Neil Gershenfeld: The beckoning promise of personal fabrication

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TED


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Traduttore: giuseppe cima Revisore: Massimo Garzotto
00:25
This meeting has really been about a digital revolution,
0
25000
4000
Quest' incontro ha avuto a che fare con la rivoluzione digitale,
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but I'd like to argue that it's done; we won.
1
29000
3000
ma io credo che sia finita; abbiamo vinto.
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We've had a digital revolution but we don't need to keep having it.
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33000
4000
C'e' stata una rivoluzione digitale, non e' necessario continuare con "la rivoluzione".
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And I'd like to look after that,
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2000
Vorrei guardare oltre,
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to look what comes after the digital revolution.
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guardare cosa c'e' dopo la rivoluzione digitale.
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So, let me start projecting forward.
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2000
Permettetemi di proiettarmi nel futuro.
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These are some projects I'm involved in today at MIT,
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4000
Questi sono alcuni progetti nei quali sono coinvolto ora all' MIT,
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looking what comes after computers.
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guardando a cosa verra' dopo i computer.
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This first one, Internet Zero, up here -- this is a web server
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5000
Il primo, Internet Zero, e' un web server
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that has the cost and complexity of an RFID tag --
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che ha la complessita' e il costo di un' RFID --
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about a dollar -- that can go in every light bulb and doorknob,
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circa un dollaro -- puo' stare in una lampadina o all'interno di una maniglia,
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and this is getting commercialized very quickly.
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2000
e sara' commercializzato molto presto,
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And what's interesting about it isn't the cost;
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Ma la cosa interessante non e' il prezzo;
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it's the way it encodes the Internet.
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66000
1000
ma il modo in cui codifica Internet.
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It uses a kind of a Morse code for the Internet
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Usa una specie di codice Morse per Internet
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so you could send it optically; you can communicate acoustically
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cosicchè puo' comunicare otticamente, acusticamente,
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through a power line, through RF.
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attraverso una linea di corrente, con onde radio.
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It takes the original principle of the Internet,
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E' il principio originale di Internet
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which is inter-networking computers,
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che mette i computer in rete,
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and now lets devices inter-network.
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ora mettiamo in rete dei dispositivi.
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That we can take the whole idea that gave birth to the Internet
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3000
Possiamo prendere l'idea che ha dato alla luce internet
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and bring it down to the physical world in this Internet Zero,
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3000
e trasportarla nel mondo fisico con Internet Zero,
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this internet of devices.
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88000
2000
l'internet dei dispositivi.
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So this is the next step from there to here,
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90000
2000
Questo e' il prossimo passo,
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and this is getting commercialized today.
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e sta' per essere commercializzato ora.
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A step after that is a project on fungible computers.
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95000
5000
Un passo successivo e' quello dei computer generici.
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Fungible goods in economics can be extended and traded.
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100000
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I beni generici in economia possono essere scambiati all'ingrosso.
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So, half as much grain is half as much useful,
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103000
2000
Per esempio, una meta' di un po di grano vale la meta',
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but half a baby or half a computer is less useful than
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3000
ma mezzo bambino o mezzo computer sono meno utili
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a whole baby or a whole computer,
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2000
di un bambino intero o di un computer intero,
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and we've been trying to make computers that work that way.
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110000
3000
Abbiamo cercato di fare dei computer che funzionano cosi'.
01:53
So, what you see in the background is a prototype.
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113000
2000
Quel che vedete sullo sfondo e' un prototipo.
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This was from a thesis of a student, Bill Butow, now at Intel,
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115000
3000
Viene dalla tesi di uno studente, Bill Butow, ora all' Intel,
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who wondered why, instead of making bigger and bigger chips,
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118000
3000
che si chiese perche', invece di fare microprocessori sempre piu' grandi,
02:01
you don't make small chips, put them in a viscous medium,
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121000
3000
non ne facciamo di piccoli, li mettiamo in un fluido viscoso,
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and pour out computing by the pound or by the square inch.
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124000
2000
e versiamo del "computing" al chilo o al centimetro.
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And that's what you see here.
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126000
2000
E qui lo vedete realizzato.
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On the left was postscript being rendered by a conventional computer;
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128000
3000
Sulla sinistra c'e' del postscript interpretato da un computer tradizionale,
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on the right is postscript being rendered from the first prototype
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131000
3000
sulla destra c'e' del postscript raffigurato dal primo prototipo
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we made, but there's no frame buffer, IO processor,
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134000
4000
che non ha un buffer dell' immagine, un processore IO,
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any of that stuff -- it's just this material.
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138000
2000
niente di questo tipo di cose -- solo quel materiale.
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Unlike this screen where the dots are placed carefully,
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140000
2000
Diversamente da questo schermo dove ogni punto e' piazzato con cura,
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this is a raw material.
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142000
1000
questo e' materiale generico.
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If you add twice as much of it, you have twice as much display.
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143000
3000
Se ne mettete il doppio avete il doppio di superficie utile.
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If you shoot a gun through the middle, nothing happens.
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146000
3000
Se gli sparate contro, non succede niente.
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If you need more resource, you just apply more computer.
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149000
4000
Se c'e' bisogno di piu' risorse, metteteci semplicemente piu' "computer"
02:33
So, that's the step after this -- of computing as a raw material.
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153000
3000
Questo e' il passo successivo -- "computer" come materiale generico.
02:36
That's still conventional bits, the step after that is --
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156000
3000
Sono ancora bit convenzionali, il passo successivo e' --
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this is an earlier prototype in the lab;
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159000
2000
questo e' un vecchio prototipo di laboratorio,
02:41
this is high-speed video slowed down.
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161000
2000
questo e' un video al rallentatore.
02:43
Now, integrating chemistry in computation, where the bits are bubbles.
50
163000
3000
Integrando chimica e computer, ove i bit sono bolle.
02:46
This is showing making bits, this is showing --
51
166000
2000
Qui si mostra come si fanno i bit, questo mostra --
02:48
once again, slowed down so you can see it,
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168000
2000
ancora una volta al rallentatore per poter vedere,
02:50
bits interacting to do logic and multiplexing and de-multiplexing.
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170000
4000
bit che interagiscono per fare logica, multiplexando e demultiplexando.
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So, now we can compute that the output arranges material
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174000
3000
Il risultato e' materiale organizzato
02:57
as well as information. And, ultimately, these are some slides
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177000
4000
e informazione. Alla fine, queste sono immagini
03:01
from an early project I did, computing where the bits are stored
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181000
3000
di un mio progetto precedente, computando quantisticamente
03:04
quantum-mechanically in the nuclei of atoms, so
57
184000
3000
dove i bit risiedono nei nuclei di atomi,
03:07
programs rearrange the nuclear structure of molecules.
58
187000
4000
e i programmi riarrangiano la struttura nucleare delle molecole.
03:11
All of these are in the lab pushing further and further and further,
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191000
4000
Tutto cio' e' in corso di sperimentazione e avanza continuamente,
03:15
not as metaphor but literally integrating bits and atoms,
60
195000
3000
non metaforicamente ma letteralmente integrando bit e atomi,
03:18
and they lead to the following recognition.
61
198000
3000
per portare al seguente riconoscimento.
03:21
We all know we've had a digital revolution, but what is that?
62
201000
3000
Sappiamo tutti di aver attraversato una rivoluzione digitale, ma di cosa veramente si tratta?
03:24
Well, Shannon took us, in the '40s, from here to here:
63
204000
3000
Shannon ci ha portati negli anni 40 da qui a la:
03:27
from a telephone being a speaker wire that degraded with distance
64
207000
4000
dal telefono che con i suoi fili aveva un segnale che degradava con la distanza
03:31
to the Internet. And he proved the first threshold theorem, that shows
65
211000
4000
ad Internet. E dimostro' il primo teorema della soglia che dice
03:35
if you add information and remove it to a signal,
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215000
3000
che se si aggiunge e si toglie un'informazione ad un segnale,
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you can compute perfectly with an imperfect device.
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218000
2000
si puo' elaborare correttamente con un sistema imperfetto.
03:40
And that's when we got the Internet.
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220000
2000
E con questo abbiamo ottenuto Internet.
03:42
Von Neumann, in the '50s, did the same thing for computing;
69
222000
3000
Von Neumann, negli anni 50, fece la stessa cosa coi computer;
03:45
he showed you can have an unreliable computer but restore its state
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225000
3000
mostro' che si puo' avere un computer non affidabile ma ripristinare il suo stato
03:48
to make it perfect. This was the last great analog computer at MIT:
71
228000
4000
rendendolo perfetto. Questo e' stato l' ultimo grande computer analogico all' MIT:
03:52
a differential analyzer, and the more you ran it,
72
232000
2000
un analizzatore differenziale, piu' girava,
03:54
the worse the answer got.
73
234000
2000
meno affidabile diventava la risposta.
03:56
After Von Neumann, we have the Pentium, where the billionth transistor
74
236000
3000
Dopo Von Neumann e' venuto il Pentium, ove il miliardesimo transistor
03:59
is as reliable as the first one.
75
239000
3000
e' affidabile come il primo.
04:02
But all our fabrication is down in this lower left corner.
76
242000
3000
Tutta la nostra attivita' di fabbricazione e' qui in basso a sinistra.
04:05
A state-of-the-art airplane factory rotating metal wax at fixed metal,
77
245000
3000
Una fabbrica moderna di aerei usa un processo a cera per metalli,
04:08
or you maybe melt some plastic. A 10-billion-dollar chip fab
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248000
3000
o si potrebbe sciogliere della plastica. Una fabbrica di integrati da 10 miliardi di dollari
04:11
uses a process a village artisan would recognize --
79
251000
3000
usa un procedimento che un artigiano di villaggio riconoscerebbe --
04:14
you spread stuff around and bake it.
80
254000
3000
si spande del materiale e lo si cuoce.
04:17
All the intelligence is external to the system;
81
257000
2000
Tutta l'intelligenza e' fuori dal sistema;
04:19
the materials don't have information.
82
259000
2000
i materiali non contengono informazione.
04:21
Yesterday you heard about molecular biology,
83
261000
3000
Ieri avete sentito parlare di biologia molecolare,
04:24
which fundamentally computes to build.
84
264000
2000
che in fondo computa per costruire.
04:26
It's an information processing system.
85
266000
2000
E' un sistema fondato su processi informatici.
04:28
We've had digital revolutions in communication and computation,
86
268000
4000
Abbiamo vissuto delle rivoluzioni digitali nella comunicazione e nei computer,
04:32
but precisely the same idea, precisely the same math
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272000
3000
ma esattamente le stesse idee e la matematica
04:35
Shannon and Von Neuman did, hasn't yet come out
88
275000
2000
che fecero Shannon e Von Neuman, non sono ancora entrate
04:37
to the physical world. So, inspired by that,
89
277000
3000
nel mondo fisico. Con questa ispirazione
04:40
colleagues in this program -- the Center for Bits and Atoms
90
280000
2000
alcuni miei colleghi in questo programma -- il Center for Bits and Atoms
04:42
at MIT -- which is a group of people, like me,
91
282000
3000
all' MIT -- che sono un gruppo di gente come me,
04:45
who never understood the boundary between physical science
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285000
3000
che non hanno mai accettato la separazione tra la fisica
04:48
and computer science. I would even go further and say
93
288000
3000
e l'informatica. Andrei ancora oltre dicendo
04:51
computer science is one of the worst things that ever happened
94
291000
2000
che l'informatica e' una delle cose peggiori mai capitate
04:53
to either computers or to science --
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293000
2000
sia ai computer che alla scienza
04:55
(Laughter)
96
295000
1000
(risate)
04:56
-- because the canon -- computer science --
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296000
4000
-- perche' il paradigma-- informatica --
05:00
many of them are great but the canon of computer science
98
300000
2000
in molti casi va bene, ma l'informatica
05:02
prematurely froze a model of computation
99
302000
3000
ha prematuramente congelato il modello di computazione
05:05
based on technology that was available in 1950,
100
305000
3000
basato sulla tecnologia disponibile nel 1950,
05:08
and nature's a much more powerful computer than that.
101
308000
2000
e la natura e' un computer molto piu' potente di quello.
05:10
So, you'll hear, tomorrow, from Saul Griffith. He was one of the
102
310000
4000
Domani ne sentirete da Saul Griffith. E' stato uno dei primi studenti
05:14
first students to emerge from this program.
103
314000
3000
a venir fuori da questo programma.
05:17
We started to figure out how you can compute to fabricate.
104
317000
3000
Cominciammo a capire come computare per costruire.
05:20
This was just a proof of principle he did of tiles
105
320000
3000
Questa e' stata solo una dimostrazione, piastrelle
05:23
that interact magnetically, where you write a code,
106
323000
2000
che interagiscono magneticamente, dove si scrive un programma,
05:25
much like protein folding, that specifies their structure.
107
325000
3000
un po' come nella copia delle proteine, che specifica la loro struttura.
05:28
So, there's no feedback to a tool metrology;
108
328000
3000
Non c'e' un feedback con uno strumento di misura,
05:31
the material itself codes for its structure in just the same ways
109
331000
5000
il materiale si da' una forma nello stesso modo
05:36
that protein are fabricated. So, you can, for example, do that.
110
336000
4000
in cui si producono proteine. Per fare, ad esempio, questo.
05:40
You can do other things. That's in 2D. It works in 3D.
111
340000
3000
Si possono fare altre cose. Qui e' in 2D, in realta' funziona in 3D.
05:43
The video on the upper right -- I won't show for time --
112
343000
2000
Il video in alto a destra -- manca il tempo per mostrarlo --
05:45
shows self-replication, templating so something can make something
113
345000
4000
mostra un caso di auto replicazione, modellazione, qualcosa che fa qualcosaltro,
05:49
that can make something, and we're doing that now over, maybe,
114
349000
3000
che fa qualcosaltro, e lo si fa per, forse,
05:52
nine orders of magnitude. Those ideas have been used to show
115
352000
3000
9 ordini di grandezza. Quelle idee sono state usate per mostrare
05:55
the best fidelity and direct rate DNA to make an organism,
116
355000
3000
la miglior fedelta' e semplicita', come il DNA quando fa un organismo,
05:58
in functionalizing nanoclusters with peptide tails
117
358000
3000
nell' assemblare nanocluster con code di peptidi
06:01
that code for their assembly -- so, much like the magnets,
118
361000
2000
che programmano per costruirsi. Come i magneti
06:03
but now on nanometer scales.
119
363000
2000
ma su scala nanometrica.
06:05
Laser micro-machining: essentially 3D printers that digitally fabricate
120
365000
4000
Micro-lavorazioni al laser: essenzialmente una stampante laser in 3D
06:09
functional systems, all the way up to building buildings,
121
369000
3000
che costruisce sistemi completi, fino a interi edifici,
06:12
not by having blueprints,
122
372000
1000
senza progetti,
06:13
but having the parts code for the structure of the building.
123
373000
3000
ma con componenti che sanno come edificare la struttura dell' edificio.
06:16
So, these are early examples in the lab of emerging technologies
124
376000
5000
Questi sono esempi dei primi lavori del laboratorio delle tecnologie emergenti
06:21
to digitize fabrication. Computers that don't control tools
125
381000
4000
per la costruzione digitalizzata. Non computer per il comtrollo delle macchine
06:25
but computers that are tools, where the output of a program
126
385000
4000
ma computer che sono macchine, ove l' output del programma
06:29
rearranges atoms as well as bits.
127
389000
4000
assembla atomi oltre a bits.
06:33
Now, to do that -- with your tax dollars, thank you --
128
393000
3000
Ora, per far tutto cio' -- con le vostre tasse, grazie --
06:36
I bought all these machines. We made a modest proposal
129
396000
4000
ho comprato tutte queste macchine. Abbamo fatto una proposta modesta
06:40
to the NSF. We wanted to be able to make anything on any length scale,
130
400000
4000
alla NSF. Volevamo essere in grado di fare qualsiasi cosa su qualsiasi scala,
06:44
all in one place, because you can't segregate digital fabrication
131
404000
4000
tutto in un sol posto perche' non si puo' limitare la costruzione digitale
06:48
by a discipline or a length scale.
132
408000
2000
a un unica disciplina o scala.
06:50
So we put together focused nano beam writers
133
410000
4000
Abbiamo assemblato stampanti a nano raggi,
06:54
and supersonic water jet cutters and excimer micro-machining systems.
134
414000
5000
trance a getto d'acqua supersonica e sistemi per micro lavorazioni a eccimeri.
06:59
But I had a problem. Once I had all these machines,
135
419000
3000
Ma con un problema. Una volta ottenute tutte queste macchine,
07:02
I was spending too much time teaching students to use them.
136
422000
3000
spendevo troppo tempo ad insegnare agli studenti ad usarle.
07:05
So I started teaching a class, modestly called,
137
425000
2000
Cosi' cominciai a insegnare un corso intitolato modestamente
07:07
"How To Make Almost Anything." And that wasn't meant to be provocative;
138
427000
3000
" come fare quasi qualsiasi cosa" senza intenzioni provocatorie,
07:10
it was just for a few research students.
139
430000
2000
era solo per pochi studenti ricercatori.
07:12
But the first day of class looked like this.
140
432000
2000
Ma il primo giorno di lezione fu cosi'.
07:14
You know, hundreds of people came in begging,
141
434000
2000
Centinaia di persone pregarono d' entrare.
07:16
all my life I've been waiting for this class; I'll do anything to do it.
142
436000
3000
ho aspettato tutta la mia vita queste lezioni, faro' qualsiasi cosa per partecipare.
07:19
Then they'd ask, can you teach it at MIT? It seems too useful?
143
439000
3000
Poi comiciarono a chiedere di insegnarlo all' MIT, sembrava troppo utile?
07:22
And then the next --
144
442000
1000
E quindi --
07:23
(Laughter)
145
443000
2000
(risate)
07:25
-- surprising thing was they weren't there to do research.
146
445000
1000
-- la cosa sorprendente era che non erano li per fare ricerca.
07:26
They were there because they wanted to make stuff.
147
446000
2000
Venivano per costruire delle cose.
07:28
They had no conventional technical background.
148
448000
4000
Non avevano un'esperienza tecnica convenzionale.
07:32
At the end of a semester they integrated their skills.
149
452000
2000
Alla fine del semestre hanno sviluppato le loro competenze.
07:34
I'll show an old video. Kelly was a sculptor, and this is what she did
150
454000
4000
Vi mostrero' un vecchio video. Kelly era una scultrice e questo e' cio' che fece
07:38
with her semester project.
151
458000
2000
come progetto per quel semestre.
07:40
(Video): Kelly: Hi, I'm Kelly and this is my scream buddy.
152
460000
3000
(Video): Kelly: salve sono Kelly e questo e' lo scream buddy.
07:45
Do you ever find yourself in a situation
153
465000
3000
Vi trovate mai in una situazione
07:48
where you really have to scream, but you can't because you're at work,
154
468000
5000
nella quale sentite di dover urlare ma non potete perche' siete al lavoro,
07:53
or you're in a classroom, or you're watching your children,
155
473000
3000
o a lezione, o state accudendo i vostri figli,
07:56
or you're in any number of situations where it's just not permitted?
156
476000
5000
o siete comunque in una situazione dove non e' permesso urlare?
08:01
Well, scream buddy is a portable space for screaming.
157
481000
4000
Bene, lo scream buddy e' uno spazio portatile per urlare.
08:05
When a user screams into scream buddy, their scream is silenced.
158
485000
5000
Qundo ci si urla dentro, l'urlo e' silenziato.
08:10
It is also recorded for later release where, when and how
159
490000
4000
Viene anche registrato per poterlo successivamente riprodurre
08:14
the user chooses.
160
494000
1000
quando e dove lo si ritenga opportuno.
08:36
(Scream)
161
516000
2000
(Urlo)
08:39
(Laughter) (Applause)
162
519000
4000
(Risate) (Applausi)
08:43
So, Einstein would like this.
163
523000
2000
Ad Einstein sarebbe piaciuto.
08:45
This student made a web browser for parrots --
164
525000
1000
Uno studente ha fatto un browser per pappagalli --
08:46
lets parrots surf the Net and talk to other parrots.
165
526000
3000
permette ai pappagalli di usare il Web e parlare ad altri pappagalli.
08:49
This student's made an alarm clock you wrestle
166
529000
2000
Questo studente ha fatto una sveglia con cui lottare
08:51
to prove you're awake; this is one that defends --
167
531000
2000
per dimostrare che si e' svegli.
08:53
a dress that defends your personal space.
168
533000
2000
Questo e' un vestito che protegge il proprio spazio personale.
08:55
This isn't technology for communication;
169
535000
2000
Questa tecnologia non e' per comunicare;
08:57
it's technology to prevent it.
170
537000
2000
e' una tecnologia per impedirlo.
08:59
This is a device that lets you see your music.
171
539000
3000
Questo e' un sistema per far vedere la musica.
09:02
This is a student who made a machine that makes machines,
172
542000
3000
Questo studente ha fatto una macchina che fa macchine,
09:05
and he made it by making Lego bricks that do the computing.
173
545000
3000
e l' ha fatta con componenti Lego che computano.
09:08
Just year after year -- and I finally realized
174
548000
2000
Anno dopo anno -- e ho finalmente capito
09:10
the students were showing the killer app of personal fabrication
175
550000
4000
che gli studenti hanno dimostrato che le applicazioni vincenti della " personal fabrication "
09:14
is products for a market of one person.
176
554000
2000
sono i prodotti per un mercato di una persona sola.
09:16
You don't need this for what you can get in Wal-Mart;
177
556000
2000
Non c'e' bisogno di tutto questo per quel che si puo comprare al Wal-Mart;
09:18
you need this for what makes you unique.
178
558000
1000
ne avete bisogno per quel che vi rende unici.
09:19
Ken Olsen famously said, nobody needs a computer in the home.
179
559000
4000
Ken Olsen (fondatore della DEC) e' famoso per aver detto: nessuno ha bisogno di un computer a casa.
09:23
But you don't use it for inventory and payroll;
180
563000
2000
Ma non si usa per fare un inventario e le paghe;
09:25
DEC is now twice bankrupt. You don't need personal fabrication
181
565000
3000
La DEC è ora in bancarotta. Non c'e' bisogno della " personal fabrication "
09:28
in the home to buy what you can buy because you can buy it.
182
568000
2000
a casa per comprare quel che si puo' comprare solo perche' lo si puo' comprare.
09:30
You need it for what makes you unique, just like personalization.
183
570000
4000
Ce n'e' bisogno per quel che ti rende unico, come la personalizzazione.
09:34
So, with that, in turn, 20 million dollars today does this;
184
574000
4000
Inoltre questo si fa oggi con 20 milioni di dollari,
09:38
20 years from now we'll make Star Trek replicators that make anything.
185
578000
4000
tra 20 anni faremo dei replicatori di Star Trek che faranno qualsiasi cosa,
09:42
The students hijacked all the machines I bought to do personal fabrication.
186
582000
4000
Gli studenti si sono impossessati di tutte le macchine che ho comprato per fabbricare cose per loro
09:46
Today, when you spend that much of your money,
187
586000
2000
Oggi, quando spendete cosi' tanto del vostro denaro,
09:48
there's a government requirement to do outreach, which often means
188
588000
3000
il governo richiede che si faccia della beneficenza, che spesso significa
09:51
classes at a local school, a website -- stuff that's just not that exciting.
189
591000
3000
insegnare in una scuola, una pagina web; cose non molto divertenti
09:54
So, I made a deal with my NSF program managers that
190
594000
4000
Cosi' ho fatto un patto col manager del mio programma dell' NSF
09:58
instead of talking about it, I'd give people the tools.
191
598000
2000
che invece di parlarne avrei dato alla gente gli strumenti.
10:00
This wasn't meant to be provocative or important,
192
600000
2000
Non volevo essere ne provocatorio ne darmi delle arie,
10:02
but we put together these Fab Labs. It's about 20,000 dollars in equipment
193
602000
4000
ma cosi' fondammo questi Fab Lab. Ci sono 20.000 dollari in attrezzature
10:06
that approximate both what the 20 million dollars does and where it's going.
194
606000
5000
che approssimano sia quel che si fa con 20 milioni di dollari sia dove stiamo andando.
10:11
A laser cutter to do press-fit assembly with 3D from 2D,
195
611000
3000
Una taglierina a laser per fare assemblaggio in 3D a partire da 2D,
10:14
a sign cutter to plot in copper to do electromagnetics,
196
614000
2000
una macchina da insegne per incidere il rame per componenti elettromagnetici,
10:16
a micron scale,
197
616000
2000
una bilancia a micron,
10:18
numerically-controlled milling machine for precise structures,
198
618000
2000
una fresa a controllo numerico per parti precise al micron,
10:20
programming tools for less than a dollar,
199
620000
3000
utensili di programmazione per meno di un dollaro,
10:23
100-nanosecond microcontrollers. It lets you work from microns
200
623000
3000
microcontrollori da 100 nanosecondi. Si puo' lavorare dai micron
10:26
and microseconds on up, and they exploded around the world.
201
626000
4000
e microsecondi in su, e sono diventati popolarissimi in tutto il mondo.
10:30
This wasn't scheduled, but they went from inner-city Boston
202
630000
2000
Non era previsto ma furono spediti da Boston
10:32
to Pobal in India, to Secondi-Takoradi on Ghana's coast
203
632000
4000
a Pobal in India, a Secondi-Takoradi sulla costa del Ghana
10:36
to Soshanguve in a township in South Africa,
204
636000
3000
a Soshanguve in Sud Africa,
10:39
to the far north of Norway, uncovering, or helping uncover,
205
639000
4000
all'estremo nord della Norvegia, scoprendo, o aiutando a scoprire,
10:43
for all the attention to the digital divide,
206
643000
3000
nonostante tutta l'attenzione all'ineguaglianza digitale,
10:46
we would find unused computers in all these places.
207
646000
4000
si possono trovare computer inutilizzati in tutti questi posti.
10:50
A farmer in a rural village -- a kid needs to measure and modify
208
650000
3000
Un contadino in un villaggio rurale -- un bambino ha bisogno di misurare
10:53
the world, not just get information about it on a screen.
209
653000
4000
e modficare il mondo, non solo informarsene su uno schermo.
10:57
That there's really a fabrication and an instrumentation divide
210
657000
2000
C'e' veramente una barriera di strumenti e di utensili
10:59
bigger than the digital divide.
211
659000
3000
piu' grande che non una barriera digitale.
11:02
And the way you close it is not IT for the masses but IT development for the masses.
212
662000
3000
E il modo di eliminarla non e' l'IT per le masse ma lo sviluppo dell'IT per tutti.
11:05
So, in place after place
213
665000
3000
In ogni posto
11:08
we saw this same progression: that we'd open one of these Fab Labs,
214
668000
3000
abbiamo visto lo stesso processo: aprivamo uno di questi Fab Lab
11:11
where we didn't -- this is too crazy to think of.
215
671000
3000
dove non -- e' pazzesco quando ci penso.
11:14
We didn't think this up, that we would get pulled to these places;
216
674000
3000
Non l' avevamo previsto che saremmo stati coinvolti in quei posti,
11:17
we'd open it. The first step was just empowerment.
217
677000
2000
il primo passo e' esser messi nelle condizioni di operare.
11:19
You can see it in their face, just this joy of, I can do it.
218
679000
3000
Lo si puo' vedere nelle loro facce, la loro gioia per poterlo fare.
11:22
This is a girl in inner-city Boston who had just done a high-tech
219
682000
2000
Questa e' una ragazza di Boston che e' appena stata a una fiera di high tech
11:24
on-demand craft sale in the inner city community center.
220
684000
4000
per vendere prodotti su richiesta, al centro sociale della citta'.
11:28
It goes on from there to serious hands-on technical education
221
688000
4000
Si comincia da li ad istruirsi con progetti veri, informalmente, fuori dalla scuola.
11:32
informally, out of schools. In Ghana we had set up one of these labs.
222
692000
5000
In Gana abbiamo messo in piedi uno di questi laboratori.
11:37
We designed a network sensor, and kids would show up
223
697000
2000
Progettammo una rete di sensori, e i ragazzi che vennero
11:39
and refuse to leave the lab.
224
699000
1000
si rifiutarono di lasciare il laboratorio.
11:40
There was a girl who insisted we stay late at night --
225
700000
3000
C'era una ragazza che insistette per rimanere tardi la notte --
11:43
(Video): Kids: I love the Fab Lab.
226
703000
2000
(Video): Ragazzi: amo la Fab Lab.
11:45
-- her first night in the lab because she was going to make the sensor.
227
705000
3000
-- la sua prima notte in laboratorio avrebbe fatto il sensore.
11:48
So she insisted on fabbing the board, learning how to stuff it,
228
708000
3000
Quindi insistette a fare il circuito, imparando a metterci i componenti,
11:51
learning how to program it. She didn't really know
229
711000
2000
e a programmarlo. Non sapeva bene
11:53
what she was doing or why she was doing it, but she knew
230
713000
2000
cosa stava facendo o perche', ma sapeva
11:55
she just had to do it. There was something electric about it.
231
715000
3000
che doveva farlo. C' era qualcosa di elettrico nell' aria.
11:58
This is late at, you know, 11 o'clock at night
232
718000
2000
Questo e' tardi, alle 11 di sera
12:00
and I think I was the only person surprised when what she built
233
720000
3000
e penso di essere stato l'unico a sorprendermi quando
12:03
worked the first time.
234
723000
2000
quel che costrui' funziono' al primo tentativo.
12:05
And I've shown this to engineers at big companies, and they say
235
725000
2000
L'ho mostrato a ingegneri di grandi compagnie e hanno detto
12:07
they can't do this. Any one thing she's doing, they can do better,
236
727000
3000
che loro non sarebbero stati capaci. Quel che lei fa lo possono fare meglio,
12:10
but it's distributed over many people and many sites
237
730000
3000
ma solo con l'aiuto di molta gente in sedi diverse
12:13
and they can't do in an afternoon
238
733000
1000
e non lo possono fare in un pomeriggio
12:14
what this little girl in rural Ghana is doing.
239
734000
3000
quel che puo' fare questa giovane ragazza del Ghana.
12:33
(Video): Girl: My name is Valentina Kofi; I am eight years old.
240
753000
4000
(Video): Ragazza: Il mio nome e' Valentina Kofi e ho otto anni.
12:37
I made a stacking board.
241
757000
3000
Ho fatto un circuito a strati multipli.
12:40
And, again, that was just for the joy of it.
242
760000
3000
Ancora una volta e' stato solo per la gioia di farlo.
12:43
Then these labs started doing serious problem solving --
243
763000
3000
Poi questi laboratori cominciarono a trovare soluzioni a problemi veri --
12:46
instrumentation for agriculture in India,
244
766000
2000
strumentazione per l'agricoltura in India,
12:48
steam turbines for energy conversion in Ghana,
245
768000
2000
turbine a vapore per la conversione d' energia in Ghana,
12:50
high-gain antennas in thin client computers.
246
770000
4000
antenne ad alto guadagno per reti di computer,
12:54
And then, in turn, businesses started to grow,
247
774000
1000
e l'attivita' comincio' ad aumentare,
12:55
like making these antennas.
248
775000
1000
come nel caso di queste antenne.
12:56
And finally, the lab started doing invention.
249
776000
2000
E infine il laboratorio comincio' a generare invenzioni.
12:58
We're learning more from them than we're giving them.
250
778000
2000
Stiamo imparando da loro piu' di quanto stiamo dando loro.
13:00
I was showing my kids in a Fab Lab how to use it.
251
780000
3000
Mostravo a miei bambini in un Fab Lab come usarlo.
13:03
They invented a way to do a construction kit out of a cardboard box --
252
783000
4000
Hanno inventato un modo di fare un kit di costruzioni con una scatola di cartone --
13:07
which, as you see up there, that's becoming a business --
253
787000
2000
che come potete vedere sta' diventando un affare --
13:09
but their design was better than Saul's design at MIT,
254
789000
3000
ma il loro progetto era meglio del progetto di Saul all' MIT,
13:12
so there's now three students at MIT doing their theses on
255
792000
3000
ci sono ora tre studenti all' MIT che fanno la loro tesi
13:15
scaling the work of eight-year-old children
256
795000
3000
su come riprodurre su larga scala il lavoro di bambini di otto anni
13:18
because they had better designs.
257
798000
1000
perche' le loro idee erano migliori.
13:19
Real invention is happening in these labs.
258
799000
3000
Questi laboratori fanno invenzioni vere.
13:22
And I still kept -- so, in the last year I've been spending time with
259
802000
2000
L' ultimo anno ho passato del tempo
13:24
heads of state and generals and tribal chiefs who all want this,
260
804000
3000
con capi di stato, generali e capi tribu' che vogliono questo,
13:27
and I keep saying, but this isn't the real thing.
261
807000
2000
continuando a dir loro che questo non e' la cosa piu' importante.
13:29
Wait, like, 20 years and then we'll be done.
262
809000
2000
Aspettate circa 20 anni e poi avremo finito.
13:31
And I finally got what's been going on. This is Kernigan and Ritchie
263
811000
3000
E finalmente ho capito quel che e' successo. Questo e' Kernigan e Ritchie
13:34
inventing UNIX on a PDP.
264
814000
3000
che inventano UNIX su un PDP.
13:37
PDPs came between mainframes and minicomputers.
265
817000
2000
I PDP vennero fra i mainframe e i minicomputer.
13:39
They were tens of thousands of dollars, hard to use,
266
819000
3000
Costavano decine di migliaia di dollari, erano difficili da usare,
13:42
but they brought computing down to work groups,
267
822000
2000
ma portarono i computer ai piccoli gruppi di lavoro,
13:44
and everything we do today happened there.
268
824000
2000
e tutto quel che facciamo oggi comincio' allora.
13:46
These Fab Labs are the cost and complexity of a PDP.
269
826000
3000
Questi Fab Lab costano e hanno la complessita' dei PDP.
13:49
The projection of digital fabrication
270
829000
2000
La prospettiva della fabbricazione digitale
13:51
isn't a projection for the future; we are now in the PDP era.
271
831000
3000
non e' una proiezione per il futuro; siamo ora nell' era dei PDP.
13:54
We talked in hushed tones about the great discoveries then.
272
834000
3000
Parlavamo in toni seri delle grandi scoperte allora.
13:57
It was very chaotic, it wasn't, sort of, clear what was going on.
273
837000
3000
Era molto caotico, non era ben chiaro quel che succedeva allora.
14:00
In the same sense we are now, today, in the minicomputer era
274
840000
3000
Oggi, nell' era dei minicomputer, siamo allo stesso punto
14:03
of digital fabrication.
275
843000
2000
con la fabbricazione digitale.
14:05
The only problem with that is it breaks everybody's boundaries.
276
845000
4000
Il solo problema e' che invade il terreno d'altri.
14:09
In DC, I go to every agency that wants to talk, you know;
277
849000
3000
A Washington parlo con tutte le agenzie che lo vogliono.
14:12
in the Bay Area, I go to every organization you can think of --
278
852000
2000
Nella zona di San Francisco visito tutte le organizzazioni possibili.
14:14
they all want to talk about it, but it breaks
279
854000
2000
Tutti vogliono parlarne, ma tende a sconfinare
14:16
their organizational boundaries. In fact, it's illegal for them,
280
856000
3000
in troppi dipartimenti dell'organizzazione. Per di piu' per loro e' illegale,
14:19
in many cases, to equip ordinary people to create
281
859000
4000
in molti casi, mettere in grado chiunque di creare
14:23
rather than consume technology.
282
863000
1000
piuttosto che consumare tecnologia.
14:24
And that problem is so severe that the ultimate invention
283
864000
4000
E quel problema e' cosi' grave che la piu' importante invenzione
14:28
coming from this community surprised me:
284
868000
3000
venuta da questa comunita' mi ha sorpreso:
14:31
it's the social engineering. That the lab in far north of Norway --
285
871000
4000
e' l' ingegneria sociale. Che il lab sia nell' estremo nord della Norvegia --
14:35
this is so far north its satellite dishes look at the ground
286
875000
2000
cosi' al nord che le parabole dei satelliti puntano verso terra
14:37
rather than the sky because that's where the satellites are --
287
877000
4000
piuttosto che non al cielo perche e' li che sono i satelliti --
14:41
the lab outgrew the little barn that it was in.
288
881000
1000
il lab non ci stava piu' nel piccolo granaio dove e' cresciuto.
14:42
It was there because they wanted to find animals in the mountains
289
882000
3000
Era li perche' volevano rintracciare gli animali sulle montagne
14:45
but it outgrew it, so they built this extraordinary village for the lab.
290
885000
4000
ma crebbe a tal punto che dovettero costruire questo straordinario villaggio.
14:49
This isn't a university; it's not a company. It's essentially
291
889000
2000
Non e' un' universita', non e' un' azienda; e' in sostanza
14:51
a village for invention; it's a village for the outliers in society,
292
891000
5000
un villaggio per invenzioni, e' un villaggio per esseri eccezionali,
14:56
and those have been growing up around these Fab Labs
293
896000
2000
e individui del genere sono cresciuti vicino ai Fab Lab
14:58
all around the world.
294
898000
1000
in tutto il mondo.
14:59
So this program has split into an NGO foundation,
295
899000
4000
Questo programma s'e' diviso in una fondazione non governativa,
15:03
a Fab Foundation to support the scaling, a micro VC fund.
296
903000
4000
una Fab Foundation per incoraggiarne la diffusione, un fondo di Venture Capital.
15:07
The person who runs it nicely describes it as
297
907000
1000
Chi lo conduce lo descrive come:
15:08
"machines that make machines need businesses that make businesses:"
298
908000
4000
macchine per far macchine necessitano di aziende che fanno aziende:
15:12
it's a cross between micro-finance and VC to do fan-out,
299
912000
3000
e' un incrocio tra micro-finanziamento e venture capital per diffonderlo,
15:15
and then the research partnerships back at MIT for what's
300
915000
2000
e poi le collaborazioni di ricerca con l' MIT
15:17
making it possible.
301
917000
3000
per rendere il tutto possibile.
15:20
So I'd like to leave you with two thoughts.
302
920000
2000
Vorrei lasciarvi con due idee a cui pensare.
15:22
There's been a sea change in aid, from top-down mega-projects
303
922000
5000
C'e' stato un cabiamento enorme negli aiuti, dai grandi progetti diretti dall'alto
15:27
to bottom-up, grassroots, micro-finance investing in the roots,
304
927000
4000
ai microfinanziamenti che originano dal basso,
15:31
so that everybody's got that that's what works.
305
931000
3000
cosicche' tutti hanno capito che e' questo quel che funziona.
15:34
But we still look at technology as top-down mega-projects.
306
934000
3000
Ma guardiamo ancora alla tecnologia come giganteschi progetti strutturati dall'alto.
15:37
Computing, communication, energy for the rest of the planet
307
937000
3000
Computing, comunicazioni e energia per il resto del pianeta
15:40
are these top-down mega-projects.
308
940000
2000
continuano ad essere questi giganti disegnati dall'alto.
15:42
If this room full of heroes is just clever enough,
309
942000
2000
Se questa stanza piena di eroi fosse abbastanza capace,
15:44
you can solve the problems.
310
944000
2000
tutti i problemi potrebbero essere risolti.
15:46
The message coming from the Fab Labs is that
311
946000
2000
Il messaggio che arriva dai Fab Labs e' che
15:48
the other five billion people on the planet
312
948000
2000
gli altri 5 miliardi di persone sul pianeta
15:50
aren't just technical sinks; they're sources.
313
950000
2000
non sono solo ricettori di tecnologia; sono sorgenti.
15:52
The real opportunity is to harness the inventive power of the world
314
952000
3000
La vera opportunita' e' di imbrigliare il potenziale inventivo del mondo
15:55
to locally design and produce solutions to local problems.
315
955000
4000
per progettare e produrre soluzioni a problemi locali.
15:59
I thought that's the projection 20 years hence into the future,
316
959000
3000
Pensavo che fosse un progetto che sarebbe maturato fra 20 anni,
16:02
but it's where we are today.
317
962000
2000
ma invece funziona gia'.
16:04
It breaks every organizational boundary we can think of.
318
964000
2000
Rompe qualsiasi schema organizzativo a cui possiamo pensare.
16:06
The hardest thing at this point is the social engineering
319
966000
3000
La cosa piu' difficile a questo punto e' l' ingegnerizzazione sociale
16:09
and the organizational engineering, but it's here today.
320
969000
3000
e l'ingegnerizzazione dell' organizzazione, ma sono gia' qui.
16:12
And, finally, any talk like this on the future of computing
321
972000
2000
E per finire, tutti i colloqui sul futuro del computing
16:14
is required to show Moore's law, but my favorite version --
322
974000
4000
devono mostrare la legge di Moore, ma la mia versione favorita --
16:18
this is Gordon Moore's original one from his original paper --
323
978000
5000
questa e' quella originale, dall' articolo originale di Gordon Moore--
16:23
and what's happened is, year after year after year,
324
983000
2000
e quel che successe e' che, anno dopo anno,
16:25
we've scaled and we've scaled and we've scaled
325
985000
1000
s'e' moltiplicato, s'e' moltiplicato e s'e' moltiplicato
16:26
and we've scaled, and we've scaled and we've scaled,
326
986000
4000
s'e' moltiplicato, s'e' moltiplicato e s'e' moltiplicato,
16:30
and we've scaled and we've scaled,
327
990000
1000
s'e' moltiplicato, s'e' moltiplicato e s'e' moltiplicato,
16:31
and there's this looming bug of what's going to happen
328
991000
2000
e c'e' questa fregatura che sta' per apparire
16:33
at the end of Moore's law; this ultimate bug is coming.
329
993000
4000
alla fine della legge di Moore; l' inconveniente finale e' in arrivo.
16:37
But we're coming to appreciate, is the transition from 2D to 3D,
330
997000
5000
Stiamo cominciando ad apprezzarla, e' la transizione tra 2D e 3D,
16:42
from programming bits to programming atoms,
331
1002000
3000
dalla programmazione dei bit a quella degli atomi,
16:45
turns the ends of Moore's law scaling from the ultimate bug
332
1005000
2000
cambia la fine della legge di Moore da una brutta fine
16:47
to the ultimate feature.
333
1007000
2000
a una magnifica prospettiva.
16:49
So, we're just at the edge of this digital revolution in fabrication,
334
1009000
4000
Siamo al confine di questa rivoluzione digitale della fabbricazione,
16:53
where the output of computation programs the physical world.
335
1013000
3000
ove il risultato della computazione programma il mondo fisico.
16:56
So, together, these two projects answer questions
336
1016000
3000
Questi due progetti rispondono a domande
16:59
I hadn't asked carefully. The class at MIT shows the killer app
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1019000
4000
che non avevo posto con attenzione. Le lezioni all' MIT mostrano che
17:03
for personal fabrication in the developed world
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1023000
2000
l' applicazione per la fabbricazione personale nel mondo sviluppato
17:05
is technology for a market of one: personal expression in technology
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1025000
4000
e' tecnologia per il mercato di una persona sola: l' espressione tecnologica personale
17:09
that touches a passion unlike anything I've seen in technology
340
1029000
3000
che genera una passione piu' grande di quanto non abbia visto
17:12
for a very long time.
341
1032000
2000
da molto tempo.
17:14
And the killer app for the rest of the planet is the instrumentation
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1034000
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E la killer app per il resto del pianeta e' la differenziazione
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and the fabrication divide: people locally developing solutions
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1038000
3000
della strumentazione e fabbricazione: gente che sviluppa
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to local problems. Thank you.
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1041000
2000
soluzioni a problemi locali. Grazie.
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