TED2011
Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?
Скайлар Тибитс: Можем ли да правим неща, които се правят сами?
Filmed:
Readability: 4.4
1,072,366 views
Изследователят от Масачузетския технологичен институт Скайлар Тибитс работи над самосглобяване -- идеята, че вместо да изградим нещо (стол, небостъргач), можем да създадем материали, които се самоизграждат, по същия начин както ДНК нишка се навива сама. Това е голяма концепция в ранен етап; Тибитс ни показва три лабораторни проекти, които намекват как може да изглежда бъдеще което се самоглобява.
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Today I'd like to show you
0
0
2000
Днес бих искал да ви покажа
00:17
the future of the way we make things.
1
2000
2000
бъдещето на начина, по който ще правим неща.
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
4000
2000
Вярвам, че скоро нашите сгради и машини
00:21
will be self-assembling,
3
6000
2000
ще бъдат самосглобяващи се,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
репликиращи и поправящи се сами.
00:25
So I'm going to show you
5
10000
2000
Така че ще ви покажа
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
12000
2000
това, което смятам, е текущото състояние на производството,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
14000
3000
и после ще го сравня с някои природни системи.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
17000
3000
И така, при сегашното състояние на производството, имаме небостъргачи --
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
20000
2000
две и половина години,
00:37
500,000 to a million parts,
10
22000
2000
500 000 до един милион части,
00:39
fairly complex,
11
24000
2000
доста сложни,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
12
26000
3000
нови и вълнуващи технологии от стомана, бетон, стъкло.
00:44
We have exciting machines
13
29000
2000
Имаме вълнуващи машини,
00:46
that can take us into space --
14
31000
2000
които могат да ни отведат в космоса --
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
33000
3000
пет години, 2,5 милиона части.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
36000
3000
Но от друга страна, ако се вгледате в природните системи,
00:54
we have proteins
17
39000
2000
имаме протеини,
00:56
that have two million types,
18
41000
2000
които имат два милиона типа,
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
19
43000
2000
могат да се нагъват за 10 000 наносекунди,
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
45000
2000
или ДНК с три милиарда базови двойки,
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
47000
3000
които можем да репликираме приблизително за час.
01:05
So there's all of this complexity
22
50000
2000
Така че съществува цялата тази сложност
01:07
in our natural systems,
23
52000
2000
в нашите природни системи,
01:09
but they're extremely efficient,
24
54000
2000
но те са изключително ефективни,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
56000
2000
далеч по-ефективни, отколкото всичко, което можем да изградим,
01:13
far more complex than anything we can build.
26
58000
2000
далеч по-сложни, отколкото всичко, което можем да изградим.
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
27
60000
2000
Те са далеч по-ефективни по отношение на енергията.
01:17
They hardly ever make mistakes.
28
62000
3000
Те почти никога не правят грешки.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
65000
2000
А могат да се самопоправят дълго време.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
67000
3000
Така че има нещо супер интересно в природните системи.
01:25
And if we can translate that
31
70000
2000
И ако можем да преведем това
01:27
into our built environment,
32
72000
2000
в средите, които изграждаме,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
74000
2000
тогава ще има вълнуващ потенциал за начина, по който изграждаме нещата.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
76000
3000
И мисля, че ключът за това е самосглобяването.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
79000
3000
Така че, ако искаме да използваме самосглобяването в нашата физическа среда,
01:37
I think there's four key factors.
36
82000
2000
мисля, че има четири ключови фактора.
01:39
The first is that we need to decode
37
84000
2000
Първият е, че трябва да декодираме
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
86000
2000
цялата сложност на това, което искаме да изградим --
01:43
so our buildings and machines.
39
88000
2000
така че нашите сгради и машини.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
90000
2000
И трябва да декодираме това в прости последователности --
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
92000
2000
в основни линии ДНК-то на това как работят нашите сгради.
01:49
Then we need programmable parts
42
94000
2000
После ни трябват програмируеми части,
01:51
that can take that sequence
43
96000
2000
които могат да вземат тази последователност
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
98000
3000
и да я използват за огъване, или преконфигуриране.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
101000
3000
Имаме нужда от енергия, която ще позволи това да се активира,
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
104000
3000
ще позволи на нашите части да могат да се огъват от програмата.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
47
107000
2000
И имаме нужда от някакъв вид на коригиране на грешки,
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
109000
3000
което да ни гарантира, че сме изградили успешно това, което искаме.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
49
112000
2000
Така че ще ви покажа редица проекти,
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
114000
2000
над които работим заедно с моите колеги от Масачузетския технологичен институт,
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
116000
2000
за да постигнем това самосглобяващо се бъдеще.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
118000
3000
Първите два са MacroBot и DeciBot.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
121000
4000
Тези проекти са широкомащабни преконфигуруеми роботи --
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
125000
3000
протеини с дължина 8 фута (2,4 метра), 12 фута (3,6 метра).
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
128000
3000
Те са с вградени механични електрически устройства, сензори.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
131000
2000
Можете да декодирате начина, по който искате да ги огънете,
02:28
into a sequence of angles --
57
133000
2000
в поредица от ъгли --
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
135000
2000
и така минус 120, минус 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
137000
3000
120, минус 120 -- нещо такова;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
и така поредица от ъгли, или преобръщания,
02:37
and you send that sequence through the string.
61
142000
3000
и изпращате тази последователност по веригата.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
145000
3000
Всяка единица получава своето съобщение -- така минус 120.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
148000
2000
Завърта се на този ъгъл, проверява дали го е достигнала
02:45
and then passes it to its neighbor.
64
150000
3000
и след това предава съобщението на своя съсед.
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
153000
2000
Това се блестящите учени,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
155000
2000
инженери, дизайнери, които работеха над този проект.
02:52
And I think it really brings to light:
67
157000
2000
И мисля, че това наистина поставя въпроса:
02:54
Is this really scalable?
68
159000
2000
Дали това е мащабируемо?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
161000
2000
Искам да кажа, хиляди долари, много човекочаса
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
163000
3000
за да се направи този осем футов робот.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
166000
3000
Можем ли наистина да мащабираме това? Можем ли наистина да вградим роботиката във всяка част?
03:04
The next one questions that
72
169000
2000
Следващият пита това
03:06
and looks at passive nature,
73
171000
2000
и разглежда пасивния характер,
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
173000
3000
или пасивно се опитва да има преконфигуриращо се програмиране.
03:11
But it goes a step further,
75
176000
2000
Но отива една стъпка по-далеч
03:13
and it tries to have actual computation.
76
178000
2000
и се опитва да има действително изчисляване.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
180000
2000
По същество съдържа най-основния градивен елемент на изчислителната техника,
03:17
the digital logic gate,
78
182000
2000
дигиталния логически гейт,
03:19
directly into your parts.
79
184000
2000
директно във вашите части.
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
И така, това е NAND гейт.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
188000
2000
Има един тетраедър, който е гейта,
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
който ще извършва изчисленията,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
192000
2000
и има два входящи тетраедъра.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
Един от тях е входът от потребителя, докато изграждате вашите тухли.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
197000
3000
Другият е от предишната тухла, която е поставена.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
И после ви дава резултата в триизмерното пространство.
03:38
So what this means
87
203000
2000
Така че това означава,
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
205000
3000
че потребителят може да започне да програмира това, което иска тухлите да правят.
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
Той изчислява това, което е правил преди,
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
и това, което сте го накарали да прави.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
И сега започва да се движи в триизмерното пространство --
03:49
so up or down.
92
214000
2000
нагоре или надолу.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
216000
3000
Така че от лявата страна, [1,1] вход се равнява на 0 изход, което отива надолу.
03:54
On the right-hand side,
94
219000
2000
От дясната страна,
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
221000
3000
[0,0] вход е 1 изход, което отива нагоре.
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
И така, това всъщност означава,
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
226000
2000
че нашите структури сега съдържат скиците
04:03
of what we want to build.
98
228000
2000
за това, което искаме да изградим.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
Така че те имат цялата информация, вградена в тях, за това, което е построено.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
Така че това означава, че можем да имаме някаква форма на само-репликация.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
В този случай я наричам самонасочена репликация,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
защото вашата структура съдържа точните чертежи.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
Ако имате грешки, можете да замените дадена част.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
243000
3000
Цялата локална информация е вградена, за да ви каже как да го поправите.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
Така че можете да имате нещо, което се изкачва и чете информацията
04:23
and can output at one to one.
106
248000
2000
и може да я представя в реално време.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
250000
2000
Това е директно вградено, няма никакви външни инструкции.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
252000
3000
Последният проект, който ще ви покажа, се нарича Biased Chains (Зависими вериги),
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
255000
3000
и това е може би най-вълнуващия пример, който имаме в момента,
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
на пасивни системи за самосглобяване.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
Тя взема преконфигурирането
04:37
and programmability
112
262000
2000
и програмируемостта
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
и ги превръща в напълно пасивна система.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
В основни линии имате верига от елементи.
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
Всеки елемент е напълно идентичен,
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
и те са зависими.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
Така че всяка верига, или всеки елемент, иска да се завърти надясно или наляво.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
Така че докато сглобявате веригата, вие я програмирате.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
Казвате на всеки елемент дали трябва да се върти надясно или наляво.
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
И така когато разклатите веригата,
05:01
it then folds up
121
286000
2000
тя се огъва
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
във всяка конфигурация, в която сте я програмирали --
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
така в този случай, спирала,
05:08
or in this case,
124
293000
3000
или в този случай,
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
два куба, един до друг.
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
Така може да програмирате
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
всяка триизмерна форма --
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
или едномерна, двуизмерна -- в тази верига напълно пасивно.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
И така, какво ни казва това за бъдещето?
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
Мисля, че това ни казва,
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
че има нови възможности за самосглобяване, репликация, поправяне
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
313000
3000
в нашите физически структури, сгради, машини.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
Има нова програмируемост в тези части.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
И от това има нови възможности за изчисления.
05:35
We'll have spatial computing.
135
320000
2000
Ще имаме пространствени изчисления.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
322000
2000
Представете си, ако нашите сгради, мостове, машини,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
324000
2000
всички наши тухли, можеха всъщност да правят изчисления.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
326000
2000
Това са невероятни паралелни и разпределени изчислителни мощности,
05:43
new design possibilities.
139
328000
2000
нови възможности за дизайн.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
330000
2000
Така че има вълнуващ потенциал в това.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
332000
2000
Затова мисля, че тези проекти, които ви показах
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
334000
2000
са само една малка стъпка към това бъдеще,
05:51
if we implement these new technologies
143
336000
2000
ако внедрим тези нови технологии
05:53
for a new self-assembling world.
144
338000
2000
за нов самосглобяващ се свят.
05:55
Thank you.
145
340000
2000
Благодаря ви.
05:57
(Applause)
146
342000
2000
(Ръкопляскане)
ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - InventorSkylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.
Why you should listen
Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures.
A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale.
Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com