TED2011
Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?
Скайлар Тиббитс: можем ли мы делать вещи, которые создают сами себя?
Filmed:
Readability: 4.4
1,072,366 views
Исследователь Массачусетского технологического института Тиббитс работает над самосборкой - над гипотезой о том, что вместо того, чтобы что-то строить (стул, небоскреб), мы можем создать материалы, которые сами будут строиться, подобно тому, как цепочка ДНК сама себя собирает. Это серьезная концепция на ранней стадии изучения. Тиббитс показывает нам три лабораторных проекта, которые дают представление о том, на что самособирающееся будущее может быть похоже.
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Today I'd like to show you
0
0
2000
Сегодня я хотел бы вам показать
00:17
the future of the way we make things.
1
2000
2000
как в будущем мы будем делать разные вещи.
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
4000
2000
Я верю, что скоро наши здания и машины
00:21
will be self-assembling,
3
6000
2000
будут самособирающимися,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
будут воспроизводить и чинить сами себя.
00:25
So I'm going to show you
5
10000
2000
Итак, я собираюсь вам показать
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
12000
2000
что я считаю текущей стадией промышленного развития,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
14000
3000
а затем сравнить это с некоторыми природными системами.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
17000
3000
Итак, на текущей стадии промышленного развития у нас есть небоскребы -
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
20000
2000
2,5 года,
00:37
500,000 to a million parts,
10
22000
2000
от 500 000 до миллиона частей,
00:39
fairly complex,
11
24000
2000
достаточно сложные,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
12
26000
3000
новые потрясающие технологии в стали, бетоне и стекле.
00:44
We have exciting machines
13
29000
2000
У нас есть восхитительные машины
00:46
that can take us into space --
14
31000
2000
которые могут доставить нас в космос -
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
33000
3000
5 лет, 2,5 миллиона частей.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
36000
3000
Но с другой стороны, если посмотреть на природные системы,
00:54
we have proteins
17
39000
2000
мы видим белки
00:56
that have two million types,
18
41000
2000
двух миллионов видов,
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
19
43000
2000
которые могут собираться за 10 000 наносекунд,
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
45000
2000
или цепочку ДНК с тремя миллиардами основных пар,
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
47000
3000
которую мы можем скопировать где-то за час.
01:05
So there's all of this complexity
22
50000
2000
Итак, природные системы
01:07
in our natural systems,
23
52000
2000
при всей их сложности
01:09
but they're extremely efficient,
24
54000
2000
чрезвычайно эффективны,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
56000
2000
куда более эффективны, чем все, что мы можем построить,
01:13
far more complex than anything we can build.
26
58000
2000
куда более сложные, чем все, что мы можем построить.
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
27
60000
2000
Они гораздо более эффективны с точки зрения энергии.
01:17
They hardly ever make mistakes.
28
62000
3000
Они почти никогда не ошибаются.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
65000
2000
И они могут восстанавливать себя в течение долгой жизни.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
67000
3000
Итак, в природных системах есть кое-что очень интересное.
01:25
And if we can translate that
31
70000
2000
И если мы сможем перенести это
01:27
into our built environment,
32
72000
2000
в нашу рукотворную среду,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
74000
2000
у нашего способа создавать вещи появится потрясающий потенциал.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
76000
3000
И я думаю, что ключ - это самосборка.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
79000
3000
Итак, если мы хотим использовать самосборку в нашей физической среде,
01:37
I think there's four key factors.
36
82000
2000
я думаю, нужно учесть четыре ключевых фактора.
01:39
The first is that we need to decode
37
84000
2000
Первый: нужно расшифровать
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
86000
2000
всю сложность того, что мы хотим построить -
01:43
so our buildings and machines.
39
88000
2000
наших зданий и машин.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
90000
2000
И нужно разложить их в простую последовательность -
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
92000
2000
базовую ДНК процессов строительства.
01:49
Then we need programmable parts
42
94000
2000
Затем нам потребуются програмируемые части,
01:51
that can take that sequence
43
96000
2000
которые смогут понять эту последовательность
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
98000
3000
и использовать ее, чтобы свернуться или пересобраться.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
101000
3000
Нам понадобится какое-то количество энергии, которое позволит все это активировать,
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
104000
3000
сделает части способными собираться по программе.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
47
107000
2000
И нам нужна какая-то резервная система исправления ошибок,
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
109000
3000
чтобы гарантировать успешную постройку того, что мы хотим.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
49
112000
2000
Я собираюсь показать вам несколько проектов,
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
114000
2000
над которыми мы с коллегами из ЭмАйТи работаем,
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
116000
2000
чтобы достичь этого самособирающегося будущего.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
118000
3000
Первые два - МакроБот и ДециБот.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
121000
4000
Это проекты - крупномасштабные реконфигурируемые роботы -
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
125000
3000
2,5 и 3,5 метровые белки.
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
128000
3000
В них встроены механические электрические устройства, сенсоры.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
131000
2000
Ты расписываешь то, во что нужно свернуться,
02:28
into a sequence of angles --
57
133000
2000
в последовательность углов -
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
135000
2000
минус 120, минус 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
137000
3000
120, минус 120 - что-то вроде этого;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
последовательность углов или поворотов,
02:37
and you send that sequence through the string.
61
142000
3000
и ты посылаешь эту последовательность по шнуру.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
145000
3000
Каждый блок получает свое сообщение - минус 120.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
148000
2000
Он поворачивается на этот угол, проверяет, все ли правильно
02:45
and then passes it to its neighbor.
64
150000
3000
и передает информацию соседу.
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
153000
2000
А это блестящие ученые,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
155000
2000
инженеры, дизайнеры, которые работали над этим проектом.
02:52
And I think it really brings to light:
67
157000
2000
И я думаю, это на самом деле выявляет вопрос:
02:54
Is this really scalable?
68
159000
2000
возможны ли здесь другие масштабы?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
161000
2000
Я имею ввиду, тысячи долларов, множество человеко-часов
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
163000
3000
для того, чтобы сделать этого 2,5 метрового робота.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
166000
3000
Сможем ли мы на самом деле увеличить масштаб? Сможем ли в действительности встроить робототехнику в каждую часть?
03:04
The next one questions that
72
169000
2000
Следующий проект решает этот вопрос,
03:06
and looks at passive nature,
73
171000
2000
рассматривает пассивный характер
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
173000
3000
или пытается получить модификационную програмируемость пассивно.
03:11
But it goes a step further,
75
176000
2000
Но он идет на шаг дальше
03:13
and it tries to have actual computation.
76
178000
2000
и пытается получить настоящее вычисление.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
180000
2000
В основе своей он имеет самый фундаментальный строительный блок вычислений,
03:17
the digital logic gate,
78
182000
2000
логический элемент цифровой интегральной схемы
03:19
directly into your parts.
79
184000
2000
напрямую в каждой части.
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
Это элемент «И-НЕ».
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
188000
2000
У вас есть один тетраэдр - элемент,
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
который будет делать все вычисления,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
192000
2000
и два тетраэдра для ввода.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
Один для ввода информации пользователем, это так , как вы кладете кирпичи.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
197000
3000
Другой для информации от предыдущего уложенного кирпича.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
И затем он выводит информацию в трёхмерном пространстве.
03:38
So what this means
87
203000
2000
Итак, это значит,
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
205000
3000
что пользователь может начать запуск перемещения кирпичей в нужном направлении.
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
Его вычисления строятся на том, что было сделано ранее
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
и на том, что вы ему сказали сделать.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
А теперь он начинает двигаться в трехмерном пространстве -
03:49
so up or down.
92
214000
2000
вверх или вниз.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
216000
3000
С левой стороны, [1,1] ввод равняется 0 на выходе, перемещение вниз.
03:54
On the right-hand side,
94
219000
2000
С правой стороны,
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
221000
3000
[0,0] ввод это 1 на выходе, что означает движение вверх.
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
И что действительно важно,
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
226000
2000
наши структуры теперь содержат чертежи
04:03
of what we want to build.
98
228000
2000
того, что мы хотим построить.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
В них встроена вся информация о том, что было построено.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
Итак, это означает, что у нас есть некая форма самовоспроизводства.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
В данном случае я называю это самоуправляемым воспроизводством,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
потому что структуры содержат четкие чертежи.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
Если появляются ошибки, вы можете заменить часть.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
243000
3000
Вся местная информация сохраняется, чтобы вы знали, как ее исправить.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
Таким образом, у вас может быть что-то, что перемещается и считывает информацию
04:23
and can output at one to one.
106
248000
2000
и может передавать ее от одной части к другой.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
250000
2000
Оно встроено напрямую внутрь, без внешнего управления.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
252000
3000
Последний проект, который я вам покажу называется Смещенные Цепи,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
255000
3000
и это возможно самый захватывающий пример того, что у нас есть сейчас
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
из пассивных самособирающихся систем.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
Он сочетает в себе возможность реконфигурации
04:37
and programmability
112
262000
2000
и програмирования
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
и создает полностью пассивную систему.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
В основе мы имеем цепь элементов.
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
Все элементы полностью идентичны,
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
и смещены.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
Таким образом, каждая цепь или каждый элемент хочет повернуться направо или налево.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
И когда вы собираете цепь, вы по сути програмируете ее.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
Вы говорите каждому блоку куда он должен повернуться: направо или налево.
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
Поэтому когда вы трясете цепь,
05:01
it then folds up
121
286000
2000
он сворачивается
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
в ту конфигурацию, которую вы запрограммировали -
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
в этом случае в спираль,
05:08
or in this case,
124
293000
3000
или в этом -
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
два куба рядом друг с другом.
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
Так в общем вы можете программировать
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
любую трёхмерную форму -
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
или одномерную, двухмерную - из этих абсолютно пассивных цепей.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
Итак, что это говорит нам о будущем?
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
Я думаю, это говорит нам,
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
что для самосборки, репликации, ремонта
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
313000
3000
в наших физических структурах, зданиях, машинах, есть новые возможности.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
В этих частях возможна новая программность.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
И отсюда, у вас появляются новые возможности в вычислениях.
05:35
We'll have spatial computing.
135
320000
2000
У нас будут пространственные компьютеры.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
322000
2000
Представьте, что наши здания, мосты, машины,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
324000
2000
все наши кирпичи могли бы производить вычисления.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
326000
2000
Это удивительная параллель и распределенная сила вычиления,
05:43
new design possibilities.
139
328000
2000
новые возможности дизайна.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
330000
2000
Это невероятный потенциал.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
332000
2000
Я думаю, что проекты, которые я вам показал,
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
334000
2000
лишь небольшой шаг к будущему,
05:51
if we implement these new technologies
143
336000
2000
если мы внедрим эти новые технологии,
05:53
for a new self-assembling world.
144
338000
2000
к новому самособирающемуся будущему.
05:55
Thank you.
145
340000
2000
Спасибо.
05:57
(Applause)
146
342000
2000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - InventorSkylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.
Why you should listen
Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures.
A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale.
Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com