Carlo Ratti: Architecture that senses and responds

103,578 views ・ 2011-05-03

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Yafim Simanovsky מבקר: Sigal Tifferet
00:15
Good afternoon, everybody.
0
15260
2000
צהריים טובים לכולם.
00:17
I've got something to show you.
1
17260
3000
יש לי משהו להראות לכם.
00:37
(Laughter)
2
37260
2000
(צחוק)
00:39
Think about this as a pixel, a flying pixel.
3
39260
3000
תחשבו על זה כמו פיקסל, פיקסל מעופף.
00:42
This is what we call, in our lab, sensible design.
4
42260
3000
לזה אנחנו קוראים במעבדה שלנו, עיצוב מוחשי.
00:45
Let me tell you a bit about it.
5
45260
2000
תנו לי לספר לכם קצת על זה.
00:47
Now if you take this picture -- I'm Italian originally,
6
47260
3000
עכשיו, אם תקחו את התמונה הזאת -- אני במקור מאיטליה,
00:50
and every boy in Italy grows up
7
50260
2000
וכל ילד באיטליה גדל
00:52
with this picture on the wall of his bedroom --
8
52260
2000
עם התמונה הזאת על קיר חדר השינה שלו.
00:54
but the reason I'm showing you this
9
54260
2000
אבל הסיבה שאני מראה לכם את זה
00:56
is that something very interesting
10
56260
2000
היא בגלל שמשהו מאוד מעניין
00:58
happened in Formula 1 racing
11
58260
2000
קרה במרוצי הפורמולה 1
01:00
over the past couple of decades.
12
60260
2000
במהלך שני העשורים האחרונים.
01:02
Now some time ago,
13
62260
2000
עכשיו, לפני כמה זמן,
01:04
if you wanted to win a Formula 1 race,
14
64260
2000
אם רצית לנצח במירוץ של פורמולה 1,
01:06
you take a budget, and you bet your budget
15
66260
2000
היית לוקח תקציב, והיית מהמר את התקציב
01:08
on a good driver and a good car.
16
68260
3000
על נהג טוב ומכונית טובה.
01:11
And if the car and the driver were good enough, then you'd win the race.
17
71260
3000
ואם המכונית והנהג היו מספיק טובים, אז היית מנצח את המירוץ.
01:14
Now today, if you want to win the race,
18
74260
2000
היום, אם אתה רוצה לנצח את המירוץ,
01:16
actually you need also something like this --
19
76260
3000
למעשה אתה צריך גם משהו כמו זה --
01:19
something that monitors the car in real time,
20
79260
3000
משהו שמפקח על המכונית בזמן אמת,
01:22
has a few thousand sensors
21
82260
2000
שיש לו כמה אלפי חיישנים
01:24
collecting information from the car,
22
84260
2000
שאוספים מידע מהמכונית,
01:26
transmitting this information into the system,
23
86260
3000
משדרים את המידע הזה את תוך המערכת,
01:29
and then processing it
24
89260
2000
ואז מעבדים אותו
01:31
and using it in order to go back to the car with decisions
25
91260
3000
ומשתמשים בו כדי לחזור למכונית עם החלטות
01:34
and changing things in real time
26
94260
2000
ולעשות דברים בזמן אמת
01:36
as information is collected.
27
96260
2000
בזמן שהמידע נאסף.
01:38
This is what, in engineering terms,
28
98260
2000
לזה, במונחים הנדסיים,
01:40
you would call a real time control system.
29
100260
3000
היית קורא מערכת שליטה בזמן אמת.
01:43
And basically, it's a system made of two components --
30
103260
3000
ובעיקרון, זו מערכת שעשוייה משני מרכיבים --
01:46
a sensing and an actuating component.
31
106260
2000
מרכיב תחושתי ומרכיב תפעולי.
01:48
What is interesting today
32
108260
2000
מה שמעניין היום
01:50
is that real time control systems
33
110260
2000
זה שמערכות שליטה בזמן אמת
01:52
are starting to enter into our lives.
34
112260
3000
מתחילות להיכנס לחיינו.
01:55
Our cities, over the past few years,
35
115260
3000
הערים שלנו, במהלך השנים האחרונות,
01:58
just have been blanketed
36
118260
2000
רק מכבר כוסו
02:00
with networks, electronics.
37
120260
2000
ברשתות, אלקטרוניקה.
02:02
They're becoming like computers in open air.
38
122260
2000
הן נהיות כמו מחשבים באוויר הפתוח.
02:04
And, as computers in open air,
39
124260
2000
וכמו מחשבים באוויר הפתוח,
02:06
they're starting to respond in a different way
40
126260
2000
הן מתחילות להגיב בדרך שונה
02:08
to be able to be sensed and to be actuated.
41
128260
3000
כדי להיות מורגשות וכדי להיות מתופעלות.
02:11
If we fix cities, actually it's a big deal.
42
131260
2000
אם אנחנו נתקן ערים, בעצם זה עניין גדול.
02:13
Just as an aside, I wanted to mention,
43
133260
2000
רק כהערה, רציתי לציין,
02:15
cities are only two percent of the Earth's crust,
44
135260
4000
ערים הן רק 2 אחוז מקרום כדור הארץ,
02:19
but they are 50 percent of the world's population.
45
139260
3000
אבל הן 50 אחוז מאוכלוסיית העולם.
02:22
They are 75 percent of the energy consumption --
46
142260
3000
הן 75 אחוז מצריכת האנרגיה --
02:25
up to 80 percent of CO2 emissions.
47
145260
3000
עד ל80 אחוז מפליטות פחמן דו-חמצני.
02:28
So if we're able to do something with cities, that's a big deal.
48
148260
3000
אם היינו יכולים לעשות משהו עם ערים, זה עניין גדול.
02:31
Beyond cities,
49
151260
2000
מעבר לערים,
02:33
all of this sensing and actuating
50
153260
3000
כל התפעול והתחושתיות הזאת
02:36
is entering our everyday objects.
51
156260
2000
נכנסים לחפצי היום יום שלנו.
02:38
That's from an exhibition that
52
158260
2000
זה מתערוכה
02:40
Paola Antonelli is organizing
53
160260
2000
שפאולה אנטונלי מארגנת
02:42
at MoMA later this year, during the summer.
54
162260
2000
בMoMA מאוחר יותר השנה, במהלך הקיץ.
02:44
It's called "Talk to Me."
55
164260
2000
היא נקראת "דבר אלי."
02:46
Well our objects, our environment
56
166260
2000
היכן שהחפצים שלנו, הסביבה שלנו,
02:48
is starting to talk back to us.
57
168260
2000
מתחילה לדבר אלינו חזרה.
02:50
In a certain sense, it's almost as if every atom out there
58
170260
3000
במובן מסויים, זה כמעט כאילו כל אטום שם בחוץ
02:53
were becoming both a sensor and an actuator.
59
173260
3000
נהיה גם חיישן וגם מפעיל.
02:56
And that is radically changing the interaction we have as humans
60
176260
3000
וזה משנה באופן קיצוני את האינטראקציה שיש לנו בתור בני אדם
02:59
with the environment out there.
61
179260
2000
עם הסביבה שם בחוץ.
03:01
In a certain sense,
62
181260
2000
במובן מסויים,
03:03
it's almost as if the old dream of Michelangelo ...
63
183260
3000
זה כמעט כמו בחלום הישן של מיכלאנג'לו...
03:06
you know, when Michelangelo sculpted the Moses,
64
186260
2000
אתם יודעים, כשמיכלאנג'לו פיסל את "משה",
03:08
at the end it said that he took the hammer, threw it at the Moses --
65
188260
3000
בסוף נאמר שהוא לקח את הפטיש, זרק אותו על משה --
03:11
actually you can still see a small chip underneath --
66
191260
3000
האמת עדיין אפשר לראות את הריסוק הקטן מתחת --
03:14
and said, shouted,
67
194260
2000
ואמר, צעק,
03:16
"Perché non parli? Why don't you talk?"
68
196260
2000
"Perché non parli?", למה אינך מדבר?
03:18
Well today, for the first time,
69
198260
2000
ובכן היום, בפעם הראשונה,
03:20
our environment is starting to talk back to us.
70
200260
3000
הסביבה שלנו מתחילה לדבר אלינו חזרה.
03:23
And I'll show just a few examples --
71
203260
2000
ואני אראה רק כמה דוגמאות --
03:25
again, with this idea of sensing our environment and actuating it.
72
205260
3000
שוב, עם הרעיון הזה שאנחנו חשים את הסביבה שלנו ומתפעלים.
03:28
Let's starting with sensing.
73
208260
3000
בואו נתחיל עם תחושה.
03:31
Well, the first project I wanted to share with you
74
211260
2000
ובכן הפרוייקט הראשון שרציתי לחלוק איתכם
03:33
is actually one of the first projects by our lab.
75
213260
3000
הוא בעצם אחד הפרוייקטים הראשונים של המעבדה שלנו.
03:36
It was four and a half years ago in Italy.
76
216260
3000
זה היה לפני ארבע וחצי שנים באיטליה.
03:39
And what we did there
77
219260
2000
ומה שעשינו שם
03:41
was actually use a new type of network at the time
78
221260
2000
היה בעצם להשתמש בסוג חדש של רשת באותו זמן
03:43
that had been deployed all across the world --
79
223260
2000
שהייתה פרוסה בכל העולם --
03:45
that's a cellphone network --
80
225260
2000
זאת הייתה רשת פלאפונים --
03:47
and use anonymous and aggregated information from that network,
81
227260
2000
ולהשתמש במידע שנאגר באופן אנונימי מאותה הרשת,
03:49
that's collected anyway by the operator,
82
229260
2000
שנאסף בכל מקרה על ידי המפעיל
03:51
in order to understand
83
231260
2000
בכדי להבין
03:53
how the city works.
84
233260
2000
איך העיר עובדת.
03:55
The summer was a lucky summer -- 2006.
85
235260
3000
הקיץ היה קיץ עם מזל -- 2006.
03:58
It's when Italy won the soccer World Cup.
86
238260
3000
זה מתי שאיטליה ניצחה במונדיאל.
04:01
Some of you might remember, it was Italy and France playing,
87
241260
3000
חלקכם אולי זוכרים, אלה היו איטליה וצרפת ששיחקו,
04:04
and then Zidane at the end, the headbutt.
88
244260
2000
ואז בסוף זידאן, עם הנגיחה.
04:06
And anyway, Italy won at the end.
89
246260
2000
בכל מקרה, איטליה ניצחה בסוף.
04:08
(Laughter)
90
248260
2000
(צחוק)
04:10
Now look at what happened that day
91
250260
2000
עכשיו תראו מה קרה באותו יום
04:12
just by monitoring activity
92
252260
2000
רק על ידי ניטור הפעילות
04:14
happening on the network.
93
254260
2000
שהתרחשה ברשת.
04:16
Here you see the city.
94
256260
2000
כאן אתם רואים את העיר.
04:18
You see the Colosseum in the middle,
95
258260
3000
ואתם רואים את הקוליסאום באמצע,
04:21
the river Tiber.
96
261260
3000
הנהר טיבר.
04:24
It's morning, before the match.
97
264260
2000
זה בוקר, לפני המשחק.
04:26
You see the timeline on the top.
98
266260
2000
אתם רואים את ציר הזמן למעלה.
04:28
Early afternoon,
99
268260
2000
צהריים מוקדמים,
04:30
people here and there,
100
270260
2000
פה ושם אנשים
04:32
making calls and moving.
101
272260
2000
עושים שיחות וזזים.
04:34
The match begins -- silence.
102
274260
3000
המשחק מתחיל -- דממה.
04:37
France scores. Italy scores.
103
277260
3000
צרפת מבקיעה. איטליה מבקיעה.
04:40
Halftime, people make a quick call and go to the bathroom.
104
280260
4000
זמן מחצית, אנשים עושים שיחה קצרה והולכים לשירותים.
04:44
Second half. End of normal time.
105
284260
2000
מחצית שנייה. סוף הזמן הרגיל.
04:46
First overtime, second.
106
286260
2000
הארכה ראשונה, שנייה.
04:48
Zidane, the headbutt in a moment.
107
288260
3000
זידאן, הנגיחה ברגע.
04:51
Italy wins. Yeah.
108
291260
2000
איטליה מנצחת. יש.
04:53
(Laughter)
109
293260
2000
(צחוק)
04:55
(Applause)
110
295260
3000
(מחיאות כפיים)
04:58
Well, that night, everybody went to celebrate in the center.
111
298260
2000
ובכן, הלילה ההוא, כולם רצו לחגוג במרכז.
05:00
You saw the big peak.
112
300260
2000
ראיתם את השיא הגדול.
05:02
The following day, again everybody went to the center
113
302260
2000
למחרת, כולם הלכו למרכז
05:04
to meet the winning team
114
304260
3000
לפגוש את הקבוצה המנצחת
05:07
and the prime minister at the time.
115
307260
2000
ואת ראש הממשלה בזמנו.
05:09
And then everybody moved down.
116
309260
2000
ואז כולם הלכו למטה.
05:11
You see the image of the place called Circo Massimo,
117
311260
2000
אתם רואים את התמונה של מה שנקרא צ'ירקו מאסימו,
05:13
where, since Roman times, people go to celebrate,
118
313260
3000
איפה, שמאז זמני רומא, אנשים היו הולכים לחגוג --
05:16
to have a big party, and you see the peak at the end of the day.
119
316260
3000
לעשות מסיבה גדולה, וראיתם את השיא הגדול בסוף היום.
05:19
Well, that's just one example of how we can sense the city today
120
319260
2000
ובכן, זו רק דוגמא אחת של איך אנחנו יכולים לחוש את העיר היום,
05:21
in a way that we couldn't have done
121
321260
2000
בצורה שבה לא יכולנו לעשות
05:23
just a few years ago.
122
323260
2000
רק לפני כמה שנים.
05:25
Another quick example about sensing:
123
325260
2000
עוד דוגמא מהירה לגבי תחושה:
05:27
it's not about people,
124
327260
2000
זה לא על אנשים,
05:29
but about things we use and consume.
125
329260
2000
אלא על דברים שאנחנו משתמשים בהם וצורכים אותם.
05:31
Well today, we know everything
126
331260
2000
ובכן היום, אנחנו יודעים הכל
05:33
about where our objects come from.
127
333260
3000
לגבי המקור שהחפצים באים ממנו.
05:36
This is a map that shows you
128
336260
2000
זו מפה שמראה לכם
05:38
all the chips that form a Mac computer, how they came together.
129
338260
3000
את כל השבבים שיוצרים מחשב מאקינטוש, ואיך הם באים יחדיו.
05:41
But we know very little about where things go.
130
341260
3000
אבל אנחנו יודעים מעט מאוד על המקום שאליו דברים הולכים.
05:44
So in this project,
131
344260
2000
אז בפרוייקט הזה,
05:46
we actually developed some small tags
132
346260
2000
למעשה פיתחנו כמה תגיות קטנות
05:48
to track trash as it moves through the system.
133
348260
3000
כדי לעקוב אחרי זבל כאשר הוא נע במערכת.
05:51
So we actually started with a number of volunteers
134
351260
3000
אז למעשה התחלנו עם מספר מתנדבים
05:54
who helped us in Seattle,
135
354260
2000
שעזרו לנו בסיאטל,
05:56
just over a year ago,
136
356260
2000
רק לפני קצת למעלה משנה,
05:58
to tag what they were throwing away --
137
358260
3000
כדי לתייג את מה שהם זורקים --
06:01
different types of things, as you can see here --
138
361260
3000
סוגים שונים של דברים, כמו שאתם יכולים לראות כאן --
06:04
things they would throw away anyway.
139
364260
2000
דברים שהם היו זורקים במילא.
06:06
Then we put a little chip, little tag,
140
366260
2000
ואז שמנו שבב קטן, תגית קטנה,
06:08
onto the trash
141
368260
2000
על הזבל
06:10
and then started following it.
142
370260
2000
והתחלנו לעקוב אחריו.
06:12
Here are the results we just obtained.
143
372260
3000
הנה התוצאות שעכשיו השגנו.
06:15
(Music)
144
375260
3000
(מוזיקה)
06:18
From Seattle ...
145
378260
3000
מסיאטל...
06:26
after one week.
146
386260
2000
אחרי שבוע.
06:53
With this information we realized
147
413260
2000
עם המידע הזה הבנו
06:55
there's a lot of inefficiencies in the system.
148
415260
2000
שיש הרבה חוסר יעילות במערכת.
06:57
We can actually do the same thing with much less energy.
149
417260
3000
אנחנו יכולים למעשה לעשות את אותו הדבר עם הרבה פחות אנרגיה.
07:00
This data was not available before.
150
420260
2000
המידע הזה לא היה זמין לפני כן.
07:02
But there's a lot of wasted transportation and convoluted things happening.
151
422260
3000
אבל יש הרבה תחבורה מבוזבזת ודברים מפותלים שקורים.
07:05
But the other thing is that we believe
152
425260
2000
אבל הדבר האחר הוא שאנחנו מאמינים
07:07
that if we see every day
153
427260
2000
שאם נראה כל יום
07:09
that the cup we're throwing away, it doesn't disappear,
154
429260
2000
שהכוס שאנחנו זורקים, היא לא נעלמת,
07:11
it's still somewhere on the planet.
155
431260
2000
היא עדיין איפה שהוא על הכוכב.
07:13
And the plastic bottle we're throwing away every day still stays there.
156
433260
3000
ובקבוק הפלסטיק שאנחנו זורקים כל יום עדיין נשאר שם.
07:16
And if we show that to people,
157
436260
2000
ואם אנחנו נראה את זה לאנשים,
07:18
then we can also promote some behavioral change.
158
438260
2000
אז אולי נוכל לקדם קצת שינוי התנהגותי.
07:20
So that was the reason for the project.
159
440260
2000
אז זאת היתה הסיבה לפרוייקט.
07:22
My colleague at MIT, Assaf Biderman,
160
442260
2000
השותף שלי בMIT, אסף בידרמן,
07:24
he could tell you much more about sensing
161
444260
2000
הוא יכול לומר לכם עוד הרבה על חישה
07:26
and many other wonderful things we can do with sensing,
162
446260
2000
והרבה דברים נפלאים נוספים שניתן לעשות עם חישה,
07:28
but I wanted to go to the second part we discussed at the beginning,
163
448260
3000
אבל אני רציתי להגיע לחלק השני עליו דיברנו בהתחלה,
07:31
and that's actuating our environment.
164
451260
2000
וזה תפעול הסביבה שלנו.
07:33
And the first project
165
453260
2000
והפרוייקט הראשון
07:35
is something we did a couple of years ago in Zaragoza, Spain.
166
455260
3000
הוא משהו שעשינו לפני שנתיים בזאראגוזה, ספרד.
07:38
It started with a question by the mayor of the city,
167
458260
3000
זה התחיל משאלה של ראש העיר,
07:41
who came to us saying
168
461260
2000
שבא אלינו ואמר
07:43
that Spain and Southern Europe have a beautiful tradition
169
463260
3000
שספרד ודרום אירופה הן בעלות מסורת יפהפיה
07:46
of using water in public space, in architecture.
170
466260
3000
של שימוש של מים במרחב הציבורי, בארכיטקטורה.
07:49
And the question was: How could technology, new technology,
171
469260
2000
והשאלה הייתה: איך טכנולוגיה, טכנולוגיה חדשה,
07:51
be added to that?
172
471260
2000
יכולה להתווסף לזה?
07:53
And one of the ideas that was developed at MIT in a workshop
173
473260
3000
ואחד הרעיונות שפותחו בMIT בסדנא
07:56
was, imagine this pipe, and you've got valves,
174
476260
3000
היה, דמיינו את הצינור הזה, ויש לך שסתומים,
07:59
solenoid valves, taps,
175
479260
2000
שסתומי סולנואיד, לשוניות,
08:01
opening and closing.
176
481260
2000
שנפתחים ונסגרים.
08:03
You create like a water curtain with pixels made of water.
177
483260
3000
אתה יוצר מן מסך מים מפיקסלים של מים.
08:06
If those pixels fall,
178
486260
2000
והפיקסלים האלה נופלים,
08:08
you can write on it,
179
488260
2000
אתה יכול לכתוב על זה,
08:10
you can show patterns, images, text.
180
490260
2000
אתה יכול להראות דפוסים, תמונות, טקסט.
08:12
And even you can approach it, and it will open up
181
492260
2000
ואתה יכול אפילו להתקרב לזה, וזה ייפתח
08:14
to let you jump through,
182
494260
2000
ויתן לך לקפוץ דרכו,
08:16
as you see in this image.
183
496260
2000
כמו שאתם רואים בתמונה הזאת.
08:18
Well, we presented this to Mayor Belloch.
184
498260
2000
ובכן, הצגנו את זה לראש העיר בלוק.
08:20
He liked it very much.
185
500260
2000
הוא נורא אהב את זה.
08:22
And we got a commission to design a building
186
502260
2000
וקיבלנו הזמנה לעצב בניין
08:24
at the entrance of the expo.
187
504260
2000
בכניסה לתערוכה.
08:26
We called it Digital Water Pavilion.
188
506260
2000
קראנו לזה ביתן מים דיגיטלי.
08:28
The whole building is made of water.
189
508260
3000
כל הבניין עשוי ממים.
08:33
There's no doors or windows,
190
513260
2000
אין דלתות או חלונות,
08:35
but when you approach it,
191
515260
2000
אבל כשאתה מתקרב אליו,
08:37
it will open up to let you in.
192
517260
2000
הוא ייפתח ויתן לך להיכנס.
08:39
(Music)
193
519260
6000
(מוזיקה)
08:52
The roof also is covered with water.
194
532260
3000
הגג גם מכוסה במים.
08:57
And if there's a bit of wind,
195
537260
2000
ואם יש קצת רוח,
08:59
if you want to minimize splashing, you can actually lower the roof.
196
539260
3000
אם אתה רוצה להצמצם את ההשפרצות, אתה יכול למעשה להנמיך את הגג.
09:04
Or you could close the building,
197
544260
2000
או שאתה יכול לסגור את הבניין,
09:06
and the whole architecture will disappear,
198
546260
2000
וכל הארכיטקטורה תיעלם,
09:08
like in this case.
199
548260
2000
כמו במקרה הזה.
09:10
You know, these days, you always get images during the winter,
200
550260
2000
אתם יודעים, בימים אלו, אתה תמיד מקבל תמונות בזמן החורף
09:12
when they take the roof down,
201
552260
2000
כשהם מורידים את הגג למטה
09:14
of people who have been there and said, "They demolished the building."
202
554260
3000
של אנשים שהיו שם ואמרו, "הם הרסו את הבניין."
09:17
No, they didn't demolish it, just when it goes down,
203
557260
2000
לא, הם לא הרסו אותו, רק כשהוא מונמך,
09:19
the architecture almost disappears.
204
559260
2000
הארכיטקטורה כמעט נעלמת.
09:21
Here's the building working.
205
561260
3000
הנה הבניין בפעולה.
09:24
You see the person puzzled about what was going on inside.
206
564260
3000
אתה רואה את הבן אדם מבולבל לגבי מה קורה בפנים.
09:27
And here was myself trying not to get wet,
207
567260
2000
והנה אני מנסה לא להירטב,
09:29
testing the sensors that open the water.
208
569260
3000
בודק את החיישנים שפותחים את המים.
09:32
Well, I should tell you now what happened one night
209
572260
2000
ובכן אני צריך לספר לכם עכשיו מה קרה לילה אחד
09:34
when all of the sensors stopped working.
210
574260
3000
כשכל החיישנים הפסיקו לעבוד.
09:37
But actually that night, it was even more fun.
211
577260
3000
אבל למעשה בלילה ההוא, זה היה אפילו יותר כיף.
09:40
All the kids from Zaragoza came to the building,
212
580260
2000
כל הילדים מזאראגוזה באו לבניין,
09:42
because the way of engaging with the building became something different.
213
582260
3000
כי הדרך להתעסק עם הבניין נהייתה משהו שונה.
09:45
Not anymore a building that would open up to let you in,
214
585260
3000
לא עוד בניין שייפתח כדי להכניס אותך,
09:48
but a building that would still make cuts and holes through the water,
215
588260
3000
אלא בניין שעדיין יעשה חתכים וחורים דרך המים,
09:51
and you had to jump without getting wet.
216
591260
2000
ואתה צריך לקפוץ בלי להירטב.
09:53
(Video) (Crowd Noise)
217
593260
13000
(וידאו) (רעש קהל)
10:06
And that was, for us, was very interesting,
218
606260
2000
וזה, בשבילנו, היה מאוד מעניין,
10:08
because, as architects, as engineers, as designers,
219
608260
3000
בגלל שכאדריכלים, כמהנדסים, כמעצבים,
10:11
we always think about how people will use the things we design.
220
611260
3000
אנחנו תמיד חושבים על איך אנשים ישתמשו בדברים שאנחנו מתכננים.
10:14
But then reality's always unpredictable.
221
614260
3000
אבל המציאות תמיד לא צפוייה.
10:17
And that's the beauty of doing things
222
617260
2000
וזה היופי של עשיית דברים
10:19
that are used and interact with people.
223
619260
2000
שמשומשים ומגיבים לבני אדם.
10:21
Here is an image then of the building
224
621260
2000
הנה תמונה של הבניין
10:23
with the physical pixels, the pixels made of water,
225
623260
2000
עם הפיקסלים הפיזיים, הפיקסלים שעשויים ממים,
10:25
and then projections on them.
226
625260
3000
ואז ההקרנות עליהם.
10:28
And this is what led us to think about
227
628260
2000
וזה מה שהוביל אותנו לחשוב על
10:30
the following project I'll show you now.
228
630260
2000
הפרוייקט הבא שאני אראה לכם עכשיו.
10:32
That's, imagine those pixels could actually start flying.
229
632260
3000
תדמיינו שהפיקסלים האלה יוכלו בעצם להתחיל לעוף.
10:35
Imagine you could have small helicopters
230
635260
2000
דמיינו שיכולים להיות לכם מסוקים קטנים
10:37
that move in the air,
231
637260
2000
שזזים באוויר,
10:39
and then each of them with a small pixel in changing lights --
232
639260
3000
וכל אחד מהם עם פיקסל קטן בצבעים משתנים --
10:42
almost as a cloud that can move in space.
233
642260
3000
כמעט כמו ענן שיכול לזוז במרחב.
10:45
Here is the video.
234
645260
2000
הנה הסרט.
10:47
(Music)
235
647260
6000
(מוזיקה)
10:53
So imagine one helicopter,
236
653260
3000
אז דמיינו מסוק אחד,
10:56
like the one we saw before,
237
656260
3000
כמו זה שראינו קודם,
11:01
moving with others,
238
661260
3000
זז יחד עם אחרים,
11:04
in synchrony.
239
664260
2000
בסנכרון.
11:06
So you can have this cloud.
240
666260
3000
אז יכול להיות לכם הענן הזה.
11:15
You can have a kind of flexible screen or display, like this --
241
675260
4000
יכול להיות לכם סוג של מסך או תצוגה גמישה, כמו זה --
11:19
a regular configuration in two dimensions.
242
679260
3000
תצורה רגילה בשני ממדים.
11:29
Or in regular, but in three dimensions,
243
689260
3000
או רגיל, אבל בשלושה ממדים,
11:32
where the thing that changes is the light,
244
692260
2000
שבה הדבר שמשתנה זה האור,
11:34
not the pixels' position.
245
694260
2000
לא המיקום של הפיקסלים.
11:46
You can play with a different type.
246
706260
2000
אתה יכול לשחק עם סוגים שונים.
11:48
Imagine your screen could just appear
247
708260
2000
דמיינו שהמסך שלכם יכול פשוט להופיע
11:50
in different scales or sizes,
248
710260
3000
בקני מידה וגדלים שונים,
11:53
different types of resolution.
249
713260
3000
סוגים שונים של רזולוציה.
12:05
But then the whole thing can be
250
725260
2000
אבל הדבר כולו יכול להיות
12:07
just a 3D cloud of pixels
251
727260
2000
פשוט ענן תלת מימד של פיקסלים
12:09
that you can approach and move through it
252
729260
3000
שאתה יכול לגשת אליו ולנוע דרכו
12:12
and see from many, many directions.
253
732260
3000
ולראות מהרבה, הרבה כיוונים.
12:15
Here is the real Flyfire
254
735260
2000
הנה הFlyfire האמיתי
12:17
control and going down to form the regular grid as before.
255
737260
4000
שהולכת למטה כדי ליצור רשת רגילה כמו קודם.
12:21
When you turn on the light, actually you see this. So the same as we saw before.
256
741260
3000
כשאתה מדליק את האור, אתה למעשה רואה את זה. אז זה כמו שראינו קודם.
12:24
And imagine each of them then controlled by people.
257
744260
2000
ודמיינו שכל אחד מהם נשלט על ידי אנשים.
12:26
You can have each pixel
258
746260
2000
אתה יכול לגרום לכל פיקסל
12:28
having an input that comes from people,
259
748260
2000
לקבל קלט שבא מאנשים,
12:30
from people's movement, or so and so.
260
750260
2000
מתזוזה של אנשים, וכולי וכולי.
12:32
I want to show you something here for the first time.
261
752260
3000
אני רוצה להראות לכם משהו כאן בפעם הראשונה.
12:35
We've been working with Roberto Bolle,
262
755260
2000
אנחנו עובדים עם רוברטו בולא,
12:37
one of today's top ballet dancers --
263
757260
2000
אחד מרקדני הבלט הטובים כיום --
12:39
the étoile at Metropolitan in New York
264
759260
2000
האטואל במטרופוליטן בניו יורק
12:41
and La Scala in Milan --
265
761260
2000
ובלה סקאלה במילאנו --
12:43
and actually captured his movement in 3D
266
763260
2000
ובעצם לכדנו את התנועות שלו בתלת מימד
12:45
in order to use it as an input for Flyfire.
267
765260
3000
בכדי להשתמש בהן כקלט לFlyfire.
12:48
And here you can see Roberto dancing.
268
768260
3000
וכאן אתם רואים את רוברטו רוקד.
12:53
You see on the left the pixels,
269
773260
2000
אתם רואים בצד שמאל את הפיקסלים,
12:55
the different resolutions being captured.
270
775260
2000
את הרזולוציות השונות שמתקבלות.
12:57
It's both 3D scanning in real time
271
777260
2000
זה גם סורק בתלת מימד בזמן אמת
12:59
and motion capture.
272
779260
3000
וגם לוכד תנועה.
13:03
So you can reconstruct a whole movement.
273
783260
3000
אז אתה יכול לבנות מחדש תנועה שלמה.
13:10
You can go all the way through.
274
790260
3000
אתה יכול ללכת את כל הדרך.
13:16
But then, once we have the pixels, then you can play with them
275
796260
2000
אבל אז, ברגע שיש לך את הפיקסלים, אז אתה יכול לשחק איתם
13:18
and play with color and movement
276
798260
3000
ולשחק עם צבע ותנועה
13:21
and gravity and rotation.
277
801260
3000
וכוח משיכה וסיבוב.
13:24
So we want to use this as one of the possible inputs
278
804260
2000
אז אנחנו רוצים להשתמש בזה כאחד מאמצעי הקלט האפשריים
13:26
for Flyfire.
279
806260
2000
בשביל Flyfire.
13:47
I wanted to show you the last project we are working on.
280
827260
2000
רציתי להראות לכם את הפרוייקט האחרון שאנחנו עובדים עליו.
13:49
It's something we're working on for the London Olympics.
281
829260
2000
זה משהו שאנחנו עובדים עליו בשביל האולימפיאדה בלונדון.
13:51
It's called The Cloud.
282
831260
2000
זה נקרא "הענן".
13:53
And the idea here is, imagine, again,
283
833260
2000
והרעיון כאן הוא, דמיינו, שוב,
13:55
we can involve people
284
835260
2000
אנחנו יכולים לערב אנשים
13:57
in doing something and changing our environment --
285
837260
3000
בלעשות משהו ולשנות את הסביבה --
14:00
almost to impart what we call cloud raising --
286
840260
2000
כמעט להתייחס למה שאנחנו קוראים לו הקמת ענן --
14:02
like barn raising, but with a cloud.
287
842260
2000
כמו הקמת אסם, אבל עם ענן.
14:04
Imagine you can have everybody make a small donation for one pixel.
288
844260
4000
דמיינו שאתם יכולים שכולם יתרמו תרומה קטנה לצורך פיקסל אחד.
14:08
And I think what is remarkable
289
848260
2000
ואני חושב שמה שיוצא דופן
14:10
that has happened over the past couple of years
290
850260
2000
שהתרחש במהלך השנתיים האחרונות
14:12
is that, over the past couple of decades,
291
852260
2000
הוא שבמהלך שני העשורים האחרונים,
14:14
we went from the physical world to the digital one.
292
854260
3000
עברנו מעולם פיסי לעולם דיגיטלי.
14:17
This has been digitizing everything, knowledge,
293
857260
2000
זו היתה הפיכה דיגיטלית של הכל, ידע,
14:19
and making that accessible through the Internet.
294
859260
2000
והפיכתו לנגיש דרך האינטרנט.
14:21
Now today, for the first time --
295
861260
2000
היום, בפעם הראשונה --
14:23
and the Obama campaign showed us this --
296
863260
2000
והקמפיין של אובאמה הראה לנו את זה --
14:25
we can go from the digital world,
297
865260
2000
אנחנו יכולים לעבור מהעולם הדיגיטלי,
14:27
from the self-organizing power of networks,
298
867260
2000
מכוח הארגון העצמי של רשתות,
14:29
to the physical one.
299
869260
2000
לעולם הפיסי.
14:31
This can be, in our case,
300
871260
2000
זה יכול להיות, במקרה שלנו,
14:33
we want to use it for designing and doing a symbol.
301
873260
2000
אנחנו רוצים להשתמש בזה כדי לעצב ולעשות סמל.
14:35
That means something built in a city.
302
875260
2000
זה אומר משהו בנוי, בעיר.
14:37
But tomorrow it can be,
303
877260
2000
אבל מחר זה יכול להיות,
14:39
in order to tackle today's pressing challenges --
304
879260
3000
בכדי להתמודד עם האתגרים המוצבים בפנינו כיום --
14:42
think about climate change or CO2 emissions --
305
882260
2000
תחשבו על שינוי אקלים או פליטות פחמן דו-חמצני --
14:44
how we can go from the digital world to the physical one.
306
884260
3000
איך אנחנו יכולים לעבור מעולם דיגיטלי לעולם פיסי.
14:47
So the idea that we can actually involve people
307
887260
2000
אז הרעיון הוא שאנחנו יכולים למעשה לערב אנשים
14:49
in doing this thing together, collectively.
308
889260
2000
בלעשות את הדבר הזה ביחד, בשיתופיות.
14:51
The cloud is a cloud, again, made of pixels,
309
891260
3000
הענן הוא ענן, ששוב, מורכב מפיקסלים,
14:54
in the same way as the real cloud
310
894260
2000
באותה צורה שבה ענן אמיתי
14:56
is a cloud made of particles.
311
896260
2000
הוא ענן שמורכב מחלקיקים.
14:58
And those particles are water,
312
898260
2000
והחלקיקים האלה הם מים,
15:00
where our cloud is a cloud of pixels.
313
900260
2000
והענן שלנו הוא של פיקסלים.
15:02
It's a physical structure in London, but covered with pixels.
314
902260
3000
זה מבנה פיסי בלונדון, אבל מכוסה בפיקסלים.
15:05
You can move inside, have different types of experiences.
315
905260
2000
אתה יכול לנוע בפנים, לחוות סוגים שונים של חוויות.
15:07
You can actually see from underneath,
316
907260
2000
אתה יכול למעשה לראות ממתחת,
15:09
sharing the main moments
317
909260
2000
לחלוק את הרגעים העיקריים
15:11
for the Olympics in 2012 and beyond,
318
911260
3000
לאולימפיאדה ב2012 ומעבר,
15:14
and really using it as a way to connect with the community.
319
914260
4000
ובאמת להשתמש בזה כדרך להתחבר עם הקהילה.
15:18
So both the physical cloud in the sky
320
918260
4000
אז זה גם ענן פיסי בשמיים
15:22
and something you can go to the top [of],
321
922260
3000
וגם משהו שאתה יכול לעלות עליו למעלה,
15:25
like London's new mountaintop.
322
925260
2000
כמו פסגת ההר החדשה של לונדון.
15:27
You can enter inside it.
323
927260
2000
אתה יכול להיכנס לתוכו.
15:29
And a kind of new digital beacon for the night --
324
929260
3000
וסוג חדש של מגדלור דיגיטלי ללילה --
15:32
but most importantly,
325
932260
2000
אבל הכי חשוב,
15:34
a new type of experience for anybody who will go to the top.
326
934260
3000
סוג חדש של חוויה לכל מי שיעלה למעלה.
15:37
Thank you.
327
937260
2000
תודה לכם.
15:39
(Applause)
328
939260
2000
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7