TED2011
Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?
Skylar Tibbits: Jsme schopni vytvořit věci, které tvoří samy sebe?
Filmed:
Readability: 4.4
1,072,366 views
Výzkumník z Massachusettského technologického institutu Skylar Tibbits pracuje na sebekonstrukci -- myšlence, která se namísto vytvoření něčeho (židle, mrakodrapu) zabývá vytvořením materiálů, které se mohou samy dotvořit, podobně jako se utvoří řetězec DNA. Jedná se o velkolepou myšlenku, která se nachází v prvotním stádiu. Skylar Tibbits ukazuje tři příklady pokusných projektů, které mohou naznačit, jak může budoucí sebekonstrukce vypadat.
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
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
Dnes bych vám rád ukázal
00:17
the future of the way we make things.
1
2000
2000
budoucnost toho, jak se tvoří věci.
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
4000
2000
Věřím, že brzy se budou budovy a stroje
00:21
will be self-assembling,
3
6000
2000
vytvářet, množit
00:23
replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
a opravovat samy.
00:25
So I'm going to show you
5
10000
2000
Ukáži vám,
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
12000
2000
jak dnes vypadá průmyslová výroba,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
14000
3000
a poté ji porovnám s přírodními systémy.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
17000
3000
Dnes máme mrakodrapy --
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
20000
2000
dva a půl roku,
00:37
500,000 to a million parts,
10
22000
2000
500 000 až milion součástek,
00:39
fairly complex,
11
24000
2000
dosti složité,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
12
26000
3000
máme zajímavé nové technologie zpracování oceli, betonu a skla.
00:44
We have exciting machines
13
29000
2000
Máme velice zajímavé stroje,
00:46
that can take us into space --
14
31000
2000
které nás dostanou do vesmíru --
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
33000
3000
5 let, 2,5 milionu součástek.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
36000
3000
Na druhou stranu, když se podíváme na přírodní systémy,
00:54
we have proteins
17
39000
2000
máme proteiny,
00:56
that have two million types,
18
41000
2000
kterých jsou 2 milionů typů
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
19
43000
2000
a rozmnoží se za 10 000 nanosekund.
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
45000
2000
Dále tu je DNA s 3 miliardami párů bází,
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
47000
3000
které se zdvojnásobí za přibližně hodinu.
01:05
So there's all of this complexity
22
50000
2000
Přírodní systémy jsou tedy
01:07
in our natural systems,
23
52000
2000
velice složité,
01:09
but they're extremely efficient,
24
54000
2000
ale zároveň vysoce účinné,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
56000
2000
mnohem účinnější
01:13
far more complex than anything we can build.
26
58000
2000
a mnohem složitější než cokoliv, co jsme schopni postavit.
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
27
60000
2000
Jsou mnohem účinnější energeticky.
01:17
They hardly ever make mistakes.
28
62000
3000
Málokdy chybují.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
65000
2000
A účinně se spravují po dlouhou dobu.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
67000
3000
Přírodní systémy jsou tedy velice zajímavé.
01:25
And if we can translate that
31
70000
2000
A pokud bychom byli schopni si z nich vzít to nejlepší
01:27
into our built environment,
32
72000
2000
a použít to v našem světě,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
74000
2000
pak pro nás skrývají obrovský potenciál ve způsobu, jakým tvoříme věci.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
76000
3000
A to si myslím, že je klíčem k sebekonstrukci.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
79000
3000
Pokud tedy chceme využít sebekonstrukce v našem fyzickém prostředí,
01:37
I think there's four key factors.
36
82000
2000
musíme počítat se 4 klíčovými faktory.
01:39
The first is that we need to decode
37
84000
2000
Zaprvé potřebujeme rozluštit
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
86000
2000
komplexitu toho, co chceme vytvořit --
01:43
so our buildings and machines.
39
88000
2000
budovy a stroje.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
90000
2000
A potřebujeme je rozdělit do jednoduchých částí --
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
92000
2000
v podstatě DNA toho, jak budovy fungují.
01:49
Then we need programmable parts
42
94000
2000
Dále potřebujeme programovatelné součástky,
01:51
that can take that sequence
43
96000
2000
které mohou použít ony části
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
98000
3000
k vytvoření něčeho nového nebo k přeměně.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
101000
3000
Potřebujeme energii, která nám dovolí vše aktivovat
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
104000
3000
a dovolí sestavení podle programu.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
47
107000
2000
A nakonec potřebujeme něco, co se bude zabývat chybami,
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
109000
3000
abychom se ujistili, že se tvoří to, co chceme.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
49
112000
2000
Nyní vám ukáži několik projektů,
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
114000
2000
na kterých se svými kolegy z MIT pracuji
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
116000
2000
v rámci sebekonstrukce.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
118000
3000
První dva projekty jsou MacroBot a DeciBot.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
121000
4000
Jsou to velcí programovatelní roboti --
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
125000
3000
250 až 350 cm dlouhé proteiny.
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
128000
3000
Je v nich zabudovaná elektronika, senzory.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
131000
2000
Vy naprogramujete, do čeho chcete aby se seskládali,
02:28
into a sequence of angles --
57
133000
2000
do řady úhlů --
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
135000
2000
takže -120°, -120°, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
137000
3000
120°, -120° -- něco podobného.
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
Tedy řadu úhlů či záhybů.
02:37
and you send that sequence through the string.
61
142000
3000
Tu pošlete celým řetězcem.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
145000
3000
Každá jednotka obdrží svou informaci -- tedy -120°.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
148000
2000
Jednotka se podle toho otočí a zkontroluje pozici
02:45
and then passes it to its neighbor.
64
150000
3000
a poté pošle informace dál.
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
153000
2000
Na tomto projektu pracovali špičkoví
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
155000
2000
vědci, inženýři a projektanti.
02:52
And I think it really brings to light:
67
157000
2000
A myslím, že nás to nutí se ptát:
02:54
Is this really scalable?
68
159000
2000
Je to realizovatelné?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
161000
2000
Myslím tím, tisíce dolarů, mnoho hodin práce
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
163000
3000
vedlo k vytvoření tohoto 250 cm velkého robota.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
166000
3000
Jsme schopni to přenést na větší věci? Můžeme zakomponovat robotiku do každé součástky?
03:04
The next one questions that
72
169000
2000
Další věcí je
03:06
and looks at passive nature,
73
171000
2000
pasivní charakter,
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
173000
3000
neboli pokus o programovatelnost rekonfigurace.
03:11
But it goes a step further,
75
176000
2000
Ale jde to ještě dál
03:13
and it tries to have actual computation.
76
178000
2000
a jsou zde pokusy o počty.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
180000
2000
V podstatě to zahrnuje nejzákladnější pilíř programování,
03:17
the digital logic gate,
78
182000
2000
digitální logický člen,
03:19
directly into your parts.
79
184000
2000
přímo do součástek.
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
Toto je tedy NAND logický člen.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
188000
2000
Tento čtyřstěn je logickým členem,
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
který provádí výpočty,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
192000
2000
a vy máte dva čtyřstěny jako vstupní zdroje.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
Jeden z nich představuje vstup od uživatele, když jej skládáte.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
197000
3000
Druhý je předchozí díl, který jste zasadili.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
Výstup máte ve 3D.
03:38
So what this means
87
203000
2000
To znamená,
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
205000
3000
že uživatel může naprogramovat, co chce, aby se ze součástek utvořilo.
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
Výpočty jsou založeny na minulých procesech
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
a na tom, co chcete, aby vzniklo.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
A poté se to začne pohybovat ve třech dimenzích --
03:49
so up or down.
92
214000
2000
nahoru a dolů.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
216000
3000
Takže nalevo -- vstup [1,1] znamená výstup 0, tedy dolů.
03:54
On the right-hand side,
94
219000
2000
Napravo --
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
221000
3000
vstup [0,0] je výstup 1, takže nahoru.
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
To znamená,
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
226000
2000
že tyto konstrukce nyní obsahují plány toho,
04:03
of what we want to build.
98
228000
2000
co má být postaveno.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
Takže obsahují informaci o tom, co bylo postaveno.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
To umožní autonomní replikaci.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
V tomto případě tomu říkám autonomně řízená duplikace,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
protože konstrukce samotná obsahuje přesné plány.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
Když dojde k chybě, část vyměníte.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
243000
3000
Všechny informace o tom, jak chybu opravit, jsou zahrnuty.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
Takže byste mohli mít něco, co v průběhu čte
04:23
and can output at one to one.
106
248000
2000
a přímo tvoří výstup.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
250000
2000
Vše je uvnitř, nejsou zde externí pokyny.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
252000
3000
Poslední projekt, který vám ukážu, je Biased Chains.
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
255000
3000
Je to asi to nejvíce strhující, co zatím
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
v oblasti sebekonstrukce existuje.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
Využívá to rekonfigurace
04:37
and programmability
112
262000
2000
a programovatelnosti
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
a tvoří to zcela pasivní systém.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
Takže máte řetězec prvků.
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
Prvky jsou stejné
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
a závislé.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
Každý řetězec, nebo každý prvek, se chce otočit buď doleva nebo doprava.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
Vy tedy utvoříte řetězec, vlastně ho naprogramujete.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
Každému prvku řeknete, jak se má natočit.
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
Když řetězcem trhnete,
05:01
it then folds up
121
286000
2000
uspořádá se
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
do podoby, kterou jste předprogramovali --
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
v tomto případě do spirály
05:08
or in this case,
124
293000
3000
nebo v tomto případě
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
do dvou krychlí vedle sebe.
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
Můžete tedy naprogramovat
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
libovolný trojrozměrný tvar --
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
jednorozměrný či dvourozměrný -- to vše pasivně.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
Takže co nám toto vše napovídá o budoucnosti?
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
Myslím, že nám to naznačuje,
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
že zde jsou nové možnosti sebekonstrukce, replikace a oprav
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
313000
3000
v budovách, strojích a dalších konstrukcích.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
Jedná se o nový typ programovatelnosti.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
Z toho jsou odvozeny nové možnosti pro počítače.
05:35
We'll have spatial computing.
135
320000
2000
Bude existovat prostorové programování.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
322000
2000
Představte si, že by budovy, mosty, stroje
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
324000
2000
a všechny jejich součásti mohly samostatně pracovat.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
326000
2000
Je to úžasná paralelní distribuovaná výpočetní síla.
05:43
new design possibilities.
139
328000
2000
Tolik nových možností.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
330000
2000
Má to úžasný potenciál.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
332000
2000
To, co jsem vám ukázal,
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
334000
2000
jsou pouze malé krůčky vstříc této budoucnosti,
05:51
if we implement these new technologies
143
336000
2000
pokud zavedeme tyto nové technologie
05:53
for a new self-assembling world.
144
338000
2000
světa sebekonstrukce.
05:55
Thank you.
145
340000
2000
Děkuji.
05:57
(Applause)
146
342000
2000
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - InventorSkylar 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.
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com