TED2009
Robert Full: Learning from the gecko's tail
Robert Full: Czego nas uczy ogon gekona
Filmed:
Readability: 3.7
722,710 views
Biolog Robert Full bada gekona z jego samoprzylepnymi stopami i biegłością w sztuce wspinaczki. Nagrania w zwolnionym tempie ujawniają, że w ogonie gekona tkwi jeden z jego najbardziej niesamowitych talentów.
Robert Full - Biologist
Robert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering. Full bio
Robert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
Let me share with you today an original discovery.
0
0
5000
Podzielę się dziś ciekawym odkryciem.
00:23
But I want to tell it to you the way it really happened --
1
5000
3000
Opowiem też jak do niego doszło,
00:26
not the way I present it in a scientific meeting,
2
8000
2000
ale nie tak, jak na sympozjach,
00:28
or the way you'd read it in a scientific paper.
3
10000
3000
czy w magazynach naukowych.
00:31
It's a story about beyond biomimetics,
4
13000
3000
To opowieść od bioniki do dyscypliny,
00:34
to something I'm calling biomutualism.
5
16000
3000
którą nazywam biomutualizmem.
00:37
I define that as an association between biology and another discipline,
6
19000
3000
Jest to połączenie biologii z inną dyscypliną,
00:40
where each discipline reciprocally advances the other,
7
22000
4000
gdzie jedna dyscyplina wspiera drugą,
00:44
but where the collective discoveries that emerge are beyond any single field.
8
26000
4000
a wspólne odkrycia
przekraczają pojedyncze dziedziny.
przekraczają pojedyncze dziedziny.
00:48
Now, in terms of biomimetics,
9
30000
2000
W bionice,
00:50
as human technologies take on more of the characteristics of nature,
10
32000
3000
gdy technologia nabiera więcej cech naturalnych,
00:53
nature becomes a much more useful teacher.
11
35000
3000
natura staje się pomocnym nauczycielem.
00:56
Engineering can be inspired by biology
12
38000
2000
Inżynieria inspirowana jest biologią,
00:58
by using its principles and analogies when they're advantageous,
13
40000
3000
korzysta z jej zasad
01:01
but then integrating that with the best human engineering,
14
43000
3000
i łącząc je z osiągnięciami inżynierii
01:04
ultimately to make something actually better than nature.
15
46000
5000
produkuje coś lepszego niż natura.
01:09
Now, being a biologist, I was very curious about this.
16
51000
3000
Zainteresowało mnie to jako biologa.
01:12
These are gecko toes.
17
54000
2000
To palce gekona.
01:14
And we wondered how they use these bizarre toes
18
56000
2000
Zastanawialiśmy się, jak się ich używa,
01:16
to climb up a wall so quickly.
19
58000
2000
by tak szybko wspinać się na ściany.
01:18
We discovered it. And what we found was
20
60000
3000
Odkryliśmy, że gekony mają na palcach
01:21
that they have leaf-like structures on their toes,
21
63000
2000
struktury w kształcie liścia,
01:23
with millions of tiny hairs that look like a rug,
22
65000
3000
z milionami małych włosków.
01:26
and each of those hairs has the worst case of split-ends possible:
23
68000
3000
Każdy włos ma paskudny przypadek
rozdwojenia końcówek,
rozdwojenia końcówek,
01:29
about 100 to 1000 split ends that are nano-size.
24
71000
4000
100 do 1000 rozdwojeń w rozmiarze nano.
01:33
And the individual has 2 billion of these nano-size split ends.
25
75000
4000
Każdy osobnik ma 2 miliardy tych rozdwojeń.
01:37
They don't stick by Velcro or suction or glue.
26
79000
2000
Nie używają rzepów, przyssawek ani kleju.
01:39
They actually stick by intermolecular forces alone,
27
81000
3000
Przyczepiają się dzięki oddziaływaniom międzycząsteczkowym,
01:42
van der Waals forces.
28
84000
2000
oddziaływaniom van der Waalsa.
01:44
And I'm really pleased to report to you today
29
86000
2000
Dziś z dumą mogę ogłosić,
01:46
that the first synthetic self-cleaning, dry adhesive has been made.
30
88000
5000
że stworzono pierwszy syntetyczny,
suchy, samo-oczyszczający się klej.
suchy, samo-oczyszczający się klej.
01:51
From the simplest version in nature, one branch,
31
93000
3000
Z najprostszej naturalnej wersji,
01:54
my engineering collaborator, Ron Fearing, at Berkeley,
32
96000
3000
mój współpracownik, inżynier Ron Fearing,
01:57
had made the first synthetic version.
33
99000
3000
stworzył pierwszą wersję syntetyczną.
02:00
And so has my other incredible collaborator,
34
102000
2000
Kolejny mój współpracownik
02:02
Mark Cutkosky, at Stanford --
35
104000
2000
Mark Cutkosky na Stanford,
02:04
he made much larger hairs than the gecko,
36
106000
2000
stworzył włoski większe niż u gekona,
02:06
but used the same general principles.
37
108000
3000
ale według tych samych zasad.
02:09
And here is its first test.
38
111000
2000
Oto pierwszy test.
02:11
(Laughter)
39
113000
1000
(Śmiech)
02:12
That's Kellar Autumn, my former Ph.D. student,
40
114000
2000
To Kellar Autumn, mój dawny doktorant,
02:14
professor now at Lewis and Clark,
41
116000
2000
obecnie profesor na Lewis & Clark.
02:16
literally giving his first-born child up for this test.
42
118000
4000
Eksperymentuje na własnym pierworodnym dziecku.
02:20
(Laughter)
43
122000
1000
(Śmiech)
02:21
More recently, this happened.
44
123000
2000
A ostatnio to.
02:23
Man: This the first time someone has actually climbed with it.
45
125000
3000
Mężczyzna: Pierwszy raz ktoś się z tym wspiął.
02:26
Narrator: Lynn Verinsky, a professional climber,
46
128000
2000
Narrator: Zawodowa alpinistka Lynn Verinsky
02:28
who appeared to be brimming with confidence.
47
130000
2000
wydaje się pełna zaufania.
02:30
Lynn Verinsky: Honestly, it's going to be perfectly safe. It will be perfectly safe.
48
132000
3000
Lynn Verinsky: To całkowicie bezpieczne.
02:33
Man: How do you know?
49
135000
2000
Mężczyzna: Skąd wiesz?
Lynn Verinsky: Ubezpieczenie OC. (Śmiech)
Lynn Verinsky: Ubezpieczenie OC. (Śmiech)
02:35
Lynn Verinsky: Because of liability insurance. (Laughter)
50
137000
2000
Mężczyzna: Skąd wiesz?
Lynn Verinsky: Ubezpieczenie OC. (Śmiech)
Lynn Verinsky: Ubezpieczenie OC. (Śmiech)
02:37
Narrator: With a mattress below and attached to a safety rope,
51
139000
2000
Narrator: Zabezpieczona materacem i liną,
Lynn rozpoczęła 18-metrową wspinaczkę.
Lynn rozpoczęła 18-metrową wspinaczkę.
02:39
Lynn began her 60-foot ascent.
52
141000
3000
Narrator: Zabezpieczona materacem i liną,
Lynn rozpoczęła 18-metrową wspinaczkę.
Lynn rozpoczęła 18-metrową wspinaczkę.
02:42
Lynn made it to the top in a perfect pairing
53
144000
3000
Weszła na szczyt,
idealnie łącząc Hollywood i naukę.
idealnie łącząc Hollywood i naukę.
02:45
of Hollywood and science.
54
147000
3000
Weszła na szczyt,
idealnie łącząc Hollywood i naukę.
idealnie łącząc Hollywood i naukę.
02:48
Man: So you're the first human being to officially emulate a gecko.
55
150000
3000
Mężczyzna: Jesteś pierwszą osobą
naśladującą gekona.
naśladującą gekona.
02:51
Lynn Verinsky: Ha! Wow. And what a privilege that has been.
56
153000
6000
Lynn Verinsky: Nieźle. Co za zaszczyt.
02:57
Robert Full: That's what she did on rough surfaces.
57
159000
2000
Robert Full: To była chropowata powierzchnia,
02:59
But she actually used these on smooth surfaces --
58
161000
2000
lecz palety wypróbowano także
na gładkich powierzchniach.
na gładkich powierzchniach.
03:01
two of them -- to climb up, and pull herself up.
59
163000
2000
lecz palety wypróbowano także
na gładkich powierzchniach.
na gładkich powierzchniach.
03:03
And you can try this in the lobby,
60
165000
2000
Spróbujcie sami w lobby.
03:05
and look at the gecko-inspired material.
61
167000
4000
Obejrzycie tworzywo inspirowane gekonem.
03:09
Now the problem with the robots doing this
62
171000
2000
Robotom, które używają tego tworzywa.
03:11
is that they can't get unstuck,
63
173000
2000
trudno się odczepić.
03:13
with the material.
64
175000
2000
trudno się odczepić.
03:15
This is the gecko's solution. They actually peel their toes away
65
177000
3000
Tak robi to gekon. Gdy wbiega po ścianie,
03:18
from the surface, at high rates,
66
180000
2000
błyskawicznie odlepia palce.
03:20
as they run up the wall.
67
182000
2000
błyskawicznie odlepia palce.
03:22
Well I'm really excited today to show you
68
184000
3000
Dziś mogę zaprezentować
03:25
the newest version of a robot, Stickybot,
69
187000
3000
najnowszą wersję robota, Stickybot,
03:28
using a new hierarchical dry adhesive.
70
190000
3000
używającego hierarchicznego,
03:31
Here is the actual robot.
71
193000
3000
suchego tworzywa samoprzylepnego. Oto on.
03:37
And here is what it does.
72
199000
3000
A oto jak działa. Przyjrzyjcie się,
03:45
And if you look,
73
207000
2000
A oto jak działa. Przyjrzyjcie się,
03:47
you can see that it uses
74
209000
3000
korzysta z techniki odlepiania palców,
03:50
the toe peeling,
75
212000
2000
korzysta z techniki odlepiania palców,
03:52
just like the gecko does.
76
214000
2000
tak jak gekon.
03:56
If we can show some of the video, you can see it climbing up the wall.
77
218000
3000
Na filmie widać, jak wspina się po ścianie.
03:59
(Applause)
78
221000
2000
(Brawa)
04:01
There it is.
79
223000
2000
Proszę bardzo.
04:03
And now it can go on other surfaces because of the new adhesive
80
225000
3000
Może poruszać się po innych powierzchniach
04:06
that the Stanford group was able to do
81
228000
3000
dzięki nowemu tworzywu,
04:09
in designing this incredible robot.
82
231000
3000
które wynalazła grupa ze Stanford.
04:12
(Applause)
83
234000
3000
(Brawa)
04:15
Oh. One thing I want to point out is, look at Stickybot.
84
237000
3000
Chciałbym coś podkreślić.
04:18
You see something on it. It's not just to look like a gecko.
85
240000
4000
Ma ogon nie tylko po to,
04:22
It has a tail. And just when you think you've figured out nature,
86
244000
3000
by upodobnić się do gekona.
04:25
this kind of thing happens.
87
247000
2000
Już zdawało się, że rozgryźliśmy naturę.
04:27
The engineers told us, for the climbing robots,
88
249000
2000
Inżynierowie powiedzieli, że bez ogonów
04:29
that, if they don't have a tail,
89
251000
2000
Inżynierowie powiedzieli, że bez ogonów
04:31
they fall off the wall.
90
253000
2000
roboty będą spadać ze ścian.
04:33
So what they did was they asked us
91
255000
2000
Zadali nam ważne pytanie.
04:35
an important question.
92
257000
2000
Zadali nam ważne pytanie.
04:37
They said, "Well, it kind of looks like a tail."
93
259000
4000
Powiedzieli: "To wygląda jak ogon,
04:41
Even though we put a passive bar there.
94
263000
2000
choć to tylko bierny pręt.
04:43
"Do animals use their tails when they climb up walls?"
95
265000
3000
Czy zwierzęta używają ogonów przy wspinaniu?"
04:46
What they were doing was returning the favor,
96
268000
2000
Oddali nam przysługę,
04:48
by giving us a hypothesis to test,
97
270000
3000
dając do przetestowania hipotezę,
04:51
in biology, that we wouldn't have thought of.
98
273000
3000
której byśmy w biologii nie postawili.
04:54
So of course, in reality, we were then panicked,
99
276000
3000
Spanikowaliśmy, bo jako biolodzy
04:57
being the biologists, and we should know this already.
100
279000
2000
powinniśmy byli to wiedzieć.
04:59
We said, "Well, what do tails do?"
101
281000
2000
Pomyśleliśmy, do czego jest ogon.
05:01
Well we know that tails store fat, for example.
102
283000
3000
Do magazynowania tłuszczu.
05:04
We know that you can grab onto things with them.
103
286000
3000
Do łapania się różnych rzeczy.
05:07
And perhaps it is most well known
104
289000
2000
I, co oczywiste, do zapewniania równowagi.
05:09
that they provide static balance.
105
291000
3000
I, co oczywiste, do zapewniania równowagi.
05:12
(Laughter)
106
294000
1000
(Śmiech)
05:13
It can also act as a counterbalance.
107
295000
3000
Ogon stanowi też przeciwwagę.
05:16
So watch this kangaroo.
108
298000
3000
Patrzcie na kangura.
05:19
See that tail? That's incredible!
109
301000
2000
Widzicie ogon? Niesamowite!
05:21
Marc Raibert built a Uniroo hopping robot.
110
303000
4000
Marc Raibert zbudował skaczącego robota, Uniroo.
05:25
And it was unstable without its tail.
111
307000
3000
Bez ogona był niestabilny.
05:31
Now mostly tails limit maneuverability,
112
313000
2000
Ogony zmniejszają ruchliwość,
05:33
like this human inside this dinosaur suit.
113
315000
4000
jak u osoby w kostiumie dinozaura.
05:37
(Laughter)
114
319000
1000
(Śmiech)
05:38
My colleagues actually went on to test this limitation,
115
320000
4000
Moi koledzy badali to ograniczenie.
05:42
by increasing the moment of inertia of a student, so they had a tail,
116
324000
4000
Zwiększyli moment bezwładności studenta,
05:46
and running them through and obstacle course,
117
328000
2000
dając mu ogon i każąc biec slalomem.
05:48
and found a decrement in performance,
118
330000
2000
Ogon pogarszał wyniki,
05:50
like you'd predict.
119
332000
3000
zgodnie z przypuszczeniem.
05:53
(Laughter)
120
335000
1000
(Śmiech)
05:54
But of course, this is a passive tail.
121
336000
3000
To jednak nieruchomy ogon.
05:57
And you can also have active tails.
122
339000
2000
A są też ruchome.
05:59
And when I went back to research this, I realized
123
341000
2000
Badając to odkryłem,
06:01
that one of the great TED moments in the past,
124
343000
2000
że na jednej z poprzednich konferencji TED
06:03
from Nathan,
125
345000
2000
Nathan mówił o ruchomych ogonach.
06:05
we've talked about an active tail.
126
347000
2000
Nathan mówił o ruchomych ogonach.
06:07
Video: Myhrvold thinks tail-cracking dinosaurs
127
349000
2000
Film: Myhrvold sądzi, że dinozaury machały ogonami
06:09
were interested in love, not war.
128
351000
5000
z miłości, nie ze złości.
06:14
Robert Full: He talked about the tail being a whip for communication.
129
356000
3000
Robert Full: Ogony służyły do porozumiewania się,
06:17
It can also be used in defense.
130
359000
4000
albo do obrony. Bardzo potężne.
06:21
Pretty powerful.
131
363000
2000
albo do obrony. Bardzo potężne.
06:23
So we then went back and looked at the animal.
132
365000
2000
Przyjrzeliśmy się, jak gekon wbiega po ścianie.
06:25
And we ran it up a surface.
133
367000
2000
Przyjrzeliśmy się, jak gekon wbiega po ścianie.
06:27
But this time what we did is we put a slippery patch
134
369000
2000
Dodaliśmy śliski pas, oznaczony na żółto.
06:29
that you see in yellow there.
135
371000
2000
Dodaliśmy śliski pas, oznaczony na żółto.
06:31
And watch on the right what the animal is doing with its tail
136
373000
4000
Spójrzcie, co robi z ogonem,
06:35
when it slips. This is slowed down 10 times.
137
377000
2000
kiedy się ślizga.
06:37
So here is normal speed.
138
379000
2000
Normalną prędkość zwolniliśmy 10 razy.
06:39
And watch it now slip,
139
381000
2000
Normalną prędkość zwolniliśmy 10 razy.
06:41
and see what it does with its tail.
140
383000
2000
Patrzcie, co robi z ogonem, kiedy się ślizga.
06:46
It has an active tail that functions as a fifth leg,
141
388000
2000
Ogon działa jak piąta noga, dodaje stabilności.
06:48
and it contributes to stability.
142
390000
2000
Ogon działa jak piąta noga, dodaje stabilności.
06:50
If you make it slip a huge amount, this is what we discovered.
143
392000
4000
A oto co robi, gdy bardzo się poślizgnie. Niesamowite.
06:57
This is incredible.
144
399000
2000
A oto co robi, gdy bardzo się poślizgnie. Niesamowite.
06:59
The engineers had a really good idea.
145
401000
3000
Inżynierowie mieli świetny pomysł.
07:02
And then of course we wondered,
146
404000
2000
Zastanawialiśmy się jednak, jak to wygląda.
07:04
okay, they have an active tail, but let's picture them.
147
406000
2000
Zastanawialiśmy się jednak, jak to wygląda.
07:06
They're climbing up a wall, or a tree.
148
408000
3000
Gekon wspina się na ścianę czy drzewo.
07:09
And they get to the top and let's say there's some leaves there.
149
411000
3000
Wchodzi na szczyt z liśćmi.
07:12
And what would happen if they climbed on the underside of that leaf,
150
414000
3000
A gdyby wszedł na liść od spodu,
07:15
and there was some wind, or we shook it?
151
417000
3000
i zatrząsłby nim wiatr?
07:18
And we did that experiment, that you see here.
152
420000
3000
Zrobiliśmy eksperyment.
07:21
(Applause)
153
423000
1000
(Brawa)
07:22
And this is what we discovered.
154
424000
2000
Oto, co odkryliśmy.
07:24
Now that's real time. You can't see anything.
155
426000
2000
W czasie rzeczywistym nic nie widać, więc zwolnimy.
07:26
But there it is slowed down.
156
428000
2000
W czasie rzeczywistym nic nie widać, więc zwolnimy.
07:30
What we discovered was the world's fastest air-righting response.
157
432000
3000
To najszybszy odruch prostowania się w powietrzu.
07:33
For those of you who remember your physics, that's a zero-angular-momentum
158
435000
2000
Zerowy moment pędu, jeśli pamiętacie z fizyki.
07:35
righting response. But it's like a cat.
159
437000
2000
Jak kot, który podczas upadku przekręca tułów.
07:37
You know, cats falling. Cats do this. They twist their bodies.
160
439000
3000
Jak kot, który podczas upadku przekręca tułów.
07:40
But geckos do it better.
161
442000
2000
Gekony robią to lepiej. Używają ruchomego ogona,
07:42
And they do it with their tail.
162
444000
3000
Gekony robią to lepiej. Używają ruchomego ogona,
07:45
So they do it with this active tail as they swing around.
163
447000
3000
którym machają podczas obrotu.
07:48
And then they always land in the sort of superman skydiving posture.
164
450000
4000
Zawsze lądują jak Superman-spadochroniarz.
07:54
Okay, now we wondered, if we were right,
165
456000
2000
Jeśli to prawda, sprawdziłoby się to też u robota.
07:56
we should be able to test this in a physical model, in a robot.
166
458000
3000
Jeśli to prawda, sprawdziłoby się to też u robota.
07:59
So for TED we actually built a robot,
167
461000
2000
Zbudowaliśmy więc robota, prototyp z ogonem.
08:01
over there, a prototype, with the tail.
168
463000
3000
Zbudowaliśmy więc robota, prototyp z ogonem.
08:04
And we're going to attempt the first air-righting response
169
466000
2000
Wypróbujmy odruch prostowania się
u robota z ogonem.
u robota z ogonem.
08:06
in a tail, with a robot.
170
468000
2000
Wypróbujmy odruch prostowania się
u robota z ogonem.
u robota z ogonem.
08:08
If we could have the lights on it.
171
470000
2000
Skierujmy tu światła. Proszę bardzo.
08:10
Okay, there it goes.
172
472000
5000
Skierujmy tu światła. Proszę bardzo.
08:15
And show the video.
173
477000
2000
Teraz nagranie.
08:20
There it is.
174
482000
2000
Proszę bardzo.
08:22
And it works just like it does in the animal.
175
484000
3000
Tak samo, jak u zwierzęcia.
08:25
So all you need is a swing of the tail to right yourself.
176
487000
4000
Wystarczy ruch ogona, by się wyprostować.
08:29
(Applause)
177
491000
2000
(Brawa)
08:31
Now, of course, we were normally frightened
178
493000
2000
Mieliśmy pewne obawy,
08:33
because the animal has no gliding adaptations,
179
495000
2000
bo gekon nie jest przystosowany do szybowania.
08:35
so we thought, "Oh that's okay. We'll put it in a vertical wind tunnel.
180
497000
4000
Wsadziliśmy go pionowego tunelu aerodynamicznego.
08:39
We'll blow the air up, we'll give it a landing target, a tree trunk,
181
501000
3000
Cel do lądowania umieściliśmy
08:42
just outside the plexi-glass enclosure, and see what it does.
182
504000
4000
zaraz za ogrodzeniem z pleksiglasu.
08:46
(Laughter)
183
508000
1000
(Śmiech)
08:47
So we did. And here is what it does.
184
509000
3000
Oto co robi.
08:50
So the wind is coming from the bottom. This is slowed down 10 times.
185
512000
5000
Wiatr wieje z dołu. To 10 razy zwolniony film.
08:55
It does an equilibrium glide. Highly controlled.
186
517000
4000
Robi bardzo wyważony ślizg równoważący.
08:59
This is sort of incredible. But actually it's quite beautiful,
187
521000
3000
To niesamowite, ale też pięknie wychodzi na zdjęciu.
09:02
when you take a picture of it.
188
524000
3000
To niesamowite, ale też pięknie wychodzi na zdjęciu.
09:05
And it's better than that, it -- just in the slide -- maneuvers in mid-air.
189
527000
5000
Podczas ślizgu manewruje w powietrzu.
09:10
And the way it does it, is it takes its tail
190
532000
2000
Macha ogonem, by skręcić w prawo lub w lewo.
09:12
and it swings it one way to yaw left, and it swings its other way to yaw right.
191
534000
4000
Macha ogonem, by skręcić w prawo lub w lewo.
09:16
So we can maneuver this way.
192
538000
2000
Możemy tak manewrować.
09:18
And then -- we had to film this several times to believe this --
193
540000
3000
Musieliśmy kręcić kilka razy, żeby uwierzyć.
09:21
it also does this. Watch this.
194
543000
3000
Wyszło coś takiego, zobaczcie.
09:24
It oscillates its tail up and down like a dolphin.
195
546000
2000
Macha ogonem jak delfin. Płynie w powietrzu.
09:26
It can actually swim through the air.
196
548000
3000
Macha ogonem jak delfin. Płynie w powietrzu.
09:29
But watch its front legs. Can you see what they are doing?
197
551000
5000
Spójrzcie na przednie nogi.
09:34
What does that mean for the origin of flapping flight?
198
556000
3000
Czy stąd wziął się pomysł lotu za pomocą machania?
09:37
Maybe it's evolved from coming down from trees,
199
559000
3000
Może źródłem było spadanie z drzew
09:40
and trying to control a glide.
200
562000
2000
i próba kontroli ślizgu?
09:42
Stay tuned for that.
201
564000
2000
Ciąg dalszy nastąpi.
09:44
(Laughter)
202
566000
2000
(Śmiech)
09:46
So then we wondered, "Can they actually maneuver with this?"
203
568000
3000
Zastanawialiśmy się, czy mogą dzięki temu sterować.
09:49
So there is the landing target. Could they steer towards it
204
571000
3000
Czy te predyspozycje pozwolą im trafić do celu?
09:52
with these capabilities? Here it is in the wind tunnel.
205
574000
2000
Tu mamy tunel powietrzny.
09:54
And it certainly looks like it.
206
576000
2000
Wydaje się, że tak. Lepiej to widać od dołu.
09:56
You can see it even better from down on top.
207
578000
3000
Wydaje się, że tak. Lepiej to widać od dołu.
09:59
Watch the animal.
208
581000
2000
Spójrzcie.
10:02
Definitely moving towards the landing target.
209
584000
2000
Zbliża się do celu.
10:04
Watch the whip of its tail as it does it. Look at that.
210
586000
4000
Patrzcie na ruch ogona. Niesamowite.
10:08
It's unbelievable.
211
590000
2000
Patrzcie na ruch ogona. Niesamowite.
10:10
So now we were really confused,
212
592000
2000
To nas zdezorientowało,
10:12
because there are no reports of it gliding.
213
594000
2000
bo nic nie wiadomo o takim szybowaniu.
10:14
So we went, "Oh my god, we have to go to the field,
214
596000
2000
Trzeba było to sprawdzić w naturze.
10:16
and see if it actually does this."
215
598000
2000
Trzeba było to sprawdzić w naturze.
10:18
Completely opposite of the way you'd see it on a nature film, of course.
216
600000
3000
W odróżnieniu od filmów przyrodniczych.
10:21
We wondered, "Do they actually glide in nature?"
217
603000
3000
Czy w naturze gekony naprawdę szybują?
10:24
Well we went to the forests of Singapore and Southeast Asia.
218
606000
2000
Pojechaliśmy do lasów Singapuru i Azji.
10:26
And the next video you see is the first time we've showed this.
219
608000
2000
Pierwszy raz pokazuję ten film.
10:28
This is the actual video -- not staged, a real research video --
220
610000
3000
Jest autentyczny, bez inscenizacji.
10:31
of animal gliding down. There is a red trajectory line.
221
613000
3000
Czerwona linia trajektorii szybowania.
10:34
Look at the end to see the animal.
222
616000
2000
Na jej końcu zwierzę.
10:36
But then as it gets closer to the tree,
223
618000
2000
Kiedy zbliża się do drzewa,
10:38
look at the close-up. And see if you can see it land.
224
620000
3000
czy widzicie, jak ląduje?
10:42
So there it comes down. There is a gecko at the end of that trajectory line.
225
624000
3000
Zbliża się. Gekon jest na końcu tej linii.
10:45
You see it there? There? Watch it come down.
226
627000
2000
Patrzcie jak się zbliża. Widzicie lądowanie?
10:47
Now watch up there and you can see the landing. Did you see it hit?
227
629000
3000
Patrzcie jak się zbliża. Widzicie lądowanie?
10:50
It actually uses its tail too,
228
632000
2000
Też używa ogona, tak samo jak w laboratorium.
10:52
just like we saw in the lab.
229
634000
3000
Też używa ogona, tak samo jak w laboratorium.
10:55
So now we can continue this mutualism
230
637000
4000
Mutualizm trwa; zasugerowaliśmy inżynierom
10:59
by suggesting that they can make an active tail.
231
641000
3000
stworzenie aktywnego ogona.
11:02
And here is the first active tail, in the robot,
232
644000
5000
Oto pierwszy taki ogon u robota
11:07
made by Boston Dynamics.
233
649000
3000
zbudowanego przez Boston Dynamics.
11:10
So to conclude, I think we need to build biomutualisms, like I showed,
234
652000
4000
Uważam, że należy pracować na biomutualizmem.
11:14
that will increase the pace of basic discovery in their application.
235
656000
3000
Zwiększy to szybkość odkryć.
11:17
To do this though, we need to redesign education in a major way,
236
659000
3000
Trzeba fundamentalnie zmienić system edukacji,
11:20
to balance depth with interdisciplinary communication,
237
662000
3000
by zrównoważyć specjalizację z interdyscyplinarnością.
11:23
and explicitly train people how to contribute to, and benefit from other disciplines.
238
665000
5000
Uczyć, jak rozwijać inne dyscypliny
i jak z nich czerpać.
i jak z nich czerpać.
11:28
And of course you need the organisms and the environment to do it.
239
670000
4000
Potrzeba do tego chętnych i środowiska.
11:32
That is, whether you care about security, search and rescue or health,
240
674000
3000
Czy to w ochronie, ratownictwie czy zdrowiu,
11:35
we must preserve nature's designs,
241
677000
2000
należy zachować wzory natury, albo zginą na zawsze.
11:37
otherwise these secrets will be lost forever.
242
679000
3000
należy zachować wzory natury, albo zginą na zawsze.
11:40
And from what I heard from our new president,
243
682000
4000
Po wystąpieniu naszego nowego prezydenta
jestem optymistą.
jestem optymistą.
11:44
I'm very optimistic. Thank you.
244
686000
2000
Dziękuję.
11:46
(Applause)
245
688000
2000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Robert Full - BiologistRobert Full studies cockroach legs and gecko feet. His research is helping build tomorrow's robots, based on evolution's ancient engineering.
Why you should listen
UC Berkeley biologist Robert Full is fascinated by the motion of creatures like cockroaches, crabs and geckos having many legs, unusual feet or talented tails. He has led an effort to demonstrate the value of learning from Nature by the creating interdisciplinary collaborations of biologists, engineers, mathematicians and computer scientists from academia and industry. He founded CiBER, the Center for interdisciplinary Bio-inspiration in Education and Research, and the Poly-PEDAL Laboratory, which studies the Performance, Energetics and Dynamics of Animal Locomotion (PEDAL) in many-footed creatures (Poly).
His research shows how studying a diversity of animals leads to the discovery of general principles which inspire the design of novel circuits, artificial muscles, exoskeletons, versatile scampering legged search-and-rescue robots and synthetic self-cleaning dry adhesives based on gecko feet. He is passionate about discovery-based education leading to innovation -- and he even helped Pixar’s insect animations in the film A Bug's Life.
Robert Full | Speaker | TED.com