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: Imparando dalla coda del geco

Filmed:
722,710 views

Il biologo Robert Full studia il meraviglioso geco, con le sue zampe super aderenti e la sua tenace abilità di scalatore. Ma le immagini al rallentatore rivelano che nella coda del geco si nasconde forse il talento più sorprendente di questo animale.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:18
Let me shareCondividere with you todayoggi an originaloriginale discoveryscoperta.
0
0
5000
Lasciate che condivida oggi qui con voi un'originale scoperta.
00:23
But I want to tell it to you the way it really happenedè accaduto --
1
5000
3000
Ma voglio raccontarvela nel modo in cui è avvenuta veramente.
00:26
not the way I presentpresente it in a scientificscientifico meetingincontro,
2
8000
2000
Non come la presento alle conferenze scientifiche,
00:28
or the way you'dfaresti readleggere it in a scientificscientifico papercarta.
3
10000
3000
o come la leggereste in una rivista scientifica.
00:31
It's a storystoria about beyondal di là biomimeticsbiomimetica,
4
13000
3000
E' una storia che va oltre la biomimetica,
00:34
to something I'm callingchiamata biomutualismbiomutualismo.
5
16000
3000
che sfocia in qualcosa che chiamo biomutualismo.
00:37
I definedefinire that as an associationassociazione betweenfra biologybiologia and anotherun altro disciplinedisciplina,
6
19000
3000
Lo definisco un'associazione tra la biologia e un'altra disciplina,
00:40
where eachogni disciplinedisciplina reciprocallyreciprocamente advancesavanzamenti the other,
7
22000
4000
in cui ogni disciplina fa progredire reciprocamente le altre,
00:44
but where the collectivecollettivo discoveriesscoperte that emergeemergere are beyondal di là any singlesingolo fieldcampo.
8
26000
4000
ma in cui i risultati collettivi che emergono vanno oltre ogni singolo campo.
00:48
Now, in termscondizioni of biomimeticsbiomimetica,
9
30000
2000
Dunque, in termini di biomimetica,
00:50
as humanumano technologiestecnologie take on more of the characteristicscaratteristiche of naturenatura,
10
32000
3000
dal momento che le tecnologie umane si avvicinano sempre di più alle caratteristiche della natura,
00:53
naturenatura becomesdiventa a much more usefulutile teacherinsegnante.
11
35000
3000
la natura diventa una fonte semre più utile da cui apprendere.
00:56
EngineeringIngegneria can be inspiredispirato by biologybiologia
12
38000
2000
L'ingegneria può ispirarsi alla biologia
00:58
by usingutilizzando its principlesi principi and analogiesanalogie when they're advantageousvantaggioso,
13
40000
3000
attraverso i suoi principi e le sue analogie quando sono vantaggiosi,
01:01
but then integratingintegrazione that with the bestmigliore humanumano engineeringingegneria,
14
43000
3000
integrando poi il tutto con la miglior ingegneria umana,
01:04
ultimatelyin definitiva to make something actuallyin realtà better than naturenatura.
15
46000
5000
al fine di produrre qualcosa che sia migliore di ciò che crea la natura.
01:09
Now, beingessere a biologistbiologo, I was very curiouscurioso about this.
16
51000
3000
Ora, essendo un biologo, ero molto incuriosito da tutto questo.
01:12
These are geckoGecko toesdita dei piedi.
17
54000
2000
Queste sono zampe di geco.
01:14
And we wonderedchiesti how they use these bizarrebizzarro toesdita dei piedi
18
56000
2000
E ci chiedevamo come usassero questi arti bizzarri
01:16
to climbscalata up a wallparete so quicklyvelocemente.
19
58000
2000
per arrampicarsi sui muri così velocemente.
01:18
We discoveredscoperto it. And what we foundtrovato was
20
60000
3000
Lo abbiamo scoperto. E ciò che abbiamo trovato
01:21
that they have leaf-likefoglia-come structuresstrutture on theirloro toesdita dei piedi,
21
63000
2000
è che le loro zampe hanno una struttura a foglia,
01:23
with millionsmilioni of tinyminuscolo hairspeli that look like a rugtappeto,
22
65000
3000
con milioni di piccoli peli che sembrano un tappeto.
01:26
and eachogni of those hairspeli has the worstpeggio casecaso of split-endsdoppie punte possiblepossibile:
23
68000
3000
Ed ognuno di questi peli ha le peggiori doppie punte che si possano immaginare,
01:29
about 100 to 1000 splitDiviso endsestremità that are nano-sizenano-dimensioni.
24
71000
4000
da 100 a 1000 doppie punte, misurabili in nanometri.
01:33
And the individualindividuale has 2 billionmiliardo of these nano-sizenano-dimensioni splitDiviso endsestremità.
25
75000
4000
E ogni esemplare ha 2 miliardi di queste doppie punte in nanoscala.
01:37
They don't stickbastone by VelcroVelcro or suctionaspirazione or gluecolla.
26
79000
2000
Non si aggrappano con il velcro, a ventosa o con un adesivo,
01:39
They actuallyin realtà stickbastone by intermolecularintermolecolari forcesforze aloneda solo,
27
81000
3000
ma si aggrappano solamente con le forze intermolecolari,
01:42
vanfurgone derder WaalsWaals forcesforze.
28
84000
2000
le forze di van der Waals.
01:44
And I'm really pleasedcontento to reportrapporto to you todayoggi
29
86000
2000
E sono molto lieto di annunciarvi che oggi
01:46
that the first syntheticsintetico self-cleaningautopulente, dryasciutto adhesiveadesivo has been madefatto.
30
88000
5000
è stato creato il primo adesivo sintetico, autopulente e secco.
01:51
From the simplestpiù semplice versionversione in naturenatura, one branchramo,
31
93000
3000
Partendo dalla versione più semplice in natura, un ramo,
01:54
my engineeringingegneria collaboratorcollaboratore, RonRon FearingTemendo, at BerkeleyBerkeley,
32
96000
3000
il mio collaboratore, l'ingegnere Ron Fearing, dell'università di Berkley,
01:57
had madefatto the first syntheticsintetico versionversione.
33
99000
3000
ha creato la prima versione sintetica.
02:00
And so has my other incredibleincredibile collaboratorcollaboratore,
34
102000
2000
E così ha fatto l'altro mio illustre collaboratore,
02:02
MarkMark CutkoskyCutkosky, at StanfordStanford --
35
104000
2000
Mark Cutkosky, dell'università di Standford.
02:04
he madefatto much largerpiù grandi hairspeli than the geckoGecko,
36
106000
2000
Lui ha creato dei peli molto più grandi di quelli del geco,
02:06
but used the samestesso generalgenerale principlesi principi.
37
108000
3000
usando comunque gli stessi principi generali.
02:09
And here is its first testTest.
38
111000
2000
Ed ecco qui il suo primo test.
02:11
(LaughterRisate)
39
113000
1000
(Risate)
02:12
That's KellarKellar AutumnAutunno, my formerex PhPH.D. studentalunno,
40
114000
2000
Quello è Kellar Autumn, il mio ex allievo dottorando,
02:14
professorProfessore now at LewisLewis and ClarkClark,
41
116000
2000
ora professore alla Lewis and Clark,
02:16
literallyletteralmente givingdando his first-bornprimogenito childbambino up for this testTest.
42
118000
4000
che sacrifica il suo figlio primogentio per questo test.
02:20
(LaughterRisate)
43
122000
1000
(Risate)
02:21
More recentlyrecentemente, this happenedè accaduto.
44
123000
2000
Più recentemente, è successo questo.
02:23
Man: This the first time someonequalcuno has actuallyin realtà climbedscalato with it.
45
125000
3000
Ragazzo: Questa è la prima volta che qualcuno lo usa per arrampicarsi.
02:26
NarratorAssistente vocale: LynnLynn VerinskyVerinsky, a professionalprofessionale climberscalatore,
46
128000
2000
Narratore: Lynn Verinsky, un'arrampicatrice professionista,
02:28
who appearedè apparso to be brimmingricca with confidencefiducia.
47
130000
2000
sembra essere piena di fiducia.
02:30
LynnLynn VerinskyVerinsky: HonestlyOnestamente, it's going to be perfectlyperfettamente safesicuro. It will be perfectlyperfettamente safesicuro.
48
132000
3000
Lynn Verinsky: Sinceramente, sarà perfettamente sicuro. Sarà perfettamente sicuro.
02:33
Man: How do you know?
49
135000
2000
Ragazzo: Come fai ad esserne così sicura?
02:35
LynnLynn VerinskyVerinsky: Because of liabilityresponsabilità insuranceassicurazione. (LaughterRisate)
50
137000
2000
Lynn Verinsky: Grazie all'assicurazione sulla vita.
02:37
NarratorAssistente vocale: With a mattressmaterasso belowsotto and attachedallegato to a safetysicurezza ropecorda,
51
139000
2000
Narratore: Con un materasso in fondo e legata ad una corda di sicurezza,
02:39
LynnLynn beganiniziato her 60-foot-piede ascentsalita.
52
141000
3000
Lynn inizia la sua arrampicata di 20 metri.
02:42
LynnLynn madefatto it to the topsuperiore in a perfectperfezionare pairingaccoppiamento
53
144000
3000
Lynn è riuscita ad arrivare in cima unendo perfettamente
02:45
of HollywoodHollywood and sciencescienza.
54
147000
3000
una scena hollywoodiana e un traguardo scientifico.
02:48
Man: So you're the first humanumano beingessere to officiallyufficialmente emulateemulare a geckoGecko.
55
150000
3000
Ragazzo: Quindi sei il primo essere umano che ha ufficialmente emulato un geco.
02:51
LynnLynn VerinskyVerinsky: HaHa! WowWow. And what a privilegeprivilegio that has been.
56
153000
6000
Lynn Verinsky: Si! Wow. E che previlegio è stato.
02:57
RobertRobert FullCompleto: That's what she did on roughruvido surfacessuperfici.
57
159000
2000
Robert Full: Questo è stato ciò che ha fatto su superfici ruvide.
02:59
But she actuallyin realtà used these on smoothliscio surfacessuperfici --
58
161000
2000
Ma su superfici lisce ha usato questi,
03:01
two of them -- to climbscalata up, and pullTirare herselfse stessa up.
59
163000
2000
ne ha usati due, per arrampicarsi e tirarsi su.
03:03
And you can try this in the lobbyatrio,
60
165000
2000
E potete provarli nell'atrio,
03:05
and look at the gecko-inspiredGeco-ispirato materialMateriale.
61
167000
4000
oltre a dare un'occhiata al resto del materiale ispirato al geco.
03:09
Now the problemproblema with the robotsrobot doing this
62
171000
2000
Ora, il problema che sorge con i robot che si arrampicano,
03:11
is that they can't get unstucksbloccare la situazione,
63
173000
2000
è che una volta aggrappati,
03:13
with the materialMateriale.
64
175000
2000
non riescono a staccarsi a causa dell'adesivo.
03:15
This is the gecko'sdi geco solutionsoluzione. They actuallyin realtà peelsbucciare theirloro toesdita dei piedi away
65
177000
3000
Questa è la soluzione del geco. Solleva le dita delle zampe
03:18
from the surfacesuperficie, at highalto ratesaliquote,
66
180000
2000
dalla superficie, molto velocemente,
03:20
as they runcorrere up the wallparete.
67
182000
2000
mano mano che si arrampica sul muro.
03:22
Well I'm really excitedemozionato todayoggi to showmostrare you
68
184000
3000
Bene, sono molto entusiasta di mostrarvi oggi
03:25
the newestpiù recente versionversione of a robotrobot, StickybotStickybot,
69
187000
3000
la nuova versione del robot, Stickybot,
03:28
usingutilizzando a newnuovo hierarchicalgerarchico dryasciutto adhesiveadesivo.
70
190000
3000
che usa un nuovo adesivo secco gerarchico.
03:31
Here is the actualeffettivo robotrobot.
71
193000
3000
Questo è il robot in questione.
03:37
And here is what it does.
72
199000
3000
Ed ecco cosa è in grado di fare.
03:45
And if you look,
73
207000
2000
E se fate attenzione,
03:47
you can see that it usesusi
74
209000
3000
potete vedere
03:50
the toePunta peelingpeeling,
75
212000
2000
che solleva le dita delle zampe,
03:52
just like the geckoGecko does.
76
214000
2000
proprio come fa il geco.
03:56
If we can showmostrare some of the videovideo, you can see it climbingarrampicata up the wallparete.
77
218000
3000
Se possiamo mostrare una parte del video, potrete vederlo mentre si arrampica sul muro.
03:59
(ApplauseApplausi)
78
221000
2000
(Applausi)
04:01
There it is.
79
223000
2000
Eccolo qua.
04:03
And now it can go on other surfacessuperfici because of the newnuovo adhesiveadesivo
80
225000
3000
E adesso è in grado di arrampicarsi su varie superfici grazie al nuovo adesivo
04:06
that the StanfordStanford groupgruppo was ablecapace to do
81
228000
3000
che il gruppo della Standford ha realizzato
04:09
in designingprogettazione this incredibleincredibile robotrobot.
82
231000
3000
nel progettare questo incredibile robot.
04:12
(ApplauseApplausi)
83
234000
3000
(Applausi)
04:15
Oh. One thing I want to pointpunto out is, look at StickybotStickybot.
84
237000
3000
Ah. Una cosa che vi volevo far notare, guardate Stickybot.
04:18
You see something on it. It's not just to look like a geckoGecko.
85
240000
4000
Vedete qualcosa di particolare. Non solo assomiglia ad un geco,
04:22
It has a tailcoda. And just when you think you've figuredfigurato out naturenatura,
86
244000
3000
ma ha anche una coda. Proprio quando si pensa di aver compreso a pieno la natura,
04:25
this kindgenere of thing happensaccade.
87
247000
2000
succede questo.
04:27
The engineersingegneri told us, for the climbingarrampicata robotsrobot,
88
249000
2000
Gli ingegneri ci hanno detto che se questi robot arrampicatori
04:29
that, if they don't have a tailcoda,
89
251000
2000
non avessero una coda,
04:31
they fallautunno off the wallparete.
90
253000
2000
cadrebbero dal muro.
04:33
So what they did was they askedchiesto us
91
255000
2000
Quindi ci hanno posto
04:35
an importantimportante questiondomanda.
92
257000
2000
un importante quesito.
04:37
They said, "Well, it kindgenere of lookssembra like a tailcoda."
93
259000
4000
Ci hanno detto: "Beh, più o meno assomiglia a una coda."
04:41
Even thoughanche se we put a passivepassivo barbar there.
94
263000
2000
Anche se abbiamo installato una barra passiva.
04:43
"Do animalsanimali use theirloro tailscode when they climbscalata up wallsmuri?"
95
265000
3000
"Ma gli animali usano la loro coda mentre si arrampicano sui muri?"
04:46
What they were doing was returningritorno the favorfavore,
96
268000
2000
Ciò che hanno fatto è stato ricambiare il favore,
04:48
by givingdando us a hypothesisipotesi to testTest,
97
270000
3000
dandoci un' ipotesi da dimostrare,
04:51
in biologybiologia, that we wouldn'tno have thought of.
98
273000
3000
in campo bologico, a cui non avremmo mai pensato.
04:54
So of coursecorso, in realityla realtà, we were then panickedin preda al panico,
99
276000
3000
Quindi, ovviamente, siamo andati nel panico,
04:57
beingessere the biologistsbiologi, and we should know this alreadygià.
100
279000
2000
essendo biologi avremmo dovuto già saperlo.
04:59
We said, "Well, what do tailscode do?"
101
281000
2000
Ci chiedemmo, "Beh, che ruolo hanno le code?"
05:01
Well we know that tailscode storenegozio fatGrasso, for exampleesempio.
102
283000
3000
Dunque sappiamo che accumulano il grasso, per esempio.
05:04
We know that you can grabafferrare ontosu things with them.
103
286000
3000
Sappiamo che possono essere usate dall'animale per aggrapparsi a vari oggetti.
05:07
And perhapsForse it is mostmaggior parte well knownconosciuto
104
289000
2000
E forse la loro funzione più conosciuta,
05:09
that they providefornire staticstatici balanceequilibrio.
105
291000
3000
è garantire l'equilibrio statico.
05:12
(LaughterRisate)
106
294000
1000
(Risate)
05:13
It can alsoanche actatto as a counterbalancecontrappeso.
107
295000
3000
Può anche fungere da contrappeso.
05:16
So watch this kangaroocanguro.
108
298000
3000
Guardate questo canguro.
05:19
See that tailcoda? That's incredibleincredibile!
109
301000
2000
Vedete la coda? E' incredibile!
05:21
MarcMarc RaibertSantina builtcostruito a UnirooUniroo hoppinghopping robotrobot.
110
303000
4000
Marco Raibert ha costruito "Uniroo" un robot in grado di saltare.
05:25
And it was unstableinstabile withoutsenza its tailcoda.
111
307000
3000
Ed era instabile senza la sua coda.
05:31
Now mostlysoprattutto tailscode limitlimite maneuverabilitymanovrabilità,
112
313000
2000
Dunque la maggior parte delle code limita la manovrabilità.
05:33
like this humanumano insidedentro this dinosaurdinosauro suitcompleto da uomo.
113
315000
4000
Come succede a questo essere umano dentro un costume da dinosauro.
05:37
(LaughterRisate)
114
319000
1000
(Risate)
05:38
My colleaguescolleghi actuallyin realtà wentandato on to testTest this limitationlimitazione,
115
320000
4000
I miei colleghi sono andati realmente a testare questa limitazione,
05:42
by increasingcrescente the momentmomento of inertiainerzia of a studentalunno, so they had a tailcoda,
116
324000
4000
incrementando il momento di inerzia di uno studente, a cui avevano messo una coda,
05:46
and runningin esecuzione them throughattraverso and obstacleostacolo coursecorso,
117
328000
2000
facendolo correre lungo un percorso ad ostacoli,
05:48
and foundtrovato a decrementdecremento in performanceprestazione,
118
330000
2000
riscontrando un calo di prestazioni fisiche.
05:50
like you'dfaresti predictpredire.
119
332000
3000
Come era stato previsto.
05:53
(LaughterRisate)
120
335000
1000
(Risate)
05:54
But of coursecorso, this is a passivepassivo tailcoda.
121
336000
3000
Ma ovviamente, questa era una coda passiva.
05:57
And you can alsoanche have activeattivo tailscode.
122
339000
2000
E si possono avere anche code attive.
05:59
And when I wentandato back to researchricerca this, I realizedrealizzato
123
341000
2000
E quando sono tornato a fare ricerca su questo, ho realizzato
06:01
that one of the great TEDTED momentsmomenti in the pastpassato,
124
343000
2000
che uno dei grandi momenti per TED nel passato,
06:03
from NathanNathan,
125
345000
2000
da Nathan in poi,
06:05
we'venoi abbiamo talkedparlato about an activeattivo tailcoda.
126
347000
2000
abbiamo parlato di una coda attiva.
06:07
VideoVideo: MyhrvoldMyhrvold thinkspensa tail-crackingcoda di cracking dinosaursdinosauri
127
349000
2000
Video: Myhrvold è convinto che i dinosauri che agitavano la coda
06:09
were interestedinteressato in love, not warguerra.
128
351000
5000
fossero interessati a fare l'amore, non la guerra.
06:14
RobertRobert FullCompleto: He talkedparlato about the tailcoda beingessere a whipfrusta for communicationcomunicazione.
129
356000
3000
Robert Full: lui parlò a proposito della coda come una frusta usata per comunicare.
06:17
It can alsoanche be used in defensedifesa.
130
359000
4000
Può essere anche usata per difendersi.
06:21
PrettyPiuttosto powerfulpotente.
131
363000
2000
Con molta potenza.
06:23
So we then wentandato back and lookedguardato at the animalanimale.
132
365000
2000
Quindi siamo tornati ad occuparci dell'animale.
06:25
And we rancorse it up a surfacesuperficie.
133
367000
2000
E gli abbiamo fatto risalire una superficie.
06:27
But this time what we did is we put a slipperyscivoloso patchtoppa
134
369000
2000
Ma questa volta abbiamo aggiunto un pannello scivoloso
06:29
that you see in yellowgiallo there.
135
371000
2000
che vedete lì, in giallo.
06:31
And watch on the right what the animalanimale is doing with its tailcoda
136
373000
4000
E guardate a destra, guardate cosa fa l'animale con la sua coda
06:35
when it slipsscivola. This is slowedrallentato down 10 timesvolte.
137
377000
2000
quando scivola. Questo è rallentato 10 volte.
06:37
So here is normalnormale speedvelocità.
138
379000
2000
Questo è a velocità normale.
06:39
And watch it now slipscivolare,
139
381000
2000
Guardate adesso mentre scivola,
06:41
and see what it does with its tailcoda.
140
383000
2000
e osservate cosa fa con la sua coda.
06:46
It has an activeattivo tailcoda that functionsfunzioni as a fifthquinto leggamba,
141
388000
2000
Ha una coda attiva che agisce come una quinta zampa.
06:48
and it contributescontribuisce to stabilitystabilità.
142
390000
2000
E contribuisce alla stabilità.
06:50
If you make it slipscivolare a hugeenorme amountquantità, this is what we discoveredscoperto.
143
392000
4000
Se gli facciamo risalire una superficie ben più scivolosa, ecco cosa abbiamo scoperto.
06:57
This is incredibleincredibile.
144
399000
2000
Questo è incredibile.
06:59
The engineersingegneri had a really good ideaidea.
145
401000
3000
Gli ingegneri hanno avuto davvero una brillante idea.
07:02
And then of coursecorso we wonderedchiesti,
146
404000
2000
E poi ovviamente ci siamo detti,
07:04
okay, they have an activeattivo tailcoda, but let's pictureimmagine them.
147
406000
2000
ok, hanno una coda attiva, ma facciamogli qualche foto.
07:06
They're climbingarrampicata up a wallparete, or a treealbero.
148
408000
3000
Mentre si arrampicano su un muro o su un albero.
07:09
And they get to the topsuperiore and let's say there's some leavesle foglie there.
149
411000
3000
Ipotizziamo che arrivino in cima e ci siano delle foglie.
07:12
And what would happenaccadere if they climbedscalato on the undersidelato inferiore of that leaffoglia,
150
414000
3000
Cosa succederebbe se camminassero sotto una foglia,
07:15
and there was some windvento, or we shookha scosso it?
151
417000
3000
e ci fosse un pò di vento, o la scuotessimo?
07:18
And we did that experimentsperimentare, that you see here.
152
420000
3000
Quindi abbiamo fatto questo esperimento, che vedete qui.
07:21
(ApplauseApplausi)
153
423000
1000
(Applausi)
07:22
And this is what we discoveredscoperto.
154
424000
2000
E questo è stato quello che abbiamo scoperto.
07:24
Now that's realvero time. You can't see anything.
155
426000
2000
Ora, questo è a velocità normale. Non potete vedere nente.
07:26
But there it is slowedrallentato down.
156
428000
2000
Ma ecco l'immagine al rallentatore.
07:30
What we discoveredscoperto was the world'sIl mondo di fastestpiù veloce air-rightingaria di raddrizzamento responserisposta.
157
432000
3000
Quello che abbiamo scoperto è la reazione di raddrizzamento aerea più veloce al mondo.
07:33
For those of you who rememberricorda your physicsfisica, that's a zero-angular-momentummomento angolare nullo
158
435000
2000
Per chi di voi si ricorda un pò di fisica, quella è una reazione di raddrizzamento
07:35
rightingil raddrizzamento responserisposta. But it's like a catgatto.
159
437000
2000
senza cambio del momento angolare. Però è come un gatto.
07:37
You know, catsgatti fallingcaduta. CatsGatti do this. They twisttorsione theirloro bodiescorpi.
160
439000
3000
Come sapete, i gatti quando cadono fanno lo stesso. Ruotano il corpo.
07:40
But geckosgechi do it better.
161
442000
2000
Ma i gechi lo fanno meglio.
07:42
And they do it with theirloro tailcoda.
162
444000
3000
E lo fanno con la loro coda.
07:45
So they do it with this activeattivo tailcoda as they swingswing around.
163
447000
3000
Quindi si raddrizzano con la coda girando su sé stessi.
07:48
And then they always landsbarcare in the sortordinare of supermanSuperman skydivingparacadutismo postureposizione.
164
450000
4000
Atterrando così in una postura che ricorda superman mentre vola.
07:54
Okay, now we wonderedchiesti, if we were right,
165
456000
2000
Ok, quindi ci siamo detti, se abbiamo ragione,
07:56
we should be ablecapace to testTest this in a physicalfisico modelmodello, in a robotrobot.
166
458000
3000
dovremmo essere in grado di testarlo su un modello fisico, un robot.
07:59
So for TEDTED we actuallyin realtà builtcostruito a robotrobot,
167
461000
2000
Così che per TED abbiamo di fatto costruito un robot,
08:01
over there, a prototypeprototipo, with the tailcoda.
168
463000
3000
eccolo lì, un prototipo, con la coda.
08:04
And we're going to attempttentativo the first air-rightingaria di raddrizzamento responserisposta
169
466000
2000
E sperimenteremo per la prima volta la reazione di raddrizzamento
08:06
in a tailcoda, with a robotrobot.
170
468000
2000
con la coda, in un robot.
08:08
If we could have the lightsluci on it.
171
470000
2000
Se possiamo avere le luci sul robot.
08:10
Okay, there it goesva.
172
472000
5000
Ok, ecco qua.
08:15
And showmostrare the videovideo.
173
477000
2000
Mostriamo il video.
08:20
There it is.
174
482000
2000
Eccolo qua.
08:22
And it workslavori just like it does in the animalanimale.
175
484000
3000
E funziona esattamente nello stesso modo dell'animale.
08:25
So all you need is a swingswing of the tailcoda to right yourselfte stesso.
176
487000
4000
Quindi tutto ciò di cui avete bisogno è un colpo di coda per raddrizzarvi.
08:29
(ApplauseApplausi)
177
491000
2000
(Applausi)
08:31
Now, of coursecorso, we were normallynormalmente frightenedspaventato
178
493000
2000
Bene, a questo punto eravamo preoccupati
08:33
because the animalanimale has no glidingvolo a vela adaptationsadattamenti,
179
495000
2000
perché l'animale non ha subito adattamenti atti a planare,
08:35
so we thought, "Oh that's okay. We'llWe'll put it in a verticalverticale windvento tunneltunnel.
180
497000
4000
quindi ci siamo detti, "Beh, mettiamolo in una piccola galleria del vento verticale.
08:39
We'llWe'll blowsoffio the airaria up, we'llbene give it a landingatterraggio targetbersaglio, a treealbero trunktronco,
181
501000
3000
Faremo uscire l'aria dal basso, gli indicheremo un punto dove atterrare, un tronco d'albero,
08:42
just outsideal di fuori the plexi-glassvetro plexi enclosureallegato, and see what it does.
182
504000
4000
appena fuori dal cilindro di plexiglas, e guardiamo cosa fa."
08:46
(LaughterRisate)
183
508000
1000
(Risate)
08:47
So we did. And here is what it does.
184
509000
3000
Lo abbiamo fatto. Ed ecco come ha reagito il geco.
08:50
So the windvento is comingvenuta from the bottomparte inferiore. This is slowedrallentato down 10 timesvolte.
185
512000
5000
Quindi, l'aria arriva dal basso. Queste immagini sono rallentate 10 volte.
08:55
It does an equilibriumequilibrio glideGlide. HighlyAltamente controlledcontrollata.
186
517000
4000
Plana in equilibrio. Con un gran controllo.
08:59
This is sortordinare of incredibleincredibile. But actuallyin realtà it's quiteabbastanza beautifulbellissimo,
187
521000
3000
Questo è qualcosa di incredibile. Ma è addirittura bellissimo
09:02
when you take a pictureimmagine of it.
188
524000
3000
se scatti una foto.
09:05
And it's better than that, it -- just in the slidediapositiva -- maneuversmanovre in mid-airmid-air.
189
527000
5000
Ma è in grado di fare meglio, mentre plana, corregge la sua posizione in aria.
09:10
And the way it does it, is it takes its tailcoda
190
532000
2000
E lo fa con la sua coda
09:12
and it swingsaltalene it one way to yawimbardata left, and it swingsaltalene its other way to yawimbardata right.
191
534000
4000
spostandola a destra per muoversi a sinista e viceversa.
09:16
So we can maneuvermanovra this way.
192
538000
2000
Così come facciamo noi.
09:18
And then -- we had to filmfilm this severalparecchi timesvolte to believe this --
193
540000
3000
Inoltre - abbiamo dovuto filmarlo più volte per credere ai nostri occhi -
09:21
it alsoanche does this. Watch this.
194
543000
3000
è anche in grado di fare questo. Guardate.
09:24
It oscillatesoscilla its tailcoda up and down like a dolphinDelfino.
195
546000
2000
Fa oscillare la coda su e giu come un delfino.
09:26
It can actuallyin realtà swimnuotare throughattraverso the airaria.
196
548000
3000
Ed è letteralmente in grado di nuotare nell'aria.
09:29
But watch its frontdavanti legsgambe. Can you see what they are doing?
197
551000
5000
Ma osservate le zampe anteriori. Vedete come si muovono?
09:34
What does that mean for the originorigine of flappingsbattimento flightvolo?
198
556000
3000
Questo può essere significativo per le origini del volo alare?
09:37
Maybe it's evolvedevoluto from comingvenuta down from treesalberi,
199
559000
3000
Forse si è evoluto cadendo dagli alberi,
09:40
and tryingprovare to controlcontrollo a glideGlide.
200
562000
2000
provando a controllare il volo planato.
09:42
StaySoggiorno tunedsintonizzato for that.
201
564000
2000
Non cambiate canale se volete scoprirlo.
09:44
(LaughterRisate)
202
566000
2000
(Risate)
09:46
So then we wonderedchiesti, "Can they actuallyin realtà maneuvermanovra with this?"
203
568000
3000
Quindi ci siamo chiesti "Possono correggere la loro posizione con questi movimenti delle zampe?"
09:49
So there is the landingatterraggio targetbersaglio. Could they steerSteer towardsin direzione it
204
571000
3000
Dunque, lì vediamo il punto di atterraggio. Sono in grado di sfruttare la loro abilità
09:52
with these capabilitiescapacità? Here it is in the windvento tunneltunnel.
205
574000
2000
per dirigersi verso quel punto? Eccolo qui nella galleria del vento.
09:54
And it certainlycertamente lookssembra like it.
206
576000
2000
Beh sembra proprio di sì.
09:56
You can see it even better from down on topsuperiore.
207
578000
3000
Lo potete vedere ancora meglio dall'alto.
09:59
Watch the animalanimale.
208
581000
2000
Guardate l'animale.
10:02
DefinitelySicuramente movingin movimento towardsin direzione the landingatterraggio targetbersaglio.
209
584000
2000
Senza dubbio si muove verso il punto di atterragio.
10:04
Watch the whipfrusta of its tailcoda as it does it. Look at that.
210
586000
4000
Osservate come muove la coda. Guardate.
10:08
It's unbelievableincredibile.
211
590000
2000
E' incredibile.
10:10
So now we were really confusedconfuso,
212
592000
2000
A questo punto eravamo davvero confusi.
10:12
because there are no reportsrapporti of it glidingvolo a vela.
213
594000
2000
Perchè non ci sono documentazioni sul volo planato dei gechi.
10:14
So we wentandato, "Oh my god, we have to go to the fieldcampo,
214
596000
2000
Quindi ci siamo detti "Oh mio dio, dobbiamo andare a fare ricerca sul campo
10:16
and see if it actuallyin realtà does this."
215
598000
2000
e vedere se plana veramente."
10:18
CompletelyCompletamente oppositedi fronte of the way you'dfaresti see it on a naturenatura filmfilm, of coursecorso.
216
600000
3000
In modo assolutamente opposto a come lo vedreste in un documentario, ovviamente.
10:21
We wonderedchiesti, "Do they actuallyin realtà glideGlide in naturenatura?"
217
603000
3000
Ci siamo chiesti, "Ma planano davvero in natura?"
10:24
Well we wentandato to the forestsforeste of SingaporeSingapore and SoutheastSud-est AsiaAsia.
218
606000
2000
Bene, siamo andati nelle foreste di Singapore e del sud-est asiatico.
10:26
And the nextIl prossimo videovideo you see is the first time we'venoi abbiamo showedha mostrato this.
219
608000
2000
E il prssimo video che vedrete è la nostra anteprima assoluta.
10:28
This is the actualeffettivo videovideo -- not stagedin scena, a realvero researchricerca videovideo --
220
610000
3000
Questo è il video originale, non è stato montato, un vero video di ricerca
10:31
of animalanimale glidingvolo a vela down. There is a redrosso trajectorytraiettoria linelinea.
221
613000
3000
sul volo planato del geco - c'è una linea rossa che descrive la traiettoria.
10:34
Look at the endfine to see the animalanimale.
222
616000
2000
Guardate all'estremità per vedere l'animale.
10:36
But then as it getsprende closerpiù vicino to the treealbero,
223
618000
2000
Ma guardate l'ingrandimento
10:38
look at the close-upavvicinamento. And see if you can see it landsbarcare.
224
620000
3000
mano a mano che si avvicina all'albero. E cercate di vederlo mentre atterra.
10:42
So there it comesviene down. There is a geckoGecko at the endfine of that trajectorytraiettoria linelinea.
225
624000
3000
Ecco che scende. C' è un geco all'estremità della linea di traiettoria.
10:45
You see it there? There? Watch it come down.
226
627000
2000
Lo vedete lì? Lì? Guardatelo mentre scende.
10:47
Now watch up there and you can see the landingatterraggio. Did you see it hitcolpire?
227
629000
3000
Ora guardate su in alto e vedrete l'atterraggio. Lo avete visto l'impatto?
10:50
It actuallyin realtà usesusi its tailcoda too,
228
632000
2000
Usa anche la coda.
10:52
just like we saw in the lablaboratorio.
229
634000
3000
Proprio come abbiamo visto in laboratorio.
10:55
So now we can continueContinua this mutualismmutualismo
230
637000
4000
Quindi ora possiamo continuare questo mutualismo
10:59
by suggestingsuggerendo that they can make an activeattivo tailcoda.
231
641000
3000
proponendo agli ingegneri di realizzare una coda attiva.
11:02
And here is the first activeattivo tailcoda, in the robotrobot,
232
644000
5000
Ed ecco la prima coda attiva, in un robot,
11:07
madefatto by BostonBoston DynamicsDinamica.
233
649000
3000
costruito dalla Boston Dynamics.
11:10
So to concludeconcludere, I think we need to buildcostruire biomutualismsbiomutualismo, like I showedha mostrato,
234
652000
4000
Dunque in conclusione, penso che sia necessario instaurare questo biomutualismo, come ho mostrato,
11:14
that will increaseaumentare the paceritmo of basicdi base discoveryscoperta in theirloro applicationapplicazione.
235
656000
3000
poiché aumenterà la frequenza delle scoperte di base, nelle loro applicazioni.
11:17
To do this thoughanche se, we need to redesignriprogettare educationeducazione in a majormaggiore way,
236
659000
3000
Per riuscirci, dobbiamo ripianificare l'educazione in modo più ampio,
11:20
to balanceequilibrio depthprofondità with interdisciplinaryinterdisciplinare communicationcomunicazione,
237
662000
3000
per equilibrare l'intensità di studio con la comunicazione interdisciplinare.
11:23
and explicitlyespressamente traintreno people how to contributecontribuire to, and benefitvantaggio from other disciplinesdiscipline.
238
665000
5000
Ed educare le persone a chiare lettere su come contribuire e come imparare dalle altre discipline.
11:28
And of coursecorso you need the organismsorganismi and the environmentambiente to do it.
239
670000
4000
Ovviamnete sono necessari precisi organismi e condizioni per riuscirci.
11:32
That is, whetherse you carecura about securitysicurezza, searchricerca and rescuesalvare or healthSalute,
240
674000
3000
La chiave è, anche se vi interessate di sicurezza, di ricerca e soccorso, di sanità,
11:35
we mustdovere preserveconserva nature'snatura designsdisegni,
241
677000
2000
che dobbiamo preservare i disegni della natura,
11:37
otherwisealtrimenti these secretssegreti will be lostperduto foreverper sempre.
242
679000
3000
altrimenti questi segreti andranno persi per sempre.
11:40
And from what I heardsentito from our newnuovo presidentPresidente,
243
682000
4000
E da quello che ho sentito dal nostro nuovo presidente,
11:44
I'm very optimisticottimista. Thank you.
244
686000
2000
sono molto ottimista. Grazie.
11:46
(ApplauseApplausi)
245
688000
2000
(Applausi)
Translated by Marco Morgione
Reviewed by Maria Gitto

▲Back to top

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