Saul Griffith: Hardware solutions to everyday problems

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Tânia Casais
00:25
So anyway, who am I?
0
25000
1000
Quem sou eu?
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I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
26000
3000
Normalmente, quando as pessoas me perguntam "O que faz?"
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I say, "I do hardware,"
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29000
2000
eu digo "Fabrico 'hardware' "
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because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
31000
2000
porque, mais ou menos, abrange tudo o que faço.
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And I recently said that to a venture capitalist casually at some
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33000
4000
Há pouco, disse isso informalmente a um investidor de risco
num evento em Silicon Valley, e ele respondeu: "É pitoresco."
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Valley event, to which he replied, "How quaint."
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3000
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(Laughter)
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2000
(Risos)
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And I sort of really was dumbstruck.
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3000
E eu fiquei sem palavras.
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And I really should have said something smart.
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2000
Devia ter dito qualquer coisa inteligente.
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And now I've had a little bit of time to think about it,
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47000
5000
E agora, que tive algum tempo para pensar nisso, devia ter dito:
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I would have said, "Well, you know,
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"Sabe, se olharmos para os próximos 100 anos
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if we look at the next 100 years
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"- já vimos todos estes problemas nos últimos dias -
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and we've seen all these problems in the last few days,
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most of the big issues -- clean water, clean energy --
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"a maior parte dos problemas - água potável e energia limpa,
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and they're interchangeable in some respects --
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"que são intercambiáveis em certos aspetos,
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and cleaner, more functional materials --
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"e materiais mais limpos e funcionais,
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they all look to me to be hardware problems.
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"todos me parecem problemas de equipamento.
"Isto não quer dizer que ignoremos o "software"
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This doesn't mean we should ignore software,
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or information, or computation."
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"ou a informação, ou a informática."
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And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
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É isto que vou tentar transmitir-vos.
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So, this talk is going to be about how do we make things
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Esta palestra será sobre como fazemos as coisas
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and what are the new ways that we're going to make things in the future.
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5000
e quais são as novas formas de fazermos as coisas no futuro.
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Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
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Os oradores da TED recebem uma data de lixo informático
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about "do this, do that" and you fill out all these forms,
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88000
2000
dizendo "faça isto e aquilo", preenchem uns formulários,
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and you don't actually know how they're going to describe you,
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3000
e não sabem como vão ser descritos.
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and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
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Eu recebi uma coisa que dizia que me iam apresentar como um "futurista".
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And I've always been nervous about the term "futurist,"
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Eu fico nervoso com este termo "futurista".
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because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
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3000
É a condenação ao fracasso já que é impossível prever o futuro.
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And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
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101000
3000
Eu estava a rir-me disto com alguns colegas muito inteligentes e disse:
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and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
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104000
4000
"Sabem? Se tenho que falar sobre o futuro, o que é o futuro?"
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And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
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108000
5000
E George Homsey, um tipo fantástico, disse: "Oh, o futuro é espantoso.
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It is so much stranger than you think.
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113000
2000
"É muito mais estranho do que tu pensas.
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We're going to reprogram the bacteria in your gut,
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115000
2000
"Nós vamos reprogramar as bactérias das tuas tripas
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and we're going to make your poo smell like peppermint."
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"e pôr o teu cocó a cheirar a hortelã."
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(Laughter)
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2000
(Risos)
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So, you may think that's sort of really crazy,
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124000
3000
Vocês devem pensar que isto é muito louco,
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but there are some pretty amazing things that are happening
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127000
2000
mas estão a acontecer coisas incríveis que tornam isto possível.
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that make this possible.
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129000
1000
02:10
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
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130000
4000
Este não é um trabalho meu, mas sim de bons amigos no MIT
Isto chama-se o registo de partes biológicas padrão.
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This is called the registry of standard biological parts.
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134000
2000
02:16
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
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136000
2000
É liderado por Drew Henry e Tom Knight e outros indivíduos brilhantes.
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and a few other very, very bright individuals.
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138000
3000
Basicamente, eles encaram a biologia como um sistema programável.
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Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
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141000
3000
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Literally, think of proteins as subroutines
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144000
4000
Literalmente, pensem nas proteínas como sub-rotinas
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that you can string together to execute a program.
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3000
que podem encadear para executar um programa.
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Now, this is actually becoming such an interesting idea.
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5000
Isto está a tornar-se uma ideia muito interessante.
Isto é um diagrama de estados.
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This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
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156000
3000
É um computador muito simples.
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This one is a two-bit counter.
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159000
2000
É um contador de 2 bits.
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So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
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161000
6000
Na prática, é o equivalente informático a dois interruptores de luz.
E isto está a ser construído por um grupo de estudantes em Zurique
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And this is being built by a group of students at Zurich
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3000
02:50
for a design competition in biology.
50
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2000
para uma competição de "design" em biologia.
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And from the results of the same competition last year,
51
172000
3000
A partir dos resultados dessa competição, no ano passado,
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a University of Texas team of students programmed bacteria
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175000
4000
uma equipa de estudantes da Universidade do Texas
programou bactérias para detetarem a luz e ligar-se e desligar-se.
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so that they can detect light and switch on and off.
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179000
3000
Isto é interessante na medida em que agora podemos fazer
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So this is interesting in the sense that you can now
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182000
2000
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do "if-then-for" statements in materials, in structure.
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184000
5000
afirmações "se-então-para" em materiais, em estruturas.
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This is a pretty interesting trend,
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189000
2000
É uma tendência muito interessante
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because we used to live in a world where everyone's said glibly,
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191000
2000
porque vivíamos num mundo em que todos diziam facilmente:
03:13
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
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193000
4000
"A forma segue a função",
mas eu penso que cresci num mundo
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-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
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197000
3000
- e vocês ouviram ontem Neil Gershenfeld
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I was in a lab associated with his -- where it's really a world
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200000
4000
e eu estive num laboratório associado ao dele -
num mundo onde a informação define a forma e a função.
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where information defines form and function.
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204000
3000
03:27
I spent six years thinking about that,
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207000
4000
Passei seis anos a pensar nisso,
mas, para mostrar-vos o poder da arte sobre a ciência,
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but to show you the power of art over science --
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211000
2000
03:33
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
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213000
3000
isto é uma das minhas bandas desenhadas, "Howtoons".
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I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
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216000
2000
Trabalho com um grande ilustrador chamado Nick Dragotta.
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Took me six years at MIT,
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218000
2000
Levei 6 anos no MIT e estas páginas todas a descrever o que estava a fazer,
03:40
and about that many pages to describe what I was doing,
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220000
4000
03:44
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
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224000
5000
e a ele bastou-lhe uma página.
Então, este é Tucker, a nossa musa
- é um rapazinho interessante - - e a sua irmã, Celine.
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He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
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229000
2000
03:51
and what he's doing here
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231000
2000
Ele aqui está a observar
03:53
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
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233000
4000
a disposição automática dos cereais numa tijela.
03:57
And in fact you can program the self-assembly of things,
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237000
3000
Mas podemos programar a disposição automática de coisas.
04:00
so he starts chocolate-dipping edges,
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240000
2000
Tucker mergulha as bordas em chocolate,
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changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
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242000
2000
alterando a hidrofobicidade e a hidrofilicidade.
04:04
In theory, if you program those sufficiently,
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244000
2000
Em teoria, se os programarmos suficientemente,
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you should be able to do something pretty interesting
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246000
2000
podemos fazer coisas interessantes
04:08
and make a very complex structure.
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248000
2000
e produzir uma estrutura muito complexa.
04:10
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
78
250000
5000
Neste caso, ele fez a autorreplicação de uma complexa estrutura em 3D.
Foi nisto que pensei durante muito tempo,
04:15
And that's what I thought about for a long time,
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255000
3000
porque é assim que fazemos as coisas agora.
04:18
because this is how we currently make things.
80
258000
2000
04:20
This is a silicon wafer, and essentially
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260000
2000
Isto é uma pastilha de silício.
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that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
82
262000
4000
Essencialmente, é um monte de camadas de coisas bidimensionais
umas por cima das outras.
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The feature side is -- you know, people will say,
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266000
2000
O tamanho característico é de cerca de 65 nanómetros.
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[unclear] down around about 65 nanometers now.
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268000
2000
04:30
On the right, that's a radiolara.
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270000
2000
À direita está um radiolário.
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That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
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272000
3000
É um organismo unicelular omnipresente nos oceanos,
04:35
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
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275000
4000
e tem tamanhos característicos de até 20 nanómetros,
04:39
and it's a complex 3D structure.
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279000
2000
e é uma estrutura complexa em 3D.
04:41
We could do a lot more with computers and things generally
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281000
4000
Nós poderíamos fazer muito mais com computadores e coisas em geral,
04:45
if we knew how to build things this way.
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285000
3000
se soubéssemos construir coisas desta forma.
04:48
The secret to biology is, it builds computation
91
288000
3000
O segredo da biologia é que integra a informática na forma de fazer as coisas.
04:51
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
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291000
3000
Esta coisinha aqui, a polimerase,
04:54
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
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294000
5000
é essencialmente um supercomputador concebido para replicar o ADN.
04:59
And the ribosome here is another little computer
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299000
3000
O ribossoma aqui é outro pequeno computador
05:02
that helps in the translation of the proteins.
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302000
2000
que ajuda na tradução de proteínas.
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I thought about this
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304000
1000
Achei que isto era fantástico para construir materiais biológicos,
05:05
in the sense that it's great to build in biological materials,
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305000
3000
05:08
but can we do similar things?
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308000
2000
Mas podemos fazer coisas semelhantes?
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Can we get self-replicating-type behavior?
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310000
2000
Podemos obter um comportamento autorreplicativo?
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Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
312000
4000
Podemos obter a montagem automática de estruturas 3D em sistemas inorgânicos?
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in inorganic systems?
101
316000
2000
Porque há algumas vantagens nos sistemas inorgânicos,
05:18
Because there are some advantages to inorganic systems,
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318000
2000
05:20
like higher speed semiconductors, etc.
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320000
2000
como semicondutores de maior velocidade, etc.
05:22
So, this is some of my work
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322000
2000
Então, este é algum do meu trabalho
05:24
on how do you do an autonomously self-replicating system.
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324000
6000
sobre como fazer um sistema autorreplicativo autónomo.
Isto é uma espécie de vingança de Babbage.
05:30
And this is sort of Babbage's revenge.
106
330000
2000
Estes são pequenos computadores mecânicos.
05:32
These are little mechanical computers.
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332000
1000
05:33
These are five-state state machines.
108
333000
3000
São máquinas de estados com cinco estados.
São três interruptores de luz alinhados.
05:36
So, that's about three light switches lined up.
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336000
3000
No estado neutro, nunca se ligam.
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In a neutral state, they won't bind at all.
110
339000
2000
Mas, se fizermos uma cadeia com eles, uma cadeia de bits,
05:41
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
341000
4000
eles conseguirão replicar-se.
05:45
they will be able to replicate.
112
345000
2000
05:47
So we start with white, blue, blue, white.
113
347000
1000
Começamos com branco, azul, azul, branco.
05:48
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
348000
6000
Este é o código que agora vai copiar-se. De um passa para dois.
05:54
and then from two comes three.
115
354000
2000
E depois de dois passa para três.
05:56
And so you've got this sort of replicating system.
116
356000
4000
Temos, assim, esta espécie de sistema replicativo.
Este trabalho é de Lionel Penrose,
06:00
It was work actually by Lionel Penrose,
117
360000
2000
06:02
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
362000
3000
pai de Roger Penrose, o tipo dos mosaicos.
Foi feito, em grande parte nos anos 60,
06:05
He did a lot of this work in the '60s,
119
365000
2000
e muita desta teoria lógica foi esquecida
06:07
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
367000
2000
06:09
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
369000
3000
quando prosseguimos com a revolução informática digital, mas está a voltar.
06:12
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
372000
4000
Vou mostrar-vos a autorreplicação autónoma, sem interferências.
Nós detetámos no vídeo a cadeia inicial,
06:16
So we've tracked in the video the input string,
123
376000
2000
06:18
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
378000
2000
que era verde, verde, amarelo, amarelo, verde.
06:20
We set them off on this air hockey table.
125
380000
4000
Colocámo-los nesta mesa de hóquei de ar.
- a ciência avançada utiliza mesas de hóquei de ar.
06:24
You know, high science uses air hockey tables --
126
384000
2000
06:26
(Laughter)
127
386000
1000
Se olharmos muito tempo para isto ficamos tontos,
06:27
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
387000
2000
06:29
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
389000
3000
mas estamos a ver cópias da cadeia inicial
emergindo do contentor de peças que temos aqui.
06:32
emerging from the parts bin that you have here.
130
392000
3000
06:35
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
395000
5000
E assim temos autorreplicação autónoma de cadeias de bits.
Porque havemos de querer replicar cadeias de bits?
06:40
So, why would you want to replicate bit strings?
132
400000
3000
06:43
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
403000
3000
Bom, porque a biologia tem este meme muito interessante,
06:46
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
406000
3000
em que apanhamos uma cadeia linear, algo conveniente para copiar,
06:49
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
409000
4000
e podemos dobrá-la arbitrariamente numa estrutura 3D complexa.
06:53
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
413000
3000
Então, eu tentei seguir a versão do engenheiro:
06:56
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
416000
3000
"Poderemos construir sistemas mecânicos
em materiais inorgânicos que façam o mesmo?"
06:59
that will do the same thing?
138
419000
1000
07:00
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
420000
5000
Mostro aqui que podemos fazer
com que uma forma em 2D - o B - se monte
07:05
the B -- assemble from a string of components
140
425000
4000
a partir de uma cadeia de componentes que seguem regras extremamente simples.
07:09
that follow extremely simple rules.
141
429000
2000
07:11
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
431000
3000
A razão para usar regras extremamente simples aqui,
e as máquinas de estados muito simples no "design" anterior,
07:14
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
434000
3000
07:17
was that you don't need digital logic to do computation.
144
437000
3000
é que não precisamos de lógica digital para fazer computação.
07:20
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
440000
4000
Dessa forma podemos dimensionar coisas muito menores que microchips.
07:24
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
444000
4000
Podemos usá-los como os minúsculos componentes no processo de montagem.
07:28
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
448000
5000
Penso que Neil Gershenfeld vos mostrou este vídeo na quarta-feira.
mas vou mostrá-lo novamente.
07:33
but I'll show you again.
148
453000
2000
07:35
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
455000
3000
Esta é exatamente a mesma sequência daqueles mosaicos.
07:38
Each different color has a different magnetic polarity,
150
458000
3000
Cada cor tem uma polaridade magnética diferente,
07:41
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
461000
5000
e a sequência especifica de forma única a estrutura que está a sair.
07:46
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
466000
3000
Quem souber qualquer coisa sobre teoria dos grafos
07:49
can look at that, and that will satisfy you
153
469000
2000
pode olhar e ficar satisfeito
07:51
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
471000
3000
porque também pode fazer estruturas arbitrárias em 3D.
07:54
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
474000
5000
Na verdade, até posso apanhar um cão, esculpi-lo
e remontá-lo em uma cadeia linear
07:59
and then reassemble it so it's a linear string
156
479000
2000
08:01
that will fold from a sequence. And now
157
481000
2000
que se dobrará a partir de uma sequência.
08:03
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
483000
7000
Depois, posso definir aquele objeto tridimensional como uma sequência de bits.
08:10
So, you know, it's a pretty interesting world
159
490000
3000
É um mundo muito interessante
08:13
when you start looking at the world a little bit differently.
160
493000
2000
quando começamos a olhar o mundo de outra forma.
08:15
And the universe is now a compiler.
161
495000
3000
O universo é agora um compilador.
08:18
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
498000
2000
Ponho-me a pensar: quais os programas para programar o universo físico?
08:20
for programming the physical universe?
163
500000
3000
E como pensar em materiais e estruturas
08:23
And how do we think about materials and structure,
164
503000
3000
como problemas de informática e informação?
08:26
sort of as an information and computation problem?
165
506000
3000
08:29
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
509000
3000
Não apenas onde ligamos um microcontrolador à extremidade,
08:32
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
512000
5000
mas a estrutura e os mecanismos são a lógica, são os computadores.
08:37
Having totally absorbed this philosophy,
168
517000
5000
Bom, depois de absorver completamente esta filosofia,
08:42
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
522000
3000
comecei a ver muitos problemas de forma diferente.
Com o universo como computador,
08:45
With the universe as a computer,
170
525000
1000
08:46
you can look at this droplet of water
171
526000
2000
podemos assumir que esta gota de água executou os cálculos.
08:48
as having performed the computations.
172
528000
2000
Definindo algumas condições limite,
08:50
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
530000
2000
como a gravidade, a tensão superficial, a densidade, etc.
08:52
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
532000
4000
e pressionando "executar",
08:56
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
536000
5000
o universo produz-vos uma lente esférica perfeita, como por magia.
09:01
So, this actually applied to the problem
176
541000
2000
Isto aplica-se a um problema.
09:03
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
543000
3000
Há 500 a 1000 milhões de pessoas no mundo
09:06
don't have access to cheap eyeglasses.
178
546000
2000
que não têm acesso a óculos baratos.
09:08
So can you make a machine
179
548000
2000
Será que podemos fazer uma máquina
09:10
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
550000
4000
que faça qualquer graduação de lente rapidamente e no local?
09:14
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
554000
4000
Isto é uma máquina em que definimos uma condição limite.
09:18
If it's circular, you make a spherical lens.
182
558000
3000
Se for circular, faz uma lente esférica.
09:21
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
561000
3000
Se for elíptica, faz uma lente de astigmatismo.
09:24
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
564000
3000
Pomos uma membrana em cima e aplicamos pressão
09:27
so that's part of the extra program.
185
567000
2000
- isto faz parte do programa extra.
09:29
And literally with only those two inputs --
186
569000
3000
E apenas com esses dois "inputs"
09:32
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
572000
2000
- a forma da condição limite e a pressão -
09:34
you can define an infinite number of lenses
188
574000
2000
podemos definir um número infinito de lentes
09:36
that cover the range of human refractive error,
189
576000
2000
que cobrem a gama do erro de refração humano
09:38
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
578000
5000
de -12 a +8 dioptrias, a até 4 dioptrias de cilindro.
09:43
And then literally, you now pour on a monomer.
191
583000
3000
Depois, verte-se um monómero.
09:46
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
586000
3000
Agora vou imitar a Julia Child.
09:49
This is three minutes of UV light.
193
589000
3000
São três minutos de luz UV.
09:52
And you reverse the pressure on your membrane
194
592000
3000
Invertemos a pressão na membrana depois de cozê-la.
09:55
once you've cooked it. Pop it out.
195
595000
3000
Tiramo-la para fora.
09:58
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
598000
3000
Já vi este vídeo, mas ainda não sei se vai terminar bem.
10:01
(Laughter)
197
601000
3000
(Risos).
10:04
So you reverse this. This is a very old movie,
198
604000
2000
Invertemos isto. Este é um filme muito antigo.
10:06
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
606000
4000
Com os novos protótipos, ambas as superfícies são flexíveis.
10:10
but this will show you the point.
200
610000
2000
Mas isto mostra o que quero dizer.
10:12
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
612000
2000
Agora que terminámos a lente, ela salta fora, literalmente.
10:14
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
614000
7000
Este é o modelo de óculos Yves Klein para o próximo ano.
Vemos que tem uma prescrição baixa de cerca de -2 dioptrias.
10:21
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
621000
3000
10:24
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
624000
4000
Quando rodamos contra este diagrama vemos que tem cilindro
10:28
and that was programmed in --
205
628000
1000
e isto foi programado, literalmente, na física do sistema.
10:29
literally into the physics of the system.
206
629000
4000
10:33
So, this sort of thinking about structure as computation
207
633000
3000
Esta forma de pensar na estrutura enquanto um cálculo
10:36
and structure as information leads to other things, like this.
208
636000
5000
e na estrutura enquanto informações, conduz a outras coisas, como isto.
10:41
This is something that my people at SQUID Labs
209
641000
3000
Isto é uma coisa em que o meu pessoal no SQUID Labs está agora a trabalhar.
10:44
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
644000
2000
Chama-se "Corda Eletrónica". É literalmente uma corda.
10:46
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
646000
4000
Tem uma trança de estrutura muito complexa.
10:50
And under no load, it's one structure.
212
650000
2000
Sem carga, tem um tipo de estrutura. Sob tensão, tem outra estrutura.
10:52
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
652000
3000
E podemos tirar partido disso
10:55
by putting in a very small number of
214
655000
2000
colocando um pequeno número de fibras condutoras
10:57
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
657000
2000
para torná-la num sensor.
10:59
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
659000
3000
Passa a ser uma corda que reconhece a carga na corda
11:02
at any particular point in the rope.
217
662000
2000
em qualquer ponto da corda.
11:04
Just by thinking about the physics of the world,
218
664000
3000
Só por pensar na física do mundo,
11:07
materials as the computer,
219
667000
2000
materiais como o computador,
11:09
you can start to do things like this.
220
669000
3000
podemos começar a fazer coisas deste tipo.
11:12
I'm going to segue a little here.
221
672000
3000
Agora, vou divagar um pouco.
Vou falar-vos do tipo de coisas que penso sobre isto.
11:15
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
675000
2000
11:17
that I think about with this.
223
677000
1000
11:18
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
678000
4000
Uma das coisas que me interessa,
se estivermos a olhar para o universo como um computador, é esta:
11:22
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
682000
4000
Como fazer coisas, de uma maneira geral,
11:26
how do we make things in a very general sense,
226
686000
2000
11:28
and how might we share the way we make things in a general sense
227
688000
4000
e como poder partilhar a forma como fazemos coisas de uma maneira geral
11:32
the same way you share open source hardware?
228
692000
3000
da mesma forma que partilhamos um "hardware" de código aberto?
11:35
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
695000
3000
Várias palestras reconheceram os benefícios
11:38
of having lots of people look at problems,
230
698000
2000
de haver muita gente a olhar para os problemas,
11:40
share the information and work on those things together.
231
700000
3000
a partilhar informações e a trabalhar em conjunto nestas coisas.
11:43
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
703000
3000
A vantagem do ser humano é mover-se em tempo linear,
11:46
and unless Lisa Randall changes that,
233
706000
2000
e, se Lisa Randall não alterar isso,
11:48
we'll continue to move in linear time.
234
708000
3000
continuaremos a mover-nos em tempo linear
11:51
So that means anything you do, or anything you make,
235
711000
2000
Isto significa que tudo o que fazemos
11:53
you produce a sequence of steps --
236
713000
2000
acontece numa sequência de passos
11:55
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
715000
3000
e acho que os Legos nos anos 70 acertaram em cheio
11:58
and they did it most elegantly.
238
718000
1000
e fizeram-no de forma muito elegante.
11:59
But they can show you how to build things in sequence.
239
719000
4000
Mostram-nos como construir coisas sequencialmente.
12:03
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
723000
3000
Ando a pensar como poderemos generalizar
12:06
the way we make all sorts of things,
241
726000
2000
a forma de fazer todo o tipo de coisas
12:08
so you end up with this sort of guy, right?
242
728000
2000
para acabarmos com um tipo como este, certo?
12:10
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
730000
5000
Acho que isto se aplica a uma ampla gama de conceitos.
12:15
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
735000
2000
Cameron Sinclair disse ontem:
12:17
"How do I get everyone to collaborate on design
245
737000
2000
"Como fazer para que todos colaborem num projeto global
12:19
globally to do housing for humanity?"
246
739000
3000
"para abrigar a humanidade"?
E se viram Amy Smith,
12:22
And if you've seen Amy Smith,
247
742000
2000
ela fala sobre como pôr os estudantes do MIT a trabalhar
12:24
she talks about how you get students at MIT
248
744000
4000
12:28
to work with communities in Haiti.
249
748000
2000
com as comunidades do Haiti.
12:30
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
750000
2000
Penso que devemos redefinir e repensar
12:32
how we define structure and materials and assembly things,
251
752000
4000
como definimos estrutura e materiais e montar coisas,
12:36
so that we can really share the information
252
756000
2000
para podermos partilhar informações
12:38
on how you do those things in a more profound way
253
758000
2000
sobre como fazer essas coisas de forma mais profunda
12:40
and build on each other's source code for structure.
254
760000
3000
e construir nos códigos-fonte uns dos outros para a estrutura.
12:43
I don't know exactly how to do this yet,
255
763000
1000
Ainda não sei bem como o fazer,
12:44
but, you know, it's something being actively thought about.
256
764000
5000
mas é uma coisa em que penso ativamente.
12:49
So, you know, that leads to questions
257
769000
2000
Isto leva-nos a questões como:
12:51
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
771000
4000
"Isto é um compilador? Isto é uma sub-rotina?"
Coisas interessantes desse tipo.
12:55
Interesting things like that.
259
775000
1000
12:56
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
776000
3000
Talvez eu esteja a ser muito abstrato,
mas - voltando aos nossos personagens de BD -
12:59
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
779000
3000
isto é como o universo, ou um ponto de vista diferente do universo,
13:02
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
782000
2000
13:04
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
784000
2000
que acho virá a ser preponderante no futuro
13:06
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
786000
3000
- da biotecnologia à montagem.
Foi ótimo ouvir Bill Joy.
13:09
They're starting to invest in materials science,
265
789000
3000
Eles começam a investir na ciência dos materiais,
13:12
but these are the new things in materials science.
266
792000
2000
mas são coisas novas na ciência dos materiais.
13:14
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
794000
4000
Como colocar informação real e estrutura real em novas ideias?
13:18
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
798000
3000
Ver o mundo de forma diferente?
Não será o código binário a definir os computadores do universo,
13:21
that defines the computers of the universe --
269
801000
2000
13:23
it's sort of an analog computer.
270
803000
2000
é um tipo de computador analógico.
13:25
But it's definitely an interesting new worldview.
271
805000
5000
Mas é, definitivamente, uma nova e interessante visão do mundo.
13:30
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
810000
3000
Já avancei demais. Parece que é tudo.
13:33
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
813000
2000
Talvez tenha uns minutos para perguntas.
13:35
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
815000
4000
Parece-me que disseram que eu também faço coisas extremas
na introdução, portanto tenho que explicar.
13:39
in the introduction, so I may have to explain that.
275
819000
4000
13:43
So maybe I'll do that with this short video.
276
823000
3000
Posso fazê-lo com este pequeno vídeo.
Isto é um papagaio de 280 m2,
13:46
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
826000
6000
13:52
which also happens to be a minimal energy surface.
278
832000
2000
que também tem uma superfície com energia mínima.
13:54
So returning to the droplet, again,
279
834000
2000
Voltando novamente à gota de água,
13:56
thinking about the universe in a new way.
280
836000
2000
pensando no universo de nova forma.
13:58
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
838000
2000
Este papagaio foi desenhado por Dave Kulp.
14:00
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
840000
2000
Porque queremos um papagaio de 280 m2?
14:02
So that's a kite the size of your house.
283
842000
2000
É um papagaio do tamanho duma casa.
14:04
And so you want that to tow boats very fast.
284
844000
4000
Serve para rebocar embarcações muito rapidamente.
14:08
So I've been working on this a little, also,
285
848000
3000
Também tenho trabalhado nisto com alguns outros tipos.
14:11
with a couple of other guys.
286
851000
2000
É uma nova maneira de olhar
14:13
But, you know, this is another way to look at the --
287
853000
2000
- se nos abstrairmos novamente -
14:15
if you abstract again,
288
855000
2000
14:17
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
857000
4000
esta é uma estrutura que é definida pela física do universo.
14:21
You could just hang it as a bed sheet,
290
861000
1000
Podíamos pendurá-la como um lençol,
14:22
but again, the computation of all the physics
291
862000
2000
mas o cálculo de toda a física
14:24
gives you the aerodynamic shape.
292
864000
2000
dá-nos a forma aerodinâmica.
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And so you can actually sort of almost double your boat speed
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Por isso, podemos quase duplicar a velocidade do barco
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with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
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com sistemas deste tipo.
Este é outro aspeto interessante do futuro.
(Aplausos)
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(Applause)
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