Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Překladatel: Filip Konig Korektor: Jan Kadlec

Today I'd like to show you

Dnes bych vám rád ukázal

the future of the way we make things.

budoucnost toho, jak se tvoří věci.

I believe that soon our buildings and machines

Věřím, že brzy se budou budovy a stroje

will be self-assembling,

vytvářet, množit

replicating and repairing themselves.

a opravovat samy.

So I'm going to show you

Ukáži vám,

what I believe is the current state of manufacturing,

jak dnes vypadá průmyslová výroba,

and then compare that to some natural systems.

a poté ji porovnám s přírodními systémy.

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

Dnes máme mrakodrapy --

two and a half years [of assembly time],

dva a půl roku,

500,000 to a million parts,

500 000 až milion součástek,

fairly complex,

dosti složité,

new, exciting technologies in steel, concrete, glass.

máme zajímavé nové technologie zpracování oceli, betonu a skla.

We have exciting machines

Máme velice zajímavé stroje,

that can take us into space --

které nás dostanou do vesmíru --

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

5 let, 2,5 milionu součástek.

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

Na druhou stranu, když se podíváme na přírodní systémy,

we have proteins

máme proteiny,

that have two million types,

kterých jsou 2 milionů typů

can fold in 10,000 nanoseconds,

a rozmnoží se za 10 000 nanosekund.

or DNA with three billion base pairs

Dále tu je DNA s 3 miliardami párů bází,

we can replicate in roughly an hour.

které se zdvojnásobí za přibližně hodinu.

So there's all of this complexity

Přírodní systémy jsou tedy

in our natural systems,

velice složité,

but they're extremely efficient,

ale zároveň vysoce účinné,

far more efficient than anything we can build,

mnohem účinnější

far more complex than anything we can build.

a mnohem složitější než cokoliv, co jsme schopni postavit.

They're far more efficient in terms of energy.

Jsou mnohem účinnější energeticky.

They hardly ever make mistakes.

Málokdy chybují.

And they can repair themselves for longevity.

A účinně se spravují po dlouhou dobu.

So there's something super interesting about natural systems.

Přírodní systémy jsou tedy velice zajímavé.

And if we can translate that

A pokud bychom byli schopni si z nich vzít to nejlepší

into our built environment,

a použít to v našem světě,

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

pak pro nás skrývají obrovský potenciál ve způsobu, jakým tvoříme věci.

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

A to si myslím, že je klíčem k sebekonstrukci.

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

Pokud tedy chceme využít sebekonstrukce v našem fyzickém prostředí,

I think there's four key factors.

musíme počítat se 4 klíčovými faktory.

The first is that we need to decode

Zaprvé potřebujeme rozluštit

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

komplexitu toho, co chceme vytvořit --

so our buildings and machines.

budovy a stroje.

And we need to decode that into simple sequences --

A potřebujeme je rozdělit do jednoduchých částí --

basically the DNA of how our buildings work.

v podstatě DNA toho, jak budovy fungují.

Then we need programmable parts

Dále potřebujeme programovatelné součástky,

that can take that sequence

které mohou použít ony části

and use that to fold up, or reconfigure.

k vytvoření něčeho nového nebo k přeměně.

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

Potřebujeme energii, která nám dovolí vše aktivovat

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

a dovolí sestavení podle programu.

And we need some type of error correction redundancy

A nakonec potřebujeme něco, co se bude zabývat chybami,

to guarantee that we have successfully built what we want.

abychom se ujistili, že se tvoří to, co chceme.

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

Nyní vám ukáži několik projektů,

that my colleagues and I at MIT are working on

na kterých se svými kolegy z MIT pracuji

to achieve this self-assembling future.

v rámci sebekonstrukce.

The first two are the MacroBot and DeciBot.

První dva projekty jsou MacroBot a DeciBot.

So these projects are large-scale reconfigurable robots --

Jsou to velcí programovatelní roboti --

8 ft., 12 ft. long proteins.

250 až 350 cm dlouhé proteiny.

They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.

Je v nich zabudovaná elektronika, senzory.

You decode what you want to fold up into,

Vy naprogramujete, do čeho chcete aby se seskládali,

into a sequence of angles --

do řady úhlů --

so negative 120, negative 120, 0, 0,

takže -120°, -120°, 0, 0,

120, negative 120 -- something like that;

120°, -120° -- něco podobného.

so a sequence of angles, or turns,

Tedy řadu úhlů či záhybů.

and you send that sequence through the string.

Tu pošlete celým řetězcem.

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

Každá jednotka obdrží svou informaci -- tedy -120°.

it rotates to that, checks if it got there

Jednotka se podle toho otočí a zkontroluje pozici

and then passes it to its neighbor.

a poté pošle informace dál.

So these are the brilliant scientists,

Na tomto projektu pracovali špičkoví

engineers, designers that worked on this project.

vědci, inženýři a projektanti.

And I think it really brings to light:

A myslím, že nás to nutí se ptát:

Is this really scalable?

Je to realizovatelné?

I mean, thousands of dollars, lots of man hours

Myslím tím, tisíce dolarů, mnoho hodin práce

made to make this eight-foot robot.

vedlo k vytvoření tohoto 250 cm velkého robota.

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

Jsme schopni to přenést na větší věci? Můžeme zakomponovat robotiku do každé součástky?

The next one questions that

Další věcí je

and looks at passive nature,

pasivní charakter,

or passively trying to have reconfiguration programmability.

neboli pokus o programovatelnost rekonfigurace.

But it goes a step further,

Ale jde to ještě dál

and it tries to have actual computation.

a jsou zde pokusy o počty.

It basically embeds the most fundamental building block of computing,

V podstatě to zahrnuje nejzákladnější pilíř programování,

the digital logic gate,

digitální logický člen,

directly into your parts.

přímo do součástek.

So this is a NAND gate.

Toto je tedy NAND logický člen.

You have one tetrahedron which is the gate

Tento čtyřstěn je logickým členem,

that's going to do your computing,

který provádí výpočty,

and you have two input tetrahedrons.

a vy máte dva čtyřstěny jako vstupní zdroje.

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

Jeden z nich představuje vstup od uživatele, když jej skládáte.

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

Druhý je předchozí díl, který jste zasadili.

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

Výstup máte ve 3D.

So what this means

To znamená,

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

že uživatel může naprogramovat, co chce, aby se ze součástek utvořilo.

It computes on what it was doing before

Výpočty jsou založeny na minulých procesech

and what you said you wanted it to do.

a na tom, co chcete, aby vzniklo.

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

A poté se to začne pohybovat ve třech dimenzích --

so up or down.

nahoru a dolů.

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

Takže nalevo -- vstup [1,1] znamená výstup 0, tedy dolů.

On the right-hand side,

Napravo --

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

vstup [0,0] je výstup 1, takže nahoru.

And so what that really means

To znamená,

is that our structures now contain the blueprints

že tyto konstrukce nyní obsahují plány toho,

of what we want to build.

co má být postaveno.

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

Takže obsahují informaci o tom, co bylo postaveno.

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

To umožní autonomní replikaci.

In this case I call it self-guided replication,

V tomto případě tomu říkám autonomně řízená duplikace,

because your structure contains the exact blueprints.

protože konstrukce samotná obsahuje přesné plány.

If you have errors, you can replace a part.

Když dojde k chybě, část vyměníte.

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

Všechny informace o tom, jak chybu opravit, jsou zahrnuty.

So you could have something that climbs along and reads it

Takže byste mohli mít něco, co v průběhu čte

and can output at one to one.

a přímo tvoří výstup.

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

Vše je uvnitř, nejsou zde externí pokyny.

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

Poslední projekt, který vám ukážu, je Biased Chains.

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

Je to asi to nejvíce strhující, co zatím

of passive self-assembly systems.

v oblasti sebekonstrukce existuje.

So it takes the reconfigurability

Využívá to rekonfigurace

and programmability

a programovatelnosti

and makes it a completely passive system.

a tvoří to zcela pasivní systém.

So basically you have a chain of elements.

Takže máte řetězec prvků.

Each element is completely identical,

Prvky jsou stejné

and they're biased.

a závislé.

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

Každý řetězec, nebo každý prvek, se chce otočit buď doleva nebo doprava.

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

Vy tedy utvoříte řetězec, vlastně ho naprogramujete.

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

Každému prvku řeknete, jak se má natočit.

So when you shake the chain,

Když řetězcem trhnete,

it then folds up

uspořádá se

into any configuration that you've programmed in --

do podoby, kterou jste předprogramovali --

so in this case, a spiral,

v tomto případě do spirály

or in this case,

nebo v tomto případě

two cubes next to each other.

do dvou krychlí vedle sebe.

So you can basically program

Můžete tedy naprogramovat

any three-dimensional shape --

libovolný trojrozměrný tvar --

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

jednorozměrný či dvourozměrný -- to vše pasivně.

So what does this tell us about the future?

Takže co nám toto vše napovídá o budoucnosti?

I think that it's telling us

Myslím, že nám to naznačuje,

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

že zde jsou nové možnosti sebekonstrukce, replikace a oprav

in our physical structures, our buildings, machines.

v budovách, strojích a dalších konstrukcích.

There's new programmability in these parts.

Jedná se o nový typ programovatelnosti.

And from that you have new possibilities for computing.

Z toho jsou odvozeny nové možnosti pro počítače.

We'll have spatial computing.

Bude existovat prostorové programování.

Imagine if our buildings, our bridges, machines,

Představte si, že by budovy, mosty, stroje

all of our bricks could actually compute.

a všechny jejich součásti mohly samostatně pracovat.

That's amazing parallel and distributed computing power,

Je to úžasná paralelní distribuovaná výpočetní síla.

new design possibilities.

Tolik nových možností.

So it's exciting potential for this.

Má to úžasný potenciál.

So I think these projects I've showed here

To, co jsem vám ukázal,

are just a tiny step towards this future,

jsou pouze malé krůčky vstříc této budoucnosti,

if we implement these new technologies

pokud zavedeme tyto nové technologie

for a new self-assembling world.

světa sebekonstrukce.

Thank you.

Děkuji.

(Applause)

(Potlesk)