TED2013
Skylar Tibbits: The emergence of "4D printing"
Skylar Tibbits: Skylar Tibbits: A "4D nyomtatás" születése
Filmed:
Readability: 5.3
2,855,362 views
A 3D nyomtatás az 1970-es vége óta egészen kifinomult technikává alakult. Skylar Tibbits TED Fellow előre vetíti a következő szintet, a 4D nyomtatást, amelyben a negyedik dimenzió az idő. Ez a feltörekvő technológia lehetővé teszi számunkra, hogy olyan tárgyakat nyomtassunk, amelyek átalakulnak, vagy önmagukat felépítik az idő múltával. Csak képzeljék el: egy nyomtatott kocka, ami a szemünk előtt építi fel magát lapjaiból, vagy egy nyomtatott csővezeték, ami képes érzékelni, hogy össze kell húzódnia vagy ki kell tágulnia.
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.
00:12
This is me building a prototype
0
346
2770
Ez itt én vagyok, amint egy prototípust
00:15
for six hours straight.
1
3116
2920
építek hat órán keresztül.
00:18
This is slave labor to my own project.
2
6036
3921
Rabszolgamunkát végzek a saját projektemen.
00:21
This is what the DIY and maker movements really look like.
3
9957
4990
Valahogy így néznek ki
a csináld magad mozgalom tagjai.
a csináld magad mozgalom tagjai.
00:26
And this is an analogy for today's construction and manufacturing world
4
14947
4766
Ez egy jó példa
napjaink építési és gyártási folyamataira,
napjaink építési és gyártási folyamataira,
00:31
with brute-force assembly techniques.
5
19713
2788
melyeket időigényes és fáradtságos
összeszerelési technológiák jellemeznek.
összeszerelési technológiák jellemeznek.
00:34
And this is exactly why I started studying
6
22501
2834
Ezek miatt kezdtem el kutatni,
00:37
how to program physical materials to build themselves.
7
25335
4269
hogyan lehet fizikai anyagokat
saját maguk felépítésére programozni.
saját maguk felépítésére programozni.
00:41
But there is another world.
8
29604
1760
Ám létezik egy másik világ is.
00:43
Today at the micro- and nanoscales,
9
31364
1995
Napjainkban a mikro- és nanovilágban
00:45
there's an unprecedented revolution happening.
10
33359
2751
megjósolhatatlan kimenetelű forradalom zajlik.
00:48
And this is the ability to program physical and biological materials
11
36110
4132
Ennek alapja, hogy képesek vagyunk fizikai és biológiai anyagokat
00:52
to change shape, change properties
12
40242
2724
alakjuk és tulajdonságaik megváltoztatására programozni,
00:54
and even compute outside of silicon-based matter.
13
42966
2986
vagy akár nem szilícium alapú
számítástechnikát alkotni.
számítástechnikát alkotni.
00:57
There's even a software called cadnano
14
45952
2507
Már szoftver is van erre a célra, a "cadnano",
01:00
that allows us to design three-dimensional shapes
15
48459
2783
amivel olyan háromdimenziós formák tervezhetők, mint
01:03
like nano robots or drug delivery systems
16
51242
3084
például nanorobotok, vagy gyógyszertovábbító rendszerek,
01:06
and use DNA to self-assemble those functional structures.
17
54326
4303
és amelyek DNS-t használnak
a funkcionális struktúrák felépítésére.
a funkcionális struktúrák felépítésére.
01:10
But if we look at the human scale,
18
58629
2073
Ha azonban mindezt emberi léptékben nézzük,
01:12
there's massive problems that aren't being addressed
19
60702
3056
akkor olyan súlyos problémákba ütközünk, melyekkel
01:15
by those nanoscale technologies.
20
63758
2368
a nanotechnológiák nem foglalkoznak.
01:18
If we look at construction and manufacturing,
21
66126
2099
Ha az építőipart és az ipari gyártást nézzük,
01:20
there's major inefficiencies, energy consumption
22
68225
4193
akkor alacsony hatékonyságú, energiaigényes
01:24
and excessive labor techniques.
23
72418
2327
és munkaigényes megoldásokkal találkozunk.
01:26
In infrastructure, let's just take one example.
24
74745
2505
Vegyünk egy példát az infrastruktúra területéről!
01:29
Take piping.
25
77250
1483
Nézzük a csővezetékeket.
01:30
In water pipes, we have fixed-capacity water pipes
26
78733
3725
Állandó kapacitású vízvezetékeket használunk,
01:34
that have fixed flow rates, except for expensive pumps and valves.
27
82458
4459
rögzített áramlási sebességgel,
drága szivattyúkkal és szelepekkel.
drága szivattyúkkal és szelepekkel.
01:38
We bury them in the ground.
28
86917
1291
Az egészet a földbe temetjük.
01:40
If anything changes -- if the environment changes,
29
88208
2621
Ha bármi változik -- változik a környezet,
01:42
the ground moves, or demand changes --
30
90829
2637
megmozdul a föld, változnak az igények, --
01:45
we have to start from scratch and take them out and replace them.
31
93466
4250
nulláról kezdve, mindent ki kell szednünk,
és ki kell cserélnünk.
és ki kell cserélnünk.
01:49
So I'd like to propose that we can combine those two worlds,
32
97716
3368
Ezért az a javaslatom,
hogy kombináljuk ezt a két világot,
hogy kombináljuk ezt a két világot,
01:53
that we can combine the world of the nanoscale programmable adaptive materials
33
101084
5171
hogy kombináljuk a nanoszinten programozható,
adaptív anyagok világát
adaptív anyagok világát
01:58
and the built environment.
34
106255
1677
az épített környezetünkkel.
01:59
And I don't mean automated machines.
35
107932
2186
És itt nem automata gépekre gondolok.
02:02
I don't just mean smart machines that replace humans.
36
110118
2459
Nem az embereket helyettesítő okos gépekre gondolok,
02:04
But I mean programmable materials that build themselves.
37
112577
3884
hanem önmagukat építő, programozható anyagokra.
02:08
And that's called self-assembly,
38
116461
2056
Nevezzük önépítésnek ezt a technikát,
02:10
which is a process by which disordered parts build an ordered structure
39
118517
4517
ami nem más, mint rendezetlen részek
rendezett struktúrává alakításának folyamata,
rendezett struktúrává alakításának folyamata,
02:15
through only local interaction.
40
123034
2493
kizárólag helyi kölcsönhatások révén.
02:17
So what do we need if we want to do this at the human scale?
41
125527
3175
Nos, mire van hát szükségünk,
ha ezt emberi léptékben akarjuk megvalósítani?
ha ezt emberi léptékben akarjuk megvalósítani?
02:20
We need a few simple ingredients.
42
128702
1975
Először is kell néhány egyszerű hozzávaló.
Az első ilyen az anyag és a geometria,
02:22
The first ingredient is materials and geometry,
43
130677
2839
02:25
and that needs to be tightly coupled with the energy source.
44
133516
3469
amit szorosan össze kell kapcsolnunk az energiaforrással.
02:28
And you can use passive energy --
45
136985
1658
Használhatunk passzív energiát --
02:30
so heat, shaking, pneumatics, gravity, magnetics.
46
138643
4684
hő-, rázási, pneumatikus, gravitációs,
mágneses energiát.
mágneses energiát.
02:35
And then you need smartly designed interactions.
47
143327
3075
Aztán szükségünk van még
ügyesen megtervezett kölcsönhatásokra.
ügyesen megtervezett kölcsönhatásokra.
02:38
And those interactions allow for error correction,
48
146402
2133
Ezek a kölcsönhatások teszik
majd lehetővé a hibajavítást,
majd lehetővé a hibajavítást,
02:40
and they allow the shapes to go from one state to another state.
49
148535
4000
és ezek révén lesznek képesek
a formák egyik állapotból a másikba átmenni.
a formák egyik állapotból a másikba átmenni.
02:44
So now I'm going to show you a number of projects that we've built,
50
152535
3232
Most bemutatom önöknek néhány projektünket, melyekben
02:47
from one-dimensional, two-dimensional, three-dimensional
51
155767
3284
egy-, két-, háromdimenziós,
02:51
and even four-dimensional systems.
52
159051
3067
sőt négydimenziós rendszereket építettünk.
02:54
So in one-dimensional systems --
53
162118
1886
Az egyik egydimenziós rendszer --
02:56
this is a project called the self-folding proteins.
54
164004
2907
az összecsukódó fehérjék projektje.
02:58
And the idea is that you take the three-dimensional structure of a protein --
55
166911
4707
Az alapötlet az, hogy foghatunk
egy háromdimenziós fehérjestruktúrát --
egy háromdimenziós fehérjestruktúrát --
03:03
in this case it's the crambin protein --
56
171618
2681
esetünkben ez a "crambin" nevű fehérje, --
03:06
you take the backbone -- so no cross-linking, no environmental interactions --
57
174299
3646
vegyük a gerincét -- hogy ne legyenek
keresztkapcsolatai és környezeti kölcsönhatásai, --
keresztkapcsolatai és környezeti kölcsönhatásai, --
03:09
and you break that down into a series of components.
58
177945
3151
és törjük szét egy sor kisebb komponensre.
03:13
And then we embed elastic.
59
181096
2274
Majd adjunk hozzá rugalmas anyagot.
03:15
And when I throw this up into the air and catch it,
60
183370
2341
Amikor ezt feldobom a levegőbe és elkapom,
03:17
it has the full three-dimensional structure of the protein, all of the intricacies.
61
185711
4851
előáll a fehérje teljes háromdimenziós szerkezete,
annak minden bonyolultságával.
annak minden bonyolultságával.
03:22
And this gives us a tangible model
62
190562
2100
Ezzel megkaptuk a háromdimenziós fehérje
03:24
of the three-dimensional protein and how it folds
63
192662
3734
egy kézzelfogható modelljét,
03:28
and all of the intricacies of the geometry.
64
196396
2284
és a geometria teljes bonyolultsága láthatóvá válik.
03:30
So we can study this as a physical, intuitive model.
65
198680
3448
Ezt az intuitív fizikai modellt aztán tanulmányozni lehet.
03:34
And we're also translating that into two-dimensional systems --
66
202128
2802
Ezt a technikát kétdimenziós rendszerekben is alkalmazhatjuk --
03:36
so flat sheets that can self-fold into three-dimensional structures.
67
204930
4299
ahol sík lapok önállóan
háromdimenziós struktúrákká alakulnak.
háromdimenziós struktúrákká alakulnak.
03:41
In three dimensions, we did a project last year at TEDGlobal
68
209229
4453
A tavalyi TED Globalon volt egy háromdimenziós projektünk,
03:45
with Autodesk and Arthur Olson
69
213682
1964
melyben az Autodeskkel és Arthur Olsonnal közösen,
03:47
where we looked at autonomous parts --
70
215646
1698
autonóm komponenseket használtunk --
03:49
so individual parts not pre-connected that can come together on their own.
71
217344
4319
ezek a különálló részek képesek voltak
önállóan összekapcsolódni másokkal.
önállóan összekapcsolódni másokkal.
03:53
And we built 500 of these glass beakers.
72
221663
2766
500 ilyen lombikot készítettünk elő.
03:56
They had different molecular structures inside
73
224429
2467
A bennük lévő darabok molekulaszerkezete különböző,
03:58
and different colors that could be mixed and matched.
74
226896
2224
más-más színűek, keverhetők és összeilleszthetők voltak.
04:01
And we gave them away to all the TEDsters.
75
229120
2249
Minden TED-résztvevőnek adtunk belőle.
04:03
And so these became intuitive models
76
231369
2501
Így ezek intuitív modellekké válva,
04:05
to understand how molecular self-assembly works at the human scale.
77
233870
3492
segítettek megérteni, hogyan működik
a molekuláris önépítés emberi méretekben.
a molekuláris önépítés emberi méretekben.
04:09
This is the polio virus.
78
237362
1817
Ez itt a poliovírus modellje.
04:11
You shake it hard and it breaks apart.
79
239179
1932
Ha erősen megrázzuk, darabokra törik.
04:13
And then you shake it randomly
80
241111
1446
Ha pedig véletlenszerűen rázogatjuk,
04:14
and it starts to error correct and built the structure on its own.
81
242557
3504
elkezdi önmaga kijavítani a hibákat és újraépíteni a struktúráját.
04:18
And this is demonstrating that through random energy,
82
246061
2967
Itt azt láthatjuk, hogy a véletlen energia
04:21
we can build non-random shapes.
83
249028
4628
képes nem véletlen alakzatokat létrehozni.
04:25
We even demonstrated that we can do this at a much larger scale.
84
253656
3524
Azt is bemutattuk, hogy mindezt képesek vagyunk
nagyobb méretekben is megcsinálni.
nagyobb méretekben is megcsinálni.
04:29
Last year at TED Long Beach,
85
257180
2154
Múlt évben a Long Beach-i TED-en
04:31
we built an installation that builds installations.
86
259334
3211
megépítettünk egy installációt,
ami installációkat épít.
ami installációkat épít.
04:34
The idea was, could we self-assemble furniture-scale objects?
87
262545
3537
Az alapötlet az volt, hogy vajon tudunk-e önépítő,
bútor méretű objektumokat készíteni.
bútor méretű objektumokat készíteni.
04:38
So we built a large rotating chamber,
88
266082
2501
Ezért építettünk egy nagy, forgó kamrát,
04:40
and people would come up and spin the chamber faster or slower,
89
268583
3213
amit az emberek gyorsabban vagy lassabban forgathattak,
04:43
adding energy to the system
90
271796
1585
energiát adva ezáltal a rendszernek,
04:45
and getting an intuitive understanding of how self-assembly works
91
273381
3446
és így intuitív módon érthették meg az önépítés működését,
04:48
and how we could use this
92
276827
1379
és hogy hogyan tudjuk mindezt
04:50
as a macroscale construction or manufacturing technique for products.
93
278206
4746
makroméretű építésre vagy termékek gyártására használni.
04:54
So remember, I said 4D.
94
282952
1667
Ne felejtsék, négy dimenziót mondtam!
04:56
So today for the first time, we're unveiling a new project,
95
284619
3695
Ma először hozunk nyilvánosságra egy új projektet,
05:00
which is a collaboration with Stratasys,
96
288314
1886
amelyen a Stratasys-szel közösen dolgozunk,
05:02
and it's called 4D printing.
97
290200
1835
és amit négydimenziós nyomtatásnak nevezünk.
05:04
The idea behind 4D printing
98
292035
1960
A 4D nyomtatás alapötlete,
05:05
is that you take multi-material 3D printing --
99
293995
3000
a 3D nyomtatásból kiindulva --
05:08
so you can deposit multiple materials --
100
296995
2189
többféle anyagot használva --,
05:11
and you add a new capability,
101
299184
1884
felruházzuk a terméket egy új képességgel,
05:13
which is transformation,
102
301068
1866
a transzformációval,
05:14
that right off the bed,
103
302934
1317
melynek révén a termék születése pillanatától,
05:16
the parts can transform from one shape to another shape directly on their own.
104
304251
4327
önállóan képes egyik formából a másikba átalakulni.
05:20
And this is like robotics without wires or motors.
105
308578
3500
Ez olyasmi, mint a vezetékek vagy motorok nélküli robottechnika.
05:24
So you completely print this part,
106
312078
1651
Tehát amint ezt a darabot kinyomtatjuk,
05:25
and it can transform into something else.
107
313729
2804
utána máris képes valami mássá átalakulni.
05:28
We also worked with Autodesk on a software they're developing called Project Cyborg.
108
316533
4961
Az Autodesk-kel is dolgoztunk együtt,
a Cyborg Project nevű szoftverük kifejlesztésén.
a Cyborg Project nevű szoftverük kifejlesztésén.
05:33
And this allows us to simulate this self-assembly behavior
109
321494
3123
Ennek segítségével szimulálni tudjuk az önépítő viselkedést,
05:36
and try to optimize which parts are folding when.
110
324617
3202
és optimalizálhatjuk, hogy mely részek
csukódjanak össze és mikor.
csukódjanak össze és mikor.
05:39
But most importantly, we can use this same software
111
327819
2730
De a legfontosabb, hogy ugyanezt a szoftvert
egyaránt használhatjuk
egyaránt használhatjuk
05:42
for the design of nanoscale self-assembly systems
112
330549
2908
nanoméretű, vagy emberi léptékű
05:45
and human scale self-assembly systems.
113
333457
2843
önépítő rendszerek tervezésére.
05:48
These are parts being printed with multi-material properties.
114
336300
3513
Ezek itt többanyagos technikával nyomtatott darabok.
05:51
Here's the first demonstration.
115
339813
1717
Íme, az első bemutató.
05:53
A single strand dipped in water
116
341530
1904
Egy egyszerű szál, ami vízbe merítve
05:55
that completely self-folds on its own
117
343434
2349
teljesen önállóan összetekeredik,
05:57
into the letters M I T.
118
345783
3918
és az MIT betűket alakítja ki magából.
06:01
I'm biased.
119
349701
1822
Igen, egy kicsit elfogult vagyok…
06:03
This is another part, single strand, dipped in a bigger tank
120
351523
3449
Ez egy másik darab, egy másik szál,
ezt egy nagyobb tartályba helyezzük,
ezt egy nagyobb tartályba helyezzük,
06:06
that self-folds into a cube, a three-dimensional structure, on its own.
121
354972
4623
mire kockává, egy háromdimenziós
struktúrává alakul át, önállóan.
struktúrává alakul át, önállóan.
06:11
So no human interaction.
122
359595
1851
Emberi beavatkozás nélkül.
06:13
And we think this is the first time
123
361446
1889
Azt gondoljuk, ez az első alkalom,
06:15
that a program and transformation
124
363335
2247
hogy valaki egy programot és egy transzformációt
06:17
has been embedded directly into the materials themselves.
125
365582
3250
épít bele magába az anyagba.
06:20
And it also might just be the manufacturing technique
126
368832
2730
És ez egyúttal egy olyan gyártási technológia
alapja lehet,
alapja lehet,
06:23
that allows us to produce more adaptive infrastructure in the future.
127
371562
4134
ami lehetővé teszi, hogy adaptív infrastruktúrát építsünk a jövőben.
06:27
So I know you're probably thinking,
128
375696
1186
Önök most valószínűleg azt gondolják:
06:28
okay, that's cool, but how do we use any of this stuff for the built environment?
129
376882
4232
"Hát ez remek, de hogyan fogjuk ezeket a dolgokat
az épített környezetünkben használni?"
az épített környezetünkben használni?"
06:33
So I've started a lab at MIT,
130
381114
2255
Nos, létrehoztam a MIT-en egy laboratóriumot,
06:35
and it's called the Self-Assembly Lab.
131
383369
1882
Önépítő Labor néven.
06:37
And we're dedicated to trying to develop programmable materials
132
385251
3144
A célunk, hogy megpróbáljunk programozható anyagokat kifejleszteni
06:40
for the built environment.
133
388395
1191
az épített környezet számára.
06:41
And we think there's a few key sectors
134
389586
1963
Véleményünk szerint van néhány kulcságazat,
06:43
that have fairly near-term applications.
135
391549
2314
ahol alkalmazásuk már a közeljövőben megkezdődhet.
06:45
One of those is in extreme environments.
136
393863
2055
Az egyik ilyen terület az extrém környezetek.
06:47
These are scenarios where it's difficult to build,
137
395918
2546
Ezekben a forgatókönyvekben az építés nehézségekbe ütközik,
06:50
our current construction techniques don't work,
138
398464
2488
a meglévő építési technológiák nem működnek,
06:52
it's too large, it's too dangerous, it's expensive, too many parts.
139
400952
3560
túl nagy, túl veszélyes, drága, túl sok az alkatrész stb.
06:56
And space is a great example of that.
140
404512
2367
Az egyik legjobb példa a világűr.
06:58
We're trying to design new scenarios for space
141
406879
2366
Olyan új forgatókönyveket alakítunk ki a világűr számára,
07:01
that have fully reconfigurable and self-assembly structures
142
409245
3300
amelyek teljesen átkonfigurálhatók,
és önépítő szerkezetekre épülnek,
és önépítő szerkezetekre épülnek,
07:04
that can go from highly functional systems from one to another.
143
412545
3690
és amelyek egy funkcionális rendszerből
egy másikba képesek átalakulni.
egy másikba képesek átalakulni.
07:08
Let's go back to infrastructure.
144
416235
2111
Térjünk most vissza az infrastruktúrához!
07:10
In infrastructure, we're working with a company out of Boston called Geosyntec.
145
418346
3899
Ezen a területen egy bostoni céggel,
a Geosyntec-kel dolgozunk együtt.
a Geosyntec-kel dolgozunk együtt.
07:14
And we're developing a new paradigm for piping.
146
422245
2800
Dolgozunk egy gyökeresen új csővezeték-megoldáson is.
07:17
Imagine if water pipes could expand or contract
147
425045
3623
Képzeljenek el egy vízvezetéket,
ami képes összehúzódni és kitágulni,
ami képes összehúzódni és kitágulni,
07:20
to change capacity or change flow rate,
148
428668
2750
és így kapacitását vagy az áramlási sebességet változtatni,
07:23
or maybe even undulate like peristaltics to move the water themselves.
149
431418
4534
vagy akár perisztaltikus módon hullámozni,
és így a vizet önállóan továbbítani.
és így a vizet önállóan továbbítani.
07:27
So this isn't expensive pumps or valves.
150
435952
2610
Drága szivattyúk és szelepek nélkül.
07:30
This is a completely programmable and adaptive pipe on its own.
151
438562
4283
Ez egy tökéletesen programozható és adaptálódó csővezeték.
07:34
So I want to remind you today
152
442845
1815
Végül szeretném felhívni a figyelmüket
07:36
of the harsh realities of assembly in our world.
153
444660
3384
a világ építési technológiáinak nyers valóságára.
07:40
These are complex things built with complex parts
154
448044
3465
Bonyolult dolgokat építünk, bonyolult alkatrészekből,
07:43
that come together in complex ways.
155
451509
2785
bonyolult módon.
07:46
So I would like to invite you from whatever industry you're from
156
454294
3199
Szeretném hát meginvitálni önöket --
bármely iparágból is jöjjenek --,
bármely iparágból is jöjjenek --,
07:49
to join us in reinventing and reimagining the world,
157
457493
4053
hogy csatlakozzanak hozzánk,
és gondoljuk újra a világot,
és gondoljuk újra a világot,
07:53
how things come together from the nanoscale to the human scale,
158
461546
3699
hogy a nanovilág dolgai
és az emberi világ dolgai találkozzanak,
és az emberi világ dolgai találkozzanak,
07:57
so that we can go from a world like this
159
465245
3075
és hogy átléphessünk egy ilyen világból
08:00
to a world that's more like this.
160
468320
2950
egy ilyen világba.
08:12
Thank you.
161
480632
1910
Köszönöm.
08:14
(Applause)
162
482542
2301
(Taps)
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