Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Skylar Tibbits: Podemos construir coisas que se auto-constroem?

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2011-09-01 ・ TED


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Skylar Tibbits: Podemos construir coisas que se auto-constroem?

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Tradutor: Nadja Nathan Revisor: Isabel Villan
00:15
Today I'd like to show you
0
15260
2000
Hoje eu gostaria de lhes mostrar
00:17
the future of the way we make things.
1
17260
2000
o futuro da maneira como construímos coisas.
00:19
I believe that soon our buildings and machines
2
19260
2000
Acredito que em breve nossos prédios e máquinas
00:21
will be self-assembling,
3
21260
2000
serão de auto-montagem,
00:23
replicating and repairing themselves.
4
23260
2000
replicando-se e regenerando-se.
00:25
So I'm going to show you
5
25260
2000
Então vou mostrar-lhes
00:27
what I believe is the current state of manufacturing,
6
27260
2000
o que acredito ser o atual estado de fabricação,
00:29
and then compare that to some natural systems.
7
29260
3000
e depois compará-lo com alguns sistemas naturais.
00:32
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
8
32260
3000
Então, no atual estado de fabricação, temos arranha-céus –
00:35
two and a half years [of assembly time],
9
35260
2000
dois anos e meio,
00:37
500,000 to a million parts,
10
37260
2000
de 500 mil a um milhão de peças,
00:39
fairly complex,
11
39260
2000
razoavelmente complexas,
00:41
new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
12
41260
3000
tecnologias novas e empolgantes em aço, concreto e vidro.
00:44
We have exciting machines
13
44260
2000
Temos máquinas incríveis
00:46
that can take us into space --
14
46260
2000
que podem nos levar ao espaço –
00:48
five years [of assembly time], 2.5 million parts.
15
48260
3000
cinco anos, 2,5 milhões de peças.
00:51
But on the other side, if you look at the natural systems,
16
51260
3000
Mas por outro lado, se examinarmos os sistemas naturais,
00:54
we have proteins
17
54260
2000
temos as proteínas
00:56
that have two million types,
18
56260
2000
com dois milhões de tipos,
00:58
can fold in 10,000 nanoseconds,
19
58260
2000
podem dobrar em 10 mil nanosegundos,
01:00
or DNA with three billion base pairs
20
60260
2000
ou DNA com três bilhões de pares de base
01:02
we can replicate in roughly an hour.
21
62260
3000
que podemos replicar em cerca de uma hora.
01:05
So there's all of this complexity
22
65260
2000
Portanto, temos toda essa complexidade
01:07
in our natural systems,
23
67260
2000
em nossos sistemas naturais,
01:09
but they're extremely efficient,
24
69260
2000
mas eles são extremamente eficientes,
01:11
far more efficient than anything we can build,
25
71260
2000
muito mais eficientes do que qualquer coisa que possamos construir,
01:13
far more complex than anything we can build.
26
73260
2000
muito mais complexos do que qualquer coisa que possamos construir,
01:15
They're far more efficient in terms of energy.
27
75260
2000
São muito mais eficientes em termos de energia.
01:17
They hardly ever make mistakes.
28
77260
3000
Raramente erram.
01:20
And they can repair themselves for longevity.
29
80260
2000
E esses sistemas podem reparar-se para manter longevidade.
01:22
So there's something super interesting about natural systems.
30
82260
3000
Então, há algo super interessante sobre sistemas naturais.
01:25
And if we can translate that
31
85260
2000
E se pudermos traduzi-los
01:27
into our built environment,
32
87260
2000
em nosso ambiente de construção,
01:29
then there's some exciting potential for the way that we build things.
33
89260
2000
teremos um potencial interessante para o modo como nós construímos.
01:31
And I think the key to that is self-assembly.
34
91260
3000
E eu penso que o segredo está na auto-montagem.
01:34
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
35
94260
3000
Então se quisermos utilizar a auto-montagem em nosso ambiente físico,
01:37
I think there's four key factors.
36
97260
2000
eu acho que há quatro fatores chave.
01:39
The first is that we need to decode
37
99260
2000
O primeiro é que precisamos decodificar
01:41
all of the complexity of what we want to build --
38
101260
2000
toda a complexidade do que queremos construir –
01:43
so our buildings and machines.
39
103260
2000
nossos edifícios e máquinas.
01:45
And we need to decode that into simple sequences --
40
105260
2000
Precisamos decodificá-la em sequências simples –
01:47
basically the DNA of how our buildings work.
41
107260
2000
basicamente o DNA de como nossos edifícios funcionam.
01:49
Then we need programmable parts
42
109260
2000
Em seguida precisamos de peças programáveis
01:51
that can take that sequence
43
111260
2000
que possam pegar esta sequência
01:53
and use that to fold up, or reconfigure.
44
113260
3000
e usá-la para dobrar, ou reconfigurar.
01:56
We need some energy that's going to allow that to activate,
45
116260
3000
Precisamos de alguma energia que permita a isso ser ativado,
01:59
allow our parts to be able to fold up from the program.
46
119260
3000
dando às nossas peças capacidade para dobrar a partir do programa.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
47
122260
2000
E precisamos de um tipo de redundância na correção de erro
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
48
124260
3000
para garantir-nos sucesso em construir o que queremos.
02:07
So I'm going to show you a number of projects
49
127260
2000
Vou mostrar-lhes uma série de projetos
02:09
that my colleagues and I at MIT are working on
50
129260
2000
em que eu e meus colegas do MIT estamos trabalhando
02:11
to achieve this self-assembling future.
51
131260
2000
para alcançar esse futuro de auto-montagem.
02:13
The first two are the MacroBot and DeciBot.
52
133260
3000
Os primeiros são MacroBot e DeciBot.
02:16
So these projects are large-scale reconfigurable robots --
53
136260
4000
Estes projetos são de robôs reconfiguráveis de grande escala –
02:20
8 ft., 12 ft. long proteins.
54
140260
3000
2.5 ou 3.5 metros de proteínas longas.
02:23
They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
55
143260
3000
Eles são implantados com dispositivos mecânicos elétricos, sensores.
02:26
You decode what you want to fold up into,
56
146260
2000
Nós decodificamos o formato que queremos dobrar,
02:28
into a sequence of angles --
57
148260
2000
em uma sequência de ângulos –
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
58
150260
2000
menos 120, menos 120, 0, 0,
02:32
120, negative 120 -- something like that;
59
152260
3000
120, menos 120 – algo assim;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
155260
2000
então uma sequência de ângulos, ou de rotações,
02:37
and you send that sequence through the string.
61
157260
3000
e enviamos esta sequência através do fio.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
62
160260
3000
Cada unidade carrega sua mensagem – portanto menos 120.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
63
163260
2000
Ela gira, verifica se chegou lá
02:45
and then passes it to its neighbor.
64
165260
3000
e depois a passa para seu adjacente.
02:48
So these are the brilliant scientists,
65
168260
2000
Esses são os brilhantes cientistas,
02:50
engineers, designers that worked on this project.
66
170260
2000
engenheiros, projetistas que trabalharam neste projeto.
02:52
And I think it really brings to light:
67
172260
2000
E eu acho que isso realmente traz à tona:
02:54
Is this really scalable?
68
174260
2000
Isto é realmente escalável?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
69
176260
2000
Quero dizer, milhares de dólares, muitas pessoas e horas
02:58
made to make this eight-foot robot.
70
178260
3000
são usados para construir este robô de 2 metros e meio.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
71
181260
3000
Será que podemos adquirir escala? Será que podemos implantar robótica em cada parte?
03:04
The next one questions that
72
184260
2000
O próximo questiona isso
03:06
and looks at passive nature,
73
186260
2000
e observa a natureza passiva,
03:08
or passively trying to have reconfiguration programmability.
74
188260
3000
ou passivamente tenta ter uma reconfiguração programável.
03:11
But it goes a step further,
75
191260
2000
Mas ele vai um passo adiante,
03:13
and it tries to have actual computation.
76
193260
2000
e tenta ter um cálculo real.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
77
195260
2000
Ele basicamente incorpora o bloco de construção mais fundamental da computação,
03:17
the digital logic gate,
78
197260
2000
a porta lógica digital,
03:19
directly into your parts.
79
199260
2000
diretamente em suas peças.
03:21
So this is a NAND gate.
80
201260
2000
Então essa é uma porta NAND.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
81
203260
2000
Temos um tetraedro que é a porta
03:25
that's going to do your computing,
82
205260
2000
que fará sua computação,
03:27
and you have two input tetrahedrons.
83
207260
2000
e temos dois tetraedros de entrada.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
209260
3000
Um deles é a entrada do usuário, quando vocês constroem seus tijolos.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
85
212260
3000
O outro é do tijolo que foi colocado anteriormente.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
215260
3000
E então ele nos dá uma saída em espaço 3D.
03:38
So what this means
87
218260
2000
Isto significa que
03:40
is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
88
220260
3000
o usuário pode começar a ligar o que ele quer que os tijolos façam.
03:43
It computes on what it was doing before
89
223260
2000
Ele calcula o que ele estava fazendo antes
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
225260
2000
e o que vocês disseram que queriam fazer.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
227260
2000
E agora começa a mover-se em espaço tridimensional –
03:49
so up or down.
92
229260
2000
para cima ou para baixo.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
93
231260
3000
Então no lado esquerdo, [1,1], entrada = 0 saída, que desce.
03:54
On the right-hand side,
94
234260
2000
No lado direito,
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
95
236260
3000
[0,0] entrada é 1 saída, que sobe.
03:59
And so what that really means
96
239260
2000
O que isso realmente significa
04:01
is that our structures now contain the blueprints
97
241260
2000
é que nossas estruturas agora contêm os planos de projeto
04:03
of what we want to build.
98
243260
2000
do que queremos construir.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
245260
3000
Então eles têm, incorporadas neles, todas as informações do que foi construído.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
248260
3000
Isto quer dizer que podemos ter alguma forma de auto-replicação.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
251260
3000
Nesse caso chamo isto de replicação auto-guiada,
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
254260
2000
porque sua estrutura contém os planos de projeto exatos.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
256260
2000
Se temos erros, podemos substituir uma parte.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
104
258260
3000
Toda a informação local é incorporada para instruir como consertar.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
261260
2000
Então poderíamos ter algo que cresce em ascensão, compreende isto
04:23
and can output at one to one.
106
263260
2000
e pode produzir de um para um.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
265260
2000
[A informação] é diretamente incorporada; sem instruções externas.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
267260
3000
O último projeto que mostrarei é o Biased Chains,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
270260
3000
e é provavelmente o exemplo mais empolgante que temos atualmente
04:33
of passive self-assembly systems.
110
273260
2000
de sistemas passivos de auto-montagem.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
275260
2000
Ele pega a reconfiguração
04:37
and programmability
112
277260
2000
e a programabilidade
04:39
and makes it a completely passive system.
113
279260
3000
e faz dele um sistema completamente passivo.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
283260
2000
Então fundamentalmente temos uma cadeia de elementos.
04:45
Each element is completely identical,
115
285260
2000
Cada elemento é totalmente idêntico,
04:47
and they're biased.
116
287260
2000
e eles são discriminantes.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
289260
3000
Assim cada cadeia ou cada elemento quer virar à direita ou à esquerda.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
292260
3000
Ao montarmos a cadeia, fundamentalmente estamos programando-a.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
295260
3000
Dizemos a cada unidade se deve virar à direita ou à esquerda.
04:58
So when you shake the chain,
120
298260
3000
Assim, quando sacudimos a cadeia,
05:01
it then folds up
121
301260
2000
ela então se dobra
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
303260
3000
em qualquer configuração que tenhamos programado –
05:06
so in this case, a spiral,
123
306260
2000
neste caso, uma espiral,
05:08
or in this case,
124
308260
3000
ou neste caso,
05:11
two cubes next to each other.
125
311260
3000
dois cubos lado a lado.
05:14
So you can basically program
126
314260
2000
Então basicamente podemos programar
05:16
any three-dimensional shape --
127
316260
2000
qualquer forma tridimensional –
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
318260
3000
ou unidimensional, bidimensional – nesta cadeia completamente passiva.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
321260
2000
Então, o que isto nos diz sobre o futuro?
05:23
I think that it's telling us
130
323260
2000
Acho que está nos dizendo
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
325260
3000
que há novas possibilidades de auto-montagem, replicação, reparação
05:28
in our physical structures, our buildings, machines.
132
328260
3000
em nossas estruturas físicas, nossos prédios, máquinas.
05:31
There's new programmability in these parts.
133
331260
2000
Há novas programabilidades nessas peças.
05:33
And from that you have new possibilities for computing.
134
333260
2000
E dali temos novas possibilidades para computação.
05:35
We'll have spatial computing.
135
335260
2000
Teremos computação espacial.
05:37
Imagine if our buildings, our bridges, machines,
136
337260
2000
Imaginem se nossos prédios, nossas pontes, máquinas,
05:39
all of our bricks could actually compute.
137
339260
2000
todos os nossos tijolos pudessem realmente computar.
05:41
That's amazing parallel and distributed computing power,
138
341260
2000
Isto é o surpreendente poder paralelo e distribuído da computação
05:43
new design possibilities.
139
343260
2000
novas possibilidades para designs.
05:45
So it's exciting potential for this.
140
345260
2000
É um potencial empolgante para isto.
05:47
So I think these projects I've showed here
141
347260
2000
Então penso que estes projetos que acabei de mostrar a vocês
05:49
are just a tiny step towards this future,
142
349260
2000
são simplesmente um pequenino passo em direção a este futuro,
05:51
if we implement these new technologies
143
351260
2000
se implementarmos estas novas tecnologias.
05:53
for a new self-assembling world.
144
353260
2000
para um mundo novo de auto-montagem.
05:55
Thank you.
145
355260
2000
Obrigado.
05:57
(Applause)
146
357260
2000
(Aplausos)
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