TED2002
Robert Full: Robots inspired by cockroach ingenuity
روبرت فول: روبوتات مستوحاة من براعة الصرصور
Filmed:
Readability: 3.6
1,087,679 views
قد طورت الحشرات والحيوانات بعض المهارات المذهلة -- لكن، وكما لاحظ روبرت فول، فإن العديد من الحيوانات هي بالفعل أكثر من مهندسة. الخدعة هنا هي نسخ فقط ما هو ضروري. ويعرض كيف يمكن للمهندسين البشر أن يتعلموا من خدع الحيوانات.
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.
00:19
Welcome. If I could have the first slide, please?
0
1000
5000
مرحبا، إن أمكن أن تظهروا الشريحة الأولى من فضلكم؟
00:33
Contrary to calculations made by some engineers, bees can fly,
1
15000
5000
خلافا للحسابات المجراة من قبل بعض المهندسين، النحل يمكنه الطيران،
00:38
dolphins can swim, and geckos can even climb
2
20000
7000
والدولفين يمكنه السباحة والوزغات يمكنها تسلق
00:45
up the smoothest surfaces. Now, what I want to do, in the short time I have,
3
27000
6000
أكثر الأسطح سلاسة. الآن ما أريد القيام به، في الوقت الضيق المتاح لي،
00:51
is to try to allow each of you to experience
4
33000
4000
هو محاولة إتاحة الفرصة لكل منكم لتجربة،
00:55
the thrill of revealing nature's design.
5
37000
6000
نوعا ما، إثارة الكشف عن تصاميم الطبيعة.
01:01
I get to do this all the time, and it's just incredible.
6
43000
2000
يتاح لي القيام بذلك طوال الوقت، وهو أمر مذهل.
01:03
I want to try to share just a little bit of that with you in this presentation.
7
45000
6000
أريد أن أحاول مشاركة جزء بسيط منه في هذا العرض.
01:09
The challenge of looking at nature's designs --
8
51000
2000
تحدي النظر في تصاميم الطبيعة --
01:11
and I'll tell you the way that we perceive it, and the way we've used it.
9
53000
4000
وسأخبركم عن الطريقة التي نتصوره بها، والطريقة التي استخدمناه لها.
01:15
The challenge, of course, is to answer this question:
10
57000
2000
التحدي بالطبع، هو الجواب عن هذا السؤال:
01:17
what permits this extraordinary performance of animals
11
59000
3000
ما الذي يسمح بهذا الأداء الخارق للحيوانات
01:20
that allows them basically to go anywhere?
12
62000
3000
الذي يسمح لهم أساسا بالذهاب إلى أي مكان؟
01:23
And if we could figure that out, how can we implement those designs?
13
65000
7000
وإن استطعنا معرفة كيف يمكننا تنفيذ تلك التصاميم؟
01:30
Well, many biologists will tell engineers, and others,
14
72000
3000
حسنا، الكثير من علماء الأحياء سيقولون للمهندسين وآخرين،
01:33
organisms have millions of years to get it right;
15
75000
3000
الكائنات الحية أتيحت لها ملايين السنين لتتقنها،
01:36
they're spectacular; they can do everything wonderfully well.
16
78000
3000
إنها مذهلة، تستطيع القيام بأي شيء بغاية الروعة.
01:39
So, the answer is bio-mimicry: just copy nature directly.
17
81000
4000
لذلك الجواب هو تقليد الطبيعة -- فقط نسخ الطبيعة مباشرة.
01:43
We know from working on animals that the truth is
18
85000
5000
نعلم من خلال العمل على الحيوانات أن الحقيقة هي
01:48
that's exactly what you don't want to do -- because evolution works
19
90000
4000
أنه بالضبط ما لا تريد القيام به. لأن التطور يشتغل
01:52
on the just-good-enough principle, not on a perfecting principle.
20
94000
3000
بمبدأ حسن بما فيه الكفاية فقط، ليس بمبدأ المثالية.
01:55
And the constraints in building any organism, when you look at it,
21
97000
4000
والقيود المطروحة في بناء أي كائن حي حين تنظر إليه
01:59
are really severe. Natural technologies have incredible constraints.
22
101000
5000
هي فعلا صارمة. التقانة الطبيعية لها قيود لا تصدق.
02:04
Think about it. If you were an engineer and I told you
23
106000
3000
فكروا في الأمر. إن كنت مهندسا وأخبرتك
02:07
that you had to build an automobile, but it had to start off to be this big,
24
109000
5000
أنه عليك بناء سيارة لكن عليها أن تبدأ بكونها بهذا الحجم،
02:12
then it had to grow to be full size and had to work every step along the way.
25
114000
4000
ثم عليها أن تنموا لتصبح في حجم كامل وعليها ان تبقى تعمل في كل خطوة على الطريق.
02:16
Or think about the fact that if you build an automobile, I'll tell you that you also -- inside it --
26
118000
4000
فكروا في حقيقة أنه إن صنعتم سيارة سأخبركم أنه داخلها
02:20
have to put a factory that allows you to make another automobile.
27
122000
4000
عليكم أن تضعوا مصنعا يتيح إمكانية صناعة سيارة أخرى.
02:24
(Laughter)
28
126000
2000
(ضحك)
02:26
And you can absolutely never, absolutely never, because of history
29
128000
4000
ولن يمكنكم أبدا، أبدا، بسبب التاريخ
02:30
and the inherited plan, start with a clean slate.
30
132000
4000
والخطة الموروثة، أن تبدؤوا بصفحة بيضاء.
02:34
So, organisms have this important history.
31
136000
3000
وهكذا فإن الكائنات الحية لها هذا التاريخ المهم.
02:37
Really evolution works more like a tinkerer than an engineer.
32
139000
5000
فعلا التطور يشتغل أشبه عامل مبتدئ أكثر من مهندس.
02:42
And this is really important when you begin to look at animals.
33
144000
3000
وهذا بالفعل مهم حين تبدأ في النظر إلى الحيوانات.
02:45
Instead, we believe you need to be inspired by biology.
34
147000
7000
بدلا من ذلك نعتقد أنك تحتاج إلى ان تلهم من طرف علم الأحياء.
02:52
You need to discover the general principles of nature,
35
154000
4000
تحتاج إلى أن تكتشف المبادئ العامة للطبيعة،
02:56
and then use these analogies when they're advantageous.
36
158000
3000
وثم تستخدم هذه القياسات حين تكون مفيدة.
03:02
This is a real challenge to do this, because animals,
37
164000
3000
هذا تحد حقيقي للقيام بالأمر لأن الحيوانات،
03:05
when you start to really look inside them -- how they work --
38
167000
3000
حين تبدأ بالفعل في النظر داخلها، كيف تعيش،
03:08
appear hopelessly complex. There's no detailed history
39
170000
4000
تبدوا معقدة بشكل ميؤوس منه. ليس هناك تاريخ مفصل
03:12
of the design plans, you can't go look it up anywhere.
40
174000
3000
لمخططات التصميم، وليس في إمكانكم أن تذهبوا للبحث عنها في أي مكان.
03:15
They have way too many motions for their joints, too many muscles.
41
177000
4000
لديهم الكثير جدا من الحركات لمفاصلهم، الكثير من العضلات،
03:19
Even the simplest animal we think of, something like an insect,
42
181000
3000
وحتى أبسط حيوان يمكننا التفكير فيه، شيء مثل حشرة،
03:22
and they have more neurons and connections than you can imagine.
43
184000
3000
ولديهم من الخلايا العصبية والروابط أكثر مما يمكنكم تخيله.
03:25
How can you make sense of this? Well, we believed --
44
187000
5000
كيف يمكنك أن تعقلن هذا؟ طيب، نعتقد --
03:30
and we hypothesized -- that one way animals could work simply,
45
192000
5000
ونفترض -- أنه بطريقة واحدة يمكن للحيوانات أن تشتغل ببساطة،
03:35
is if the control of their movements
46
197000
3000
وهي إن كان التحكم في حركاتهم
03:38
tended to be built into their bodies themselves.
47
200000
6000
يميل إلى كونه مدمج في أجسادهم أنفسها.
03:44
What we discovered was that two-, four-, six- and eight-legged animals
48
206000
7000
ما اكتشفناه هو أنه ثنائية ورباعية وسداسية وثمانية الأرجل من الحيوانات
03:51
all produce the same forces on the ground when they move.
49
213000
3000
كلها تطبق نفس القوة على السطح حين تتحرك.
03:54
They all work like this kangaroo, they bounce.
50
216000
4000
كلها تشتغل مثل الكنغر، تقوم بالإرتداد.
03:58
And they can be modeled by a spring-mass system that we call the spring mass system
51
220000
4000
ويمكن أن تنمذج بنظام مخمد الكتلة الذي نسميه نظام مخمد الكتلة
04:02
because we're biomechanists. It's actually a pogo stick.
52
224000
3000
لأننا ميكانيكو أحياء، إنه في الحقيقة عصا القفز.
04:05
They all produce the pattern of a pogo stick. How is that true?
53
227000
4000
كلها تنتج نمط عصا القفز. كيف يكون ذلك صحيحا؟
04:09
Well, a human, one of your legs works like two legs of a trotting dog,
54
231000
6000
طيب، كإنسان، واحدة من رجليك، تشتغل مثل اثنتين عند كلب داب،
04:15
or works like three legs, together as one, of a trotting insect,
55
237000
4000
أو كثلاثة أرجل مجتمعة عند حشرة دابة،
04:19
or four legs as one of a trotting crab.
56
241000
2000
أو أربع أرجل كواحدة عند سلطعون داب.
04:21
And then they alternate in their propulsion,
57
243000
4000
وهكذا يناوبون في الإسناد،
04:25
but the patterns are all the same. Almost every organism we've looked at this way
58
247000
5000
لكن الأنماط هي متشابهة كلها. وتقريبا كل كائن حي نظرنا إليه بهذه الطريقة
04:30
-- you'll see next week, I'll give you a hint,
59
252000
2000
-- سترون في الأسبوع المقبل -- سأعطيكم تلميحا،
04:32
there'll be an article coming out that says that really big things
60
254000
3000
سيكون هناك مقال سيصدر يقول بأن الأشياء الكبيرة بالفعل
04:35
like T. rex probably couldn't do this, but you'll see that next week.
61
257000
4000
مثل T.Rex تستطيع ربما القيام بهذا، لكن سترون في الأسبوع المقبل.
04:39
Now, what's interesting is the animals, then -- we said -- bounce along
62
261000
2000
الآن الذي يهم هو الحيوانات ثم نقول أنها ترتد على طول
04:41
the vertical plane this way, and in our collaborations with Pixar,
63
263000
3000
المستوى العمودي بهذه الطريقة، وفي تعاوننا مع Pixar
04:44
in "A Bug's Life," we discussed the
64
266000
2000
في "حياة حشرة،" تناقشنا حول
04:46
bipedal nature of the characters of the ants.
65
268000
3000
الطبيعة الثنائية القدم لخصائص النمل.
04:49
And we told them, of course, they move in another plane as well.
66
271000
2000
وقلنا لهم بالطبع إنها تتحرك في مستويات أخرى كذلك،
04:51
And they asked us this question. They say, "Why model
67
273000
3000
وطرحوا علينا هذا السؤال. قالو، "لماذا النمذجة
04:54
just in the sagittal plane or the vertical plane,
68
276000
2000
فقط في المستوى العرضي أو المستوى العمودي،
04:56
when you're telling us these animals are moving
69
278000
2000
في حين تخبروننا أن هذه الحيوانات تتحرك
04:58
in the horizontal plane?" This is a good question.
70
280000
3000
في المستوى الأفقي؟" هذا سؤال جيد.
05:01
Nobody in biology ever modeled it this way.
71
283000
3000
لا أحد في علوم الأحياء قام أبدا بالنمذجة بهذه الطريقة.
05:04
We took their advice and we modeled the animals moving
72
286000
4000
أخذنا بنصيحتهم وقمنا بنمذجة الحيوانات تتحرك
05:08
in the horizontal plane as well. We took their three legs,
73
290000
3000
على المستوى الأفقي كذلك. أخذنا أرجلها الثلاثة،
05:11
we collapsed them down as one.
74
293000
1000
جمعناها على أنها واحدة،
05:12
We got some of the best mathematicians in the world
75
294000
3000
جمعنا بعضا من أفضل علماء الرياضيات في العالم
05:15
from Princeton to work on this problem.
76
297000
2000
من جامعة برينستون للعمل على هذا المشكل.
05:17
And we were able to create a model
77
299000
3000
وقد استطعنا أن ننشئ نموذجا
05:20
where animals are not only bouncing up and down,
78
302000
1000
حيث الحيوانات لا ترتد فقط صعودا ونزولا،
05:21
but they're also bouncing side to side at the same time.
79
303000
4000
لكن كذلك عرضيا في نفس الوقت.
05:25
And many organisms fit this kind of pattern.
80
307000
2000
والكثير من الكائنات الحية تناسب هذا النوع من النمط.
05:27
Now, why is this important to have this model?
81
309000
2000
الآن لماذا من المهم الحصول على هذا النموذج؟
05:29
Because it's very interesting. When you take this model
82
311000
3000
لأنه مثير جدا للإهتمام. حين تأخذ هذا النموذج
05:32
and you perturb it, you give it a push,
83
314000
3000
وتشوشه، تعطيه دفعة،
05:35
as it bumps into something, it self-stabilizes, with no brain
84
317000
4000
وهو يرتد نحو شيئ ما، يستقر ذاتيا، بدون دماغ،
05:39
or no reflexes, just by the structure alone.
85
321000
4000
أو ردود فعل، فقط بالبنية وحدها.
05:43
It's a beautiful model. Let's look at the mathematics.
86
325000
5000
إنه نموذج جميل. دعونا ننظر إلى الرياضيات.
05:48
(Laughter)
87
330000
2000
(ضحك)
05:50
That's enough!
88
332000
1000
هذا يكفي.
05:51
(Laughter)
89
333000
4000
(ضحك)
05:55
The animals, when you look at them running,
90
337000
2000
الحيوانات، حين تنظر إليها وهي تجري،
05:57
appear to be self-stabilizing like this,
91
339000
3000
تبدوا وكأنها تستقر ذاتيا هكذا،
06:00
using basically springy legs. That is, the legs can do
92
342000
3000
باستعمال أرجل زنبركية أساسا. هذا يعني، الرجل يمكنها أن تنجز
06:03
computations on their own; the control algorithms, in a sense,
93
345000
3000
خوارزمية التحكم بمعنى ما
06:06
are embedded in the form of the animal itself.
94
348000
3000
مدمجة في شكل الحيوان نفسه.
06:09
Why haven't we been more inspired by nature and these kinds of discoveries?
95
351000
7000
لماذا لم نكن أكثر إلهاما من الطبيعة وهذا النوع من الإكتشافات؟
06:16
Well, I would argue that human technologies are really different from
96
358000
4000
حسنا، أنا أزعم أن التقانات الإنسانية هي فعلا مختلفة عن
06:20
natural technologies, at least they have been so far.
97
362000
3000
التقانات الطبيعية، على الأقل كانت كذلك لحد الآن.
06:23
Think about the typical kind of robot that you see.
98
365000
5000
فكروا في النوع القياسي للإنسان الآلي الذي ترونه.
06:28
Human technologies have tended to be large, flat,
99
370000
3000
التقانات الإنسانية تميل إلى كونها كبيرة ومسطحة،
06:31
with right angles, stiff, made of metal. They have rolling devices
100
373000
5000
مع زوايا سوية وصلبة ومصنوعة من المعدن. مع أجهزة زالجة
06:36
and axles. There are very few motors, very few sensors.
101
378000
3000
ومحاور. هناك عدد قليل جدا من المحركات، عدد قليل جدا من أجهزة الإستشعار.
06:39
Whereas nature tends to be small, and curved,
102
381000
5000
في حين الطبيعة تميل إلى كونها صغيرة، متقوسة،
06:44
and it bends and twists, and has legs instead, and appendages,
103
386000
3000
وتنحني وتبرم ولها أرجل بدلا عن الزوائد،
06:47
and has many muscles and many, many sensors.
104
389000
3000
ولديها الكثير من العضلات والكثير، الكثير من أجهزة الإستشعار.
06:50
So it's a very different design. However, what's changing,
105
392000
4000
وهكذا فهو تصميم مختلف جدا. ومع ذلك، ما يتغير،
06:54
what's really exciting -- and I'll show you some of that next --
106
396000
2000
ما يثير بالفعل -- وسأريكم بعضا من ذلك لاحقا --
06:56
is that as human technology takes on more of the characteristics
107
398000
3000
هو أنه كما أن التقانة الإنسانية تأخذ على أكثر من خصائص
06:59
of nature, then nature really can become a much more useful teacher.
108
401000
6000
الطبيعة، آنذاك الطبيعة بالفعل يمكنها أن تصبح معلمة أكثر نفعا بكثير.
07:05
And here's one example that's really exciting.
109
407000
2000
وهنا مثال مثير حقا.
07:07
This is a collaboration we have with Stanford.
110
409000
2000
هذا تعاون لدينا مع ستانفورد.
07:09
And they developed this new technique, called Shape Deposition Manufacturing.
111
411000
4000
وقد طوروا هذه التقنية الجديدة أسموها تصنيع شكل الترسيب.
07:13
It's a technique where they can mix materials together and mold any shape
112
415000
4000
إنها تقنية حيث يمكن أن تخلط المواد مع بعضها وتقولب أي شكل
07:17
that they like, and put in the material properties.
113
419000
4000
يريدونه، وتضع خصائص المادة.
07:21
They can embed sensors and actuators right in the form itself.
114
423000
3000
يستطيعون دمج أجهزة استشعار ومحركات على الشكل نفسه.
07:24
For example, here's a leg: the clear part is stiff,
115
426000
5000
على سبيل المثال، هنا رجل -- الجزء الواضح صلب،
07:29
the white part is compliant, and you don't need any axles there or anything.
116
431000
3000
الجزء الأبيض متوافق، ولا تحتاج أي محاور هناك أو أي شيء.
07:32
It just bends by itself beautifully.
117
434000
3000
تنحني فقط لذاتها بشكل جميل.
07:35
So, you can put those properties in. It inspired them to show off
118
437000
3000
إذاً يمكن أن تضع تلك الخواص فيها. ألهمتهم أن يتباهوا
07:38
this design by producing a little robot they named Sprawl.
119
440000
6000
بهذا التصميم بإنتاج روبوت صغير أسموه Sprawl.
07:44
Our work has also inspired another robot, a biologically inspired bouncing robot,
120
446000
4000
عملنا قد ألهم كذلك روبوتا آخر، روبوت ارتداد ملهم أحيائيا،
07:48
from the University of Michigan and McGill
121
450000
2000
من جامعة ميتشيغان وماكغيل
07:50
named RHex, for robot hexapod, and this one's autonomous.
122
452000
8000
سمي RHex، والتي تعني روبوت سداسي الأرجل، وهذا مستقل بذاته.
07:58
Let's go to the video, and let me show you some of these animals moving
123
460000
3000
دعنا نذهب إلى الفيديو ودعوني أريكم بعض هذه الحيوانات تتحرك.
08:01
and then some of the simple robots
124
463000
2000
ثم بعض الروبوتات البسيطة
08:03
that have been inspired by our discoveries.
125
465000
3000
التي ألهمتها اكتشافاتنا.
08:06
Here's what some of you did this morning, although you did it outside,
126
468000
4000
هذا ما قام به بعضكم هذا الصباح، مع أنكم قمتم به خارجا
08:10
not on a treadmill.
127
472000
2000
ليس في جهاز جري.
08:12
Here's what we do.
128
474000
3000
هذا ما نفعله.
08:15
(Laughter)
129
477000
2000
(ضحك)
08:17
This is a death's head cockroach. This is an American cockroach
130
479000
5000
هذا صرصور من نوع (death's head) -- هذا صرصور أمريكي
08:22
you think you don't have in your kitchen.
131
484000
1000
والذي تعتقدون أنكم لا يوجد في مطبخكم.
08:23
This is an eight-legged scorpion, six-legged ant, forty-four-legged centipede.
132
485000
7000
هذا عقرب ثماني الأرجل، نملة سداسية الأرجل، أم أربعة وأربعين.
08:30
Now, I said all these animals are sort of working like pogo sticks --
133
492000
3000
الآن قلت أن كل هذه الحيوانات تعمل نوعا ما كعصي قفز --
08:33
they're bouncing along as they move. And you can see that
134
495000
4000
إنها ترتد على طول وهي تتحرك ويمكنكم رؤية ذلك
08:37
in this ghost crab, from the beaches of Panama and North Carolina.
135
499000
3000
وفي حالة هذا السلطعون الشبح من شواطئ بناما ونورث كارولينا.
08:40
It goes up to four meters per second when it runs.
136
502000
3000
تصل إلى أربعة أمتار في الثانية حين يجري.
08:43
It actually leaps into the air, and has aerial phases
137
505000
3000
هو في الحقيقة يقفز في الهواء ولديه أطوار جوية
08:46
when it does it, like a horse, and you'll see it's bouncing here.
138
508000
4000
حين يقوم بذلك، كحصان، وسترونه يرتد هنا.
08:50
What we discovered is whether you look at the leg of a human
139
512000
3000
الذي اكتشفناه هو أنه سواء نظرت إلى رجل إنسان
08:53
like Richard, or a cockroach, or a crab, or a kangaroo,
140
515000
6000
مثل ريتشارد، أو صرصور، أو سلطعون أو كنغر،
08:59
the relative leg stiffness of that spring is the same for everything we've seen so far.
141
521000
5000
صلابة الرجل النسبية لهذا النابض هي نفسها لكل ما قد رأيناه لحد الآن.
09:04
Now, what good are springy legs then? What can they do?
142
526000
2000
الآن ما الجيد في الأرجل النابضة إذاً، ما الذي يمكنها القيام به؟
09:06
Well, we wanted to see if they allowed the animals
143
528000
2000
حسنا، أردنا أن نرى إن كانت تسمح لهذه الحيوانات
09:08
to have greater stability and maneuverability.
144
530000
3000
أن تكون لها ثباتا وقدرة مناورة أعظم.
09:11
So, we built a terrain that had obstacles three times the hip height
145
533000
4000
وبالتالي أنشأنا بقعة فيها عوائق أكثر ارتفاعا بثلاثة مرات من ارتفاع ورك
09:15
of the animals that we're looking at.
146
537000
1000
الحيوانات التي نراها،
09:16
And we were certain they couldn't do this. And here's what they did.
147
538000
4000
وكنا متأكدين أنها لن تستطيع القيام بهذا. وهذا ما قاموا به.
09:20
The animal ran over it and it didn't even slow down!
148
542000
3000
الحيوان دهسها ولم يبطئ حتى.
09:23
It didn't decrease its preferred speed at all.
149
545000
2000
لم يخفض من سرعته المفضلة على الإطلاق.
09:25
We couldn't believe that it could do this. It said to us
150
547000
3000
لم نستطيع أن نصدق أنه بإمكانه القيام بذلك. قد قالت لنا
09:28
that if you could build a robot with very simple, springy legs,
151
550000
5000
أنه إن أمكنك أن تصنع روبوتا بأرجل نابضية بسيطة،
09:33
you could make it as maneuverable as any that's ever been built.
152
555000
6000
يمكنك أن تجعله قادرا على المناورة أكثر من أي روبوت تم إنشاؤه.
09:39
Here's the first example of that. This is the Stanford
153
561000
2000
هنا أول مثال على ذلك، هذا روبوت
09:41
Shape Deposition Manufactured robot, named Sprawl.
154
563000
3000
مصنع بطريقة ترسيب الشكل من ستانفورد سمي Sprawl.
09:44
It has six legs -- there are the tuned, springy legs.
155
566000
6000
لديه ستة أرجل -- هنا الأرجل النابضة المضبوطة.
09:50
It moves in a gait that an insect uses, and here it is
156
572000
3000
تتحرك بمشية الحشرة وها هي هنا
09:53
going on the treadmill. Now, what's important about this robot,
157
575000
7000
تتحرك في آلة الجري. الآن المهم حول هذا الروبوت،
10:00
compared to other robots, is that it can't see anything,
158
582000
3000
بالمقارنة مع الروبوتات الأخرى، هو أنه لا يمكنه رؤية أي شيء،
10:03
it can't feel anything, it doesn't have a brain, yet it can maneuver
159
585000
6000
لا يمكنه الشعور بأي شيء، ليس لديه دماغ، ومع ذلك يمكنه أن يناور
10:09
over these obstacles without any difficulty whatsoever.
160
591000
6000
فوق هذه العوائق بدون أي صعوبة تذكر.
10:15
It's this technique of building the properties into the form.
161
597000
4000
إنها تقنية إنشاء الخصائص في الشكل هذه.
10:19
This is a graduate student. This is what he's doing to his thesis project --
162
601000
3000
هذا طالب دراسات عليا، هذا ما يقوم به في مشروع أطروحته،
10:22
very robust, if a graduate student
163
604000
2000
شاق جدا إن طالب دراسات عليا
10:24
does that to his thesis project.
164
606000
2000
قام بهذا كمشروع أطروحته.
10:26
(Laughter)
165
608000
1000
(ضحك)
10:27
This is from McGill and University of Michigan. This is the RHex,
166
609000
4000
هذا من ماكغيل وجامعة ميتشيغان، هذا هو الRHex،
10:31
making its first outing in a demo.
167
613000
3000
يقوم بأول خرجة له كعرض.
10:34
(Laughter)
168
616000
4000
(ضحك)
10:38
Same principle: it only has six moving parts,
169
620000
5000
نفس المبدأ. يمتلك فقط ستة أجزاء متحركة.
10:43
six motors, but it has springy, tuned legs. It moves in the gait of the insect.
170
625000
6000
ستة محركات، لكنه يتوفر على أرجل نابضية ومضبطة. يتحرك في مشية الحشرة
10:49
It has the middle leg moving in synchrony with the front,
171
631000
4000
الرجل الوسطى لديه تتحرك في تزامن مع الواجهة
10:53
and the hind leg on the other side. Sort of an alternating tripod,
172
635000
4000
والرجل الخلفية في الجهة الأخرى. نوع من ثلاثي أرجل تناوبي،
10:57
and they can negotiate obstacles just like the animal.
173
639000
4000
وتستطيع التغلب على العوائق تماما كالحيوان.
11:01
(Laughter)
174
643000
6000
(ضحك)
11:07
(Voice: Oh my God.)
175
649000
1000
يا إلهي.
11:08
(Applause)
176
650000
5000
(تصفيق)
11:13
Robert Full: It'll go on different surfaces -- here's sand --
177
655000
2000
سيذهب في أسطح مختلفة، هنا الرمل،
11:15
although we haven't perfected the feet yet, but I'll talk about that later.
178
657000
5000
على الرغم من أننا لم نقم بإتمام القدم بعد، لكن سأتحدث عن ذلك لاحقا.
11:20
Here's RHex entering the woods.
179
662000
3000
هنا RHex يدخل الغابة.
11:23
(Laughter)
180
665000
2000
(ضحك)
11:38
Again, this robot can't see anything, it can't feel anything,
181
680000
4000
مجددا هذا الروبوت لا يستطيع رؤية أي شيء، لا يستطيع الشعور بأي شيء،
11:42
it has no brain. It's just working with a tuned mechanical system,
182
684000
6000
ليس لديه دماغ. يشتغل فقط عن طريق نظام ميكانيكي مضبوط،
11:48
with very simple parts, but inspired from the fundamental dynamics of the animal.
183
690000
10000
بأجزاء بسيطة جدا. لكن ملهمة من أساسيات دينامية الحيوان.
11:58
(Voice: Ah, I love him, Bob.) RF: Here's it going down a pathway.
184
700000
8000
أوه، إني أحبه يا بوب. هاهو هنا يسير نزولا في طريق.
12:06
I presented this to the jet propulsion lab at NASA, and they said
185
708000
3000
قمت بعرض هذا على مختبر الدفع النفاث في NASA، وقالوا
12:09
that they had no ability to go down craters to look for ice,
186
711000
4000
أنهم ليست لديهم أي قدرة على الذهاب نزولا في الحفر للبحث عن الثلج،
12:13
and life, ultimately, on Mars. And he said --
187
715000
4000
والحياة أساسا، في المريخ. وقال --
12:17
especially with legged-robots, because they're way too complicated.
188
719000
2000
خصوصا مع الروبوت ذي الأرجل لأنها معقدة جدا.
12:19
Nothing can do that. And I talk next. I showed them this video
189
721000
5000
لا شيء يمكنه القيام بذلك. وتحدثت لاحقا. أريتهم هذا الفيديو
12:24
with the simple design of RHex here. And just to convince them
190
726000
3000
بهذا التصميم البسيط ل RHex هنا، وفقط لإقناعهم
12:27
we should go to Mars in 2011, I tinted the video orange
191
729000
4000
بأنه علينا الذهاب إلى المريخ في 2011، لونت الفيديو بالبرتقالي
12:31
just to give them the sense of being on Mars.
192
733000
3000
فقط لإعطائهم معنى الوجود في المريخ.
12:34
(Laughter)
193
736000
1000
(ضحك)
12:35
(Applause)
194
737000
6000
(تصفيق)
12:43
Another reason why animals have extraordinary performance,
195
745000
3000
سبب آخر لماذا الحيوانات لديها أداء خارق
12:46
and can go anywhere, is because they have an effective interaction
196
748000
3000
ويمكنها الذهاب إلى أي مكان، هو أنها لديها تفاعل ناجح
12:49
with the environment. The animal I'm going to show you,
197
751000
3000
مع المحيط. الحيوان الذي سأريكم إياه
12:52
that we studied to look at this, is the gecko.
198
754000
4000
الذي درسناه للنظر في الأمر هو الوزغة.
12:56
We have one here and notice its position. It's holding on.
199
758000
7000
لدينا واحد هنا ولاحظوا موضعه. إنه متمسك.
13:03
Now I'm going to challenge you. I'm going show you a video.
200
765000
3000
الآن سأتحداكم. سأريكم فيديو.
13:06
One of the animals is going to be running on the level,
201
768000
2000
أحد الحيوانات سيقوم بالجري في المستوى،
13:08
and the other one's going to be running up a wall. Which one's which?
202
770000
4000
وآخر يجري صعودا على الجدار. أيهما أي واحد؟
13:12
They're going at a meter a second. How many think the one on the left
203
774000
5000
تتحرك بمتر في الثانية. كم منكم يظن أن الذي على اليسار
13:17
is running up the wall?
204
779000
2000
يجري صعودا على الجدار؟
13:19
(Applause)
205
781000
4000
(تصفيق)
13:23
Okay. The point is it's really hard to tell, isn't it? It's incredible,
206
785000
5000
حسنا. الغرض هو أنه فعلا يصعب التفريق، أليس كذلك؟ أمر لا يصدق،
13:28
we looked at students do this and they couldn't tell.
207
790000
2000
أملنا أن يقوم الطلبة بالقيام بذلك ولم يستطيعوا.
13:30
They can run up a wall at a meter a second, 15 steps per second,
208
792000
3000
تستطيع الجري صعودا في الجدار بسرعة متر في الثانية، 15 خطوة في الثانية
13:33
and they look like they're running on the level. How do they do this?
209
795000
4000
وتبدوا كأنها تجري على المستوى. كيف تقوم بذلك؟
13:37
It's just phenomenal. The one on the right was going up the hill.
210
799000
6000
إنه أمر استثنائي. الذي على اليمين كان يجري صعودا في التل.
13:43
How do they do this? They have bizarre toes. They have toes
211
805000
4000
كيف يمكنها القيام بذلك -- لديها أصابع قدم عجيبة -- لديها أصابع قدم
13:47
that uncurl like party favors when you blow them out,
212
809000
4000
تنسدل مثل بالونات الحفل حين تنفخها،
13:51
and then peel off the surface, like tape.
213
813000
3000
ثم تقشر السطح كشريط لاصق.
13:54
Like if we had a piece of tape now, we'd peel it this way.
214
816000
2000
وكأنه لدينا قطعة من شريط لاصق وقشرناه الآن بهذه الطريقة.
13:56
They do this with their toes. It's bizarre! This peeling inspired
215
818000
7000
يفعلون ذلك بأصابع أقدامهم. إنه عجيب. هذا التقشير ألهم
14:03
iRobot -- that we work with -- to build Mecho-Geckos.
216
825000
3000
iRobot التي نشتغل معها، لإنشاء Mecho-Geckos.
14:06
Here's a legged version and a tractor version, or a bulldozer version.
217
828000
7000
هنا نسخة بالأرجل ونسخة الجرارة أو نسخة الجرافة.
14:13
Let's see some of the geckos move with some video,
218
835000
2000
دعونا نرى بعض الوزغات تتحرك في الفيديو،
14:15
and then I'll show you a little bit of a clip of the robots.
219
837000
3000
ثم سأريكم مقطعا قصيرا للروبوتات.
14:18
Here's the gecko running up a vertical surface. There it goes,
220
840000
3000
هنا الوزغة تجري صعودا في سطح عمودي، هاهي تتحرك،
14:21
in real time. There it goes again. Obviously, we have to slow this down a little bit.
221
843000
7000
بالوقت الفعلي، هنا تتحرك مجددا. من الواضح أنه علينا أن نبطئ هذا قليلا.
14:28
You can't use regular cameras.
222
850000
2000
لا تستطيعون استخدام كامرات عادية.
14:30
You have to take 1,000 pictures per second to see this.
223
852000
3000
يجب أن تأخذوا 1,000 صورة في الثانية لرؤية هذا.
14:33
And here's some video at 1,000 frames per second.
224
855000
3000
وهنا فيديو ب1,000 صورة في الثانية.
14:36
Now, I want you to look at the animal's back.
225
858000
2000
الآن أريدكم أن تنظروا إلى ظهر الحيوان.
14:38
Do you see how much it's bending like that? We can't figure that out --
226
860000
3000
هل ترون كم يتقوس كهذا؟ لا نستطيع استيعاب ذلك --
14:41
that's an unsolved mystery. We don't know how it works.
227
863000
3000
ذاك غموض لم يحل. لا نعرف كيف يشتغل.
14:44
If you have a son or a daughter that wants to come to Berkeley,
228
866000
3000
إن كان لديكم ابن أو بنت يريد أن يأتي إلى بيركيلي،
14:47
come to my lab and we'll figure this out. Okay, send them to Berkeley
229
869000
4000
تعالوا إلى مختبري وسنستوعبه معا. حسنا، أرسلوهم إلى بيركيلي
14:51
because that's the next thing I want to do. Here's the gecko mill.
230
873000
3000
لأنه ذاك هو ثاني شيء أريد القيام به. هنا مصنع الوزغات.
14:54
(Laughter)
231
876000
1000
(ضحك)
14:55
It's a see-through treadmill with a see-through treadmill belt,
232
877000
3000
هذه رؤية من خلال جهاز جري بحزام يسمح بالرؤية من خلاله،
14:58
so we can watch the animal's feet, and videotape them
233
880000
3000
ليمكننا مشاهدة أقدام الحيوانات، والفيديو يصورهم
15:01
through the treadmill belt, to see how they move.
234
883000
3000
من خلال حزام جهاز الجري، لرؤية كيف تتحرك.
15:04
Here's the animal that we have here, running on a vertical surface.
235
886000
4000
هنا الحيوان الذي لدينا هنا، يجري في مستوى عمودي،
15:08
Pick a foot and try to watch a toe, and see if you can see what the animal's doing.
236
890000
6000
اختاروا قدما وحاولوا مشاهدة أصبع، وانظروا إن أمكنكم رؤية ما يقوم به الحيوان.
15:14
See it uncurl and then peel these toes.
237
896000
2000
سترون أنه يسدل ثم يقشر تلك الأصابع.
15:16
It can do this in 14 milliseconds. It's unbelievable.
238
898000
7000
تستطيع القيام بذلك في 14 ميلي ثانية. إنه أمر لا يصدق.
15:23
Here are the robots that they inspire, the Mecho-Geckos from iRobot.
239
905000
4000
هنا الروبوتات التي ألهمت، ال Mecho-Geckos من طرف iRobot.
15:27
First we'll see the animals toes peeling -- look at that.
240
909000
5000
أولا سنرى أصابع قدم الحيوانات تقشر -- أنظروا إلى ذلك.
15:32
And here's the peeling action of the Mecho-Gecko.
241
914000
4000
وهنا حركة التقشير في ال Mecho-Gecko
15:36
It uses a pressure-sensitive adhesive to do it.
242
918000
3000
تستخدم لاصقا حساسا للضغط للقيام بذلك.
15:39
Peeling in the animal. Peeling in the Mecho-Gecko --
243
921000
3000
التقشير في الحيوان، والتقشير في الMecho-Gecko،
15:42
that allows them climb autonomously. Can go on the flat surface,
244
924000
3000
ذلك يتيح لهم تسلقا مستقلا قد يكون في الأسطح المستوية
15:45
transition to a wall, and then go onto a ceiling.
245
927000
3000
الإنتقال إلى جدار، ثم التحرك على السقف.
15:48
There's the bulldozer version. Now, it doesn't use pressure-sensitive glue.
246
930000
6000
تلك نسخة الجرافة. الآن لا تستخدم اللصاق الحساس للضغط.
15:54
The animal does not use that.
247
936000
2000
الحيوان لا يستخدم ذلك.
15:56
But that's what we're limited to, at the moment.
248
938000
2000
لكن هذا ما نحن مقيدون به الآن.
15:58
What does the animal do? The animal has weird toes.
249
940000
5000
ما الذي يقوم به الحيوان؟ الحيوان له أصابع قدم غريبة،
16:03
And if you look at the toes, they have these little leaves there,
250
945000
4000
وإن نظرنا إلى أصابع القدم لديها أوراق صغيرة هناك،
16:07
and if you blow them up and zoom in, you'll see
251
949000
2000
وإن نفخت فيها وقربت الصورة سترى
16:09
that's there's little striations in these leaves.
252
951000
3000
أن هناك تصدعات صغيرة في هذه الأوراق.
16:12
And if you zoom in 270 times, you'll see it looks like a rug.
253
954000
7000
وإن قربت 270 مرة، سترى أنها تبدوا مثل بساط.
16:19
And if you blow that up, and zoom in 900 times,
254
961000
3000
وإن نفختها، وقربت الصورة ب900 مرة،
16:22
you see there are hairs there, tiny hairs. And if you look carefully,
255
964000
5000
ترى أن هناك شعيرات، شعيرات دقيقة، وإن نظرت بإمعان
16:27
those tiny hairs have striations. And if you zoom in on those 30,000 times,
256
969000
6000
تلك الشعيرات الدقيقة لديها تصدعات. وإن قربت الصورة ب30,000 مرة،
16:33
you'll see each hair has split ends.
257
975000
3000
سترى أن لكل شعيرة نهاية متصدعة.
16:36
And if you blow those up, they have these little structures on the end.
258
978000
5000
وإن نفخت أولئك لديهم تلك البنيات الصغيرة في النهاية.
16:41
The smallest branch of the hairs looks like spatulae,
259
983000
2000
أصغر فروع هذه الشعيرات يبدو مثل ملعقة الصيدلي
16:43
and an animal like that has one billion of these nano-size split ends,
260
985000
7000
وحيوان كهذا لديه مليار من هذه النهايات المتصدعة النانوية الحجم
16:50
to get very close to the surface. In fact, there's the diameter of your hair --
261
992000
5000
لكي يقترب بقدر الإمكان من السطح. في الحقيقة هذا قطر شعركم،
16:55
a gecko has two million of these, and each hair has 100 to 1,000 split ends.
262
997000
6000
الوزغة لديها مليونان من تلك وفي كل شعيرة 100 إلى 1,000 نهاية متصدعة.
17:01
Think of the contact of that that's possible.
263
1003000
3000
فكروا في حجم التلامس الممكن هنا.
17:04
We were fortunate to work with another group
264
1006000
2000
كنا محظوظين للعمل مع مجموعة أخرى
17:06
at Stanford that built us a special manned sensor,
265
1008000
2000
في ستانفورد والتي أنشأت لنا استشعار مأهولية خاص
17:08
that we were able to measure the force of an individual hair.
266
1010000
3000
بحيث كنا قادرين على قياس قوة شعيرة منفردة.
17:11
Here's an individual hair with a little split end there.
267
1013000
5000
هنا شعيرة منفردة مع نهاية متصدعة هناك،
17:16
When we measured the forces, they were enormous.
268
1018000
2000
حين قمنا بقياس القوى كانت هائلة،
17:18
They were so large that a patch of hairs about this size --
269
1020000
3000
كانت في غاية القوة بحيث أن جزء من الشعيرات بحوالي هذا الحجم،
17:21
the gecko's foot could support the weight of a small child,
270
1023000
4000
قدم الوزغة تستطيع تحمل وزن طفل صغير --
17:25
about 40 pounds, easily. Now, how do they do it?
271
1027000
4000
حوالي 40 رطلا بسهولة. الآن كيف تقوم بذلك؟
17:29
We've recently discovered this. Do they do it by friction?
272
1031000
4000
قمنا مؤخرا باكتشاف ذلك. هل تقوم بذلك عن طريق الإحتكاك؟
17:33
No, force is too low. Do they do it by electrostatics?
273
1035000
3000
لا، القوة ضعيفة جدا. هل تقوم بذلك عن طريق الكهرباء الساكنة؟
17:36
No, you can change the charge -- they still hold on.
274
1038000
2000
لا، يمكن أن تغير الشحنة، وتبقى متمسكة.
17:38
Do they do it by interlocking? That's kind of a like a Velcro-like thing.
275
1040000
3000
هل يقومون بذلك عن طريق المشابكة؟ ذاك نوع من لصاقات فيلكرو.
17:41
No, you can put them on molecular smooth surfaces -- they don't do it.
276
1043000
3000
لا، يمكنك وضعها في سطح أملس جزيئيا -- لا يقومون بذلك.
17:44
How about suction? They stick on in a vacuum.
277
1046000
4000
ماذا عن الرشف؟ يستطيعون الإلتصاق في الفراغ.
17:48
How about wet adhesion? Or capillary adhesion?
278
1050000
3000
ماذا عن الإلتحام؟ أو الإلتحام الرفيع؟
17:51
They don't have any glue, and they even stick under water just fine.
279
1053000
3000
ليست لديهم أي لصاق وقد التصقت تحت الماء حتى بشكل ممتاز.
17:54
If you put their foot under water, they grab on.
280
1056000
2000
إن وضعت قدمها تحت الماء تبقى ممسكة.
17:56
How do they do it then? Believe it or not, they grab on
281
1058000
4000
كيف تقوم بذلك إذاً؟ صدق أو لا تصدق تستطيع التمسك
18:00
by intermolecular forces, by Van der Waals forces.
282
1062000
4000
عن طريق قوى الجزيئات ، قوى فان دير فال.
18:04
You know, you probably had this a long time ago in chemistry,
283
1066000
2000
تعلمون أنكم غالبا قد درستم هذا قبل مدة طويلة في الكيمياء
18:06
where you had these two atoms, they're close together,
284
1068000
2000
حين كانت لديكم تلك الذرتان، تكون قريبة لبعضها،
18:08
and the electrons are moving around. That tiny force is sufficient
285
1070000
3000
والألكترونات تتحرك. تلك القوة الدقيقة كافية
18:11
to allow them to do that because it's added up so many times
286
1073000
3000
للسماح لها بالقيام بذلك لأنها تتجمع مرات كثيرة
18:14
with these small structures.
287
1076000
3000
مع تلك البنيات الصغيرة.
18:17
What we're doing is, we're taking that inspiration of the hairs,
288
1079000
5000
الذي سنقوم به هو أخذ ذلك الإلهام المستوحى من الشعيرات،
18:22
and with another colleague at Berkeley, we're manufacturing them.
289
1084000
5000
ومع زميل آخر في بيركيلي، نقوم بتصنيعهم.
18:27
And just recently we've made a breakthrough, where we now believe
290
1089000
3000
ومؤخرا فقط قد وصلنا إلى تقدم معرفي مفاجئ يجعلنا نعتقد
18:30
we're going to be able to create the first synthetic, self-cleaning,
291
1092000
5000
أننا سنكون قادرين على إنشاء أول لحام جاف اصطناعي
18:35
dry adhesive. Many companies are interested in this.
292
1097000
5000
وينظف ذاتيا. العديد من الشركات مهتمة بهذا.
18:40
(Laughter)
293
1102000
3000
(ضحك)
18:43
We also presented to Nike even.
294
1105000
2000
وقد عرضناه لNike حتى.
18:45
(Laughter)
295
1107000
3000
(ضحك)
18:48
(Applause)
296
1110000
6000
(تصفيق)
18:54
We'll see where this goes. We were so excited about this
297
1116000
3000
سنرى إلى أين يذهب هذا. كنا جد متحمسين حول هذا
18:57
that we realized that that small-size scale --
298
1119000
3000
أن أدركنا أن ذلك المستوى ذي الحجم الصغير،
19:00
and where everything gets sticky, and gravity doesn't matter anymore --
299
1122000
3000
وحيث كل شيء يصبح لزجا، والجاذبية لا تهم بعد ذلك،
19:03
we needed to look at ants and their feet, because
300
1125000
3000
احتجنا إلى النظر إلى النمل وأقدامها، لأن
19:06
one of my other colleagues at Berkeley has built a six-millimeter silicone
301
1128000
5000
أحد زملائي في بيركيلي، قد صنع روبوتا سيليكونيا
19:11
robot with legs. But it gets stuck. It doesn't move very well.
302
1133000
3000
من ستة ميليمترات بأرجل. لكنها تلتصق. لا تتحرك بشكل جيد.
19:14
But the ants do, and we'll figure out why, so that ultimately
303
1136000
3000
لكن النمل يفعل وسنكتشف لماذا، بحيث أنه في النهاية
19:17
we'll make this move. And imagine: you're going to be able
304
1139000
3000
سنقوم بهذه الحركة. وتخيلوا، ستكونون قادرين على
19:20
to have swarms of these six-millimeter robots available to run around.
305
1142000
5000
جعل أسراب من روبوتات من ستة ميليمترات متوافرة للف والدوران.
19:25
Where's this going? I think you can see it already.
306
1147000
3000
إلى أين يصل هذا؟ أظن أنه يمكنكم رؤيته بالفعل.
19:28
Clearly, the Internet is already having eyes and ears,
307
1150000
4000
من الواضح أن الأنترنيت لها بالفعل آذان وعيون،
19:32
you have web cams and so forth. But it's going to also have legs and hands.
308
1154000
4000
لديكم كامرات ويب وهكذا دواليك. لكنه سيتوفر كذلك على أرجل وأيدي.
19:36
You're going to be able to do programmable
309
1158000
2000
ستكونون قادرين على القيام بعمل قابل
19:38
work through these kinds of robots, so that you can run,
310
1160000
4000
للبرمجة عن طريق هذا النوع من الروبوتات، بحيث يمكنك الجري،
19:42
fly and swim anywhere. We saw David Kelly is at the beginning of that with his fish.
311
1164000
9000
الطيران والسباحة في كل مكان. رأينا في بداية ذلك دايفيد كيلي مع سمكته.
19:51
So, in conclusion, I think the message is clear.
312
1173000
2000
إذاً في الختام ، أظن أن الرسالة واضحة.
19:53
If you need a message, if nature's not enough, if you care about
313
1175000
4000
إن كنتم بحاجة إلى رسالة، إن كانت الطبيعة غير كافية، إن كنتم تهتمون ب
19:57
search and rescue, or mine clearance, or medicine,
314
1179000
2000
البحث والإنقاذ، أو نزع الألغام، أو الطب،
19:59
or the various things we're working on, we must preserve
315
1181000
4000
أو الأمور المتنوعة التي نشتغل عليها، يجب علينا أن نحافظ على
20:03
nature's designs, otherwise these secrets will be lost forever.
316
1185000
4000
تصاميم الطبيعة، وإلا هذه الأسرار ستفقد إلى الأبد.
20:07
Thank you.
317
1189000
1000
شكرا لكم.
20:08
(Applause)
318
1190000
9000
(تصفيق)
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