ABOUT THE SPEAKER
Dennis Hong - Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering.

Why you should listen

As director of a groundbreaking robotics lab, Dennis Hong guides his team of students through projects on robot locomotion and mechanism design, creating award-winning humanoid robots like DARwIn (Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence). His team is known as RoMeLa (Robotics & Mechanisms Laboratory) and operates at Virginia Tech.

Hong has also pioneered various innovations in soft-body robots, using a “whole-skin locomotion” as inspired by amoebae. Marrying robotics with biochemistry, he has been able to generate new types of motion with these ingenious forms. For his contributions to the field, Hong was selected as a NASA Summer Faculty Fellow in 2005, given the CAREER award by the National Science Foundation in 2007 and in 2009, named as one of Popular Science's Brilliant 10. He is also a gourmet chef and a magician, performing shows for charity and lecturing on the science of magic.

More profile about the speaker
Dennis Hong | Speaker | TED.com
TEDxNASA

Dennis Hong: My seven species of robot -- and how we created them

Dennis Hong: Le mie sette specie di robot

Filmed:
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A TEDxNASA, Dennis Hong presenta sette robot, vincitori di premi, per tutti i terreni - come il calciatore umanoide DARwIn e l'arrampicatore CLIMBeR -- tutti costruiti dal suo team a RoMeLa, Virginia Tech. Da guardare fino alla fine per scoprire i cinque segreti creativi dell'incredibile successo tecnico del suo laboratorio.
- Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering. Full bio

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So, the first robotrobot to talk about is calledchiamato STriDERSTriDER.
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0
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Dunque, il primo robot di cui parlare si chiama STriDER.
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It standsstand for Self-excitedAutoeccitato
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2000
Sta per Robot Sperimentale Auto-eccitante
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TripedalTripedal DynamicDinamica ExperimentalSperimentale RobotRobot.
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5000
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Tripede Dinamico.
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It's a robotrobot that has threetre legsgambe,
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E' un robot che ha tre gambe,
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whichquale is inspiredispirato by naturenatura.
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cosa inspirata dalla natura.
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But have you seenvisto anything in naturenatura,
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12000
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Ma avete mai visto in natura
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an animalanimale that has threetre legsgambe?
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2000
un animale con tre gambe?
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ProbablyProbabilmente not. So, why do I call this
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16000
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Probabilmente no. Quindi, perchè lo chiamo
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a biologicallybiologicamente inspiredispirato robotrobot? How would it work?
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robot "biologicamente-inspirato"? Come potrà mai funzionare?
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But before that, let's look at poppop culturecultura.
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Ma prima di questo, guardiamo alla cultura pop.
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So, you know H.G. Wells'Wells' "WarGuerra of the WorldsMondi," novelromanzo and moviefilm.
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23000
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Conoscete il racconto ed il film di H.G.Wells "La Guerra dei Mondi".
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And what you see over here is a very popularpopolare
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26000
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E quello che vedete qui è un popolarissimo
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videovideo gamegioco,
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videogame.
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and in this fictionfinzione they describedescrivere these alienalieno creaturescreature that
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Nella storia descrivono queste creature aliene
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are robotsrobot that have threetre legsgambe that terrorizeterrorizzare EarthTerra.
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come robot con tre gambe che terrorizzano la Terra.
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But my robotrobot, STriDERSTriDER, does not movemossa like this.
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4000
Ma il mio robot, STriDER, non si muove così.
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So, this is an actualeffettivo dynamicdinamico simulationsimulazione animationanimazione.
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Ora, questa è una simulazione animata dinamica.
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I'm just going to showmostrare you how the robotrobot workslavori.
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42000
2000
Vi sto per mostrare come funziona il robot.
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It flipssalti mortali its bodycorpo 180 degreesgradi
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Ruota il corpo di 180 gradi.
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and it swingsaltalene its leggamba betweenfra the two legsgambe and catchescatture the fallautunno.
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oscilla la sua gamba tra le sue due gambe per fermare la caduta.
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So, that's how it walkspasseggiate. But when you look at us
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Quindi, ecco come cammina. Ma quando guardiamo a noi stessi
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humanumano beingessere, bipedalbipede walkinga passeggio,
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52000
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esseri umani, bipedi,
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what you're doing is you're not really usingutilizzando a musclemuscolo
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quello che fai è che non stai usando un muscolo
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to liftsollevamento your leggamba and walkcamminare like a robotrobot. Right?
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per sollevare la gamba e camminare come un robot. Giusto?
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What you're doing is you really swingswing your leggamba and catchcatturare the fallautunno,
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3000
Quello che davvero fai è oscillare la gamba e bloccare la caduta,
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standstare in piedi up again, swingswing your leggamba and catchcatturare the fallautunno.
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3000
rialzarti di nuovo, oscillare la gamba e bloccare la caduta.
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You're usingutilizzando your built-inbuilt-in dynamicsdinamica, the physicsfisica of your bodycorpo,
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65000
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Usando la tua dinamica incorporata, la fisicità del tuo corpo,
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just like a pendulumpendolo.
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68000
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proprio come un pendolo.
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We call that the conceptconcetto of passivepassivo dynamicdinamico locomotionlocomozione.
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70000
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Lo chiamiamo il concetto della locomozione dinamica passiva.
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What you're doing is, when you standstare in piedi up,
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74000
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Quello che stai facendo è, quando ti alzi,
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potentialpotenziale energyenergia to kineticcinetico energyenergia,
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76000
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da energia potenziale a energia cinetica,
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potentialpotenziale energyenergia to kineticcinetico energyenergia.
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78000
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da energia potenziale a energia cinetica.
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It's a constantlycostantemente fallingcaduta processprocesso.
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80000
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E' un processo di caduta continua.
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So, even thoughanche se there is nothing in naturenatura that lookssembra like this,
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82000
3000
Quindi, anche se non c'è niente in natura che assomigli a questo,
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really, we were inspiredispirato by biologybiologia
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ci siamo davvero inspirati alla biologia
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and applyingl'applicazione the principlesi principi of walkinga passeggio
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87000
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e abbiamo applicato i principi della camminata
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to this robotrobot. ThusCosì it's a biologicallybiologicamente inspiredispirato robotrobot.
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89000
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a questo robot, pertanto è un robot inspirato dalla biologia.
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What you see over here, this is what we want to do nextIl prossimo.
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92000
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Quello che vedete qui, è quello che vogliamo fare in seguito.
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We want to foldpiegare up the legsgambe and shootsparare it up for long-rangelungo raggio motionmovimento.
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94000
4000
Vogliamo piegare le gambe e lanciarle per un movimento a lungo raggio.
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And it deploysconsente di distribuire legsgambe -- it lookssembra almostquasi like "StarStar WarsGuerre" --
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98000
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E poi dispiega le gambe, sembra quasi come Star Wars.
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when it landsTerre, it absorbsassorbe the shockshock and startsinizia walkinga passeggio.
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101000
3000
Quando atterra, attutisce l'impatto e inizia a camminare.
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What you see over here, this yellowgiallo thing, this is not a deathmorte rayRay. (LaughterRisate)
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104000
3000
Quello che vedete qui, questa cosa gialla, non è un raggio della morte.
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This is just to showmostrare you that if you have camerasmacchine fotografiche
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2000
E' solo per mostrarvi che se avete telecamere
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or differentdiverso typestipi of sensorssensori --
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o altri tipi di sensori
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because it is tallalto, it's 1.8 metersmetri tallalto --
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2000
perchè è alto, è alto 1,8 metri,
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you can see over obstaclesostacoli like bushescespugli and those kindstipi of things.
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potete vedere ostacoli come cespugli e cose del genere.
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So we have two prototypesprototipi.
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Perciò abbiamo due prototipi.
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The first versionversione, in the back, that's STriDERSTriDER I.
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118000
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La prima versione, nello sfondo, è lo STriDER I.
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The one in frontdavanti, the smallerpiù piccola, is STriDERSTriDER IIII.
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2000
Quello di fronte, il più piccolo, è lo STriDER II.
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The problemproblema that we had with STriDERSTriDER I is
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123000
2000
Il problema che avevamo con lo STriDER I è
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it was just too heavypesante in the bodycorpo. We had so manymolti motorsmotori,
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125000
3000
che era troppo pesante sul corpo. Avevamo così tanti motori,
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you know, aligningallineamento the jointsgiunti, and those kindstipi of things.
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128000
2000
sapete, per allineare le articolazioni, e questo tipo di cose.
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So, we decideddeciso to synthesizesintetizzare a mechanicalmeccanico mechanismmeccanismo
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130000
4000
Quindi, abbiamo deciso di sintetizzare un meccanismo meccanico
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so we could get ridliberare of all the motorsmotori, and with a singlesingolo motoril motore
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3000
per poterci liberare di tutti i motori, e con un singolo motore
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we can coordinatecoordinare all the motionsmovimenti.
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poter coordinare tutti i movimenti.
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It's a mechanicalmeccanico solutionsoluzione to a problemproblema, insteadanziché of usingutilizzando mechatronicsMeccatronica.
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3000
E' una soluzione meccanica ad un problema, invece di usare la meccatronica.
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So, with this now the topsuperiore bodycorpo is lightleggero enoughabbastanza. So, it's walkinga passeggio in our lablaboratorio;
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142000
3000
Così, adesso, il corpo è leggero abbastanza da poter camminare in un laboratorio.
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this was the very first successfulriuscito steppasso.
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145000
3000
Questo è stato il primo vero passo riuscito.
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It's still not perfectedperfezionato -- its coffeecaffè fallscadute down --
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2000
Non è ancora perfetto. Il caffè cade,
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so we still have a lot of work to do.
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150000
3000
perciò abbiamo ancora molto lavoro da fare.
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The secondsecondo robotrobot I want to talk about is calledchiamato IMPASSIMPASS.
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153000
3000
Il secondo robot di cui voglio parlare si chiama IMPASS.
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It standsstand for IntelligentIntelligente MobilityMobilità PlatformPiattaforma with ActuatedAd azionamento SpokeHa parlato SystemSistema.
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156000
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Sta per Piattaforma Mobile Intelligente con Sistema Azionato a Raggi.
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So, it's a wheel-legruota-gamba hybridibrido robotrobot.
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160000
3000
Quindi, è un robot ibrido con delle gambe-ruote.
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So, think of a rimlesssenza montatura wheelruota
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163000
2000
Dunque, pensa a una ruota senza montatura,
03:00
or a spokeha parlato wheelruota,
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165000
2000
o una ruota a raggi.
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but the spokesraggi individuallyindividualmente movemossa in and out of the hubmozzo;
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167000
3000
Ma i raggi si muovono individualmente dentro e fuori dal perno.
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so, it's a wheel-legruota-gamba hybridibrido.
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170000
2000
Perciò,è un ibrido "gamba-ruota".
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We are literallyletteralmente re-inventingre-inventare the wheelruota here.
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172000
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Stiamo letteralmente reinventando la ruota qui.
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Let me demonstratedimostrare how it workslavori.
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174000
3000
Lasciate che vi dimostri come funziona.
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So, in this videovideo we're usingutilizzando an approachapproccio
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177000
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In questo video stiamo usando un approccio
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calledchiamato the reactivereattiva approachapproccio.
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179000
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chiamato approccio reattivo.
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Just simplysemplicemente usingutilizzando the tactiletattile sensorssensori on the feetpiedi,
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181000
3000
Usando semplicemente i sensori tattili nei piedi,
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it's tryingprovare to walkcamminare over a changingmutevole terrainterreno,
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184000
2000
sta cercando di camminare in un terreno mutevole,
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a softmorbido terrainterreno where it pushesspinge down and changesi cambiamenti.
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186000
3000
un terreno morbido che affonda e cambia.
03:24
And just by the tactiletattile informationinformazione,
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189000
2000
E solo con l'informazione tattile
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it successfullycon successo crossesCroci over these typetipo of terrainterreno.
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191000
3000
ha attraversato con successo questo tipo di terreno.
03:29
But, when it encountersincontri a very extremeestremo terrainterreno,
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194000
4000
Ma, quando incontra un terreno veramente estremo,
03:33
in this casecaso, this obstacleostacolo is more than threetre timesvolte
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198000
3000
in questo caso, questo ostacolo è piu di tre volte
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the heightaltezza of the robotrobot,
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201000
2000
l'altezza del robot,
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Then it switchesinterruttori to a deliberatedeliberare modemodalità,
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203000
2000
Allora passa in modalità di ponderazione,
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where it usesusi a laserlaser rangegamma finderFinder,
80
205000
2000
dove usa un telemetro laser,
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and cameramacchina fotografica systemssistemi, to identifyidentificare the obstacleostacolo and the sizedimensione,
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207000
2000
e sistemi di telecamere, per identificare l'ostacolo e la dimensione,
03:44
and it planspiani, carefullyaccuratamente planspiani the motionmovimento of the spokesraggi
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209000
3000
e pianifica, pianifica con cura il movimento dei raggi,
03:47
and coordinatescoordinate it so that it can showmostrare this
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212000
2000
e li coordina in modo tale da mostrare questa
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kindgenere of very very impressiveimpressionante mobilitymobilità.
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214000
2000
mobilità davvero impressionante.
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You probablyprobabilmente haven'tnon hanno seenvisto anything like this out there.
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216000
2000
Probabilmente non avete sentito niente del genere fuori da qui.
03:53
This is a very highalto mobilitymobilità robotrobot
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218000
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Questo è un robot con una altissima mobilità
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that we developedsviluppato calledchiamato IMPASSIMPASS.
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221000
3000
che abbiamo sviluppato, chiamato IMPASS.
03:59
AhAh, isn't that coolfreddo?
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224000
2000
Ah! non è fichissimo?
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When you driveguidare your carauto,
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226000
3000
Quando guidi la macchina,
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when you steerSteer your carauto, you use a methodmetodo
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229000
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quando sterzi con la tua auto, usi un metodo
04:06
calledchiamato AckermannAckermann steeringtimone.
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2000
chiamato geometria di Ackermann.
04:08
The frontdavanti wheelsruote rotateruotare like this.
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233000
2000
Le ruote davanti ruotano cosi.
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For mostmaggior parte smallpiccolo wheeledsu ruote robotsrobot,
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235000
3000
Per la maggior parte di questi robot con piccole ruote
04:13
they use a methodmetodo calledchiamato differentialdifferenziale steeringtimone
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238000
2000
usano un metodo chiamato differenziale di sterzo
04:15
where the left and right wheelruota turnsgiri the oppositedi fronte directiondirezione.
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240000
3000
in cui la ruota sinistra e quella destra girano nelle opposte direzioni.
04:18
For IMPASSIMPASS, we can do manymolti, manymolti differentdiverso typestipi of motionmovimento.
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243000
3000
Per IMPASS, possiamo fare molti molti diversi tipi di movimenti.
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For exampleesempio, in this casecaso, even thoughanche se the left and right wheelruota is connectedcollegato
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246000
3000
Per esempio, in questo caso, anche se la ruota destra e la sinistra sono connesse
04:24
with a singlesingolo axleassale rotatingrotante at the samestesso angleangolo of velocityvelocità.
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249000
2000
con un singolo asse, ruotando allo stesso angolo di velocità.
04:26
We just simplysemplicemente changemodificare the lengthlunghezza of the spokeha parlato.
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251000
3000
Abbiamo semplicemente cambiato la lunghezza del raggio.
04:29
It affectscolpisce the diameterdiametro and then can turnturno to the left, turnturno to the right.
100
254000
2000
Ciò influisce sul diametro, e quindi gira a sinistra, gira a destra.
04:31
So, these are just some examplesesempi of the neatpulito things
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256000
2000
Ecco, questi sono solo alcuni esempi di cose interessanti
04:33
that we can do with IMPASSIMPASS.
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258000
3000
che possiamo fare con IMPASS.
04:36
This robotrobot is calledchiamato CLIMBeRScalatore:
103
261000
2000
Questo robot si chiama CLIMBeR,
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Cable-suspendedCavo-sospeso LimbedLimbed IntelligentIntelligente MatchingCorrispondenza BehaviorComportamento RobotRobot.
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263000
3000
Robot diviso in parti sospese a cavi con comportamento intelligente.
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So, I've been talkingparlando to a lot of NASANASA JPLJPL scientistsscienziati --
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266000
3000
Ho parlato con molti scienziati NASA,
04:44
at JPLJPL they are famousfamoso for the MarsMars roversRovers --
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269000
2000
al Laboratorio di Propulsione Jet sono famosi per i fuoristrada utilizzati su Marte.
04:46
and the scientistsscienziati, geologistsgeologi always tell me
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271000
2000
E gli scienziati,geologi, mi dicono sempre
04:48
that the realvero interestinginteressante sciencescienza,
108
273000
3000
che la scienza veramente interessante,
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the science-richscienza-ricchi sitessiti, are always at the cliffsscogliere.
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276000
3000
i siti ricchi di scienza, sono sempre nei dirupi.
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But the currentattuale roversRovers cannotnon può get there.
110
279000
2000
Ma i fuoristrada attuali non riescono a raggiungerli.
04:56
So, inspiredispirato by that we wanted to buildcostruire a robotrobot
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281000
2000
Così, ispirati da ciò, abbiamo voluto costruire un robot,
04:58
that can climbscalata a structuredstrutturato cliffscogliera environmentambiente.
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283000
3000
che può arrampicarsi su un ambiente scosceso.
05:01
So, this is CLIMBeRScalatore.
113
286000
2000
Perciò, questo è CLIMBeR.
05:03
So, what it does, it has threetre legsgambe. It's probablyprobabilmente difficultdifficile to see,
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288000
2000
Dunque, cosa fa, ha tre gambe. Probabilmente è difficile da vedere,
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but it has a winchargano and a cablecavo at the topsuperiore --
115
290000
3000
ma ha un verricello e un cavo all'estremità superiore.
05:08
and it triescerca to figurefigura out the bestmigliore placeposto to put its footpiede.
116
293000
2000
E cerca sempre di trovare il posto migliore per mettere i piedi.
05:10
And then onceuna volta it figuresfigure that out
117
295000
2000
E una volta che l'ha trovato
05:12
in realvero time, it calculatesCalcola the forcevigore distributiondistribuzione:
118
297000
3000
in tempo reale calcola la distribuzione della forza.
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how much forcevigore it needsesigenze to exertesercitare to the surfacesuperficie
119
300000
3000
Quanta forza deve esercitare sulla superficie
05:18
so it doesn't tipmancia and doesn't slipscivolare.
120
303000
2000
così da non inclinarsi e non scivolare.
05:20
OnceVolta it stabilizessi stabilizza that, it liftsascensori a footpiede,
121
305000
2000
Una volta che ha stabilito ciò, solleva un piede,
05:22
and then with the winchargano it can climbscalata up these kindstipi of thing.
122
307000
4000
e poi col verricello, può arrampicarsi su questi tipi di ambienti.
05:26
AlsoAnche for searchricerca and rescuesalvare applicationsapplicazioni as well.
123
311000
2000
Anche per operazioni di ricerca e salvataggio.
05:28
FiveCinque yearsanni agofa I actuallyin realtà workedlavorato at NASANASA JPLJPL
124
313000
2000
In realtà, cinque anni fa, lavorai al Laboratorio Propulsione Jet della NASA,
05:30
duringdurante the summerestate as a facultyfacoltà fellowcompagno.
125
315000
2000
durante l'estate come studente di facoltà.
05:32
And they alreadygià had a sixsei leggeda zampe robotrobot calledchiamato LEMURLEMURE.
126
317000
4000
E già avevano un robot a sei gambe chiamato LEMUR.
05:36
So, this is actuallyin realtà basedbasato on that. This robotrobot is calledchiamato MARSMARS:
127
321000
3000
Ora, questo si basa proprio su quello. Questo robot si chiama MARS,
05:39
Multi-AppendageMulti-appendice RoboticRobotica SystemSistema. So, it's a hexapodhexapod robotrobot.
128
324000
3000
Sistema Robotico Multi-Appendice. E' un robot a sei gambe.
05:42
We developedsviluppato our adaptiveadattabile gaitandatura plannerPianificatore.
129
327000
2000
Abbiamo sviluppatto la nostra andatura pianificata adattabile.
05:44
We actuallyin realtà have a very interestinginteressante payloadcarico utile on there.
130
329000
2000
Abbiamo un interessante carico su questo qui.
05:46
The studentsstudenti like to have fundivertimento. And here you can see that it's
131
331000
2000
Agli studenti piace divertirsi. E qui potete vedere che sta
05:48
walkinga passeggio over unstructurednon strutturati terrainterreno.
132
333000
3000
camminando su un terreno non strutturato.
05:51
It's tryingprovare to walkcamminare on the coarsegrossolana terrainterreno,
133
336000
2000
Sta cercando di camminare nel terreno grezzo,
05:53
sandysabbia areala zona,
134
338000
2000
aree sabbiose.
05:55
but dependingdipendente on the moistureumidità contentsoddisfare or the graingrano sizedimensione of the sandsabbia
135
340000
5000
ma a seconda del contenuto di umidità o dalla dimensione dei granelli di sabbia
06:00
the foot'sdi piede soilsuolo sinkagesbandamento modelmodello changesi cambiamenti.
136
345000
2000
l'affindamento del piede nel terreno cambia.
06:02
So, it triescerca to adaptadattare its gaitandatura to successfullycon successo crossattraversare over these kindgenere of things.
137
347000
4000
Quindi, cerca di adattare la sua andatura per attraversare con successo questi tipi di terreni.
06:06
And alsoanche, it does some fundivertimento stuffcose, as can imagineimmaginare.
138
351000
2000
E fa anche delle cose divertenti, come si può immaginare.
06:08
We get so manymolti visitorsvisitatori visitingvisitare our lablaboratorio.
139
353000
3000
Abbiamo davvero molti visitatori nel nostro laboratorio.
06:11
So, when the visitorsvisitatori come, MARSMARS walkspasseggiate up to the computercomputer,
140
356000
2000
E, quando i visitatori arrivano, MARS cammina verso il computer,
06:13
startsinizia typingdigitando "HelloCiao, my namenome is MARSMARS."
141
358000
2000
inizia a digitare "Ciao , mi chiamo MARS."
06:15
WelcomeBenvenuto to RoMeLaRoMeLa,
142
360000
2000
Benvenuti a RoMeLa,
06:17
the RoboticsRobotica MechanismsMeccanismi LaboratoryLaboratorio at VirginiaVirginia TechTech.
143
362000
4000
il Laboratorio di Meccanismi Robotici al Virginia Tech.
06:21
This robotrobot is an amoebaameba robotrobot.
144
366000
2000
Questo robot è un robot ameba.
06:23
Now, we don't have enoughabbastanza time to go into technicaltecnico detailsdettagli,
145
368000
3000
Ora, non abbiamo abbastanza tempo per entrare nei dettagli tecnici,
06:26
I'll just showmostrare you some of the experimentsesperimenti.
146
371000
2000
Vi mostrerò solo alcuni esperimenti.
06:28
So, this is some of the earlypresto feasibilityfattibilità experimentsesperimenti.
147
373000
2000
Dunque,questi sono alcuni dei primi esperimenti di fattibilità.
06:30
We storenegozio potentialpotenziale energyenergia to the elasticelastico skinpelle to make it movemossa.
148
375000
4000
Immagazziniamo energia potenziale nella pelle elastica per farla muovere.
06:34
Or use an activeattivo tensiontensione cordscavi to make it movemossa
149
379000
2000
O usiamo una corda a tensione attiva per farlo muovere
06:36
forwardinoltrare and backwardcon le versioni precedenti. It's calledchiamato ChIMERAChIMERA.
150
381000
3000
avanti e indietro. Si chiama ChIMERA.
06:39
We alsoanche have been workinglavoro with some scientistsscienziati
151
384000
2000
Abbiamo anche lavorato con alcuni scienziati
06:41
and engineersingegneri from UPennUPenn
152
386000
2000
e ingegneri della Università della Pennsylvania
06:43
to come up with a chemicallychimicamente actuatedad azionamento versionversione
153
388000
2000
per realizzare una versione chimicamente attivata
06:45
of this amoebaameba robotrobot.
154
390000
2000
di questo robot-ameba.
06:47
We do something to something
155
392000
2000
Aggiungiamo qualcosa a qualcosa
06:49
And just like magicMagia, it movessi muove. The blobBLOB.
156
394000
6000
e come per magia, si muove. Il blob.
06:55
This robotrobot is a very recentrecente projectprogetto. It's calledchiamato RAPHaELRAPHaEL.
157
400000
2000
Questo robot è un progetto molto recente. Si chiama RAPHaEL.
06:57
RoboticRobotica AirAria PoweredAlimentato HandMano with ElasticElastico LigamentsLegamenti.
158
402000
3000
Mano Robotica Alimentata ad Aria con Legamenti Elastici.
07:00
There are a lot of really neatpulito, very good roboticrobotica handsmani out there in the marketmercato.
159
405000
4000
Ci sono un sacco di graziose e ottime mani robotiche sul mercato.
07:04
The problemproblema is they're just too expensivecostoso, tensdecine of thousandsmigliaia of dollarsdollari.
160
409000
4000
Il problema è che sono troppo costose, decine di migliaia di dollari,
07:08
So, for prosthesisprotesi applicationsapplicazioni it's probablyprobabilmente not too practicalpratico,
161
413000
2000
Perciò, per l'applicazioni di protesi non è probabilmente molto pratico,
07:10
because it's not affordablea prezzi accessibili.
162
415000
2000
perchè non è conveniente.
07:12
We wanted to go tackleaffrontare this problemproblema in a very differentdiverso directiondirezione.
163
417000
4000
Volevamo affrontare questo problema con un approccio molto differente.
07:16
InsteadInvece of usingutilizzando electricalelettrico motorsmotori, electromechanicalelettromeccanici actuatorsattuatori,
164
421000
3000
Invece di usare motori elettrici, attuatori elettromeccanici,
07:19
we're usingutilizzando compressedcompresso airaria.
165
424000
2000
usiamo aria compressa.
07:21
We developedsviluppato these novelromanzo actuatorsattuatori for jointsgiunti.
166
426000
2000
Abbiamo sviluppato questi recenti attuatori per le articolazioni.
07:23
It is compliantcompatibile con. You can actuallyin realtà changemodificare the forcevigore,
167
428000
3000
E' molto obbediente. Puoi cambiare la forza,
07:26
simplysemplicemente just changingmutevole the airaria pressurepressione.
168
431000
2000
semplicemente cambiando la pressione dell'aria.
07:28
And it can actuallyin realtà crushCrush an emptyvuoto sodaSoda can.
169
433000
2000
E può anche schiacciare una lattina vuota.
07:30
It can pickraccogliere up very delicatedelicato objectsoggetti like a rawcrudo egguovo,
170
435000
3000
Può sollevare oggetti delicati come un uovo crudo,
07:33
or in this casecaso, a lightbulblightbulb.
171
438000
3000
o in questo caso, una lampadina.
07:36
The bestmigliore partparte, it tookha preso only $200 dollarsdollari to make the first prototypeprototipo.
172
441000
4000
La cosa migliore, ci sono voluti solo 200 dollari per fare il primo prototipo.
07:40
This robotrobot is actuallyin realtà a familyfamiglia of snakeserpente robotsrobot
173
445000
3000
Questo robot è in effetti una famiglia di robot serpenti
07:43
that we call HyDRASIdre,
174
448000
2000
che chiamiamo HyDRAS,
07:45
HyperIper Degrees-of-freedomGradi di libertà RoboticRobotica ArticulatedArticolato SerpentineSerpentine.
175
450000
2000
Robot Serpentino articolato con Iper Motilità.
07:47
This is a robotrobot that can climbscalata structuresstrutture.
176
452000
3000
E' un robot che può arrampicarsi sulle strutture.
07:50
This is a HyDRAS'sDi Idre armbraccio.
177
455000
2000
Questo è un braccio dell' HyDRAS.
07:52
It's a 12 degreesgradi of freedomla libertà roboticrobotica armbraccio.
178
457000
2000
E' un braccio con 12 gradi di libertà di movimento.
07:54
But the coolfreddo partparte is the userutente interfaceinterfaccia.
179
459000
2000
Ma la parte interessante è l'interfaccia utente.
07:56
The cablecavo over there, that's an opticalottica fiberfibra.
180
461000
3000
Il cavo qua, è una fibra ottica.
07:59
And this studentalunno, probablyprobabilmente the first time usingutilizzando it,
181
464000
2000
E questa studentessa, probabilmente è la prima volta che lo sta usando,
08:01
but she can articulatearticolare it manymolti differentdiverso waysmodi.
182
466000
2000
ma può articolarlo in un sacco di modi diversi.
08:03
So, for exampleesempio in IraqIraq, you know, the warguerra zonezona,
183
468000
3000
Quindi, ad esempio in Iraq, sapete, la zona di guerra,
08:06
there is roadsideciglio della strada bombsbombe. CurrentlyAttualmente you sendinviare these
184
471000
2000
ci sono autobombe sulla strada. Al momento si mandano
08:08
remotelyin modalità remota controlledcontrollata vehiclesveicoli that are armedarmati.
185
473000
3000
questi veicoli a controllo remoto che hanno delle braccia.
08:11
It takes really a lot of time and it's expensivecostoso
186
476000
2000
Ci vuole molto tempo ed è molto costoso
08:13
to traintreno the operatoroperatore to operateoperare this complexcomplesso armbraccio.
187
478000
4000
addestrare l'operatore ad operare con questo braccio complesso.
08:17
In this casecaso it's very intuitiveintuitivo;
188
482000
2000
In questo caso è molto intuitivo.
08:19
this studentalunno, probablyprobabilmente his first time usingutilizzando it, doing very complexcomplesso manipulationmanipolazione taskscompiti,
189
484000
4000
Questo studente, probabilmente è la prima volta che lo usa, sta eseguendo compiti di manipolazione molto complessi,
08:23
pickingscelta up objectsoggetti and doing manipulationmanipolazione,
190
488000
2000
sollevando oggetti e manipolandoli,
08:25
just like that. Very intuitiveintuitivo.
191
490000
3000
così ,molto intuitivamente.
08:30
Now, this robotrobot is currentlyattualmente our starstella robotrobot.
192
495000
2000
Ora, questo robot è al momento la nostra star.
08:32
We actuallyin realtà have a fanfan clubclub for the robotrobot, DARwInDARwIn:
193
497000
3000
Abbiamo un fan club per il robot DARwIn,
08:35
DynamicDinamica AnthropomorphicAntropomorfo RobotRobot with IntelligenceIntelligenza.
194
500000
3000
Robot Dinamico Antropomorfo con Intelligenza.
08:38
As you know, we are very interestedinteressato in
195
503000
2000
Come sapete siamo molto interessati ai
08:40
humanoidumanoide robotrobot, humanumano walkinga passeggio,
196
505000
2000
robot umanoidi, alla camminata umana,
08:42
so we decideddeciso to buildcostruire a smallpiccolo humanoidumanoide robotrobot.
197
507000
2000
così abbiamo deciso di costruire un piccolo robot umanoide.
08:44
This was in 2004; at that time,
198
509000
2000
Questo è stato nel 2004, a quell'epoca
08:46
this was something really, really revolutionaryrivoluzionario.
199
511000
2000
questo era qualcosa di davvero davvero rivoluzionario.
08:48
This was more of a feasibilityfattibilità studystudia:
200
513000
2000
Questo era più di uno studio di fattibilità,
08:50
What kindgenere of motorsmotori should we use?
201
515000
2000
che tipo di motori dovremmo usare?
08:52
Is it even possiblepossibile? What kindstipi of controlscontrolli should we do?
202
517000
2000
E' una cosa possibile? Che tipo di controlli dovremmo fare?
08:54
So, this does not have any sensorssensori.
203
519000
2000
Allora, questo non ha nessun tipo di sensori.
08:56
So, it's an openAperto loopciclo continuo controlcontrollo.
204
521000
2000
E' un controllo a circuito aperto.
08:58
For those who probablyprobabilmente know, if you don't have any sensorssensori
205
523000
2000
Per quelli di voi che forse lo sanno, se non hai nessun sensore
09:00
and there are any disturbancesdispersioni, you know what happensaccade.
206
525000
2000
e c'è una interferenza, sapete cosa succede.
09:05
(LaughterRisate)
207
530000
1000
(risate)
09:06
So, basedbasato on that successsuccesso, the followinga seguire yearanno
208
531000
2000
Quindi, sulla base di quel successo, l'anno successivo
09:08
we did the propercorretto mechanicalmeccanico designdesign
209
533000
3000
abbiamo fatto la corretta progettazione meccanica
09:11
startingdi partenza from kinematicscinematica.
210
536000
2000
iniziando dalla cinematica.
09:13
And thuscosì, DARwInDARwIn I was bornNato in 2005.
211
538000
2000
E così, DARwIn I è nato nel 2005.
09:15
It standsstand up, it walkspasseggiate -- very impressiveimpressionante.
212
540000
2000
Si alza. Cammina, è davvero impressionante.
09:17
HoweverTuttavia, still, as you can see,
213
542000
2000
Ad ogni modo, ancora, come potete vedere,
09:19
it has a cordcordone, umbilicalcordone ombelicale cordcordone. So, we're still usingutilizzando an externalesterno powerenergia sourcefonte
214
544000
4000
ha un cordone, un cordone ombelicale. Perciò stiamo ancora usando fonti di energia esterne,
09:23
and externalesterno computationcalcolo.
215
548000
2000
e calcoli esterni.
09:25
So, in 2006, now it's really time to have fundivertimento.
216
550000
4000
Così, nel 2006, è davvero tempo di divertirsi.
09:29
Let's give it intelligenceintelligenza. We give it all the computinginformatica powerenergia it needsesigenze:
217
554000
3000
Diamogli un'intelligenza. Gli diamo tutto il potere di calcolo di cui ha bisogno,
09:32
a 1.5 gigahertzgigahertz PentiumPentium M chippatata fritta,
218
557000
2000
un chip da 1.5 gigahertz Pentium M
09:34
two FireWireFireWire camerasmacchine fotografiche, rateVota gyrosGyros, accelerometersaccelerometri,
219
559000
2000
due telecamere Firewire, 8 giroscopi, accelerometri,
09:36
fourquattro forcevigore sensorssensori on the footpiede, lithiumlitio polymerpolimero batteriesbatterie.
220
561000
3000
quattro coppie di sensori nel piede, batterie al litio.
09:39
And now DARwInDARwIn IIII is completelycompletamente autonomousautonomo.
221
564000
4000
E adesso DARwIn II è completamente autonomo.
09:43
It is not remotea distanza controlledcontrollata.
222
568000
2000
Non ha controllo remoto.
09:45
There are no tethersCavezze. It lookssembra around, searchesricerche for the ballpalla,
223
570000
3000
Non ha attacchi. Si guarda intorno, cerca la palla,
09:48
lookssembra around, searchesricerche for the ballpalla, and it triescerca to playgiocare a gamegioco of soccercalcio,
224
573000
3000
guarda intorno, cerca la palla, e cerca di giocare a calcio,
09:51
autonomouslyautonomamente: artificialartificiale intelligenceintelligenza.
225
576000
3000
autonomamente, con intelligenza artificiale.
09:54
Let's see how it does. This was our very first trialprova,
226
579000
3000
Vediamo come va. Questo è stato il nostro vero primo tentativo,
09:57
and... SpectatorsSpettatori (VideoVideo): GoalObiettivo!
227
582000
5000
e....Goal!
10:03
DennisDennis HongHong: So, there is actuallyin realtà a competitionconcorrenza calledchiamato RoboCupRoboCup.
228
588000
3000
Ora, c'è effettivamente una competizione chiamata RoboCup.
10:06
I don't know how manymolti of you have heardsentito about RoboCupRoboCup.
229
591000
2000
Non so quanti di voi ha sentito parlare di RoboCup.
10:08
It's an internationalinternazionale autonomousautonomo robotrobot soccercalcio competitionconcorrenza.
230
593000
5000
E' una competizione internazionale di calcio con robot autonomi.
10:13
And the goalobbiettivo of RoboCupRoboCup, the actualeffettivo goalobbiettivo is,
231
598000
3000
E lo scopo del RoboCup, il vero scopo è,
10:16
by the yearanno 2050
232
601000
2000
entro il 2050
10:18
we want to have fullpieno sizedimensione, autonomousautonomo humanoidumanoide robotsrobot
233
603000
3000
vogliamo avere robot umanoidi autonomi a grandezza naturale
10:21
playgiocare soccercalcio againstcontro the humanumano WorldMondo CupCoppa championscampioni
234
606000
4000
che giocano a calcio contro i campioni umani della World cup
10:25
and winvincere.
235
610000
2000
e vincono.
10:27
It's a truevero actualeffettivo goalobbiettivo. It's a very ambitiousambizioso goalobbiettivo,
236
612000
2000
E' un vero scopo. E' un traguardo molto ambizioso,
10:29
but we trulyveramente believe that we can do it.
237
614000
2000
ma crediamo davvero di potercela fare.
10:31
So, this is last yearanno in ChinaCina.
238
616000
3000
Ora, questo è l'anno scorso in Cina.
10:34
We were the very first teamsquadra in the UnitedUniti d'America StatesStati that qualifiedqualificato
239
619000
2000
Siamo stati il primo vero team negli USA che si sono qualificati
10:36
in the humanoidumanoide RoboCupRoboCup competitionconcorrenza.
240
621000
2000
nella competizione di robot umanoidi.
10:38
This is this yearanno in AustriaAustria.
241
623000
3000
Questo è di quest'anno, in Austria.
10:41
You're going to see the actionazione, threetre againstcontro threetre,
242
626000
2000
State per vedere l'azione, tre contro tre,
10:43
completelycompletamente autonomousautonomo.
243
628000
2000
completamente autonoma.
10:45
There you go. Yes!
244
630000
2000
Ecco qua. Si!
10:48
The robotsrobot tracktraccia and they
245
633000
2000
I robots inseguono e loro giocano,
10:50
teamsquadra playgiocare amongsttra themselvesloro stessi.
246
635000
3000
i giocatori giocano tra loro.
10:53
It's very impressiveimpressionante. It's really a researchricerca eventevento
247
638000
2000
E' davvero impressionante. E' davero un evento di ricerca
10:55
packagedconfezionato in a more excitingemozionante competitionconcorrenza eventevento.
248
640000
4000
racchiuso in un più eccitante evento di competizione.
10:59
What you see over here, this is the beautifulbellissimo
249
644000
2000
Quello che vedete qua, questo è la bellissima
11:01
LouisLouis VuittonVuitton CupCoppa trophytrofeo.
250
646000
2000
coppa trofeo Louis Vuitton.
11:03
So, this is for the bestmigliore humanoidumanoide,
251
648000
2000
Ora, questa è per il miglior umanoide,
11:05
and we would like to bringportare this for the very first time, to the UnitedUniti d'America StatesStati
252
650000
2000
e vorremmo portarla per la prima volta negli Stati Uniti
11:07
nextIl prossimo yearanno, so wishdesiderio us luckfortuna.
253
652000
2000
il prossimo anno, perciò augurateci buona fortuna.
11:09
(ApplauseApplausi)
254
654000
2000
Grazie.
11:11
Thank you.
255
656000
3000
(applausi)
11:14
DARwInDARwIn alsoanche has a lot of other talentstalenti.
256
659000
2000
DARwIn ha anche molti altri talenti.
11:16
Last yearanno it actuallyin realtà conductedcondotto the RoanokeRoanoke SymphonySinfonia OrchestraOrchestra
257
661000
3000
L'anno scorso ha diretto la Roanoke Symphony Orchestra
11:19
for the holidayvacanza concertconcerto.
258
664000
3000
per il concerto di Natale.
11:22
This is the nextIl prossimo generationgenerazione robotrobot, DARwInDARwIn IVIV,
259
667000
3000
Questo è il robot di nuova generazione, DARwIn IV,
11:25
but smarterpiù intelligente, fasterPiù veloce, strongerpiù forte.
260
670000
3000
ma più intelligente, veloce , forte.
11:28
And it's tryingprovare to showmostrare off its abilitycapacità:
261
673000
2000
E sta cercando di mostrare le sue capacità.
11:30
"I'm machomacho, I'm strongforte.
262
675000
3000
"Sono un macho, sono forte".
11:33
I can alsoanche do some JackieJackie Chan-motionChan-movimento,
263
678000
3000
Posso anche fare qualche mossa alla Jackie Chan,
11:36
martialarti marziali artarte movementsmovimenti."
264
681000
3000
mosse di arti marziali.
11:39
(LaughterRisate)
265
684000
2000
(risate)
11:41
And it walkspasseggiate away. So, this is DARwInDARwIn IVIV.
266
686000
2000
E se ne va via. Quindi, questo è DARwIn IV,
11:43
And again, you'llpotrai be ablecapace to see it in the lobbyatrio.
267
688000
2000
potrete vederlo nell'atrio d'ingresso.
11:45
We trulyveramente believe this is going to be the very first runningin esecuzione
268
690000
2000
Crediamo davvero che questo sarà il primo vero corridore
11:47
humanoidumanoide robotrobot in the UnitedUniti d'America StatesStati. So, stayrestare tunedsintonizzato.
269
692000
3000
robot umanoide negli Stati Uniti. Perciò, restate sintonizzati.
11:50
All right. So I showedha mostrato you some of our excitingemozionante robotsrobot at work.
270
695000
3000
D'accordo, vi ho mostrato alcuni dei nostri eccitanti robot al lavoro.
11:53
So, what is the secretsegreto of our successsuccesso?
271
698000
3000
Ora, qual è il segreto del nostro successo?
11:56
Where do we come up with these ideasidee?
272
701000
2000
Da dove usciamo fuori con certe idee?
11:58
How do we developsviluppare these kindstipi of ideasidee?
273
703000
2000
Come sviluppiamo questo tipo di idee?
12:00
We have a fullycompletamente autonomousautonomo vehicleveicolo
274
705000
2000
Abbiamo un veicolo completamente autonomo
12:02
that can driveguidare into urbanurbano environmentsambienti. We wonha vinto a halfmetà a millionmilione dollarsdollari
275
707000
2000
che può guidare in un ambiente urbano. Abbiamo vinto mezzo milione di dollari
12:04
in the DARPADARPA UrbanUrbano ChallengeSfida.
276
709000
2000
nella competizione urbana DARPA.
12:06
We alsoanche have the world'sIl mondo di very first
277
711000
2000
Abbiamo anche l'unico veicolo al mondo
12:08
vehicleveicolo that can be drivenguidato by the blindcieco.
278
713000
2000
che può essere guidato dai ciechi.
12:10
We call it the BlindCieco DriverDriver ChallengeSfida, very excitingemozionante.
279
715000
2000
La chiamiamo la sfida del guidatore cieco, molto eccitante,
12:12
And manymolti, manymolti other roboticsRobotica projectsprogetti I want to talk about.
280
717000
4000
e molti molti altri progetti di robot di cui vi voglio parlare.
12:16
These are just the awardspremi that we wonha vinto in 2007 fallautunno
281
721000
2000
Questi sono solo i premi che abbiamo vinto nell'autunno 2007,
12:18
from roboticsRobotica competitionsconcorsi and those kindstipi of things.
282
723000
3000
da competizioni robotiche e simili.
12:21
So, really, we have fivecinque secretssegreti.
283
726000
2000
Quindi, davvero abbiamo 5 segreti.
12:23
First is: Where do we get inspirationispirazione?
284
728000
2000
Il primo è dove prendiamo l'ispirazione,
12:25
Where do we get this sparkscintilla of imaginationimmaginazione?
285
730000
2000
dove prendiamo la scintilla dell'immaginazione?
12:27
This is a truevero storystoria, my personalpersonale storystoria.
286
732000
3000
Questa è una storia vera, la mia storia personale.
12:30
At night when I go to bedletto, 3 - 4 a.m. in the morningmattina,
287
735000
2000
Di notte quando vado a dormire, alle 3 o 4 di mattina,
12:32
I liemenzogna down, closevicino my eyesocchi, and I see these linesLinee and circlescerchi
288
737000
3000
mi sdraio, chiudo gli occhi , e vedo queste linee e cerchi
12:35
and differentdiverso shapesforme floatinggalleggiante around.
289
740000
2000
e forme diverse che fluttuano intorno,
12:37
And they assemblemontare, and they formmodulo these kindstipi of mechanismsmeccanismi.
290
742000
3000
e si assemblano, e formano questi tipi di meccanismi.
12:40
And then I think, "AhAh this is coolfreddo."
291
745000
2000
E allora penso "Ah, questo è fico".
12:42
So, right nextIl prossimo to my bedletto I keep a notebookNotebook,
292
747000
2000
Perciò, vicino al letto tengo un blocco note,
12:44
a journalrivista, with a specialspeciale penpenna that has a lightleggero on it, LED lightleggero,
293
749000
3000
un diario, con una penna speciale che ha una luce, una luce LED,
12:47
because I don't want to turnturno on the lightleggero and wakesvegliare up my wifemoglie.
294
752000
2000
perchè non voglio accendere la luce e svegliare mia moglie.
12:49
So, I see this, scribbleScribble everything down, drawdisegnare things,
295
754000
2000
Quindi,vedo queste cose, scarabocchio tutto nel blocco, disegno cose,
12:51
and I go to bedletto.
296
756000
2000
e vado a letto.
12:53
EveryOgni day in the morningmattina,
297
758000
2000
Ogni giorno al mattino,
12:55
the first thing I do before my first cuptazza of coffeecaffè,
298
760000
2000
la prima cosa che faccio prima della mia prima tazza di caffè,
12:57
before I brushspazzola my teethdenti, I openAperto my notebookNotebook.
299
762000
2000
prima di lavarmi i denti, apro il mio blocco note.
12:59
ManyMolti timesvolte it's emptyvuoto,
300
764000
2000
Molte volte è vuoto,
13:01
sometimesa volte I have something there -- if something'sc'è qualcosa che non there, sometimesa volte it's junkgiunca --
301
766000
2000
a volte c'è qualcosa, a volte c'è spazzatura,
13:03
but mostmaggior parte of the time I can't even readleggere my handwritingscrittura a mano.
302
768000
3000
ma la maggior parte delle volte non riesco nemmeno a leggere la mia scrittura.
13:06
And so, 4 am in the morningmattina, what do you expectaspettarsi, right?
303
771000
3000
Bè, alle 4 di mattina , che vi aspettate, no?
13:09
So, I need to decipherdecifrare what I wroteha scritto.
304
774000
2000
Perciò, devo decifrare quello che ho scritto.
13:11
But sometimesa volte I see this ingeniousingegnoso ideaidea in there,
305
776000
3000
Ma a volte ci vedo questa idea geniale ,
13:14
and I have this eurekaEureka momentmomento.
306
779000
2000
e ho questo momento di "Eureka!"
13:16
I directlydirettamente runcorrere to my home officeufficio, sitsedersi at my computercomputer,
307
781000
2000
Mi fiondo al mio studio, mi siedo al computer,
13:18
I typetipo in the ideasidee, I sketchschizzo things out
308
783000
2000
scrivo le idee, faccio delle bozze,
13:20
and I keep a databaseBanca dati of ideasidee.
309
785000
3000
e tengo un database delle idee.
13:23
So, when we have these callschiamate for proposalsproposte,
310
788000
2000
Perciò,quando riceviamo chiamate per presentare proposte
13:25
I try to find a matchincontro betweenfra my
311
790000
2000
cerco di trovare un'unione tra le mie
13:27
potentialpotenziale ideasidee
312
792000
2000
idee potenziali
13:29
and the problemproblema. If there is a matchincontro we writeScrivi a researchricerca proposalproposta,
313
794000
2000
e il problema, se c'è un riscontro scriviamo una proposta di ricerca,
13:31
get the researchricerca fundingfinanziamento in, and that's how we startinizio our researchricerca programsprogrammi.
314
796000
4000
otteniamo i fondi per la ricerca, ed è cosi che iniziamo il nostro porgramma di ricerca.
13:35
But just a sparkscintilla of imaginationimmaginazione is not good enoughabbastanza.
315
800000
3000
Ma una sola scintilla di immaginazione non è abbastanza.
13:38
How do we developsviluppare these kindstipi of ideasidee?
316
803000
2000
Come sviluppiamo questo tipo di idee?
13:40
At our lablaboratorio RoMeLaRoMeLa, the RoboticsRobotica and MechanismsMeccanismi LaboratoryLaboratorio,
317
805000
3000
Al nostro laboratorio RoMeLa, il Laboratorio di Meccanismi Robotici,
13:43
we have these fantasticfantastico brainstormingdi brainstorming sessionssessioni.
318
808000
3000
abbiamo queste fantastiche riunioni di brainstorm.
13:46
So, we gatherraccogliere around, we discussdiscutere about problemsi problemi
319
811000
2000
Quindi, ci riuniamo, e discutiamo dei problemi
13:48
and socialsociale problemsi problemi and talk about it.
320
813000
2000
e delle questioni sociali e ne parliamo.
13:50
But before we startinizio we setimpostato this goldend'oro ruleregola.
321
815000
3000
Ma prima di iniziare stabiliamo questa regola d'oro.
13:53
The ruleregola is:
322
818000
2000
La regola è:
13:55
NobodyNessuno criticizescritica anybody'snessuno è ideasidee.
323
820000
3000
nessuno critica le idee di nessuno.
13:58
NobodyNessuno criticizescritica any opinionopinione.
324
823000
2000
Nessuno critica nessuna opinione.
14:00
This is importantimportante, because manymolti timesvolte studentsstudenti, they fearpaura
325
825000
2000
Questo è importante, perchè molte volte, gli studenti, hanno paura
14:02
or they feel uncomfortablescomodo how othersaltri mightpotrebbe think
326
827000
3000
o si sentono a disagio con quello che gli altri potrebbero pensare
14:05
about theirloro opinionsopinioni and thoughtspensieri.
327
830000
2000
delle loro opinini e pensieri.
14:07
So, onceuna volta you do this, it is amazingStupefacente
328
832000
2000
Quindi, una volta fatto questo, è stupefacente
14:09
how the studentsstudenti openAperto up.
329
834000
2000
come gli studenti si aprono.
14:11
They have these wackyWacky, coolfreddo, crazypazzo, brilliantbrillante ideasidee, and
330
836000
3000
Hanno queste bizzarre pazze e brillanti idee,
14:14
the wholetotale roomcamera is just electrifiedelettrificata with creativecreativo energyenergia.
331
839000
3000
l'intera stanza è elettrificata da energia creativa.
14:17
And this is how we developsviluppare our ideasidee.
332
842000
3000
Ed è così che sviluppiamo le nostre idee.
14:20
Well, we're runningin esecuzione out of time. One more thing I want to talk about is,
333
845000
3000
Bene, il nostro tempo sta per finire, un'ultima cosa di cui vorrei parlarvi è
14:23
you know, just a sparkscintilla of ideaidea and developmentsviluppo is not good enoughabbastanza.
334
848000
4000
sapete, solo una scintilla di idea e sviluppo non è sufficiente.
14:27
There was a great TEDTED momentmomento,
335
852000
2000
C'è stato un grande intervento su TED,
14:29
I think it was SirSir KenKen RobinsonRobinson, was it?
336
854000
3000
credo fosse di Sir Ken Robinson, giusto?
14:32
He gaveha dato a talk about how educationeducazione
337
857000
2000
Ha fatto una discussione su come l'educazione
14:34
and schoolscuola killsuccide creativitycreatività.
338
859000
2000
e la scuola uccidono la creatività.
14:36
Well, actuallyin realtà, there are two sideslati to the storystoria.
339
861000
3000
Bene, in realtà ci sono due parti della storia.
14:39
So, there is only so much one can do
340
864000
3000
Ora, ci sono talmente tante cose che uno può fare
14:42
with just ingeniousingegnoso ideasidee
341
867000
2000
semplicemente con idee astute
14:44
and creativitycreatività and good engineeringingegneria intuitionintuizione.
342
869000
3000
e creatività e e buona intuizione tecnica.
14:47
If you want to go beyondal di là a tinkeringarmeggiare,
343
872000
2000
Se vuoi andare oltre un bricolage,
14:49
if you want to go beyondal di là a hobbyHobby of roboticsRobotica
344
874000
2000
se vuoi andare oltre un hobby di robotica
14:51
and really tackleaffrontare the grandgrande challengessfide of roboticsRobotica
345
876000
3000
e affrontare davvero le grandi sfide della robotica
14:54
throughattraverso rigorousrigoroso researchricerca
346
879000
2000
attraverso ricerche rigorose
14:56
we need more than that. This is where schoolscuola comesviene in.
347
881000
3000
serve più di questo. Ed è qui che entra in gioco la scuola.
14:59
BatmanBatman, fightingcombattente againstcontro badcattivo guys,
348
884000
3000
Batman, che combatte contro i cattivi,
15:02
he has his utilityutilità beltcintura, he has his grapplingalle prese hookgancio,
349
887000
2000
ha la sua cintura di attrezzi,ha il suo rampino,
15:04
he has all differentdiverso kindstipi of gadgetsgadget.
350
889000
2000
ha tutti i vari tipi di gadgets.
15:06
For us roboticistsRobotica, engineersingegneri and scientistsscienziati,
351
891000
2000
Per noi roboticisti, ingegneri e scienziati,
15:08
these toolsutensili, these are the coursescorsi and classesclassi you take in classclasse.
352
893000
5000
questi strumenti, sono i corsi e le lezioni che voi prendete in classe.
15:13
MathMatematica, differentialdifferenziale equationsequazioni.
353
898000
2000
Matematica, equazioni differenziali.
15:15
I have linearlineare algebraalgebra, sciencescienza, physicsfisica,
354
900000
2000
I ho algebra lineare, scienza, fisica,
15:17
even nowadaysal giorno d'oggi, chemistrychimica and biologybiologia, as you've seenvisto.
355
902000
3000
anche adesso, chimica e biologia, come avete visto.
15:20
These are all the toolsutensili that we need.
356
905000
2000
Questi sono tutti gli strumenti che ci servono.
15:22
So, the more toolsutensili you have, for BatmanBatman,
357
907000
2000
Perciò, più strumenti hai, per Batman
15:24
more effectiveefficace at fightingcombattente the badcattivo guys,
358
909000
2000
è più efficace combattere i cattivi,
15:26
for us, more toolsutensili to attackattacco these kindstipi of biggrande problemsi problemi.
359
911000
4000
per noi, abbiamo più strumenti per attaccare questi grossi tipi di problemi.
15:30
So, educationeducazione is very importantimportante.
360
915000
3000
Perciò, l'educazione è molto importante.
15:33
AlsoAnche, it's not about that,
361
918000
2000
Inoltre, non è questo,
15:35
only about that. You alsoanche have to work really, really harddifficile.
362
920000
2000
non solo questo, dovete anche lavorare molto molto duramente.
15:37
So, I always tell my studentsstudenti,
363
922000
2000
I dico sempre ai miei studenti
15:39
"Work smartinteligente, then work harddifficile."
364
924000
2000
lavorate intelligentemente, poi lavorate sodo.
15:41
This pictureimmagine in the back this is 3 a.m. in the morningmattina.
365
926000
3000
Questa immagine qua dietro è delle 3 di mattina.
15:44
I guaranteegaranzia if you come to your lablaboratorio at 3 - 4 am
366
929000
2000
Vi garantisco che se venite al nostro laboratorio alle 3, le 4 di mattina,
15:46
we have studentsstudenti workinglavoro there,
367
931000
2000
abbiamo studenti che stanno lavorando,
15:48
not because I tell them to, but because we are havingavendo too much fundivertimento.
368
933000
3000
non perchè sono io a dirglielo, ma perchè ci stiamo davvero divertendo un sacco.
15:51
WhichChe leadsconduce to the last topicargomento:
369
936000
2000
Il che ci porta all'ultimo argomento.
15:53
Do not forgetdimenticare to have fundivertimento.
370
938000
2000
Non dimenticate di divertirvi.
15:55
That's really the secretsegreto of our successsuccesso, we're havingavendo too much fundivertimento.
371
940000
3000
Questo è il vero segreto del nostro successo. Ci divertiamo davvero tanto.
15:58
I trulyveramente believe that highestmassimo productivityproduttività comesviene when you're havingavendo fundivertimento,
372
943000
3000
Credo davvero che la produttività maggiore esce fuori quando ti stai divertendo.
16:01
and that's what we're doing.
373
946000
2000
Ed è quello che facciamo.
16:03
There you go. Thank you so much.
374
948000
2000
Ecco qua. Grazie mille.
16:05
(ApplauseApplausi)
375
950000
5000
(applausi)
Translated by Irene Garbuglia
Reviewed by Giovanni Rubino

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ABOUT THE SPEAKER
Dennis Hong - Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering.

Why you should listen

As director of a groundbreaking robotics lab, Dennis Hong guides his team of students through projects on robot locomotion and mechanism design, creating award-winning humanoid robots like DARwIn (Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence). His team is known as RoMeLa (Robotics & Mechanisms Laboratory) and operates at Virginia Tech.

Hong has also pioneered various innovations in soft-body robots, using a “whole-skin locomotion” as inspired by amoebae. Marrying robotics with biochemistry, he has been able to generate new types of motion with these ingenious forms. For his contributions to the field, Hong was selected as a NASA Summer Faculty Fellow in 2005, given the CAREER award by the National Science Foundation in 2007 and in 2009, named as one of Popular Science's Brilliant 10. He is also a gourmet chef and a magician, performing shows for charity and lecturing on the science of magic.

More profile about the speaker
Dennis Hong | Speaker | TED.com