TED2011
Carlo Ratti: Architecture that senses and responds
Carlo Ratti: Architektur, die wahrnimmt und reagiert
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Mit seinem Team bei SENSEable City Lab, erschafft Carlo Ratti, Professor am Massachussetts Institute of Technology, faszinierende Dinge indem er die Daten wahrnimmt, die wir verursachen. Er bedient sich passiver Daten – wie den Anrufen, die wir machen, dem Müll, den wir wegwerfen – um überraschende Visualisierungen des Stadtlebens zu erzeugen. Sein Team und er erschaffen dabei umwerfende interaktive Umgebungen durch sich bewegendes Wasser oder fliegendes Licht, angetrieben durch einfache Gesten, die von Sensoren erfasst werden.
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. Full bio
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
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00:15
Good afternoon, everybody.
0
0
2000
Guten Tag, alle zusammen.
00:17
I've got something to show you.
1
2000
3000
Ich habe hier etwas, das ich Ihnen zeigen möchte.
00:37
(Laughter)
2
22000
2000
(Gelächter)
00:39
Think about this as a pixel, a flying pixel.
3
24000
3000
Denken Sie sich dies als Bildpunkt, als fliegenden Bildpunkt.
00:42
This is what we call, in our lab, sensible design.
4
27000
3000
Das ist, was wir in unserem Labor, wahrnehmbares Design nennen.
00:45
Let me tell you a bit about it.
5
30000
2000
Lassen Sie mich Ihnen ein wenig darüber erzählen.
00:47
Now if you take this picture -- I'm Italian originally,
6
32000
3000
Wenn Sie nun dieses Bild nehmen – ich bin ursprünglich Italiener,
00:50
and every boy in Italy grows up
7
35000
2000
und jeder Junge in Italien wächst mit
00:52
with this picture on the wall of his bedroom --
8
37000
2000
diesem Bild in seinem Zimmer auf.
00:54
but the reason I'm showing you this
9
39000
2000
Aber der Grund, warum ich Ihnen dies zeige
00:56
is that something very interesting
10
41000
2000
ist, das in der Formel 1 in den
00:58
happened in Formula 1 racing
11
43000
2000
vergangenen Jahrzehnten
01:00
over the past couple of decades.
12
45000
2000
etwas sehr Interessantes geschah.
01:02
Now some time ago,
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47000
2000
Vor einiger Zeit war es so,
01:04
if you wanted to win a Formula 1 race,
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49000
2000
dass wenn Sie ein Formel 1 Rennen gewinnen wollten,
01:06
you take a budget, and you bet your budget
15
51000
2000
dann nahmen Sie Ihr Budget und setzten Ihr Geld
01:08
on a good driver and a good car.
16
53000
3000
auf einen guten Fahrer und ein gutes Auto.
01:11
And if the car and the driver were good enough, then you'd win the race.
17
56000
3000
Und wenn das Auto und der Fahrer gut genug waren, dann gewannen Sie das Rennen.
01:14
Now today, if you want to win the race,
18
59000
2000
Nun heutzutage, benötigen Sie, wenn Sie ein Rennen gewinnen wollen,
01:16
actually you need also something like this --
19
61000
3000
tatsächlich so etwas wie dieses hier –
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something that monitors the car in real time,
20
64000
3000
etwas was das Auto in Echtzeit überwacht,
01:22
has a few thousand sensors
21
67000
2000
einige tausend Sensoren hat,
01:24
collecting information from the car,
22
69000
2000
die Informationen aus dem Auto,
01:26
transmitting this information into the system,
23
71000
3000
diese Informationen an das System weitergeben
01:29
and then processing it
24
74000
2000
und sie dann verarbeiten
01:31
and using it in order to go back to the car with decisions
25
76000
3000
und diese dann nutzen um diesem Auto Entscheidungen zurück zu senden
01:34
and changing things in real time
26
79000
2000
und Dinge in Echtzeit verändern
01:36
as information is collected.
27
81000
2000
während Information gesammelt werden.
01:38
This is what, in engineering terms,
28
83000
2000
Dies würden Sie, in Ingenieurteams,
01:40
you would call a real time control system.
29
85000
3000
eine Echtzeit-Kontrollsystem nennen.
01:43
And basically, it's a system made of two components --
30
88000
3000
Und im Grunde, ist es ein System, das aus zwei Teilen besteht –
01:46
a sensing and an actuating component.
31
91000
2000
einem spürenden Teil und einem reagierendenTeil.
01:48
What is interesting today
32
93000
2000
Was heutzutage interessant ist,
01:50
is that real time control systems
33
95000
2000
ist das Echtzeit-Kontrollsysteme
01:52
are starting to enter into our lives.
34
97000
3000
beginnen in unserem Leben aufzutauchen.
01:55
Our cities, over the past few years,
35
100000
3000
Unsere Städte wurden, in den letzten paar Jahren,
01:58
just have been blanketed
36
103000
2000
gerade mit Netzwerken und
02:00
with networks, electronics.
37
105000
2000
Elektronik ausgerüstet.
02:02
They're becoming like computers in open air.
38
107000
2000
Sie werden zu Computer im Freien.
02:04
And, as computers in open air,
39
109000
2000
Und als Computer im Freien,
02:06
they're starting to respond in a different way
40
111000
2000
fangen sie an, auf andere Art und Weise zu reagieren,
02:08
to be able to be sensed and to be actuated.
41
113000
3000
sie werden wahrgenommen und angetrieben.
02:11
If we fix cities, actually it's a big deal.
42
116000
2000
Wenn wir Städte herrichten, ist das tatsächlich eine große Sache.
02:13
Just as an aside, I wanted to mention,
43
118000
2000
Nur nebenbei möchte ich erwähnen,
02:15
cities are only two percent of the Earth's crust,
44
120000
4000
dass Städte nur zwei Prozent der Erdoberfläche sind,
02:19
but they are 50 percent of the world's population.
45
124000
3000
aber 50 Prozent der weltweiten Bevölkerung dort leben.
02:22
They are 75 percent of the energy consumption --
46
127000
3000
Sie sind 75 Prozent des Energiekonsums –
02:25
up to 80 percent of CO2 emissions.
47
130000
3000
verursachen bis zu 80 Prozent der CO2 Emissionen.
02:28
So if we're able to do something with cities, that's a big deal.
48
133000
3000
Wenn wir also etwas mit den Städten machen, ist das eine große Sache.
02:31
Beyond cities,
49
136000
2000
Über die Städte hinaus,
02:33
all of this sensing and actuating
50
138000
3000
zieht all dieses Wahrnehmen und
02:36
is entering our everyday objects.
51
141000
2000
Antreiben in Objekte des täglichen Lebens ein.
02:38
That's from an exhibition that
52
143000
2000
Das ist von einer Ausstellung,
02:40
Paola Antonelli is organizing
53
145000
2000
die Paola Antonelli für MoMA
02:42
at MoMA later this year, during the summer.
54
147000
2000
später im Jahr, während des Sommers, organisiert.
02:44
It's called "Talk to Me."
55
149000
2000
Es heißt "Sprich mit mir."
02:46
Well our objects, our environment
56
151000
2000
Nun, all unsere Objekte, unsere Umwelt,
02:48
is starting to talk back to us.
57
153000
2000
fangen an, zu uns zurück zu sprechen.
02:50
In a certain sense, it's almost as if every atom out there
58
155000
3000
In einem gewissen Sinn, ist es fast so als ob jedes Atom da draußen
02:53
were becoming both a sensor and an actuator.
59
158000
3000
zu beiden wird, einem Sensor und einem Antreiber.
02:56
And that is radically changing the interaction we have as humans
60
161000
3000
Und das verändert radikal die Interaktion, die wir Menschen
02:59
with the environment out there.
61
164000
2000
mit unserer Umwelt draußen haben.
03:01
In a certain sense,
62
166000
2000
In gewisser Weise,
03:03
it's almost as if the old dream of Michelangelo ...
63
168000
3000
ist es fast als ob der alte Traum von Michelangelo ...
03:06
you know, when Michelangelo sculpted the Moses,
64
171000
2000
wissen Sie, als Michelangelo den Moses formte,
03:08
at the end it said that he took the hammer, threw it at the Moses --
65
173000
3000
heißt es, dass er am Ende den Hammer nahm und ihn auf Moses warf –
03:11
actually you can still see a small chip underneath --
66
176000
3000
tatsächlich können Sie immer noch eine kleine Stelle untendrunter sehen –
03:14
and said, shouted,
67
179000
2000
und sagte, rief,
03:16
"Perché non parli? Why don't you talk?"
68
181000
2000
"Perché non parli? Warum sprichst du nicht?"
03:18
Well today, for the first time,
69
183000
2000
Nun, heute, fängt unsere Umwelt
03:20
our environment is starting to talk back to us.
70
185000
3000
zum allerersten Mal an, uns zu antworten.
03:23
And I'll show just a few examples --
71
188000
2000
Ich werde Ihnen nur einige Beispiele zeigen –
03:25
again, with this idea of sensing our environment and actuating it.
72
190000
3000
nochmal, mit der Idee unsere Umwelt wahrzunehmen und anzutreiben.
03:28
Let's starting with sensing.
73
193000
3000
Lassen Sie uns mit dem Wahrnehmen beginnen.
03:31
Well, the first project I wanted to share with you
74
196000
2000
Nun das erste Projekt, das ich Ihnen vorstellen möchte
03:33
is actually one of the first projects by our lab.
75
198000
3000
ist in Wahrheit eines der ersten unseres Labors.
03:36
It was four and a half years ago in Italy.
76
201000
3000
Es entstand vor viereinhalb Jahren in Italien.
03:39
And what we did there
77
204000
2000
Und was wir da getan haben,
03:41
was actually use a new type of network at the time
78
206000
2000
war eigentlich eine damals neue Art von Netzwerk zu nutzen,
03:43
that had been deployed all across the world --
79
208000
2000
das auf der ganzen Welt eingesetzt wurde –
03:45
that's a cellphone network --
80
210000
2000
das ist ein Mobiltelefonnetz –
03:47
and use anonymous and aggregated information from that network,
81
212000
2000
und anonyme und aggregierte Information aus diesem Netzwerk zu nutzen,
03:49
that's collected anyway by the operator,
82
214000
2000
die ohnehin vom Betreiber gesammelt werden,
03:51
in order to understand
83
216000
2000
um zu verstehen
03:53
how the city works.
84
218000
2000
wie die Stadt funktioniert.
03:55
The summer was a lucky summer -- 2006.
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220000
3000
Der Sommer war ein glücklicher Sommer – 2006.
03:58
It's when Italy won the soccer World Cup.
86
223000
3000
Es war als Italien die Fußball-Weltmeisterschaft gewann.
04:01
Some of you might remember, it was Italy and France playing,
87
226000
3000
Einige von Ihnen werden sich erinnern, es war als Italien gegen Frankreich spielte,
04:04
and then Zidane at the end, the headbutt.
88
229000
2000
und dann am Ende Zidane, der Kopfstoß.
04:06
And anyway, Italy won at the end.
89
231000
2000
Und egal, Italien hat am Ende gewonnen
04:08
(Laughter)
90
233000
2000
(Gelächter)
04:10
Now look at what happened that day
91
235000
2000
Jetzt sehen Sie sich an was an diesem Tag passierte,
04:12
just by monitoring activity
92
237000
2000
nur beim Beobachten der Aktivität,
04:14
happening on the network.
93
239000
2000
die im Netzwerk passiert.
04:16
Here you see the city.
94
241000
2000
Hier sehen Sie die Stadt.
04:18
You see the Colosseum in the middle,
95
243000
3000
Sie sehen in der Mitte das Kolosseum,
04:21
the river Tiber.
96
246000
3000
den Fluß Tiber.
04:24
It's morning, before the match.
97
249000
2000
Am Morgen, vor dem Spiel.
04:26
You see the timeline on the top.
98
251000
2000
Sie sehen oben die Zeitachse.
04:28
Early afternoon,
99
253000
2000
Früher Nachmittag,
04:30
people here and there,
100
255000
2000
Menschen hier und da,
04:32
making calls and moving.
101
257000
2000
die Anrufe tätigen und sich bewegen.
04:34
The match begins -- silence.
102
259000
3000
Das Spiel fängt an – Schweigen.
04:37
France scores. Italy scores.
103
262000
3000
Frankreich macht ein Tor. Italien macht ein Tor.
04:40
Halftime, people make a quick call and go to the bathroom.
104
265000
4000
Halbzeit, die Menschen machen einen kurzen Anruf, gehen auf Toilette.
04:44
Second half. End of normal time.
105
269000
2000
Zweite Halbzeit. Ende der normalen Spielzeit.
04:46
First overtime, second.
106
271000
2000
Erste Verlängerung, zweite.
04:48
Zidane, the headbutt in a moment.
107
273000
3000
Zidane, in einem Augenblick der Kopfstoß.
04:51
Italy wins. Yeah.
108
276000
2000
Italien gewinnt. Yeah.
04:53
(Laughter)
109
278000
2000
(Gelächter)
04:55
(Applause)
110
280000
3000
(Applaus)
04:58
Well, that night, everybody went to celebrate in the center.
111
283000
2000
Nun, in dieser Nacht, gingen alle ins Zentrum um zu feiern.
05:00
You saw the big peak.
112
285000
2000
Sie sahen den großen Ausschlag.
05:02
The following day, again everybody went to the center
113
287000
2000
Am nächsten Tag, gingen alle ins Zentrum
05:04
to meet the winning team
114
289000
3000
um das Siegerteam und den
05:07
and the prime minister at the time.
115
292000
2000
Premierminister zu selben Zeit zu treffen.
05:09
And then everybody moved down.
116
294000
2000
Und dann gingen alle hinunter.
05:11
You see the image of the place called Circo Massimo,
117
296000
2000
Sie sehen das Bild des Platzes Circo Massimo,
05:13
where, since Roman times, people go to celebrate,
118
298000
3000
wo, seit der römischen Zeit, die Menschen zum feiern hingehen –
05:16
to have a big party, and you see the peak at the end of the day.
119
301000
3000
um eine große Party zu haben, und Sie sehen den Ausschlag am Ende des Tages.
05:19
Well, that's just one example of how we can sense the city today
120
304000
2000
Nun, das ist nur ein Beispiel, wie wir heute die Stadt spüren können,
05:21
in a way that we couldn't have done
121
306000
2000
auf eine Art und Weise wie wir es
05:23
just a few years ago.
122
308000
2000
vor einigen Jahren nicht konnten.
05:25
Another quick example about sensing:
123
310000
2000
Noch schnell ein anderes Beispiel für Spüren:
05:27
it's not about people,
124
312000
2000
hier geht es nicht um Menschen,
05:29
but about things we use and consume.
125
314000
2000
sondern um Dinge, die wir benutzen und konsumieren.
05:31
Well today, we know everything
126
316000
2000
Nun, heutzutage wissen wir alles darüber
05:33
about where our objects come from.
127
318000
3000
woher unsere Sachen kommen.
05:36
This is a map that shows you
128
321000
2000
Dies ist eine Karte, die Ihnen
05:38
all the chips that form a Mac computer, how they came together.
129
323000
3000
all die Chips zeigt, aus denen ein Mac Computer besteht, wie sie zusammen kamen.
05:41
But we know very little about where things go.
130
326000
3000
Aber wir wissen nur wenig darüber, wo die Sachen hingehen.
05:44
So in this project,
131
329000
2000
Also haben wir in diesem Projekt
05:46
we actually developed some small tags
132
331000
2000
tatsächlich einige kleine Marker entworfen
05:48
to track trash as it moves through the system.
133
333000
3000
um den Müll zu verfolgen während er durch das System geht.
05:51
So we actually started with a number of volunteers
134
336000
3000
Wir haben also mit einigen Freiwilligen angefangen,
05:54
who helped us in Seattle,
135
339000
2000
die uns,vor etwas mehr als einem Jahr,
05:56
just over a year ago,
136
341000
2000
in Seattle geholfen haben,
05:58
to tag what they were throwing away --
137
343000
3000
die Dinge zu markieren, die sie wegwarfen –
06:01
different types of things, as you can see here --
138
346000
3000
verschiedene Arten von Dingen, wie Sie sehen können –
06:04
things they would throw away anyway.
139
349000
2000
Dinge, die sie ohnehin wegwerfen würden.
06:06
Then we put a little chip, little tag,
140
351000
2000
Dann haben wir die kleinen Chips, die kleinen Marken,
06:08
onto the trash
141
353000
2000
auf den Müll geklebt
06:10
and then started following it.
142
355000
2000
und angefangen ihn zu verfolgen.
06:12
Here are the results we just obtained.
143
357000
3000
Hier sind die Ergebnisse, die wir gerade bekommen haben.
06:15
(Music)
144
360000
3000
(Musik)
06:18
From Seattle ...
145
363000
3000
Von Seattle ...
06:26
after one week.
146
371000
2000
nach einer Woche.
06:53
With this information we realized
147
398000
2000
Mit dieser Information erkannten wir,
06:55
there's a lot of inefficiencies in the system.
148
400000
2000
dass es eine Menge Ineffizienzen im System gibt.
06:57
We can actually do the same thing with much less energy.
149
402000
3000
Wir können die gleichen Dinge in der Tat mit weniger Energie machen.
07:00
This data was not available before.
150
405000
2000
Die Daten waren vorher nicht verfügbar.
07:02
But there's a lot of wasted transportation and convoluted things happening.
151
407000
3000
Aber das passieren eine Menge unnützer Transporte und komplizierter Dinge.
07:05
But the other thing is that we believe
152
410000
2000
Die andere Sache aber ist, dass wir glauben,
07:07
that if we see every day
153
412000
2000
dass wenn wir jeden Tag sehen,
07:09
that the cup we're throwing away, it doesn't disappear,
154
414000
2000
dass die Tasse, die wir wegwerfen, nicht einfach verschwindet,
07:11
it's still somewhere on the planet.
155
416000
2000
dass sie immer noch irgendwo auf dem Planeten ist.
07:13
And the plastic bottle we're throwing away every day still stays there.
156
418000
3000
Und die Plastikflasche, die wir jeden Tag wegwerfen immer noch da bleibt.
07:16
And if we show that to people,
157
421000
2000
Und wenn wir das den Menschen zeigen würden,
07:18
then we can also promote some behavioral change.
158
423000
2000
dann können wir eine Verhaltensänderung vorantreiben.
07:20
So that was the reason for the project.
159
425000
2000
Das ist also der Grund für dieses Projekt.
07:22
My colleague at MIT, Assaf Biderman,
160
427000
2000
Mein Kollege an der MIT, Assaf Biderman,
07:24
he could tell you much more about sensing
161
429000
2000
könnte Ihnen noch viel mehr über das Wahrnehmen
07:26
and many other wonderful things we can do with sensing,
162
431000
2000
und die vielen anderen wunderbaren Dinge, die man mit Wahrnehmen machen kann, erzählen,
07:28
but I wanted to go to the second part we discussed at the beginning,
163
433000
3000
aber ich möchte gerne auf den zweiten Teil zu sprechen kommen, den wir am Anfang diskutierten
07:31
and that's actuating our environment.
164
436000
2000
und das ist die Betätigung unserer Umwelt.
07:33
And the first project
165
438000
2000
Und das erste Projekt
07:35
is something we did a couple of years ago in Zaragoza, Spain.
166
440000
3000
ist etwas, dass wir vor ein paar Jahren in Zaragoza, Spanien gemacht haben.
07:38
It started with a question by the mayor of the city,
167
443000
3000
Es fing mit einer Frage des Bürgermeisters an,
07:41
who came to us saying
168
446000
2000
der zu uns kam und sagte,
07:43
that Spain and Southern Europe have a beautiful tradition
169
448000
3000
dass Spanien und Südeuropa eine schöne Tradition haben,
07:46
of using water in public space, in architecture.
170
451000
3000
an öffentlichen Orten Wasser als Teil der Architektur zu nutzen.
07:49
And the question was: How could technology, new technology,
171
454000
2000
Und die Frage war: Wie könnte man Technologie, neue Technologie
07:51
be added to that?
172
456000
2000
damit verbinden?
07:53
And one of the ideas that was developed at MIT in a workshop
173
458000
3000
Und eine der Ideen, die am MIT in einem Arbeitskreis ermittelt wurden,
07:56
was, imagine this pipe, and you've got valves,
174
461000
3000
war, stellen Sie sich diese Schläuche vor, und Ventile,
07:59
solenoid valves, taps,
175
464000
2000
Magnetventile, Klappen,
08:01
opening and closing.
176
466000
2000
die sich öffnen und schließen.
08:03
You create like a water curtain with pixels made of water.
177
468000
3000
Sie verursachen so was wie einen Wasservorhang mit Bildpunkten aus Wasser.
08:06
If those pixels fall,
178
471000
2000
Wenn diese Bildpunkte herunterfallen,
08:08
you can write on it,
179
473000
2000
können Sie darauf schreiben,
08:10
you can show patterns, images, text.
180
475000
2000
können Sie Muster, Bilder, Text anzeigen.
08:12
And even you can approach it, and it will open up
181
477000
2000
Und Sie können sich ihm nähern, und er wird sich öffnen,
08:14
to let you jump through,
182
479000
2000
um Sie durchspringen zu lassen,
08:16
as you see in this image.
183
481000
2000
wie Sie auf diesem Bild sehen können.
08:18
Well, we presented this to Mayor Belloch.
184
483000
2000
Nun, wir haben das Bürgermeister Belloch vorgestellt.
08:20
He liked it very much.
185
485000
2000
Es hat ihm sehr gefallen.
08:22
And we got a commission to design a building
186
487000
2000
Und wir bekamen den Auftrag ein Gebäude beim
08:24
at the entrance of the expo.
187
489000
2000
Eingang der Expo zu entwerfen.
08:26
We called it Digital Water Pavilion.
188
491000
2000
Wir nannten es den Digitalen Wasser Pavillion.
08:28
The whole building is made of water.
189
493000
3000
Das ganze Gebäude bestand aus Wasser.
08:33
There's no doors or windows,
190
498000
2000
Es gibt keine Türen oder Fenster,
08:35
but when you approach it,
191
500000
2000
aber wenn Sie sich ihm nähern,
08:37
it will open up to let you in.
192
502000
2000
wird es sich öffnen und Sie hinein lassen.
08:39
(Music)
193
504000
6000
(Musik)
08:52
The roof also is covered with water.
194
517000
3000
Das Dach war ebenfalls mit Wasser bedeckt.
08:57
And if there's a bit of wind,
195
522000
2000
Und wenn es windig ist,
08:59
if you want to minimize splashing, you can actually lower the roof.
196
524000
3000
wenn Sie das Spritzen verringern wollen, können Sie sogar das Dach herunter lassen.
09:04
Or you could close the building,
197
529000
2000
Oder Sie könnten das Gebäude schließen
09:06
and the whole architecture will disappear,
198
531000
2000
und die ganze Architektur wird, wie in diesem Fall,
09:08
like in this case.
199
533000
2000
verschwinden.
09:10
You know, these days, you always get images during the winter,
200
535000
2000
Wissen Sie, dieser Tage, wenn Sie das Dach herunterfahren,
09:12
when they take the roof down,
201
537000
2000
bekommen Sie Bilder von Menschen,
09:14
of people who have been there and said, "They demolished the building."
202
539000
3000
die da waren und sagen, "Sie haben das Gebäude zerstört."
09:17
No, they didn't demolish it, just when it goes down,
203
542000
2000
Nein, sie haben das Gebäude nicht zerstört, es ist nur so,
09:19
the architecture almost disappears.
204
544000
2000
dass die Architektur beinahe verschwindet.
09:21
Here's the building working.
205
546000
3000
Hier sehen Sie, wie das Gebäude funktioniert.
09:24
You see the person puzzled about what was going on inside.
206
549000
3000
Sie sehen die Person, die sich fragt, was im Inneren passiert.
09:27
And here was myself trying not to get wet,
207
552000
2000
Und hier sehen Sie mich, als ich versuchte beim
09:29
testing the sensors that open the water.
208
554000
3000
Testen der Sensoren, die das Wasser öffneten, nicht nass zu werden.
09:32
Well, I should tell you now what happened one night
209
557000
2000
Nun, sollte ich Ihnen erzählen, was eines Nachts passierte
09:34
when all of the sensors stopped working.
210
559000
3000
als alle Sensoren aufhörten zu funktionieren.
09:37
But actually that night, it was even more fun.
211
562000
3000
Aber eigentlich war es in dieser Nacht ein noch größerer Spaß.
09:40
All the kids from Zaragoza came to the building,
212
565000
2000
Alle Kinder aus Zaragoza kamen zu dem Gebäude,
09:42
because the way of engaging with the building became something different.
213
567000
3000
denn die Art wie sie mit dem Gebäude spielten war ganz anders.
09:45
Not anymore a building that would open up to let you in,
214
570000
3000
Nicht länger ein Gebäude, das sich öffnen würde um Sie ein zu lassen,
09:48
but a building that would still make cuts and holes through the water,
215
573000
3000
aber ein Gebäude, das immer noch Pausen und Löcher im Wasser hatte,
09:51
and you had to jump without getting wet.
216
576000
2000
man musste jetzt springen ohne nass zu werden.
09:53
(Video) (Crowd Noise)
217
578000
13000
(Video) (Wasser und Menschenrufe)
10:06
And that was, for us, was very interesting,
218
591000
2000
Und das war, für uns, sehr spannend,
10:08
because, as architects, as engineers, as designers,
219
593000
3000
denn als Architekten, Ingenieure, als Designer,
10:11
we always think about how people will use the things we design.
220
596000
3000
denken wir immer darüber nach, wie die Menschen, die Dinge nutzen, die wir entwerfen.
10:14
But then reality's always unpredictable.
221
599000
3000
Aber die Realität ist immer unvorhersehbar.
10:17
And that's the beauty of doing things
222
602000
2000
Und das ist das Schöne daran, Dinge zu kreieren,
10:19
that are used and interact with people.
223
604000
2000
die benutzt werden und mit den Menschen interagieren.
10:21
Here is an image then of the building
224
606000
2000
Hier ist nun ein Bild des Gebäudes
10:23
with the physical pixels, the pixels made of water,
225
608000
2000
mit den physischen Bildpunkten, den Bildpunkten aus Wasser
10:25
and then projections on them.
226
610000
3000
und die Projektionen darauf.
10:28
And this is what led us to think about
227
613000
2000
Und dies ist es, was uns darauf brachte
10:30
the following project I'll show you now.
228
615000
2000
über das folgende Projekt nachzudenken, das ich Ihnen jetzt zeige.
10:32
That's, imagine those pixels could actually start flying.
229
617000
3000
Stellen Sie sich vor diese Bildpunkte könnten wirklich anfangen zu fliegen.
10:35
Imagine you could have small helicopters
230
620000
2000
Stellen Sie sich vor, Sie könnten kleine Hubschrauber haben,
10:37
that move in the air,
231
622000
2000
die durch die Luft fliegen,
10:39
and then each of them with a small pixel in changing lights --
232
624000
3000
und jeder von Ihnen mit einem kleinen Bildpunkt mit wechselndem Licht –
10:42
almost as a cloud that can move in space.
233
627000
3000
fast so wie eine Wolke die sich durch den Raum bewegen kann.
10:45
Here is the video.
234
630000
2000
Hier ist das Video.
10:47
(Music)
235
632000
6000
(Musik)
10:53
So imagine one helicopter,
236
638000
3000
Stellen Sie sich einen Hubschrauber vor,
10:56
like the one we saw before,
237
641000
3000
wie den, den Sie vorhin gesehen haben,
11:01
moving with others,
238
646000
3000
der sich mit anderen bewegt,
11:04
in synchrony.
239
649000
2000
vollkommen synchron.
11:06
So you can have this cloud.
240
651000
3000
Sie können diese Wolke haben.
11:15
You can have a kind of flexible screen or display, like this --
241
660000
4000
Sie können eine Art flexiblen Bildschirm oder Anzeige haben, wie diese –
11:19
a regular configuration in two dimensions.
242
664000
3000
eine gleichmäßige Formation in zwei Dimensionen.
11:29
Or in regular, but in three dimensions,
243
674000
3000
Oder unregelmäßig aber in drei Dimensionen,
11:32
where the thing that changes is the light,
244
677000
2000
bei der das, was sich ändert, das Licht ist,
11:34
not the pixels' position.
245
679000
2000
nicht die Position der Bildpunkte.
11:46
You can play with a different type.
246
691000
2000
Sie können mit verschiedenen Arten spielen.
11:48
Imagine your screen could just appear
247
693000
2000
Stellen Sie sich vor der Bildschirm könnte einfach
11:50
in different scales or sizes,
248
695000
3000
in unterschiedlichen Formaten oder Größen erscheinen,
11:53
different types of resolution.
249
698000
3000
in unterschiedlichen Auflösungen.
12:05
But then the whole thing can be
250
710000
2000
Aber dann könnte das ganze nur
12:07
just a 3D cloud of pixels
251
712000
2000
eine 3D Wolke aus Bildpunkten sein,
12:09
that you can approach and move through it
252
714000
3000
auf die Sie zugehen können und durch die Sie sich hindurch bewegen,
12:12
and see from many, many directions.
253
717000
3000
die sie aus vielen, vielen Richtungen betrachten können.
12:15
Here is the real Flyfire
254
720000
2000
Hier sehen Sie eine echte Flyfire-Steuerung,
12:17
control and going down to form the regular grid as before.
255
722000
4000
die herabsinkt um wie zuvor ein gleichmäßiges V zu formen.
12:21
When you turn on the light, actually you see this. So the same as we saw before.
256
726000
3000
Wenn Sie das Licht einschalten, sieht es so aus. Also genauso, wie wir es vorher gesehen haben.
12:24
And imagine each of them then controlled by people.
257
729000
2000
Stellen Sie sich vor, dass jedes einzelne von Menschen gesteuert wird.
12:26
You can have each pixel
258
731000
2000
Es könnte jeder einzelne Bildpunkt
12:28
having an input that comes from people,
259
733000
2000
einen Impuls haben, der von Menschen kommt,
12:30
from people's movement, or so and so.
260
735000
2000
von den Bewegungen der Menschen oder dergleichen.
12:32
I want to show you something here for the first time.
261
737000
3000
Ich möchte Ihnen hier etwas zu allererst zeigen.
12:35
We've been working with Roberto Bolle,
262
740000
2000
Wir haben mit Roberto Bolle gearbeitet,
12:37
one of today's top ballet dancers --
263
742000
2000
einem der besten Balletttänzer unserer Zeit –
12:39
the étoile at Metropolitan in New York
264
744000
2000
dem Étoile am Metropolitan Theater in New York
12:41
and La Scala in Milan --
265
746000
2000
und der Scala in Mailand –
12:43
and actually captured his movement in 3D
266
748000
2000
wir haben seine Bewegungen in 3D aufgenommen
12:45
in order to use it as an input for Flyfire.
267
750000
3000
um sie als Impuls für das Flyfire zu nutzen.
12:48
And here you can see Roberto dancing.
268
753000
3000
Hier sehen Sie Roberto tanzen.
12:53
You see on the left the pixels,
269
758000
2000
Auf der linken Seite sehen Sie die Bildpunkte,
12:55
the different resolutions being captured.
270
760000
2000
die verschiedenen eingefangenen Eindrücke.
12:57
It's both 3D scanning in real time
271
762000
2000
Es ist gleichzeitig ein Echtzeit-3D-Scan
12:59
and motion capture.
272
764000
3000
und eine Bewegungsaufnahme.
13:03
So you can reconstruct a whole movement.
273
768000
3000
So dass Sie die ganze Bewegung nachvollziehen können.
13:10
You can go all the way through.
274
775000
3000
Sie können das die ganze Zeit machen.
13:16
But then, once we have the pixels, then you can play with them
275
781000
2000
Aber dann, wenn wir einmal alle Bildpunkte haben, können Sie damit spielen
13:18
and play with color and movement
276
783000
3000
und mit Farbe Bewegung
13:21
and gravity and rotation.
277
786000
3000
Schwerkraft und Drehbewegung spielen.
13:24
So we want to use this as one of the possible inputs
278
789000
2000
Das möchten wir als einen möglichen Impuls
13:26
for Flyfire.
279
791000
2000
für das Flyfire nutzen.
13:47
I wanted to show you the last project we are working on.
280
812000
2000
Ich möchte Ihnen das neueste Projekt zeigen an dem wir arbeiten.
13:49
It's something we're working on for the London Olympics.
281
814000
2000
Es ist etwas, an dem wir für die Olympischen Spiele in London arbeiten.
13:51
It's called The Cloud.
282
816000
2000
Es nennt sich The Cloud – die Wolke.
13:53
And the idea here is, imagine, again,
283
818000
2000
Die Idee ist wiederum, stellen Sie sich das vor, das
13:55
we can involve people
284
820000
2000
wir wieder die Menschen mit einbeziehen
13:57
in doing something and changing our environment --
285
822000
3000
um etwas zu tun und die Umwelt zu verändern –
14:00
almost to impart what we call cloud raising --
286
825000
2000
fast so etwas, wie wir es nennen, Wolkenbewegung einzubauen
14:02
like barn raising, but with a cloud.
287
827000
2000
wie man ein Scheunentor bewegt, aber mit einer Wolke.
14:04
Imagine you can have everybody make a small donation for one pixel.
288
829000
4000
Stellen Sie sich vor, dass jeder eine kleine Spende für einen Bildpunkt geben kann.
14:08
And I think what is remarkable
289
833000
2000
Ich denke, dass das Bemerkenswerte der
14:10
that has happened over the past couple of years
290
835000
2000
der Geschehnisse letzten Jahre,
14:12
is that, over the past couple of decades,
291
837000
2000
der letzten Jahrzehnte ist, dass wir von einer
14:14
we went from the physical world to the digital one.
292
839000
3000
physikalischen zu einer digitalen Welt gewechselt sind.
14:17
This has been digitizing everything, knowledge,
293
842000
2000
Das hat alles digitalisiert, Wissen,
14:19
and making that accessible through the Internet.
294
844000
2000
und macht es durch das Internet zugänglich.
14:21
Now today, for the first time --
295
846000
2000
Heutzutage, können wir zum ersten Mal –
14:23
and the Obama campaign showed us this --
296
848000
2000
und die Kampagne Obamas hat das gezeigt –
14:25
we can go from the digital world,
297
850000
2000
können wir von der digitalen Welt,
14:27
from the self-organizing power of networks,
298
852000
2000
von den sich selbstorganisierenden Kräften der Netzwerke
14:29
to the physical one.
299
854000
2000
zu der physikalischen Welt wechseln.
14:31
This can be, in our case,
300
856000
2000
Das kann, in unserem Fall sein,
14:33
we want to use it for designing and doing a symbol.
301
858000
2000
dass wir es benutzen um zu Designen und ein Symbol zu schaffen.
14:35
That means something built in a city.
302
860000
2000
Das heißt etwas was in der Stadt gebaut ist.
14:37
But tomorrow it can be,
303
862000
2000
Aber morgen kann es,
14:39
in order to tackle today's pressing challenges --
304
864000
3000
um uns den kommenden Herausforderungen zu stellen –
14:42
think about climate change or CO2 emissions --
305
867000
2000
denken Sie da an den Klimawandel oder die CO2 Emissionen –
14:44
how we can go from the digital world to the physical one.
306
869000
3000
wie können wir dann von der digitalen Welt zur physikalischen wechseln.
14:47
So the idea that we can actually involve people
307
872000
2000
Die Idee ist also, dass wir tatsächlich die Menschen mit einbeziehen,
14:49
in doing this thing together, collectively.
308
874000
2000
in dem sie Dinge zusammen, kollektiv tun.
14:51
The cloud is a cloud, again, made of pixels,
309
876000
3000
Die Wolke ist wieder eine Wolke aus Bildpunkten,
14:54
in the same way as the real cloud
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in der gleichen Weise wie eine wirkliche Wolke
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is a cloud made of particles.
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eine Wolke aus Partikeln ist.
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And those particles are water,
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Und diese Partikel sind Wasser,
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where our cloud is a cloud of pixels.
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während unsere Wolke eine Wolke aus Bildpunkten ist.
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It's a physical structure in London, but covered with pixels.
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Es ist ein physikalisches Gebilde in London, aber mit Bildpunkten bedeckt.
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You can move inside, have different types of experiences.
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Sie können sich innen bewegen und verschiedene Arten von Erfahrungen machen.
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You can actually see from underneath,
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Sie können es Sie tatsächlich von unten ansehen,
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sharing the main moments
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die wichtigsten Momente für
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for the Olympics in 2012 and beyond,
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Olympia 2012 und darüberhinaus teilen,
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and really using it as a way to connect with the community.
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und es als Art der Verbindung zur Gemeinschaft nutzen.
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So both the physical cloud in the sky
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Also beides, die physikalische Wolke im Himmel
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and something you can go to the top [of],
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und etwas an dessen Spitze Sie hingehen können,
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like London's new mountaintop.
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wie Londons neuer Berggipfel.
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You can enter inside it.
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Sie können hineingehen.
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And a kind of new digital beacon for the night --
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Und eine Art digitaler Leuchtturm in der Nacht –
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but most importantly,
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aber als Allerwichtigstes,
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a new type of experience for anybody who will go to the top.
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eine neue Art der Erfahrung für alle, die an die Spitze gehen wollen.
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Thank you.
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Danke.
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(Applause)
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(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Carlo Ratti - Architect and engineerCarlo 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 >>
Carlo Ratti | Speaker | TED.com