Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Translator: Ani Latoyan Reviewer: Arpiné Grigoryan

Today I'd like to show you

Այսօր ցանկանում եմ ձեզ ցույց տալ

the future of the way we make things.

իրերի ստեղծման ապագայի եղանակները:

I believe that soon our buildings and machines

Ես հավատում եմ, որ շուտով մեր շենքներն ու մեքենաները

will be self-assembling,

ինքնուրույն համակարգվող կլինեն,

replicating and repairing themselves.

ինքնուրույն կվերարտադրվեն և իրենք իրենց կնորոգեն:

So I'm going to show you

Այսպես, ես պատրաստվում եմ ձեզ ցույց տալ այն,

what I believe is the current state of manufacturing,

ինչ գտնում եմ, որ ներկայիս արտադրության զարգացվածության վիճակն է,

and then compare that to some natural systems.

որը, այնուհետև, կհամեմատենք որոշ բնական համակարգերի հետ:

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

Այսպիսով, արտադրության ներկայիս ​​վիճակում, մենք ունենք երկնաքերեր.

two and a half years [of assembly time],

երկուսուկես տարի,

500,000 to a million parts,

500,000-ից ավել մաս,

fairly complex,

բավականին բարդ է,

new, exciting technologies in steel, concrete, glass.

նոր և հետաքրքիր տեխնոլոգիաներ` պողպատե, բետոնե, ապակե:

We have exciting machines

Մենք ունենք հիանալի մեքենաներ,

that can take us into space --

որ կարող են մեզ տիեզերք տանել.

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

5 տարի, 2.5 միլիոն մաս:

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

Սակայն մյուս կողմից, եթե նայենք բնական համակարգերին,

we have proteins

մենք ունենք սպիտակուցներ,

that have two million types,

որ երկու միլիոն տեսակի են,

can fold in 10,000 nanoseconds,

որոնք կարող են քայքայվել 10,000 նանո-վայրկյանում;

or DNA with three billion base pairs

կամ վերցնենք 3 միլիարդ մոլեկուլ պարունակող ԴՆԹ-ն,

we can replicate in roughly an hour.

որ մոտ մեկ ժամվա ընթացքում կարող ենք վերարտադրել:

So there's all of this complexity

Այսպիսով, այս ամբողջ բարդությունը

in our natural systems,

մեր բնական համակարգերում է,

but they're extremely efficient,

սակայն սրա հետ մեկտեղ կան չափազանց կարևոր բաներ ևս,

far more efficient than anything we can build,

շատ ավելի կարևոր, քան որևէ այլ բան, որ մենք կարող ենք կառուցել,

far more complex than anything we can build.

շատ ավելի բարդ, քան որևէ այլ բան, որ մենք կարող ենք ստեղծել:

They're far more efficient in terms of energy.

Էներգիայի տեսանկյունից սրանք շատ ավելի արդյունավետ են:

They hardly ever make mistakes.

Վերջիններս հազվադեպ են սխալվում:

And they can repair themselves for longevity.

Եվ դրանք կարող են իրենք իրենց վերանորոգել` ապահովելով երկարատևություն:

So there's something super interesting about natural systems.

Այսպիսով, մեր բնական համակարգերում իրոք շատ հետաքրքիր մի բան կա:

And if we can translate that

Եվ եթե կարողանանք դա հաղորդել

into our built environment,

մեր կառուցվող շրջակա միջավայրում,

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

ապա հետաքրքիր պոտենցիալ կգտնենք այն բանի մեջ, թե ինչպես ենք մենք կառուցում իրերը:

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

Ես գտնում եմ, որ դրա լուծումը ինքնուրույն համակարգումն է:

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

Այսինքն, եթե ցանկանում ենք օգտագործել ինքնուրույն համակարգումը մեր ֆիզիկական միջավայրում,

I think there's four key factors.

կարծում եմ, որ պետք է օգտագործենք դրա համար նախատեսված 4 կարևոր գործոնները:

The first is that we need to decode

Առաջինն այն է, որ մենք պետք է բացահայտենք

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

այն ամենի բարդությունը, ինչ ցանկանում ենք կառուցել,

so our buildings and machines.

այսինքն` մեր շենքներնի ու մեքենաների:

And we need to decode that into simple sequences --

Այնուհետև, մենք պետք է վերածենք դա հասարակ հաջորդականության`

basically the DNA of how our buildings work.

հիմանկանում տեսնելու համար մեր կառույցների աշխատանքի ԴՆԹ-ն:

Then we need programmable parts

Հետևապես, մեզ անրհաժեշտ են ծրագրավորվող մասեր,

that can take that sequence

որոնք կարող են ամրապնդել այդ հաջորդականությունը,

and use that to fold up, or reconfigure.

որից հետո դա կօգտագործվի միավորման կամ վերակարգավորման համար:

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

Այդ գործընթացը կատարելու համար մեզ անհրաժեշտ է որոշակի էներգիա,

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

որը թույլ կտա այս մասնիկներին միավորվել հենց ծրագրից:

And we need some type of error correction redundancy

Մեզ նաև անհրաժեշտ է սխալները ուղղող որոշակի ռեզերվային համակարգ,

to guarantee that we have successfully built what we want.

երաշխավորելու համար, որ մենք կառուցել ենք այն, ինչ ուզում էինք:

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

Այսպիսով, ես պատրաստվում եմ ձեզ ցույց տալ մի շարք ծրագրեր,

that my colleagues and I at MIT are working on

որոնց վրա իմ գործընկերներն ու ես աշխատել ենք Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտում`

to achieve this self-assembling future.

ապագայում այս ինքնահամակարգմանը հասնելու համար:

The first two are the MacroBot and DeciBot.

Դրանցից առաջին երկուսը MacroBot-ն ու DeciBot-ն են:

So these projects are large-scale reconfigurable robots --

Այս ծրագրերը լայնածավալ վերակոնֆիգուրացվող ռոբոտներ են`

8 ft., 12 ft. long proteins.

2,5 և 3,5 մետր երկարությամբ:

They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.

Նրանցում ներդրված են մեխանիկական էլեկտրական սարքավորումներ, սենսորներ:

You decode what you want to fold up into,

Դուք հավաքում եք այն, ինչ ցանկանում եք միավորել

into a sequence of angles --

անկյունների հաջորդականությամբ,

so negative 120, negative 120, 0, 0,

մինուս 120, մինուս 120, 0, 0,

120, negative 120 -- something like that;

120, մինուս 120. սրա պես մի բան;

so a sequence of angles, or turns,

այսպիսով, ստացանք անկյունների կամ պտույտների հաջորդականություն,

and you send that sequence through the string.

որից հետո, լարի միջոցով փոխանցում եք այդ հաջորդականությանը:

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

Յուրաքանչյուր բլոկ ստանում է իր հաղորդագրությունը. այն է` մինուս 120:

it rotates to that, checks if it got there

Այն պտտվում է այդ անկյունով, ստուգում արդյոք ամեն ինչ ճիշտ է

and then passes it to its neighbor.

և այնուհետև փոխանցում դա իր հարևան բլոկին:

So these are the brilliant scientists,

Ահա այն հրաշալի գիտնականները,

engineers, designers that worked on this project.

ճարտարագետները, դիզայներները, ովքեր աշխատում են այս ծրագրի վրա:

And I think it really brings to light:

Եվ ես կարծում եմ, որ սա ի հայտ է բերում հետևյալ հարցերը.

Is this really scalable?

Իսկ դա իրականում ընդլայնելի՞ է:

I mean, thousands of dollars, lots of man hours

Ի նկատի ունեմ, հազարավոր դոլարների, շատ-շատերի ժամանկի ծախսը

made to make this eight-foot robot.

հանգեցրել է 2,5 մետր երկարությամբ ռոբոտի ստեղծմանը:

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

Կկարողանա՞նք դրա մասշտաբը ընդլայնել: Իրականում կկարողանա՞նք ներդնել ռոբոտատեխնիկան դրա յուրաքանչյուր մասում:

The next one questions that

Հաջորդը նախագիծը լուծում է այդ հարցը,

and looks at passive nature,

և դիտարկում դրա պասիվ բնույթը

or passively trying to have reconfiguration programmability.

կամ պասիվ կերպով փորձում է ապահովել վերակոնֆիգուրացման ծրագրավորման ունակությունը:

But it goes a step further,

Սակայն դա շարժվում է առաջ

and it tries to have actual computation.

և փորձում է ունենալ փաստացի հաշվարկում:

It basically embeds the most fundamental building block of computing,

Դա իր հիմքում ունի հաշվարկների ամենահիմնային շինարարական բլոկը,

the digital logic gate,

թվային ինտեգրալ սխեմայի տրամաբանական տարրը

directly into your parts.

անմիջապես յուրաքանչյուր մասի մեջ:

So this is a NAND gate.

Սա «ԵՎ-ՈՉ» տարրն է:

You have one tetrahedron which is the gate

Դուք ունեք մեկ տարր` քառանիստ,

that's going to do your computing,

որը կկատարի բոլոր հաշվարկը,

and you have two input tetrahedrons.

և երկու քառանիստեր` մուտքագրման համար:

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

Դրանցից մեկը` օգտագորողի կողմից ինֆորմացիայի մուտքագրման համար, այնպես ինչպես աղյուսներ եք շարում:

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

Հաջորդը` նախորդ շարված աղյուսից ինֆորմացիա ստանալու համար:

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

Որից հետո այն արտաբերում է ինֆորմացիան եռաչափ տարածության մեջ:

So what this means

Այսպիսով, սա նշանակում է, որ

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

օգտվողը կարող է սկսել աշխատեցնել աղյուսների տեղափոխությունը ցանկալի ուղղությամբ:

It computes on what it was doing before

Նրա հաշվարկները հիմնվում են այն բանի վրա, թե ինչ է արվել մինչ արդ

and what you said you wanted it to do.

և նրա, թե ինչ եք նրան ասել, որ անի:

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

Իսկ այժմ այն սկսում է շարժվել եռաչափ տարածության մեջ,

so up or down.

վերև կամ ներքև:

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

Այսպիսով ձախ կողմում, [1,1] մուտքագրումը ելքում հավասար է 0, շարժ դեպի ներքև:

On the right-hand side,

Աջ կողմում

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

[0,0] մուտքագրումը ելքում հավասար է 1, որը նշանակում է շարժ դեպի վեր:

And so what that really means

Սրանից հետևում է, որ

is that our structures now contain the blueprints

այժմ մեր կառույցները ունեն գծագրեր

of what we want to build.

այն ամենի համար, ինչ մենք ցանկանում ենք կառուցել:

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

Այսինքն, այն ամբողջ տեղեկատվությունը, թե ինչ է կառուցվելու, դրանք կուտակել են իրենց մեջ:

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

Սա նշանակում է, որ մենք կարող ենք ունենալ ինքնաարտադրման որոշակի ձև:

In this case I call it self-guided replication,

Ես դա կոչում եմ ինքնակառավարվող վերարտադրություն,

because your structure contains the exact blueprints.

քանի որ կառույցներն ունեն հստակ գծագրեր:

If you have errors, you can replace a part.

Եթե սխալ տեղի ունենա, դուք կարող եք փոխարինել տվյալ մասը:

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

Ամբողջ առկա տեղեկատվությունը հուշում է ձեզ, ինչպես այն վերանորոգել.

So you could have something that climbs along and reads it

Այսպիսով, դուք կարող եք ունենալ մի բան, որ տեղաշարժվում և կարդում է ինֆորմացիա

and can output at one to one.

և կարող է այն փոխանցել իր մի մասից մյուսին:

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

Դա ուղղակիորեն ներկառուցված է, չկա արտաքին և ոչ մի հրահանգ:

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

Ուստի վերջին նախագիծը, որ ես ձեզ ցույց կտամ կոչվում է «Biased Chains»,

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

և հավանաբար դա ամենահուզիչ օրինակն է, այն բանի, որ մենք այսօր ունենք,

of passive self-assembly systems.

պասիվ ինքնուրույն հավաքվող համագարգերի օրինակներից:

So it takes the reconfigurability

Հետևաբար դա ունի վերակոնֆիգուրացման

and programmability

և ծրագրավորման հնարավորություն,

and makes it a completely passive system.

որ ստեղծում է ամպողջապես պասիվ համակարգ:

So basically you have a chain of elements.

Այսպիսով, հիմքում ունենք տարրերի շղթա:

Each element is completely identical,

Բոլոր տարրերը լիովին նույնական են,

and they're biased.

և որոշակիորեն շեղված:

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

Այսինքն` յուրաքանչյուչ շղթա, կամ տարր, շարժվում է աջ կամ ձախ:

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

Եվ երբ դուք համախմբում եք շղթան, դուք, ըստ էության, ծրագրավորում եք այն:

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

Դուք հրաման եք տալիս յուրաքանչյուր միավորին, որ այն շարժվի աջ կամ ձախ:

So when you shake the chain,

Այսպես, երբ դուք շարժում եք շղթան,

it then folds up

այն վերափոխվում է

into any configuration that you've programmed in --

ցանկացած փոխդասավորության, որ դուք ծրագրավորել եք`

so in this case, a spiral,

օրինակ սրա դեպքում ստանում ենք պարույրագիծ,

or in this case,

կամ այս մյուսը`

two cubes next to each other.

իրար կողք երկու խորանարդ է:

So you can basically program

Այսպիսով, դուք կարող եք ծրագրավորել

any three-dimensional shape --

ցանկացած եռաչափ ձև,

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

կամ միաչափ, երկչափ և այլ ձևեր` այս ամբողջովին պասիվ շղթաներից:

So what does this tell us about the future?

Ի՞նչ է մեզ սա ասում ապագայի մասին:

I think that it's telling us

Կարծում եմ, սա մեզ ասում է,

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

որ մեր ֆիզիկական կառույցների, մեր շենքերի և մեքենաների

in our physical structures, our buildings, machines.

համար կան ինքնահամախմբման, կրկնօրինակման, նորոգման նոր հնարավորություններ:

There's new programmability in these parts.

Այս մասերը նոր ծրագրավորման կարողություն ունեն:

And from that you have new possibilities for computing.

Սրա շնորհիվ դուք ունեք նոր հնարավորություններ հաշվարկների համար:

We'll have spatial computing.

Մենք կունենանք տարածական համակարգիչներ:

Imagine if our buildings, our bridges, machines,

Պատկերացրեք, եթե մեր շենքերը, կամուրջները, մեքենաները,

all of our bricks could actually compute.

մեր բոլոր աղյուսները իրականում կարողանային հաշվարկել անել:

That's amazing parallel and distributed computing power,

Սա զարմանալի զուգահեռ է և հաշվարկման դասակարգված ուժ,

new design possibilities.

նախագծման նոր հնարավորություններ:

So it's exciting potential for this.

Այսպիսով, սա իրոք հետաքրքիր պոտենցիալ է:

So I think these projects I've showed here

Կարծում եմ, որ այս նախագծերը, որ ձեզ ցույց տվեցի,

are just a tiny step towards this future,

ընդամենը փոքրիկ քայլ են դեպի մեր ապագան,

if we implement these new technologies

իհարկե, եթե մենք ներդնենք այս նոր տեխնոլոգիաները

for a new self-assembling world.

նոր ինքնահամակարգվող աշխարհի համար:

Thank you.

Շնորհակալություն:

(Applause)

(Ծափահարություններ)