TED2011
Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?
Սքայլար Թիբբիթս. Արդյո՞ք մենք կարող ենք ստեղծել իրեր, որոնք իրենք իրենց են կառուցում
Filmed:
Readability: 4.4
1,072,366 views
Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի գիտաշխատող Սքայլար Թիբբիթսը աշխատանքներ է կատարում ինքնուրույն համակարգման գաղափարի շուրջ. գաղափար, ըստ որի ինչ-որ բան կառուցելու փոխարեն (աթոռ, երկնաքեր), մենք կարող ենք ստեղծել նյութեր, որոնք իրենք իրենց են կառուցում, ճիշտ այնպես, ինչպես միմյանց միացած ԴՆԹ մոլեկուլը: Դա մի մեծ նախագիծ է, որ գտնվում է հետազոտման փուլում. Թիբբիթսը մեզ ցույց է տալիս երեք լաբորատոր ծրագրեր, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչ տեսք կարող է ունենալ ապագա ինքնուրույն համակարգումը:
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Today I'd like to show you
0
0
2000
Այսօր ցանկանում եմ ձեզ ցույց տալ
00:17
the future of the way we make things.
1
2000
2000
իրերի ստեղծման ապագայի եղանակները:
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
4000
2000
Ես հավատում եմ, որ շուտով մեր շենքներն ու մեքենաները
00:21
will be self-assembling,
3
6000
2000
ինքնուրույն համակարգվող կլինեն,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
ինքնուրույն կվերարտադրվեն և իրենք իրենց կնորոգեն:
00:25
So I'm going to show you
5
10000
2000
Այսպես, ես պատրաստվում եմ ձեզ ցույց տալ այն,
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
12000
2000
ինչ գտնում եմ, որ ներկայիս արտադրության զարգացվածության վիճակն է,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
14000
3000
որը, այնուհետև, կհամեմատենք որոշ բնական համակարգերի հետ:
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
17000
3000
Այսպիսով, արտադրության ներկայիս վիճակում, մենք ունենք երկնաքերեր.
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
20000
2000
երկուսուկես տարի,
00:37
500,000 to a million parts,
10
22000
2000
500,000-ից ավել մաս,
00:39
fairly complex,
11
24000
2000
բավականին բարդ է,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
12
26000
3000
նոր և հետաքրքիր տեխնոլոգիաներ` պողպատե, բետոնե, ապակե:
00:44
We have exciting machines
13
29000
2000
Մենք ունենք հիանալի մեքենաներ,
00:46
that can take us into space --
14
31000
2000
որ կարող են մեզ տիեզերք տանել.
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
33000
3000
5 տարի, 2.5 միլիոն մաս:
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
36000
3000
Սակայն մյուս կողմից, եթե նայենք բնական համակարգերին,
00:54
we have proteins
17
39000
2000
մենք ունենք սպիտակուցներ,
00:56
that have two million types,
18
41000
2000
որ երկու միլիոն տեսակի են,
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
19
43000
2000
որոնք կարող են քայքայվել 10,000 նանո-վայրկյանում;
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
45000
2000
կամ վերցնենք 3 միլիարդ մոլեկուլ պարունակող ԴՆԹ-ն,
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
47000
3000
որ մոտ մեկ ժամվա ընթացքում կարող ենք վերարտադրել:
01:05
So there's all of this complexity
22
50000
2000
Այսպիսով, այս ամբողջ բարդությունը
01:07
in our natural systems,
23
52000
2000
մեր բնական համակարգերում է,
01:09
but they're extremely efficient,
24
54000
2000
սակայն սրա հետ մեկտեղ կան չափազանց կարևոր բաներ ևս,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
56000
2000
շատ ավելի կարևոր, քան որևէ այլ բան, որ մենք կարող ենք կառուցել,
01:13
far more complex than anything we can build.
26
58000
2000
շատ ավելի բարդ, քան որևէ այլ բան, որ մենք կարող ենք ստեղծել:
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
27
60000
2000
Էներգիայի տեսանկյունից սրանք շատ ավելի արդյունավետ են:
01:17
They hardly ever make mistakes.
28
62000
3000
Վերջիններս հազվադեպ են սխալվում:
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
65000
2000
Եվ դրանք կարող են իրենք իրենց վերանորոգել` ապահովելով երկարատևություն:
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
67000
3000
Այսպիսով, մեր բնական համակարգերում իրոք շատ հետաքրքիր մի բան կա:
01:25
And if we can translate that
31
70000
2000
Եվ եթե կարողանանք դա հաղորդել
01:27
into our built environment,
32
72000
2000
մեր կառուցվող շրջակա միջավայրում,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
74000
2000
ապա հետաքրքիր պոտենցիալ կգտնենք այն բանի մեջ, թե ինչպես ենք մենք կառուցում իրերը:
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
76000
3000
Ես գտնում եմ, որ դրա լուծումը ինքնուրույն համակարգումն է:
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
79000
3000
Այսինքն, եթե ցանկանում ենք օգտագործել ինքնուրույն համակարգումը մեր ֆիզիկական միջավայրում,
01:37
I think there's four key factors.
36
82000
2000
կարծում եմ, որ պետք է օգտագործենք դրա համար նախատեսված 4 կարևոր գործոնները:
01:39
The first is that we need to decode
37
84000
2000
Առաջինն այն է, որ մենք պետք է բացահայտենք
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
86000
2000
այն ամենի բարդությունը, ինչ ցանկանում ենք կառուցել,
01:43
so our buildings and machines.
39
88000
2000
այսինքն` մեր շենքներնի ու մեքենաների:
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
90000
2000
Այնուհետև, մենք պետք է վերածենք դա հասարակ հաջորդականության`
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
92000
2000
հիմանկանում տեսնելու համար մեր կառույցների աշխատանքի ԴՆԹ-ն:
01:49
Then we need programmable parts
42
94000
2000
Հետևապես, մեզ անրհաժեշտ են ծրագրավորվող մասեր,
01:51
that can take that sequence
43
96000
2000
որոնք կարող են ամրապնդել այդ հաջորդականությունը,
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
98000
3000
որից հետո դա կօգտագործվի միավորման կամ վերակարգավորման համար:
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
101000
3000
Այդ գործընթացը կատարելու համար մեզ անհրաժեշտ է որոշակի էներգիա,
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
104000
3000
որը թույլ կտա այս մասնիկներին միավորվել հենց ծրագրից:
02:02
And we need some type of error correction redundancy
47
107000
2000
Մեզ նաև անհրաժեշտ է սխալները ուղղող որոշակի ռեզերվային համակարգ,
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
109000
3000
երաշխավորելու համար, որ մենք կառուցել ենք այն, ինչ ուզում էինք:
02:07
So I'm going to show you a number of projects
49
112000
2000
Այսպիսով, ես պատրաստվում եմ ձեզ ցույց տալ մի շարք ծրագրեր,
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
114000
2000
որոնց վրա իմ գործընկերներն ու ես աշխատել ենք Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտում`
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
116000
2000
ապագայում այս ինքնահամակարգմանը հասնելու համար:
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
118000
3000
Դրանցից առաջին երկուսը MacroBot-ն ու DeciBot-ն են:
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
121000
4000
Այս ծրագրերը լայնածավալ վերակոնֆիգուրացվող ռոբոտներ են`
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
125000
3000
2,5 և 3,5 մետր երկարությամբ:
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
128000
3000
Նրանցում ներդրված են մեխանիկական էլեկտրական սարքավորումներ, սենսորներ:
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
131000
2000
Դուք հավաքում եք այն, ինչ ցանկանում եք միավորել
02:28
into a sequence of angles --
57
133000
2000
անկյունների հաջորդականությամբ,
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
135000
2000
մինուս 120, մինուս 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
137000
3000
120, մինուս 120. սրա պես մի բան;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
այսպիսով, ստացանք անկյունների կամ պտույտների հաջորդականություն,
02:37
and you send that sequence through the string.
61
142000
3000
որից հետո, լարի միջոցով փոխանցում եք այդ հաջորդականությանը:
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
145000
3000
Յուրաքանչյուր բլոկ ստանում է իր հաղորդագրությունը. այն է` մինուս 120:
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
148000
2000
Այն պտտվում է այդ անկյունով, ստուգում արդյոք ամեն ինչ ճիշտ է
02:45
and then passes it to its neighbor.
64
150000
3000
և այնուհետև փոխանցում դա իր հարևան բլոկին:
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
153000
2000
Ահա այն հրաշալի գիտնականները,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
155000
2000
ճարտարագետները, դիզայներները, ովքեր աշխատում են այս ծրագրի վրա:
02:52
And I think it really brings to light:
67
157000
2000
Եվ ես կարծում եմ, որ սա ի հայտ է բերում հետևյալ հարցերը.
02:54
Is this really scalable?
68
159000
2000
Իսկ դա իրականում ընդլայնելի՞ է:
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
161000
2000
Ի նկատի ունեմ, հազարավոր դոլարների, շատ-շատերի ժամանկի ծախսը
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
163000
3000
հանգեցրել է 2,5 մետր երկարությամբ ռոբոտի ստեղծմանը:
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
166000
3000
Կկարողանա՞նք դրա մասշտաբը ընդլայնել: Իրականում կկարողանա՞նք ներդնել ռոբոտատեխնիկան դրա յուրաքանչյուր մասում:
03:04
The next one questions that
72
169000
2000
Հաջորդը նախագիծը լուծում է այդ հարցը,
03:06
and looks at passive nature,
73
171000
2000
և դիտարկում դրա պասիվ բնույթը
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
173000
3000
կամ պասիվ կերպով փորձում է ապահովել վերակոնֆիգուրացման ծրագրավորման ունակությունը:
03:11
But it goes a step further,
75
176000
2000
Սակայն դա շարժվում է առաջ
03:13
and it tries to have actual computation.
76
178000
2000
և փորձում է ունենալ փաստացի հաշվարկում:
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
180000
2000
Դա իր հիմքում ունի հաշվարկների ամենահիմնային շինարարական բլոկը,
03:17
the digital logic gate,
78
182000
2000
թվային ինտեգրալ սխեմայի տրամաբանական տարրը
03:19
directly into your parts.
79
184000
2000
անմիջապես յուրաքանչյուր մասի մեջ:
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
Սա «ԵՎ-ՈՉ» տարրն է:
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
188000
2000
Դուք ունեք մեկ տարր` քառանիստ,
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
որը կկատարի բոլոր հաշվարկը,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
192000
2000
և երկու քառանիստեր` մուտքագրման համար:
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
Դրանցից մեկը` օգտագորողի կողմից ինֆորմացիայի մուտքագրման համար, այնպես ինչպես աղյուսներ եք շարում:
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
197000
3000
Հաջորդը` նախորդ շարված աղյուսից ինֆորմացիա ստանալու համար:
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
Որից հետո այն արտաբերում է ինֆորմացիան եռաչափ տարածության մեջ:
03:38
So what this means
87
203000
2000
Այսպիսով, սա նշանակում է, որ
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
205000
3000
օգտվողը կարող է սկսել աշխատեցնել աղյուսների տեղափոխությունը ցանկալի ուղղությամբ:
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
Նրա հաշվարկները հիմնվում են այն բանի վրա, թե ինչ է արվել մինչ արդ
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
և նրա, թե ինչ եք նրան ասել, որ անի:
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
Իսկ այժմ այն սկսում է շարժվել եռաչափ տարածության մեջ,
03:49
so up or down.
92
214000
2000
վերև կամ ներքև:
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
216000
3000
Այսպիսով ձախ կողմում, [1,1] մուտքագրումը ելքում հավասար է 0, շարժ դեպի ներքև:
03:54
On the right-hand side,
94
219000
2000
Աջ կողմում
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
221000
3000
[0,0] մուտքագրումը ելքում հավասար է 1, որը նշանակում է շարժ դեպի վեր:
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
Սրանից հետևում է, որ
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
226000
2000
այժմ մեր կառույցները ունեն գծագրեր
04:03
of what we want to build.
98
228000
2000
այն ամենի համար, ինչ մենք ցանկանում ենք կառուցել:
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
Այսինքն, այն ամբողջ տեղեկատվությունը, թե ինչ է կառուցվելու, դրանք կուտակել են իրենց մեջ:
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
Սա նշանակում է, որ մենք կարող ենք ունենալ ինքնաարտադրման որոշակի ձև:
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
Ես դա կոչում եմ ինքնակառավարվող վերարտադրություն,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
քանի որ կառույցներն ունեն հստակ գծագրեր:
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
Եթե սխալ տեղի ունենա, դուք կարող եք փոխարինել տվյալ մասը:
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
243000
3000
Ամբողջ առկա տեղեկատվությունը հուշում է ձեզ, ինչպես այն վերանորոգել.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
Այսպիսով, դուք կարող եք ունենալ մի բան, որ տեղաշարժվում և կարդում է ինֆորմացիա
04:23
and can output at one to one.
106
248000
2000
և կարող է այն փոխանցել իր մի մասից մյուսին:
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
250000
2000
Դա ուղղակիորեն ներկառուցված է, չկա արտաքին և ոչ մի հրահանգ:
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
252000
3000
Ուստի վերջին նախագիծը, որ ես ձեզ ցույց կտամ կոչվում է «Biased Chains»,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
255000
3000
և հավանաբար դա ամենահուզիչ օրինակն է, այն բանի, որ մենք այսօր ունենք,
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
պասիվ ինքնուրույն հավաքվող համագարգերի օրինակներից:
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
Հետևաբար դա ունի վերակոնֆիգուրացման
04:37
and programmability
112
262000
2000
և ծրագրավորման հնարավորություն,
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
որ ստեղծում է ամպողջապես պասիվ համակարգ:
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
Այսպիսով, հիմքում ունենք տարրերի շղթա:
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
Բոլոր տարրերը լիովին նույնական են,
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
և որոշակիորեն շեղված:
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
Այսինքն` յուրաքանչյուչ շղթա, կամ տարր, շարժվում է աջ կամ ձախ:
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
Եվ երբ դուք համախմբում եք շղթան, դուք, ըստ էության, ծրագրավորում եք այն:
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
Դուք հրաման եք տալիս յուրաքանչյուր միավորին, որ այն շարժվի աջ կամ ձախ:
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
Այսպես, երբ դուք շարժում եք շղթան,
05:01
it then folds up
121
286000
2000
այն վերափոխվում է
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
ցանկացած փոխդասավորության, որ դուք ծրագրավորել եք`
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
օրինակ սրա դեպքում ստանում ենք պարույրագիծ,
05:08
or in this case,
124
293000
3000
կամ այս մյուսը`
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
իրար կողք երկու խորանարդ է:
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
Այսպիսով, դուք կարող եք ծրագրավորել
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
ցանկացած եռաչափ ձև,
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
կամ միաչափ, երկչափ և այլ ձևեր` այս ամբողջովին պասիվ շղթաներից:
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
Ի՞նչ է մեզ սա ասում ապագայի մասին:
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
Կարծում եմ, սա մեզ ասում է,
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
որ մեր ֆիզիկական կառույցների, մեր շենքերի և մեքենաների
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
313000
3000
համար կան ինքնահամախմբման, կրկնօրինակման, նորոգման նոր հնարավորություններ:
05:31
There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
Այս մասերը նոր ծրագրավորման կարողություն ունեն:
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
Սրա շնորհիվ դուք ունեք նոր հնարավորություններ հաշվարկների համար:
05:35
We'll have spatial computing.
135
320000
2000
Մենք կունենանք տարածական համակարգիչներ:
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
322000
2000
Պատկերացրեք, եթե մեր շենքերը, կամուրջները, մեքենաները,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
324000
2000
մեր բոլոր աղյուսները իրականում կարողանային հաշվարկել անել:
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
326000
2000
Սա զարմանալի զուգահեռ է և հաշվարկման դասակարգված ուժ,
05:43
new design possibilities.
139
328000
2000
նախագծման նոր հնարավորություններ:
05:45
So it's exciting potential for this.
140
330000
2000
Այսպիսով, սա իրոք հետաքրքիր պոտենցիալ է:
05:47
So I think these projects I've showed here
141
332000
2000
Կարծում եմ, որ այս նախագծերը, որ ձեզ ցույց տվեցի,
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
334000
2000
ընդամենը փոքրիկ քայլ են դեպի մեր ապագան,
05:51
if we implement these new technologies
143
336000
2000
իհարկե, եթե մենք ներդնենք այս նոր տեխնոլոգիաները
05:53
for a new self-assembling world.
144
338000
2000
նոր ինքնահամակարգվող աշխարհի համար:
05:55
Thank you.
145
340000
2000
Շնորհակալություն:
05:57
(Applause)
146
342000
2000
(Ծափահարություններ)
ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - InventorSkylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.
Why you should listen
Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures.
A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale.
Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com