Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Skylar Tibbits: Können wir Dinge erschaffen, die sich selbst herstellen?

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2011-09-01 ・ TED


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Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Skylar Tibbits: Können wir Dinge erschaffen, die sich selbst herstellen?

75,686 views ・ 2011-09-01

TED


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Übersetzung: Jessica K. Lektorat: Karin Friedli
00:15
Today I'd like to show you
0
15260
2000
Ich möchte Ihnen heute zeigen,
00:17
the future of the way we make things.
1
17260
2000
wie wir in Zukunft Dinge herstellen werden.
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
19260
2000
Ich glaube, dass unsere Gebäude und Maschinen
00:21
will be self-assembling,
3
21260
2000
sich bald selbst zusammenbauen,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
23260
2000
vervielfältigen und reparieren werden.
00:25
So I'm going to show you
5
25260
2000
Ich werde Ihnen zeigen,
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
27260
2000
was ich für die heutigen Produktionsmethoden halte,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
29260
3000
und diese dann mit einigen natürlichen Systemen vergleichen.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
32260
3000
In der gegenwärtigen Fertigungsindustrie haben wir Wolkenkratzer –
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
35260
2000
zweieinhalb Jahre [Bauzeit],
00:37
500,000 to a million parts,
10
37260
2000
eine halbe bis eine Million Teile,
00:39
fairly complex,
11
39260
2000
ziemlich komplex,
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new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
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41260
3000
neue und aufregende Technologien aus Stahl, Beton, Glas.
00:44
We have exciting machines
13
44260
2000
Wir haben aufregende Maschinen,
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that can take us into space --
14
46260
2000
die uns in den Weltraum bringen –
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
48260
3000
fünf Jahre [Bauzeit], zweieinhalb Millionen Teile.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
51260
3000
Wenn man auf der anderen Seite natürliche Systeme betrachtet,
00:54
we have proteins
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54260
2000
findet man Proteine,
00:56
that have two million types,
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56260
2000
die zwei Millionen Typen besitzen
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
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58260
2000
und sich in zehn Mikrosekunden falten können,
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
60260
2000
oder DNA mit drei Milliarden Basenpaaren,
01:02
we can replicate in roughly an hour.
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62260
3000
die sich in etwa einer Stunde kopieren lassen.
01:05
So there's all of this complexity
22
65260
2000
Da gibt es also diese ganze Komplexität
01:07
in our natural systems,
23
67260
2000
in unseren natürlichen Systemen,
01:09
but they're extremely efficient,
24
69260
2000
aber sie sind extrem effizient,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
71260
2000
viel effizienter als alles, was wir herstellen können,
01:13
far more complex than anything we can build.
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73260
2000
weit komplexer als alles, was wir bauen können.
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
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75260
2000
Sie sind viel energieeffizienter.
01:17
They hardly ever make mistakes.
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77260
3000
Sie machen fast nie Fehler.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
80260
2000
Und sie sind langlebig, da sie sich selbst reparieren können.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
82260
3000
Es gibt bei natürlichen Systemen also viel Interessantes zu entdecken.
01:25
And if we can translate that
31
85260
2000
Und wenn wir es schaffen,
01:27
into our built environment,
32
87260
2000
das in unsere gebaute Umgebung einfließen zu lassen,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
89260
2000
dann haben wir ein aufregendes Potential für neue Bauweisen.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
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91260
3000
Und ich glaube, dass der Schlüssel in Selbstmontage besteht.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
94260
3000
Wenn wir Selbstmontage in unserer physischen Umwelt nutzen wollen,
01:37
I think there's four key factors.
36
97260
2000
gibt es meiner Meinung nach vier zentrale Faktoren.
01:39
The first is that we need to decode
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99260
2000
Der erste ist, das wir die ganze Komplexität
01:41
all of the complexity of what we want to build --
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101260
2000
der Dinge, die wir bauen wollen, entschlüsseln müssen –
01:43
so our buildings and machines.
39
103260
2000
also unsere Gebäude und Maschinen.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
105260
2000
Und wir müssen das in einfache Sequenzen übersetzen –
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
107260
2000
quasi die DNA davon, wie unsere Gebäude funktionieren.
01:49
Then we need programmable parts
42
109260
2000
Dann brauchen wir programmierbare Teile,
01:51
that can take that sequence
43
111260
2000
die diese Sequenz heranziehen
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
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113260
3000
und zum Zusammenfalten oder Rekonfigurieren verwenden können.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
116260
3000
Wir brauchen Aktivierungsenergie, damit unsere Teile
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
119260
3000
aus dem Programm hochklappen können.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
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122260
2000
Und wir brauchen eine Art Redundanz zur Fehlerkorrektur,
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
124260
3000
damit auch wirklich das entsteht, was wir bauen wollen.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
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127260
2000
Ich zeige Ihnen einige Projekte, an denen
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
129260
2000
meine Kollegen und ich am MIT arbeiten,
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
131260
2000
damit Selbstmontage in Zukunft realisiert werden kann.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
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133260
3000
Die ersten beiden sind MacroBot und DeciBot.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
136260
4000
Diese Projekte sind großangelegte, rekonfigurierbare Roboter –
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
140260
3000
zweieinhalb bis vier Meter lange Proteine.
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
143260
3000
Sie sind mit elektromechanischen Geräten ausgestattet, Sensoren.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
146260
2000
Man dekodiert das, was man zusammenfalten will,
02:28
into a sequence of angles --
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148260
2000
in eine Sequenz von Winkeln –
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
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150260
2000
also minus 120, minus 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
152260
3000
120, minus 120 – etwas in der Art;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
155260
2000
eine Sequenz von Winkeln, oder Drehungen,
02:37
and you send that sequence through the string.
61
157260
3000
und man sendet diese Sequenz durch die Kette.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
160260
3000
Jede Einheit greift ihre Nachricht auf – also minus 120 –
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
163260
2000
sie rotiert entsprechend, prüft, ob sie angekommen ist,
02:45
and then passes it to its neighbor.
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165260
3000
und leitet sie an die benachbarte Einheit weiter.
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
168260
2000
Dies hier sind die brillanten Wissenschaftler,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
170260
2000
Ingenieure und Designer, die an diesem Projekt gearbeitet haben.
02:52
And I think it really brings to light:
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172260
2000
Und ich denke, es macht eines wirklich klar:
02:54
Is this really scalable?
68
174260
2000
Ist dies wirklich skalierbar?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
176260
2000
Ich meine, Tausende von Dollar, viele Arbeitsstunden,
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
178260
3000
um diesen zweieinhalb Meter hohen Roboter zu schaffen.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
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181260
3000
Können wir das wirklich hochskalieren? Können wir Robotik wirklich in jedes Teil einbetten?
03:04
The next one questions that
72
184260
2000
Das nächste Projekt stellt das in Frage
03:06
and looks at passive nature,
73
186260
2000
und betrachtet die passive Natur
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
188260
3000
oder den passiven Versuch, Rekonfiguration programmierbar zu machen.
03:11
But it goes a step further,
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191260
2000
Aber es geht einen Schritt weiter
03:13
and it tries to have actual computation.
76
193260
2000
und versucht, tatsächliche Berechnungen möglich zu machen.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
195260
2000
Es integriert im Grunde den fundamentalsten Bestandteil von EDV,
03:17
the digital logic gate,
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197260
2000
das digitale Logikgatter,
03:19
directly into your parts.
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199260
2000
direkt in die Teile.
03:21
So this is a NAND gate.
80
201260
2000
Dies ist ein NAND-Gatter.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
203260
2000
Man hat ein Tetraeder, welches das Gatter darstellt,
03:25
that's going to do your computing,
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205260
2000
das die Berechnungen durchführen wird,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
207260
2000
und man hat zwei Input-Tetraeder.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
209260
3000
Eines stellt die Eingabe des Benutzers dar, während man die Bausteine herstellt.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
212260
3000
Das andere stammt von dem vorangegangenen Bauteil, das angeordnet wurde.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
215260
3000
Und dann liefert es einen Output im dreidimensionalen Raum.
03:38
So what this means
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218260
2000
Das bedeutet,
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
220260
3000
dass der Benutzer eingeben kann, was die Bauteile tun sollen.
03:43
It computes on what it was doing before
89
223260
2000
Es führt Berechnungen durch auf Grundlage dessen, was es vorher getan hat,
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
225260
2000
und was der Benutzer von ihm verlangt.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
227260
2000
Und nun beginnt es, sich im dreidimensionalen Raum zu bewegen –
03:49
so up or down.
92
229260
2000
hoch und runter.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
231260
3000
Auf der linken Seite entspricht der Input [1,1] dem Output 0, der hinunter geht.
03:54
On the right-hand side,
94
234260
2000
Auf der rechten Seite
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
236260
3000
entspricht der Input [0,0] dem Output 1, der hoch geht.
03:59
And so what that really means
96
239260
2000
Was das wirklich bedeutet, ist,
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
241260
2000
dass unsere Strukturen nun die Pläne dessen enthalten,
04:03
of what we want to build.
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243260
2000
was wir bauen wollen.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
245260
3000
Sie besitzen also sämtliche Informationen darüber, was gebaut worden ist.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
248260
3000
Das bedeutet, wir können eine Form von Selbstreplikation erreichen.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
251260
3000
In diesem Fall nenne ich es selbstgeleitete Replikation,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
254260
2000
weil die Struktur die genauen Baupläne enthält.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
256260
2000
Tauchen Fehler auf, kann man einen Teil austauschen.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
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258260
3000
Die ganzen lokalen Informationen sind integriert, um zu zeigen, wie man sie beheben kann.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
261260
2000
Man könnte also etwas haben, das mitklettert und abliest
04:23
and can output at one to one.
106
263260
2000
und einen Output von eins zu eins liefert.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
265260
2000
Es ist direkt integriert; es gibt keine Anweisungen von außen.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
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267260
3000
Das letzte Projekt, was ich zeigen werde, nennt sich Biased Chains,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
270260
3000
und es stellt das wohl aufregendste Beispiel selbstmontierender Systeme dar,
04:33
of passive self-assembly systems.
110
273260
2000
das wir im Moment haben.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
275260
2000
Es greift die Fähigkeit zur Rekonfiguration
04:37
and programmability
112
277260
2000
und zur Programmierung auf
04:39
and makes it a completely passive system.
113
279260
3000
und schafft ein komplett passives System.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
283260
2000
Im Grunde hat man eine Kette von Elementen.
04:45
Each element is completely identical,
115
285260
2000
Jedes Element ist vollkommen identisch
04:47
and they're biased.
116
287260
2000
und sie sind polarisiert.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
289260
3000
Jede Kette, oder jedes Element, will sich nach rechts oder nach links drehen.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
292260
3000
Während man also die Kette zusammensetzt, programmiert man sie im Grunde.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
295260
3000
Man sagt jeder Einheit, ob sie sich nach rechts oder nach links drehen soll.
04:58
So when you shake the chain,
120
298260
3000
Wenn man die Kette schüttelt,
05:01
it then folds up
121
301260
2000
faltet sie sich zusammen
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
303260
3000
zu einer Konfiguration, die man einprogrammiert hat –
05:06
so in this case, a spiral,
123
306260
2000
in diesem Fall eine Spirale
05:08
or in this case,
124
308260
3000
oder in diesem Fall
05:11
two cubes next to each other.
125
311260
3000
zwei nebeneinander liegende Quadrate.
05:14
So you can basically program
126
314260
2000
Man kann also im Grund jede mögliche
05:16
any three-dimensional shape --
127
316260
2000
dreidimensionale Form –
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
318260
3000
oder eindimensional, zweidimensional – völlig passiv in diese Kette einprogrammieren.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
321260
2000
Was sagt uns das über die Zukunft?
05:23
I think that it's telling us
130
323260
2000
Ich denke, dass es uns sagt,
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
325260
3000
dass es Möglichkeiten der Selbstmontage, Replikation und Reparatur
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
328260
3000
in unseren physischen Strukturen, unseren Gebäuden und Maschinen gibt.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
331260
2000
Es gibt neue Möglichkeiten zur Programmierung in diesen Teilen.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
333260
2000
Und daraus entstehen neue Möglichkeiten für die EDV.
05:35
We'll have spatial computing.
135
335260
2000
Wir werden räumliches Programmieren haben.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
337260
2000
Stellen Sie sich vor, unsere Gebäude, Brücken, Maschinen,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
339260
2000
all unsere Bauteile könnten Berechnungen durchführen.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
341260
2000
Das würde parallele und verteilte Rechenleistung,
05:43
new design possibilities.
139
343260
2000
neue Designmöglichkeiten bedeuten.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
345260
2000
Es gibt also ein aufregendes Potential dafür.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
347260
2000
Ich denke, dass diese Projekte, die ich hier gezeigt habe,
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
349260
2000
nur ein winziger Schritt in Richtung dieser Zukunft sind,
05:51
if we implement these new technologies
143
351260
2000
wenn wir diese neuen Technologien
05:53
for a new self-assembling world.
144
353260
2000
für eine neue, sich selbst erschaffende Welt implementieren.
05:55
Thank you.
145
355260
2000
Vielen Dank.
05:57
(Applause)
146
357260
2000
(Applaus)
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