Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

번역: Ann Yoon 검토: Bianca Lee

Today I'd like to show you

저는 오늘 미래에

the future of the way we make things.

우리가 물건을 만들 방법을 소개하고자 합니다.

I believe that soon our buildings and machines

저는 건물들이나 기계들이 곧

will be self-assembling,

자기 스스로 만들어질 수 있을 것이라고 믿습니다.

replicating and repairing themselves.

스스로 복제되고 수리되면서 말이지요.

So I'm going to show you

그래서 저는 오늘 당신에게

what I believe is the current state of manufacturing,

오늘날 제조법의 현황을 보여드리고

and then compare that to some natural systems.

이것을 자연에서의 다양한 모습들과 비교하고자 합니다.

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

그러니까 오늘날 제조법에서 우리에게는 고층 건물들이 있고--

two and a half years [of assembly time],

2년 반,

500,000 to a million parts,

500,000을 백만으로 나눈 부분들,

fairly complex,

꽤 복잡하고,

new, exciting technologies in steel, concrete, glass.

새롭고 신비한 기술들이 철, 콘크리트, 유리 등에 사용되지요.

We have exciting machines

우리를 우주로 데려다 줄 수 있는

that can take us into space --

흥미로운 기계들도 있지요-

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

5년, 250만개의 부분들.

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

반면에, 우리가 자연 환경을 들여다 보면,

we have proteins

우리는 200만개의 종류들을 가지고

that have two million types,

10,000 나노초에 접히는 단백질

can fold in 10,000 nanoseconds,

또는 30억개의

or DNA with three billion base pairs

염기쌍을 가진 DNA,

we can replicate in roughly an hour.

1시간 정도면 복제할 수 있지요.

So there's all of this complexity

그러니까 이러한 복잡함이

in our natural systems,

우리의 생태계에 있지만

but they're extremely efficient,

그것들은 매우 효율적이고,

far more efficient than anything we can build,

우리가 지을 수 있는

far more complex than anything we can build.

어떠한 것보다도 더 효율적이고,

They're far more efficient in terms of energy.

에너지적인 면에서도 훨씬 더 효율적입니다.

They hardly ever make mistakes.

그리고 실수를 하는 경우도 거의 없지요.

And they can repair themselves for longevity.

또 오래 지속되도록 자신을 수리할 수도 있답니다.

So there's something super interesting about natural systems.

그리고 여기 자연에 대해 매우 흥미로운 점이 있습니다.

And if we can translate that

그리고 우리가 그것을 우리가 지어놓은 환경에 맞게

into our built environment,

잘 번역시킬 수만 있다면

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

우리의 제조법에 아주 흥미로운 잠재력을 가지게 되는 것입니다.

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

그리고 그 답은 바로 스스로 지어진다는 점에 있습니다.

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

그러니 우리가 스스로 지어지는 것을 우리의 물질적 환경에 활용하기 위해

I think there's four key factors.

4가지 주요 요인이 있다고 생각합니다.

The first is that we need to decode

첫번째로 우리가 짓고 싶은 것,

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

즉, 건물과 기계들의

so our buildings and machines.

복잡한 구조를 해독해 내는 것입니다.

And we need to decode that into simple sequences --

그리고 우리는 간단한 순서로 이것을 해독해야 하고--

basically the DNA of how our buildings work.

한마디로 건물들의 원리에 대한 DNA를 찾는 거죠.

Then we need programmable parts

그 다음 우리는 그러한 순서로

that can take that sequence

반듯하게 접거나 변경할,

and use that to fold up, or reconfigure.

프로그래밍할 수 있는 부분들이 필요하죠.

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

우리는 그것이 활성화되도록 하기 위해 에너지를 필요로 하고,

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

프로그램에 따라 접히도록 해야지요.

And we need some type of error correction redundancy

그리고 짓고 싶은 것을 성공적으로 짓는 것을

to guarantee that we have successfully built what we want.

보장하기 위해 실수를 허용할 만한 여분이 필요하겠지요.

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

그래서 저는 우리의 '스스로 지어지는' 미래를 위해

that my colleagues and I at MIT are working on

저와 제 동료들이 MIT에서 연구중인

to achieve this self-assembling future.

몇 개의 프로젝트들을 보여드리고자 합니다.

The first two are the MacroBot and DeciBot.

우선 처음으로 보여드릴 로봇 두개는 MacroBot과 DeciBot입니다.

So these projects are large-scale reconfigurable robots --

그러니까 이 프로젝트들은 큰 규모의 변경 가능한 로봇들--

8 ft., 12 ft. long proteins.

8 피트, 12피트만큼 긴 단백질.

They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.

그것들은 기계로 작동되며 전기를 사용하는 장치, 센서들이 박혀 있습니다.

You decode what you want to fold up into,

여러분은 접고 싶은 것을 해독해 내면 됩니다,

into a sequence of angles --

연속적인 각들로 말이지요--

so negative 120, negative 120, 0, 0,

그러니까 마이너스 120, 마이너스 120, 0, 0,

120, negative 120 -- something like that;

120, 마이너스 120--이런 식으로요;

so a sequence of angles, or turns,

그래서 각들의 행렬, 또는 순서들,

and you send that sequence through the string.

그리고 이렇게 나열된 것들을 끈으로 보내면 됩니다.

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

각 구성 단위가 각각의 신호를 받지요--그래서 마이너스 120.

it rotates to that, checks if it got there

이렇게 돌아가고, 거기까지 잘 됬는지 확인하고

and then passes it to its neighbor.

옆쪽으로 넘겨줍니다.

So these are the brilliant scientists,

그러니까 이 프로젝트에 참여한 사람들은

engineers, designers that worked on this project.

위대한 과학자들, 엔지니어들, 디자이너들입니다.

And I think it really brings to light:

그리고 정말 빛을 발하는 것은:

Is this really scalable?

확장이나 축소가 가능할까요?

I mean, thousands of dollars, lots of man hours

그러니까, 수천 달러, 사람들의 엄청난 노력이

made to make this eight-foot robot.

이 발 8개 달린 로봇을 만드는데 사용되었지요.

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

이 규모를 더 늘릴 수 있을까요? 로봇 공학을 정말 모든 부분에 사용할 수 있을까요?

The next one questions that

그 다음으로는 그런 질문을 내놓고

and looks at passive nature,

수동적인 자연을 보거나

or passively trying to have reconfiguration programmability.

구조 변경이 프로그래밍 가능하게 하기 위해 수동적으로 시도합니다.

But it goes a step further,

하지만 이것은 한 단계 더 나아가서,

and it tries to have actual computation.

실질적 계산을 하려 합니다.

It basically embeds the most fundamental building block of computing,

이것은 기본적으로 계산 등의 가장 기초적 단계가 박혀있고

the digital logic gate,

디지털 세계에서 논리적으로 작동할 수 있는 문이

directly into your parts.

곧바로 조각들로 나누어집니다.

So this is a NAND gate.

그래서 이것이 NAND 문입니다.

You have one tetrahedron which is the gate

그 문이 되는 4면체를 당신이 가지고 있다면

that's going to do your computing,

이것이 바로 계산을 하는 것입니다.

and you have two input tetrahedrons.

그리고 당신은 2개의 4면체 입력장치를 가집니다.

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

그 중 하나는 사용자가 벽돌들로 지으면서 입력하는 것입니다.

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

또 다른 하나는 그 전에 자리잡은 벽돌입니다.

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

그리고 이것은 3D 공간으로 당신에게 결과물을 보입니다.

So what this means

그러니까 이것이 뜻하는 바는

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

사용자가 각각의 벽돌들이 했으면 하는 것을 입력할 수 있다는 겁니다.

It computes on what it was doing before

이것은 그 전에 자신이 한 일과

and what you said you wanted it to do.

당신이 요청한 일을 계산해냅니다.

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

그리고 이제 3D 공간에서 움직입니다--

so up or down.

이렇게 위로 아래로.

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

그래서 왼쪽에 [1,1]을 입력하니 0이고, 그래서 내려갑니다.

On the right-hand side,

오른쪽에는 [0,0]을 입력해서

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

1을 출력해내고, 그래서 위로 갑니다.

And so what that really means

그리고 이것이 의미하는 바는

is that our structures now contain the blueprints

이제 우리의 구조는

of what we want to build.

우리가 짓고 싶은 것의 청사진을 가진다는 것이지요.

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

그래서 이것들은 그 전에 지어진 것에 대한 정보를 가집니다.

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

그러니까 우리가 어떠한 종류의 자기 복제를 볼 수 있다는 것이죠.

In this case I call it self-guided replication,

이런 경우에 나는 이것을 '스스로 안내 가능한' 자기 복제라고 하는데

because your structure contains the exact blueprints.

그 구조들이 정확히 같은 청사진을 가지기 때문이지요.

If you have errors, you can replace a part.

만약 오류가 있다면, 그 부분을 바꾸면 됩니다.

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

어떻게 고쳐야 하는지에 대한 정보도 다 있습니다.

So you could have something that climbs along and reads it

그래서 그것은 기어 올라서 그것을 읽어내고

and can output at one to one.

하나하나 실행합니다.

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

그것은 전적으로 저장된 것입니다; 따로 알려줄 필요가 없습니다.

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

그래서 마지막으로 제가 보여드릴 프로젝트는 '편향된 사슬'인데,

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

이것은 수동적으로 '스스로 지어지는' 시스템 중

of passive self-assembly systems.

우리가 가지고 있는 가장 흥미로운 예가 될 것입니다.

So it takes the reconfigurability

그러니 이것은 변경 가능한 여부와

and programmability

프로그램을 짤 수 있는 능력 등이 있어야

and makes it a completely passive system.

완벽히 수동적인 프로그램이 될 수 있을 것입니다.

So basically you have a chain of elements.

그러니까 기본적으로 다양한 요소들의 사슬이죠.

Each element is completely identical,

각각의 요소들은 전부 같고,

and they're biased.

각자 다르게 편향됩니다.

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

그러니 각각의 사슬, 또는 요소들이 오른쪽 또는 왼쪽으로 가고 싶어하죠.

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

그래서 당신이 사슬을 조립하면서 결국은 프로그래밍도 하는 거죠.

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

당신은 각 구성단위마다 오른쪽 아니면 왼쪽으로 돌라고 하는 것입니다.

So when you shake the chain,

그래서 당신이 사슬을 흔들면

it then folds up

그것은 접힙니다.

into any configuration that you've programmed in --

당신이 프로그래밍을 한 어떠한 배열로 말이지요--

so in this case, a spiral,

예를 들어서 이 경우에서는 나선형,

or in this case,

또는 이 경우에서는,

two cubes next to each other.

서로 붙어있는 두 개의 정육면체로 말이지요.

So you can basically program

그러니 당신은 이것을 어떠한

any three-dimensional shape --

3차원적인 도형으로든 프로그래밍할 수 있고--

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

또는 1차원, 2차원--다 수동적으로, 이 사슬만으로요.

So what does this tell us about the future?

그러니까 이것은 미래에 대해 무엇을 보여주나요?

I think that it's telling us

제 생각에 이것은 우리에게

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

스스로 지어지고, 응답하고, 수리되는 등의 가능성을

in our physical structures, our buildings, machines.

우리의 물질적 구조들, 건물들, 그리고 기계들에 보여주는 것 같습니다.

There's new programmability in these parts.

이러한 부분에서 새로운 프로그래밍의 가능성이 있지요.

And from that you have new possibilities for computing.

그리고 거기에서 계산 등에서의 새로운 가능성도 보입니다.

We'll have spatial computing.

우리는 공간적인 계산을 할 것입니다.

Imagine if our buildings, our bridges, machines,

건물들, 다리들, 기계들, 모든 벽돌들이

all of our bricks could actually compute.

실제로 계산될 수 있다고 상상해 보세요.

That's amazing parallel and distributed computing power,

그것은 평행하고, 광범위한, 엄청난 계산의 힘이며,

new design possibilities.

새 디자인의 가능성입니다.

So it's exciting potential for this.

그러니까 이것은 매우 흥미로운 잠재력을 보여주는 것이지요.

So I think these projects I've showed here

그러니까 제 생각에 제가 보여드렸던 이 프로젝트들은

are just a tiny step towards this future,

미래를 향한 아주 작은 발걸음이지요.

if we implement these new technologies

우리가 새로운 기술을 스스로

for a new self-assembling world.

만들어지는, 새로운 세계에 적용시킨다면 말입니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)