ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Robert Full | Speaker | TED.com
TED2009

Robert Full: Learning from the gecko's tail

Robert Full: apprenons de la queue du gecko

Filmed:
722,710 views

Le biologiste Robert Full étudie l'étonnant gecko, ses pattes super-collantes et ses grandes capacités d'escalades. Mais des prises de vues à vitesse rapide révèlent que sa queue possède sans doute les talents les plus surprenants.
- 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

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00:18
Let me sharepartager with you todayaujourd'hui an originaloriginal discoveryDécouverte.
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Laissez-moi partager aujourd'hui avec vous une découverte inédite.
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But I want to tell it to you the way it really happenedarrivé --
1
5000
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Mais je veux vous raconter comment ça s'est vraiment passé.
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not the way I presentprésent it in a scientificscientifique meetingréunion,
2
8000
2000
Et non comment je le présente dans les réunions scientifiques,
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or the way you'dtu aurais readlis it in a scientificscientifique paperpapier.
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10000
3000
ou comment vous le liriez dans une publication scientifique.
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It's a storyrécit about beyondau-delà biomimeticsBiomimetics,
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Cette histoire dépasse le biomimétisme,
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to something I'm callingappel biomutualismbiomutualism.
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16000
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pour atteindre ce que j'appelle le biomutualisme.
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I definedéfinir that as an associationassociation betweenentre biologyla biologie and anotherun autre disciplinela discipline,
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19000
3000
Je définis cela comme l'association de la biologie et d'une autre discipline.
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where eachchaque disciplinela discipline reciprocallymutuellement advancesavances the other,
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22000
4000
Où chaque discipline aide réciproquement l'autre,
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but where the collectivecollectif discoveriesdécouvertes that emergeémerger are beyondau-delà any singleunique fieldchamp.
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26000
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mais où les découvertes collectives dépassent chaque spécialité prise séparément.
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Now, in termstermes of biomimeticsBiomimetics,
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30000
2000
En ce qui concerne le biomimétisme,
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as humanHumain technologiesles technologies take on more of the characteristicscaractéristiques of naturela nature,
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32000
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alors que les technologies humaines adoptent de plus plus les caractéristiques de la nature,
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naturela nature becomesdevient a much more usefulutile teacherprof.
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35000
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la nature devient un professeur beaucoup plus utile.
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EngineeringIngénierie can be inspiredinspiré by biologyla biologie
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38000
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L'ingénierie peut être inspirée par la biologie
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by usingen utilisant its principlesdes principes and analogiesanalogies when they're advantageousavantageux,
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40000
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en reprenant ses principes et analogies quand ils sont utiles.
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but then integratingen intégrant that with the bestmeilleur humanHumain engineeringingénierie,
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43000
3000
Mais en y intégrant le meilleur de l'ingénierie humaine,
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ultimatelyen fin de compte to make something actuallyréellement better than naturela nature.
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46000
5000
pour obtenir finalement quelque chose de meilleur que la nature.
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Now, beingétant a biologistbiologiste, I was very curiouscurieuse about this.
16
51000
3000
Étant biologiste, ce sujet a excité ma curiosité.
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These are geckoGecko toesles orteils.
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54000
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Voici des doigts de gecko.
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And we wondereddemandé how they use these bizarrebizarre toesles orteils
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56000
2000
Nous nous demandions comment ils utilisaient ces doigts bizarres
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to climbmontée up a wallmur so quicklyrapidement.
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58000
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pour grimper si rapidement au mur.
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We discovereddécouvert it. And what we founda trouvé was
20
60000
3000
Nous l'avons découvert : ils ont
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that they have leaf-likefoliacées structuresles structures on theirleur toesles orteils,
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63000
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des structures comme des feuilles sur leurs doigts,
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with millionsdes millions of tinyminuscule hairspoils that look like a rugtapis,
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65000
3000
avec des millions de petits poils comme un tapis.
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and eachchaque of those hairspoils has the worstpire caseCas of split-endsles pointes fourchues possiblepossible:
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68000
3000
Et chacun de ces doigts a les pires fourches qu'on puisse trouver
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about 100 to 1000 splitDivisé endsprend fin that are nano-sizenano-taille.
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71000
4000
entre 100 et 1000, qui sont nanométriques.
01:33
And the individualindividuel has 2 billionmilliard of these nano-sizenano-taille splitDivisé endsprend fin.
25
75000
4000
Un individu a 2 milliards de ces fourches nanométriques.
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They don't stickbâton by VelcroVelcro or suctionaspiration or gluecolle.
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79000
2000
Elles ne collent pas grâce à un Velcro, à la succion ou à une colle.♪
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They actuallyréellement stickbâton by intermolecularintermoléculaire forcesles forces aloneseul,
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81000
3000
Elles collent en fait seulement grâce aux forces intermoléculaires,
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vanvan derder WaalsWaals forcesles forces.
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84000
2000
les forces de Van der Waal.
01:44
And I'm really pleasedheureux to reportrapport to you todayaujourd'hui
29
86000
2000
Je suis très heureux de vous annoncer aujourd'hui
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that the first syntheticsynthétique self-cleaningautonettoyant, drysec adhesiveadhésif has been madefabriqué.
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88000
5000
que le premier adhésif auto-nettoyant de synthèse a été créé.
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From the simplestle plus simple versionversion in naturela nature, one branchbranche,
31
93000
3000
A partir de sa version la plus simple dans la nature, une branche.
01:54
my engineeringingénierie collaboratorcollaborateur, RonRon FearingCraignant, at BerkeleyBerkeley,
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96000
3000
mon collègue d'ingénierie, Ron Fearing, à Berkeley,
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had madefabriqué the first syntheticsynthétique versionversion.
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99000
3000
a créé la première version de synthèse.
02:00
And so has my other incredibleincroyable collaboratorcollaborateur,
34
102000
2000
Mon autre collaborateur incroyable, Mark Cutkosky,
02:02
MarkMark CutkoskyCutkosky, at StanfordStanford --
35
104000
2000
à Stanford, a fait de même.
02:04
he madefabriqué much largerplus grand hairspoils than the geckoGecko,
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106000
2000
Il a créé des poils beaucoup plus larges que ceux du gecko,
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but used the sameMême generalgénéral principlesdes principes.
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108000
3000
mais a utilisé les mêmes principes généraux.
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And here is its first testtester.
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111000
2000
Voici son premier test.
02:11
(LaughterRires)
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113000
1000
(Rires)
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That's KellarKellar AutumnAutomne, my formerancien PhPH.D. studentétudiant,
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Voici Kellar Autumn, un ancien doctorant de mon labo,
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professorprofesseur now at LewisLewis and ClarkClark,
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2000
désormais professeur à Lewis and Clark,
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literallyLittéralement givingdonnant his first-bornpremier-né childenfant up for this testtester.
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118000
4000
offrant littéralement son aîné pour ce test.
02:20
(LaughterRires)
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122000
1000
(Rires)
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More recentlyrécemment, this happenedarrivé.
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123000
2000
Plus récemment a eu lieu ceci.
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Man: This the first time someoneQuelqu'un has actuallyréellement climbedgrimpé with it.
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125000
3000
Homme : c'est la première fois que quelqu'un grimpe avec.
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NarratorNarrateur: LynnLynn VerinskyVerinsky, a professionalprofessionnel climbergrimpeur,
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2000
Narrateur : Lynn Verinsky, un grimpeur professionnel,
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who appearedest apparu to be brimmingdébordant with confidenceconfiance.
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130000
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qui semble déborder de confiance.
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LynnLynn VerinskyVerinsky: HonestlyHonnêtement, it's going to be perfectlyà la perfection safesûr. It will be perfectlyà la perfection safesûr.
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132000
3000
Lynn Verinsky : Honnêtement, cela sera parfaitement sûr. Parfaitement sûr.
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Man: How do you know?
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135000
2000
Homme : Comment le savez-vous?
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LynnLynn VerinskyVerinsky: Because of liabilityresponsabilité insuranceAssurance. (LaughterRires)
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137000
2000
Lynn Verinsky : A cause de l'assurance responsabilité civile.
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NarratorNarrateur: With a mattressmatelas belowau dessous de and attachedattaché to a safetysécurité ropecorde,
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139000
2000
Narrateur : Avec un matelas en dessous et attaché à une corde de rappel,
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LynnLynn begana commencé her 60-foot-pied ascentAscent.
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141000
3000
Lynn commence son ascension de 20 mètres.
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LynnLynn madefabriqué it to the topHaut in a perfectparfait pairingl'appariement
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144000
3000
Lynn arrive au sommet dans un parfait mélange
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of HollywoodHollywood and sciencescience.
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147000
3000
de science et de trucages hollywoodiens.
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Man: So you're the first humanHumain beingétant to officiallyofficiellement emulateémuler a geckoGecko.
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150000
3000
Homme : Vous êtes donc le premier être humain à officiellement vous comporter en gecko.
02:51
LynnLynn VerinskyVerinsky: HaHa! WowWow. And what a privilegeprivilège that has been.
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153000
6000
Lynn Verinsky : Super! Quel privilège!
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RobertRobert FullComplet: That's what she did on roughrugueux surfacessurfaces.
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159000
2000
Robert Full : Voilà ce qu'elle faisait sur des surfaces rugueuses.
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But she actuallyréellement used these on smoothlisse surfacessurfaces --
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161000
2000
Mais elle a en fait utilisé ces choses-là sur des surfaces lisses,
03:01
two of them -- to climbmontée up, and pulltirer herselfse up.
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163000
2000
en l'occurrence deux, pour grimper et arriver en haut.
03:03
And you can try this in the lobbyhall,
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165000
2000
Vous pouvez essayer cela dans le hall,
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and look at the gecko-inspiredGecko d’inspiration materialMatériel.
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167000
4000
et observer le matériel simili-gecko.
03:09
Now the problemproblème with the robotsdes robots doing this
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171000
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Le problème avec les robots qui font cela
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is that they can't get unstuckdécollées,
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173000
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est qu'on ne peut plus les décoller,
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with the materialMatériel.
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175000
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avec ce type d'équipement.
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This is the gecko'sGecko solutionSolution. They actuallyréellement peelpeler theirleur toesles orteils away
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177000
3000
Voici la solution du gecko. En fait, il décolle ses doigts
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from the surfacesurface, at highhaute ratesles taux,
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180000
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de la surface, à grande vitesse,
03:20
as they runcourir up the wallmur.
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182000
2000
en courant sur le mur.
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Well I'm really excitedexcité todayaujourd'hui to showmontrer you
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184000
3000
Je suis vraiment heureux aujourd'hui de vous montrer
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the newestplus récent versionversion of a robotrobot, StickybotStickybot,
69
187000
3000
la dernière version du robot Stickybot,
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usingen utilisant a newNouveau hierarchicalhiérarchique drysec adhesiveadhésif.
70
190000
3000
qui utilise une nouvelle colle à séchage hiérarchique.
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Here is the actualréel robotrobot.
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193000
3000
Voici le robot.
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And here is what it does.
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199000
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Voici ce qu'il fait.
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And if you look,
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207000
2000
En regardant bien,
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you can see that it usesles usages
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209000
3000
vous voyez qu'il utilise
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the toeorteil peelingpeeling,
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212000
2000
le décollement de ses doigts,
03:52
just like the geckoGecko does.
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214000
2000
comme le gecko.
03:56
If we can showmontrer some of the videovidéo, you can see it climbingescalade up the wallmur.
77
218000
3000
Si on peut passer une vidéo, vous le verrez grimper le long du mur.
03:59
(ApplauseApplaudissements)
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221000
2000
(Applaudissements)
04:01
There it is.
79
223000
2000
Voilà.
04:03
And now it can go on other surfacessurfaces because of the newNouveau adhesiveadhésif
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225000
3000
Il peut aller sur d'autres surfaces grâce à la nouvelle colle,
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that the StanfordStanford groupgroupe was ablecapable to do
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228000
3000
que le Stanford group a créée
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in designingconception this incredibleincroyable robotrobot.
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231000
3000
en concevant ce robot incroyable.
04:12
(ApplauseApplaudissements)
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234000
3000
(Applaudissements)
04:15
Oh. One thing I want to pointpoint out is, look at StickybotStickybot.
84
237000
3000
Oh, une chose à noter. Regardez Stickybot.
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You see something on it. It's not just to look like a geckoGecko.
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240000
4000
Vous voyez quelque chose dessus. Ce n'est pas seulement pour ressembler à un gecko.
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It has a tailqueue. And just when you think you've figuredfiguré out naturela nature,
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244000
3000
Il a une queue. Quand vous croyez avoir compris la nature,
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this kindgentil of thing happensarrive.
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247000
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c'est ce qui arrive.
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The engineersingénieurs told us, for the climbingescalade robotsdes robots,
88
249000
2000
Les ingénieurs nous ont dit, les robots grimpeurs,
04:29
that, if they don't have a tailqueue,
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251000
2000
s'ils n'ont pas de queue,
04:31
they falltomber off the wallmur.
90
253000
2000
ils tombent du mur.
04:33
So what they did was they askeda demandé us
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255000
2000
Ils nous ont posé une question,
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an importantimportant questionquestion.
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257000
2000
une question importante.
04:37
They said, "Well, it kindgentil of looksregards like a tailqueue."
93
259000
4000
Ils ont dit : "Hé, cela ressemble à une queue."
04:41
Even thoughbien que we put a passivepassif barbar there.
94
263000
2000
Bien qu'on a mis une barre passive ici.
04:43
"Do animalsanimaux use theirleur tailsqueues when they climbmontée up wallsdes murs?"
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265000
3000
"Les animaux utilisent-ils leur queue pour grimper aux murs?"
04:46
What they were doing was returningretour the favorfavoriser,
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268000
2000
Ils nous ont retourné la politesse,
04:48
by givingdonnant us a hypothesishypothèse to testtester,
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270000
3000
en nous donnant une hypothèse à tester,
04:51
in biologyla biologie, that we wouldn'tne serait pas have thought of.
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273000
3000
en biologie, à laquelle nous n'aurions pas pensé.
04:54
So of coursecours, in realityréalité, we were then panickedpris de panique,
99
276000
3000
Bien sûr, en réalité, nous étions paniqué,
04:57
beingétant the biologistsbiologistes, and we should know this alreadydéjà.
100
279000
2000
étant les biologistes, nous aurions dû déjà savoir.
04:59
We said, "Well, what do tailsqueues do?"
101
281000
2000
On a dit : "Eh bien, à quoi sert la queue?"
05:01
Well we know that tailsqueues storele magasin fatgraisse, for exampleExemple.
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283000
3000
Nous savons que la queue stocke de la graisse, par exemple.
05:04
We know that you can grabsaisir ontosur things with them.
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286000
3000
Nous savons qu'on peut attraper des choses avec.
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And perhapspeut être it is mostles plus well knownconnu
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289000
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Et peut-être le plus connu :
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that they providefournir staticpublic static balanceéquilibre.
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291000
3000
elle assure un équilibre à l'arrêt.
05:12
(LaughterRires)
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294000
1000
(Rires)
05:13
It can alsoaussi actacte as a counterbalancecontrepoids.
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295000
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Elle peut agir comme contrepoids.
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So watch this kangarooKangourou.
108
298000
3000
Observez ce kangourou.
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See that tailqueue? That's incredibleincroyable!
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301000
2000
Vous voyez la queue? C'est incroyable!
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MarcMarc RaibertRaibert builtconstruit a UnirooUniroo hoppinghoublonnage robotrobot.
110
303000
4000
Marc Rabert a construit un robot sauteur, l'Uniroo.
05:25
And it was unstableunstable withoutsans pour autant its tailqueue.
111
307000
3000
Il était instable sans sa queue.
05:31
Now mostlyla plupart tailsqueues limitlimite maneuverabilitymanoeuvrabilité,
112
313000
2000
Mais la plupart du temps la queue diminue la manœuvrabilité.
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like this humanHumain insideà l'intérieur this dinosaurdinosaure suitcostume.
113
315000
4000
Comme pour cet humain en costume de dinosaure.
05:37
(LaughterRires)
114
319000
1000
(Rires)
05:38
My colleaguescollègues actuallyréellement wentest allé on to testtester this limitationlimitation,
115
320000
4000
Mes collègues ont en fait testé cette limitation,
05:42
by increasingen augmentant the momentmoment of inertiainertie of a studentétudiant, so they had a tailqueue,
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324000
4000
en augmentant le moment d'inertie d'un étudiant : on lui met une queue,
05:46
and runningfonctionnement them throughpar and obstacleobstacle coursecours,
117
328000
2000
il traverse en courant un parcours d'obstacles,
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and founda trouvé a decrementdécrémentation in performanceperformance,
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330000
2000
et constate une diminution de la performance.
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like you'dtu aurais predictprédire.
119
332000
3000
Comme vous l'auriez prédit.
05:53
(LaughterRires)
120
335000
1000
(Rires)
05:54
But of coursecours, this is a passivepassif tailqueue.
121
336000
3000
Mais bien sûr, c'est une queue passive.
05:57
And you can alsoaussi have activeactif tailsqueues.
122
339000
2000
Il existe des queues actives.
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And when I wentest allé back to researchrecherche this, I realizedréalisé
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341000
2000
Quand j'ai repris mes recherches sur ce sujet, j'ai réalisé
06:01
that one of the great TEDTED momentsdes moments in the pastpassé,
124
343000
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qu'un des grands moments de TED, fut
06:03
from NathanNathan,
125
345000
2000
grâce à Nathan,
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we'venous avons talkeda parlé about an activeactif tailqueue.
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347000
2000
quand nous avons parlé d'une queue active.
06:07
VideoVidéo: MyhrvoldMyhrvold thinkspense tail-crackingdécodage de queue dinosaursdinosaures
127
349000
2000
Video : Myhrvold pense que les dinosaures à longue queue
06:09
were interestedintéressé in love, not warguerre.
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351000
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étaient intéressés par l'amour, pas par la guerre.
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RobertRobert FullComplet: He talkeda parlé about the tailqueue beingétant a whipfouet for communicationla communication.
129
356000
3000
Robert Full : Il parlait de la queue comme d'un moyen de communication.
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It can alsoaussi be used in defensela défense.
130
359000
4000
Elle pouvait être utile pour se défendre.
06:21
PrettyAssez powerfulpuissant.
131
363000
2000
Plutôt puissante.
06:23
So we then wentest allé back and lookedregardé at the animalanimal.
132
365000
2000
Nous nous sommes intéressés à nouveau à l'animal.
06:25
And we rancouru it up a surfacesurface.
133
367000
2000
Nous l'avons fait courir sur une surface.
06:27
But this time what we did is we put a slipperyglissant patchpièce
134
369000
2000
Mais cette fois-ci, on a mis une bande glissante,
06:29
that you see in yellowjaune there.
135
371000
2000
que vous voyez ici, en jaune.
06:31
And watch on the right what the animalanimal is doing with its tailqueue
136
373000
4000
Regardez sur la droite, ce que l'animal fait avec sa queue
06:35
when it slipsfeuillets. This is slowedralenti down 10 timesfois.
137
377000
2000
quand il glisse. Ceci est ralenti 10 fois.
06:37
So here is normalnormal speedla vitesse.
138
379000
2000
A vitesse normale.
06:39
And watch it now slipcaleçon,
139
381000
2000
Regardez-le glisser,
06:41
and see what it does with its tailqueue.
140
383000
2000
et observez ce qu'il fait avec sa queue.
06:46
It has an activeactif tailqueue that functionsles fonctions as a fifthcinquième legjambe,
141
388000
2000
Sa queue est active et fonctionne comme une 5ème jambe.
06:48
and it contributescontribue to stabilityla stabilité.
142
390000
2000
Et contribue à la stabilité.
06:50
If you make it slipcaleçon a hugeénorme amountmontant, this is what we discovereddécouvert.
143
392000
4000
Si on le fait beaucoup glisser, voici ce que nous avons constaté.
06:57
This is incredibleincroyable.
144
399000
2000
C'est incroyable.
06:59
The engineersingénieurs had a really good ideaidée.
145
401000
3000
Les ingénieurs ont vraiment eu une bonne idée.
07:02
And then of coursecours we wondereddemandé,
146
404000
2000
Ensuite bien sûr, on s'est demandé :
07:04
okay, they have an activeactif tailqueue, but let's picturephoto them.
147
406000
2000
OK, la queue est active, mais imaginons-les en action.
07:06
They're climbingescalade up a wallmur, or a treearbre.
148
408000
3000
Ils grimpent sur un mur, ou sur un arbre.
07:09
And they get to the topHaut and let's say there's some leavesfeuilles there.
149
411000
3000
Arrivé en haut, imaginons qu'il y ait des feuilles.
07:12
And what would happense produire if they climbedgrimpé on the undersideface inférieure of that leaffeuille,
150
414000
3000
Que se passerait-il s'ils grimpaient sur la face inférieure d'une feuille,
07:15
and there was some windvent, or we shooka secoué it?
151
417000
3000
et s'il y avait du vent, ou si on l'agitais?
07:18
And we did that experimentexpérience, that you see here.
152
420000
3000
Nous avons fait l'expérience, que vous voyez là.
07:21
(ApplauseApplaudissements)
153
423000
1000
(Applaudissements)
07:22
And this is what we discovereddécouvert.
154
424000
2000
Voici ce que nous avons découvert.
07:24
Now that's realréal time. You can't see anything.
155
426000
2000
C'est en vitesse réelle. On ne voit rien.
07:26
But there it is slowedralenti down.
156
428000
2000
Voici au ralenti.
07:30
What we discovereddécouvert was the world'smonde fastestle plus rapide air-rightingAir-redressement responseréponse.
157
432000
3000
Ceci est la réaction de rééquilibrage la plus rapide au monde.
07:33
For those of you who rememberrappelles toi your physicsla physique, that's a zero-angular-momentumzéro-angulaire-impulsion
158
435000
2000
Pour ceux que se souviennent des cours de physique, c'est une réponse de
07:35
rightingde redressement responseréponse. But it's like a catchat.
159
437000
2000
rééquilibrage à moment cinétique nul. Mais comme un chat.
07:37
You know, catschats fallingchute. CatsChats do this. They twistTwist theirleur bodiescorps.
160
439000
3000
Vous le savez, les chats tombent. Ils font ceci. Ils tordent leur corps.
07:40
But geckosgeckos do it better.
161
442000
2000
Les geckos le font mieux.
07:42
And they do it with theirleur tailqueue.
162
444000
3000
Et ils le font avec leur queue.
07:45
So they do it with this activeactif tailqueue as they swingbalançoire around.
163
447000
3000
Ils le font avec leur queue active qu'ils battent.
07:48
And then they always landterre in the sortTrier of supermanSuperman skydivingparachutisme postureposture.
164
450000
4000
Ils atterrissent donc toujours dans la position de Superman.
07:54
Okay, now we wondereddemandé, if we were right,
165
456000
2000
Bien sûr, nous nous sommes demandés : si nous avions raison,
07:56
we should be ablecapable to testtester this in a physicalphysique modelmaquette, in a robotrobot.
166
458000
3000
nous devrions pouvoir le tester sur un modèle physique, un robot.
07:59
So for TEDTED we actuallyréellement builtconstruit a robotrobot,
167
461000
2000
Pour TED, nous avons vraiment construit un robot,
08:01
over there, a prototypeprototype, with the tailqueue.
168
463000
3000
ici, un prototype, avec une queue.
08:04
And we're going to attempttentative the first air-rightingAir-redressement responseréponse
169
466000
2000
Voici la première tentative de réponse de rééquilibrage
08:06
in a tailqueue, with a robotrobot.
170
468000
2000
par la queue, avec un robot.
08:08
If we could have the lightslumières on it.
171
470000
2000
Si on pouvait éclairer ceci.
08:10
Okay, there it goesva.
172
472000
5000
OK, c'est parti.
08:15
And showmontrer the videovidéo.
173
477000
2000
Lancez la vidéo.
08:20
There it is.
174
482000
2000
Voilà.
08:22
And it workstravaux just like it does in the animalanimal.
175
484000
3000
Cela fonctionne comme chez l'animal.
08:25
So all you need is a swingbalançoire of the tailqueue to right yourselftoi même.
176
487000
4000
Il suffit simplement d'un battement de queue pour rééquilibrer.
08:29
(ApplauseApplaudissements)
177
491000
2000
(Applaudissements)
08:31
Now, of coursecours, we were normallynormalement frightenedeffrayé
178
493000
2000
Bien sûr, vous étiez normalement inquiets
08:33
because the animalanimal has no glidingvol à voile adaptationsadaptations,
179
495000
2000
parce que l'animal n'est pas adapté au vol plané,
08:35
so we thought, "Oh that's okay. We'llNous allons put it in a verticalverticale windvent tunneltunnel.
180
497000
4000
alors nous nous sommes dit : "OK. Mettons-le dans une soufflerie verticale.
08:39
We'llNous allons blowcoup the airair up, we'llbien give it a landingatterrissage targetcible, a treearbre trunktronc,
181
501000
3000
On souffle de l'air, on détermine une aire d'atterrissage, un tronc d'arbre,
08:42
just outsideà l'extérieur the plexi-glassplexiglas enclosureenceinte, and see what it does.
182
504000
4000
juste à côté de la barrière en plexi, et voyons ce que se passe.
08:46
(LaughterRires)
183
508000
1000
(Rires)
08:47
So we did. And here is what it does.
184
509000
3000
On l'a fait. Voilà le résultat.
08:50
So the windvent is comingvenir from the bottombas. This is slowedralenti down 10 timesfois.
185
512000
5000
Le vent arrive d'en bas. Ceci est ralenti dix fois.
08:55
It does an equilibriuméquilibre glideGlide. HighlyHautement controlledcontrôlé.
186
517000
4000
Cela crée une pente d'équilibre. Hautement contrôlée.
08:59
This is sortTrier of incredibleincroyable. But actuallyréellement it's quiteassez beautifulbeau,
187
521000
3000
C'est incroyable. Mais c'est vraiment beau
09:02
when you take a picturephoto of it.
188
524000
3000
quand on le photographie.
09:05
And it's better than that, it -- just in the slidefaire glisser -- maneuversmanœuvres in mid-airdans les airs.
189
527000
5000
C'est en fait mieux que ça : il arrive à évoluer entre deux courants.
09:10
And the way it does it, is it takes its tailqueue
190
532000
2000
Il fait cela en utilisant sa queue
09:12
and it swingsoscillations it one way to yawlacet left, and it swingsoscillations its other way to yawlacet right.
191
534000
4000
et en la balançant d'un côté puis de l'autre pour rester droit.
09:16
So we can maneuvermanœuvre this way.
192
538000
2000
On peut se déplacer ainsi.
09:18
And then -- we had to filmfilm this severalnombreuses timesfois to believe this --
193
540000
3000
Ensuite -- nous avons dû filmer à plusieurs reprises pour y croire --
09:21
it alsoaussi does this. Watch this.
194
543000
3000
Il fait aussi cela. Regardez.
09:24
It oscillatesoscille its tailqueue up and down like a dolphinDauphin.
195
546000
2000
Il fait bouger sa queue de haut en bas comme un dauphin.
09:26
It can actuallyréellement swimnager throughpar the airair.
196
548000
3000
Il nage réellement dans l'air.
09:29
But watch its frontde face legsjambes. Can you see what they are doing?
197
551000
5000
Observez ses pattes avant. Vous voyez ce qu'elles font?
09:34
What does that mean for the originorigine of flappingbattement flightvol?
198
556000
3000
Y a-t-il un lien avec les battements d'ailes?
09:37
Maybe it's evolvedévolué from comingvenir down from treesdes arbres,
199
559000
3000
Cela vient peut-être du besoin de descendre des arbres
09:40
and tryingen essayant to controlcontrôle a glideGlide.
200
562000
2000
tout en contrôlant un vol plané
09:42
StaySéjour à : tunedaccordé for that.
201
564000
2000
La suite dans un instant...
09:44
(LaughterRires)
202
566000
2000
(Rires)
09:46
So then we wondereddemandé, "Can they actuallyréellement maneuvermanœuvre with this?"
203
568000
3000
Nous sommes alors demandés : "Peuvent-ils manœuvrer ainsi?"
09:49
So there is the landingatterrissage targetcible. Could they steerSteer towardsvers it
204
571000
3000
Voici l'aire atterrissage. Y arriveront-ils en utilisant
09:52
with these capabilitiescapacités? Here it is in the windvent tunneltunnel.
205
574000
2000
ces capacités? Le voici dans la soufflerie.
09:54
And it certainlycertainement looksregards like it.
206
576000
2000
On le dirait bien.
09:56
You can see it even better from down on topHaut.
207
578000
3000
On le voit encore mieux depuis en dessous.
09:59
Watch the animalanimal.
208
581000
2000
Observez l'animal.
10:02
DefinitelySans aucun doute movingen mouvement towardsvers the landingatterrissage targetcible.
209
584000
2000
Il se déplace vraiment vers l'aire d'atterrisage.
10:04
Watch the whipfouet of its tailqueue as it does it. Look at that.
210
586000
4000
Observez le fouettement de sa queue. Regardez ça.
10:08
It's unbelievableincroyable.
211
590000
2000
C'est incroyable.
10:10
So now we were really confusedconfus,
212
592000
2000
A ce moment-là, nous étions complètement perdus.
10:12
because there are no reportsrapports of it glidingvol à voile.
213
594000
2000
Car il n'y a pas d'e publication sur le vol plané du gecko.
10:14
So we wentest allé, "Oh my god, we have to go to the fieldchamp,
214
596000
2000
On s'est dit : "Mon Dieu, nous devons aller sur le terrain
10:16
and see if it actuallyréellement does this."
215
598000
2000
voir comment il fait ça."
10:18
CompletelyComplètement oppositecontraire of the way you'dtu aurais see it on a naturela nature filmfilm, of coursecours.
216
600000
3000
Exactement l'inverse de ce que vous verriez dans un film animalier, bien sûr.
10:21
We wondereddemandé, "Do they actuallyréellement glideGlide in naturela nature?"
217
603000
3000
On s'est demandé : "Est-ce qu'ils font du vol plané dans la nature?"
10:24
Well we wentest allé to the forestsles forêts of SingaporeSingapour and SoutheastSud-est AsiaL’Asie.
218
606000
2000
Nous sommes allés dans les forêts de Singapour et d'Asie du Sud-Est.
10:26
And the nextprochain videovidéo you see is the first time we'venous avons showedmontré this.
219
608000
2000
La vidéo que vous allez voir est montrée ici pour la première fois.
10:28
This is the actualréel videovidéo -- not stagedmise en scène, a realréal researchrecherche videovidéo --
220
610000
3000
C'est la vidéo brute, pas arrangée, une vidéo de recherche
10:31
of animalanimal glidingvol à voile down. There is a redrouge trajectorytrajectoire lineligne.
221
613000
3000
d'un animal en plein vol plané. Voici la trajectoire en rouge.
10:34
Look at the endfin to see the animalanimal.
222
616000
2000
Regardez le bout de la trajectoire pour voir l'animal.
10:36
But then as it getsobtient closerplus proche to the treearbre,
223
618000
2000
Mais quand il se rapproche de l'arbre,
10:38
look at the close-upfermer. And see if you can see it landterre.
224
620000
3000
regardez l'agrandissement. Essayez de le voir atterrir.
10:42
So there it comesvient down. There is a geckoGecko at the endfin of that trajectorytrajectoire lineligne.
225
624000
3000
Le voici en bas. Il y a un gecko en bas de cette ligne rouge.
10:45
You see it there? There? Watch it come down.
226
627000
2000
Vous le voyez? Et ici? Regardez-le descendre.
10:47
Now watch up there and you can see the landingatterrissage. Did you see it hitfrappé?
227
629000
3000
Maintenant, regardez là en haut et vous verrez l'atterrissage. Vous l'avez vu toucher?
10:50
It actuallyréellement usesles usages its tailqueue too,
228
632000
2000
Il utilise aussi sa queue.
10:52
just like we saw in the lablaboratoire.
229
634000
3000
Comme dans le laboratoire.
10:55
So now we can continuecontinuer this mutualismmutualisme
230
637000
4000
Nous pouvons continuer cette mutualisation
10:59
by suggestingsuggérant that they can make an activeactif tailqueue.
231
641000
3000
en proposant de créer une queue active.
11:02
And here is the first activeactif tailqueue, in the robotrobot,
232
644000
5000
Voici donc la première queue active, sur un robot,
11:07
madefabriqué by BostonBoston DynamicsDynamique.
233
649000
3000
créée par Boston Dynamics.
11:10
So to concludeconclure, I think we need to buildconstruire biomutualismsbiomutualisms, like I showedmontré,
234
652000
4000
Pour conclure, je pense qu'il faut encourager le biomutualisme, comme je l'ai montré,
11:14
that will increaseaugmenter the pacerythme of basicde base discoveryDécouverte in theirleur applicationapplication.
235
656000
3000
cela accélèrera le rythme des découvertes, et leur application.
11:17
To do this thoughbien que, we need to redesignrefonte educationéducation in a majorMajeur way,
236
659000
3000
Pour ceci, nous devons modifier l'éducation d'une manière radicale,
11:20
to balanceéquilibre depthprofondeur with interdisciplinaryinterdisciplinaires communicationla communication,
237
662000
3000
pour équilibrer la réflexion avec la communication inter-disciplinaire.
11:23
and explicitlyexplicitement traintrain people how to contributecontribuer to, and benefitavantage from other disciplinesdisciplines.
238
665000
5000
Former concrètement les gens, et bénéficier des autres disciplines.
11:28
And of coursecours you need the organismsorganismes and the environmentenvironnement to do it.
239
670000
4000
Bien sûr, il faut aussi les organisations et l'environnement pour.
11:32
That is, whetherqu'il s'agisse you carese soucier about securitySécurité, searchchercher and rescueporter secours or healthsanté,
240
674000
3000
En clair, que ce soit en sécurité, en sauvetage ou en santé,
11:35
we mustdoit preservepréserver nature'sla nature designsconceptions,
241
677000
2000
nous devons protéger les schémas de la nature,
11:37
otherwiseautrement these secretssecrets will be lostperdu foreverpour toujours.
242
679000
3000
autrement ils seront perdus à jamais.
11:40
And from what I heardentendu from our newNouveau presidentPrésident,
243
682000
4000
Mais d'après ce que notre nouveau président a dit,
11:44
I'm very optimisticoptimiste. Thank you.
244
686000
2000
je suis très optimiste. Merci.
11:46
(ApplauseApplaudissements)
245
688000
2000
(Applaudissements)
Translated by eric vautier
Reviewed by Elisabeth Buffard

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Robert Full | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

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