TED2011
Carlo Ratti: Architecture that senses and responds
Carlo Ratti: Architettura che percepisce e risponde
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Con il suo team Carlo Ratti, del MIT, realizza cose simpatiche presso il SENSEable City Lab captando i dati che creiamo. Parte da una serie passiva di dati - come le telefonate che facciamo, la spazzatura che buttiamo via - per creare visioni sorprendenti di vita urbana. Lui e il suo team creano ambienti interattivi affascinanti dall'acqua in movimento alla luce che vola, alimentati da semplici gesti catturati da sensori.
Carlo Ratti - Architect and engineer
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio
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00:15
Good afternoon, everybody.
0
0
2000
Buon pomeriggio a tutti.
00:17
I've got something to show you.
1
2000
3000
Ho qualcosa da mostrarvi
00:37
(Laughter)
2
22000
2000
(Risate)
00:39
Think about this as a pixel, a flying pixel.
3
24000
3000
Pensate a questo come ad un pixel, un pixel volante.
00:42
This is what we call, in our lab, sensible design.
4
27000
3000
Nel nostro laboratorio lo chiamiamo design sensibile.
00:45
Let me tell you a bit about it.
5
30000
2000
Lasciate che ve ne parli.
00:47
Now if you take this picture -- I'm Italian originally,
6
32000
3000
Ora, prendete questa fotografia - sono italiano di origine,
00:50
and every boy in Italy grows up
7
35000
2000
ed ogni ragazzo in Italia cresce
00:52
with this picture on the wall of his bedroom --
8
37000
2000
con questo poster appeso in camera.
00:54
but the reason I'm showing you this
9
39000
2000
Ma il motivo per il quale ve la sto mostrando
00:56
is that something very interesting
10
41000
2000
è che è successo qualcosa di molto interessante
00:58
happened in Formula 1 racing
11
43000
2000
nelle gare di Formula 1
01:00
over the past couple of decades.
12
45000
2000
negli ultimi vent'anni.
01:02
Now some time ago,
13
47000
2000
Qualche tempo fa,
01:04
if you wanted to win a Formula 1 race,
14
49000
2000
se si voleva vincere una gara di Formula 1
01:06
you take a budget, and you bet your budget
15
51000
2000
si predisponeva un budget e lo si investiva
01:08
on a good driver and a good car.
16
53000
3000
in un buon pilota e in una buona macchina.
01:11
And if the car and the driver were good enough, then you'd win the race.
17
56000
3000
E se la macchina e il pilota erano abbastanza bravi, allora si vinceva la gara.
01:14
Now today, if you want to win the race,
18
59000
2000
Ora, ai giorni nostri se volete vincere la gara
01:16
actually you need also something like this --
19
61000
3000
quello che in realtà dovete fare è simile a questo -
01:19
something that monitors the car in real time,
20
64000
3000
qualcosa che tenga sotto controllo la macchina in tempo reale,
01:22
has a few thousand sensors
21
67000
2000
che abbia alcune migliaia di sensori
01:24
collecting information from the car,
22
69000
2000
che raccolgano informazioni dalla macchina,
01:26
transmitting this information into the system,
23
71000
3000
che le trasmettano al sistema,
01:29
and then processing it
24
74000
2000
che poi le processi
01:31
and using it in order to go back to the car with decisions
25
76000
3000
e che le usi per tornare alla macchina con decisioni
01:34
and changing things in real time
26
79000
2000
modificando le cose in tempo reale
01:36
as information is collected.
27
81000
2000
man mano che le informazioni vengono raccolte.
01:38
This is what, in engineering terms,
28
83000
2000
In termini ingegneristici, questo è quello
01:40
you would call a real time control system.
29
85000
3000
che si chiamerebbe controllo in tempo reale.
01:43
And basically, it's a system made of two components --
30
88000
3000
E sostanzialmente, è un sistema costituito da due elementi --
01:46
a sensing and an actuating component.
31
91000
2000
un componente che funge da sensore e uno per agire.
01:48
What is interesting today
32
93000
2000
Ciò che oggi è interessante
01:50
is that real time control systems
33
95000
2000
è che i sistemi di controllo in tempo reale
01:52
are starting to enter into our lives.
34
97000
3000
stanno facendo il loro ingresso nelle nostre vite.
01:55
Our cities, over the past few years,
35
100000
3000
Negli ultimi anni, le nostre città
01:58
just have been blanketed
36
103000
2000
sono state semplicemente ricoperte
02:00
with networks, electronics.
37
105000
2000
da reti ed elettronica.
02:02
They're becoming like computers in open air.
38
107000
2000
Sono diventate delle specie di computer a cielo aperto.
02:04
And, as computers in open air,
39
109000
2000
E, in quanto computer a cielo aperto,
02:06
they're starting to respond in a different way
40
111000
2000
stanno iniziando a rispondere in modi diversi
02:08
to be able to be sensed and to be actuated.
41
113000
3000
per poter essere captata e per essere messa in moto.
02:11
If we fix cities, actually it's a big deal.
42
116000
2000
Se sistemiamo le città, in effetti sarebbe una gran bella cosa.
02:13
Just as an aside, I wanted to mention,
43
118000
2000
Per inciso, vorrei ricordarvi,
02:15
cities are only two percent of the Earth's crust,
44
120000
4000
che le città sono solo il due per cento della crosta terrestre,
02:19
but they are 50 percent of the world's population.
45
124000
3000
ma ospitano il 50% della popolazione mondiale.
02:22
They are 75 percent of the energy consumption --
46
127000
3000
Consumano il 75% dell'energia --
02:25
up to 80 percent of CO2 emissions.
47
130000
3000
ed emettono fino all'80% del CO2 totale.
02:28
So if we're able to do something with cities, that's a big deal.
48
133000
3000
Quindi se riusciamo a fare qualcosa con le città, sarebbe fantastico.
02:31
Beyond cities,
49
136000
2000
Oltre alle città,
02:33
all of this sensing and actuating
50
138000
3000
tutta questa percezione e azione
02:36
is entering our everyday objects.
51
141000
2000
sta entrando anche negli oggetti di uso quotidiano.
02:38
That's from an exhibition that
52
143000
2000
Questo viene da una mostra
02:40
Paola Antonelli is organizing
53
145000
2000
che Paola Antonelli sta organizzando
02:42
at MoMA later this year, during the summer.
54
147000
2000
al MoMA per quest'anno, in estate.
02:44
It's called "Talk to Me."
55
149000
2000
Si chiama "Talk to Me" ("Parla con me").
02:46
Well our objects, our environment
56
151000
2000
Dunque i nostri oggetti, il nostro ambiente,
02:48
is starting to talk back to us.
57
153000
2000
sta iniziando a risponderci.
02:50
In a certain sense, it's almost as if every atom out there
58
155000
3000
In un certo senso, è come se ogni atomo là fuori
02:53
were becoming both a sensor and an actuator.
59
158000
3000
stesse diventando sia un sensore che un attuatore.
02:56
And that is radically changing the interaction we have as humans
60
161000
3000
Il che sta cambiando radicalmente la nostra interazione in quanto esseri umani
02:59
with the environment out there.
61
164000
2000
con l'ambiente circostante.
03:01
In a certain sense,
62
166000
2000
In un certo senso,
03:03
it's almost as if the old dream of Michelangelo ...
63
168000
3000
è come se il vecchio sogno di Michelangelo...
03:06
you know, when Michelangelo sculpted the Moses,
64
171000
2000
sapete, quando Michelangelo scolpì il Mosé,
03:08
at the end it said that he took the hammer, threw it at the Moses --
65
173000
3000
e alla fine si dice che prese il martello, e lo lanciò al Mosè --
03:11
actually you can still see a small chip underneath --
66
176000
3000
in effetti si può ancora vedere una piccola scheggiatura sotto --
03:14
and said, shouted,
67
179000
2000
e disse, anzi gridò,
03:16
"Perché non parli? Why don't you talk?"
68
181000
2000
"Perché non parli?"
03:18
Well today, for the first time,
69
183000
2000
Bene, oggi, per la prima volta,
03:20
our environment is starting to talk back to us.
70
185000
3000
il nostro ambiente sta cominciando a risponderci.
03:23
And I'll show just a few examples --
71
188000
2000
E ve ne darò alcuni esempi --
03:25
again, with this idea of sensing our environment and actuating it.
72
190000
3000
sempre per mezzo di questa idea del nostro percepire il nostro ambiente e agire.
03:28
Let's starting with sensing.
73
193000
3000
Partiamo dalla percezione.
03:31
Well, the first project I wanted to share with you
74
196000
2000
Ecco, il primo progetto che voglio condividere con voi
03:33
is actually one of the first projects by our lab.
75
198000
3000
è di fatto uno dei primi progetti del nostro laboratorio.
03:36
It was four and a half years ago in Italy.
76
201000
3000
E' stato quattro anni e mezzo fa in Italia.
03:39
And what we did there
77
204000
2000
E quello che facemmo lì
03:41
was actually use a new type of network at the time
78
206000
2000
fu in pratica usare un nuovo tipo di rete che all'epoca
03:43
that had been deployed all across the world --
79
208000
2000
che è stata poi sviluppata in tutto il mondo --
03:45
that's a cellphone network --
80
210000
2000
cioè la rete cellulare --
03:47
and use anonymous and aggregated information from that network,
81
212000
2000
e usare informazioni anonime e aggregate da quella rete,
03:49
that's collected anyway by the operator,
82
214000
2000
che viene comunque raccolta dagli operatori
03:51
in order to understand
83
216000
2000
per poter capire
03:53
how the city works.
84
218000
2000
come funzioni la città.
03:55
The summer was a lucky summer -- 2006.
85
220000
3000
Quella del 2006 fu un'estate fortunata.
03:58
It's when Italy won the soccer World Cup.
86
223000
3000
Fu quanto l'Italia vinse la Coppa del Mondo.
04:01
Some of you might remember, it was Italy and France playing,
87
226000
3000
Qualcuno di voi lo ricorderà: giocavano Italia e Francia
04:04
and then Zidane at the end, the headbutt.
88
229000
2000
e poi Zidane alla fine, la testata.
04:06
And anyway, Italy won at the end.
89
231000
2000
E comunque, alla fine vinse l'Italia.
04:08
(Laughter)
90
233000
2000
(Risate)
04:10
Now look at what happened that day
91
235000
2000
Ora, guardate cos'è successo quel giorno
04:12
just by monitoring activity
92
237000
2000
solo monitorando l'attività
04:14
happening on the network.
93
239000
2000
della rete.
04:16
Here you see the city.
94
241000
2000
Qui vedete la città.
04:18
You see the Colosseum in the middle,
95
243000
3000
Vedete il Colosseo nel mezzo,
04:21
the river Tiber.
96
246000
3000
il Tevere.
04:24
It's morning, before the match.
97
249000
2000
E' mattino, prima della partita.
04:26
You see the timeline on the top.
98
251000
2000
Vedete la linea del tempo in alto.
04:28
Early afternoon,
99
253000
2000
Primo pomeriggio,
04:30
people here and there,
100
255000
2000
la gente è qui e li
04:32
making calls and moving.
101
257000
2000
chiama e si muove.
04:34
The match begins -- silence.
102
259000
3000
La partita inizia -- silenzio.
04:37
France scores. Italy scores.
103
262000
3000
La Francia segna. L'Italia segna.
04:40
Halftime, people make a quick call and go to the bathroom.
104
265000
4000
Fine primo tempo, la gente fa qualche chiamata veloce e va in bagno.
04:44
Second half. End of normal time.
105
269000
2000
Secondo tempo. Fine dei tempi regolamentari.
04:46
First overtime, second.
106
271000
2000
Primo tempo supplementare, secondo.
04:48
Zidane, the headbutt in a moment.
107
273000
3000
Zidane, la testata in un attimo.
04:51
Italy wins. Yeah.
108
276000
2000
L'Italia vince. Siiii.
04:53
(Laughter)
109
278000
2000
(Risate)
04:55
(Applause)
110
280000
3000
(Applausi)
04:58
Well, that night, everybody went to celebrate in the center.
111
283000
2000
Bene, quella notte, tutti sono andati a festeggiare in centro.
05:00
You saw the big peak.
112
285000
2000
Vedete il grande picco.
05:02
The following day, again everybody went to the center
113
287000
2000
Il giorno seguente, tutti sono andati in centro
05:04
to meet the winning team
114
289000
3000
per incontrare la squadra vincitrice
05:07
and the prime minister at the time.
115
292000
2000
e il primo ministro dell'epoca.
05:09
And then everybody moved down.
116
294000
2000
E poi tutti si sono spostati.
05:11
You see the image of the place called Circo Massimo,
117
296000
2000
Vedete l'immagine del posto chiamato Circo Massimo,
05:13
where, since Roman times, people go to celebrate,
118
298000
3000
dove, fin dai tempi dell'Antica Roma, la gente va a festeggiare --
05:16
to have a big party, and you see the peak at the end of the day.
119
301000
3000
per i grandi eventi, e vedete il picco alla fine della giornata.
05:19
Well, that's just one example of how we can sense the city today
120
304000
2000
Bene, questo è solo un esempio di come possiamo percepire la città oggi,
05:21
in a way that we couldn't have done
121
306000
2000
in un modo che non avremmo potuto fare
05:23
just a few years ago.
122
308000
2000
solo qualche anno fa.
05:25
Another quick example about sensing:
123
310000
2000
Un altro esempio veloce sulla percezione:
05:27
it's not about people,
124
312000
2000
non riguarda le persone,
05:29
but about things we use and consume.
125
314000
2000
ma le cose che usiamo e consumiamo.
05:31
Well today, we know everything
126
316000
2000
Oggi, sappiamo tutto
05:33
about where our objects come from.
127
318000
3000
sulla provenienza dei nostri oggetti.
05:36
This is a map that shows you
128
321000
2000
Questa è una mappa che vi mostra
05:38
all the chips that form a Mac computer, how they came together.
129
323000
3000
tutti i chip che formano un computer Mac, come vengono assemblati.
05:41
But we know very little about where things go.
130
326000
3000
Ma sappiamo molto poco di dove vanno le cose.
05:44
So in this project,
131
329000
2000
Quindi in questo progetto,
05:46
we actually developed some small tags
132
331000
2000
abbiamo di fatto sviluppato alcune piccole etichette
05:48
to track trash as it moves through the system.
133
333000
3000
per tracciare i rifiuti mentre percorrono il sistema.
05:51
So we actually started with a number of volunteers
134
336000
3000
Abbiamo quindi cominciato con un certo numero di volontari
05:54
who helped us in Seattle,
135
339000
2000
che ci hanno aiutato a Seattle,
05:56
just over a year ago,
136
341000
2000
solo qualche anno fa,
05:58
to tag what they were throwing away --
137
343000
3000
a etichettare quello che buttavano via --
06:01
different types of things, as you can see here --
138
346000
3000
diversi tipi di cose, come potete vedere qui --
06:04
things they would throw away anyway.
139
349000
2000
cose che avrebbero comunque buttato via.
06:06
Then we put a little chip, little tag,
140
351000
2000
Poi abbiamo messo un piccolo chip, una piccola etichetta,
06:08
onto the trash
141
353000
2000
sul rifiuto
06:10
and then started following it.
142
355000
2000
e abbiamo cominciato a seguirlo.
06:12
Here are the results we just obtained.
143
357000
3000
Ecco qui i risultati che abbiamo ottenuto.
06:15
(Music)
144
360000
3000
(Musica)
06:18
From Seattle ...
145
363000
3000
Da Seattle ...
06:26
after one week.
146
371000
2000
dopo una settimana.
06:53
With this information we realized
147
398000
2000
Con questa informazione ci siamo resi conto
06:55
there's a lot of inefficiencies in the system.
148
400000
2000
che ci sono tante inefficienze nel sistema.
06:57
We can actually do the same thing with much less energy.
149
402000
3000
Di fatto, possiamo fare la stessa cosa con meno energia.
07:00
This data was not available before.
150
405000
2000
Questi dati non erano disponibili prima di oggi.
07:02
But there's a lot of wasted transportation and convoluted things happening.
151
407000
3000
Ma vengono fatti tantissimi trasporti inutili e succedono tante cose arzigogolate.
07:05
But the other thing is that we believe
152
410000
2000
Ma l'altra cosa è che crediamo
07:07
that if we see every day
153
412000
2000
che se vediamo ogni giorno
07:09
that the cup we're throwing away, it doesn't disappear,
154
414000
2000
che il bicchiere che stiamo buttando via, non scompare,
07:11
it's still somewhere on the planet.
155
416000
2000
è ancora da qualche parte sul pianeta.
07:13
And the plastic bottle we're throwing away every day still stays there.
156
418000
3000
E la bottiglia di plastica che buttiamo via ogni giorno è ancora li.
07:16
And if we show that to people,
157
421000
2000
E se lo mostriamo alla gente,
07:18
then we can also promote some behavioral change.
158
423000
2000
allora possiamo anche promuovere un cambio comportamentale.
07:20
So that was the reason for the project.
159
425000
2000
Quindi questa era la ragione del progetto.
07:22
My colleague at MIT, Assaf Biderman,
160
427000
2000
Il mio collega al MIT, Assaf Biderman,
07:24
he could tell you much more about sensing
161
429000
2000
potrebbe dirvi molto di più sulla percezione
07:26
and many other wonderful things we can do with sensing,
162
431000
2000
e molte altre cose meravigliose che possiamo fare con la percezione,
07:28
but I wanted to go to the second part we discussed at the beginning,
163
433000
3000
ma volevo passare alla seconda parte di cui abbiamo parlato all'inizio,
07:31
and that's actuating our environment.
164
436000
2000
che sarebbe agire sull'ambiente.
07:33
And the first project
165
438000
2000
E il primo progetto
07:35
is something we did a couple of years ago in Zaragoza, Spain.
166
440000
3000
è una cosa che abbiamo fatto un paio di anni fa a Zaragoza, in Spania.
07:38
It started with a question by the mayor of the city,
167
443000
3000
Tutto è cominciato con una domanda del sindaco della città,
07:41
who came to us saying
168
446000
2000
che è venuto da noi dicendo
07:43
that Spain and Southern Europe have a beautiful tradition
169
448000
3000
che la Spagna e il Sud Europa hanno una bellissima tradizione
07:46
of using water in public space, in architecture.
170
451000
3000
di uso dell'acqua negli spazi pubblici, in architettura.
07:49
And the question was: How could technology, new technology,
171
454000
2000
E la domanda era: Come può la tecnologia, la nuova tecnologia,
07:51
be added to that?
172
456000
2000
essere integrata?
07:53
And one of the ideas that was developed at MIT in a workshop
173
458000
3000
E una delle idee che è stata sviluppata al MIT in un gruppo di lavoro
07:56
was, imagine this pipe, and you've got valves,
174
461000
3000
è stata, immaginate queste tubature, sono delle valvole,
07:59
solenoid valves, taps,
175
464000
2000
elettrovalvole,
08:01
opening and closing.
176
466000
2000
che si aprono e si chiudono.
08:03
You create like a water curtain with pixels made of water.
177
468000
3000
Si crea come una teda d'acqua con pixel fatti di acqua.
08:06
If those pixels fall,
178
471000
2000
Se questi pixel cadono,
08:08
you can write on it,
179
473000
2000
ci si può scrivere sopra,
08:10
you can show patterns, images, text.
180
475000
2000
si possono mostrare dei motivi, immagini, testo.
08:12
And even you can approach it, and it will open up
181
477000
2000
E si può anche avvicinarsi, e si apre
08:14
to let you jump through,
182
479000
2000
per lasciarvi saltare dentro,
08:16
as you see in this image.
183
481000
2000
come potete vedere dalle immagini.
08:18
Well, we presented this to Mayor Belloch.
184
483000
2000
L'abbiamo presentato al sindaco Belloch.
08:20
He liked it very much.
185
485000
2000
Gli è piaciuto molto.
08:22
And we got a commission to design a building
186
487000
2000
E abbiamo ottenuto l'appalto per progettare un edificio
08:24
at the entrance of the expo.
187
489000
2000
all'ingresso dell'expo.
08:26
We called it Digital Water Pavilion.
188
491000
2000
L'abbiamo chiamato Digital Water Pavilion.
08:28
The whole building is made of water.
189
493000
3000
L'intero edificio è fatto d'acqua.
08:33
There's no doors or windows,
190
498000
2000
Non ci sono porte o finestre,
08:35
but when you approach it,
191
500000
2000
ma avvicinandosi,
08:37
it will open up to let you in.
192
502000
2000
si apre per lasciarvi entrare.
08:39
(Music)
193
504000
6000
(Musica)
08:52
The roof also is covered with water.
194
517000
3000
Anche il tetto è ricoperto di acqua.
08:57
And if there's a bit of wind,
195
522000
2000
E se c'è un filo di vento,
08:59
if you want to minimize splashing, you can actually lower the roof.
196
524000
3000
se si vuole minimizzare gli spruzzi, si può abbassare il tetto.
09:04
Or you could close the building,
197
529000
2000
O si può chiudere l'edificio,
09:06
and the whole architecture will disappear,
198
531000
2000
e l'intera architettura scompare,
09:08
like in this case.
199
533000
2000
come in questo caso.
09:10
You know, these days, you always get images during the winter,
200
535000
2000
Sapete, di questi tempi, ci sono sempre immagini durante l'inverno
09:12
when they take the roof down,
201
537000
2000
quando tirano giù il tetto
09:14
of people who have been there and said, "They demolished the building."
202
539000
3000
di gente che è stata lì e dice, "Hanno demolito l'edificio."
09:17
No, they didn't demolish it, just when it goes down,
203
542000
2000
No, non l'hanno demolito, solo quando va giù,
09:19
the architecture almost disappears.
204
544000
2000
l'architettura quasi scompare.
09:21
Here's the building working.
205
546000
3000
Ecco l'edificio che funziona.
09:24
You see the person puzzled about what was going on inside.
206
549000
3000
Vedete la gente perplessa su quello che succede all'interno.
09:27
And here was myself trying not to get wet,
207
552000
2000
E ci sono io che cerco di non bagnarmi,
09:29
testing the sensors that open the water.
208
554000
3000
che testo i sensori che aprono l'acqua.
09:32
Well, I should tell you now what happened one night
209
557000
2000
Vi devo dire cos'è successo una sera
09:34
when all of the sensors stopped working.
210
559000
3000
quando tutti i sensori hanno smesso di funzionare.
09:37
But actually that night, it was even more fun.
211
562000
3000
Ma di fatto quella notte, è stato anche più divertente.
09:40
All the kids from Zaragoza came to the building,
212
565000
2000
Tutti i ragazzi a Zaragoza sono venuti sul posto,
09:42
because the way of engaging with the building became something different.
213
567000
3000
perché il modo di interagire con l'edificio è diventato qualcosa di così diverso.
09:45
Not anymore a building that would open up to let you in,
214
570000
3000
Non più un edificio che si apre per lasciarti entrare,
09:48
but a building that would still make cuts and holes through the water,
215
573000
3000
ma un edificio che fa buchi e tagli nell'acqua,
09:51
and you had to jump without getting wet.
216
576000
2000
e bisogna saltare senza bagnarsi.
09:53
(Video) (Crowd Noise)
217
578000
13000
(Video) (Rumore di folla)
10:06
And that was, for us, was very interesting,
218
591000
2000
E questo, per noi, è stato molto interessante,
10:08
because, as architects, as engineers, as designers,
219
593000
3000
perché come architetti, ingegneri, designer,
10:11
we always think about how people will use the things we design.
220
596000
3000
pensiamo sempre a come la gente userà le cose che progettiamo.
10:14
But then reality's always unpredictable.
221
599000
3000
Ma poi la realtà è sempre imprevedibile.
10:17
And that's the beauty of doing things
222
602000
2000
E questa è la bellezza di fare cose
10:19
that are used and interact with people.
223
604000
2000
che vengono utilizzate e interagiscono con le persone.
10:21
Here is an image then of the building
224
606000
2000
Ecco un'immagine dell'edificio
10:23
with the physical pixels, the pixels made of water,
225
608000
2000
con i pixel fisici, i pixel fatti di acqua,
10:25
and then projections on them.
226
610000
3000
e poi la loro proiezione.
10:28
And this is what led us to think about
227
613000
2000
E questo ci ha portato a pensare
10:30
the following project I'll show you now.
228
615000
2000
al progetto seguente che ora vi mostrerò.
10:32
That's, imagine those pixels could actually start flying.
229
617000
3000
Che sarebbe, immaginate che questi pixel possano volare.
10:35
Imagine you could have small helicopters
230
620000
2000
Immaginate di avere piccoli elicotteri
10:37
that move in the air,
231
622000
2000
che si muovono nell'aria,
10:39
and then each of them with a small pixel in changing lights --
232
624000
3000
ciascuno con un piccolo pixel che cambia con la luce --
10:42
almost as a cloud that can move in space.
233
627000
3000
quasi come una nuvola che si muove nello spazio.
10:45
Here is the video.
234
630000
2000
Ecco il video.
10:47
(Music)
235
632000
6000
(Musica)
10:53
So imagine one helicopter,
236
638000
3000
Immaginate quindi un elicottero,
10:56
like the one we saw before,
237
641000
3000
come quello che abbiamo visto prima,
11:01
moving with others,
238
646000
3000
che si muove con gli altri,
11:04
in synchrony.
239
649000
2000
sincronizzato.
11:06
So you can have this cloud.
240
651000
3000
Avrete quindi questa nuvola.
11:15
You can have a kind of flexible screen or display, like this --
241
660000
4000
Una specie di schermo flessibile o display, come questo --
11:19
a regular configuration in two dimensions.
242
664000
3000
una configurazione regolare in due dimensioni.
11:29
Or in regular, but in three dimensions,
243
674000
3000
O regolare, ma in tre dimensioni,
11:32
where the thing that changes is the light,
244
677000
2000
dove quello che cambia è la luce,
11:34
not the pixels' position.
245
679000
2000
non la posizione dei pixel.
11:46
You can play with a different type.
246
691000
2000
Potete giocare con un tipo differente.
11:48
Imagine your screen could just appear
247
693000
2000
Immaginate che il vostro schermo possa essere
11:50
in different scales or sizes,
248
695000
3000
in diverse scale e misure,
11:53
different types of resolution.
249
698000
3000
diversi tipo di risoluzione.
12:05
But then the whole thing can be
250
710000
2000
Poi però l'intera cosa può essere
12:07
just a 3D cloud of pixels
251
712000
2000
solo una nuvola di pixel in 3D
12:09
that you can approach and move through it
252
714000
3000
che potete avvicinare e in cui potete muovervi
12:12
and see from many, many directions.
253
717000
3000
e vedere da tante, tantissime direzioni.
12:15
Here is the real Flyfire
254
720000
2000
Ecco il vero controllo Flyfire
12:17
control and going down to form the regular grid as before.
255
722000
4000
che va giù per formare la griglia regolare come prima.
12:21
When you turn on the light, actually you see this. So the same as we saw before.
256
726000
3000
Quando accendete la luce, lo potete vedere. Lo stesso che abbiamo visto prima.
12:24
And imagine each of them then controlled by people.
257
729000
2000
E immaginate ognuno controllato dalla gente.
12:26
You can have each pixel
258
731000
2000
Così che ogni pixel
12:28
having an input that comes from people,
259
733000
2000
sia gestito da un input che viene dalle persone,
12:30
from people's movement, or so and so.
260
735000
2000
dal movimento delle persone, e così via.
12:32
I want to show you something here for the first time.
261
737000
3000
Voglio mostrarvi una cosa per la prima volta qui.
12:35
We've been working with Roberto Bolle,
262
740000
2000
Abbiamo lavorato con Roberto Bolle,
12:37
one of today's top ballet dancers --
263
742000
2000
uno dei più grandi ballerini dei giorni nostri --
12:39
the étoile at Metropolitan in New York
264
744000
2000
la stella del Metropolitan a New York
12:41
and La Scala in Milan --
265
746000
2000
e de La Scala a Milano --
12:43
and actually captured his movement in 3D
266
748000
2000
abbiamo catturato il suo movimento in 3D
12:45
in order to use it as an input for Flyfire.
267
750000
3000
per utilizzarlo come input in Flyfire.
12:48
And here you can see Roberto dancing.
268
753000
3000
E qui potete vedere Roberto che balla.
12:53
You see on the left the pixels,
269
758000
2000
Vedete i pixel sulla sinistra,
12:55
the different resolutions being captured.
270
760000
2000
le diverse risoluzioni vengono catturate.
12:57
It's both 3D scanning in real time
271
762000
2000
E' sia una scannerizzazione 3D in tempo reale
12:59
and motion capture.
272
764000
3000
e un motion capture.
13:03
So you can reconstruct a whole movement.
273
768000
3000
Potete ricostruire l'intero movimento.
13:10
You can go all the way through.
274
775000
3000
Potete percorrerlo tutto.
13:16
But then, once we have the pixels, then you can play with them
275
781000
2000
Ma poi, una volta che avete i pixel, potete giocarci
13:18
and play with color and movement
276
783000
3000
e giocare con il colore e il movimento
13:21
and gravity and rotation.
277
786000
3000
la gravità e la rotazione.
13:24
So we want to use this as one of the possible inputs
278
789000
2000
Vogliamo quindi utilizzarlo come possibile input
13:26
for Flyfire.
279
791000
2000
di Flyfire.
13:47
I wanted to show you the last project we are working on.
280
812000
2000
Volevo mostrarvi l'ultimo progetto su cui stiamo lavorando.
13:49
It's something we're working on for the London Olympics.
281
814000
2000
E' qualcosa su cui stiamo lavorando per le Olimpiadi di Londra.
13:51
It's called The Cloud.
282
816000
2000
Si chiama The Cloud (La Nuvola).
13:53
And the idea here is, imagine, again,
283
818000
2000
E l'idea qui, immaginate, ancora una volta,
13:55
we can involve people
284
820000
2000
possiamo coinvolgere le persone
13:57
in doing something and changing our environment --
285
822000
3000
nel fare qualcosa per cambiare l'ambiente in cui viviamo --
14:00
almost to impart what we call cloud raising --
286
825000
2000
quasi per comunicare quello che chiamiamo costruzione di una nuvola --
14:02
like barn raising, but with a cloud.
287
827000
2000
come la costruzione di un fienile, ma con una nuvola.
14:04
Imagine you can have everybody make a small donation for one pixel.
288
829000
4000
Immaginate che ognuno possa fare una piccola donazione per ogni pixel.
14:08
And I think what is remarkable
289
833000
2000
E credo che quello che è veramente notevole
14:10
that has happened over the past couple of years
290
835000
2000
che è successo negli ultimi due anni
14:12
is that, over the past couple of decades,
291
837000
2000
è che, negli ultimi due decenni,
14:14
we went from the physical world to the digital one.
292
839000
3000
siamo passati dal mondo fisico a quello digitale.
14:17
This has been digitizing everything, knowledge,
293
842000
2000
Che vuol dire che tutto è stato digitalizzato, la conoscenza,
14:19
and making that accessible through the Internet.
294
844000
2000
rendendola accessibile attraverso Internet.
14:21
Now today, for the first time --
295
846000
2000
Ora, oggi per la prima volta --
14:23
and the Obama campaign showed us this --
296
848000
2000
e la campagna di Obama ce lo ha mostrato --
14:25
we can go from the digital world,
297
850000
2000
che possiamo passare dal mondo digitale,
14:27
from the self-organizing power of networks,
298
852000
2000
dal poter di auto-organizzazione delle reti,
14:29
to the physical one.
299
854000
2000
a quello fisico.
14:31
This can be, in our case,
300
856000
2000
Potrebbe essere, nel nostro caso,
14:33
we want to use it for designing and doing a symbol.
301
858000
2000
che vogliamo utilizzarlo per progettare e fare un simbolo.
14:35
That means something built in a city.
302
860000
2000
Ciò significa qualcosa di costruito in una città.
14:37
But tomorrow it can be,
303
862000
2000
Ma domani potrebbe essere,
14:39
in order to tackle today's pressing challenges --
304
864000
3000
per affrontare le sfide imminenti di oggi --
14:42
think about climate change or CO2 emissions --
305
867000
2000
pensate ai cambiamenti climatici o alle emissioni di CO2 --
14:44
how we can go from the digital world to the physical one.
306
869000
3000
come possiamo andare dal mondo digitale a quello fisico.
14:47
So the idea that we can actually involve people
307
872000
2000
L'idea di poter coinvolgere le persone
14:49
in doing this thing together, collectively.
308
874000
2000
nel fare questa cosa insieme, collettivamente.
14:51
The cloud is a cloud, again, made of pixels,
309
876000
3000
La nuvola è una nuvola, ancora una volta, fatta di pixel,
14:54
in the same way as the real cloud
310
879000
2000
così come la vera nuvola
14:56
is a cloud made of particles.
311
881000
2000
è fatta di particelle.
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And those particles are water,
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E queste particelle sono di acqua,
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where our cloud is a cloud of pixels.
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mentre la nostra nuvola è una nuvola di pixel.
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It's a physical structure in London, but covered with pixels.
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E' una struttura fisica a Londra, ma coperta di pixel.
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You can move inside, have different types of experiences.
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Potete muovervi all'interno, sperimentare diversi tipi di esperienze.
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You can actually see from underneath,
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Potete vedere da sotto,
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sharing the main moments
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condividere i momenti più importanti
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for the Olympics in 2012 and beyond,
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delle Olimpiadi del 2012 e oltre,
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and really using it as a way to connect with the community.
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e usarla veramente come strumento per connettervi con la comunità.
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So both the physical cloud in the sky
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Quindi sia la nuvola fisica nel cielo
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and something you can go to the top [of],
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e qualcosa su cui potete andare sopra,
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like London's new mountaintop.
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come una nuova vetta di Londra.
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You can enter inside it.
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Potete entrarvi dentro.
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And a kind of new digital beacon for the night --
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E una specie di nuovo fare nella notte --
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but most importantly,
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ma ancor più importante,
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a new type of experience for anybody who will go to the top.
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un nuovo tipo di esperienza per chiunque vada in cima.
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Thank you.
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Grazie.
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(Applause)
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(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Carlo Ratti - Architect and engineerCarlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment.
Why you should listen
Carlo Ratti is a civil engineer and architect who teaches at the Massachusetts Institute of Technology, where he directs the SENSEable City Laboratory. This lab studies the built environment of cities -- from street grids to plumbing and garbage systems -- using new kinds of sensors and hand-held electronics that have transformed the way we can describe and understand cities.
Other projects flip this equation -- using data gathered from sensors to actually create dazzling new environments. The Digital Water Pavilion, for instance, reacts to visitors by parting a stream of water to let them visit. And a project for the 2012 Olympics in London turns a pavilion building into a cloud of blinking interactive art. He's opening a research center in Singapore as part of an MIT-led initiative on the Future of Urban Mobility.
For more information on the projects in this talk, visit SENSEable @ TED >>
Carlo Ratti | Speaker | TED.com