже reprogrammableперепрограммируемый.
300
729000
3000
И тут есть еще одно хорошее свойство – всё это поддаётся перепрограммированию.
12:24
You can just changeизменение a coupleпара of the DNAДНК strandsпряди in this binaryдвоичный representationпредставление
301
732000
4000
Можно просто изменить пару нитей ДНК в этом бинарном представлении,
12:28
and you'llВы будете get 96 ratherскорее than 32.
302
736000
3000
и вместо 32 получить 96.
12:31
And if you do that, the origami'sоригами-х the sameодна и та же sizeразмер,
303
739000
3000
Если так сделать, то оригами останется того же размера,
12:34
but the resultingв результате squareквадрат that you get is threeтри timesраз biggerбольше.
304
742000
4000
но полученный квадрат будет в три раза больше.
12:39
So, this sortСортировать of recapitulatesрезюмирует
305
747000
1000
Итак, это сводит вместе всё то, что
12:40
what I was tellingговоря you about developmentразвитие.
306
748000
2000
я говорил о развитии.
12:42
You have a very sensitiveчувствительный computerкомпьютер programпрограмма
307
750000
3000
Имеется очень чувствительная компьютерная программа,
12:45
where smallмаленький changesизменения -- singleОдин, tinyкрошечный, little mutationsмутации --
308
753000
3000
где малые изменения – единичные, малейшие мутации –
12:48
can take something that madeсделал one sizeразмер squareквадрат
309
756000
2000
превращают то, что производило квадрат одного размера
12:50
and make something very much biggerбольше.
310
758000
3000
в нечто, выдающее квадрат намного больший.
12:54
Now, this -- usingс помощью countingподсчет to computeвычисление
311
762000
3000
Так вот, использование программы подсчёта для вычисления
12:57
and buildстроить these kindsвиды of things
312
765000
2000
и построения такого рода вещей
12:59
by this kindсвоего рода of developmentalразвивающий processобработать
313
767000
2000
путём подобного процесса развития
13:01
is something that alsoтакже has bearingподшипник on CraigCraig Venter'sВентера questionвопрос.
314
769000
4000
имеет отношение вопросу, поставленному Крейг Вентером.
13:05
So, you can askпросить, how manyмногие DNAДНК strandsпряди are requiredобязательный
315
773000
2000
Можно спросить, а сколько нитей ДНК потребуется
13:07
to buildстроить a squareквадрат of a givenданный sizeразмер?
316
775000
2000
для построения квадрата заданной длины?
13:09
If we wanted to make a squareквадрат of sizeразмер 10, 100 or 1,000,
317
777000
5000
Если нужно построить квадраты размеров 10, 100 или 1000
13:14
if we used DNAДНК origamiоригами aloneв одиночестве,
318
782000
2000
и разрешается использовать только ДНК-оригами,
13:16
we would requireтребовать a numberномер of DNAДНК strandsпряди that's the squareквадрат
319
784000
3000
то число нитей ДНК, которые потребуются для создания квадрата
13:19
of the sizeразмер of that squareквадрат;
320
787000
2000
равно квадрату его размера,
13:21
so we'dмы б need 100, 10,000 or a millionмиллиона DNAДНК strandsпряди.
321
789000
2000
то есть 100, 10 тысяч или 1 миллион нитей ДНК.
13:23
That's really not affordableдоступный.
322
791000
2000
Ясно, что это – вне пределов досягаемости.
13:25
But if we use a little computationвычисление --
323
793000
2000
Но если воспользоваться небольшими вычислениями –
13:27
we use origamiоригами, plusплюс some tilesплитка that countподсчитывать --
324
795000
4000
если использовать ДНК-оригами плюс несколько плиток со счётчиком –
13:31
then we can get away with usingс помощью 100, 200 or 300 DNAДНК strandsпряди.
325
799000
3000
то тогда можно обойтись числом в 100, 200 или 300 нитей ДНК.
13:34
And so we can exponentiallyэкспоненциально reduceуменьшить the numberномер of DNAДНК strandsпряди we use,
326
802000
5000
Таким образом, число нитей ДНК можно экспоненциально сократить при помощи
13:39
if we use countingподсчет, if we use a little bitнемного of computationвычисление.
327
807000
3000
программы подсчёта, при помощи небольших вычислений.
13:42
And so computationвычисление is some very powerfulмощный way
328
810000
3000
То есть, вычисление представляет собой очень мощный способ
13:45
to reduceуменьшить the numberномер of moleculesмолекулы you need to buildстроить something,
329
813000
3000
сокращения числа необходимых для построения молекул,
13:48
to reduceуменьшить the sizeразмер of the genomeгеном that you're buildingздание.
330
816000
3000
сокращения размера создаваемого генома.
13:51
And finallyв конце концов, I'm going to get back to that sortСортировать of crazyпсих ideaидея
331
819000
3000
И наконец, я возвращаюсь к этой сумасбродной идее о том,
13:54
about computersкомпьютеры buildingздание computersкомпьютеры.
332
822000
2000
что компьютеры строят компьютеры.
13:56
If you look at the squareквадрат that you buildстроить with the origamiоригами
333
824000
3000
Если взглянуть на созданный из оригами квадрат
13:59
and some countersсчетчики growingрост off it,
334
827000
2000
и на взращенные на нём программы подсчёта,
14:01
the patternшаблон that it has is exactlyв точку the patternшаблон that you need
335
829000
3000
то можно увидеть, что его структура – это в точности структура,
14:04
to make a memoryПамять.
336
832000
1000
нужная для создания памяти компьютера.
14:05
So if you affixаффикс some wiresпровода and switchesпереключатели to those tilesплитка --
337
833000
3000
Значит, если присовокупить к плиткам провода и переключатели,
14:08
ratherскорее than to the stapleштапель strandsпряди, you affixаффикс them to the tilesплитка --
338
836000
3000
то есть, использовать скрепки не для нитей, а для плиток,
14:11
then they'llони будут self-assembleсамособираются the somewhatв некотором роде complicatedсложно circuitsсхемы,
339
839000
3000
то они будут само-собираться в довольно сложные схемы:
14:14
the demultiplexerдемультиплексор circuitsсхемы, that you need to addressадрес this memoryПамять.
340
842000
3000
демультиплексные схемы, необходимые для адресации этой памяти.
14:17
So you can actuallyна самом деле make a complicatedсложно circuitсхема
341
845000
2000
Значит, при помощи небольших вычислений
14:19
usingс помощью a little bitнемного of computationвычисление.
342
847000
2000
можно создать сложные схемы.
14:21
It's a molecularмолекулярная computerкомпьютер buildingздание an electronicэлектронный computerкомпьютер.
343
849000
3000
Вот как молекулярный компьютер строит электронный компьютер.
14:24
Now, you askпросить me, how farдалеко have we gottenполученный down this pathдорожка?
344
852000
3000
Теперь вы меня спросите, а насколько далеко мы продвинулись в этом деле?
14:27
Experimentallyопытным путем, this is what we'veмы в doneсделанный in the last yearгод.
345
855000
3000
Вот – экспериментальный результат прошлого года.
14:30
Here is a DNAДНК origamiоригами rectangleпрямоугольник,
346
858000
2000
Это – прямоугольник ДНК оригами,
14:33
and here are some tilesплитка growingрост from it.
347
861000
2000
а это – взращенные на нём плитки.
14:35
And you can see how they countподсчитывать.
348
863000
2000
Можете посмотреть, как они считают.
14:37
One, two, threeтри, four4, five5, sixшесть, nine9, 10, 11, 12, 17.
349
865000
12000
Один, два, три, четыре, пять, шесть, девять, 10, 11, 12, 17.
14:49
So it's got some errorsошибки, but at leastнаименее it countsсчетчики up.
350
877000
4000
Ошибки налицо, но, по крайней мере, правильное направление счёта.
14:53
(LaughterСмех)
351
881000
1000
(Смех)
14:54
So, it turnsвитки out we actuallyна самом деле had this ideaидея nine9 yearsлет agoтому назад,
352
882000
3000
Дело в том, что эти идеи у нас были ещё девять лет назад.
14:57
and that's about the time constantпостоянная for how long it takes
353
885000
3000
Это даёт вам представление о константе времени, о том, сколь долго нужно
15:00
to do these kindsвиды of things, so I think we madeсделал a lot of progressпрогресс.
354
888000
2000
для такого рода вещей, и я считаю, что мы продвинулись далеко.
15:02
We'veУ нас got ideasидеи about how to fixфиксировать these errorsошибки.
355
890000
2000
Мы представляем себе, как можно будет исправить эти ошибки.
15:04
And I think in the nextследующий five5 or 10 yearsлет,
356
892000
2000
И в следующие 5-10 лет, как я думаю,
15:06
we'llЧто ж make the kindсвоего рода of squaresквадраты that I describedописано
357
894000
2000
мы создадим описанные мною плитки
15:08
and maybe even get to some of those self-assembledсамоорганизующихся circuitsсхемы.
358
896000
3000
и, может быть даже, доберёмся до самосборочных схем.
15:11
So now, what do I want you to take away from this talk?
359
899000
4000
Итак, что же я хотел донести до вас в этом выступлении?
15:15
I want you to rememberзапомнить that
360
903000
2000
Я хотел бы, чтобы вы помнили, что
15:17
to createСоздайте life'sжизнь very diverseразнообразный and complexсложный formsформы,
361
905000
4000
при создании разнообразия и сложности своих форм,
15:21
life usesиспользования computationвычисление to do that.
362
909000
2000
жизнь использует вычисления.
15:23
And the computationsрасчеты that it usesиспользования, they're molecularмолекулярная computationsрасчеты,
363
911000
4000
Используемые вычисления – это молекулярные вычисления,
15:27
and in orderзаказ to understandПонимаю this and get a better handleручка on it,
364
915000
2000
а для их понимания, для более полного управления,
15:29
as FeynmanФейнман said, you know,
365
917000
2000
нужно, как говорил Фейнман, строить:
15:31
we need to buildстроить something to understandПонимаю it.
366
919000
2000
«Что не могу воспроизвести, того не понимаю».
15:33
And so we are going to use moleculesмолекулы and refashionперекраивать this thing,
367
921000
4000
Вот мы и собираемся использовать молекулы и преобразовать эту штуку,
15:37
rebuildперестраивать everything from the bottomдно up,
368
925000
2000
перестроить всё снизу вверх,
15:39
usingс помощью DNAДНК in waysпути that natureприрода never intendedпредназначена,
369
927000
3000
применяя ДНК так, как природа никогда и не предполагала,
15:42
usingс помощью DNAДНК origamiоригами,
370
930000
2000
применяя ДНК-оригами
15:44
and DNAДНК origamiоригами to seedсемя this algorithmicалгоритмический self-assemblyсамосборка.
371
932000
3000
и ДНК-оригами для выращивания алгоритмической самосборки.
15:47
You know, so this is all very coolкруто,
372
935000
2000
Всё это очень круто, конечно,
15:50
but what I'd like you to take from the talk,
373
938000
1000
но я хотел бы, чтобы вы вынесли из этого выступления,
15:51
hopefullyс надеждой from some of those bigбольшой questionsвопросов,
374
939000
2000
из этих больших, как я надеюсь, вопросов,
15:53
is that this molecularмолекулярная programmingпрограммирование isn't just about makingизготовление gadgetsгаджеты.
375
941000
3000
понимание того, что молекулярное программирование не сводится к созданию очередных технических ухищрений.
15:56
It's not just makingизготовление about --
376
944000
2000
Эта область не просто создаёт
15:58
it's makingизготовление self-assembledсамоорганизующихся cellклетка phonesтелефоны and circuitsсхемы.
377
946000
2000
самосборочные телефоны и схемы.
16:00
What it's really about is takingпринятие computerкомпьютер scienceнаука
378
948000
2000
На самом деле молекулярное программирование начинает с того,
16:02
and looking at bigбольшой questionsвопросов in a newновый lightлегкий,
379
950000
3000
что представляет крупные проблемы науки вычислений в новом свете,
16:05
askingпросить newновый versionsверсии of those bigбольшой questionsвопросов
380
953000
2000
ставит вопросы по-новому, в попытке понять,
16:07
and tryingпытаясь to understandПонимаю how biologyбиология
381
955000
2000
как биология может создавать
16:09
can make suchтакие amazingудивительно things. Thank you.
382
957000
2000
такие изумительные создания. Благодарю вас.
16:12
(ApplauseАплодисменты)
383
960000
7000
(Аплодисменты)
Translated by Namik Kasumov
Reviewed by Anton Charushin

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.

Why you should listen

Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.

Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.

More profile about the speaker
Paul Rothemund | Speaker | TED.com