ABOUT THE SPEAKER
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.

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 >>

More profile about the speaker
Carlo Ratti | Speaker | TED.com
TED2011

Carlo Ratti: Architecture that senses and responds

Carlo Ratti: Arquitetura que sente e reage

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Com a sua equipa do SENSEable City Lab, Carlo Ratti, professor do MIT, faz coisas interessantes captando os dados que criamos. Extrai conjuntos de informação passiva — como as chamadas que fazemos e o lixo que deitamos fora — para criar visualizações surpreendentes da vida citadina. Com a sua equipa, cria fascinantes ambientes interativos a partir da água em movimento e de luz voadora, movidos por simples gestos captados por sensores.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Good afternoontarde, everybodytodo mundo.
0
0
2000
Boa tarde a todos.
00:17
I've got something to showexposição you.
1
2000
3000
Tenho uma coisa para vos mostrar.
00:37
(LaughterRiso)
2
22000
2000
(Risos)
00:39
Think about this as a pixelpixel, a flyingvôo pixelpixel.
3
24000
3000
Pensem nisto como se fosse um píxel,
um píxel voador.
00:42
This is what we call, in our lablaboratório, sensiblesensível designdesenhar.
4
27000
3000
Isto é o que, no nosso laboratório,
chamamos "design" sensível.
00:45
Let me tell you a bitpouco about it.
5
30000
2000
Vou falar um pouco sobre isto.
00:47
Now if you take this picturecenário -- I'm ItalianItaliano originallyoriginalmente,
6
32000
3000
Olhem para esta fotografia
— sou italiano e, em Itália,
todos o rapazes
00:50
and everycada boyGaroto in ItalyItália growscresce up
7
35000
2000
00:52
with this picturecenário on the wallparede of his bedroomquarto --
8
37000
2000
têm esta imagem na parede do quarto.
00:54
but the reasonrazão I'm showingmostrando you this
9
39000
2000
Mas estou a mostrar-vos isto
00:56
is that something very interestinginteressante
10
41000
2000
porque aconteceu
uma coisa muito interessante
00:58
happenedaconteceu in FormulaFórmula 1 racingcompetindo
11
43000
2000
nas corridas de Fórmula 1,
nas últimas décadas.
01:00
over the pastpassado couplecasal of decadesdécadas.
12
45000
2000
01:02
Now some time agoatrás,
13
47000
2000
Há uns tempos,
se quiséssemos ganhar
uma corrida da Fórmula 1
01:04
if you wanted to winganhar a FormulaFórmula 1 racecorrida,
14
49000
2000
01:06
you take a budgetdespesas, and you betaposta your budgetdespesas
15
51000
2000
arranjávamos um orçamento
e apostá-lo-íamos
01:08
on a good drivermotorista and a good carcarro.
16
53000
3000
num bom condutor e num bom carro.
01:11
And if the carcarro and the drivermotorista were good enoughsuficiente, then you'dvocê gostaria winganhar the racecorrida.
17
56000
3000
Se o carro e o condutor fossem
bastante bons, ele ganharia a corrida.
01:14
Now todayhoje, if you want to winganhar the racecorrida,
18
59000
2000
Hoje em dia, se quisermos
ganhar a corrida,
01:16
actuallyna realidade you need alsoAlém disso something like this --
19
61000
3000
também precisamos duma coisa
01:19
something that monitorsmonitores the carcarro in realreal time,
20
64000
3000
que acompanhe o carro em tempo real,
01:22
has a fewpoucos thousandmil sensorssensores
21
67000
2000
tenha uns milhares de sensores
01:24
collectingcoletando informationem formação from the carcarro,
22
69000
2000
a recolher as informações do carro,
01:26
transmittingtransmissão de this informationem formação into the systemsistema,
23
71000
3000
a transmitir essas informações
para o sistema,
01:29
and then processingem processamento it
24
74000
2000
a processá-las e a usá-las
01:31
and usingusando it in orderordem to go back to the carcarro with decisionsdecisões
25
76000
3000
para regressar ao carro com decisões
01:34
and changingmudando things in realreal time
26
79000
2000
e mudar as coisas em tempo real
01:36
as informationem formação is collectedcoletado.
27
81000
2000
à medida que as informações
são compiladas,
01:38
This is what, in engineeringEngenharia termstermos,
28
83000
2000
Em termos de engenharia,
01:40
you would call a realreal time controlao controle systemsistema.
29
85000
3000
chamar-lhe-íamos um sistema
de controlo em tempo real.
01:43
And basicallybasicamente, it's a systemsistema madefeito of two componentscomponentes --
30
88000
3000
Basicamente, é um sistema
feito por dois componentes,
01:46
a sensingde detecção and an actuatingde actuação componentcomponente.
31
91000
2000
um componente sensível e outro atuante.
01:48
What is interestinginteressante todayhoje
32
93000
2000
O que é interessante hoje em dia
01:50
is that realreal time controlao controle systemssistemas
33
95000
2000
é que os sistemas
de controlo em tempo real
01:52
are startinginiciando to enterentrar into our livesvidas.
34
97000
3000
estão a começar a entrar na nossa vida.
01:55
Our citiescidades, over the pastpassado fewpoucos yearsanos,
35
100000
3000
As nossas cidades, nos últimos anos
01:58
just have been blanketedcoberta
36
103000
2000
foram cobertas com redes, eletrónica.
02:00
with networksredes, electronicseletrônicos.
37
105000
2000
02:02
They're becomingtornando-se like computerscomputadores in openaberto airar.
38
107000
2000
Estão a tornar-se como
que computadores ao ar livre.
02:04
And, as computerscomputadores in openaberto airar,
39
109000
2000
Como computadores ao ar livre,
02:06
they're startinginiciando to respondresponder in a differentdiferente way
40
111000
2000
estão a responder de modo diferente
02:08
to be ablecapaz to be sensedsentiu and to be actuatedatuada.
41
113000
3000
para que possamos detetá-las
e atuar sobre elas.
02:11
If we fixconsertar citiescidades, actuallyna realidade it's a biggrande dealacordo.
42
116000
2000
Se repararmos as cidades,
será um grande feito.
02:13
Just as an asidea parte, de lado, I wanted to mentionmenção,
43
118000
2000
Só um aparte, eu queria mencionar
02:15
citiescidades are only two percentpor cento of the Earth'sDo terra crustcrosta,
44
120000
4000
que as cidades representam
apenas 2% da crosta terrestre,
02:19
but they are 50 percentpor cento of the world'sos mundos populationpopulação.
45
124000
3000
mas aglomeram 50% da população mundial.
02:22
They are 75 percentpor cento of the energyenergia consumptionconsumo --
46
127000
3000
Correspondem a 75%
do consumo energético
02:25
up to 80 percentpor cento of COCO2 emissionsEmissões.
47
130000
3000
e a mais de 80% da emissão de CO2.
02:28
So if we're ablecapaz to do something with citiescidades, that's a biggrande dealacordo.
48
133000
3000
Por isso, se conseguirmos atuar sobre
as cidades, será um grande feito.
02:31
BeyondAlém da citiescidades,
49
136000
2000
Para além das cidades,
02:33
all of this sensingde detecção and actuatingde actuação
50
138000
3000
toda esta deteção e atuação
02:36
is enteringentrando our everydaytodo dia objectsobjetos.
51
141000
2000
está a entrar nos nossos objetos diários.
02:38
That's from an exhibitionexibição that
52
143000
2000
Isto faz parte de uma exposição
02:40
PaolaPaola AntonelliAntonelli is organizingorganizando
53
145000
2000
que a Paola Antonelli está a organizar
02:42
at MoMAMoMA latermais tarde this yearano, duringdurante the summerverão.
54
147000
2000
no MoMA no final deste ano,
durante o Verão.
02:44
It's calledchamado "Talk to Me."
55
149000
2000
Chama-se "Talk to Me".
02:46
Well our objectsobjetos, our environmentmeio Ambiente
56
151000
2000
Os nossos objetos, o nosso ambiente,
02:48
is startinginiciando to talk back to us.
57
153000
2000
estão a começar a responder-nos.
02:50
In a certaincerto sensesentido, it's almostquase as if everycada atomátomo out there
58
155000
3000
Num certo sentido, é quase como
se todos os átomos existentes
02:53
were becomingtornando-se bothambos a sensorsensor and an actuatoratuador.
59
158000
3000
estivessem a tornar-se simultaneamente
num sensor e num atuador.
02:56
And that is radicallyradicalmente changingmudando the interactioninteração we have as humanshumanos
60
161000
3000
Isto está a mudar radicalmente
as nossas interações com o ambiente.
02:59
with the environmentmeio Ambiente out there.
61
164000
2000
03:01
In a certaincerto sensesentido,
62
166000
2000
De certa forma, é quase como
o velho sonho de Miguel Ângelo.
03:03
it's almostquase as if the oldvelho dreamSonhe of MichelangeloMichelangelo ...
63
168000
3000
03:06
you know, when MichelangeloMichelangelo sculptedesculpido the MosesMoisés,
64
171000
2000
Diz-se que, quando
Miguel Ângelo esculpiu Moisés,
03:08
at the endfim it said that he tooktomou the hammermartelo, threwjogou it at the MosesMoisés --
65
173000
3000
no final, pegou no martelo
e atirou-o a Moisés
03:11
actuallyna realidade you can still see a smallpequeno chiplasca underneathpor baixo --
66
176000
3000
— ainda podemos ver
uma pequena fissura por baixo —
03:14
and said, shoutedgritou:,
67
179000
2000
e gritou:
03:16
"PerchPoleiroé nonNão parliParli? Why don't you talk?"
68
181000
2000
"Perché non parli?
Porque é que não falas?"
03:18
Well todayhoje, for the first time,
69
183000
2000
Hoje, pela primeira vez,
03:20
our environmentmeio Ambiente is startinginiciando to talk back to us.
70
185000
3000
o ambiente está a começar
a falar connosco.
03:23
And I'll showexposição just a fewpoucos examplesexemplos --
71
188000
2000
Vou mostrar só alguns exemplos,
03:25
again, with this ideaidéia of sensingde detecção our environmentmeio Ambiente and actuatingde actuação it.
72
190000
3000
mais uma vez, com esta ideia de detetar
o nosso ambiente e atuar sobre ele.
03:28
Let's startinginiciando with sensingde detecção.
73
193000
3000
Comecemos com a deteção.
03:31
Well, the first projectprojeto I wanted to sharecompartilhar with you
74
196000
2000
O primeiro projeto
que queria partilhar convosco
03:33
is actuallyna realidade one of the first projectsprojetos by our lablaboratório.
75
198000
3000
foi um dos primeiros projetos
do nosso laboratório.
03:36
It was fourquatro and a halfmetade yearsanos agoatrás in ItalyItália.
76
201000
3000
Aconteceu há quatro anos e meio,
na Itália.
03:39
And what we did there
77
204000
2000
Nessa altura, usámos um novo tipo de rede
03:41
was actuallyna realidade use a newNovo typetipo of networkrede at the time
78
206000
2000
que tinha sido instalada em todo o mundo
03:43
that had been deployedimplantado all acrossatravés the worldmundo --
79
208000
2000
03:45
that's a cellphonecelular networkrede --
80
210000
2000
— uma rede de telemóveis —
03:47
and use anonymousanônimo and aggregatedagregados informationem formação from that networkrede,
81
212000
2000
e usámos a informação anónima
e agregada dessa rede,
03:49
that's collectedcoletado anywayde qualquer forma by the operatoroperador,
82
214000
2000
que seria, de qualquer forma,
recolhida pela operadora
03:51
in orderordem to understandCompreendo
83
216000
2000
de forma a compreender
como funciona a cidade.
03:53
how the citycidade workstrabalho.
84
218000
2000
03:55
The summerverão was a luckypor sorte summerverão -- 2006.
85
220000
3000
Esse verão foi um verão sortudo — 2006.
03:58
It's when ItalyItália wonGanhou the soccerfutebol WorldMundo CupCopa.
86
223000
3000
Foi quando a Itália ganhou
o campeonato do mundo de futebol.
04:01
Some of you mightpoderia rememberlembrar, it was ItalyItália and FranceFrança playingjogando,
87
226000
3000
Devem lembrar-se,
a Itália estava a jogar contra França,
04:04
and then ZidaneZidane at the endfim, the headbuttheadbutt.
88
229000
2000
e depois o Zidane no final, a cabeçada.
04:06
And anywayde qualquer forma, ItalyItália wonGanhou at the endfim.
89
231000
2000
De qualquer forma,
a Itália acabou por ganhar.
04:08
(LaughterRiso)
90
233000
2000
(Risos)
04:10
Now look at what happenedaconteceu that day
91
235000
2000
Vejam o que aconteceu nesse dia
04:12
just by monitoringmonitoramento activityatividade
92
237000
2000
só pela monitorização da atividade da rede.
04:14
happeningacontecendo on the networkrede.
93
239000
2000
04:16
Here you see the citycidade.
94
241000
2000
Vemos aqui a cidade.
04:18
You see the ColosseumColiseu in the middlemeio,
95
243000
3000
Vemos o Coliseu no meio,
04:21
the riverrio TiberTibre.
96
246000
3000
o rio Tibre.
04:24
It's morningmanhã, before the matchpartida.
97
249000
2000
É de manhã, antes do jogo.
04:26
You see the timelinelinha do tempo on the toptopo.
98
251000
2000
Vemos a linha do tempo no cimo.
04:28
EarlyMais cedo afternoontarde,
99
253000
2000
No início da tarde,
04:30
people here and there,
100
255000
2000
pessoas aqui e ali
04:32
makingfazer callschamadas and movingmovendo-se.
101
257000
2000
a fazer chamadas e a movimentarem-se.
04:34
The matchpartida beginscomeça -- silencesilêncio.
102
259000
3000
O jogo começa — silêncio.
04:37
FranceFrança scorespontuações. ItalyItália scorespontuações.
103
262000
3000
A França marca. A Itália marca.
04:40
HalftimeNo intervalo, people make a quickrápido call and go to the bathroombanheiro.
104
265000
4000
No intervalo, as pessoas fazem
uma chamada rápida e vão à casa de banho.
04:44
SecondSegundo halfmetade. EndFinal of normalnormal time.
105
269000
2000
Segunda parte. Fim dos 90 minutos.
04:46
First overtimeao longo do tempo, secondsegundo.
106
271000
2000
Primeiro prolongamento, segundo.
04:48
ZidaneZidane, the headbuttheadbutt in a momentmomento.
107
273000
3000
O Zidane, a cabeçada.
04:51
ItalyItália winsganha. Yeah.
108
276000
2000
A Itália ganha. Iá!
04:53
(LaughterRiso)
109
278000
2000
(Risos)
04:55
(ApplauseAplausos)
110
280000
3000
(Aplausos)
04:58
Well, that night, everybodytodo mundo wentfoi to celebratecomemoro in the centercentro.
111
283000
2000
Nessa noite, toda a gente foi
para o centro da cidade festejar.
05:00
You saw the biggrande peakpico.
112
285000
2000
Vemos aqui o grande pico.
05:02
The followingSegue day, again everybodytodo mundo wentfoi to the centercentro
113
287000
2000
No dia seguinte, toda a gente
foi para o centro da cidade
05:04
to meetConheça the winningganhando teamequipe
114
289000
3000
para receber a equipa vencedora
05:07
and the primePrime ministerministro at the time.
115
292000
2000
e o primeiro-ministro da altura.
05:09
And then everybodytodo mundo movedse mudou down.
116
294000
2000
Depois toda a gente foi para baixo.
05:11
You see the imageimagem of the placeLugar, colocar calledchamado CircoCirco MassimoMassimo,
117
296000
2000
Vemos a imagem de um sítio
chamado Circo Máximo,
05:13
where, sinceDesde a RomanRoman timesvezes, people go to celebratecomemoro,
118
298000
3000
para onde, deste os tempos romanos,
as pessoas vão para festejar,
05:16
to have a biggrande partyfesta, and you see the peakpico at the endfim of the day.
119
301000
3000
fazer uma grande festa,
e vemos o pico no final do dia.
05:19
Well, that's just one exampleexemplo of how we can sensesentido the citycidade todayhoje
120
304000
2000
Este é só um exemplo de como
podemos hoje sentir a cidade hoje,
05:21
in a way that we couldn'tnão podia have donefeito
121
306000
2000
de uma forma que não podíamos
fazer há uns anos.
05:23
just a fewpoucos yearsanos agoatrás.
122
308000
2000
05:25
AnotherOutro quickrápido exampleexemplo about sensingde detecção:
123
310000
2000
Outro exemplo rápido sobre deteção.
05:27
it's not about people,
124
312000
2000
Não é sobre pessoas,
05:29
but about things we use and consumeconsumir.
125
314000
2000
mas sobre coisas
que usamos e consumimos.
05:31
Well todayhoje, we know everything
126
316000
2000
Hoje, sabemos tudo
05:33
about where our objectsobjetos come from.
127
318000
3000
acerca de onde os nossos objetos vêm.
05:36
This is a mapmapa that showsmostra you
128
321000
2000
Este mapa mostra-nos todos os chips
05:38
all the chipssalgadinhos that formFormato a MacMac computercomputador, how they cameveio togetherjuntos.
129
323000
3000
que formam um computador Mac
e como eles se interligam.
05:41
But we know very little about where things go.
130
326000
3000
Mas sabemos muito pouco
sobre o destino das coisas.
05:44
So in this projectprojeto,
131
329000
2000
Por isso, neste projeto,
05:46
we actuallyna realidade developeddesenvolvido some smallpequeno tagsEtiquetas
132
331000
2000
desenvolvemos umas pequenas etiquetas
05:48
to trackpista trashLixo as it movesse move throughatravés the systemsistema.
133
333000
3000
que monitorizam o lixo à medida
que ele se move pelo sistema.
05:51
So we actuallyna realidade startedcomeçado with a numbernúmero of volunteersvoluntários
134
336000
3000
Começámos com um pequeno
número de voluntários
05:54
who helpedajudou us in SeattleSeattle,
135
339000
2000
que nos ajudaram em Seattle,
05:56
just over a yearano agoatrás,
136
341000
2000
há pouco mais de um ano,
05:58
to tagmarca what they were throwingjogando away --
137
343000
3000
a etiquetar o que eles deitavam fora
06:01
differentdiferente typestipos of things, as you can see here --
138
346000
3000
— diferentes tipos de coisas,
como podem ver aqui —
coisas que deitariam fora
de qualquer maneira.
06:04
things they would throwlançar away anywayde qualquer forma.
139
349000
2000
06:06
Then we put a little chiplasca, little tagmarca,
140
351000
2000
Depois pusemos um pequeno chip,
uma pequena etiqueta, no lixo
06:08
ontopara the trashLixo
141
353000
2000
06:10
and then startedcomeçado followingSegue it.
142
355000
2000
e começámos a segui-la.
06:12
Here are the resultsresultados we just obtainedobtidos.
143
357000
3000
Foram estes os resultados que obtivemos.
06:15
(MusicMúsica)
144
360000
3000
[Seguimos um total de 3000 objetos]
06:18
From SeattleSeattle ...
145
363000
3000
A partir de Seattle.
06:26
after one weeksemana.
146
371000
2000
Após uma semana.
[Após 2 semanas]
[Após 3 semanas]
[Após um mês]
[Após 2 meses]
06:53
With this informationem formação we realizedpercebi
147
398000
2000
Com esta informação apercebemo-nos
06:55
there's a lot of inefficienciesineficiências in the systemsistema.
148
400000
2000
que há imensas insuficiências no sistema.
06:57
We can actuallyna realidade do the samemesmo thing with much lessMenos energyenergia.
149
402000
3000
Podemos fazer a mesma coisa
com muito menos energia.
Antes, esta informação
não estava disponível.
07:00
This datadados was not availableacessível before.
150
405000
2000
07:02
But there's a lot of wasteddesperdiçado transportationtransporte and convolutedcheio de pompa things happeningacontecendo.
151
407000
3000
Há imenso desperdício no transportes
e coisas complicadas a acontecer aqui.
07:05
But the other thing is that we believe
152
410000
2000
Uma coisa em que acreditamos
07:07
that if we see everycada day
153
412000
2000
é que, se virmos todos os dias,
07:09
that the cupcopo we're throwingjogando away, it doesn't disappeardesaparecer,
154
414000
2000
que a chávena que deitámos fora
não desaparece,
07:11
it's still somewherealgum lugar on the planetplaneta.
155
416000
2000
está ainda algures no planeta;
07:13
And the plasticplástico bottlegarrafa we're throwingjogando away everycada day still staysfica there.
156
418000
3000
que a garrafa de plástico que deitamos fora
todos os dias continua lá;
07:16
And if we showexposição that to people,
157
421000
2000
se mostrarmos isso às pessoas,
07:18
then we can alsoAlém disso promotepromover some behavioralcomportamentais changemudança.
158
423000
2000
podemos conseguir
algumas mudanças de comportamento.
07:20
So that was the reasonrazão for the projectprojeto.
159
425000
2000
Esta era a razão de ser do projeto.
07:22
My colleaguecolega at MITMIT, AssafAssaf BidermanBiderman,
160
427000
2000
O meu colega no MIT, Assaf Biderman,
07:24
he could tell you much more about sensingde detecção
161
429000
2000
podia explicar muito mais sobre deteção
07:26
and manymuitos other wonderfulMaravilhoso things we can do with sensingde detecção,
162
431000
2000
e outras coisas espantosas
que fazemos com a deteção,
07:28
but I wanted to go to the secondsegundo partparte we discusseddiscutido at the beginningcomeçando,
163
433000
3000
mas quero voltar à segunda parte
que referi no início,
07:31
and that's actuatingde actuação our environmentmeio Ambiente.
164
436000
2000
relativamente à atuação sobre o ambiente.
07:33
And the first projectprojeto
165
438000
2000
O primeiro projeto é uma coisa
07:35
is something we did a couplecasal of yearsanos agoatrás in ZaragozaZaragoza, SpainEspanha.
166
440000
3000
que fizemos há uns anos
em Saragoça, Espanha.
07:38
It startedcomeçado with a questionquestão by the mayorprefeito of the citycidade,
167
443000
3000
Tudo começou com uma pergunta
do alcaide da cidade,
07:41
who cameveio to us sayingdizendo
168
446000
2000
que veio junto de nós dizendo
07:43
that SpainEspanha and SouthernDo Sul EuropeEuropa have a beautifulbonita traditiontradição
169
448000
3000
que a Espanha e o Sul da Europa
têm uma bonita tradição
07:46
of usingusando wateragua in publicpúblico spaceespaço, in architecturearquitetura.
170
451000
3000
de usar a água no espaço público,
na arquitetura, e nos perguntou:
07:49
And the questionquestão was: How could technologytecnologia, newNovo technologytecnologia,
171
454000
2000
"Como pode a nova tecnologia
ser incorporada nisso?".
07:51
be addedadicionado to that?
172
456000
2000
07:53
And one of the ideasidéias that was developeddesenvolvido at MITMIT in a workshopoficina
173
458000
3000
Uma das ideias que o MIT
desenvolveu num "workshop"
07:56
was, imagineImagine this pipetubo, and you've got valvesválvulas,
174
461000
3000
foi, imaginem, este tubo
com válvulas solenoides,
07:59
solenoidSolenoide valvesválvulas, tapstorneiras,
175
464000
2000
e abas, a abrir e a fechar.
08:01
openingabertura and closingfechando.
176
466000
2000
08:03
You createcrio like a wateragua curtaincortina with pixelspixéis madefeito of wateragua.
177
468000
3000
Cria-se uma espécie de cortina de água,
com píxeis feitos de água.
08:06
If those pixelspixéis fallcair,
178
471000
2000
Se esses píxeis caem,
08:08
you can writeEscreva on it,
179
473000
2000
conseguimos escrever neles,
08:10
you can showexposição patternspadrões, imagesimagens, texttexto.
180
475000
2000
criar padrões, imagens, texto.
08:12
And even you can approachabordagem it, and it will openaberto up
181
477000
2000
Podemos aproximar-nos dela
08:14
to let you jumpsaltar throughatravés,
182
479000
2000
e ela abre-se para podermos atravessá-la,
08:16
as you see in this imageimagem.
183
481000
2000
como se pode ver nesta imagem.
08:18
Well, we presentedapresentado this to MayorPrefeito BellochBELLOCH.
184
483000
2000
Apresentámos isto ao alcaide Belloch.
08:20
He likedgostei it very much.
185
485000
2000
Ele gostou imenso.
08:22
And we got a commissioncomissão to designdesenhar a buildingconstrução
186
487000
2000
E arranjámos uma encomenda
para projetar um edifício
08:24
at the entranceEntrada of the expoexpo.
187
489000
2000
à entrada da exposição.
08:26
We calledchamado it DigitalDigital WaterÁgua PavilionPavilhão.
188
491000
2000
Chamámos-lhe Pavilhão de Água Digital.
08:28
The wholetodo buildingconstrução is madefeito of wateragua.
189
493000
3000
Todo o edifício é feito de água.
08:33
There's no doorsportas or windowsjanelas,
190
498000
2000
Não tem portas nem janelas,
08:35
but when you approachabordagem it,
191
500000
2000
mas quando nos aproximamos,
ele abre para nos deixar entrar.
08:37
it will openaberto up to let you in.
192
502000
2000
08:39
(MusicMúsica)
193
504000
6000
(Música)
08:52
The roofcobertura alsoAlém disso is coveredcoberto with wateragua.
194
517000
3000
O telhado também está coberto de água.
08:57
And if there's a bitpouco of windvento,
195
522000
2000
E se houver um pouco de vento,
08:59
if you want to minimizeminimizar splashingsalpicos, you can actuallyna realidade lowermais baixo the roofcobertura.
196
524000
3000
se quisermos minimizar os salpicos,
podemos baixar o telhado
09:04
Or you could closefechar the buildingconstrução,
197
529000
2000
ou podemos fechar o edifício,
09:06
and the wholetodo architecturearquitetura will disappeardesaparecer,
198
531000
2000
e toda a arquitetura desaparecerá,
09:08
like in this casecaso.
199
533000
2000
como neste caso.
09:10
You know, these daysdias, you always get imagesimagens duringdurante the winterinverno,
200
535000
2000
Ainda hoje, recebemos imagens, no inverno,
09:12
when they take the roofcobertura down,
201
537000
2000
quando baixam o telhado,
09:14
of people who have been there and said, "They demolisheddemolido the buildingconstrução."
202
539000
3000
de pessoas que dizem:
"Demoliram o edifício".
09:17
No, they didn't demolishdemolir it, just when it goesvai down,
203
542000
2000
Mas não o demoliram só que.
quando ele baixa,
09:19
the architecturearquitetura almostquase disappearsdesaparece.
204
544000
2000
a arquitetura quase desaparece.
09:21
Here'sAqui é the buildingconstrução workingtrabalhando.
205
546000
3000
Este é o edifício em funcionamento.
09:24
You see the personpessoa puzzledintrigado about what was going on insidedentro.
206
549000
3000
Vemos uma pessoa curiosa com
o que se está a passar lá dentro.
09:27
And here was myselfEu mesmo tryingtentando not to get wetmolhado,
207
552000
2000
Aqui sou eu a tentar não me molhar,
09:29
testingtestando the sensorssensores that openaberto the wateragua.
208
554000
3000
a testar os sensores que abrem a água.
09:32
Well, I should tell you now what happenedaconteceu one night
209
557000
2000
Tenho que contar o que aconteceu uma noite
09:34
when all of the sensorssensores stoppedparado workingtrabalhando.
210
559000
3000
quando todos os sensores
deixaram de funcionar.
09:37
But actuallyna realidade that night, it was even more funDiversão.
211
562000
3000
Nessa noite, ainda foi mais divertido.
09:40
All the kidsfilhos from ZaragozaZaragoza cameveio to the buildingconstrução,
212
565000
2000
Todos os miúdos de Saragoça
vieram ao edifício,
09:42
because the way of engagingnoivando with the buildingconstrução becamepassou a ser something differentdiferente.
213
567000
3000
porque o modo de interagir
com o edifício ficou diferente.
09:45
Not anymorenão mais a buildingconstrução that would openaberto up to let you in,
214
570000
3000
Já não era um edifício que se abria
para nos deixar entrar,
09:48
but a buildingconstrução that would still make cutscortes and holesburacos throughatravés the wateragua,
215
573000
3000
mas um edifício que fazia cortes
e buracos na água,
09:51
and you had to jumpsaltar withoutsem gettingobtendo wetmolhado.
216
576000
2000
e tínhamos de saltar sem nos molharmos.
09:53
(VideoVídeo) (CrowdMultidão NoiseRuído)
217
578000
13000
(Vídeo)
10:06
And that was, for us, was very interestinginteressante,
218
591000
2000
Para nós, foi muito interessante,
10:08
because, as architectsarquitetos, as engineersengenheiros, as designersdesigners,
219
593000
3000
porque, enquanto arquitetos,
engenheiros, designers,
10:11
we always think about how people will use the things we designdesenhar.
220
596000
3000
pensamos sempre em como as pessoas
vão usar as coisas que desenhamos.
10:14
But then reality'srealidade always unpredictableimprevisível.
221
599000
3000
Mas a realidade é sempre imprevisível.
10:17
And that's the beautybeleza of doing things
222
602000
2000
Essa é a beleza de fazer coisas
10:19
that are used and interactinteragir with people.
223
604000
2000
que são usadas e interagem com as pessoas.
10:21
Here is an imageimagem then of the buildingconstrução
224
606000
2000
Esta é uma imagem do edifício na altura
10:23
with the physicalfisica pixelspixéis, the pixelspixéis madefeito of wateragua,
225
608000
2000
com os píxeis físicos,
os píxeis feitos de água,
10:25
and then projectionsprojeções on them.
226
610000
3000
e depois as projeções sobre eles.
10:28
And this is what led us to think about
227
613000
2000
Isto é o que nos leva a pensar no projeto
10:30
the followingSegue projectprojeto I'll showexposição you now.
228
615000
2000
que vos vou mostrar agora.
10:32
That's, imagineImagine those pixelspixéis could actuallyna realidade startcomeçar flyingvôo.
229
617000
3000
Imaginem que estes píxeis
conseguiam começar a voar.
10:35
ImagineImagine you could have smallpequeno helicoptershelicópteros
230
620000
2000
Imaginem que podiam ter
pequenos helicópteros
10:37
that movemover in the airar,
231
622000
2000
que se movem no ar,
10:39
and then eachcada of them with a smallpequeno pixelpixel in changingmudando lightsluzes --
232
624000
3000
e cada um deles com um pequeno pixel
com luzes que vão mudando,
10:42
almostquase as a cloudnuvem that can movemover in spaceespaço.
233
627000
3000
quase como uma nuvem
que se consegue mover no espaço.
10:45
Here is the videovídeo.
234
630000
2000
Aqui está o vídeo.
10:47
(MusicMúsica)
235
632000
6000
(Vídeo)
10:53
So imagineImagine one helicopterhelicóptero,
236
638000
3000
Imaginem um helicóptero,
10:56
like the one we saw before,
237
641000
3000
como aquele que vimos antes,
11:01
movingmovendo-se with othersoutras,
238
646000
3000
movendo-se com outros,
11:04
in synchronySincronia.
239
649000
2000
em sincronia,
11:06
So you can have this cloudnuvem.
240
651000
3000
de forma a termos esta nuvem.
11:15
You can have a kindtipo of flexibleflexível screentela or displayexibição, like this --
241
660000
4000
Podemos ter uma espécie
de ecrã flexível ou display, assim
11:19
a regularregular configurationconfiguração in two dimensionsdimensões.
242
664000
3000
uma configuração regular
em duas dimensões.
11:29
Or in regularregular, but in threetrês dimensionsdimensões,
243
674000
3000
Ou regular, mas em três dimensões,
11:32
where the thing that changesalterar is the lightluz,
244
677000
2000
em que a coisa que muda é a luz,
11:34
not the pixels'dos pixels positionposição.
245
679000
2000
e não a posição dos píxeis.
11:46
You can playToque with a differentdiferente typetipo.
246
691000
2000
Podemos brincar com um diferente tipo.
11:48
ImagineImagine your screentela could just appearaparecer
247
693000
2000
Imaginem que o vosso ecrã podia aparecer
11:50
in differentdiferente scalesescalas or sizestamanhos,
248
695000
3000
em diferentes proporções ou tamanhos,
11:53
differentdiferente typestipos of resolutionresolução.
249
698000
3000
diferentes tipos de resolução.
12:05
But then the wholetodo thing can be
250
710000
2000
Mas podia também ser só
uma nuvem 3D de píxeis
12:07
just a 3D cloudnuvem of pixelspixéis
251
712000
2000
12:09
that you can approachabordagem and movemover throughatravés it
252
714000
3000
da qual nos podemos aproximar
e mover nela
12:12
and see from manymuitos, manymuitos directionsinstruções.
253
717000
3000
e ver de muitas direções.
12:15
Here is the realreal FlyfireFlyfire
254
720000
2000
Este é o verdadeiro controlo Flyfire
12:17
controlao controle and going down to formFormato the regularregular gridgrade as before.
255
722000
4000
a baixar para formar a grelha como antes.
12:21
When you turnvirar on the lightluz, actuallyna realidade you see this. So the samemesmo as we saw before.
256
726000
3000
Quando se liga a luz, vemos isto,
o mesmo que vimos antes.
12:24
And imagineImagine eachcada of them then controlledcontrolada by people.
257
729000
2000
Imaginem que cada um deles
é controlado por uma pessoa.
12:26
You can have eachcada pixelpixel
258
731000
2000
Podemos ter cada píxel com um input
que vem das pessoas,
12:28
havingtendo an inputentrada that comesvem from people,
259
733000
2000
12:30
from people'spovos movementmovimento, or so and so.
260
735000
2000
do movimento das pessoas,
e por aí em diante.
12:32
I want to showexposição you something here for the first time.
261
737000
3000
Quero mostrar-vos uma coisa
aqui pela primeira vez.
12:35
We'veTemos been workingtrabalhando with RobertoRoberto BolleBolle,
262
740000
2000
Temos estado a trabalhar
com Roberto Bolle,
12:37
one of today'shoje toptopo balletbalé dancersbailarinos --
263
742000
2000
um dos maiores bailarinos do nosso tempo,
12:39
the étoiletoile at MetropolitanMetropolitana in NewNovo YorkYork
264
744000
2000
o bailarino principal no
Metropolitan de Nova Iorque
12:41
and LaLa ScalaScala in MilanMilão --
265
746000
2000
e no La Scala em Milão.
12:43
and actuallyna realidade capturedcapturado his movementmovimento in 3D
266
748000
2000
Captámos os seus movimentos em 3D
12:45
in orderordem to use it as an inputentrada for FlyfireFlyfire.
267
750000
3000
usando-os como input para o Flyfire.
12:48
And here you can see RobertoRoberto dancingdançando.
268
753000
3000
E aqui podem ver o Roberto a dançar.
12:53
You see on the left the pixelspixéis,
269
758000
2000
Veem à esquerda os píxeis,
12:55
the differentdiferente resolutionsresoluções beingser capturedcapturado.
270
760000
2000
as diferentes resoluções a ser captadas.
12:57
It's bothambos 3D scanningdigitalização in realreal time
271
762000
2000
É simultaneamente scanning
3D em tempo real
12:59
and motionmovimento capturecapturar.
272
764000
3000
e captura de movimentos.
13:03
So you can reconstructreconstruir a wholetodo movementmovimento.
273
768000
3000
Por isso podemos reconstruir
um movimento inteiro.
13:10
You can go all the way throughatravés.
274
775000
3000
E podemos ir até ao fim.
13:16
But then, onceuma vez we have the pixelspixéis, then you can playToque with them
275
781000
2000
Mas, quando temos os píxeis,
podemos brincar com eles
13:18
and playToque with colorcor and movementmovimento
276
783000
3000
e brincar com cores, movimento,
13:21
and gravitygravidade and rotationrotação.
277
786000
3000
gravidade e rotação.
13:24
So we want to use this as one of the possiblepossível inputsinsumos
278
789000
2000
Por isso queremos usar isto
como um dos possíveis inputs para o Flyfire.
13:26
for FlyfireFlyfire.
279
791000
2000
13:47
I wanted to showexposição you the last projectprojeto we are workingtrabalhando on.
280
812000
2000
O último projeto
em que estamos a trabalhar
13:49
It's something we're workingtrabalhando on for the LondonLondres OlympicsJogos Olímpicos.
281
814000
2000
é uma coisa para
os Jogos Olímpicos de Londres.
13:51
It's calledchamado The CloudNuvem.
282
816000
2000
Chama-se "A Nuvem".
13:53
And the ideaidéia here is, imagineImagine, again,
283
818000
2000
E a ideia aqui é, outra vez,
13:55
we can involveenvolver people
284
820000
2000
podermos envolver pessoas
13:57
in doing something and changingmudando our environmentmeio Ambiente --
285
822000
3000
a fazer algo e a mudar o nosso ambiente,
14:00
almostquase to impartcomunicamos what we call cloudnuvem raisingcriando --
286
825000
2000
participar no que chamamos
construção de nuvens,
14:02
like barnceleiro raisingcriando, but with a cloudnuvem.
287
827000
2000
como um esforço coletivo duma comunidade,
mas com uma nuvem.
14:04
ImagineImagine you can have everybodytodo mundo make a smallpequeno donationdoação for one pixelpixel.
288
829000
4000
Imaginem que conseguimos que toda a gente
faça uma pequena doação para um píxel.
14:08
And I think what is remarkablenotável
289
833000
2000
Penso que o notável,
e que aconteceu nos últimos anos,
14:10
that has happenedaconteceu over the pastpassado couplecasal of yearsanos
290
835000
2000
14:12
is that, over the pastpassado couplecasal of decadesdécadas,
291
837000
2000
é que, ao longo das últimas décadas,
14:14
we wentfoi from the physicalfisica worldmundo to the digitaldigital one.
292
839000
3000
passámos de um mundo físico
para um mundo digital.
14:17
This has been digitizingdigitalizando everything, knowledgeconhecimento,
293
842000
2000
Temos digitalizado tudo,
como o conhecimento,
14:19
and makingfazer that accessibleacessível throughatravés the InternetInternet.
294
844000
2000
e está tudo acessível
através da Internet.
14:21
Now todayhoje, for the first time --
295
846000
2000
Hoje, pela primeira vez
14:23
and the ObamaObama campaigncampanha showedmostrou us this --
296
848000
2000
— e a campanha de Obama
mostrou-nos isto —
14:25
we can go from the digitaldigital worldmundo,
297
850000
2000
podemos passar do mundo digital,
14:27
from the self-organizingauto-organizado powerpoder of networksredes,
298
852000
2000
do poder auto-organizador das redes,
14:29
to the physicalfisica one.
299
854000
2000
para o mundo físico.
14:31
This can be, in our casecaso,
300
856000
2000
Isto pode significar, no nosso caso,
14:33
we want to use it for designingprojetando and doing a symbolsímbolo.
301
858000
2000
usá-lo para o design
e construir um símbolo.
14:35
That meanssignifica something builtconstruído in a citycidade.
302
860000
2000
Isto é, uma coisa construída numa cidade.
14:37
But tomorrowamanhã it can be,
303
862000
2000
Mas amanhã poderá ser,
14:39
in orderordem to tackleatacar today'shoje pressingpressionando challengesdesafios --
304
864000
3000
com vista a fazer face aos desafios
que hoje se aproximam
14:42
think about climateclima changemudança or COCO2 emissionsEmissões --
305
867000
2000
— pensem na alteração climática
ou nas emissões de CO2 —
14:44
how we can go from the digitaldigital worldmundo to the physicalfisica one.
306
869000
3000
como podemos passar do mundo digital
para o mundo físico.
14:47
So the ideaidéia that we can actuallyna realidade involveenvolver people
307
872000
2000
A ideia de que podemos envolver as pessoas
14:49
in doing this thing togetherjuntos, collectivelycoletivamente.
308
874000
2000
para construir isto, coletivamente.
14:51
The cloudnuvem is a cloudnuvem, again, madefeito of pixelspixéis,
309
876000
3000
A nuvem é uma nuvem,
outra vez, feita de píxeis,
14:54
in the samemesmo way as the realreal cloudnuvem
310
879000
2000
da mesma forma que uma nuvem verdadeira
14:56
is a cloudnuvem madefeito of particlespartículas.
311
881000
2000
é uma nuvem feita de partículas.
14:58
And those particlespartículas are wateragua,
312
883000
2000
Essas partículas são água,
15:00
where our cloudnuvem is a cloudnuvem of pixelspixéis.
313
885000
2000
enquanto a nossa nuvem
é uma nuvem de píxeis.
15:02
It's a physicalfisica structureestrutura in LondonLondres, but coveredcoberto with pixelspixéis.
314
887000
3000
É uma estrutura física em Londres,
mas coberta de píxeis.
15:05
You can movemover insidedentro, have differentdiferente typestipos of experiencesexperiências.
315
890000
2000
Podemos mover-nos lá dentro,
ter diferentes tipos de experiências.
15:07
You can actuallyna realidade see from underneathpor baixo,
316
892000
2000
Podemos até ver por baixo,
15:09
sharingcompartilhando the maina Principal momentsmomentos
317
894000
2000
partilhando os principais momentos
15:11
for the OlympicsJogos Olímpicos in 2012 and beyondalém,
318
896000
3000
dos Olímpicos de 2012 e anteriores,
15:14
and really usingusando it as a way to connectconectar with the communitycomunidade.
319
899000
4000
e usando-a como uma forma
de interagir com a comunidade.
15:18
So bothambos the physicalfisica cloudnuvem in the skycéu
320
903000
4000
Tanto a nuvem física no céu
15:22
and something you can go to the toptopo [of],
321
907000
3000
e uma coisa a que podemos subir,
15:25
like London'sLondres newNovo mountaintoptopo da montanha.
322
910000
2000
como o novo cume de Londres.
15:27
You can enterentrar insidedentro it.
323
912000
2000
Podemos entrar.
15:29
And a kindtipo of newNovo digitaldigital beaconfarol for the night --
324
914000
3000
E uma espécie de farol digital
para a noite.
15:32
but mosta maioria importantlyimportante,
325
917000
2000
Mas, mais importante ainda,
15:34
a newNovo typetipo of experienceexperiência for anybodyqualquer pessoa who will go to the toptopo.
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919000
3000
um novo tipo de experiência
para quem for até ao cimo.
15:37
Thank you.
327
922000
2000
Obrigado.
15:39
(ApplauseAplausos)
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924000
2000
(Aplausos)
Translated by Ana Luísa Bernardino
Reviewed by Joana Neto

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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 >>

More profile about the speaker
Carlo Ratti | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

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