TED2011
Carlo Ratti: Architecture that senses and responds
קרלו ראטי: ארכיטקטורה שחשה ומגיבה
Filmed:
Readability: 3.9
746,791 views
עם הצוות שלו בSENSEable City Lab, קרלו ראטי מMIT יוצר דברים מגניבים על ידי זה שהוא חש את המידע שאנחנו יוצרים. הוא שואב ממאגרי מידע פסיביים -- כמו השיחות שאנחנו עושים, הזבל שאנחנו זורקים -- כדי ליצור הדמיות מפתיעות של חיי העיר. והוא והצוות שלו יוצרים סביבות אינטרקטיביות מרהיבות ממים נעים ומאור מעופף, המונעים על ידי תנועות פשוטות שנקלטות דרך חיישנים.
Carlo Ratti - Architect and engineer
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Good afternoon, everybody.
0
0
2000
צהריים טובים לכולם.
00:17
I've got something to show you.
1
2000
3000
יש לי משהו להראות לכם.
00:37
(Laughter)
2
22000
2000
(צחוק)
00:39
Think about this as a pixel, a flying pixel.
3
24000
3000
תחשבו על זה כמו פיקסל, פיקסל מעופף.
00:42
This is what we call, in our lab, sensible design.
4
27000
3000
לזה אנחנו קוראים במעבדה שלנו, עיצוב מוחשי.
00:45
Let me tell you a bit about it.
5
30000
2000
תנו לי לספר לכם קצת על זה.
00:47
Now if you take this picture -- I'm Italian originally,
6
32000
3000
עכשיו, אם תקחו את התמונה הזאת -- אני במקור מאיטליה,
00:50
and every boy in Italy grows up
7
35000
2000
וכל ילד באיטליה גדל
00:52
with this picture on the wall of his bedroom --
8
37000
2000
עם התמונה הזאת על קיר חדר השינה שלו.
00:54
but the reason I'm showing you this
9
39000
2000
אבל הסיבה שאני מראה לכם את זה
00:56
is that something very interesting
10
41000
2000
היא בגלל שמשהו מאוד מעניין
00:58
happened in Formula 1 racing
11
43000
2000
קרה במרוצי הפורמולה 1
01:00
over the past couple of decades.
12
45000
2000
במהלך שני העשורים האחרונים.
01:02
Now some time ago,
13
47000
2000
עכשיו, לפני כמה זמן,
01:04
if you wanted to win a Formula 1 race,
14
49000
2000
אם רצית לנצח במירוץ של פורמולה 1,
01:06
you take a budget, and you bet your budget
15
51000
2000
היית לוקח תקציב, והיית מהמר את התקציב
01:08
on a good driver and a good car.
16
53000
3000
על נהג טוב ומכונית טובה.
01:11
And if the car and the driver were good enough, then you'd win the race.
17
56000
3000
ואם המכונית והנהג היו מספיק טובים, אז היית מנצח את המירוץ.
01:14
Now today, if you want to win the race,
18
59000
2000
היום, אם אתה רוצה לנצח את המירוץ,
01:16
actually you need also something like this --
19
61000
3000
למעשה אתה צריך גם משהו כמו זה --
01:19
something that monitors the car in real time,
20
64000
3000
משהו שמפקח על המכונית בזמן אמת,
01:22
has a few thousand sensors
21
67000
2000
שיש לו כמה אלפי חיישנים
01:24
collecting information from the car,
22
69000
2000
שאוספים מידע מהמכונית,
01:26
transmitting this information into the system,
23
71000
3000
משדרים את המידע הזה את תוך המערכת,
01:29
and then processing it
24
74000
2000
ואז מעבדים אותו
01:31
and using it in order to go back to the car with decisions
25
76000
3000
ומשתמשים בו כדי לחזור למכונית עם החלטות
01:34
and changing things in real time
26
79000
2000
ולעשות דברים בזמן אמת
01:36
as information is collected.
27
81000
2000
בזמן שהמידע נאסף.
01:38
This is what, in engineering terms,
28
83000
2000
לזה, במונחים הנדסיים,
01:40
you would call a real time control system.
29
85000
3000
היית קורא מערכת שליטה בזמן אמת.
01:43
And basically, it's a system made of two components --
30
88000
3000
ובעיקרון, זו מערכת שעשוייה משני מרכיבים --
01:46
a sensing and an actuating component.
31
91000
2000
מרכיב תחושתי ומרכיב תפעולי.
01:48
What is interesting today
32
93000
2000
מה שמעניין היום
01:50
is that real time control systems
33
95000
2000
זה שמערכות שליטה בזמן אמת
01:52
are starting to enter into our lives.
34
97000
3000
מתחילות להיכנס לחיינו.
01:55
Our cities, over the past few years,
35
100000
3000
הערים שלנו, במהלך השנים האחרונות,
01:58
just have been blanketed
36
103000
2000
רק מכבר כוסו
02:00
with networks, electronics.
37
105000
2000
ברשתות, אלקטרוניקה.
02:02
They're becoming like computers in open air.
38
107000
2000
הן נהיות כמו מחשבים באוויר הפתוח.
02:04
And, as computers in open air,
39
109000
2000
וכמו מחשבים באוויר הפתוח,
02:06
they're starting to respond in a different way
40
111000
2000
הן מתחילות להגיב בדרך שונה
02:08
to be able to be sensed and to be actuated.
41
113000
3000
כדי להיות מורגשות וכדי להיות מתופעלות.
02:11
If we fix cities, actually it's a big deal.
42
116000
2000
אם אנחנו נתקן ערים, בעצם זה עניין גדול.
02:13
Just as an aside, I wanted to mention,
43
118000
2000
רק כהערה, רציתי לציין,
02:15
cities are only two percent of the Earth's crust,
44
120000
4000
ערים הן רק 2 אחוז מקרום כדור הארץ,
02:19
but they are 50 percent of the world's population.
45
124000
3000
אבל הן 50 אחוז מאוכלוסיית העולם.
02:22
They are 75 percent of the energy consumption --
46
127000
3000
הן 75 אחוז מצריכת האנרגיה --
02:25
up to 80 percent of CO2 emissions.
47
130000
3000
עד ל80 אחוז מפליטות פחמן דו-חמצני.
02:28
So if we're able to do something with cities, that's a big deal.
48
133000
3000
אם היינו יכולים לעשות משהו עם ערים, זה עניין גדול.
02:31
Beyond cities,
49
136000
2000
מעבר לערים,
02:33
all of this sensing and actuating
50
138000
3000
כל התפעול והתחושתיות הזאת
02:36
is entering our everyday objects.
51
141000
2000
נכנסים לחפצי היום יום שלנו.
02:38
That's from an exhibition that
52
143000
2000
זה מתערוכה
02:40
Paola Antonelli is organizing
53
145000
2000
שפאולה אנטונלי מארגנת
02:42
at MoMA later this year, during the summer.
54
147000
2000
בMoMA מאוחר יותר השנה, במהלך הקיץ.
02:44
It's called "Talk to Me."
55
149000
2000
היא נקראת "דבר אלי."
02:46
Well our objects, our environment
56
151000
2000
היכן שהחפצים שלנו, הסביבה שלנו,
02:48
is starting to talk back to us.
57
153000
2000
מתחילה לדבר אלינו חזרה.
02:50
In a certain sense, it's almost as if every atom out there
58
155000
3000
במובן מסויים, זה כמעט כאילו כל אטום שם בחוץ
02:53
were becoming both a sensor and an actuator.
59
158000
3000
נהיה גם חיישן וגם מפעיל.
02:56
And that is radically changing the interaction we have as humans
60
161000
3000
וזה משנה באופן קיצוני את האינטראקציה שיש לנו בתור בני אדם
02:59
with the environment out there.
61
164000
2000
עם הסביבה שם בחוץ.
03:01
In a certain sense,
62
166000
2000
במובן מסויים,
03:03
it's almost as if the old dream of Michelangelo ...
63
168000
3000
זה כמעט כמו בחלום הישן של מיכלאנג'לו...
03:06
you know, when Michelangelo sculpted the Moses,
64
171000
2000
אתם יודעים, כשמיכלאנג'לו פיסל את "משה",
03:08
at the end it said that he took the hammer, threw it at the Moses --
65
173000
3000
בסוף נאמר שהוא לקח את הפטיש, זרק אותו על משה --
03:11
actually you can still see a small chip underneath --
66
176000
3000
האמת עדיין אפשר לראות את הריסוק הקטן מתחת --
03:14
and said, shouted,
67
179000
2000
ואמר, צעק,
03:16
"Perché non parli? Why don't you talk?"
68
181000
2000
"Perché non parli?", למה אינך מדבר?
03:18
Well today, for the first time,
69
183000
2000
ובכן היום, בפעם הראשונה,
03:20
our environment is starting to talk back to us.
70
185000
3000
הסביבה שלנו מתחילה לדבר אלינו חזרה.
03:23
And I'll show just a few examples --
71
188000
2000
ואני אראה רק כמה דוגמאות --
03:25
again, with this idea of sensing our environment and actuating it.
72
190000
3000
שוב, עם הרעיון הזה שאנחנו חשים את הסביבה שלנו ומתפעלים.
03:28
Let's starting with sensing.
73
193000
3000
בואו נתחיל עם תחושה.
03:31
Well, the first project I wanted to share with you
74
196000
2000
ובכן הפרוייקט הראשון שרציתי לחלוק איתכם
03:33
is actually one of the first projects by our lab.
75
198000
3000
הוא בעצם אחד הפרוייקטים הראשונים של המעבדה שלנו.
03:36
It was four and a half years ago in Italy.
76
201000
3000
זה היה לפני ארבע וחצי שנים באיטליה.
03:39
And what we did there
77
204000
2000
ומה שעשינו שם
03:41
was actually use a new type of network at the time
78
206000
2000
היה בעצם להשתמש בסוג חדש של רשת באותו זמן
03:43
that had been deployed all across the world --
79
208000
2000
שהייתה פרוסה בכל העולם --
03:45
that's a cellphone network --
80
210000
2000
זאת הייתה רשת פלאפונים --
03:47
and use anonymous and aggregated information from that network,
81
212000
2000
ולהשתמש במידע שנאגר באופן אנונימי מאותה הרשת,
03:49
that's collected anyway by the operator,
82
214000
2000
שנאסף בכל מקרה על ידי המפעיל
03:51
in order to understand
83
216000
2000
בכדי להבין
03:53
how the city works.
84
218000
2000
איך העיר עובדת.
03:55
The summer was a lucky summer -- 2006.
85
220000
3000
הקיץ היה קיץ עם מזל -- 2006.
03:58
It's when Italy won the soccer World Cup.
86
223000
3000
זה מתי שאיטליה ניצחה במונדיאל.
04:01
Some of you might remember, it was Italy and France playing,
87
226000
3000
חלקכם אולי זוכרים, אלה היו איטליה וצרפת ששיחקו,
04:04
and then Zidane at the end, the headbutt.
88
229000
2000
ואז בסוף זידאן, עם הנגיחה.
04:06
And anyway, Italy won at the end.
89
231000
2000
בכל מקרה, איטליה ניצחה בסוף.
04:08
(Laughter)
90
233000
2000
(צחוק)
04:10
Now look at what happened that day
91
235000
2000
עכשיו תראו מה קרה באותו יום
04:12
just by monitoring activity
92
237000
2000
רק על ידי ניטור הפעילות
04:14
happening on the network.
93
239000
2000
שהתרחשה ברשת.
04:16
Here you see the city.
94
241000
2000
כאן אתם רואים את העיר.
04:18
You see the Colosseum in the middle,
95
243000
3000
ואתם רואים את הקוליסאום באמצע,
04:21
the river Tiber.
96
246000
3000
הנהר טיבר.
04:24
It's morning, before the match.
97
249000
2000
זה בוקר, לפני המשחק.
04:26
You see the timeline on the top.
98
251000
2000
אתם רואים את ציר הזמן למעלה.
04:28
Early afternoon,
99
253000
2000
צהריים מוקדמים,
04:30
people here and there,
100
255000
2000
פה ושם אנשים
04:32
making calls and moving.
101
257000
2000
עושים שיחות וזזים.
04:34
The match begins -- silence.
102
259000
3000
המשחק מתחיל -- דממה.
04:37
France scores. Italy scores.
103
262000
3000
צרפת מבקיעה. איטליה מבקיעה.
04:40
Halftime, people make a quick call and go to the bathroom.
104
265000
4000
זמן מחצית, אנשים עושים שיחה קצרה והולכים לשירותים.
04:44
Second half. End of normal time.
105
269000
2000
מחצית שנייה. סוף הזמן הרגיל.
04:46
First overtime, second.
106
271000
2000
הארכה ראשונה, שנייה.
04:48
Zidane, the headbutt in a moment.
107
273000
3000
זידאן, הנגיחה ברגע.
04:51
Italy wins. Yeah.
108
276000
2000
איטליה מנצחת. יש.
04:53
(Laughter)
109
278000
2000
(צחוק)
04:55
(Applause)
110
280000
3000
(מחיאות כפיים)
04:58
Well, that night, everybody went to celebrate in the center.
111
283000
2000
ובכן, הלילה ההוא, כולם רצו לחגוג במרכז.
05:00
You saw the big peak.
112
285000
2000
ראיתם את השיא הגדול.
05:02
The following day, again everybody went to the center
113
287000
2000
למחרת, כולם הלכו למרכז
05:04
to meet the winning team
114
289000
3000
לפגוש את הקבוצה המנצחת
05:07
and the prime minister at the time.
115
292000
2000
ואת ראש הממשלה בזמנו.
05:09
And then everybody moved down.
116
294000
2000
ואז כולם הלכו למטה.
05:11
You see the image of the place called Circo Massimo,
117
296000
2000
אתם רואים את התמונה של מה שנקרא צ'ירקו מאסימו,
05:13
where, since Roman times, people go to celebrate,
118
298000
3000
איפה, שמאז זמני רומא, אנשים היו הולכים לחגוג --
05:16
to have a big party, and you see the peak at the end of the day.
119
301000
3000
לעשות מסיבה גדולה, וראיתם את השיא הגדול בסוף היום.
05:19
Well, that's just one example of how we can sense the city today
120
304000
2000
ובכן, זו רק דוגמא אחת של איך אנחנו יכולים לחוש את העיר היום,
05:21
in a way that we couldn't have done
121
306000
2000
בצורה שבה לא יכולנו לעשות
05:23
just a few years ago.
122
308000
2000
רק לפני כמה שנים.
05:25
Another quick example about sensing:
123
310000
2000
עוד דוגמא מהירה לגבי תחושה:
05:27
it's not about people,
124
312000
2000
זה לא על אנשים,
05:29
but about things we use and consume.
125
314000
2000
אלא על דברים שאנחנו משתמשים בהם וצורכים אותם.
05:31
Well today, we know everything
126
316000
2000
ובכן היום, אנחנו יודעים הכל
05:33
about where our objects come from.
127
318000
3000
לגבי המקור שהחפצים באים ממנו.
05:36
This is a map that shows you
128
321000
2000
זו מפה שמראה לכם
05:38
all the chips that form a Mac computer, how they came together.
129
323000
3000
את כל השבבים שיוצרים מחשב מאקינטוש, ואיך הם באים יחדיו.
05:41
But we know very little about where things go.
130
326000
3000
אבל אנחנו יודעים מעט מאוד על המקום שאליו דברים הולכים.
05:44
So in this project,
131
329000
2000
אז בפרוייקט הזה,
05:46
we actually developed some small tags
132
331000
2000
למעשה פיתחנו כמה תגיות קטנות
05:48
to track trash as it moves through the system.
133
333000
3000
כדי לעקוב אחרי זבל כאשר הוא נע במערכת.
05:51
So we actually started with a number of volunteers
134
336000
3000
אז למעשה התחלנו עם מספר מתנדבים
05:54
who helped us in Seattle,
135
339000
2000
שעזרו לנו בסיאטל,
05:56
just over a year ago,
136
341000
2000
רק לפני קצת למעלה משנה,
05:58
to tag what they were throwing away --
137
343000
3000
כדי לתייג את מה שהם זורקים --
06:01
different types of things, as you can see here --
138
346000
3000
סוגים שונים של דברים, כמו שאתם יכולים לראות כאן --
06:04
things they would throw away anyway.
139
349000
2000
דברים שהם היו זורקים במילא.
06:06
Then we put a little chip, little tag,
140
351000
2000
ואז שמנו שבב קטן, תגית קטנה,
06:08
onto the trash
141
353000
2000
על הזבל
06:10
and then started following it.
142
355000
2000
והתחלנו לעקוב אחריו.
06:12
Here are the results we just obtained.
143
357000
3000
הנה התוצאות שעכשיו השגנו.
06:15
(Music)
144
360000
3000
(מוזיקה)
06:18
From Seattle ...
145
363000
3000
מסיאטל...
06:26
after one week.
146
371000
2000
אחרי שבוע.
06:53
With this information we realized
147
398000
2000
עם המידע הזה הבנו
06:55
there's a lot of inefficiencies in the system.
148
400000
2000
שיש הרבה חוסר יעילות במערכת.
06:57
We can actually do the same thing with much less energy.
149
402000
3000
אנחנו יכולים למעשה לעשות את אותו הדבר עם הרבה פחות אנרגיה.
07:00
This data was not available before.
150
405000
2000
המידע הזה לא היה זמין לפני כן.
07:02
But there's a lot of wasted transportation and convoluted things happening.
151
407000
3000
אבל יש הרבה תחבורה מבוזבזת ודברים מפותלים שקורים.
07:05
But the other thing is that we believe
152
410000
2000
אבל הדבר האחר הוא שאנחנו מאמינים
07:07
that if we see every day
153
412000
2000
שאם נראה כל יום
07:09
that the cup we're throwing away, it doesn't disappear,
154
414000
2000
שהכוס שאנחנו זורקים, היא לא נעלמת,
07:11
it's still somewhere on the planet.
155
416000
2000
היא עדיין איפה שהוא על הכוכב.
07:13
And the plastic bottle we're throwing away every day still stays there.
156
418000
3000
ובקבוק הפלסטיק שאנחנו זורקים כל יום עדיין נשאר שם.
07:16
And if we show that to people,
157
421000
2000
ואם אנחנו נראה את זה לאנשים,
07:18
then we can also promote some behavioral change.
158
423000
2000
אז אולי נוכל לקדם קצת שינוי התנהגותי.
07:20
So that was the reason for the project.
159
425000
2000
אז זאת היתה הסיבה לפרוייקט.
07:22
My colleague at MIT, Assaf Biderman,
160
427000
2000
השותף שלי בMIT, אסף בידרמן,
07:24
he could tell you much more about sensing
161
429000
2000
הוא יכול לומר לכם עוד הרבה על חישה
07:26
and many other wonderful things we can do with sensing,
162
431000
2000
והרבה דברים נפלאים נוספים שניתן לעשות עם חישה,
07:28
but I wanted to go to the second part we discussed at the beginning,
163
433000
3000
אבל אני רציתי להגיע לחלק השני עליו דיברנו בהתחלה,
07:31
and that's actuating our environment.
164
436000
2000
וזה תפעול הסביבה שלנו.
07:33
And the first project
165
438000
2000
והפרוייקט הראשון
07:35
is something we did a couple of years ago in Zaragoza, Spain.
166
440000
3000
הוא משהו שעשינו לפני שנתיים בזאראגוזה, ספרד.
07:38
It started with a question by the mayor of the city,
167
443000
3000
זה התחיל משאלה של ראש העיר,
07:41
who came to us saying
168
446000
2000
שבא אלינו ואמר
07:43
that Spain and Southern Europe have a beautiful tradition
169
448000
3000
שספרד ודרום אירופה הן בעלות מסורת יפהפיה
07:46
of using water in public space, in architecture.
170
451000
3000
של שימוש של מים במרחב הציבורי, בארכיטקטורה.
07:49
And the question was: How could technology, new technology,
171
454000
2000
והשאלה הייתה: איך טכנולוגיה, טכנולוגיה חדשה,
07:51
be added to that?
172
456000
2000
יכולה להתווסף לזה?
07:53
And one of the ideas that was developed at MIT in a workshop
173
458000
3000
ואחד הרעיונות שפותחו בMIT בסדנא
07:56
was, imagine this pipe, and you've got valves,
174
461000
3000
היה, דמיינו את הצינור הזה, ויש לך שסתומים,
07:59
solenoid valves, taps,
175
464000
2000
שסתומי סולנואיד, לשוניות,
08:01
opening and closing.
176
466000
2000
שנפתחים ונסגרים.
08:03
You create like a water curtain with pixels made of water.
177
468000
3000
אתה יוצר מן מסך מים מפיקסלים של מים.
08:06
If those pixels fall,
178
471000
2000
והפיקסלים האלה נופלים,
08:08
you can write on it,
179
473000
2000
אתה יכול לכתוב על זה,
08:10
you can show patterns, images, text.
180
475000
2000
אתה יכול להראות דפוסים, תמונות, טקסט.
08:12
And even you can approach it, and it will open up
181
477000
2000
ואתה יכול אפילו להתקרב לזה, וזה ייפתח
08:14
to let you jump through,
182
479000
2000
ויתן לך לקפוץ דרכו,
08:16
as you see in this image.
183
481000
2000
כמו שאתם רואים בתמונה הזאת.
08:18
Well, we presented this to Mayor Belloch.
184
483000
2000
ובכן, הצגנו את זה לראש העיר בלוק.
08:20
He liked it very much.
185
485000
2000
הוא נורא אהב את זה.
08:22
And we got a commission to design a building
186
487000
2000
וקיבלנו הזמנה לעצב בניין
08:24
at the entrance of the expo.
187
489000
2000
בכניסה לתערוכה.
08:26
We called it Digital Water Pavilion.
188
491000
2000
קראנו לזה ביתן מים דיגיטלי.
08:28
The whole building is made of water.
189
493000
3000
כל הבניין עשוי ממים.
08:33
There's no doors or windows,
190
498000
2000
אין דלתות או חלונות,
08:35
but when you approach it,
191
500000
2000
אבל כשאתה מתקרב אליו,
08:37
it will open up to let you in.
192
502000
2000
הוא ייפתח ויתן לך להיכנס.
08:39
(Music)
193
504000
6000
(מוזיקה)
08:52
The roof also is covered with water.
194
517000
3000
הגג גם מכוסה במים.
08:57
And if there's a bit of wind,
195
522000
2000
ואם יש קצת רוח,
08:59
if you want to minimize splashing, you can actually lower the roof.
196
524000
3000
אם אתה רוצה להצמצם את ההשפרצות, אתה יכול למעשה להנמיך את הגג.
09:04
Or you could close the building,
197
529000
2000
או שאתה יכול לסגור את הבניין,
09:06
and the whole architecture will disappear,
198
531000
2000
וכל הארכיטקטורה תיעלם,
09:08
like in this case.
199
533000
2000
כמו במקרה הזה.
09:10
You know, these days, you always get images during the winter,
200
535000
2000
אתם יודעים, בימים אלו, אתה תמיד מקבל תמונות בזמן החורף
09:12
when they take the roof down,
201
537000
2000
כשהם מורידים את הגג למטה
09:14
of people who have been there and said, "They demolished the building."
202
539000
3000
של אנשים שהיו שם ואמרו, "הם הרסו את הבניין."
09:17
No, they didn't demolish it, just when it goes down,
203
542000
2000
לא, הם לא הרסו אותו, רק כשהוא מונמך,
09:19
the architecture almost disappears.
204
544000
2000
הארכיטקטורה כמעט נעלמת.
09:21
Here's the building working.
205
546000
3000
הנה הבניין בפעולה.
09:24
You see the person puzzled about what was going on inside.
206
549000
3000
אתה רואה את הבן אדם מבולבל לגבי מה קורה בפנים.
09:27
And here was myself trying not to get wet,
207
552000
2000
והנה אני מנסה לא להירטב,
09:29
testing the sensors that open the water.
208
554000
3000
בודק את החיישנים שפותחים את המים.
09:32
Well, I should tell you now what happened one night
209
557000
2000
ובכן אני צריך לספר לכם עכשיו מה קרה לילה אחד
09:34
when all of the sensors stopped working.
210
559000
3000
כשכל החיישנים הפסיקו לעבוד.
09:37
But actually that night, it was even more fun.
211
562000
3000
אבל למעשה בלילה ההוא, זה היה אפילו יותר כיף.
09:40
All the kids from Zaragoza came to the building,
212
565000
2000
כל הילדים מזאראגוזה באו לבניין,
09:42
because the way of engaging with the building became something different.
213
567000
3000
כי הדרך להתעסק עם הבניין נהייתה משהו שונה.
09:45
Not anymore a building that would open up to let you in,
214
570000
3000
לא עוד בניין שייפתח כדי להכניס אותך,
09:48
but a building that would still make cuts and holes through the water,
215
573000
3000
אלא בניין שעדיין יעשה חתכים וחורים דרך המים,
09:51
and you had to jump without getting wet.
216
576000
2000
ואתה צריך לקפוץ בלי להירטב.
09:53
(Video) (Crowd Noise)
217
578000
13000
(וידאו) (רעש קהל)
10:06
And that was, for us, was very interesting,
218
591000
2000
וזה, בשבילנו, היה מאוד מעניין,
10:08
because, as architects, as engineers, as designers,
219
593000
3000
בגלל שכאדריכלים, כמהנדסים, כמעצבים,
10:11
we always think about how people will use the things we design.
220
596000
3000
אנחנו תמיד חושבים על איך אנשים ישתמשו בדברים שאנחנו מתכננים.
10:14
But then reality's always unpredictable.
221
599000
3000
אבל המציאות תמיד לא צפוייה.
10:17
And that's the beauty of doing things
222
602000
2000
וזה היופי של עשיית דברים
10:19
that are used and interact with people.
223
604000
2000
שמשומשים ומגיבים לבני אדם.
10:21
Here is an image then of the building
224
606000
2000
הנה תמונה של הבניין
10:23
with the physical pixels, the pixels made of water,
225
608000
2000
עם הפיקסלים הפיזיים, הפיקסלים שעשויים ממים,
10:25
and then projections on them.
226
610000
3000
ואז ההקרנות עליהם.
10:28
And this is what led us to think about
227
613000
2000
וזה מה שהוביל אותנו לחשוב על
10:30
the following project I'll show you now.
228
615000
2000
הפרוייקט הבא שאני אראה לכם עכשיו.
10:32
That's, imagine those pixels could actually start flying.
229
617000
3000
תדמיינו שהפיקסלים האלה יוכלו בעצם להתחיל לעוף.
10:35
Imagine you could have small helicopters
230
620000
2000
דמיינו שיכולים להיות לכם מסוקים קטנים
10:37
that move in the air,
231
622000
2000
שזזים באוויר,
10:39
and then each of them with a small pixel in changing lights --
232
624000
3000
וכל אחד מהם עם פיקסל קטן בצבעים משתנים --
10:42
almost as a cloud that can move in space.
233
627000
3000
כמעט כמו ענן שיכול לזוז במרחב.
10:45
Here is the video.
234
630000
2000
הנה הסרט.
10:47
(Music)
235
632000
6000
(מוזיקה)
10:53
So imagine one helicopter,
236
638000
3000
אז דמיינו מסוק אחד,
10:56
like the one we saw before,
237
641000
3000
כמו זה שראינו קודם,
11:01
moving with others,
238
646000
3000
זז יחד עם אחרים,
11:04
in synchrony.
239
649000
2000
בסנכרון.
11:06
So you can have this cloud.
240
651000
3000
אז יכול להיות לכם הענן הזה.
11:15
You can have a kind of flexible screen or display, like this --
241
660000
4000
יכול להיות לכם סוג של מסך או תצוגה גמישה, כמו זה --
11:19
a regular configuration in two dimensions.
242
664000
3000
תצורה רגילה בשני ממדים.
11:29
Or in regular, but in three dimensions,
243
674000
3000
או רגיל, אבל בשלושה ממדים,
11:32
where the thing that changes is the light,
244
677000
2000
שבה הדבר שמשתנה זה האור,
11:34
not the pixels' position.
245
679000
2000
לא המיקום של הפיקסלים.
11:46
You can play with a different type.
246
691000
2000
אתה יכול לשחק עם סוגים שונים.
11:48
Imagine your screen could just appear
247
693000
2000
דמיינו שהמסך שלכם יכול פשוט להופיע
11:50
in different scales or sizes,
248
695000
3000
בקני מידה וגדלים שונים,
11:53
different types of resolution.
249
698000
3000
סוגים שונים של רזולוציה.
12:05
But then the whole thing can be
250
710000
2000
אבל הדבר כולו יכול להיות
12:07
just a 3D cloud of pixels
251
712000
2000
פשוט ענן תלת מימד של פיקסלים
12:09
that you can approach and move through it
252
714000
3000
שאתה יכול לגשת אליו ולנוע דרכו
12:12
and see from many, many directions.
253
717000
3000
ולראות מהרבה, הרבה כיוונים.
12:15
Here is the real Flyfire
254
720000
2000
הנה הFlyfire האמיתי
12:17
control and going down to form the regular grid as before.
255
722000
4000
שהולכת למטה כדי ליצור רשת רגילה כמו קודם.
12:21
When you turn on the light, actually you see this. So the same as we saw before.
256
726000
3000
כשאתה מדליק את האור, אתה למעשה רואה את זה. אז זה כמו שראינו קודם.
12:24
And imagine each of them then controlled by people.
257
729000
2000
ודמיינו שכל אחד מהם נשלט על ידי אנשים.
12:26
You can have each pixel
258
731000
2000
אתה יכול לגרום לכל פיקסל
12:28
having an input that comes from people,
259
733000
2000
לקבל קלט שבא מאנשים,
12:30
from people's movement, or so and so.
260
735000
2000
מתזוזה של אנשים, וכולי וכולי.
12:32
I want to show you something here for the first time.
261
737000
3000
אני רוצה להראות לכם משהו כאן בפעם הראשונה.
12:35
We've been working with Roberto Bolle,
262
740000
2000
אנחנו עובדים עם רוברטו בולא,
12:37
one of today's top ballet dancers --
263
742000
2000
אחד מרקדני הבלט הטובים כיום --
12:39
the étoile at Metropolitan in New York
264
744000
2000
האטואל במטרופוליטן בניו יורק
12:41
and La Scala in Milan --
265
746000
2000
ובלה סקאלה במילאנו --
12:43
and actually captured his movement in 3D
266
748000
2000
ובעצם לכדנו את התנועות שלו בתלת מימד
12:45
in order to use it as an input for Flyfire.
267
750000
3000
בכדי להשתמש בהן כקלט לFlyfire.
12:48
And here you can see Roberto dancing.
268
753000
3000
וכאן אתם רואים את רוברטו רוקד.
12:53
You see on the left the pixels,
269
758000
2000
אתם רואים בצד שמאל את הפיקסלים,
12:55
the different resolutions being captured.
270
760000
2000
את הרזולוציות השונות שמתקבלות.
12:57
It's both 3D scanning in real time
271
762000
2000
זה גם סורק בתלת מימד בזמן אמת
12:59
and motion capture.
272
764000
3000
וגם לוכד תנועה.
13:03
So you can reconstruct a whole movement.
273
768000
3000
אז אתה יכול לבנות מחדש תנועה שלמה.
13:10
You can go all the way through.
274
775000
3000
אתה יכול ללכת את כל הדרך.
13:16
But then, once we have the pixels, then you can play with them
275
781000
2000
אבל אז, ברגע שיש לך את הפיקסלים, אז אתה יכול לשחק איתם
13:18
and play with color and movement
276
783000
3000
ולשחק עם צבע ותנועה
13:21
and gravity and rotation.
277
786000
3000
וכוח משיכה וסיבוב.
13:24
So we want to use this as one of the possible inputs
278
789000
2000
אז אנחנו רוצים להשתמש בזה כאחד מאמצעי הקלט האפשריים
13:26
for Flyfire.
279
791000
2000
בשביל Flyfire.
13:47
I wanted to show you the last project we are working on.
280
812000
2000
רציתי להראות לכם את הפרוייקט האחרון שאנחנו עובדים עליו.
13:49
It's something we're working on for the London Olympics.
281
814000
2000
זה משהו שאנחנו עובדים עליו בשביל האולימפיאדה בלונדון.
13:51
It's called The Cloud.
282
816000
2000
זה נקרא "הענן".
13:53
And the idea here is, imagine, again,
283
818000
2000
והרעיון כאן הוא, דמיינו, שוב,
13:55
we can involve people
284
820000
2000
אנחנו יכולים לערב אנשים
13:57
in doing something and changing our environment --
285
822000
3000
בלעשות משהו ולשנות את הסביבה --
14:00
almost to impart what we call cloud raising --
286
825000
2000
כמעט להתייחס למה שאנחנו קוראים לו הקמת ענן --
14:02
like barn raising, but with a cloud.
287
827000
2000
כמו הקמת אסם, אבל עם ענן.
14:04
Imagine you can have everybody make a small donation for one pixel.
288
829000
4000
דמיינו שאתם יכולים שכולם יתרמו תרומה קטנה לצורך פיקסל אחד.
14:08
And I think what is remarkable
289
833000
2000
ואני חושב שמה שיוצא דופן
14:10
that has happened over the past couple of years
290
835000
2000
שהתרחש במהלך השנתיים האחרונות
14:12
is that, over the past couple of decades,
291
837000
2000
הוא שבמהלך שני העשורים האחרונים,
14:14
we went from the physical world to the digital one.
292
839000
3000
עברנו מעולם פיסי לעולם דיגיטלי.
14:17
This has been digitizing everything, knowledge,
293
842000
2000
זו היתה הפיכה דיגיטלית של הכל, ידע,
14:19
and making that accessible through the Internet.
294
844000
2000
והפיכתו לנגיש דרך האינטרנט.
14:21
Now today, for the first time --
295
846000
2000
היום, בפעם הראשונה --
14:23
and the Obama campaign showed us this --
296
848000
2000
והקמפיין של אובאמה הראה לנו את זה --
14:25
we can go from the digital world,
297
850000
2000
אנחנו יכולים לעבור מהעולם הדיגיטלי,
14:27
from the self-organizing power of networks,
298
852000
2000
מכוח הארגון העצמי של רשתות,
14:29
to the physical one.
299
854000
2000
לעולם הפיסי.
14:31
This can be, in our case,
300
856000
2000
זה יכול להיות, במקרה שלנו,
14:33
we want to use it for designing and doing a symbol.
301
858000
2000
אנחנו רוצים להשתמש בזה כדי לעצב ולעשות סמל.
14:35
That means something built in a city.
302
860000
2000
זה אומר משהו בנוי, בעיר.
14:37
But tomorrow it can be,
303
862000
2000
אבל מחר זה יכול להיות,
14:39
in order to tackle today's pressing challenges --
304
864000
3000
בכדי להתמודד עם האתגרים המוצבים בפנינו כיום --
14:42
think about climate change or CO2 emissions --
305
867000
2000
תחשבו על שינוי אקלים או פליטות פחמן דו-חמצני --
14:44
how we can go from the digital world to the physical one.
306
869000
3000
איך אנחנו יכולים לעבור מעולם דיגיטלי לעולם פיסי.
14:47
So the idea that we can actually involve people
307
872000
2000
אז הרעיון הוא שאנחנו יכולים למעשה לערב אנשים
14:49
in doing this thing together, collectively.
308
874000
2000
בלעשות את הדבר הזה ביחד, בשיתופיות.
14:51
The cloud is a cloud, again, made of pixels,
309
876000
3000
הענן הוא ענן, ששוב, מורכב מפיקסלים,
14:54
in the same way as the real cloud
310
879000
2000
באותה צורה שבה ענן אמיתי
14:56
is a cloud made of particles.
311
881000
2000
הוא ענן שמורכב מחלקיקים.
14:58
And those particles are water,
312
883000
2000
והחלקיקים האלה הם מים,
15:00
where our cloud is a cloud of pixels.
313
885000
2000
והענן שלנו הוא של פיקסלים.
15:02
It's a physical structure in London, but covered with pixels.
314
887000
3000
זה מבנה פיסי בלונדון, אבל מכוסה בפיקסלים.
15:05
You can move inside, have different types of experiences.
315
890000
2000
אתה יכול לנוע בפנים, לחוות סוגים שונים של חוויות.
15:07
You can actually see from underneath,
316
892000
2000
אתה יכול למעשה לראות ממתחת,
15:09
sharing the main moments
317
894000
2000
לחלוק את הרגעים העיקריים
15:11
for the Olympics in 2012 and beyond,
318
896000
3000
לאולימפיאדה ב2012 ומעבר,
15:14
and really using it as a way to connect with the community.
319
899000
4000
ובאמת להשתמש בזה כדרך להתחבר עם הקהילה.
15:18
So both the physical cloud in the sky
320
903000
4000
אז זה גם ענן פיסי בשמיים
15:22
and something you can go to the top [of],
321
907000
3000
וגם משהו שאתה יכול לעלות עליו למעלה,
15:25
like London's new mountaintop.
322
910000
2000
כמו פסגת ההר החדשה של לונדון.
15:27
You can enter inside it.
323
912000
2000
אתה יכול להיכנס לתוכו.
15:29
And a kind of new digital beacon for the night --
324
914000
3000
וסוג חדש של מגדלור דיגיטלי ללילה --
15:32
but most importantly,
325
917000
2000
אבל הכי חשוב,
15:34
a new type of experience for anybody who will go to the top.
326
919000
3000
סוג חדש של חוויה לכל מי שיעלה למעלה.
15:37
Thank you.
327
922000
2000
תודה לכם.
15:39
(Applause)
328
924000
2000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Carlo Ratti - Architect and engineerCarlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment.
Why you should listen
Carlo Ratti is a civil engineer and architect who teaches at the Massachusetts Institute of Technology, where he directs the SENSEable City Laboratory. This lab studies the built environment of cities -- from street grids to plumbing and garbage systems -- using new kinds of sensors and hand-held electronics that have transformed the way we can describe and understand cities.
Other projects flip this equation -- using data gathered from sensors to actually create dazzling new environments. The Digital Water Pavilion, for instance, reacts to visitors by parting a stream of water to let them visit. And a project for the 2012 Olympics in London turns a pavilion building into a cloud of blinking interactive art. He's opening a research center in Singapore as part of an MIT-led initiative on the Future of Urban Mobility.
For more information on the projects in this talk, visit SENSEable @ TED >>
Carlo Ratti | Speaker | TED.com