Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

المترجم: khalid marbou المدقّق: Faisal Jeber

Today I'd like to show you

أود أن أريكم

the future of the way we make things.

مستقبل الطريقة التي نصنع بها الأشياء.

I believe that soon our buildings and machines

أعتقد أنه عما قريب ستكون بناياتنا وآلاتنا

will be self-assembling,

ذاتية التجميع،

replicating and repairing themselves.

بتكرار وإصلاح ذواتهم.

So I'm going to show you

وبالتالي سأعرض عليكم

what I believe is the current state of manufacturing,

ما أعتقد أنه الوضع الحالي للتصنيع،

and then compare that to some natural systems.

ومن ثم مقارنة ذلك ببعض الأنظمة الطبيعية.

So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --

إذن في الوضع الحالي للتصنيع، لدينا ناطحات سحاب --

two and a half years [of assembly time],

سنتان ونصف،

500,000 to a million parts,

500,000 مليون قطعة،

fairly complex,

معقدة نوعا ما،

new, exciting technologies in steel, concrete, glass.

تكنولوجيا فولاذ وزجاج وخرسانة جديدة ومثيرة.

We have exciting machines

لدينا آلات مثيرة للاهتمام

that can take us into space --

يمكنها أخذنا إلى الفضاء --

five years [of assembly time], 2.5 million parts.

خمس سنوات، 2,5 مليون قطعة.

But on the other side, if you look at the natural systems,

لكن من الجهة الأخرى، إن نظرنا إلى الأنظمة الطبيعية،

we have proteins

لدينا بروتينات

that have two million types,

والتي تتوفر على مليوني نوع،

can fold in 10,000 nanoseconds,

تستطيع أن تتضاعف في 100,000 نانو ثانية،

or DNA with three billion base pairs

أو حمض نووي بثلاثة مليارات قاعدة أزواج

we can replicate in roughly an hour.

نستطيع نسخه في حوالي ساعة واحدة.

So there's all of this complexity

وبالتالي هناك كل هذا التعقيد

in our natural systems,

في أنظمتنا الطبيعية،

but they're extremely efficient,

لكنها في غاية الكفاءة،

far more efficient than anything we can build,

أكثر فعالية بكثير من أي شيء قد نبنيه،

far more complex than anything we can build.

أكثر تعقيدا بكثير من أي شيء يمكننا أن نبنيه.

They're far more efficient in terms of energy.

هي أكثر فعالية بكثير فيما يتعلق بالطاقة.

They hardly ever make mistakes.

تكاد لا ترتكب أخطاء أبدا.

And they can repair themselves for longevity.

وتستطيع إصلاح ذواتها طيلة فترة حياتها.

So there's something super interesting about natural systems.

إذن هناك شيء في غاية الأهمية فيما يتعلق بالأنظمة الطبيعية.

And if we can translate that

وإن استطعنا ترجمة ذلك

into our built environment,

إلى بيئتنا المبنية،

then there's some exciting potential for the way that we build things.

فهناك بعض الإمكانات المثيرة للاهتمام في الطريقة التي نبني بها الأشياء.

And I think the key to that is self-assembly.

وأظن أن السبيل إلى ذلك هو التجميع الذاتي.

So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,

إذن إن أردنا استخدام التجميع الذاتي في محيطنا المادي،

I think there's four key factors.

أعتقد أن هناك أربع عوامل رئيسية.

The first is that we need to decode

أولها هي أننا نحتاج إلى فك شيفرة

all of the complexity of what we want to build --

كامل تعقيد ما نريد بناءه --

so our buildings and machines.

أي بناياتنا وآلاتنا.

And we need to decode that into simple sequences --

ونحتاج إلى فك ذلك إلى متسلسلات بسيطة --

basically the DNA of how our buildings work.

الحمض النووي لكيفية اشتغال بناياتنا أساسا.

Then we need programmable parts

ثم نحتاج إلى أجزاء قابلة للبرمجة

that can take that sequence

يمكنها أخذ تلك المتسلسلة

and use that to fold up, or reconfigure.

واستخدامها للانكماش أو إعادة التشكيل.

We need some energy that's going to allow that to activate,

نحتاج إلى طاقة تمكن من تفعيل ذلك،

allow our parts to be able to fold up from the program.

تسمح للأجزاء بأن تنكمش انطلاقا من البرنامج.

And we need some type of error correction redundancy

ونحتاج إلى نموذج متكرر لإصلاح الأخطاء

to guarantee that we have successfully built what we want.

لنضمن أننا بنينا بنجاح ما نريده.

So I'm going to show you a number of projects

إذن سأقوم بعرض عددا من المشاريع

that my colleagues and I at MIT are working on

التي أشتغل عليها أنا وزملائي في MIT

to achieve this self-assembling future.

لتحقيق هذا المستقبل الذاتي التجميع.

The first two are the MacroBot and DeciBot.

أول اثنين هما الماكروبوت والديسيبوت.

So these projects are large-scale reconfigurable robots --

إذن هذه المشاريع هي روبوتات قابلة لإعادة التشكيل على نطاق واسع --

8 ft., 12 ft. long proteins.

بروتينات بطول 8 أقدام و12 قدما.

They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.

مضمنة لأجهزة ومجسات كهربائية وميكانيكية.

You decode what you want to fold up into,

نقوم بفك تشفير ما نريدها أن تنكمش إليه،

into a sequence of angles --

إلى متسلسلة من الزوايا --

so negative 120, negative 120, 0, 0,

إذن سالب 120، سالب 120، 0، 0

120, negative 120 -- something like that;

120، سالب 120 -- شيء من هذا القبيل؛

so a sequence of angles, or turns,

إذن متسلسلة من الزوايا أو الدورانات،

and you send that sequence through the string.

وترسل تلك المتسلسلة عن طريق السلسلة.

Each unit takes its message -- so negative 120 --

كل وحدة تأخذ رسالتها -- إذن سالب 120.

it rotates to that, checks if it got there

تدور بما يوافق ذلك، تتحقق مما إذا وصلت هناك

and then passes it to its neighbor.

ومن ثم تمررها إلى جارتها.

So these are the brilliant scientists,

كذلك هؤلاء هم العلماء المتألقون،

engineers, designers that worked on this project.

المهندسون والمصممون الذين اشتغلوا على هذا المشروع.

And I think it really brings to light:

وأظن أنه يسلط الضوء فعلا على السؤال:

Is this really scalable?

هل هذا حقا قابل للقياس؟

I mean, thousands of dollars, lots of man hours

أقصد، الآلاف من الدولارات والكثير من ساعات العمل

made to make this eight-foot robot.

صرفت لإنتاج هذا الروبوت بثمانية أقدام.

Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?

هل نستطيع حقا أن نوسع نطاق هذا؟ هل نستطيع حقا تضمين روبوتات في كل جزء؟

The next one questions that

التالي يطرح التسأول اعلاه

and looks at passive nature,

وينظر إلى الطبيعة السلبية،

or passively trying to have reconfiguration programmability.

أو يحاول سالبا التوفر على برمجية إعادة تشكيل.

But it goes a step further,

لكنه يذهب خطوة نحو الأمام،

and it tries to have actual computation.

ويحاول التوفر على حوسبة فعلية.

It basically embeds the most fundamental building block of computing,

تقوم أساسا بتضمين لبنة البناء الأساسية في الحوسبة،

the digital logic gate,

البوابة المنطقية الرقمية،

directly into your parts.

مباشرة في الأجزاء.

So this is a NAND gate.

إذن هذه بوابة NAND.

You have one tetrahedron which is the gate

لدينا رباعي سطوح والذي هو البوابة

that's going to do your computing,

والذي سيقوم بإجراء الحوسبة،

and you have two input tetrahedrons.

ولدينا رباعيا سطوح مدخلين.

One of them is the input from the user, as you're building your bricks.

أحدهما هو المدخل من المستخدم، ونحن نقوم ببناء اللبنات.

The other one is from the previous brick that was placed.

والآخر من اللبنة السابقة التي وضعت.

And then it gives you an output in 3D space.

ومن ثم تعطي ناتجا في الفضاء الثلاثي الأبعاد.

So what this means

وبالتالي ما يعنيه هذا

is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.

هو أنه بإمكان المستخدم أن يبدأ في توصيل ما يريد من اللبنات القيام به.

It computes on what it was doing before

يقوم بحساب ما كانت تقوم به سابقا

and what you said you wanted it to do.

وما قلت أنك تريدها القيام به.

And now it starts moving in three-dimensional space --

والآن يبدأ في التحرك في الفضاء الثلاثي الأبعاد --

so up or down.

هكذا صعودا أو هبوطا.

So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.

إذن في الجهة اليسرى، مدخلة [1,1] تساوي ناتج 0، والذي يذهب للأسفل.

On the right-hand side,

في الجهة اليمنى،

[0,0] input is a 1 output, which goes up.

مدخلة [0,0] هي ناتج 1، والذي يذهب للأعلى.

And so what that really means

وهكذا ما يعنيه هذا حقا

is that our structures now contain the blueprints

هو أن بنياتنا الآن تتوفر على مخططات

of what we want to build.

ما نريد بناءه.

So they have all of the information embedded in them of what was constructed.

وبالتالي تكون كل المعلومات حول ما تم بناءه مضمنة فيها.

So that means that we can have some form of self-replication.

ويعني ذلك أنه يمكننا الحصول على نوع من التكرار الذاتي.

In this case I call it self-guided replication,

في هذه الحالة أسميه التكرار الموجه الذاتي،

because your structure contains the exact blueprints.

لأن البنيات تتوفر على المخططات الدقيقة.

If you have errors, you can replace a part.

إن كان لديك أخطاء، يمكنك تعويض جزء.

All the local information is embedded to tell you how to fix it.

كل المعلومات المحلية مضمنة لتخبرك كيف تصلحه.

So you could have something that climbs along and reads it

وبالتالي يمكنك أن تتوفر على شيء يقوم بالتسلق ويقرأه

and can output at one to one.

ويمكنه أن ينتج واحدا إلى واحد.

It's directly embedded; there's no external instructions.

إنها مضمنة مباشرة؛ ليست هناك تعليمات خارجية.

So the last project I'll show is called Biased Chains,

أيضا آخر مشروع سأريكم إياه يدعى السلاسل المتحيزة،

and it's probably the most exciting example that we have right now

وهو على الأرجح أكثر مثال مثير لما نتوفر عليه حاليا

of passive self-assembly systems.

من الأنظمة الذاتية التجميع غير الفعالة.

So it takes the reconfigurability

وبالتالي يأخذ قابلية إعادة التشكيل

and programmability

والقابلية البرمجية

and makes it a completely passive system.

ويجعلها نظاما خامل تماما.

So basically you have a chain of elements.

وهكذا لدينا أساسا سلسلة من العناصر.

Each element is completely identical,

كل عنصر متطابق تماما،

and they're biased.

وهي منحازة.

So each chain, or each element, wants to turn right or left.

إذن كل سلسلة، أو كل عنصر، يريد الدوران يمينا أو يسارا.

So as you assemble the chain, you're basically programming it.

وبالتالي أثناء تجميع السلسلة، أنت تقوم أساسا ببرمجتها.

You're telling each unit if it should turn right or left.

تخبر كل وحدة ما إذا كان عليها الدوران يمينا أو يسارا.

So when you shake the chain,

وهكذا حين تهز السلسلة،

it then folds up

تنطوي آنذاك

into any configuration that you've programmed in --

إلى أي ترتيب برمجتها عليه --

so in this case, a spiral,

وبالتالي في هذه الحالة، لولب،

or in this case,

أو في هذه الحالة،

two cubes next to each other.

مكعبان بجانب بعضهما البعض.

So you can basically program

وهكذا يمكنك أساسا برمجة

any three-dimensional shape --

أي شكل ثلاثي الأبعاد --

or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.

أو أحادي الأبعاد أو ثنائي الأبعاد -- في هذه السلسلة بطريقة خاملة تماما.

So what does this tell us about the future?

وبالتالي ما الذي يخبرنا هذا حول المستقبل؟

I think that it's telling us

أعتقد أنه يخبرنا

that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair

أن هناك إمكانيات جديدة للتجميع الذاتي والتكرار والإصلاح

in our physical structures, our buildings, machines.

في بنياتنا المادية ومبانينا وآلاتنا.

There's new programmability in these parts.

هناك قابلية برمجية جديدة في هذه الأجزاء.

And from that you have new possibilities for computing.

ومن ذلك لدينا إمكانيات جديدة في الحوسبة.

We'll have spatial computing.

سيكون لدينا حاسوب فضائي.

Imagine if our buildings, our bridges, machines,

تخيلوا إن كانت بناياتنا وجسورنا وآلاتنا

all of our bricks could actually compute.

وكل أطوابنا قادرة على الحساب.

That's amazing parallel and distributed computing power,

تلك قدرة حسابية رائعة ومتوازية وموزعة،

new design possibilities.

إمكانيات تصميم جديدة.

So it's exciting potential for this.

وبالتالي إمكانيات مثيرة لهذا.

So I think these projects I've showed here

إذن أعتقد أن هذه المشاريع التي أريتكم

are just a tiny step towards this future,

هي فقط خطوات بسيطة نحو هذا المستقبل،

if we implement these new technologies

إن قمنا بإنجاز هذه التكنولوجيات

for a new self-assembling world.

من أجل عالم جديد ذاتي التجميع.

Thank you.

شكرا لكم.

(Applause)

(تصفيق)