TED2002
Robert Full: Robots inspired by cockroach ingenuity
Robert Full habla de ingeniería y evolución
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Los insectos y los animales han evolucionado algunos características maravillosas - pero, como hace notar Robert Full, muchos animales de hecho están sobre-diseñados. El truco es copiar sólo aquello que es necesario. Nos muestra como los ingenieros humanos pueden aprender de los trucos de los animales.
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
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00:19
Welcome. If I could have the first slide, please?
0
1000
5000
Bienvenidos. ¿Me pueden poner la primera diapositiva?
00:33
Contrary to calculations made by some engineers, bees can fly,
1
15000
5000
En contra de los cálculos de algunos ingenieros, las abejas pueden volar
00:38
dolphins can swim, and geckos can even climb
2
20000
7000
los delfines pueden nadar y las lagartijas pueden escalar
00:45
up the smoothest surfaces. Now, what I want to do, in the short time I have,
3
27000
6000
sobre las superficies más lisas. Ahora lo que quiero hacer, en el corto tiempo que tengo,
00:51
is to try to allow each of you to experience
4
33000
4000
es tratar de permitir a cada uno de ustedes experimentar
00:55
the thrill of revealing nature's design.
5
37000
6000
de alguna manera, la emoción de revelar los secretos del diseño natural.
01:01
I get to do this all the time, and it's just incredible.
6
43000
2000
Yo lo hago todo el tiempo, y es simplemente increíble.
01:03
I want to try to share just a little bit of that with you in this presentation.
7
45000
6000
Quiero compartir un poco de eso con ustedes en esta presentación.
01:09
The challenge of looking at nature's designs --
8
51000
2000
El desafío de mirar los diseños naturales -
01:11
and I'll tell you the way that we perceive it, and the way we've used it.
9
53000
4000
y les diré de qué manera lo percibimos, y cómo lo hemos usado.
01:15
The challenge, of course, is to answer this question:
10
57000
2000
El desafío desde luego, es responder a esta pregunta:
01:17
what permits this extraordinary performance of animals
11
59000
3000
¿Qué concede este extraordinario desempeño
01:20
that allows them basically to go anywhere?
12
62000
3000
que les permite básicamente ir a cualquier parte?
01:23
And if we could figure that out, how can we implement those designs?
13
65000
7000
Y ¿si pudiéramos encontrar la manera de implementar esos diseños?
01:30
Well, many biologists will tell engineers, and others,
14
72000
3000
Bueno, muchos biólogos le dirán a los ingenieros y a otros,
01:33
organisms have millions of years to get it right;
15
75000
3000
que los organismos han tenido millones de años para perfeccionarse,
01:36
they're spectacular; they can do everything wonderfully well.
16
78000
3000
que son espectaculares, que pueden hacer todo maravillosamente bien.
01:39
So, the answer is bio-mimicry: just copy nature directly.
17
81000
4000
Así que la respuesta es el bio-mimetismo - copiar a la naturaleza directamente.
01:43
We know from working on animals that the truth is
18
85000
5000
Sabemos al trabajar con animales que la verdad es
01:48
that's exactly what you don't want to do -- because evolution works
19
90000
4000
que eso es exactamente lo que no quieres hacer. Porque la evolución trabaja
01:52
on the just-good-enough principle, not on a perfecting principle.
20
94000
3000
bajo el principio de “apenas-bien-basta”, no bajo el principio de la perfección.
01:55
And the constraints in building any organism, when you look at it,
21
97000
4000
Y las limitaciones en construir cualquier organismo, cuando lo piensas bien,
01:59
are really severe. Natural technologies have incredible constraints.
22
101000
5000
son realmente severas. Las tecnologías naturales tienen increíbles limitaciones,
02:04
Think about it. If you were an engineer and I told you
23
106000
3000
Piénsalo. Si fueras un ingeniero y yo te dijera
02:07
that you had to build an automobile, but it had to start off to be this big,
24
109000
5000
que tienes que construir un automóvil pero que debes empezar así de pequeñito
02:12
then it had to grow to be full size and had to work every step along the way.
25
114000
4000
y luego tiene que crecer a tamaño completo y tiene que funcionar en cada etapa.
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
Piensa en el hecho de que construyeras el automóvil y de que yo te dijera que dentro de él tienes que
02:20
have to put a factory that allows you to make another automobile.
27
122000
4000
construirle también un fábrica que le permita hacer otro automóvil.
02:24
(Laughter)
28
126000
2000
(Risas)
02:26
And you can absolutely never, absolutely never, because of history
29
128000
4000
Y no puedes absolutamente nunca, absolutamente nunca, a causa de la historia
02:30
and the inherited plan, start with a clean slate.
30
132000
4000
y del plan heredado, comenzar de ceros.
02:34
So, organisms have this important history.
31
136000
3000
Así que los organismos tienen esta importante historia.
02:37
Really evolution works more like a tinkerer than an engineer.
32
139000
5000
Realmente la evolución trabaja más como alguien que repara experimentando y jugueteando que como un ingeniero.
02:42
And this is really important when you begin to look at animals.
33
144000
3000
Y esto es realmente importante cuando comienzas a estudiar a los animales.
02:45
Instead, we believe you need to be inspired by biology.
34
147000
7000
Al contrario, creemos que debes inspirarse en la biología.
02:52
You need to discover the general principles of nature,
35
154000
4000
Necesitas descubrir los principios generales de la naturaleza
02:56
and then use these analogies when they're advantageous.
36
158000
3000
y entonces usar esas analogías cuando sean ventajosas.
03:02
This is a real challenge to do this, because animals,
37
164000
3000
Es un verdadero desafío hacer esto porque los animales,
03:05
when you start to really look inside them -- how they work --
38
167000
3000
cuando comienzas a mirar dentro de ellos, cómo funcionan,
03:08
appear hopelessly complex. There's no detailed history
39
170000
4000
parecen ser desesperantemente complejos. No hay una historia detallada
03:12
of the design plans, you can't go look it up anywhere.
40
174000
3000
de los planos de diseño, no puedes encontrarlos en parte alguna.
03:15
They have way too many motions for their joints, too many muscles.
41
177000
4000
Tienen demasiados movimientos para sus articulaciones, demasiados músculos
03:19
Even the simplest animal we think of, something like an insect,
42
181000
3000
aún el más simple de los animales que se nos ocurra, como un insecto,
03:22
and they have more neurons and connections than you can imagine.
43
184000
3000
y tienen más neuronas y conexiones de lo que pueda imaginar.
03:25
How can you make sense of this? Well, we believed --
44
187000
5000
¿Cómo puedes entender esto? Bueno, creímos -
03:30
and we hypothesized -- that one way animals could work simply,
45
192000
5000
y suponemos - que una manera en la cual los animales pueden funcionar simplemente,
03:35
is if the control of their movements
46
197000
3000
es si el control de sus movimientos
03:38
tended to be built into their bodies themselves.
47
200000
6000
tendiera a estar construido dentro de sus cuerpos mismos.
03:44
What we discovered was that two-, four-, six- and eight-legged animals
48
206000
7000
Hemos descubierto que los animales de dos, cuatro, seis y ocho patas
03:51
all produce the same forces on the ground when they move.
49
213000
3000
producen las mismas fuerzas sobre el terreno cuando se mueven.
03:54
They all work like this kangaroo, they bounce.
50
216000
4000
Todos funcionan como este canguro, rebotan.
03:58
And they can be modeled by a spring-mass system that we call the spring mass system
51
220000
4000
Y pueden ser modelados por un sistema de resortes y aunque lo llamamos sistema de resortes
04:02
because we're biomechanists. It's actually a pogo stick.
52
224000
3000
porque somos bio-mecánicos, en realidad es un saltador que rebota.
04:05
They all produce the pattern of a pogo stick. How is that true?
53
227000
4000
Todos producen el patrón de un saltador. ¿De qué forma es esto verdad?
04:09
Well, a human, one of your legs works like two legs of a trotting dog,
54
231000
6000
Bueno, un ser humano, una de sus piernas, trabaja como dos piernas de un perro trotando
04:15
or works like three legs, together as one, of a trotting insect,
55
237000
4000
y trabaja como las tres piernas juntas de un insecto trotando,
04:19
or four legs as one of a trotting crab.
56
241000
2000
o cuatro piernas juntas como en un cangrejo trotando.
04:21
And then they alternate in their propulsion,
57
243000
4000
Y entonces alternan su propulsión
04:25
but the patterns are all the same. Almost every organism we've looked at this way
58
247000
5000
pero los patrones son los mismos. Casi todo organismo que hemos estudiado
04:30
-- you'll see next week, I'll give you a hint,
59
252000
2000
- lo verán la semana entrante - les daré una pista,
04:32
there'll be an article coming out that says that really big things
60
254000
3000
saldrá un artículo que dice que animales realmente grandes
04:35
like T. rex probably couldn't do this, but you'll see that next week.
61
257000
4000
como el T. Rex probablemente no podían hacer esto, pero lo verán la semana próxima.
04:39
Now, what's interesting is the animals, then -- we said -- bounce along
62
261000
2000
Ahora lo que es interesante es que los animales que dijimos que rebotan
04:41
the vertical plane this way, and in our collaborations with Pixar,
63
263000
3000
en el plano vertical de esta manera, y en nuestra colaboración con Pixar
04:44
in "A Bug's Life," we discussed the
64
266000
2000
en la película "Bichos", discutimos la
04:46
bipedal nature of the characters of the ants.
65
268000
3000
naturaleza bípeda de los personajes de las hormigas.
04:49
And we told them, of course, they move in another plane as well.
66
271000
2000
Y les dijimos que desde luego, se mueven en otro plano también
04:51
And they asked us this question. They say, "Why model
67
273000
3000
y nos hicieron esta pregunta. Dijeron, "¿Por qué modelar
04:54
just in the sagittal plane or the vertical plane,
68
276000
2000
sólo el plano sagital o plano vertical
04:56
when you're telling us these animals are moving
69
278000
2000
cuando nos están diciendo que esos animales se mueven
04:58
in the horizontal plane?" This is a good question.
70
280000
3000
en el plano horizontal?" Esta es una buena pregunta.
05:01
Nobody in biology ever modeled it this way.
71
283000
3000
Nadie en biología los había modelado de esta forma.
05:04
We took their advice and we modeled the animals moving
72
286000
4000
Seguimos su consejo y modelamos a los animales moviéndose
05:08
in the horizontal plane as well. We took their three legs,
73
290000
3000
en la plano horizontal también. Tomamos sus tres patas
05:11
we collapsed them down as one.
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293000
1000
y las colapsamos a una
05:12
We got some of the best mathematicians in the world
75
294000
3000
pusimos a algunos de los mejores matemáticos del mundo
05:15
from Princeton to work on this problem.
76
297000
2000
de Princeton a trabajar en este problema.
05:17
And we were able to create a model
77
299000
3000
Y pudimos crear un modelo
05:20
where animals are not only bouncing up and down,
78
302000
1000
donde los animales no sólo rebotan de arriba a abajo,
05:21
but they're also bouncing side to side at the same time.
79
303000
4000
sino también rebotan de lado a lado al mismo tiempo.
05:25
And many organisms fit this kind of pattern.
80
307000
2000
Y muchos organismos entran en esta clase de patrón.
05:27
Now, why is this important to have this model?
81
309000
2000
Ahora, ¿por qué es importante tener este modelo?
05:29
Because it's very interesting. When you take this model
82
311000
3000
Porque es muy interesante. Cuando tomas este modelo
05:32
and you perturb it, you give it a push,
83
314000
3000
y lo perturbas, le das un empujón,
05:35
as it bumps into something, it self-stabilizes, with no brain
84
317000
4000
como cuando choca con algo, se auto-estabiliza, sin cerebro,
05:39
or no reflexes, just by the structure alone.
85
321000
4000
o sin reflejos, sólo gracias a la estructura.
05:43
It's a beautiful model. Let's look at the mathematics.
86
325000
5000
Es un modelo bello. Ahora, veamos las matemáticas.
05:48
(Laughter)
87
330000
2000
(Risas)
05:50
That's enough!
88
332000
1000
Eso es suficiente.
05:51
(Laughter)
89
333000
4000
(Risas)
05:55
The animals, when you look at them running,
90
337000
2000
Los animales, cuando los ves correr,
05:57
appear to be self-stabilizing like this,
91
339000
3000
parecen estar auto-estabilizados de esta manera,
06:00
using basically springy legs. That is, the legs can do
92
342000
3000
usando básicamente piernas con resortes. Esto es, las piernas pueden
06:03
computations on their own; the control algorithms, in a sense,
93
345000
3000
hacer cálculos por sí mismas, en cierto sentido los algoritmos de control
06:06
are embedded in the form of the animal itself.
94
348000
3000
están integrados en la forma del animal mismo.
06:09
Why haven't we been more inspired by nature and these kinds of discoveries?
95
351000
7000
¿Por qué no hemos sido inspirados más por la naturaleza y esta clase de descubrimientos?
06:16
Well, I would argue that human technologies are really different from
96
358000
4000
Bueno, argumentaría que las tecnologías humanas son realmente diferentes de
06:20
natural technologies, at least they have been so far.
97
362000
3000
las tecnologías naturales, al menos lo han sido hasta ahora.
06:23
Think about the typical kind of robot that you see.
98
365000
5000
Piensa en la típica clase de robot que ves.
06:28
Human technologies have tended to be large, flat,
99
370000
3000
Las tecnologías humanas han tendido a ser grandes, planas
06:31
with right angles, stiff, made of metal. They have rolling devices
100
373000
5000
con ángulos rectos, rígidas, hechas de metal. Tienen mecanismos para rodar
06:36
and axles. There are very few motors, very few sensors.
101
378000
3000
y ejes. Tienen muy pocos motores, muy pocos sensores.
06:39
Whereas nature tends to be small, and curved,
102
381000
5000
Mientras que la naturaleza tiende a ser pequeña, y curva,
06:44
and it bends and twists, and has legs instead, and appendages,
103
386000
3000
y flexible y girable y a cambio tiene patas y apéndices,
06:47
and has many muscles and many, many sensors.
104
389000
3000
y tiene muchos músculos y muchos, muchos sensores.
06:50
So it's a very different design. However, what's changing,
105
392000
4000
Así que es un diseño muy diferente. Sin embargo, lo que está cambiando,
06:54
what's really exciting -- and I'll show you some of that next --
106
396000
2000
lo que es realmente excitante - y les mostraré algo de ello enseguida -
06:56
is that as human technology takes on more of the characteristics
107
398000
3000
es que al empezar a tomar la tecnología humana algunas de las características
06:59
of nature, then nature really can become a much more useful teacher.
108
401000
6000
de la naturaleza, entonces la naturaleza puede convertirse en una maestra más útil.
07:05
And here's one example that's really exciting.
109
407000
2000
He aquí un ejemplo que es verdaderamente excitante.
07:07
This is a collaboration we have with Stanford.
110
409000
2000
Esta es una colaboración con Stanford.
07:09
And they developed this new technique, called Shape Deposition Manufacturing.
111
411000
4000
Y ellos han desarrollado esta nueva técnica llamada Manufactura de Depósito Formado.
07:13
It's a technique where they can mix materials together and mold any shape
112
415000
4000
Es una técnica en la cual mezclan los materiales y moldean cualquier forma
07:17
that they like, and put in the material properties.
113
419000
4000
que gusten, y entonces ponen las propiedades del material.
07:21
They can embed sensors and actuators right in the form itself.
114
423000
3000
Pueden integrar sensores y actuadores dentro de la forma misma.
07:24
For example, here's a leg: the clear part is stiff,
115
426000
5000
Por ejemplo, aquí está una pata - la parte clara es rígida,
07:29
the white part is compliant, and you don't need any axles there or anything.
116
431000
3000
la parte blanca es flexible, y no necesitas ejes o cualquier otra cosa.
07:32
It just bends by itself beautifully.
117
434000
3000
Se dobla por sí misma bellamente.
07:35
So, you can put those properties in. It inspired them to show off
118
437000
3000
Así que puedes poner tales propiedades dentro. Les inspiró a presumir
07:38
this design by producing a little robot they named Sprawl.
119
440000
6000
este diseño en la producción de un pequeño robot llamado Sprawl [desgarbado].
07:44
Our work has also inspired another robot, a biologically inspired bouncing robot,
120
446000
4000
Nuestro trabajo ha inspirado también otro robot, un robot saltador inspirado en la biología
07:48
from the University of Michigan and McGill
121
450000
2000
de las universidades de Michigan y McGill
07:50
named RHex, for robot hexapod, and this one's autonomous.
122
452000
8000
llamado RHex, por robot hexápodo, y este es autónomo.
07:58
Let's go to the video, and let me show you some of these animals moving
123
460000
3000
Vayamos al video y déjenme mostrarles a algunos de esos animales moviéndose.
08:01
and then some of the simple robots
124
463000
2000
Y después algunos de los robots simples
08:03
that have been inspired by our discoveries.
125
465000
3000
que han sido inspirados por nuestros descubrimientos.
08:06
Here's what some of you did this morning, although you did it outside,
126
468000
4000
He aquí lo que algunos de ustedes hicieron esta mañana, aunque lo hicieron afuera
08:10
not on a treadmill.
127
472000
2000
y no sobre una caminadora.
08:12
Here's what we do.
128
474000
3000
Esto es lo que hacemos.
08:15
(Laughter)
129
477000
2000
(Risas)
08:17
This is a death's head cockroach. This is an American cockroach
130
479000
5000
Esta es una cucaracha calavera - esta es una cucaracha americana
08:22
you think you don't have in your kitchen.
131
484000
1000
la cual ustedes piensan que no tienen en su cocina.
08:23
This is an eight-legged scorpion, six-legged ant, forty-four-legged centipede.
132
485000
7000
Este es un escorpión de ocho patas, hormiga de seis patas, y un ciempiés de cuarenta y cuatro patas.
08:30
Now, I said all these animals are sort of working like pogo sticks --
133
492000
3000
He dicho que todos esos animales funcionan como un saltador -
08:33
they're bouncing along as they move. And you can see that
134
495000
4000
rebotan al moverse y ustedes pueden verlo
08:37
in this ghost crab, from the beaches of Panama and North Carolina.
135
499000
3000
en el cangrejo fantasma de las playas de Panamá y Carolina del Norte.
08:40
It goes up to four meters per second when it runs.
136
502000
3000
Puede alcanzar los cuatro metros por segundo cuando corre.
08:43
It actually leaps into the air, and has aerial phases
137
505000
3000
De hecho brinca en el aire y tiene fases aéreas
08:46
when it does it, like a horse, and you'll see it's bouncing here.
138
508000
4000
cuando lo hace, como un caballo, y verán que está rebotando aquí.
08:50
What we discovered is whether you look at the leg of a human
139
512000
3000
Lo que descubrimos es que ya sea que mires la pierna de un ser humano,
08:53
like Richard, or a cockroach, or a crab, or a kangaroo,
140
515000
6000
como Richard, o de una cucaracha, o de un cangrejo o de un canguro,
08:59
the relative leg stiffness of that spring is the same for everything we've seen so far.
141
521000
5000
la rigidez relativa de la pierna en el brinco es la misma para todo lo que hemos visto hasta ahora.
09:04
Now, what good are springy legs then? What can they do?
142
526000
2000
Ahora ¿de qué sirven piernas con resorte? ¿qué pueden hacer?
09:06
Well, we wanted to see if they allowed the animals
143
528000
2000
Bueno, queríamos ver si les permitían a los animales
09:08
to have greater stability and maneuverability.
144
530000
3000
tener mayor estabilidad y maniobrabilidad.
09:11
So, we built a terrain that had obstacles three times the hip height
145
533000
4000
Así que construimos un terreno que tenía obstáculos tres veces más altos que la cadera
09:15
of the animals that we're looking at.
146
537000
1000
de los animales que estábamos observando
09:16
And we were certain they couldn't do this. And here's what they did.
147
538000
4000
y estábamos seguros que no podían hacerlo. Y esto es lo que hicieron.
09:20
The animal ran over it and it didn't even slow down!
148
542000
3000
El animal corre sobre los obstáculos y sin siquiera disminuir su velocidad.
09:23
It didn't decrease its preferred speed at all.
149
545000
2000
No disminuyó su velocidad preferida para nada.
09:25
We couldn't believe that it could do this. It said to us
150
547000
3000
No podíamos creer que pudiera hacer esto. Esto nos dijo
09:28
that if you could build a robot with very simple, springy legs,
151
550000
5000
que si construyes un robot con una piernas con resorte muy simples
09:33
you could make it as maneuverable as any that's ever been built.
152
555000
6000
puedes hacerlo tan maniobrable como cualquier cosa que se haya construido antes.
09:39
Here's the first example of that. This is the Stanford
153
561000
2000
Aquí está el primer ejemplo de ello, este es el robot de Stanford
09:41
Shape Deposition Manufactured robot, named Sprawl.
154
563000
3000
construido con la Manufactura de Depósito Formado llamado Sprawl.
09:44
It has six legs -- there are the tuned, springy legs.
155
566000
6000
Tiene seis patas - y son las patas sincronizadas con resorte.
09:50
It moves in a gait that an insect uses, and here it is
156
572000
3000
Se mueve de la misma manera que un insecto y aquí está
09:53
going on the treadmill. Now, what's important about this robot,
157
575000
7000
en la caminadora. Ahora, lo que es importante respecto de este robot
10:00
compared to other robots, is that it can't see anything,
158
582000
3000
comparado con otros robots, es que no puede ver,
10:03
it can't feel anything, it doesn't have a brain, yet it can maneuver
159
585000
6000
no puede sentir, no tiene un cerebro, sin embargo puede maniobrar
10:09
over these obstacles without any difficulty whatsoever.
160
591000
6000
sobre estos obstáculos sin dificultad alguna.
10:15
It's this technique of building the properties into the form.
161
597000
4000
Esta es la técnica de integrar las propiedades en la forma.
10:19
This is a graduate student. This is what he's doing to his thesis project --
162
601000
3000
Este es un estudiante de doctorado, esto es lo que él le hace a su proyecto de tesis,
10:22
very robust, if a graduate student
163
604000
2000
muy robusto si un estudiante de doctorado
10:24
does that to his thesis project.
164
606000
2000
le hace esto a su proyecto de tesis.
10:26
(Laughter)
165
608000
1000
(Risas)
10:27
This is from McGill and University of Michigan. This is the RHex,
166
609000
4000
Este viene de las universidades de Michigan y McGill, este es el RHex,
10:31
making its first outing in a demo.
167
613000
3000
haciendo su primer salida en una demostración.
10:34
(Laughter)
168
616000
4000
(Risas)
10:38
Same principle: it only has six moving parts,
169
620000
5000
El mismo principio. Sólo tiene seis partes móviles.
10:43
six motors, but it has springy, tuned legs. It moves in the gait of the insect.
170
625000
6000
Seis motores, pero tiene patas con resorte, patas sincronizadas. Se mueve con postura de un insecto
10:49
It has the middle leg moving in synchrony with the front,
171
631000
4000
la pata central se mueve en sincronía con la frontal
10:53
and the hind leg on the other side. Sort of an alternating tripod,
172
635000
4000
y la trasera del lado opuesto. Como un trípode alternante,
10:57
and they can negotiate obstacles just like the animal.
173
639000
4000
y puede maniobrar obstáculos tal como el animal.
11:01
(Laughter)
174
643000
6000
(Risas)
11:07
(Voice: Oh my God.)
175
649000
1000
¡Dios Mío!
11:08
(Applause)
176
650000
5000
(Aplausos)
11:13
Robert Full: It'll go on different surfaces -- here's sand --
177
655000
2000
Puede moverse en diferentes superficies, aquí en la arena,
11:15
although we haven't perfected the feet yet, but I'll talk about that later.
178
657000
5000
aunque no hemos perfeccionado los pies todavía, pero hablaré de ello más tarde.
11:20
Here's RHex entering the woods.
179
662000
3000
Aquí está RHex entrando al bosque.
11:23
(Laughter)
180
665000
2000
(Risas)
11:38
Again, this robot can't see anything, it can't feel anything,
181
680000
4000
Otra vez, este robot no puede ver, no puede sentir cosa alguna,
11:42
it has no brain. It's just working with a tuned mechanical system,
182
684000
6000
no tiene cerebro. Trabaja solamente con un sistema mecánico sincronizado
11:48
with very simple parts, but inspired from the fundamental dynamics of the animal.
183
690000
10000
con partes muy simples. Pero está inspirado en las dinámicas fundamentales del animal.
11:58
(Voice: Ah, I love him, Bob.) RF: Here's it going down a pathway.
184
700000
8000
¡Ah! Lo adoro Bob. Aquí avanza sobre un pasillo.
12:06
I presented this to the jet propulsion lab at NASA, and they said
185
708000
3000
Le presenté esto al Jet Propulsion Lab de la NASA y dijeron
12:09
that they had no ability to go down craters to look for ice,
186
711000
4000
que ellos no tenían la habilidad de bajar a los cráteres para buscar hielo,
12:13
and life, ultimately, on Mars. And he said --
187
715000
4000
y finalmente vida, en Marte. Y él dijo -
12:17
especially with legged-robots, because they're way too complicated.
188
719000
2000
particularmente usando robots con patas, porque son demasiado complicados.
12:19
Nothing can do that. And I talk next. I showed them this video
189
721000
5000
Nada puede hacer eso. Yo hablo después. Les muestro este video
12:24
with the simple design of RHex here. And just to convince them
190
726000
3000
con el simple diseño de RHex, y solo para convencerlos
12:27
we should go to Mars in 2011, I tinted the video orange
191
729000
4000
que debemos ir a Marte en el 2011, entinté el video en color naranja
12:31
just to give them the sense of being on Mars.
192
733000
3000
para darle la impresión de estar en Marte.
12:34
(Laughter)
193
736000
1000
(Risas)
12:35
(Applause)
194
737000
6000
(Aplauso)
12:43
Another reason why animals have extraordinary performance,
195
745000
3000
Otra razón por la cual los animales tienen este extraordinario desempeño
12:46
and can go anywhere, is because they have an effective interaction
196
748000
3000
y pueden ir a donde sea, es porque tienen una interacción efectiva
12:49
with the environment. The animal I'm going to show you,
197
751000
3000
con el medio. El animal que voy a mostrarles
12:52
that we studied to look at this, is the gecko.
198
754000
4000
que estudiamos para ver esto es la lagartija.
12:56
We have one here and notice its position. It's holding on.
199
758000
7000
Tenemos una aquí y noten su posición. Se adhiere.
13:03
Now I'm going to challenge you. I'm going show you a video.
200
765000
3000
Ahora, los voy a desafiar. Les mostraré un video.
13:06
One of the animals is going to be running on the level,
201
768000
2000
Uno de los animales está corriendo en una superficie horizontal,
13:08
and the other one's going to be running up a wall. Which one's which?
202
770000
4000
y el otro está escalando una pared. ¿Cuál es cuál?
13:12
They're going at a meter a second. How many think the one on the left
203
774000
5000
Están corriendo a un metro por segundo. ¿Cuántos de ustedes piensan que el de la izquierda
13:17
is running up the wall?
204
779000
2000
está escalando una pared?
13:19
(Applause)
205
781000
4000
(Aplauso)
13:23
Okay. The point is it's really hard to tell, isn't it? It's incredible,
206
785000
5000
Muy bien. El punto es que es realmente difícil distinguirlos, ¿no es así? Es increíble,
13:28
we looked at students do this and they couldn't tell.
207
790000
2000
vimos a estudiantes hacer esto y no podían diferenciarlos.
13:30
They can run up a wall at a meter a second, 15 steps per second,
208
792000
3000
Pueden correr sobre una pared a un metro por segundo, 15 pasos por segundo
13:33
and they look like they're running on the level. How do they do this?
209
795000
4000
y parece que estuvieran corriendo en un plano horizontal. ¿Cómo lo hacen?
13:37
It's just phenomenal. The one on the right was going up the hill.
210
799000
6000
Es fenomenal. El de la derecha está escalando la pared.
13:43
How do they do this? They have bizarre toes. They have toes
211
805000
4000
¿Cómo hacen esto? - tienen dedos extraños - tienen dedos
13:47
that uncurl like party favors when you blow them out,
212
809000
4000
que se desenrrollan como espantasuegras cuando los inflas
13:51
and then peel off the surface, like tape.
213
813000
3000
y luego se despegan de la superficie como cinta adhesiva.
13:54
Like if we had a piece of tape now, we'd peel it this way.
214
816000
2000
Como si tuviéramos un pedazo de cinta adhesiva y lo despegáramos de esta forma.
13:56
They do this with their toes. It's bizarre! This peeling inspired
215
818000
7000
Esto es lo que hacen con sus dedos. Es estrafalario. Este despegarse inspiró
14:03
iRobot -- that we work with -- to build Mecho-Geckos.
216
825000
3000
el iRobot con el que trabajamos, para construir Mecho-Geckos.
14:06
Here's a legged version and a tractor version, or a bulldozer version.
217
828000
7000
Esta es la versión con patas y la versión tractor, o una versión bulldozer.
14:13
Let's see some of the geckos move with some video,
218
835000
2000
Veamos algunas lagartijas moverse en el video
14:15
and then I'll show you a little bit of a clip of the robots.
219
837000
3000
y entonces les mostraré un corto de los robots.
14:18
Here's the gecko running up a vertical surface. There it goes,
220
840000
3000
Aquí está la lagartija escalando una superficie vertical, aquí va,
14:21
in real time. There it goes again. Obviously, we have to slow this down a little bit.
221
843000
7000
en tiempo real, aquí va otra vez. Obviamente tenemos que lentificar esto un poco.
14:28
You can't use regular cameras.
222
850000
2000
No puedes usar cámaras comunes.
14:30
You have to take 1,000 pictures per second to see this.
223
852000
3000
Tienes que tomar 1,000 cuadros por segundo para ver esto.
14:33
And here's some video at 1,000 frames per second.
224
855000
3000
Aquí está un video a 1,000 cuadros por segundo.
14:36
Now, I want you to look at the animal's back.
225
858000
2000
Ahora, miren la espalda del animal.
14:38
Do you see how much it's bending like that? We can't figure that out --
226
860000
3000
¿Ven cuánto se dobla de esa manera? No lo entendemos -
14:41
that's an unsolved mystery. We don't know how it works.
227
863000
3000
es un misterio por resolver. No sabemos cómo funciona.
14:44
If you have a son or a daughter that wants to come to Berkeley,
228
866000
3000
Si tienen un hijo o hija que quiere venir a Berkeley,
14:47
come to my lab and we'll figure this out. Okay, send them to Berkeley
229
869000
4000
que vengan a mi laboratorio y resolveremos esto. Bueno, mándenlos a Berkeley
14:51
because that's the next thing I want to do. Here's the gecko mill.
230
873000
3000
porque es la siguiente cosa que quiero hacer. Aquí está la caminadora para lagartijas.
14:54
(Laughter)
231
876000
1000
(Risas)
14:55
It's a see-through treadmill with a see-through treadmill belt,
232
877000
3000
Es una caminadora transparente con una banda transparente
14:58
so we can watch the animal's feet, and videotape them
233
880000
3000
para que podamos ver las patas de los animales y tomarles video
15:01
through the treadmill belt, to see how they move.
234
883000
3000
a través de la banda, para ver cómo se mueven.
15:04
Here's the animal that we have here, running on a vertical surface.
235
886000
4000
Aquí está el animal que tenemos, corriendo sobre una superficie vertical,
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
escojan una pata y traten de ver un dedo, a ver si pueden ver lo que el animal está haciendo.
15:14
See it uncurl and then peel these toes.
237
896000
2000
Véanlo desenrrollar y despegar esos dedos.
15:16
It can do this in 14 milliseconds. It's unbelievable.
238
898000
7000
Lo puede hacer en 14 milisegundos. Es increíble.
15:23
Here are the robots that they inspire, the Mecho-Geckos from iRobot.
239
905000
4000
Aquí están los robots que han inspirado, el Meco-Geckos de iRobot.
15:27
First we'll see the animals toes peeling -- look at that.
240
909000
5000
Primero vemos los dedos del animal despegarse - miren eso.
15:32
And here's the peeling action of the Mecho-Gecko.
241
914000
4000
Y aquí está la acción de despegar del Meco-Gecko
15:36
It uses a pressure-sensitive adhesive to do it.
242
918000
3000
usa un adhesivo sensible a la presión para hacerlo.
15:39
Peeling in the animal. Peeling in the Mecho-Gecko --
243
921000
3000
Despegar en el animal, despegar en el Meco-Gecko,
15:42
that allows them climb autonomously. Can go on the flat surface,
244
924000
3000
que les permite escalar autónomamente, subir una superficie plana,
15:45
transition to a wall, and then go onto a ceiling.
245
927000
3000
pasar a una pared y luego al techo.
15:48
There's the bulldozer version. Now, it doesn't use pressure-sensitive glue.
246
930000
6000
Esta es la versión bulldozer. Ahora, no usa el pegamento sensible a la presión.
15:54
The animal does not use that.
247
936000
2000
El animal no usa eso.
15:56
But that's what we're limited to, at the moment.
248
938000
2000
Pero eso es a lo que estamos limitados por el momento.
15:58
What does the animal do? The animal has weird toes.
249
940000
5000
¿Qué hace el animal? El animal tiene dedos extraños
16:03
And if you look at the toes, they have these little leaves there,
250
945000
4000
y si miras sus dedos tienen estas pequeñas hojas ahí,
16:07
and if you blow them up and zoom in, you'll see
251
949000
2000
y si las magnificas verás
16:09
that's there's little striations in these leaves.
252
951000
3000
que hay pequeñas estriaciones en esas hojas.
16:12
And if you zoom in 270 times, you'll see it looks like a rug.
253
954000
7000
Y si amplías 270 veces, verás que parece una alfombra.
16:19
And if you blow that up, and zoom in 900 times,
254
961000
3000
Y si amplías 900 veces
16:22
you see there are hairs there, tiny hairs. And if you look carefully,
255
964000
5000
puedes ver que tiene pelos ahí, pequeños pelos, y si miras cuidadosamente
16:27
those tiny hairs have striations. And if you zoom in on those 30,000 times,
256
969000
6000
esos diminutos pelos tienen estriaciones. Y si los amplías 30,000 veces
16:33
you'll see each hair has split ends.
257
975000
3000
puedes ver que cada pelo termina en una bifurcación.
16:36
And if you blow those up, they have these little structures on the end.
258
978000
5000
Y si amplías esos puedes ver que tienen pequeñas estructuras en la punta.
16:41
The smallest branch of the hairs looks like spatulae,
259
983000
2000
La más pequeña rama de los pelos parece una espátula
16:43
and an animal like that has one billion of these nano-size split ends,
260
985000
7000
y un animal como este tiene mil millones de esas puntas bifurcadas de nano-tamaño
16:50
to get very close to the surface. In fact, there's the diameter of your hair --
261
992000
5000
para entrar en contacto con la superficie. De hecho, aquí está el diámetro de un cabello humano
16:55
a gecko has two million of these, and each hair has 100 to 1,000 split ends.
262
997000
6000
una lagartija tiene dos millones de esos y cada pelo tiene entre 100 y 1,000 puntas bifurcadas.
17:01
Think of the contact of that that's possible.
263
1003000
3000
Piense en el contacto que eso hace posible.
17:04
We were fortunate to work with another group
264
1006000
2000
Tenemos la fortuna de trabajar con otro grupo
17:06
at Stanford that built us a special manned sensor,
265
1008000
2000
en Stanford que construyó un sensor nano especial
17:08
that we were able to measure the force of an individual hair.
266
1010000
3000
que puede medir la fuerza de una pelo individual.
17:11
Here's an individual hair with a little split end there.
267
1013000
5000
Aquí está un pelo individual con la punta bifurcada aquí,
17:16
When we measured the forces, they were enormous.
268
1018000
2000
cuando medimos las fuerzas eran enormes,
17:18
They were so large that a patch of hairs about this size --
269
1020000
3000
eran tan grandes que un pedazo de pelos de este tamaño,
17:21
the gecko's foot could support the weight of a small child,
270
1023000
4000
la pata de la lagartija podría soportar el peso de un niño pequeño -
17:25
about 40 pounds, easily. Now, how do they do it?
271
1027000
4000
unos veinte kilos fácilmente. ¿Cómo lo hacen?
17:29
We've recently discovered this. Do they do it by friction?
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Recientemente descubrimos esto. ¿Lo hacen por fricción?
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No, force is too low. Do they do it by electrostatics?
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No, la fuerza es demasiado baja. ¿Lo hacen por electrostática?
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No, you can change the charge -- they still hold on.
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No, puedes cambiar la carga, y siguen adheridos.
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Do they do it by interlocking? That's kind of a like a Velcro-like thing.
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¿Lo hacen por enlaces? Algo como el velcro.
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No, you can put them on molecular smooth surfaces -- they don't do it.
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No, puedes ponerlos en superficies molecularmente lisas - no lo hacen.
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How about suction? They stick on in a vacuum.
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¿Qué tal succión? Tampoco, pueden sujetarse en el vacío.
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How about wet adhesion? Or capillary adhesion?
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¿Qué tal adhesión mojada? ¿O adhesión capilar?
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They don't have any glue, and they even stick under water just fine.
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No tienen pegamento y se sostienen aun bajo el agua sin problemas.
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If you put their foot under water, they grab on.
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Si pones sus patas bajo el agua igual se sostienen.
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How do they do it then? Believe it or not, they grab on
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¿Cómo lo hacen entonces? Lo creas o no, se sostienen
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by intermolecular forces, by Van der Waals forces.
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por fuerzas intermoleculares, fuerzas de Van Der Waals.
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You know, you probably had this a long time ago in chemistry,
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Probablemente estudiaron esto hace mucho tiempo en Química
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where you had these two atoms, they're close together,
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donde tienes estos dos átomos, muy juntos
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and the electrons are moving around. That tiny force is sufficient
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y los electrones se mueven alrededor. Esa pequeña fuerza es suficiente
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to allow them to do that because it's added up so many times
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para permitirles hacer esto porque se multiplica muchas veces
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with these small structures.
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con esas pequeñas estructuras.
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What we're doing is, we're taking that inspiration of the hairs,
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Lo que estamos haciendo es tomar la inspiración de los pelos
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and with another colleague at Berkeley, we're manufacturing them.
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y con otro colega en Berkeley, los estamos fabricando.
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And just recently we've made a breakthrough, where we now believe
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Y recientemente tuvimos un avance extraordinario por el cual creemos
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we're going to be able to create the first synthetic, self-cleaning,
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que vamos a poder crear el primer adhesivo sintético, auto-limpiante,
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dry adhesive. Many companies are interested in this.
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Muchas compañías están interesadas en esto.
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(Laughter)
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(Risas)
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We also presented to Nike even.
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También se lo presentamos a Nike.
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(Laughter)
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(Risas)
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(Aplauso)
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We'll see where this goes. We were so excited about this
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Ya veremos a dónde nos lleva esto. Estamos muy contentos por ello
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that we realized that that small-size scale --
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y nos dimos cuenta que a pequeña escala,
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and where everything gets sticky, and gravity doesn't matter anymore --
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y donde todo se vuelve adherible y la gravedad ya no importa,
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we needed to look at ants and their feet, because
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necesitamos mirar a las hormigas y a sus patas porque
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one of my other colleagues at Berkeley has built a six-millimeter silicone
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uno de mis otros colegas en Berkeley, ha construido un robot de silicón de seis
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robot with legs. But it gets stuck. It doesn't move very well.
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milímetros con patas. Pero se queda pegado. No se mueve muy bien.
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But the ants do, and we'll figure out why, so that ultimately
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Pero las hormigas lo hacen y tenemos que entender por qué, así que finalmente
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we'll make this move. And imagine: you're going to be able
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tendremos que hacer esto. Imaginen, van a ser capaces de
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to have swarms of these six-millimeter robots available to run around.
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tener enjambres de estos robots de seis milímetros corriendo.
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Where's this going? I think you can see it already.
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¿Qué pasa? Creo que ya lo pueden ver.
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Clearly, the Internet is already having eyes and ears,
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Claramente la Internet empieza a tener ojos y oídos,
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you have web cams and so forth. But it's going to also have legs and hands.
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tenemos cámaras web y tal. Pero ahora también tendrá piernas y manos.
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You're going to be able to do programmable
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Van a poder hacer trabajo
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work through these kinds of robots, so that you can run,
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programable con esa clase de robots, de tal forma que puedan correr,
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fly and swim anywhere. We saw David Kelly is at the beginning of that with his fish.
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volar y nadar donde sea. Lo vimos con David Kelly al principio con sus peces.
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So, in conclusion, I think the message is clear.
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Así que en conclusión, creo que el mensaje es claro.
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If you need a message, if nature's not enough, if you care about
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Si necesitas un mensaje, si la naturaleza no es suficiente, si te importan
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search and rescue, or mine clearance, or medicine,
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las operaciones de búsqueda y rescate, desactivación de minas o la medicina
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or the various things we're working on, we must preserve
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o las varias cosas en las que estamos trabajando, debemos preservar
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nature's designs, otherwise these secrets will be lost forever.
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los diseños naturales, de otra manera esos secretos se perderán para siempre.
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Thank you.
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Gracias.
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(Applause)
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(Aplauso)
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