Saul Griffith: Hardware solutions to everyday problems

Saul Griffith en inventos cotidianos

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TED


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Traductor: Fernando Páez Revisor: Jesús Calleja
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So anyway, who am I?
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Entonces, ¿quién son yo?
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I usually say to people, when they say, "What do you do?"
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Generalmente contesto a la gente, cuando me preguntan, "Qué es lo que haces?
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I say, "I do hardware,"
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Digo, "Hago hardware,"
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because it sort of conveniently encompasses everything I do.
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porque digamos que convenientemente abarca todo lo que hago.
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And I recently said that to a venture capitalist casually at some
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Y recientemente dije eso a un inversionista de riesgo en un
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Valley event, to which he replied, "How quaint."
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evento en el Valle, y respondió, "Qué pintoresco."
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(Laughter)
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(Risas)
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And I sort of really was dumbstruck.
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Y realmente estaba asombrado.
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And I really should have said something smart.
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Y yo debí haber dicho algo inteligente.
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And now I've had a little bit of time to think about it,
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Y ahora que he tenido algo de tiempo para pensarlo,
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I would have said, "Well, you know,
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Hubiera dicho, "Bueno, sabes,
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if we look at the next 100 years
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si miramos los siguientes cien años
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and we've seen all these problems in the last few days,
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y hemos visto todos estos problemas de los últimos días,
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most of the big issues -- clean water, clean energy --
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la mayoría de los grandes retos -- agua limpia, energía limpia --
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and they're interchangeable in some respects --
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y son intercambiables en algunos aspectos --
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and cleaner, more functional materials --
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y materiales más limpios y funcionales --
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they all look to me to be hardware problems.
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todos para mi parecen ser problemas de "hardware".
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This doesn't mean we should ignore software,
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Esto no quiere decir que debemos ignorar al "software",
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or information, or computation."
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o a la información, o a la computación.
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And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
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Y esto es, de hecho, lo que voy a tratar de contarles.
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So, this talk is going to be about how do we make things
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Entonces, esta plática va a ser sobre cómo hacemos las cosas
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and what are the new ways that we're going to make things in the future.
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y de cómo van las nuevas maneras en las que haremos las cosas en el futuro.
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Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
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Ahora, TED te envía mucho correo basura si eres un conferencista
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about "do this, do that" and you fill out all these forms,
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de "haz esto, haz lo otro" y lléname todos estos formularios,
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and you don't actually know how they're going to describe you,
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y nunca sabes realmente cómo te van a describir,
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and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
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me llego a mi escritorio que me iban a presentar como un futurista.
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And I've always been nervous about the term "futurist,"
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Siempre me ha puesto nervioso el término futurista,
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because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
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porque está destinado al fracaso porque realmente no puedes predecirlo.
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And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
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y me estaba riendo de esto con unos colegas muy inteligentes que tengo,
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and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
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4000
y dije, "saben, si tuvieran que hablar sobre el futuro, ¿qué es?"
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And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
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y George Homsey, un gran tipo, dijo, "Ah, el futuro es increíble.
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It is so much stranger than you think.
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Es mucho mas extraño de lo que piensas.
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We're going to reprogram the bacteria in your gut,
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Vamos a reprogramas las bacterias en tu estomago,
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and we're going to make your poo smell like peppermint."
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y vamos a hacer que tus desechos huelan a hierba buena
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(Laughter)
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(Risas)
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So, you may think that's sort of really crazy,
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Pues, pueden pensar que esto es una locura,
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but there are some pretty amazing things that are happening
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pero hay algunas cosas muy asombrosas que están pasando
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that make this possible.
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que hacen esto posible
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So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
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Bueno, esto no es mi trabajo, pero es el trabajo de unos buenos amigo en el MIT.
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This is called the registry of standard biological parts.
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Esto se llama el registro de partes biológicas estándar.
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This is headed by Drew Endy and Tom Knight
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136000
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Está liderado por Drew Endy y Tom Knight
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and a few other very, very bright individuals.
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3000
y otras personas muy, muy listas.
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Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
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Básicamente, lo que están haciendo es viendo la biología como un sistema programable.
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Literally, think of proteins as subroutines
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Literalmente, piensen en las proteínas como subrutinas
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that you can string together to execute a program.
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que pueden enlazar para ejecutar un programa.
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Now, this is actually becoming such an interesting idea.
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Ahora, esto se está tornando en una idea interesante.
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This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
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Éste es un diagrama de estados. Es una computadora extremadamente sencilla.
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This one is a two-bit counter.
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Éste es un contador de dos "bits"
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So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
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6000
Eso es esencialmente el computo equivalente de dos contactos de luz.
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And this is being built by a group of students at Zurich
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Y esto esta siendo construido por un grupo de estudiantes en Zurich
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for a design competition in biology.
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para un concurso de diseño en biología.
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And from the results of the same competition last year,
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Y de los resultados de la misma competencia el año pasado,
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a University of Texas team of students programmed bacteria
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un equipo de estudiantes de la Universidad de Texas programó bacterias
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so that they can detect light and switch on and off.
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para que pudieran detectar luz y se cambiaran encendido y apagado.
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So this is interesting in the sense that you can now
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Esto es interesante en el sentido que ahora se puede
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do "if-then-for" statements in materials, in structure.
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hacer enunciados "si por lo tanto" en materiales, en la estructura.
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This is a pretty interesting trend,
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Esto es una tendencia bastante interesante,
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because we used to live in a world where everyone's said glibly,
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Porque vivíamos en un mundo donde todos decían fácilmente,
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"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
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forma sigue a la función, pero creo que he crecido en un mundo
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-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
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-- escucharon a Neil Gershenfeld ayer,
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I was in a lab associated with his -- where it's really a world
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Yo estaba en un laboratorio asociado con el suyo -- donde es realmente un mundo
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where information defines form and function.
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donde la información define a la forma y la función.
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I spent six years thinking about that,
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207000
4000
He pasado seis años pensando sobre eso,
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but to show you the power of art over science --
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211000
2000
pero para demostrar el poder del arte sobre la ciencia --
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this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
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éste es precisamente uno de los dibujos que escribo. Se llaman "Cómo-dibujos"
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I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
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216000
2000
Trabajo con un dibujante extraordinario llamando Nick Dragotta.
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Took me six years at MIT,
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218000
2000
Me tomó seis años en el MIT,
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and about that many pages to describe what I was doing,
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y como así de tantas páginas para describir qué es lo que estaba haciendo,
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and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
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5000
y a él le tomo una hoja. Y ésta es nuestra musa Tucker.
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He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
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Él es un niño muy interesante --- y su hermana, Celine--
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and what he's doing here
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231000
2000
y lo que está haciendo aquí
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is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
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233000
4000
está observando los auto-ensambles de su tazón de cereal "Cheerios".
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And in fact you can program the self-assembly of things,
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y por cierto se pueden programar los auto-ensambles de cosas,
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so he starts chocolate-dipping edges,
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así que empieza con las orillas con chocolate,
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changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
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242000
2000
cambiando la hidrofobia y la hidrofilia.
04:04
In theory, if you program those sufficiently,
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244000
2000
En teoría, si programas estas cosas lo suficientemente,
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you should be able to do something pretty interesting
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246000
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deberías poder hacer algo muy interesante
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and make a very complex structure.
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248000
2000
y hacer estructuras muy complejas
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In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
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250000
5000
En este caso, ha hecho una auto-réplica de una estructura 3D compleja
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And that's what I thought about for a long time,
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3000
Y esto es lo que pensé por mucho tiempo,
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because this is how we currently make things.
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258000
2000
porque así es como actualmente hacemos cosas.
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This is a silicon wafer, and essentially
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260000
2000
Esto es una tabla de silicio, y esencialmente
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that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
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262000
4000
es solo un grupo de capas de dos dimensiones, de alguna manera apiladas
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The feature side is -- you know, people will say,
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266000
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Lo importante es -- saben, la gente dirá,
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[unclear] down around about 65 nanometers now.
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268000
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[confuso] abajo y aproximadamente 65 nanómetros ahora.
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On the right, that's a radiolara.
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2000
En la derecha, eso es una "radiolara".
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That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
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272000
3000
Esto es un organismo unicelular ubicuo en el océano
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And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
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275000
4000
y tiene características de aproximadamente 20 nanómetros,
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and it's a complex 3D structure.
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279000
2000
y estructura compleja en tres dimensiones
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We could do a lot more with computers and things generally
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281000
4000
Podríamos hacer mucho más con computadoras y cosas en general
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if we knew how to build things this way.
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285000
3000
si supiéramos cómo construir cosas de esta manera.
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The secret to biology is, it builds computation
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288000
3000
El secreto a la biología es, construye computación
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into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
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291000
3000
en la manera que hace las cosas. Entonces esta pequeña cosa, "polimerasa",
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is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
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294000
5000
es esencialmente una supercomputadora diseñada para replicar DNA.
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And the ribosome here is another little computer
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299000
3000
Y esta ribosoma, es otra pequeña computadora
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that helps in the translation of the proteins.
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302000
2000
que ayuda en la traducción de proteínas.
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I thought about this
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304000
1000
Pensé sobre esto
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in the sense that it's great to build in biological materials,
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305000
3000
en el sentido de que es grandioso construir sobre materiales biológicos,
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but can we do similar things?
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308000
2000
pero ¿podemos hacer cosas similares?
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Can we get self-replicating-type behavior?
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2000
¿Cómo podemos obtener un comportamiento auto replicable?
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Can we get complex 3D structure automatically assembling
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312000
4000
¿Podemos obtener complejas estructuras 3D que se ensamblan automáticamente
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in inorganic systems?
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316000
2000
en sistemas inorgánicos?
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Because there are some advantages to inorganic systems,
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318000
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Porque hay algunas ventajas en los sistemas inorgánicos,
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like higher speed semiconductors, etc.
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320000
2000
como semiconductores de mayor velocidad, etcétera.
05:22
So, this is some of my work
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322000
2000
Bueno, esto es algo de mi trabajo
05:24
on how do you do an autonomously self-replicating system.
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324000
6000
de cómo haces un sistema auto replicable autónomo.
05:30
And this is sort of Babbage's revenge.
106
330000
2000
Y esto es, podríamos decir que la revancha de Babbage.
05:32
These are little mechanical computers.
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332000
1000
Éstas son pequeñas computadoras mecánicas.
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These are five-state state machines.
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333000
3000
Éstas son máquinas de cinco estados.
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So, that's about three light switches lined up.
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336000
3000
Y, esto son tres interruptores alineados.
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In a neutral state, they won't bind at all.
110
339000
2000
En un estado neutral, no se unirían.
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Now, if I make a string of these, a bit string,
111
341000
4000
Ahora, si hacemos una línea de estos, una línea de bits,
05:45
they will be able to replicate.
112
345000
2000
podrán replicarse.
05:47
So we start with white, blue, blue, white.
113
347000
1000
Entonces comenzamos con blanco, azul, azul, blanco.
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That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
348000
6000
Eso codifica, eso ahora se copiará. De uno vienen dos,
05:54
and then from two comes three.
115
354000
2000
y de dos salen tres.
05:56
And so you've got this sort of replicating system.
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356000
4000
Y pues se obtiene un tipo de sistema de replicado.
06:00
It was work actually by Lionel Penrose,
117
360000
2000
Realmente fue trabajo de Lionel Penrose,
06:02
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
362000
3000
padre de Roger Penrose, el chavo de los mosaicos.
06:05
He did a lot of this work in the '60s,
119
365000
2000
Realizó mucho trabajo en los años sesenta,
06:07
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
367000
2000
y mucha de su teoría lógica quedo empolvada
06:09
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
369000
3000
y conforme avanzamos a la revolución digital de las computadores, está regresando.
06:12
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
372000
4000
Ahora voy mostrar el manos libre, autónomo auto replicación.
06:16
So we've tracked in the video the input string,
123
376000
2000
ahora hemos rastreado en el vídeo la línea de entrada,
06:18
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
378000
2000
que fue, verde, verde, amarillo, amarillo, verde.
06:20
We set them off on this air hockey table.
125
380000
4000
Los colocamos en una mesa de hockey de aire.
06:24
You know, high science uses air hockey tables --
126
384000
2000
Saben, la ciencia avanzada usa las mesas de hockey de aire --
06:26
(Laughter)
127
386000
1000
(Risas)
06:27
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
387000
2000
-- y si observan esto por suficiente tiempo se van a marear,
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but what you're actually seeing is copies of that original string
129
389000
3000
pero lo que realmente están viendo son copias de la línea original
06:32
emerging from the parts bin that you have here.
130
392000
3000
emergiendo de las partes que tenemos aquí.
06:35
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
395000
5000
Entonces tenemos líneas de bits que se están replicando autónomamente.
06:40
So, why would you want to replicate bit strings?
132
400000
3000
Pero, ¿por qué querríamos replicar líneas de bits?
06:43
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
403000
3000
Bueno, resulta que la biología tiene un muy interesante meme,
06:46
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
406000
3000
puedes tomar una línea, que sea conveniente de copiar,
06:49
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
409000
4000
y lo puedes desdoblar en estructuras en tres dimensiones arbitrarias.
06:53
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
413000
3000
Estaba tratando, saben, de tomar la versión de ingeniero:
06:56
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
416000
3000
¿Podemos construir sistemas mecánicos en materiales inorgánicos
06:59
that will do the same thing?
138
419000
1000
que hagan la misma cosa?
07:00
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
420000
5000
Lo que voy a mostrar aquí es que podemos hacer una figura en dos dimensiones --
07:05
the B -- assemble from a string of components
140
425000
4000
la B -- ensamblada de líneas de componentes
07:09
that follow extremely simple rules.
141
429000
2000
que siguen reglas extremadamente sencillas.
07:11
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
431000
3000
Y el punto de seguir reglas extremadamente sencillas ,
07:14
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
434000
3000
y el increíble estado simple de las máquinas en diseños previos,
07:17
was that you don't need digital logic to do computation.
144
437000
3000
fue que no necesitas lógica digital para hacer computación.
07:20
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
440000
4000
Y de esta manera puedes escalar cosas mucho mas pequeñas que microchips.
07:24
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
444000
4000
Entonces puedes literalmente usar estos pequeños componentes en un proceso de ensamblado.
07:28
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
448000
5000
Niel Gershenfeld les mostró este video el miércoles, creo,
07:33
but I'll show you again.
148
453000
2000
pero se los mostraré de nuevo.
07:35
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
455000
3000
Esto es literalmente una secuencia ilustrada de los mosaicos.
07:38
Each different color has a different magnetic polarity,
150
458000
3000
Cada diferente color tiene su propia polaridad magnética,
07:41
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
461000
5000
y la secuencia está únicamente especificando la estructura resultante.
07:46
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
466000
3000
Ahora, espero, que los que sepan algo de teoría gráfica
07:49
can look at that, and that will satisfy you
153
469000
2000
puedan ver eso, y estarán satisfechos
07:51
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
471000
3000
que esto también puede hacer estructuras en tres dimensiones arbitrarias,
07:54
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
474000
5000
y de hecho, saben, pueden tomar un perro, y esculpirlo
07:59
and then reassemble it so it's a linear string
156
479000
2000
y después re-ensamblarlo para que sea una línea
08:01
that will fold from a sequence. And now
157
481000
2000
que se desdoblará de una secuencia. Y ahora
08:03
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
483000
7000
puedo definir ese objeto tridimensional como una secuencia de bits.
08:10
So, you know, it's a pretty interesting world
159
490000
3000
Pues saben, es un mundo muy interesante
08:13
when you start looking at the world a little bit differently.
160
493000
2000
cuando comienzan a ver el mundo de forma diferente,
08:15
And the universe is now a compiler.
161
495000
3000
y el universo es ahora un compilador,
08:18
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
498000
2000
Y estoy pensando, saben, ¿qué son los programas
08:20
for programming the physical universe?
163
500000
3000
para programar el universo físico?
08:23
And how do we think about materials and structure,
164
503000
3000
Y ¿cómo pensamos sobre materiales y estructura,
08:26
sort of as an information and computation problem?
165
506000
3000
como problemas de información y computación?
08:29
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
509000
3000
No sólo dónde adjuntas un mico controlador en esa esquina,
08:32
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
512000
5000
pero que la estructura y los mecanismos son la lógica, son las computadoras.
08:37
Having totally absorbed this philosophy,
168
517000
5000
Una vez que se absorbe totalmente esta filosofía ,
08:42
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
522000
3000
Comencé a ver los problemas algo diferentes.
08:45
With the universe as a computer,
170
525000
1000
Con el universo como una computadora,
08:46
you can look at this droplet of water
171
526000
2000
puedes ver esta gota de agua
08:48
as having performed the computations.
172
528000
2000
como si hubiera realizado las computaciones.
08:50
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
530000
2000
Colocas una serie de condiciones de frontera, como gravedad,
08:52
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
532000
4000
la tensión superficial, densidad, etcétera, y presiones ejecutar,
08:56
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
536000
5000
y mágicamente, el universo produce una lente redonda perfecta.
09:01
So, this actually applied to the problem
176
541000
2000
Pues, esto se aplica al problema
09:03
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
543000
3000
-- hay medio billón a un billón de personas en el mundo
09:06
don't have access to cheap eyeglasses.
178
546000
2000
que no tiene acceso a lentes baratas.
09:08
So can you make a machine
179
548000
2000
Entonces ¿puedes hacer una máquina
09:10
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
550000
4000
que pueda hacer lentes de prescripción rápidamente en el sitio?
09:14
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
554000
4000
Ésta es una maquina en la que literalmente defines condiciones de frontera.
09:18
If it's circular, you make a spherical lens.
182
558000
3000
Si es circular, haces lentes esféricas.
09:21
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
561000
3000
Si es elíptica, haces lentes para astigmatismo.
09:24
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
564000
3000
Le colocas una membrana y le aplicas presión ..
09:27
so that's part of the extra program.
185
567000
2000
y esto es parte del programa extra.
09:29
And literally with only those two inputs --
186
569000
3000
Y literalmente con solamente estas dos entradas --
09:32
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
572000
2000
la forma de tu condición de frontera y presión --
09:34
you can define an infinite number of lenses
188
574000
2000
se pueden definir un numero infinito de lentes
09:36
that cover the range of human refractive error,
189
576000
2000
esto cubre todo el rango de error refractivo humano,
09:38
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
578000
5000
de menos 12 a mas ocho dioptrías, hasta cuatro dioptrías cilíndricas
09:43
And then literally, you now pour on a monomer.
191
583000
3000
Y después, literalmente, viertes un monómero.
09:46
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
586000
3000
Saben, hará un Julia Childs aquí.
09:49
This is three minutes of UV light.
193
589000
3000
Esto es tres minutos de luz ultravioleta.
09:52
And you reverse the pressure on your membrane
194
592000
3000
E invertimos la presión en la membrana
09:55
once you've cooked it. Pop it out.
195
595000
3000
una vez que lo cocinas. Lo levantas.
09:58
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
598000
3000
He visto este video, pero no sé si va a terminar bien.
10:01
(Laughter)
197
601000
3000
(Risas)
10:04
So you reverse this. This is a very old movie,
198
604000
2000
Entonces inviertes esto. Esta película es muy antigua,
10:06
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
606000
4000
y con los nuevos prototipos, las dos superficies son flexibles,
10:10
but this will show you the point.
200
610000
2000
pero esto mostrara la idea.
10:12
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
612000
2000
Ahora has terminado el lente, y literalmente la liberas.
10:14
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
614000
7000
Este es el modelo "Yves Klein", para el año pasado, saben, la forma de los lentes.
10:21
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
621000
3000
Y pueden ver que esto tiene una prescripción suave de aproximadamente menos dos dioptrías.
10:24
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
624000
4000
Y mientras lo giro contra este lado, verán que tiene un cilindro,
10:28
and that was programmed in --
205
628000
1000
y que esto estaba programado dentro de él --
10:29
literally into the physics of the system.
206
629000
4000
literalmente dentro de la física del sistema.
10:33
So, this sort of thinking about structure as computation
207
633000
3000
Entonces, esto de pensar en la estructura como computación
10:36
and structure as information leads to other things, like this.
208
636000
5000
y la estructura como información nos lleva a otras cosas, como ésta.
10:41
This is something that my people at SQUID Labs
209
641000
3000
Esto es algo en lo que mi gente en el Laboratorio SQUID
10:44
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
644000
2000
están trabajando, llamado cuerda electrónica.
10:46
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
646000
4000
Literalmente, piensas en una cuerda. Tiene estructuras muy complejas en el tejido.
10:50
And under no load, it's one structure.
212
650000
2000
Y bajo ninguna carga, es una estructura.
10:52
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
652000
3000
Bajo una distinta carga, es una estructura diferente. Y realmente puedes explotar eso
10:55
by putting in a very small number of
214
655000
2000
poniendo un numero muy pequeño
10:57
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
657000
2000
de fibras conductoras para realmente hacerlo un sensor.
10:59
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
659000
3000
Ahora esto es una cuerda que sabe cuanto peso esta cargando
11:02
at any particular point in the rope.
217
662000
2000
en cualquier punto particular en la cuerda.
11:04
Just by thinking about the physics of the world,
218
664000
3000
Nada más por pensar en la física del mundo,
11:07
materials as the computer,
219
667000
2000
materiales como computadoras,
11:09
you can start to do things like this.
220
669000
3000
puedes empezar a hacer cosas como éstas.
11:12
I'm going to segue a little here.
221
672000
3000
Voy a continuar.
11:15
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
675000
2000
Supongo que solo voy a algunas cosas de manera informal
11:17
that I think about with this.
223
677000
1000
que pienso sobre esto.
11:18
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
678000
4000
Una de las cosas que realmente estoy interesando en este momento, es cómo,
11:22
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
682000
4000
si realmente están pensando en el universo como una computadora,
11:26
how do we make things in a very general sense,
226
686000
2000
cómo hacemos las cosas desde un punto de vista general,
11:28
and how might we share the way we make things in a general sense
227
688000
4000
y ¿cómo podríamos compartir la manera que hacemos las cosas de un punto de vista general.
11:32
the same way you share open source hardware?
228
692000
3000
de la misma manera que se comparte hardware de código abierto?
11:35
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
695000
3000
Y muchas conferencias aquí han expuesto los beneficios
11:38
of having lots of people look at problems,
230
698000
2000
de tener mucha gente para ver los problemas,
11:40
share the information and work on those things together.
231
700000
3000
compartir la información y trabajar en las cosas conjuntamente.
11:43
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
703000
3000
Pues, un ventaja de ser humano es que nos movemos en tiempo linear,
11:46
and unless Lisa Randall changes that,
233
706000
2000
y a menos que Lisa Randall cambie esto,
11:48
we'll continue to move in linear time.
234
708000
3000
nos seguiremos moviendo en tiempo lineal.
11:51
So that means anything you do, or anything you make,
235
711000
2000
Esto significa que cualquier cosa que hagas, o construyas,
11:53
you produce a sequence of steps --
236
713000
2000
produces una secuencia de pasos --
11:55
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
715000
3000
y creo que Lego en los 70s dio en el clavo,
11:58
and they did it most elegantly.
238
718000
1000
y lo hicieron de una manera elegante.
11:59
But they can show you how to build things in sequence.
239
719000
4000
Pero pueden mostrar cómo construir cosas en secuencia.
12:03
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
723000
3000
Entonces, estoy pensando, cómo podemos generalizar
12:06
the way we make all sorts of things,
241
726000
2000
la manera que hacemos todo tipo de cosas,
12:08
so you end up with this sort of guy, right?
242
728000
2000
y acaban con un tipo así, ¿correcto?
12:10
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
730000
5000
Y creo que esto aplica de forma muy amplia, digamos que en muchos conceptos.
12:15
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
735000
2000
Saben, Cameron Sinclair ayer dijo,
12:17
"How do I get everyone to collaborate on design
245
737000
2000
"¿Cómo puedo hacer que todos colaboren en diseñar
12:19
globally to do housing for humanity?"
246
739000
3000
globalmente para hacer residencias para la humanidad?"
12:22
And if you've seen Amy Smith,
247
742000
2000
Y si han visto a Amy Smith,
12:24
she talks about how you get students at MIT
248
744000
4000
ella habla de cómo poner estudiantes al MIT
12:28
to work with communities in Haiti.
249
748000
2000
a trabajar con comunidades en Haití.
12:30
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
750000
2000
Y creo que debemos redefinir y repensar
12:32
how we define structure and materials and assembly things,
251
752000
4000
cómo definimos estructura y materiales y en ensamble de cosas,
12:36
so that we can really share the information
252
756000
2000
para que realmente podamos compartir información
12:38
on how you do those things in a more profound way
253
758000
2000
en cómo hacer las cosas de una manera mas profunda
12:40
and build on each other's source code for structure.
254
760000
3000
y construir basándonos en las fuentes de código para estructura de los demás.
12:43
I don't know exactly how to do this yet,
255
763000
1000
No sé cómo exactamente hacer esto todavía
12:44
but, you know, it's something being actively thought about.
256
764000
5000
pero, saben, es algo en lo que constantemente se ha pensado.
12:49
So, you know, that leads to questions
257
769000
2000
Y, saben, esto lleva a preguntas
12:51
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
771000
4000
como, ¿es esto un compilador? ¿Es una subrutina?
12:55
Interesting things like that.
259
775000
1000
Cosas interesantes como éstas.
12:56
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
776000
3000
Tal vez me estoy poniendo algo abstracto, pero ya saben
12:59
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
779000
3000
esto es parecido -- volviendo a nuestros personajes de cómic --
13:02
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
782000
2000
esto es como el universo, o una vista diferente del universo
13:04
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
784000
2000
que creo que va a ser muy predominante en el futuro --
13:06
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
786000
3000
desde la biotecnología al ensamble de materiales. Fue grandioso escuchar a Bill Joy.
13:09
They're starting to invest in materials science,
265
789000
3000
Están comenzando a invertir en ciencia de materiales,
13:12
but these are the new things in materials science.
266
792000
2000
pero éstas son novedades en ciencia de materiales.
13:14
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
794000
4000
¿Como ponemos información y estructura real en nuevas ideas,
13:18
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
798000
3000
y ver el mundo de una manera distinta? Y no será código binario
13:21
that defines the computers of the universe --
269
801000
2000
que define las computadoras del universo --
13:23
it's sort of an analog computer.
270
803000
2000
es como una computadora analógica.
13:25
But it's definitely an interesting new worldview.
271
805000
5000
Pero definitivamente es una nuevo punto de vista interesante.
13:30
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
810000
3000
He ido muy lejos. Al menos eso parece.
13:33
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
813000
2000
Probablemente tenga unos minutos para preguntas,
13:35
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
815000
4000
o puedo mostrar -- creo que dijeron que hacia cosas extremas
13:39
in the introduction, so I may have to explain that.
275
819000
4000
en la introducción, por lo tanto tendré que explicarlo.
13:43
So maybe I'll do that with this short video.
276
823000
3000
Tal vez lo haré con este breve video.
13:46
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
826000
6000
Esto es realmente una papalote de 3,000 pies cuadrados (279 metros cuadrados)
13:52
which also happens to be a minimal energy surface.
278
832000
2000
que es una superficie mínima de energía.
13:54
So returning to the droplet, again,
279
834000
2000
Si retornamos a la gota, de nuevo,
13:56
thinking about the universe in a new way.
280
836000
2000
pensando en el universo de una forma distinta
13:58
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
838000
2000
El papalote está diseñado por un tipo llamado Dave Kulp.
14:00
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
840000
2000
Y para qué quieres un papalote de 3,000 pies cuadrados?
14:02
So that's a kite the size of your house.
283
842000
2000
Esto es un papalote del tamaño de tu casa.
14:04
And so you want that to tow boats very fast.
284
844000
4000
Y lo quieres para remolcar barcos muy rápido.
14:08
So I've been working on this a little, also,
285
848000
3000
Pues he estado trabajando en esto por un poco,
14:11
with a couple of other guys.
286
851000
2000
con un par de otros tipos.
14:13
But, you know, this is another way to look at the --
287
853000
2000
Pero, saben, ésta es otra manera de ver ---
14:15
if you abstract again,
288
855000
2000
si nos ponemos abstractos de nuevo,
14:17
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
857000
4000
esta es una estructura que esta definida por la física del universo
14:21
You could just hang it as a bed sheet,
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Lo podrías colgar como una sábana,
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but again, the computation of all the physics
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pero de nuevo, la computación de toda la física
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gives you the aerodynamic shape.
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nos da la forma aerodinámica.
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And so you can actually sort of almost double your boat speed
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Y entones podrías casi doblar la velocidad de tu barco
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with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
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con sistemas así. Y, esto es un aspecto interesante del futuro.
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(Applause)
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(Aplausos)
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