TED2011
Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?
スカイラー・ティビッツ：自己構築する物をつくる事は可能か？
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MIT研究者のスカイラー・ティビッツは自己組織化と呼ばれる、DNA鎖が自身を結合するように、何かをつくる（椅子や、超高層ビル）代わりに物が自身をつくるというアイディアに取り組んでいます。これは初期段階における大きなコンセプトです。ティビッツは３つの研究室内のプロジェクトを通して自己組織化の未来の展望を紹介します。
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
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Today I'd like to show you
0
0
2000
今日は皆さんに
00:17
the future of the way we make things.
1
2000
2000
物づくりの未来をお見せします
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
4000
2000
私はやがて建物や機械が
00:21
will be self-assembling,
3
6000
2000
自己組織化するようになり 自ら複製や
00:23
replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
修復をするようになると信じています
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So I'm going to show you
5
10000
2000
これから
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what I believe is the current state of manufacturing,
6
12000
2000
私が信じる 物づくりの現状と
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and then compare that to some natural systems.
7
14000
3000
それらに対する自然界のシステムを比較します
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
17000
3000
物づくりの現状として 高層ビルが例に挙げられます
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two and a half years [of assembly time],
9
20000
2000
建築期間は２年半
00:37
500,000 to a million parts,
10
22000
2000
部品数は50万から100万個
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fairly complex,
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24000
2000
かなり複雑であり 鋼鉄やコンクリート
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new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
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26000
3000
ガラスにおける最新の素晴らしい技術でできています
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We have exciting machines
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29000
2000
私たちが持つ宇宙に運ぶ
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that can take us into space --
14
31000
2000
素晴らしい機械は
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five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
33000
3000
製造期間が５年 部品数は250万個です
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
36000
3000
一方で 自然界のシステムに目を向けると
00:54
we have proteins
17
39000
2000
200万種類もの
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that have two million types,
18
41000
2000
タンパク質が
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can fold in 10,000 nanoseconds,
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43000
2000
1万ナノ秒のうちに折り畳んだり
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
45000
2000
30億塩基対のDNAが
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
47000
3000
およそ１時間以内に複製が出来たりします
01:05
So there's all of this complexity
22
50000
2000
このように自然界のシステムには
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in our natural systems,
23
52000
2000
こんなに多くの複雑性が存在していますが
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but they're extremely efficient,
24
54000
2000
これらは極めて効率が良く
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far more efficient than anything we can build,
25
56000
2000
私たちがつくるものよりもはるかに
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far more complex than anything we can build.
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58000
2000
効率的で複雑なのです
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They're far more efficient in terms of energy.
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60000
2000
エネルギーの観点からもずっと効率的です
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They hardly ever make mistakes.
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62000
3000
これらは滅多にミスをしません
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And they can repair themselves for longevity.
29
65000
2000
そして状態を保つ為に自己修復が可能です
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So there's something super interesting about natural systems.
30
67000
3000
このように自然界のシステムには大変興味深い点があります
01:25
And if we can translate that
31
70000
2000
そしてこれらを
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into our built environment,
32
72000
2000
私たちの構築した環境に取り入れられれば
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then there's some exciting potential for the way that we build things.
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74000
2000
物づくりに面白い可能性が備わります
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
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76000
3000
そしてその鍵となるのは自己組織化です
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
79000
3000
物理環境において自己組織化を活用する場合
01:37
I think there's four key factors.
36
82000
2000
４つの要素があると考えます
01:39
The first is that we need to decode
37
84000
2000
１つは 建物や機械などといった
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
86000
2000
私たちが作りたいあらゆる複雑なものを
01:43
so our buildings and machines.
39
88000
2000
復元する必要があります
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
90000
2000
そして簡単な配列に復元する必要があります
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
92000
2000
つまり建物がどのように機能するかといったDNAです
01:49
Then we need programmable parts
42
94000
2000
次にそれらの配列を用いて
01:51
that can take that sequence
43
96000
2000
折り畳んだり 再構成するための
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
98000
3000
プログラム可能な部品が必要です
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We need some energy that's going to allow that to activate,
45
101000
3000
それらを稼働させ 部品をプログラムによって
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
104000
3000
折り畳めるようにするためのエネルギーが必要です
02:02
And we need some type of error correction redundancy
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107000
2000
そして 一種の冗長なエラー修正機能によって
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to guarantee that we have successfully built what we want.
48
109000
3000
望んだ物がうまく組み立てられたか保証するものが必要です
02:07
So I'm going to show you a number of projects
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112000
2000
それでは 私と私のMITの同僚たちが
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
114000
2000
この自己組織化した未来を実現するために
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
116000
2000
取り組んでいるプロジェクトを紹介します
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The first two are the MacroBot and DeciBot.
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118000
3000
始めの２つはMacroBotとDeciBotです
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So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
121000
4000
これらは大型の再構成可能ロボットで
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8 ft., 12 ft. long proteins.
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125000
3000
縦幅2.5メートル 横幅3.5メートルもの物体で構成されています
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They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
128000
3000
機械電子機器やセンサーが内蔵されており
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You decode what you want to fold up into,
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131000
2000
実現したい折り畳み方法を
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into a sequence of angles --
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133000
2000
角度を表す配列で復元します
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
135000
2000
マイナス120度 マイナス120度 0度 0度
02:32
120, negative 120 -- something like that;
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137000
3000
120度 マイナス120度 といった感じです
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
このような角度を表す配列に
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and you send that sequence through the string.
61
142000
3000
配線を通してこの配列を送信します
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
145000
3000
それぞれのユニットがこのメッセージを受信し マイナス120度なら
02:43
it rotates to that, checks if it got there
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148000
2000
このように回転し 到達したか確認後
02:45
and then passes it to its neighbor.
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150000
3000
次のユニットの入力待ちとなります
02:48
So these are the brilliant scientists,
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153000
2000
彼らがこのプロジェクトに参加している
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
155000
2000
素晴らしい科学者やエンジニア そしてデザイナーです
02:52
And I think it really brings to light:
67
157000
2000
私は本当に実現すると考えています
02:54
Is this really scalable?
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159000
2000
これは本当に拡張性があるでしょうか？
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
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161000
2000
この2.5メートルものロボットの製作に
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
163000
3000
膨大なお金と 手間がかかりました
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
166000
3000
本当にこれが拡張し 全ての部品にロボット工学を組み込めるでしょうか？
03:04
The next one questions that
72
169000
2000
次のロボットでは それを命題に
03:06
and looks at passive nature,
73
171000
2000
受動的な性質 もしくは
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
173000
3000
受動的に再構成プログラミング能力を獲得させようとしています
03:11
But it goes a step further,
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176000
2000
さらに一歩進んで
03:13
and it tries to have actual computation.
76
178000
2000
実際に演算能力を持たせようとしています
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
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180000
2000
これにコンピューティングの最も基本的な
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the digital logic gate,
78
182000
2000
要素であるデジタルロジックゲートを
03:19
directly into your parts.
79
184000
2000
部品の中に直接組み込んでいます
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
これがNANDゲートです
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
188000
2000
コンピューティングを行うゲートである
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
四面体が１つあり
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
192000
2000
２つ入力用の四面体があります
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
一方が部品を組み立てるユーザーの入力用に使われ
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
197000
3000
もう一方が前に設置された部品の入力用です
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
そして３次元空間上に出力を行います
03:38
So what this means
87
203000
2000
これが何を意味するかというと
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
205000
3000
ユーザーが部品の動作を指示することができるということです
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
これは前に行ったことと
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
ユーザーの指示を演算します
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
そしてこのように３次元空間を
03:49
so up or down.
92
214000
2000
上下に動き始めます
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
216000
3000
左側では 入力[１,１]は 出力０のため 下に向き
03:54
On the right-hand side,
94
219000
2000
右側では
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
221000
3000
入力[０,０]は 出力１のため 上に向かいます
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
これが本当に意味するのは
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
226000
2000
この構造物には 今や私たちが作りたい物の
04:03
of what we want to build.
98
228000
2000
設計図が含まれているということです
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
作り上げられるべき物の全ての情報が組み込まれているのです
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
これはつまり 自己複製のようなことが行えることを意味します
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
このようなものを私は 自己誘導複製と呼んでいます
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
これに完全な設計図が含まれているからです
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
エラーがあれば 一部を取り替えることができます
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
243000
3000
全ての局所情報は修復用に組み込まれています
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
従って例えば 平行して動作し データを読み込み
04:23
and can output at one to one.
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248000
2000
出力を行うようなことができるでしょう
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It's directly embedded; there's no external instructions.
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250000
2000
情報は直接組み込まれており 外部命令に依存しません
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
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252000
3000
最後にお見せするプロジェクトは Biased Chainsと呼びます
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
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255000
3000
これは おそらく受動的自己組織化システムにおける
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
最も面白い例であるといえます
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
再構築機能を持ち
04:37
and programmability
112
262000
2000
プログラミング要素があり
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
完全に受動的なシステムです
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
物体の鎖があるとします
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
それぞれの物体は全く同一であり
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
それらは偏っています
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
それぞれの鎖 もしくは物体は 左右に動こうとします
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
鎖の組み立ては 基本的にはプログラミングに相当します
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
それぞれのユニットに左に曲がるか 右に曲がるか伝えているのです
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
そして鎖を振ると
05:01
it then folds up
121
286000
2000
プログラムした
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
あらゆる構造に折り畳まれます
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
この場合は 螺旋ですし
05:08
or in this case,
124
293000
3000
この場合では
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
２つの正四面体が重なっています
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
このようにあらゆる
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
３次元形状 もしくは１次元 ２次元のものを
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
この鎖で受動的にプログラムすることができます
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
では これが示す未来とは何でしょうか？
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
私が思うに これによって
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
物理的構造や建築 機械に対し自己組織化や
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
313000
3000
複製 修復といった新たな可能性をもたらすと考えます
05:31
There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
これらに新しくプログラミング要素が付与され
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
コンピューティングの新しい可能性が生まれるのです
05:35
We'll have spatial computing.
135
320000
2000
空間コンピューティングが可能です
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
322000
2000
建築や橋 機械などあらゆる部品が
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all of our bricks could actually compute.
137
324000
2000
演算能力を持つことを想像してください
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That's amazing parallel and distributed computing power,
138
326000
2000
並列で分散的な驚くべき演算能力であり
05:43
new design possibilities.
139
328000
2000
新しいデザインの可能性が広がります
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So it's exciting potential for this.
140
330000
2000
このようにこれは素晴らしい潜在能力を持っています
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So I think these projects I've showed here
141
332000
2000
ご紹介したこれらのプロジェクトは
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
334000
2000
そんな未来に向けてのほんの小さな一歩です
05:51
if we implement these new technologies
143
336000
2000
これらの新しい技術を新たな自己組織化世界に
05:53
for a new self-assembling world.
144
338000
2000
向けて導入できればと考えます
05:55
Thank you.
145
340000
2000
ありがとうございました
05:57
(Applause)
146
342000
2000
（拍手）
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