TED2006
Saul Griffith: Everyday inventions
Günlük icatlar üzerine, Saul Griffith
Filmed:
Readability: 4.2
580,919 views
Mucit ve MacArthur üyesi Saul Griffith labratuvarındaki bazı yenilikçi fikirleri paylaşıyor -- "akıllı halat" tan, büyük yükleri çekmek için ev büyüklüğündeki uçurtmaya kadar.
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
Her neyse, ben kimim?
00:25
I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
1000
3000
İnsanlar bana "Ne işle meşgulsün ?" diye sorduklarında, genellikle
00:28
I say, "I do hardware,"
2
4000
2000
"Donanım uzmanıyım." derim,
00:30
because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
6000
2000
çünkü, yaptıklarımı en uygun şekilde böyle ifade edebilirim.
00:32
And I recently said that to a venture capitalist casually at some
4
8000
4000
Ve bunu son zamanlarda bir kokteylede tesadüfen bir risk sermayedarına
00:36
Valley event, to which he replied, "How quaint."
5
12000
3000
söylediğimde yanıtı, " Ne kadar ilginç." oldu.
00:39
(Laughter)
6
15000
2000
(Gülüşmeler)
00:41
And I sort of really was dumbstruck.
7
17000
3000
Ve ben, bir anlamda donup kalmıştım.
00:44
And I really should have said something smart.
8
20000
2000
Zekice birşeyler söylemeliydim.
00:46
And now I've had a little bit of time to think about it,
9
22000
5000
Şimdi, üzerinde düşünecek zamanım oldu,
00:51
I would have said, "Well, you know,
10
27000
2000
Şöyle diyebilirdim,"Bildiğiniz üzere,
00:53
if we look at the next 100 years
11
29000
2000
önümüzdeki 100 yıla bakacak olursak
00:55
and we've seen all these problems in the last few days,
12
31000
2000
ve bu problemlerin çoğunu geçen günlerde de gördük,
00:57
most of the big issues -- clean water, clean energy --
13
33000
3000
önemli sorunların çoğu -- temiz su, temiz enerji --
01:00
and they're interchangeable in some respects --
14
36000
2000
ve hepsi de bir noktada değiştirilebilirler --
01:02
and cleaner, more functional materials --
15
38000
2000
ve daha temiz, daha işlevli maddeler --
01:04
they all look to me to be hardware problems.
16
40000
3000
hepsi bana donanımsal sorunlar gibi görünüyor.
01:07
This doesn't mean we should ignore software,
17
43000
2000
Bu yazılımı görmezden gelmemiz anlamına gelmiyor,
01:09
or information, or computation."
18
45000
2000
veya iletişimi veya hesaplamaları.
01:11
And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
19
47000
3000
Aslında,size anlatacağım şey de bu.
01:14
So, this talk is going to be about how do we make things
20
50000
3000
Yani, bu konuşma birşeyleri nasıl yaptığımız ve
01:17
and what are the new ways that we're going to make things in the future.
21
53000
5000
gelecekte birşeyleri nasıl yapacağımızla ilgili olacak.
01:22
Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
22
58000
5000
Şimdi, eğer bir konuşmacı iseniz TED size bir sürü gereksiz e-posta gönderiyor
01:27
about "do this, do that" and you fill out all these forms,
23
63000
2000
"bunu yap, şunu yap" ve bu formları doldur gibi,
01:29
and you don't actually know how they're going to describe you,
24
65000
3000
ve aslında sizi nasıl tanımlayacakları ile ilgili hiçbir fikriniz yok,
01:32
and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
25
68000
3000
ve birden aklıma beni fütürist olarak anlatacakları geldi.
01:35
And I've always been nervous about the term "futurist,"
26
71000
2000
Fütürist kelimesinden oldum olası gergin olmuşumdur.
01:37
because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
27
73000
3000
çünkü, tahmin edemediğinizden dolayı başarısızlığa mahkummuşsunuz gibi oluyor.
01:40
And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
28
76000
3000
Birkaç zeki arkadaşımla birlikte buna gülüyorduk ve ben
01:43
and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
29
79000
4000
dedim ki "Biliyorsunuz, eğer gelecek hakkında konuşmak zorunda kalırsam, gelecek nedir ?"
01:47
And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
30
83000
5000
Bunun üzerine mükemmel bir adam olan George Homsey dedi ki," Oh, gelecek müthiş birşey.
01:52
It is so much stranger than you think.
31
88000
2000
Ve düşündüğünden çok daha yabancı.
01:54
We're going to reprogram the bacteria in your gut,
32
90000
2000
Senin bağırsağındaki bakteriyi programlayacağız
01:56
and we're going to make your poo smell like peppermint."
33
92000
5000
ve dışkının naneli kokmasını sağlayacaığız."
02:01
(Laughter)
34
97000
2000
(Gülüşmeler)
02:03
So, you may think that's sort of really crazy,
35
99000
3000
Bunun çılgınca olduğunu düşünebilirsiniz,
02:06
but there are some pretty amazing things that are happening
36
102000
2000
ama günümüzde olan şeylerin içinde bunları olası kılan
02:08
that make this possible.
37
104000
1000
bir çok muhteşem şey var.
02:09
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
38
105000
4000
Bu benim çalışmam değil, ama MIT'deki çok iyi arkadaşlarımın çalışmaları.
02:13
This is called the registry of standard biological parts.
39
109000
2000
Bu olay "sıradan biyolojik parçaların kaydı" olarak adlandırılıyor.
02:15
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
40
111000
2000
Drew Endy ve Tom Knight tarafından yönetiliyor.
02:17
and a few other very, very bright individuals.
41
113000
3000
ve birkaç çok parlak insan tarafından.
02:20
Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
42
116000
3000
Temel olarak, yaptıkları şey biyolojiye programlanabilir bir sistem olarak bakmak.
02:23
Literally, think of proteins as subroutines
43
119000
4000
Proteinleri birer altprogram gibi düşünün
02:27
that you can string together to execute a program.
44
123000
3000
ve onları bir programı çalıştırmak için bir araya getirdiğinizi düşünün.
02:30
Now, this is actually becoming such an interesting idea.
45
126000
5000
Aslında, çok ilginç bir fikir olmaya başladılar.
02:35
This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
46
131000
3000
Bu bir durum çizelgesidir, çok basit bir bilgisayar.
02:38
This one is a two-bit counter.
47
134000
2000
Burada iki bitlik bir sayaç var.
02:40
So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
48
136000
6000
Bu sayaç gerekli olarak hesaplama bakımında iki ışık anahtarına eşittir.
02:46
And this is being built by a group of students at Zurich
49
142000
3000
Ve bu biyoloji dalında bir tasarım yarışması için,
02:49
for a design competition in biology.
50
145000
2000
Zürih'teki bir gurup öğrenci tarafından kurulmuştur.
02:51
And from the results of the same competition last year,
51
147000
3000
Ve aynı yarışmanın geçen seneki ayağında,
02:54
a University of Texas team of students programmed bacteria
52
150000
4000
Texas Üniversitesin'den bir gurup öğrenci, ışığı algılaması
02:58
so that they can detect light and switch on and off.
53
154000
3000
ve anahtarı açıp kapatması için bakterileri programlamışlardı.
03:01
So this is interesting in the sense that you can now
54
157000
2000
Artık maddelerde, yapılarda
03:03
do "if-then-for" statements in materials, in structure.
55
159000
5000
"eğer, sonra onun için" ifadesini kullanabilmeniz oldukça ilginç.
03:08
This is a pretty interesting trend,
56
164000
2000
Oldukça ilginç bir akım.
03:10
because we used to live in a world where everyone's said glibly,
57
166000
2000
Çünkü herkesin ikna edici bir biçimde konuşabildiği bir dünyada yaşadık,
03:12
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
58
168000
4000
formlar fonksiyonları takip eder, ama bence ben bir tür yetişkinim bu dünyada
03:16
-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
59
172000
3000
-- dün Neil Gershenfeld' i dinlediniz,
03:19
I was in a lab associated with his -- where it's really a world
60
175000
4000
onun labarotuvarda bir arkadaşıyıdım-- gerçek bir dünya olan yer
03:23
where information defines form and function.
61
179000
3000
bilginin formları ve fonksiyonları tanımladığı yer.
03:26
I spent six years thinking about that,
62
182000
4000
Bunu düşünerek altı yıl geçirdim,
03:30
but to show you the power of art over science --
63
186000
2000
size sanatın gücünün bilmin üzerinde olduğunu göstereceğim
03:32
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
64
188000
3000
bunlar aslında benim yazdığım karikatürler. Bunlar Howtoon(nasıl-karikatüleri) olarak geçiyor.
03:35
I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
65
191000
2000
Çok yetenekli bir çizer Nick Dragotta ile çalışıyorum.
03:37
Took me six years at MIT,
66
193000
2000
MIT 'de altı yılımı aldı,
03:39
and about that many pages to describe what I was doing,
67
195000
4000
ve bu kadar sayfa, ne yaptığımı anlatmak için,
03:43
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
68
199000
5000
onun bir sayfasını aldı. Neyse, bu bizim ilham perimiz Tucker.
03:48
He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
69
204000
2000
Burada ilginç küçük bir çocuk var -- ve kız kardeşi Celine --
03:50
and what he's doing here
70
206000
2000
ve burada yaptıkları ise
03:52
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
71
208000
4000
kahvaltılık gevreğinin kasede kendi kendine birleşmesini gözlemek.
03:56
And in fact you can program the self-assembly of things,
72
212000
3000
Aslında, maddelerin kendi kendilerine birleşmesi için onları programlayabilirsiniz,
03:59
so he starts chocolate-dipping edges,
73
215000
2000
burada çikolatalı olanlarla başlıyor,
04:01
changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
74
217000
2000
hidrofilikliklerini ve hidrofobikliklerini değiştirererk.
04:03
In theory, if you program those sufficiently,
75
219000
2000
Teorik olarak, bunları yeterli olarak programlayabilirseniz,
04:05
you should be able to do something pretty interesting
76
221000
2000
yeteri kadar ilginç şeyler yapabilirsiniz
04:07
and make a very complex structure.
77
223000
2000
karmaşık yapılar da dahil olmak üzere.
04:09
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
78
225000
5000
Bu olayda, karmaşık üç boyutlu yapıların kendilerini kopyalamaları yapılmıştır.
04:14
And that's what I thought about for a long time,
79
230000
3000
Ve bu da benim uzun bir zamandır düşündüğüm bir şeydi,
04:17
because this is how we currently make things.
80
233000
2000
çünkü, bu bizim günlük hayatta bazı şeyleri nasıl yaptığımızdır.
04:19
This is a silicon wafer, and essentially
81
235000
2000
Bu bir silikon plakası ve
04:21
that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
82
237000
4000
bu da iki boyutlu bir takım tabaka, bir açıdan üst üste ve alt alta sıralanmış.
04:25
The feature side is -- you know, people will say,
83
241000
2000
Bu kısım -- biliyorsunuz, insanlar
04:27
[unclear] down around about 65 nanometers now.
84
243000
2000
[kesin değil] 65 nanometre civarında diyecekler.
04:29
On the right, that's a radiolara.
85
245000
2000
Doğru ya, bu bir "ışınlılar".
04:31
That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
86
247000
3000
Tek hücreli, okyanuslarda her tarafta rastlanabilinecek bir canlı.
04:34
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
87
250000
4000
Ve yüz organlarından biri 20 nanometre civarında,
04:38
and it's a complex 3D structure.
88
254000
2000
ve bu bir karmaşık üç boyutlu yapı.
04:40
We could do a lot more with computers and things generally
89
256000
4000
Bİlgisayarlarla ve diğer şeylerle daha çok şey yapabiliriz
04:44
if we knew how to build things this way.
90
260000
3000
eğer maddelerin bu yolla nasıl oluşturulduğunu bilirsek.
04:47
The secret to biology is, it builds computation
91
263000
3000
Biyolojinin kilit noktası: bazı şeyleri yapmak için,
04:50
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
92
266000
3000
hesaplamalar üretmesidir. Örneğin buradaki küçük şey, bir polimeraz enzimi
04:53
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
93
269000
5000
bu enzim aslında DNA'yı kopyalamak için tasarlanmış bir süper bilgisayardır.
04:58
And the ribosome here is another little computer
94
274000
3000
Ve bu ribozom, başka bir küçük bilgisayardır
05:01
that helps in the translation of the proteins.
95
277000
2000
proteintlerin çevirilmelerine yardım eder.
05:03
I thought about this
96
279000
1000
biyolojik maddeleri oluşturmanın müthiş olduğunu göz önünde bulundurarak
05:04
in the sense that it's great to build in biological materials,
97
280000
3000
bunu düşündüm,
05:07
but can we do similar things?
98
283000
2000
ama biz benzer şeyler yapabilir miyiz?
05:09
Can we get self-replicating-type behavior?
99
285000
2000
Kendi kendini kopyalayan bir tip elde edebilir miyiz?
05:11
Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
287000
4000
Karmaşık üç boyutlu bir yapının inorganik sistemlerde kendiliğinden
05:15
in inorganic systems?
101
291000
2000
birleşmesini sağlayabilir miyiz?
05:17
Because there are some advantages to inorganic systems,
102
293000
2000
Çünkü, inorganik sistemlere göre bazı avantajları var,
05:19
like higher speed semiconductors, etc.
103
295000
2000
mesela hızlı yarı iletkenler, vs.
05:21
So, this is some of my work
104
297000
2000
Bu benim işimin bir bölümü,
05:23
on how do you do an autonomously self-replicating system.
105
299000
6000
kendi kendine kendisini kopyalayan sistemleri nasıl yapılacağı ile ilgili.
05:29
And this is sort of Babbage's revenge.
106
305000
2000
Ve bu da bir çeşit Babbage'nin intikamı.
05:31
These are little mechanical computers.
107
307000
1000
Bunlar birer küçük mekanik bilgisayarlar.
05:32
These are five-state state machines.
108
308000
3000
Bunlar sonlu otomatlar.
05:35
So, that's about three light switches lined up.
109
311000
3000
Yani, art arda üç tane ışık anahtarı gibi.
05:38
In a neutral state, they won't bind at all.
110
314000
2000
Doğal durumda, bağ yapmazlar bile.
05:40
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
316000
4000
Eğer, bunlardan bir dizilim yaparsak,bir bit dizisi,
05:44
they will be able to replicate.
112
320000
2000
kopyalanabilecekler.
05:46
So we start with white, blue, blue, white.
113
322000
1000
Yani, beyaz, mavi, mavi, beyaz ile başlar.
05:47
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
323000
6000
O şifreliyor ve bu da şimdi kopyalayacak. Birden iki elde ediyoruz,
05:53
and then from two comes three.
115
329000
2000
daha sonra da ikiden üç elde ediyoruz.
05:55
And so you've got this sort of replicating system.
116
331000
4000
Sonuç olarak bu tarz bir kopyalanan sisteminiz var.
05:59
It was work actually by Lionel Penrose,
117
335000
2000
Aslında Lionel Penrose tarafından yapılmıştır,
06:01
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
337000
3000
Roger Penrose'un babası, karocu adam.
06:04
He did a lot of this work in the '60s,
119
340000
2000
60 'larda bir çok işe imza atmıştır ve
06:06
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
342000
2000
bu mantık teorilerinin bir çoğu arka plana itilmişti
06:08
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
344000
3000
ama dijital bilgisayar devrimiyle birlikte bu teoriler de geri geliyor.
06:11
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
347000
4000
Şimdi size otomatik kendi kendini kopyalama göstereceğim.
06:15
So we've tracked in the video the input string,
123
351000
2000
Videoda girdi dizilimini takip ettik,
06:17
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
353000
2000
(yeşil,yeşil,sarı,sarı,yeşil)
06:19
We set them off on this air hockey table.
125
355000
4000
Bunları bir havalı hokey(air hockey) masasında yapıyoruz.
06:23
You know, high science uses air hockey tables --
126
359000
2000
Biliyorsunuz, ileri düzeyde bilim, havalı hokey masalarını kullanıyor --
06:25
(Laughter)
127
361000
1000
(Gülüşmeler)
06:26
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
362000
2000
-- ve bu şeyi fazla izlerseniz, başınız dönebilir,
06:28
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
364000
3000
ama burada asıl olarak gördüğünüz şey ,burada sahip olduğunuz farklı ikiliklerden oluşan
06:31
emerging from the parts bin that you have here.
130
367000
3000
orjinal dizinin kopyaları.
06:34
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
370000
5000
Yani, bit dizilerinin otonom kopyaları var.
06:39
So, why would you want to replicate bit strings?
132
375000
3000
Peki, niye bu bit dizilerini kopyalamak istersiniz?
06:42
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
378000
3000
Görünüşe göre, biyoloji bu diğer ilginç "meme"(jenerasyonlara aktarılan kültürel karakteristikler) ye sahip
06:45
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
381000
3000
yani doğrusal bir girdiyi alıp,(kopyalamaya elverişli bir şey)
06:48
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
384000
4000
onu isteğe göre karmaşık bir üç boyutlu yapıya dönüştürebilirsiniz.
06:52
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
388000
3000
Yani, anlatmaya çalıştığım, mühendis bakış açısınından bakın:
06:55
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
391000
3000
İnorganik maddelerde aynı şeyleri yapacak mekanik sistemler
06:58
that will do the same thing?
138
394000
1000
kurabilir miyiz?
06:59
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
395000
5000
Size gösterdiğim şey, bir dizi birleşenlerin, birleştirilmesiyle,
07:04
the B -- assemble from a string of components
140
400000
4000
aşırı basit kurallar izleyen
07:08
that follow extremely simple rules.
141
404000
2000
iki boyutlu şeyler --B-- yapabiliriz.
07:10
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
406000
3000
Ve burada çok basit kurallarla çalışmanın ve
07:13
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
409000
3000
önceki tasarımda çok basit bir sonlu otomat kullanılmasındaki
07:16
was that you don't need digital logic to do computation.
144
412000
3000
asıl amaç, aslında hesaplama yapmak için dijital mantığa ihtiyaç duyulmamasıdır.
07:19
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
415000
4000
Ve bu yolla, maddeleri mikroçiplerden çok daha küçük oranlara ölçeklendirebilirsiniz.
07:23
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
419000
4000
Yani teorik olarak,birleşme işleminde bu şeyleri küçük birleşenler olarak kullanabiliriz.
07:27
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
423000
5000
Tahminen, Neil Gershenfeld size çarşamba günü bir video izletti,
07:32
but I'll show you again.
148
428000
2000
ama ben yine de izleteceğim.
07:34
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
430000
3000
Bu işlem, karoların renkli dizilişidir.
07:37
Each different color has a different magnetic polarity,
150
433000
3000
Farklı renkler, farklı manyetik kutupluluğa sahiptirler,
07:40
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
436000
5000
ve dizilişleri ortaya çıkan maddeyi benzersiz bir şekilde etkiliyor.
07:45
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
441000
3000
Şimdi, grafik teorisi bilenler,
07:48
can look at that, and that will satisfy you
153
444000
2000
buraya bakabilirler,üç boyutlu sıradan yapılar
07:50
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
446000
3000
sizi tatmin edebilir.
07:53
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
449000
5000
Aslında, şimdi bir köpeği alıp, onu parçalara bölüp
07:58
and then reassemble it so it's a linear string
156
454000
2000
daha sonra parçalarını birleşenlerine ayırırsam, katlanarak bir dizilişi oluşturan
08:00
that will fold from a sequence. And now
157
456000
2000
doğrusal bir dizgi çıkar.
08:02
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
458000
7000
Aslında, o üç boyutlu objeyi, bitlerin bir dizilişi olarak tanımlayabilirim.
08:09
So, you know, it's a pretty interesting world
159
465000
3000
Bildiğiniz üzere, oldukça ilginç bir dünyadayız,
08:12
when you start looking at the world a little bit differently.
160
468000
2000
özellikle de dünyaya farklı bakmaya başladığınızda.
08:14
And the universe is now a compiler.
161
470000
3000
Ve evren de bir derleyeci olarak görev yapıyor.
08:17
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
473000
2000
Düşünmeye başlıyorum, fiziksel evreni programlamak
08:19
for programming the physical universe?
163
475000
3000
için programlar ne olabilir diye?
08:22
And how do we think about materials and structure,
164
478000
3000
Ve maddeleri ve yapıları,
08:25
sort of as an information and computation problem?
165
481000
3000
bilgi ve hesaplama problemleri olarak nasıl düşünebiliriz diye.
08:28
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
484000
3000
Sadece mikro-denetleyiciyi bitiş noktasına nasıl ekleyebiliriz değil,
08:31
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
487000
5000
yapılar ve mekanizmalar da mantıktır, bilgisayarlardır.
08:36
Having totally absorbed this philosophy,
168
492000
5000
Bu felsefeyi tamamen yansıtarak,
08:41
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
497000
3000
sorunlara daha farklı bakmaya başladım.
08:44
With the universe as a computer,
170
500000
1000
Evreni bir bilgisayar olarak varsayarak,
08:45
you can look at this droplet of water
171
501000
2000
bu su damlasına bakınız,
08:47
as having performed the computations.
172
503000
2000
hesaplamaları/işlemleri tamamlamıştır.
08:49
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
505000
2000
Yerçekimi, yüzey gerilimi, yoğunluk vb. gibi
08:51
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
507000
4000
birkaç sınır ayarlayarız ve "çalıştır" a basarız,
08:55
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
511000
5000
ve sihirli bir şekilde, evren size mükemmel bir küre lens verir.
09:00
So, this actually applied to the problem
176
516000
2000
Bu aslında geçek bir soruna uygulanıyor;
09:02
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
518000
3000
dünyada yarım milyar insan
09:05
don't have access to cheap eyeglasses.
178
521000
2000
ucuz gözlük camını elde edemiyor.
09:07
So can you make a machine
179
523000
2000
Yani, bir makina yaparak
09:09
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
525000
4000
istediğiniz yerde, herhangibir gözlük camı yapabilir misiniz?
09:13
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
529000
4000
Bu, sınırları tanımladığınız bir makine.
09:17
If it's circular, you make a spherical lens.
182
533000
3000
Eğer yuvarlaksa, küresel bir lens,
09:20
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
536000
3000
eğer elips şeklindeyse, astigmat için bir lens.
09:23
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
539000
3000
Sonra, bu cama bir film koyup, biraz baskı uygularsanız --
09:26
so that's part of the extra program.
185
542000
2000
bu programın fazladan bir bölümü.
09:28
And literally with only those two inputs --
186
544000
3000
Ve teoride, yanlızca bu iki girdi ile --
09:31
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
547000
2000
sınırların ve basıncın değerleri ile
09:33
you can define an infinite number of lenses
188
549000
2000
sonsuz sayıda lens(cam) yapabilirsiniz
09:35
that cover the range of human refractive error,
189
551000
2000
ve bunlar insan kaynaklı sapma hatalarını
09:37
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
553000
5000
eksi onikiden, artı sekiz dioptere, ve silindirin dört diopterine kadar kapsar.
09:42
And then literally, you now pour on a monomer.
191
558000
3000
Ve sonra, bir monomer döktüğünüzde.
09:45
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
561000
3000
Biliyorsunuz Julia Childs tarzı yapacağım burada.
09:48
This is three minutes of UV light.
193
564000
3000
Bu üç dakikalık bir UV ışığı.
09:51
And you reverse the pressure on your membrane
194
567000
3000
Ve sonra da, filmlerdeki basıncı tersine çevirirsek
09:54
once you've cooked it. Pop it out.
195
570000
3000
işte yemeğinizi yaptınız.
09:57
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
573000
3000
Bu videoyu daha önce görmüştüm,ama hala doğru bitip bitmeyeceğinden şüpheliyim.
10:00
(Laughter)
197
576000
3000
(Gülüşmeler)
10:03
So you reverse this. This is a very old movie,
198
579000
2000
Bunu ters çevirin. Bu eski bir filmdir,
10:05
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
581000
4000
yeni prototiplerle, aslında bütün yüzeyler esnektir
10:09
but this will show you the point.
200
585000
2000
ama asıl amacı gösterecektir.
10:11
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
587000
2000
Eğer, camı bitirdiyseniz, fırlatın.
10:13
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
589000
7000
Bu gelecek senenin Yves Klein'ı, gözlükcamı şekli.
10:20
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
596000
3000
Ve eksi iki diopter civarı orta karar bir reçetenin değerlerine sahip olduğunu görürsünüz.
10:23
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
599000
4000
Ve bunu buradaki kenara göre döndürürsem, bir silindiri olduğunu göreceksiniz,
10:27
and that was programmed in --
205
603000
1000
ve bununun programlandığı yer --
10:28
literally into the physics of the system.
206
604000
4000
tam anlamıyla sistemin fiziği.
10:32
So, this sort of thinking about structure as computation
207
608000
3000
Yani, bu bir açıdan yapıyı hesaplama olarak düşünme ve
10:35
and structure as information leads to other things, like this.
208
611000
5000
bilgi şeklindeki yapı bu gibi başka şeylere yönlendiriyor.
10:40
This is something that my people at SQUID Labs
209
616000
3000
Bu, SQUID Labratuvarındaki arkadaşlarımın
10:43
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
619000
2000
şu an üzerinde çalıştığı bir şey. Elektronik halat olarak adlandırılıyor.
10:45
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
621000
4000
Gerçekten de bir halat düşünün. Dalagalarda karmaşık bir yapısı vardır.
10:49
And under no load, it's one structure.
212
625000
2000
Ve yük altında olmadığında, tek bir yapıdır.
10:51
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
627000
3000
Farklı yük altında, farklı bir yapısı vardır. Ve aslında bu yapıyı
10:54
by putting in a very small number of
214
630000
2000
küçük miktarlarada iletken fiberler
10:56
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
632000
2000
ekleyerek bir sensör yapıp inceleyebilirsiniz.
10:58
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
634000
3000
Bu, halattaki herhangi bir noktadaki yükü
11:01
at any particular point in the rope.
217
637000
2000
bilen bir halat.
11:03
Just by thinking about the physics of the world,
218
639000
3000
Dünyadaki fiziği düşünerek,
11:06
materials as the computer,
219
642000
2000
maddeleri bilgisayarlar olarak,
11:08
you can start to do things like this.
220
644000
3000
bu tarz şeyler yapmaya başlayabilirsiniz.
11:11
I'm going to segue a little here.
221
647000
3000
Buradaki anlatımım biraz aralıksız olacak.
11:14
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
650000
2000
Galiba, size bu olay ile ilgili
11:16
that I think about with this.
223
652000
1000
şeyleri üstünkörü anlatacağım.
11:17
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
653000
4000
Evreni bir bilgisayar olarak kabul ettiğimizde,
11:21
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
657000
4000
genel anlamda birşeyleri nasıl yaptığımız
11:25
how do we make things in a very general sense,
226
661000
2000
ve yaptığımız yolları nasıl paylaştığımız
11:27
and how might we share the way we make things in a general sense
227
663000
4000
açık kaynaklı bir donanımı paylaşır gibi,
11:31
the same way you share open source hardware?
228
667000
3000
bu konuda benim ilgimi asıl çeken şeydir.
11:34
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
670000
3000
Burada yapılan konuşmaların çoğu
11:37
of having lots of people look at problems,
230
673000
2000
bir soruna bir den fazla insanın bakmasını ve
11:39
share the information and work on those things together.
231
675000
3000
bu konudaki yapılan işlerin ve bilgilerin paylaşımını benimsemiştir.
11:42
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
678000
3000
İnsan olmanın kullanışlşlı bir tarafı, doğrusal zamanda hareket etmemizdir,
11:45
and unless Lisa Randall changes that,
233
681000
2000
Lisa Randall bunu değiştirene kadar,
11:47
we'll continue to move in linear time.
234
683000
3000
doğrusal zamanda hareket edeceğiz.
11:50
So that means anything you do, or anything you make,
235
686000
2000
Yani demek oluyor ki, yaptığınız herhangi birşey için aslında
11:52
you produce a sequence of steps --
236
688000
2000
basamaklar dizilişi yaratıyorsunuz --
11:54
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
690000
3000
ve galiba Lego bunu 70lerde bunu çok iyi tutturdu,
11:57
and they did it most elegantly.
238
693000
1000
ve en mükemmel bir biçimde yaptılar bunu.
11:58
But they can show you how to build things in sequence.
239
694000
4000
Ama size birşeyleri nasıl kuracağınızı sırayla gösterdiler.
12:02
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
698000
3000
Her çeşit şeyi yapacak yolu
12:05
the way we make all sorts of things,
241
701000
2000
nasıl genelleştirebiliriz diye düşünüyorum,
12:07
so you end up with this sort of guy, right?
242
703000
2000
yani böyle biri olup çıkacağız, değil mi?
12:09
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
705000
5000
Ve bunun kullanım alanı da geniştir -- bir sürü kavram için
12:14
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
710000
2000
Cameron Sinclair dün dedi ki,
12:16
"How do I get everyone to collaborate on design
245
712000
2000
"Herkesi insanlık için barınacak küresel bir yer
12:18
globally to do housing for humanity?"
246
714000
3000
tasarlamak için nasıl birleştirebilirim?"
12:21
And if you've seen Amy Smith,
247
717000
2000
Ayrıca, eğer Amy Smith'i gördüyseniz,
12:23
she talks about how you get students at MIT
248
719000
4000
MIT'deki öğrencileri, Haiti'deki topluluklara yardım etmeleri
12:27
to work with communities in Haiti.
249
723000
2000
için nasıl ikna ettiğinden bahsediyor.
12:29
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
725000
2000
Ve, yapıyı ve maddeleri ve maddeleri birleştirmeyi nasıl tanımladığımızı
12:31
how we define structure and materials and assembly things,
251
727000
4000
tekrar düşünüp, tekrar tanımlamayı düşündüm,
12:35
so that we can really share the information
252
731000
2000
böylece bu işlemleri nasıl yaptığımızı daha derin bir şekilde
12:37
on how you do those things in a more profound way
253
733000
2000
ve herkesin bir birinini yaptığının üzerine bir şeyler ekleyerek
12:39
and build on each other's source code for structure.
254
735000
3000
bilgiyi gerçekten de paylaşabiliriz.
12:42
I don't know exactly how to do this yet,
255
738000
1000
Bunu daha nasıl yapacağımızı bilmiyorum,
12:43
but, you know, it's something being actively thought about.
256
739000
5000
ama biliyorsunuz ki, bu aktif olarak düşünülen bir şey.
12:48
So, you know, that leads to questions
257
744000
2000
Bildiğiniz üzere, bu sorulara yol açıyor
12:50
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
746000
4000
"bu bir derleyici mi?" ya da "bu bir altprogram mı?" gibi.
12:54
Interesting things like that.
259
750000
1000
Bunun gibi ilginç şeyler.
12:55
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
751000
3000
Belki birazcık soyuta kaçıyorum ama, bu
12:58
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
754000
3000
bir çeşit -- eğer çizgi roman kahramanlarımıza dönersek --
13:01
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
757000
2000
bu bir çeşit evren, veya farklı bir evren anlayışı
13:03
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
759000
2000
ve ben bu anlayışın gelecekte çok yaygın olacağını düşünüyorum --
13:05
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
761000
3000
bioteknolojiden maddelerin birleşmesine kadar. Bill Joy'u duymak gerçekten müthişti.
13:08
They're starting to invest in materials science,
265
764000
3000
Artık malzeme bilgisine para yatırmaya başladılar,
13:11
but these are the new things in materials science.
266
767000
2000
ama bunlar malzeme bilminde yeni şeyler.
13:13
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
769000
4000
Gerçek bilgiyi ve gerçek yapıyı yeni fikirlere nasıl dökeriz,,
13:17
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
773000
3000
ve dünyayı farklı bir biçimde nasıl görürüz? Ve bu evrenin bilgisayarlarını tanımlayan
13:20
that defines the computers of the universe --
269
776000
2000
bir ikili kodlama olmayacak --
13:22
it's sort of an analog computer.
270
778000
2000
daha çok analog bir bilgisayar olacak.
13:24
But it's definitely an interesting new worldview.
271
780000
5000
Ama yine de ilginç ve yeni bir dünya bakışı.
13:29
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
785000
3000
Çok ileri gittim. Ve duyulan da bu.
13:32
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
788000
2000
Büyük ihtimalle birkaç dakikalık sorularınız var,
13:34
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
790000
4000
veya size gösterebilirim -- Başkaları giriş kısmında çok uç şeyler yaptığımı söylüyor
13:38
in the introduction, so I may have to explain that.
275
794000
4000
yani bunu açıklayabilirim.
13:42
So maybe I'll do that with this short video.
276
798000
3000
Ya da belki, bunu kısa bir videoyla da yapabilirim.
13:45
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
801000
6000
Bu aslında yaklaşık 279 metrekarelik bir uçurtma,
13:51
which also happens to be a minimal energy surface.
278
807000
2000
ayrıca en küçük enerji yüzeyi.
13:53
So returning to the droplet, again,
279
809000
2000
Eğer su damlasına geri dönersek,
13:55
thinking about the universe in a new way.
280
811000
2000
evreni yeni şekliyle düşünmek.
13:57
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
813000
2000
Bu uçurtma Dave Kulp tarafından tasarlandı.
13:59
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
815000
2000
Ve niye 279 metrekarelik bir uçurtma istersin ki?
14:01
So that's a kite the size of your house.
283
817000
2000
Bu evinizin büyüklüğünde bir uçurtma.
14:03
And so you want that to tow boats very fast.
284
819000
4000
Ayrıca onun çok hızlı itmesini istersiniz.
14:07
So I've been working on this a little, also,
285
823000
3000
Bunun üzerinde de çalışıyorum biraz,
14:10
with a couple of other guys.
286
826000
2000
bir kaç arkadaşla.
14:12
But, you know, this is another way to look at the --
287
828000
2000
Ama bildiğiniz üzere bu, bu yapıya bakmanın başka bir yolu --
14:14
if you abstract again,
288
830000
2000
soyut düşünürsek
14:16
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
832000
4000
bu yapı, evrendeki fizik ile tanımlanmıştır.
14:20
You could just hang it as a bed sheet,
290
836000
1000
Yatak örtüsü olarak asabilirsiniz,
14:21
but again, the computation of all the physics
291
837000
2000
ama yine, fiziğin tüm hesaplamaları
14:23
gives you the aerodynamic shape.
292
839000
2000
size aerodinamik şekli verir.
14:25
And so you can actually sort of almost double your boat speed
293
841000
3000
Ve böylece(bu gibi bir sistemle) botunuzun hızını bir anlamda
14:28
with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
294
844000
7000
iki katına çıkartabilirsiniz. Bu da geleceğin bir başka ilginç özelliği.
14:35
(Applause)
295
851000
1000
(Alkış)
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