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

Why you should listen

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

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

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

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

Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Mund të ndërtojmë objekte që ndertojnë vetveten?

Filmed:
1,072,366 views

Studiuesi i MIT Skylar Tibbits punon në vetë- formim-- ideja qe në vend të ndërtimit te diçkaje (një karrige, një shumëkatesh), ne mund të krijojmë materiale që ndërtojnë veten, në te njejten mënyrë sic fija e ADN-së ndërthur vetveten. Ky është një koncept i madh në fazat e tij të hershme; Tibbits tregon tre projekte laboratori për të kuptuar se si mund të duket e ardhmja e procesit te vetë-formimit.
- Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio

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

00:15
Today I'd like to show you
0
0
2000
Sot do t'ju tregoj
00:17
the future of the way we make things.
1
2000
2000
të ardhmën e mënyrës se si do të ndërtojmë objektet
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
4000
2000
Unë besoj se së shpejti ndërtesat dhe makinat tona
00:21
will be self-assembling,
3
6000
2000
do të vetë-formohen,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
do te ripërsëriten dhe riparohen vetvetiu.
00:25
So I'm going to show you
5
10000
2000
Kështu unë do t'ju tregoj
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
12000
2000
atë që besoj se është gjendja aktuale e prodhimit,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
14000
3000
dhe pastaj do e krahasoj me disa sisteme natyrore.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
17000
3000
Pra, në gjendjen e tanishme të prodhimit, ne kemi shumekatesh -
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
20000
2000
dy vjet e gjysmë,
00:37
500,000 to a million parts,
10
22000
2000
500.000 deri ne një milion pjesë,
00:39
fairly complex,
11
24000
2000
mjaft komplekse,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
12
26000
3000
teknologji të reja dhe emocionuese në çelik, beton, qelq.
00:44
We have exciting machines
13
29000
2000
Ne kemi makina te jashtzakonshme
00:46
that can take us into space --
14
31000
2000
për të shkuar në hapësirë ​​-
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
33000
3000
pesë vjet, 2.5 milion pjesë.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
36000
3000
Por nga ana tjetër, nëse shikoni në sistemet natyrore,
00:54
we have proteins
17
39000
2000
kemi proteinat
00:56
that have two million types,
18
41000
2000
që kanë dy milion lloje,
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
19
43000
2000
mund te replikohen në 10.000 nanosekonda,
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
45000
2000
ose ADN-së me tre miliardë cifte baze
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
47000
3000
qe mund ta riprodhojme në rreth një orë.
01:05
So there's all of this complexity
22
50000
2000
Pra, shohim gjithë këtë kompleksitet
01:07
in our natural systems,
23
52000
2000
në sistemet natyrore,
01:09
but they're extremely efficient,
24
54000
2000
por ato jane shume eficiente,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
56000
2000
shume me eficiente se cdo gje qe mund te ndertojme,
01:13
far more complex than anything we can build.
26
58000
2000
shume me komplekse se cdo gje qe mund te ndertojme,
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
27
60000
2000
Ata jane shume me eficient ne termat e energjise.
01:17
They hardly ever make mistakes.
28
62000
3000
Ata zor se bejne gabime.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
65000
2000
Dhe, mund te riparojne veten ne kohegjatesi.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
67000
3000
Pra, ka diçka super interesante në lidhje me sistemet natyrore.
01:25
And if we can translate that
31
70000
2000
Dhe nëse ne mund të përkthehet
01:27
into our built environment,
32
72000
2000
në mjedisin tonë të ndërtuar,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
74000
2000
ka nje potencial te jashtzakonshem për mënyrën se si ne ndërtojmë objektet.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
76000
3000
Dhe unë mendoj se çelësi i saj është vetë-formimi.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
79000
3000
Pra, nëse ne duam të shfrytëzojnë vetë-formimin, në mjedisin tonë fizik,
01:37
I think there's four key factors.
36
82000
2000
mendoj se jane katër faktorë kryesorë.
01:39
The first is that we need to decode
37
84000
2000
E para është se duhet të deshifrojme
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
86000
2000
gjithë kompleksitetin e asaj që duam të ndërtojmë -
01:43
so our buildings and machines.
39
88000
2000
pra, ndërtesat dhe makinat.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
90000
2000
Dhe, duhet t'i deshifrojme në sekuenca të thjeshta -
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
92000
2000
parimi i ADN në menyren e funksionimit te ndërtesave .
01:49
Then we need programmable parts
42
94000
2000
Me pas na duhen pjesë te programueshme
01:51
that can take that sequence
43
96000
2000
që mund të vendosen ne atë sekuencë
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
98000
3000
dhe të përdoren për t'u replikuar, ose rikonfiguruar.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
101000
3000
Na duhet energji e tille që te lejoje aktivizimin e tyre,
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
104000
3000
te lejojë qe pjesët të replikohen sipas programit.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
47
107000
2000
Dhe na duhet te korrigjojme gabimet e tepricave
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
109000
3000
për të garantuar që kemi ndërtuar me sukses atë që duam.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
49
112000
2000
Kështu do t'ju tregoj një numër projektesh
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
114000
2000
qe jemi duke punuar unë dhe kolegët e mi të MIT
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
116000
2000
për të arritur këtë të ardhme të vetë-formimit.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
118000
3000
Dy të parët janë MacroBot dhe DeciBot.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
121000
4000
Pra, këto projekte janë robote te rikonfigurueshem në shkallë të larte -
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
125000
3000
proteina 3m, 4m te gjata.
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
128000
3000
Atyre i kanë ngulitur pajisje mekanike elektrike, sensorë.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
131000
2000
Ju deshifroni formën që doni të arrini,
02:28
into a sequence of angles --
57
133000
2000
në një sekuencë këndesh -
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
135000
2000
pra, minus 120, minus 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
137000
3000
120, minus 120 - diçka e tillë;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
kështu një sekuencë këndesh, apo harqesh
02:37
and you send that sequence through the string.
61
142000
3000
dhe e dërgoni atë sekuence nëpër zinxhir.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
145000
3000
Çdo njësi merr mesazhin e tij - pra minus 120.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
148000
2000
Ajo si rezultat rrotullohet, kontrollon nëse eshte ne rregull
02:45
and then passes it to its neighbor.
64
150000
3000
dhe më pas e kalon te fqinji i saj.
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
153000
2000
Keta janë këta shkencëtaret e shkëlqyer,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
155000
2000
inxhinierët, projektuesit që kane punuar në këtë projekt.
02:52
And I think it really brings to light:
67
157000
2000
Dhe mendoj se me të vërtetë kane nxjerre dicka ne drite:
02:54
Is this really scalable?
68
159000
2000
Është kjo vërtet e llogaritshme?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
161000
2000
Kam fjalën, mijëra dollarë, shumë orë njerezore
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
163000
3000
për të bërë këtë robot tre metra?
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
166000
3000
A mund ne të vërtete ta llogarisim këtë ide? A mund me të vërtetë te montojme robotë në çdo pjesë?
03:04
The next one questions that
72
169000
2000
Projekti tjeter investigon atë
03:06
and looks at passive nature,
73
171000
2000
dhe egzaminon natyrën pasive,
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
173000
3000
ose faktin e përpjekjes për një program të rikonfigurimit pasiv.
03:11
But it goes a step further,
75
176000
2000
Por ai shkon një hap më tej,
03:13
and it tries to have actual computation.
76
178000
2000
dhe përpiqet që të bëje llogaritje reale.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
180000
2000
Ne thelb inkorporon elementet më themelore te llogaritjes,
03:17
the digital logic gate,
78
182000
2000
porten logjike digjitale
03:19
directly into your parts.
79
184000
2000
direkt në komponentet.
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
Pra, kjo është një portë Nand.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
188000
2000
Ju keni një prizem i cili është porta
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
që do të bëje gjithe llogaritjet,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
192000
2000
dhe keni dy prizma hyrjeje.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
Një prej tyre përmban të dhënat e përdoruesit, ndersa ju ndërtoni komponentet.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
197000
3000
Tjetri është nga komponenti i mëparshem që ishte aty.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
Kjo ju jep një rezultat në hapësirë ​​3D.
03:38
So what this means
87
203000
2000
Kjo tregon
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
205000
3000
që përdoruesi mund të fillojë te programojë atë që do të bëjnë komponentet.
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
Ajo llogarit atë që po bënte perpara
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
dhe atë që i thatë që të bëjë.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
Dhe tani ajo fillon te zhvendoset në hapësirën​​ tre-dimensionale
03:49
so up or down.
92
214000
2000
nga lart poshtë.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
216000
3000
Pra, në anën e majtë, i japim [1,1] rezultati i barabartë me 0, që shkon poshtë.
03:54
On the right-hand side,
94
219000
2000
Në anën e djathtë,
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
221000
3000
i japim [0,0] rezultati është një 1, që shkon lart.
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
Pra kjo do të thotë ne fakt
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
226000
2000
se strukturat tani e përmbajnë modelin
04:03
of what we want to build.
98
228000
2000
e asaj që ne duam të ndërtojmë.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
Pra, ata kanë të trupezuar të gjithë informacionin e asaj që eshte ndërtuar.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
Pra kjo tregon se mund të arrijme disa forma të vetë-riprodhimit.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
Në këtë rast unë e quaj atë riprodhim te vetë-drejtuar,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
për shkak se struktura përmban modelin e saktë.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
Nëse ka gabime, mund të zëvendësoni pjesët.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
243000
3000
Të gjitha informatat lokale për të treguar si riparohet jane te trupezuara.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
Ju mund të keni pra diçka që i ngjitet dhe e lexon atë
04:23
and can output at one to one.
106
248000
2000
dhe jep rezultatin 1-1.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
250000
2000
Është e trupezuar direkt, nuk ka udhëzime të jashtme.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
252000
3000
Projektin e fundit qe do t'ju tregoj quhet Zinxhirët e Njëanshëm,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
255000
3000
dhe është ndoshta shembulli më emocionues që kemi tani
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
të sistemeve te vetë-formimit pasive.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
Pra, ai merr rekonfigurimin
04:37
and programmability
112
262000
2000
dhe programueshmerine
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
dhe bën një sistem tërësisht pasiv.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
Pra, në parim keni një zinxhir elementesh.
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
Çdo element është plotësisht identik,
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
dhe janë të njëanshëm.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
Pra çdo zinxhir, ose çdo element, do të kthehet djathtas ose majtas.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
Ndërsa ju e montoni zinxhirin, ne parim e programoni atë.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
Ju i thoni çdo njësie nëse duhet të kthehet djathtas ose majtas.
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
Pra, kur ju shkundni zinxhirin,
05:01
it then folds up
121
286000
2000
ai merr forme
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
në çfarëdo konfigurimi që e keni programuar -
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
në këtë rast, një spirale,
05:08
or in this case,
124
293000
3000
ose në rastin tjeter,
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
dy kube në ane te njëri-tjetrit.
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
Pra ne parim mund te programoni
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
çdo formë tre-dimensionale -
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
ose një-dimensionale, dy-dimensionale - në mënyrë krejtësisht pasive ne zinxhir.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
Pra, çfarë na thotë kjo për të ardhmen?
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
Unë mendoj se na thotë
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
se ka mundësi të reja për vetë-formimin, riprodhimin, riparimin,
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
313000
3000
në strukturat tona fizike, ndërtesat tona, makinat.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
Ka programueshmeri të reja për këto pjesë.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
Dhe duke u nisur nga kjo ka mundësi të reja për të llogaritur.
05:35
We'll have spatial computing.
135
320000
2000
Do të kemi llogaritje hapësinore.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
322000
2000
Imagjinoni nëse ndërtesat, urat, makinat,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
324000
2000
të gjitha perberesit vërtet mund të llogariten.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
326000
2000
Kjo është fuqi llogaritese e jashtzakonshme paralele, e shpërndarë,
05:43
new design possibilities.
139
328000
2000
mundësi të reja projektimi.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
330000
2000
Pra ka potencial interesant për këtë.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
332000
2000
Keshtu besoj se këto projekte qe ju tregova
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
334000
2000
janë vetëm një hap i vogël drejt të ardhmes,
05:51
if we implement these new technologies
143
336000
2000
nëse veme ne zbatim këto teknologji të reja
05:53
for a new self-assembling world.
144
338000
2000
për një botë krejtesisht të re që vetë-formohet.
05:55
Thank you.
145
340000
2000
Faleminderit.
05:57
(Applause)
146
342000
2000
(Duartrokitje)
Translated by Helena Bedalli
Reviewed by Dita Bytyci

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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

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