TED2006
Saul Griffith: Everyday inventions
Saul Griffith despre invenţiile de zi cu zi
Filmed:
Readability: 4.2
580,919 views
Inventatorul şi fellow-ul MacArthur Saul Griffith ne împărtăşeşte idei inovatoare din laboratorul său -- de la "sfoara inteligentă" la un zmeu de mărimea unei case pentru tractarea încărcăturilor mari.
Saul Griffith - Inventor
Inventor Saul Griffith looks for elegant ways to make real things, from low-cost eyeglasses to a kite that tows boats. His latest projects include open-source inventions and elegant new ways to generate power. Full bio
Inventor Saul Griffith looks for elegant ways to make real things, from low-cost eyeglasses to a kite that tows boats. His latest projects include open-source inventions and elegant new ways to generate power. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:24
So anyway, who am I?
0
0
1000
Deci, cine sunt eu?
00:25
I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
1000
3000
De obicei spun oamenilor care mă întreabă "Cu ce te ocupi?",
00:28
I say, "I do hardware,"
2
4000
2000
le spun, "Mă ocup cu hardware",
00:30
because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
6000
2000
pentru că asta cuprinde cumva în mod convenabil tot ceea ce fac.
00:32
And I recently said that to a venture capitalist casually at some
4
8000
4000
Şi recent i-am spus asta unui investitor, în mod întâmplător,
00:36
Valley event, to which he replied, "How quaint."
5
12000
3000
la un eveniment în Valley, iar el a replicat "Ce ciudat."
00:39
(Laughter)
6
15000
2000
(Râsete)
00:41
And I sort of really was dumbstruck.
7
17000
3000
Şi chiar am rămas fără replică.
00:44
And I really should have said something smart.
8
20000
2000
Şi chiar ar fi trebuit să spun ceva deştept.
00:46
And now I've had a little bit of time to think about it,
9
22000
5000
Şi acum pentru că am avut puțin timp să mă gândesc la asta,
00:51
I would have said, "Well, you know,
10
27000
2000
aş fi spus "Ei bine, ştii,
00:53
if we look at the next 100 years
11
29000
2000
dacă ne uităm la următorii 100 de ani
00:55
and we've seen all these problems in the last few days,
12
31000
2000
şi am văzut toate aceste probleme în ultimele zile,
00:57
most of the big issues -- clean water, clean energy --
13
33000
3000
majoritatea problemelor mari --apa curată, energia curată --
01:00
and they're interchangeable in some respects --
14
36000
2000
şi acestea sunt interşanjabile în unele aspecte --
01:02
and cleaner, more functional materials --
15
38000
2000
şi materiale mai curate, mai funcţionale --
01:04
they all look to me to be hardware problems.
16
40000
3000
mie toate îmi par a fi probleme ce ţin de hardware.
01:07
This doesn't mean we should ignore software,
17
43000
2000
Asta nu înseamnă că ar trebui sa ignorăm software-ul,
01:09
or information, or computation."
18
45000
2000
sau informaţia sau calculele.
01:11
And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
19
47000
3000
Şi probabil că despre asta am să vă vorbesc.
01:14
So, this talk is going to be about how do we make things
20
50000
3000
Aşadar, această prelegere va fi despre cum facem lucruri
01:17
and what are the new ways that we're going to make things in the future.
21
53000
5000
şi care sunt noile căi prin care vom face lucruri în viitor.
01:22
Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
22
58000
5000
TED îţi trimite o groază de spam dacă ești un vorbitor,
01:27
about "do this, do that" and you fill out all these forms,
23
63000
2000
despre "fă asta, fă ailaltă" şi tu completezi toate aceste formulare,
01:29
and you don't actually know how they're going to describe you,
24
65000
3000
şi tu de fapt nu ştii cum te vor descrie,
01:32
and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
25
68000
3000
şi mi-a apărut rapid informaţia pe birou, că mă vor prezenta ca un futurolog.
01:35
And I've always been nervous about the term "futurist,"
26
71000
2000
Şi întotdeauna m-a enervat termenul de futurolog,
01:37
because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
27
73000
3000
pentru că pari condamnat eşecului pentru că nu îl poţi prezice pe bune.
01:40
And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
28
76000
3000
Şi râdeam despre asta cu colegii foarte deştepţi pe care îi am,
01:43
and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
29
79000
4000
şi am spus "Ştiţi, ei bine, dacă va trebui să vorbesc despre viitor, ce-o să fie?"
01:47
And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
30
83000
5000
Şi George Homsey, un tip grozav, a spus "Oh, viitorul este extraordinar.
01:52
It is so much stranger than you think.
31
88000
2000
E cu mult mai ciudat decât crezi tu.
01:54
We're going to reprogram the bacteria in your gut,
32
90000
2000
O să reprogramăm bacteria din intestinul tău,
01:56
and we're going to make your poo smell like peppermint."
33
92000
5000
şi o să facem ca treaba mare să miroasă a mentă."
02:01
(Laughter)
34
97000
2000
(Râsete)
02:03
So, you may think that's sort of really crazy,
35
99000
3000
Aşa că ați putea gândi că este o adevărată nebunie,
02:06
but there are some pretty amazing things that are happening
36
102000
2000
dar se întâmplă nişte lucruri cu adevărat uimitoare
02:08
that make this possible.
37
104000
1000
care fac aceste lucruri posibile.
02:09
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
38
105000
4000
Deci, aceasta nu este munca mea, dar este munca unor prieteni buni ai mei de la MIT.
02:13
This is called the registry of standard biological parts.
39
109000
2000
Acesta este registrul părţilor biologice standard.
02:15
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
40
111000
2000
Este condus de Drew Endy şi Tom Knight
02:17
and a few other very, very bright individuals.
41
113000
3000
şi încă alţi câţiva indivizi foarte, foarte isteţi.
02:20
Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
42
116000
3000
De fapt, ceea ce fac ei este să privească biologia ca pe un sistem programabil.
02:23
Literally, think of proteins as subroutines
43
119000
4000
Pur şi simplu, gândiţi-vă la proteine ca la subprograme
02:27
that you can string together to execute a program.
44
123000
3000
pe care le poţi pune laolaltă pentru a executa un program.
02:30
Now, this is actually becoming such an interesting idea.
45
126000
5000
Acum, asta devine de fapt o idee interesantă.
02:35
This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
46
131000
3000
Aceasta este diagrama unei structuri. Acela este un computer extrem de simplu.
02:38
This one is a two-bit counter.
47
134000
2000
Acesta este un contor în doi-biţi.
02:40
So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
48
136000
6000
Acela este practic echivalentul numeric a două întrerupătoare de lumină.
02:46
And this is being built by a group of students at Zurich
49
142000
3000
Şi acesta este construit de un grup de studenţi în Zurich
02:49
for a design competition in biology.
50
145000
2000
pentru o competiție de design în biologie.
02:51
And from the results of the same competition last year,
51
147000
3000
Şi din rezultatele aceleiaşi competiţii de anul trecut,
02:54
a University of Texas team of students programmed bacteria
52
150000
4000
o echipă de studenţi de la Universitatea din Texas a programat bacteriile
02:58
so that they can detect light and switch on and off.
53
154000
3000
astfel încât să poată detecta lumina şi să o pornească sau să o oprească.
03:01
So this is interesting in the sense that you can now
54
157000
2000
Asta este interesant în sensul că acum poţi face
03:03
do "if-then-for" statements in materials, in structure.
55
159000
5000
structuri "dacă atunci pentru" în materiale, în structură.
03:08
This is a pretty interesting trend,
56
164000
2000
Acesta este un curent destul de interesant.
03:10
because we used to live in a world where everyone's said glibly,
57
166000
2000
Pentru că noi trăiam într-o lume unde toată lumea spunea cu ușurință
03:12
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
58
168000
4000
că forma urmează funcţia, dar eu cred că eu am trăit într-o lume
03:16
-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
59
172000
3000
-- l-aţi ascultat pe Neil Gershenfeld ieri,
03:19
I was in a lab associated with his -- where it's really a world
60
175000
4000
eu eram într-un laborator asociat cu al lui -- o lume
03:23
where information defines form and function.
61
179000
3000
în care informaţia defineşte forma şi funcţia.
03:26
I spent six years thinking about that,
62
182000
4000
Mi-am petrecut şase ani gândindu-mă la asta,
03:30
but to show you the power of art over science --
63
186000
2000
dar pentru a vă arăta puterea artei peste cea a ştiinţei -
03:32
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
64
188000
3000
aceasta este de fapt o satiră pe care o scriu. Se numesc Howtoons.
03:35
I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
65
191000
2000
Lucrez cu un ilustrator fabulos numit Nick Dragotta.
03:37
Took me six years at MIT,
66
193000
2000
Mi-au trebuit şase ani la MIT
03:39
and about that many pages to describe what I was doing,
67
195000
4000
şi cam atâtea pagini pentru a descrie ceea ce fac,
03:43
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
68
199000
5000
iar lui i-a luat o pagină. Şi aceasta este muza noastră, Tucker.
03:48
He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
69
204000
2000
El este un puşti interesant -- şi sora lui, Celine --
03:50
and what he's doing here
70
206000
2000
şi ceea ce face el aici
03:52
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
71
208000
4000
este observarea auto-asamblării cerealelor Cheerios în bolul lui.
03:56
And in fact you can program the self-assembly of things,
72
212000
3000
Şi de fapt poţi programa auto-asamblarea lucrurilor,
03:59
so he starts chocolate-dipping edges,
73
215000
2000
aşa că el începe cu marginile înmuiate în ciocolată,
04:01
changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
74
217000
2000
schimbând hidrofobicitatea şi hidrofilicitatea.
04:03
In theory, if you program those sufficiently,
75
219000
2000
În teorie, dacă le programezi pe astea suficient,
04:05
you should be able to do something pretty interesting
76
221000
2000
ar trebui să poţi face ceva destul de interesant
04:07
and make a very complex structure.
77
223000
2000
si să faci o structură foarte complexă.
04:09
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
78
225000
5000
În acest caz, el a realizat auto-replicarea unei structuri 3D complexe.
04:14
And that's what I thought about for a long time,
79
230000
3000
Şi eu la asta m-am gândit o perioadă lungă de timp,
04:17
because this is how we currently make things.
80
233000
2000
pentru că aşa facem în prezent lucrurile.
04:19
This is a silicon wafer, and essentially
81
235000
2000
Aceasta este o placă de silicon şi în principal
04:21
that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
82
237000
4000
asta e doar o grămadă de straturi de chestii bi-dimensionale, cumva puse unele peste altele.
04:25
The feature side is -- you know, people will say,
83
241000
2000
Partea caracteristică este -- ştiţi, oamenii vor spune,
04:27
[unclear] down around about 65 nanometers now.
84
243000
2000
[neclar] coboară acum până la 65 de nanometri,
04:29
On the right, that's a radiolara.
85
245000
2000
În dreapta, acela este un radiolar.
04:31
That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
86
247000
3000
Acesta este un organism unicelular omniprezent în oceane.
04:34
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
87
250000
4000
Şi are mărimi care pot coborî la 20 de nanometri,
04:38
and it's a complex 3D structure.
88
254000
2000
şi este o structură 3D complexă.
04:40
We could do a lot more with computers and things generally
89
256000
4000
Am putea face mult mai multe cu computerele şi lucrurile în general
04:44
if we knew how to build things this way.
90
260000
3000
dacă am şti cum să construim lucrurile în acest mod.
04:47
The secret to biology is, it builds computation
91
263000
3000
Secretul biologiei este că inserează calculele
04:50
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
92
266000
3000
în modul în care face lucrurile. Aşa că acest lucru mic de aici, polimerasă,
04:53
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
93
269000
5000
este în principal un supercomputer destinat replicării ADN-ului.
04:58
And the ribosome here is another little computer
94
274000
3000
Şi acest ribozom, aici, este un alt computer mic
05:01
that helps in the translation of the proteins.
95
277000
2000
care ajută în translatarea proteinelor.
05:03
I thought about this
96
279000
1000
M-am gândit la asta
05:04
in the sense that it's great to build in biological materials,
97
280000
3000
în sensul că e grozav să construim cu materiale biologice,
05:07
but can we do similar things?
98
283000
2000
dar putem face lucruri similare?
05:09
Can we get self-replicating-type behavior?
99
285000
2000
Putem obţine comportamentul de tip auto-replicator?
05:11
Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
287000
4000
Putem face structurile 3D complexe să se asambleze automat
05:15
in inorganic systems?
101
291000
2000
în sistemele anorganice?
05:17
Because there are some advantages to inorganic systems,
102
293000
2000
Pentru că sunt unele avantaje ale sistemelor anorganice,
05:19
like higher speed semiconductors, etc.
103
295000
2000
cum ar fi semiconductorii de viteze mai mari, etc.
05:21
So, this is some of my work
104
297000
2000
Deci, aceasta este parte din munca mea
05:23
on how do you do an autonomously self-replicating system.
105
299000
6000
despre cum faci un sistem auto-replicator autonom.
05:29
And this is sort of Babbage's revenge.
106
305000
2000
Asta este cumva răzbunarea lui Babbage.
05:31
These are little mechanical computers.
107
307000
1000
Acestea sunt mici computere mecanice.
05:32
These are five-state state machines.
108
308000
3000
Acestea sunt maşini cu structuri în cinci poziţii.
05:35
So, that's about three light switches lined up.
109
311000
3000
Deci, sunt cam trei întrerupătoare de lumină aliniate.
05:38
In a neutral state, they won't bind at all.
110
314000
2000
Într-o stare neutră, nu se vor lega deloc.
05:40
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
316000
4000
Acum, dacă fac un string din ele, un string de biţi,
05:44
they will be able to replicate.
112
320000
2000
vor fi capabile de replicare.
05:46
So we start with white, blue, blue, white.
113
322000
1000
Aşa că începem cu alb, albastru, albastru, alb.
05:47
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
323000
6000
Acum encodează; acum asta va copia. Din unu iese doi,
05:53
and then from two comes three.
115
329000
2000
şi apoi din doi iese trei.
05:55
And so you've got this sort of replicating system.
116
331000
4000
Şi aşa avem un soi de sistem de replicare.
05:59
It was work actually by Lionel Penrose,
117
335000
2000
Îi aparține de fapt lui Lionel Penrose,
06:01
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
337000
3000
tatăl lui Roger Penrose, tipul cu ţiglele.
06:04
He did a lot of this work in the '60s,
119
340000
2000
El a lucrat preponderent în anii '60,
06:06
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
342000
2000
şi astfel o mare parte din această teorie logică a fost acoperită
06:08
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
344000
3000
în timp ce treceam prin revoluţia computerelor digitale, dar acum revine.
06:11
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
347000
4000
Acum am să vă arăt auto-replicarea autonomă, hands-free.
06:15
So we've tracked in the video the input string,
123
351000
2000
Aşa că am urmărit în video string-ul de input,
06:17
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
353000
2000
care era verde, galben, galben, verde.
06:19
We set them off on this air hockey table.
125
355000
4000
Le-am declanşat pe această masă de air hockey.
06:23
You know, high science uses air hockey tables --
126
359000
2000
Știţi, ştiinţa înaltă utilizează mesele de air hockey --
06:25
(Laughter)
127
361000
1000
(Râsete)
06:26
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
362000
2000
-- şi dacă urmăreşti treaba asta timp îndelungat ameţeşti,
06:28
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
364000
3000
dar ceea ce vezi cu adevărat sunt copii ale acelui string original
06:31
emerging from the parts bin that you have here.
130
367000
3000
care apare din recipientele de părţi pe care le aveţi aici.
06:34
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
370000
5000
Aşa că avem replicarea autonomă a şirurilor de biţi.
06:39
So, why would you want to replicate bit strings?
132
375000
3000
Deci, de ce ai vrea să multiplici şiruri de biţi?
06:42
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
378000
3000
Ei bine, se dovedeşte că biologia are un alt meme foarte interesant,
06:45
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
381000
3000
şi anume că poţi lua un şir liniar, un lucru convenabil de copiat,
06:48
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
384000
4000
şi îl poţi împături într-o structură 3D arbitrară complexă.
06:52
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
388000
3000
Şi eu încercam să am versiunea inginerului:
06:55
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
391000
3000
Putem construi un sistem mecanic cu materiale anorganice,
06:58
that will do the same thing?
138
394000
1000
care să facă acelaşi lucru?
06:59
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
395000
5000
Aşa că ceea ce vă arăt aici este că putem face o formă 2D --
07:04
the B -- assemble from a string of components
140
400000
4000
B-ul -- să se asambleze dintr-un şir de componente
07:08
that follow extremely simple rules.
141
404000
2000
care urmează reguli extrem de simple.
07:10
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
406000
3000
Şi întregul sens de a miza pe reguli extrem de simple aici,
07:13
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
409000
3000
şi maşinăriile cu structuri incredibil de simple din design-ul anterior,
07:16
was that you don't need digital logic to do computation.
144
412000
3000
era că nu ai nevoie de logică digitală pentru a face calcule.
07:19
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
415000
4000
Şi în acest mod poţi scala lucruri mult mai mici decât microcipurile.
07:23
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
419000
4000
Aşa că literalmente le poţi utiliza drept componente minuscule în procesul de asamblare.
07:27
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
423000
5000
Deci, Neil Gershenfeld v-a arătat acest video, miercuri, cred,
07:32
but I'll show you again.
148
428000
2000
dar am să vi-l arăt din nou.
07:34
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
430000
3000
Aceasta este efectiv secvenţa colorată a acelor ţigle.
07:37
Each different color has a different magnetic polarity,
150
433000
3000
Fiecare culoare diferită are o polaritate magnetică diferită
07:40
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
436000
5000
şi secvenţa specifică în mod unic structura care reiese.
07:45
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
441000
3000
Sper că aceia dintre voi care știu ceva despre teoria grafurilor
07:48
can look at that, and that will satisfy you
153
444000
2000
se pot uita la asta, şi asta vă va mulţumi
07:50
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
446000
3000
pentru că poate face şi o structură 3D arbitrară,
07:53
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
449000
5000
şi de fapt, ştiţi, acum pot lua un câine, îl pot tăia
07:58
and then reassemble it so it's a linear string
156
454000
2000
şi mai apoi reasambla astfel încât să fie un şir linear
08:00
that will fold from a sequence. And now
157
456000
2000
care se va împături dintr-o secvenţă. Şi acum
08:02
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
458000
7000
pot efectiv să definesc acel obiect tri-dimensional drept o secvenţă de biţi.
08:09
So, you know, it's a pretty interesting world
159
465000
3000
Aşa că lumea este destul de interesantă
08:12
when you start looking at the world a little bit differently.
160
468000
2000
când începi să te uiţi la ea puţin diferit.
08:14
And the universe is now a compiler.
161
470000
3000
Şi universul este acum un compilator.
08:17
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
473000
2000
Şi acum mă gândesc care sunt programele
08:19
for programming the physical universe?
163
475000
3000
pentru programarea universului fizic?
08:22
And how do we think about materials and structure,
164
478000
3000
Şi cum gândim despre materiale şi structură,
08:25
sort of as an information and computation problem?
165
481000
3000
ca un fel de informaţie şi problemă de calcul?
08:28
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
484000
3000
Nu doar unde ataşezi un micro-controler la capăt,
08:31
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
487000
5000
dar acea structură şi mecanismele sunt logica, sunt computerele.
08:36
Having totally absorbed this philosophy,
168
492000
5000
După ce am absorbit total această filosofie,
08:41
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
497000
3000
am început să privesc multe probleme puţin diferit.
08:44
With the universe as a computer,
170
500000
1000
Cu universul drept computer,
08:45
you can look at this droplet of water
171
501000
2000
te poţi uita la această picătură de apă
08:47
as having performed the computations.
172
503000
2000
ca şi când a facut calculele.
08:49
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
505000
2000
Setezi câteva condiţii limitative, cum ar fi gravitaţia,
08:51
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
507000
4000
tensiunea de suprafaţă, densitatea, et cetera şi apoi apeşi execută,
08:55
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
511000
5000
şi magic, universul produce pentru tine o lentilă rotundă perfectă.
09:00
So, this actually applied to the problem
176
516000
2000
Deci, asta chiar se aplică problemei
09:02
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
518000
3000
-- deci există între jumătate de miliard şi un miliard de oameni în lume
09:05
don't have access to cheap eyeglasses.
178
521000
2000
care nu au acces la ochelari ieftini.
09:07
So can you make a machine
179
523000
2000
Aşa că poţi face o maşinărie
09:09
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
525000
4000
care ar putea face orice lentilă prescrisă rapid, pe loc?
09:13
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
529000
4000
Aceasta este o maşinărie unde literalmente defineşti o condiţie de limitare.
09:17
If it's circular, you make a spherical lens.
182
533000
3000
Dacă este circulară, faci o lentilă sferică.
09:20
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
536000
3000
Daca este eliptică, faci o lentilă astigmatică.
09:23
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
539000
3000
Apoi pui o membrană pe ea şi aplici presiune --
09:26
so that's part of the extra program.
185
542000
2000
asta e parte din extra-program.
09:28
And literally with only those two inputs --
186
544000
3000
Şi efectiv cu doar acele două input-uri --
09:31
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
547000
2000
deci, forma condiţiei tale de limitare şi presiunea --
09:33
you can define an infinite number of lenses
188
549000
2000
poți defini un număr infinit de lentile
09:35
that cover the range of human refractive error,
189
551000
2000
care să acopere amplitudinea erorii umane de refracţie
09:37
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
553000
5000
de la minus 12 la dioptrii de plus opt, până la patru dioptrii ale cilindrului.
09:42
And then literally, you now pour on a monomer.
191
558000
3000
Şi acum literalmente torni un monomer.
09:45
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
561000
3000
O voi imita pe Julia Childs.
09:48
This is three minutes of UV light.
193
564000
3000
Asta înseamnă trei minute de lumină UV.
09:51
And you reverse the pressure on your membrane
194
567000
3000
Şi inversezi presiunea pe membrană
09:54
once you've cooked it. Pop it out.
195
570000
3000
după ce ai copt-o. O scoţi din formă.
09:57
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
573000
3000
Am văzut video-ul ăsta, dar încă nu ştiu dacă are să se termine cum trebuie.
10:00
(Laughter)
197
576000
3000
(Râsete)
10:03
So you reverse this. This is a very old movie,
198
579000
2000
Deci inversezi asta. Acesta este un film foarte vechi,
10:05
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
581000
4000
deci cu noile prototipuri, de fapt ambele suprafeţe sunt flexibile,
10:09
but this will show you the point.
200
585000
2000
dar asta o să vă arate ideea.
10:11
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
587000
2000
Acum aţi terminat lentilele şi efectiv le scoateţi din formă.
10:13
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
589000
7000
Aceasta este forma ochelarilor Yves Klein de anul viitor.
10:20
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
596000
3000
Şi puteţi vedea că are o uşoară recomandare de aproape minus două dioptrii.
10:23
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
599000
4000
Şi în timp ce se roteşte pentru a fi văzută din această parte, veţi vedea că are un cilindru,
10:27
and that was programmed in --
205
603000
1000
şi acela a fost programat în --
10:28
literally into the physics of the system.
206
604000
4000
literalmente în fizica sistemului.
10:32
So, this sort of thinking about structure as computation
207
608000
3000
Deci, acest tip de gândire despre structură drept calcul
10:35
and structure as information leads to other things, like this.
208
611000
5000
şi structură ca informaţie conduce la alte lucruri, ca acesta.
10:40
This is something that my people at SQUID Labs
209
616000
3000
Acesta este ceva la care oamenii mei de la Laboratoarele SQUID
10:43
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
619000
2000
lucrează în acest moment, numit sfoară electronică.
10:45
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
621000
4000
Pur şi simplu, vă gândiţi la o sfoară. Are o structură foarte complexă în ţesătură.
10:49
And under no load, it's one structure.
212
625000
2000
Şi când nu există presiune, este o structură.
10:51
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
627000
3000
Sub o altă presiune, este o structură diferită. Şi poți efectiv exploata asta
10:54
by putting in a very small number of
214
630000
2000
prin a pune un număr foarte mic
10:56
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
632000
2000
de fibre conductoare pentru a face un senzor.
10:58
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
634000
3000
Deci aceasta este acum o sfoară care ştie presiunea sforii
11:01
at any particular point in the rope.
217
637000
2000
în orice punct anume al ei.
11:03
Just by thinking about the physics of the world,
218
639000
3000
Doar prin a gândi despre fizica lumii,
11:06
materials as the computer,
219
642000
2000
materialele drept computere,
11:08
you can start to do things like this.
220
644000
3000
poţi începe să faci lucruri de genul ăsta.
11:11
I'm going to segue a little here.
221
647000
3000
O sa fac o trecere aici.
11:14
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
650000
2000
Cred că am să vă spun doar întâmplător tipurile de lucruri
11:16
that I think about with this.
223
652000
1000
la care mă gândesc aşa.
11:17
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
653000
4000
Un lucru de care chiar sunt interesat chiar acum este cum,
11:21
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
657000
4000
dacă efectiv adopţi această viziune a universului ca un computer,
11:25
how do we make things in a very general sense,
226
661000
2000
cum facem lucrurile într-un sens foarte general,
11:27
and how might we share the way we make things in a general sense
227
663000
4000
şi cum am putea împărtăşi modul în care facem lucrurile într-un sens general
11:31
the same way you share open source hardware?
228
667000
3000
în acelaşi mod în care împărţim hardware-ul open source.
11:34
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
670000
3000
Şi multe din prelegerile de aici au îmbrăţişat beneficiile
11:37
of having lots of people look at problems,
230
673000
2000
de a avea mulţi oameni care să privească problemele,
11:39
share the information and work on those things together.
231
675000
3000
să împărtăşească informaţia şi să lucreze cu acele lucruri laolaltă.
11:42
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
678000
3000
Astfel, un lucru convenabil despre a fi om este că te mişti într-un timp liniar,
11:45
and unless Lisa Randall changes that,
233
681000
2000
şi cu excepţia situaţiei în care Lisa Randall schimbă asta,
11:47
we'll continue to move in linear time.
234
683000
3000
vom continua să ne mişcăm într-un timp liniar.
11:50
So that means anything you do, or anything you make,
235
686000
2000
Aceasta înseamnă că orice faci, sau orice creezi,
11:52
you produce a sequence of steps --
236
688000
2000
produci o secvenţă de paşi --
11:54
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
690000
3000
şi cred că Lego în anii '70 a stabilit asta,
11:57
and they did it most elegantly.
238
693000
1000
şi au făcut-o în cel mai elegant mod.
11:58
But they can show you how to build things in sequence.
239
694000
4000
Dar îţi pot arăta cum să construieşti lucruri în secvenţă.
12:02
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
698000
3000
Deci, mă gândesc la cum putem noi generaliza
12:05
the way we make all sorts of things,
241
701000
2000
modul în care facem tot felul de lucruri,
12:07
so you end up with this sort of guy, right?
242
703000
2000
astfel încât să ai la final genul ăsta de tip, corect?
12:09
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
705000
5000
Şi cred că asta se aplică unui foarte larg - cumva, multor concepte.
12:14
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
710000
2000
Ştiţi, Cameron Sinclair a spus ieri,
12:16
"How do I get everyone to collaborate on design
245
712000
2000
"Cum determin pe toată lumea să colaboreze la design
12:18
globally to do housing for humanity?"
246
714000
3000
şi să contruiască global locuinţe pentru umanitate?"
12:21
And if you've seen Amy Smith,
247
717000
2000
Şi dacă aţi văzut-o pe Amy Smith,
12:23
she talks about how you get students at MIT
248
719000
4000
ea vorbeşte despre cum faci studenţii de la MIT
12:27
to work with communities in Haiti.
249
723000
2000
să lucreze în comunităţi în Haiti.
12:29
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
725000
2000
Şi cred că trebuie cumva să redefinim şi să regândim
12:31
how we define structure and materials and assembly things,
251
727000
4000
cum definim structura şi materialele şi asamblăm lucruri,
12:35
so that we can really share the information
252
731000
2000
astfel încât să putem împărtăşi efectiv informaţie
12:37
on how you do those things in a more profound way
253
733000
2000
despre cum faci acele lucruri într-un mod mai profund
12:39
and build on each other's source code for structure.
254
735000
3000
şi să construim pentru celălalt codul sursă pentru structură.
12:42
I don't know exactly how to do this yet,
255
738000
1000
Şi nu ştiu exact cum să fac asta încă,
12:43
but, you know, it's something being actively thought about.
256
739000
5000
dar, ştiţi, este ceva la care m-am gândit activ.
12:48
So, you know, that leads to questions
257
744000
2000
Deci asta conduce la întrebări
12:50
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
746000
4000
ca: Este acesta un compilator? Este acesta un sub-program?
12:54
Interesting things like that.
259
750000
1000
Lucruri interesante de genul acesta.
12:55
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
751000
3000
Poate devin puţin prea abstract, dar ştiţi,
12:58
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
754000
3000
asta este un soi de --revenind la personajele noastre comice --
13:01
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
757000
2000
cam aşa este universul, sau o viziune diferită a universului
13:03
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
759000
2000
care cred că va fi prevalentă în viitor --
13:05
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
761000
3000
de la biotehnologie la asamblarea materialelor. A fost grozav să îl aud pe Bill Joy.
13:08
They're starting to invest in materials science,
265
764000
3000
Ei încep să investească în ştiinţa materialelor,
13:11
but these are the new things in materials science.
266
767000
2000
dar acestea sunt lucrurile noi în ştiinţa materialelor.
13:13
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
769000
4000
Cum transpunem informaţia reală şi structura reală în noi idei,
13:17
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
773000
3000
şi cum vedem lumea într-o variantă nouă? Şi nu va fi codul binar
13:20
that defines the computers of the universe --
269
776000
2000
cel ce defineşte computerele universului --
13:22
it's sort of an analog computer.
270
778000
2000
e un soi de computer analogic.
13:24
But it's definitely an interesting new worldview.
271
780000
5000
Dar este cu siguranţă o nouă perspectivă asupra lumii.
13:29
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
785000
3000
Am mers prea departe. Se pare că asta este.
13:32
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
788000
2000
Probabil că am vreo două minute pentru întrebări,
13:34
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
790000
4000
sau vă pot arăta -- cred că au spus că fac şi chestii extreme
13:38
in the introduction, so I may have to explain that.
275
794000
4000
în prezentare, aşa că s-ar putea să trebuiască să explic asta.
13:42
So maybe I'll do that with this short video.
276
798000
3000
Aşa că probabil voi face asta cu acest video scurt.
13:45
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
801000
6000
Deci ăsta este efectiv un zmeu de 91 500 cm pătraţi,
13:51
which also happens to be a minimal energy surface.
278
807000
2000
care se întâmplă să fie totodată o suprafaţă minimală de energie.
13:53
So returning to the droplet, again,
279
809000
2000
Aşa că întorcându-ne la picătura de apă, iar,
13:55
thinking about the universe in a new way.
280
811000
2000
gândindu-ne la univers într-un nou mod.
13:57
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
813000
2000
Acesta este un zmeu proiectat de un tip numit Dave Kulp.
13:59
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
815000
2000
Şi de ce ai vrea un zmeu de 91 500 cm pătraţi?
14:01
So that's a kite the size of your house.
283
817000
2000
Deci acesta e un zmeu cât o casă.
14:03
And so you want that to tow boats very fast.
284
819000
4000
Şi vrei să tractezi bărci foarte rapid.
14:07
So I've been working on this a little, also,
285
823000
3000
Am lucrat la asta un pic şi eu,
14:10
with a couple of other guys.
286
826000
2000
cu încă vreo doi tipi.
14:12
But, you know, this is another way to look at the --
287
828000
2000
Dar, stiţi, acesta este un alt mod de a privi --
14:14
if you abstract again,
288
830000
2000
dacă abstractizezi din nou,
14:16
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
832000
4000
aceasta este o structură care este definită de fizica universului.
14:20
You could just hang it as a bed sheet,
290
836000
1000
Ai putea doar să o atârni ca şi cearşaf de pat,
14:21
but again, the computation of all the physics
291
837000
2000
dar din nou, calculul întregii fizici
14:23
gives you the aerodynamic shape.
292
839000
2000
îţi dă forma aerodinamică.
14:25
And so you can actually sort of almost double your boat speed
293
841000
3000
Şi astfel aproape că poţi dubla viteza bărcii tale
14:28
with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
294
844000
7000
cu sisteme ca acesta. Acesta e cumva un alt aspect interesant al viitorului.
14:35
(Applause)
295
851000
1000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Saul Griffith - InventorInventor Saul Griffith looks for elegant ways to make real things, from low-cost eyeglasses to a kite that tows boats. His latest projects include open-source inventions and elegant new ways to generate power.
Why you should listen
Innovator and inventor Saul Griffith has a uniquely open approach to problem solving. Whether he's devising a way to slash the cost of prescription eyeglasses or teaching science through cartoons, Griffith makes things and then shares his ideas with the world.
A proponent of open-source information, he established Instructables , an open website showing how to make an array of incredible objects. He is the co-founder of numerous companies including Squid Labs, Low Cost Eyeglasses, Potenco and Makani Power, where he is President and Chief Scientist. His companies have invented a myriad of new devices and materials, such as a "smart" rope that senses its load, or a machine for making low-cost eyeglass lenses through a process inspired by a water droplet. He is a columnist at Make magazine and co-writes How Toons! He's fascinated with materials that assemble themselves, and with taking advantage of those properties to make things quickly and cheaply.
Saul Griffith | Speaker | TED.com