Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

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TED


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Traduttore: Elena Montrasio Revisore: Anna Cristiana Minoli
00:15
Today I'd like to show you
0
15260
2000
Oggi vorrei mostrarvi
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the future of the way we make things.
1
17260
2000
il futuro del modo in cui costruiamo gli oggetti.
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
19260
2000
Io credo che presto i nostri edifici e i nostri macchinari
00:21
will be self-assembling,
3
21260
2000
si assembleranno,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
23260
2000
si replicheranno e si ripareranno da sé.
00:25
So I'm going to show you
5
25260
2000
Vi mostrerò ora
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
27260
2000
quello che io ritengo sia lo stato attuale della produzione
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
29260
3000
e lo paragonerò ad alcuni sistemi naturali.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
32260
3000
Nello stato attuale della produzione abbiamo grattacieli --
00:35
two and a half years [of assembly time],
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35260
2000
due anni e mezzo,
00:37
500,000 to a million parts,
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37260
2000
da 500.000 a 1 milione di componenti,
00:39
fairly complex,
11
39260
2000
decisamente complessi,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
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41260
3000
nuove ed entusiasmanti tecnologie in acciaio, cemento, vetro.
00:44
We have exciting machines
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44260
2000
Abbiamo macchinari incredibili
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that can take us into space --
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46260
2000
che ci portano nello spazio --
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five years [of assembly time], 2.5 million parts.
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48260
3000
5 anni, 2,5 milioni di componenti.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
51260
3000
Dall'altra parte, se pensate ai sistemi naturali,
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we have proteins
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54260
2000
abbiamo le proteine
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that have two million types,
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56260
2000
ce ne sono 2 milioni di tipi,
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can fold in 10,000 nanoseconds,
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58260
2000
si ripiegano in 10.000 nano secondi,
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
60260
2000
il DNA, con 3 miliardi di coppie di base,
01:02
we can replicate in roughly an hour.
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62260
3000
che noi possiamo replicare in circa 1 ora.
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So there's all of this complexity
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65260
2000
Esiste tutta questa complessità
01:07
in our natural systems,
23
67260
2000
nei nostri sistemi naturali,
01:09
but they're extremely efficient,
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69260
2000
ma essi sono decisamente molto più efficienti,
01:11
far more efficient than anything we can build,
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71260
2000
di qualsiasi cosa noi possiamo costruire,
01:13
far more complex than anything we can build.
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73260
2000
decisamente più complessi di qualsiasi cosa noi costruiamo.
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They're far more efficient in terms of energy.
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75260
2000
Sono molto più efficienti in termini di energia.
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They hardly ever make mistakes.
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77260
3000
Raramente commettono errori.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
80260
2000
E si riparano da sé per mantenersi longeve.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
82260
3000
C'è qualcosa di estremamente interessante in questi sistemi naturali.
01:25
And if we can translate that
31
85260
2000
E se noi lo possiamo tradurre
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into our built environment,
32
87260
2000
nel nostro ambiente delle costruzioni
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then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
89260
2000
il potenziale del modo in cui possiamo costruire le cose diventa esaltante.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
91260
3000
E io credo che l'elemento chiave sia l'auto-assemblaggio.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
94260
3000
Se vogliamo usare l'auto-assemblaggio nel nostro ambiente fisico,
01:37
I think there's four key factors.
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97260
2000
credo esistano 4 fattori chiave.
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The first is that we need to decode
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99260
2000
Il primo consiste nel decodificare
01:41
all of the complexity of what we want to build --
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101260
2000
tutta la complessità di ciò che intendiamo costruire -
01:43
so our buildings and machines.
39
103260
2000
gli edifici e i macchinari.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
105260
2000
Dobbiamo decodificarli in sequenze semplici -
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
107260
2000
in sostanza il DNA di come funzionano i nostri edifici.
01:49
Then we need programmable parts
42
109260
2000
Poi ci servono componenti programmabili
01:51
that can take that sequence
43
111260
2000
che possano assumere quella sequenza
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
113260
3000
e usarla per ripiegarsi, o riconfigurarsi.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
116260
3000
Abbiamo bisogno di energia che permetta loro di attivarsi,
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
119260
3000
così che le parti possano ripiegarsi seguendo il programma.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
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122260
2000
E abbiamo bisogno di una ridondanza nella correzione degli errori
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
124260
3000
che ci garantisca che abbiamo avuto successo nella nostra costruzione.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
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127260
2000
Vi mostrerò quindi una serie di progetti
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
129260
2000
sui quali sto lavorando insieme ai miei colleghi del MIT
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
131260
2000
per poter ottenere questo futuro di auto-assemblaggio.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
133260
3000
I primi due sono il MacroBot e il DeciBot.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
136260
4000
Si tratta di progetti di robot riconfigurabili di grandi dimensioni -
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
140260
3000
proteine lunghe 3 o 4 metri.
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
143260
3000
Al loro interno si trovano dei sensori, dispositivi meccanici elettronici.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
146260
2000
Decodifichiamo la forma in cui vogliamo si ripieghino
02:28
into a sequence of angles --
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148260
2000
in una sequenza di angoli -
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
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150260
2000
meno 120, meno 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
152260
3000
120, meno 120 - una cosa del genere;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
155260
2000
una sequenza di angoli, o di rotazioni,
02:37
and you send that sequence through the string.
61
157260
3000
e inviamo quella sequenza attraverso il filamento.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
160260
3000
Ogni unità riceve il proprio messaggio - meno 120.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
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163260
2000
Quindi ruota fino a quel punto, controlla se è arrivato
02:45
and then passes it to its neighbor.
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165260
3000
poi lo passa al proprio vicino.
02:48
So these are the brilliant scientists,
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168260
2000
Questi sono gli scienziati geniali,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
170260
2000
ingegneri, progettisti che hanno lavorato a questo progetto.
02:52
And I think it really brings to light:
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172260
2000
E credo che questo lo metta in luce:
02:54
Is this really scalable?
68
174260
2000
È fattibile su scala industriale?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
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176260
2000
Voglio dire, migliaia di dollari, ore e ore di manodopera
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
178260
3000
per costruire questo robot alto circa 3 m.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
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181260
3000
È fattibile su scala industriale? Si può inserire la robotica in ogni componente?
03:04
The next one questions that
72
184260
2000
Il prossimo analizza la questione
03:06
and looks at passive nature,
73
186260
2000
e guarda alla natura passiva,
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
188260
3000
cercando passivamente di ottenere una riconfigurazione programmabile.
03:11
But it goes a step further,
75
191260
2000
Ma fa un passo ulteriore
03:13
and it tries to have actual computation.
76
193260
2000
e prova a fare un calcolo effettivo.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
195260
2000
Inserisce il più importante mattone del calcolo,
03:17
the digital logic gate,
78
197260
2000
l'elemento logico digitale
03:19
directly into your parts.
79
199260
2000
direttamente nei componenti.
03:21
So this is a NAND gate.
80
201260
2000
Questo è un elemento logico NAND.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
203260
2000
Avete un tetraedro che costitutisce l'elemento logico,
03:25
that's going to do your computing,
82
205260
2000
e che farà i vostri cacloli,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
207260
2000
e avete due tetraedri.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
209260
3000
Uno è il contributo dell'utente, come se steste costruendo i vostri mattoni.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
212260
3000
L'altro viene dal blocco sistemato in precedenza.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
215260
3000
E il risultato ottenuto è in uno spazio tridimensionale.
03:38
So what this means
87
218260
2000
Questo significa che
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
220260
3000
l'utente può programmare quel che intende far fare ai blocchi.
03:43
It computes on what it was doing before
89
223260
2000
Il calcolo si basa su ciò che si faceva prima
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
225260
2000
e su quello che voi intendevate fare.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
227260
2000
E ora inizia a muoversi in uno spazio tridimensionale -
03:49
so up or down.
92
229260
2000
verso l'alto o verso il basso.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
231260
3000
Sulla sinistra, un input [1,1] è pari a un output 0, che va verso il basso.
03:54
On the right-hand side,
94
234260
2000
Sulla destra.
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
236260
3000
un input [0,0] è un output 1, che va verso l'alto.
03:59
And so what that really means
96
239260
2000
Ciò che questo davvero significa
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
241260
2000
è che le nostre strutture ora contengono la progettazione
04:03
of what we want to build.
98
243260
2000
di quello che intendiamo costruire.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
245260
3000
Esse hanno al proprio interno tutte le informazioni su ciò che si è costruito.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
248260
3000
Il che significa che possiamo ottenere forme di auto-riproduzione.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
251260
3000
In questo caso, io la chiamo replica auto-guidata,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
254260
2000
perché la vostra struttura contiene la progettazione vera e propria.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
256260
2000
Nel caso di errori, potete sostiutire un componente.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
258260
3000
Tutte le informazioni locali per dirvi come ripararlo sono all'interno.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
261260
2000
Quindi potreste avere qualcosa che va in su, e lo legge,
04:23
and can output at one to one.
106
263260
2000
e può avere un output di 1 a 1.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
265260
2000
È inserito direttamente, non ci sono istruzioni esterne.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
267260
3000
L'ultimo progetto che vi mostro si chiama Biased Chains,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
270260
3000
e credo sia l'esempio più emozionante che abbiamo al momento
04:33
of passive self-assembly systems.
110
273260
2000
dei sistemi passivi di auto-assemblaggio.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
275260
2000
Esso prende la riconfigurabilità
04:37
and programmability
112
277260
2000
e la programmabilità
04:39
and makes it a completely passive system.
113
279260
3000
per ottenere un sistema completamente passivo.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
283260
2000
Fondamentalmente, avete una catena di elementi.
04:45
Each element is completely identical,
115
285260
2000
Tutti gli elementi sono assolutamente identici,
04:47
and they're biased.
116
287260
2000
e sono orientati.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
289260
3000
Ogni catena, ogni elemento, vuole girare a destra o a sinistra.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
292260
3000
Nell'assemblare la catena, voi la state fondamentalmente programmando.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
295260
3000
State dicendo a ogni unità se debba girare a destra o a sinistra.
04:58
So when you shake the chain,
120
298260
3000
E quando scuotete la catena
05:01
it then folds up
121
301260
2000
questa si ripiega seguendo
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
303260
3000
la configurazione che voi le avete programmato all'interno -
05:06
so in this case, a spiral,
123
306260
2000
in questo caso, una spirale -
05:08
or in this case,
124
308260
3000
o in questo caso
05:11
two cubes next to each other.
125
311260
3000
due cubi adiacenti.
05:14
So you can basically program
126
314260
2000
Potete quindi programmare
05:16
any three-dimensional shape --
127
316260
2000
qualsiasi forma tridimensionale -
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
318260
3000
o unidimensionale, bidimensionale - all'interno di questa catena totalmente passiva.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
321260
2000
Questo cosa ci dice allora sul futuro?
05:23
I think that it's telling us
130
323260
2000
Credo ci stia dicendo
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
325260
3000
che ci sono nuove possibilità di auto-assemblaggio, duplicazione, riparazione,
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
328260
3000
nelle nostre strutture fisiche, gli edifici, i macchinari.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
331260
2000
C'è una nuova programmabilità in questi componenti.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
333260
2000
E da qui ci sono nuove possibilità di calcolo.
05:35
We'll have spatial computing.
135
335260
2000
Avremo un calcolo spaziale.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
337260
2000
Immaginate se gli edifici, i ponti, i macchinari,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
339260
2000
tutti i nostri componenti potessero davvero calcolare.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
341260
2000
È una stupefacente capacità di calcolo parallelo e distribuito,
05:43
new design possibilities.
139
343260
2000
oltre a nuove possibilità nel design.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
345260
2000
È un potenziale esaltante.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
347260
2000
Io ritengo che questi progetti che vi ho mostrato
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
349260
2000
siano solo un piccolo passo verso questo futuro,
05:51
if we implement these new technologies
143
351260
2000
se implementiamo queste nuove tecnologie
05:53
for a new self-assembling world.
144
353260
2000
per il nuovo mondo dell'auto-assemblaggio.
05:55
Thank you.
145
355260
2000
(Grazie)
05:57
(Applause)
146
357260
2000
(Applausi)
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