Saul Griffith: Hardware solutions to everyday problems

Günlük icatlar üzerine, Saul Griffith

25,194 views ・ 2007-03-23

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Ekin Özçelik Gözden geçirme: Sancak Gülgen
00:25
So anyway, who am I?
0
25000
1000
Her neyse, ben kimim?
00:26
I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
26000
3000
İnsanlar bana "Ne işle meşgulsün ?" diye sorduklarında, genellikle
00:29
I say, "I do hardware,"
2
29000
2000
"Donanım uzmanıyım." derim,
00:31
because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
31000
2000
çünkü, yaptıklarımı en uygun şekilde böyle ifade edebilirim.
00:33
And I recently said that to a venture capitalist casually at some
4
33000
4000
Ve bunu son zamanlarda bir kokteylede tesadüfen bir risk sermayedarına
00:37
Valley event, to which he replied, "How quaint."
5
37000
3000
söylediğimde yanıtı, " Ne kadar ilginç." oldu.
00:40
(Laughter)
6
40000
2000
(Gülüşmeler)
00:42
And I sort of really was dumbstruck.
7
42000
3000
Ve ben, bir anlamda donup kalmıştım.
00:45
And I really should have said something smart.
8
45000
2000
Zekice birşeyler söylemeliydim.
00:47
And now I've had a little bit of time to think about it,
9
47000
5000
Şimdi, üzerinde düşünecek zamanım oldu,
00:52
I would have said, "Well, you know,
10
52000
2000
Şöyle diyebilirdim,"Bildiğiniz üzere,
00:54
if we look at the next 100 years
11
54000
2000
önümüzdeki 100 yıla bakacak olursak
00:56
and we've seen all these problems in the last few days,
12
56000
2000
ve bu problemlerin çoğunu geçen günlerde de gördük,
00:58
most of the big issues -- clean water, clean energy --
13
58000
3000
önemli sorunların çoğu -- temiz su, temiz enerji --
01:01
and they're interchangeable in some respects --
14
61000
2000
ve hepsi de bir noktada değiştirilebilirler --
01:03
and cleaner, more functional materials --
15
63000
2000
ve daha temiz, daha işlevli maddeler --
01:05
they all look to me to be hardware problems.
16
65000
3000
hepsi bana donanımsal sorunlar gibi görünüyor.
01:08
This doesn't mean we should ignore software,
17
68000
2000
Bu yazılımı görmezden gelmemiz anlamına gelmiyor,
01:10
or information, or computation."
18
70000
2000
veya iletişimi veya hesaplamaları.
01:12
And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
19
72000
3000
Aslında,size anlatacağım şey de bu.
01:15
So, this talk is going to be about how do we make things
20
75000
3000
Yani, bu konuşma birşeyleri nasıl yaptığımız ve
01:18
and what are the new ways that we're going to make things in the future.
21
78000
5000
gelecekte birşeyleri nasıl yapacağımızla ilgili olacak.
01:23
Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
22
83000
5000
Şimdi, eğer bir konuşmacı iseniz TED size bir sürü gereksiz e-posta gönderiyor
01:28
about "do this, do that" and you fill out all these forms,
23
88000
2000
"bunu yap, şunu yap" ve bu formları doldur gibi,
01:30
and you don't actually know how they're going to describe you,
24
90000
3000
ve aslında sizi nasıl tanımlayacakları ile ilgili hiçbir fikriniz yok,
01:33
and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
25
93000
3000
ve birden aklıma beni fütürist olarak anlatacakları geldi.
01:36
And I've always been nervous about the term "futurist,"
26
96000
2000
Fütürist kelimesinden oldum olası gergin olmuşumdur.
01:38
because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
27
98000
3000
çünkü, tahmin edemediğinizden dolayı başarısızlığa mahkummuşsunuz gibi oluyor.
01:41
And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
28
101000
3000
Birkaç zeki arkadaşımla birlikte buna gülüyorduk ve ben
01:44
and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
29
104000
4000
dedim ki "Biliyorsunuz, eğer gelecek hakkında konuşmak zorunda kalırsam, gelecek nedir ?"
01:48
And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
30
108000
5000
Bunun üzerine mükemmel bir adam olan George Homsey dedi ki," Oh, gelecek müthiş birşey.
01:53
It is so much stranger than you think.
31
113000
2000
Ve düşündüğünden çok daha yabancı.
01:55
We're going to reprogram the bacteria in your gut,
32
115000
2000
Senin bağırsağındaki bakteriyi programlayacağız
01:57
and we're going to make your poo smell like peppermint."
33
117000
5000
ve dışkının naneli kokmasını sağlayacaığız."
02:02
(Laughter)
34
122000
2000
(Gülüşmeler)
02:04
So, you may think that's sort of really crazy,
35
124000
3000
Bunun çılgınca olduğunu düşünebilirsiniz,
02:07
but there are some pretty amazing things that are happening
36
127000
2000
ama günümüzde olan şeylerin içinde bunları olası kılan
02:09
that make this possible.
37
129000
1000
bir çok muhteşem şey var.
02:10
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
38
130000
4000
Bu benim çalışmam değil, ama MIT'deki çok iyi arkadaşlarımın çalışmaları.
02:14
This is called the registry of standard biological parts.
39
134000
2000
Bu olay "sıradan biyolojik parçaların kaydı" olarak adlandırılıyor.
02:16
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
40
136000
2000
Drew Endy ve Tom Knight tarafından yönetiliyor.
02:18
and a few other very, very bright individuals.
41
138000
3000
ve birkaç çok parlak insan tarafından.
02:21
Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
42
141000
3000
Temel olarak, yaptıkları şey biyolojiye programlanabilir bir sistem olarak bakmak.
02:24
Literally, think of proteins as subroutines
43
144000
4000
Proteinleri birer altprogram gibi düşünün
02:28
that you can string together to execute a program.
44
148000
3000
ve onları bir programı çalıştırmak için bir araya getirdiğinizi düşünün.
02:31
Now, this is actually becoming such an interesting idea.
45
151000
5000
Aslında, çok ilginç bir fikir olmaya başladılar.
02:36
This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
46
156000
3000
Bu bir durum çizelgesidir, çok basit bir bilgisayar.
02:39
This one is a two-bit counter.
47
159000
2000
Burada iki bitlik bir sayaç var.
02:41
So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
48
161000
6000
Bu sayaç gerekli olarak hesaplama bakımında iki ışık anahtarına eşittir.
02:47
And this is being built by a group of students at Zurich
49
167000
3000
Ve bu biyoloji dalında bir tasarım yarışması için,
02:50
for a design competition in biology.
50
170000
2000
Zürih'teki bir gurup öğrenci tarafından kurulmuştur.
02:52
And from the results of the same competition last year,
51
172000
3000
Ve aynı yarışmanın geçen seneki ayağında,
02:55
a University of Texas team of students programmed bacteria
52
175000
4000
Texas Üniversitesin'den bir gurup öğrenci, ışığı algılaması
02:59
so that they can detect light and switch on and off.
53
179000
3000
ve anahtarı açıp kapatması için bakterileri programlamışlardı.
03:02
So this is interesting in the sense that you can now
54
182000
2000
Artık maddelerde, yapılarda
03:04
do "if-then-for" statements in materials, in structure.
55
184000
5000
"eğer, sonra onun için" ifadesini kullanabilmeniz oldukça ilginç.
03:09
This is a pretty interesting trend,
56
189000
2000
Oldukça ilginç bir akım.
03:11
because we used to live in a world where everyone's said glibly,
57
191000
2000
Çünkü herkesin ikna edici bir biçimde konuşabildiği bir dünyada yaşadık,
03:13
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
58
193000
4000
formlar fonksiyonları takip eder, ama bence ben bir tür yetişkinim bu dünyada
03:17
-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
59
197000
3000
-- dün Neil Gershenfeld' i dinlediniz,
03:20
I was in a lab associated with his -- where it's really a world
60
200000
4000
onun labarotuvarda bir arkadaşıyıdım-- gerçek bir dünya olan yer
03:24
where information defines form and function.
61
204000
3000
bilginin formları ve fonksiyonları tanımladığı yer.
03:27
I spent six years thinking about that,
62
207000
4000
Bunu düşünerek altı yıl geçirdim,
03:31
but to show you the power of art over science --
63
211000
2000
size sanatın gücünün bilmin üzerinde olduğunu göstereceğim
03:33
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
64
213000
3000
bunlar aslında benim yazdığım karikatürler. Bunlar Howtoon(nasıl-karikatüleri) olarak geçiyor.
03:36
I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
65
216000
2000
Çok yetenekli bir çizer Nick Dragotta ile çalışıyorum.
03:38
Took me six years at MIT,
66
218000
2000
MIT 'de altı yılımı aldı,
03:40
and about that many pages to describe what I was doing,
67
220000
4000
ve bu kadar sayfa, ne yaptığımı anlatmak için,
03:44
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
68
224000
5000
onun bir sayfasını aldı. Neyse, bu bizim ilham perimiz Tucker.
03:49
He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
69
229000
2000
Burada ilginç küçük bir çocuk var -- ve kız kardeşi Celine --
03:51
and what he's doing here
70
231000
2000
ve burada yaptıkları ise
03:53
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
71
233000
4000
kahvaltılık gevreğinin kasede kendi kendine birleşmesini gözlemek.
03:57
And in fact you can program the self-assembly of things,
72
237000
3000
Aslında, maddelerin kendi kendilerine birleşmesi için onları programlayabilirsiniz,
04:00
so he starts chocolate-dipping edges,
73
240000
2000
burada çikolatalı olanlarla başlıyor,
04:02
changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
74
242000
2000
hidrofilikliklerini ve hidrofobikliklerini değiştirererk.
04:04
In theory, if you program those sufficiently,
75
244000
2000
Teorik olarak, bunları yeterli olarak programlayabilirseniz,
04:06
you should be able to do something pretty interesting
76
246000
2000
yeteri kadar ilginç şeyler yapabilirsiniz
04:08
and make a very complex structure.
77
248000
2000
karmaşık yapılar da dahil olmak üzere.
04:10
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
78
250000
5000
Bu olayda, karmaşık üç boyutlu yapıların kendilerini kopyalamaları yapılmıştır.
04:15
And that's what I thought about for a long time,
79
255000
3000
Ve bu da benim uzun bir zamandır düşündüğüm bir şeydi,
04:18
because this is how we currently make things.
80
258000
2000
çünkü, bu bizim günlük hayatta bazı şeyleri nasıl yaptığımızdır.
04:20
This is a silicon wafer, and essentially
81
260000
2000
Bu bir silikon plakası ve
04:22
that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
82
262000
4000
bu da iki boyutlu bir takım tabaka, bir açıdan üst üste ve alt alta sıralanmış.
04:26
The feature side is -- you know, people will say,
83
266000
2000
Bu kısım -- biliyorsunuz, insanlar
04:28
[unclear] down around about 65 nanometers now.
84
268000
2000
[kesin değil] 65 nanometre civarında diyecekler.
04:30
On the right, that's a radiolara.
85
270000
2000
Doğru ya, bu bir "ışınlılar".
04:32
That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
86
272000
3000
Tek hücreli, okyanuslarda her tarafta rastlanabilinecek bir canlı.
04:35
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
87
275000
4000
Ve yüz organlarından biri 20 nanometre civarında,
04:39
and it's a complex 3D structure.
88
279000
2000
ve bu bir karmaşık üç boyutlu yapı.
04:41
We could do a lot more with computers and things generally
89
281000
4000
Bİlgisayarlarla ve diğer şeylerle daha çok şey yapabiliriz
04:45
if we knew how to build things this way.
90
285000
3000
eğer maddelerin bu yolla nasıl oluşturulduğunu bilirsek.
04:48
The secret to biology is, it builds computation
91
288000
3000
Biyolojinin kilit noktası: bazı şeyleri yapmak için,
04:51
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
92
291000
3000
hesaplamalar üretmesidir. Örneğin buradaki küçük şey, bir polimeraz enzimi
04:54
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
93
294000
5000
bu enzim aslında DNA'yı kopyalamak için tasarlanmış bir süper bilgisayardır.
04:59
And the ribosome here is another little computer
94
299000
3000
Ve bu ribozom, başka bir küçük bilgisayardır
05:02
that helps in the translation of the proteins.
95
302000
2000
proteintlerin çevirilmelerine yardım eder.
05:04
I thought about this
96
304000
1000
biyolojik maddeleri oluşturmanın müthiş olduğunu göz önünde bulundurarak
05:05
in the sense that it's great to build in biological materials,
97
305000
3000
bunu düşündüm,
05:08
but can we do similar things?
98
308000
2000
ama biz benzer şeyler yapabilir miyiz?
05:10
Can we get self-replicating-type behavior?
99
310000
2000
Kendi kendini kopyalayan bir tip elde edebilir miyiz?
05:12
Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
312000
4000
Karmaşık üç boyutlu bir yapının inorganik sistemlerde kendiliğinden
05:16
in inorganic systems?
101
316000
2000
birleşmesini sağlayabilir miyiz?
05:18
Because there are some advantages to inorganic systems,
102
318000
2000
Çünkü, inorganik sistemlere göre bazı avantajları var,
05:20
like higher speed semiconductors, etc.
103
320000
2000
mesela hızlı yarı iletkenler, vs.
05:22
So, this is some of my work
104
322000
2000
Bu benim işimin bir bölümü,
05:24
on how do you do an autonomously self-replicating system.
105
324000
6000
kendi kendine kendisini kopyalayan sistemleri nasıl yapılacağı ile ilgili.
05:30
And this is sort of Babbage's revenge.
106
330000
2000
Ve bu da bir çeşit Babbage'nin intikamı.
05:32
These are little mechanical computers.
107
332000
1000
Bunlar birer küçük mekanik bilgisayarlar.
05:33
These are five-state state machines.
108
333000
3000
Bunlar sonlu otomatlar.
05:36
So, that's about three light switches lined up.
109
336000
3000
Yani, art arda üç tane ışık anahtarı gibi.
05:39
In a neutral state, they won't bind at all.
110
339000
2000
Doğal durumda, bağ yapmazlar bile.
05:41
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
341000
4000
Eğer, bunlardan bir dizilim yaparsak,bir bit dizisi,
05:45
they will be able to replicate.
112
345000
2000
kopyalanabilecekler.
05:47
So we start with white, blue, blue, white.
113
347000
1000
Yani, beyaz, mavi, mavi, beyaz ile başlar.
05:48
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
348000
6000
O şifreliyor ve bu da şimdi kopyalayacak. Birden iki elde ediyoruz,
05:54
and then from two comes three.
115
354000
2000
daha sonra da ikiden üç elde ediyoruz.
05:56
And so you've got this sort of replicating system.
116
356000
4000
Sonuç olarak bu tarz bir kopyalanan sisteminiz var.
06:00
It was work actually by Lionel Penrose,
117
360000
2000
Aslında Lionel Penrose tarafından yapılmıştır,
06:02
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
362000
3000
Roger Penrose'un babası, karocu adam.
06:05
He did a lot of this work in the '60s,
119
365000
2000
60 'larda bir çok işe imza atmıştır ve
06:07
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
367000
2000
bu mantık teorilerinin bir çoğu arka plana itilmişti
06:09
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
369000
3000
ama dijital bilgisayar devrimiyle birlikte bu teoriler de geri geliyor.
06:12
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
372000
4000
Şimdi size otomatik kendi kendini kopyalama göstereceğim.
06:16
So we've tracked in the video the input string,
123
376000
2000
Videoda girdi dizilimini takip ettik,
06:18
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
378000
2000
(yeşil,yeşil,sarı,sarı,yeşil)
06:20
We set them off on this air hockey table.
125
380000
4000
Bunları bir havalı hokey(air hockey) masasında yapıyoruz.
06:24
You know, high science uses air hockey tables --
126
384000
2000
Biliyorsunuz, ileri düzeyde bilim, havalı hokey masalarını kullanıyor --
06:26
(Laughter)
127
386000
1000
(Gülüşmeler)
06:27
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
387000
2000
-- ve bu şeyi fazla izlerseniz, başınız dönebilir,
06:29
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
389000
3000
ama burada asıl olarak gördüğünüz şey ,burada sahip olduğunuz farklı ikiliklerden oluşan
06:32
emerging from the parts bin that you have here.
130
392000
3000
orjinal dizinin kopyaları.
06:35
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
395000
5000
Yani, bit dizilerinin otonom kopyaları var.
06:40
So, why would you want to replicate bit strings?
132
400000
3000
Peki, niye bu bit dizilerini kopyalamak istersiniz?
06:43
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
403000
3000
Görünüşe göre, biyoloji bu diğer ilginç "meme"(jenerasyonlara aktarılan kültürel karakteristikler) ye sahip
06:46
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
406000
3000
yani doğrusal bir girdiyi alıp,(kopyalamaya elverişli bir şey)
06:49
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
409000
4000
onu isteğe göre karmaşık bir üç boyutlu yapıya dönüştürebilirsiniz.
06:53
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
413000
3000
Yani, anlatmaya çalıştığım, mühendis bakış açısınından bakın:
06:56
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
416000
3000
İnorganik maddelerde aynı şeyleri yapacak mekanik sistemler
06:59
that will do the same thing?
138
419000
1000
kurabilir miyiz?
07:00
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
420000
5000
Size gösterdiğim şey, bir dizi birleşenlerin, birleştirilmesiyle,
07:05
the B -- assemble from a string of components
140
425000
4000
aşırı basit kurallar izleyen
07:09
that follow extremely simple rules.
141
429000
2000
iki boyutlu şeyler --B-- yapabiliriz.
07:11
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
431000
3000
Ve burada çok basit kurallarla çalışmanın ve
07:14
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
434000
3000
önceki tasarımda çok basit bir sonlu otomat kullanılmasındaki
07:17
was that you don't need digital logic to do computation.
144
437000
3000
asıl amaç, aslında hesaplama yapmak için dijital mantığa ihtiyaç duyulmamasıdır.
07:20
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
440000
4000
Ve bu yolla, maddeleri mikroçiplerden çok daha küçük oranlara ölçeklendirebilirsiniz.
07:24
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
444000
4000
Yani teorik olarak,birleşme işleminde bu şeyleri küçük birleşenler olarak kullanabiliriz.
07:28
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
448000
5000
Tahminen, Neil Gershenfeld size çarşamba günü bir video izletti,
07:33
but I'll show you again.
148
453000
2000
ama ben yine de izleteceğim.
07:35
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
455000
3000
Bu işlem, karoların renkli dizilişidir.
07:38
Each different color has a different magnetic polarity,
150
458000
3000
Farklı renkler, farklı manyetik kutupluluğa sahiptirler,
07:41
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
461000
5000
ve dizilişleri ortaya çıkan maddeyi benzersiz bir şekilde etkiliyor.
07:46
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
466000
3000
Şimdi, grafik teorisi bilenler,
07:49
can look at that, and that will satisfy you
153
469000
2000
buraya bakabilirler,üç boyutlu sıradan yapılar
07:51
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
471000
3000
sizi tatmin edebilir.
07:54
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
474000
5000
Aslında, şimdi bir köpeği alıp, onu parçalara bölüp
07:59
and then reassemble it so it's a linear string
156
479000
2000
daha sonra parçalarını birleşenlerine ayırırsam, katlanarak bir dizilişi oluşturan
08:01
that will fold from a sequence. And now
157
481000
2000
doğrusal bir dizgi çıkar.
08:03
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
483000
7000
Aslında, o üç boyutlu objeyi, bitlerin bir dizilişi olarak tanımlayabilirim.
08:10
So, you know, it's a pretty interesting world
159
490000
3000
Bildiğiniz üzere, oldukça ilginç bir dünyadayız,
08:13
when you start looking at the world a little bit differently.
160
493000
2000
özellikle de dünyaya farklı bakmaya başladığınızda.
08:15
And the universe is now a compiler.
161
495000
3000
Ve evren de bir derleyeci olarak görev yapıyor.
08:18
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
498000
2000
Düşünmeye başlıyorum, fiziksel evreni programlamak
08:20
for programming the physical universe?
163
500000
3000
için programlar ne olabilir diye?
08:23
And how do we think about materials and structure,
164
503000
3000
Ve maddeleri ve yapıları,
08:26
sort of as an information and computation problem?
165
506000
3000
bilgi ve hesaplama problemleri olarak nasıl düşünebiliriz diye.
08:29
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
509000
3000
Sadece mikro-denetleyiciyi bitiş noktasına nasıl ekleyebiliriz değil,
08:32
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
512000
5000
yapılar ve mekanizmalar da mantıktır, bilgisayarlardır.
08:37
Having totally absorbed this philosophy,
168
517000
5000
Bu felsefeyi tamamen yansıtarak,
08:42
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
522000
3000
sorunlara daha farklı bakmaya başladım.
08:45
With the universe as a computer,
170
525000
1000
Evreni bir bilgisayar olarak varsayarak,
08:46
you can look at this droplet of water
171
526000
2000
bu su damlasına bakınız,
08:48
as having performed the computations.
172
528000
2000
hesaplamaları/işlemleri tamamlamıştır.
08:50
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
530000
2000
Yerçekimi, yüzey gerilimi, yoğunluk vb. gibi
08:52
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
532000
4000
birkaç sınır ayarlayarız ve "çalıştır" a basarız,
08:56
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
536000
5000
ve sihirli bir şekilde, evren size mükemmel bir küre lens verir.
09:01
So, this actually applied to the problem
176
541000
2000
Bu aslında geçek bir soruna uygulanıyor;
09:03
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
543000
3000
dünyada yarım milyar insan
09:06
don't have access to cheap eyeglasses.
178
546000
2000
ucuz gözlük camını elde edemiyor.
09:08
So can you make a machine
179
548000
2000
Yani, bir makina yaparak
09:10
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
550000
4000
istediğiniz yerde, herhangibir gözlük camı yapabilir misiniz?
09:14
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
554000
4000
Bu, sınırları tanımladığınız bir makine.
09:18
If it's circular, you make a spherical lens.
182
558000
3000
Eğer yuvarlaksa, küresel bir lens,
09:21
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
561000
3000
eğer elips şeklindeyse, astigmat için bir lens.
09:24
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
564000
3000
Sonra, bu cama bir film koyup, biraz baskı uygularsanız --
09:27
so that's part of the extra program.
185
567000
2000
bu programın fazladan bir bölümü.
09:29
And literally with only those two inputs --
186
569000
3000
Ve teoride, yanlızca bu iki girdi ile --
09:32
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
572000
2000
sınırların ve basıncın değerleri ile
09:34
you can define an infinite number of lenses
188
574000
2000
sonsuz sayıda lens(cam) yapabilirsiniz
09:36
that cover the range of human refractive error,
189
576000
2000
ve bunlar insan kaynaklı sapma hatalarını
09:38
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
578000
5000
eksi onikiden, artı sekiz dioptere, ve silindirin dört diopterine kadar kapsar.
09:43
And then literally, you now pour on a monomer.
191
583000
3000
Ve sonra, bir monomer döktüğünüzde.
09:46
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
586000
3000
Biliyorsunuz Julia Childs tarzı yapacağım burada.
09:49
This is three minutes of UV light.
193
589000
3000
Bu üç dakikalık bir UV ışığı.
09:52
And you reverse the pressure on your membrane
194
592000
3000
Ve sonra da, filmlerdeki basıncı tersine çevirirsek
09:55
once you've cooked it. Pop it out.
195
595000
3000
işte yemeğinizi yaptınız.
09:58
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
598000
3000
Bu videoyu daha önce görmüştüm,ama hala doğru bitip bitmeyeceğinden şüpheliyim.
10:01
(Laughter)
197
601000
3000
(Gülüşmeler)
10:04
So you reverse this. This is a very old movie,
198
604000
2000
Bunu ters çevirin. Bu eski bir filmdir,
10:06
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
606000
4000
yeni prototiplerle, aslında bütün yüzeyler esnektir
10:10
but this will show you the point.
200
610000
2000
ama asıl amacı gösterecektir.
10:12
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
612000
2000
Eğer, camı bitirdiyseniz, fırlatın.
10:14
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
614000
7000
Bu gelecek senenin Yves Klein'ı, gözlükcamı şekli.
10:21
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
621000
3000
Ve eksi iki diopter civarı orta karar bir reçetenin değerlerine sahip olduğunu görürsünüz.
10:24
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
624000
4000
Ve bunu buradaki kenara göre döndürürsem, bir silindiri olduğunu göreceksiniz,
10:28
and that was programmed in --
205
628000
1000
ve bununun programlandığı yer --
10:29
literally into the physics of the system.
206
629000
4000
tam anlamıyla sistemin fiziği.
10:33
So, this sort of thinking about structure as computation
207
633000
3000
Yani, bu bir açıdan yapıyı hesaplama olarak düşünme ve
10:36
and structure as information leads to other things, like this.
208
636000
5000
bilgi şeklindeki yapı bu gibi başka şeylere yönlendiriyor.
10:41
This is something that my people at SQUID Labs
209
641000
3000
Bu, SQUID Labratuvarındaki arkadaşlarımın
10:44
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
644000
2000
şu an üzerinde çalıştığı bir şey. Elektronik halat olarak adlandırılıyor.
10:46
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
646000
4000
Gerçekten de bir halat düşünün. Dalagalarda karmaşık bir yapısı vardır.
10:50
And under no load, it's one structure.
212
650000
2000
Ve yük altında olmadığında, tek bir yapıdır.
10:52
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
652000
3000
Farklı yük altında, farklı bir yapısı vardır. Ve aslında bu yapıyı
10:55
by putting in a very small number of
214
655000
2000
küçük miktarlarada iletken fiberler
10:57
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
657000
2000
ekleyerek bir sensör yapıp inceleyebilirsiniz.
10:59
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
659000
3000
Bu, halattaki herhangi bir noktadaki yükü
11:02
at any particular point in the rope.
217
662000
2000
bilen bir halat.
11:04
Just by thinking about the physics of the world,
218
664000
3000
Dünyadaki fiziği düşünerek,
11:07
materials as the computer,
219
667000
2000
maddeleri bilgisayarlar olarak,
11:09
you can start to do things like this.
220
669000
3000
bu tarz şeyler yapmaya başlayabilirsiniz.
11:12
I'm going to segue a little here.
221
672000
3000
Buradaki anlatımım biraz aralıksız olacak.
11:15
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
675000
2000
Galiba, size bu olay ile ilgili
11:17
that I think about with this.
223
677000
1000
şeyleri üstünkörü anlatacağım.
11:18
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
678000
4000
Evreni bir bilgisayar olarak kabul ettiğimizde,
11:22
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
682000
4000
genel anlamda birşeyleri nasıl yaptığımız
11:26
how do we make things in a very general sense,
226
686000
2000
ve yaptığımız yolları nasıl paylaştığımız
11:28
and how might we share the way we make things in a general sense
227
688000
4000
açık kaynaklı bir donanımı paylaşır gibi,
11:32
the same way you share open source hardware?
228
692000
3000
bu konuda benim ilgimi asıl çeken şeydir.
11:35
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
695000
3000
Burada yapılan konuşmaların çoğu
11:38
of having lots of people look at problems,
230
698000
2000
bir soruna bir den fazla insanın bakmasını ve
11:40
share the information and work on those things together.
231
700000
3000
bu konudaki yapılan işlerin ve bilgilerin paylaşımını benimsemiştir.
11:43
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
703000
3000
İnsan olmanın kullanışlşlı bir tarafı, doğrusal zamanda hareket etmemizdir,
11:46
and unless Lisa Randall changes that,
233
706000
2000
Lisa Randall bunu değiştirene kadar,
11:48
we'll continue to move in linear time.
234
708000
3000
doğrusal zamanda hareket edeceğiz.
11:51
So that means anything you do, or anything you make,
235
711000
2000
Yani demek oluyor ki, yaptığınız herhangi birşey için aslında
11:53
you produce a sequence of steps --
236
713000
2000
basamaklar dizilişi yaratıyorsunuz --
11:55
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
715000
3000
ve galiba Lego bunu 70lerde bunu çok iyi tutturdu,
11:58
and they did it most elegantly.
238
718000
1000
ve en mükemmel bir biçimde yaptılar bunu.
11:59
But they can show you how to build things in sequence.
239
719000
4000
Ama size birşeyleri nasıl kuracağınızı sırayla gösterdiler.
12:03
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
723000
3000
Her çeşit şeyi yapacak yolu
12:06
the way we make all sorts of things,
241
726000
2000
nasıl genelleştirebiliriz diye düşünüyorum,
12:08
so you end up with this sort of guy, right?
242
728000
2000
yani böyle biri olup çıkacağız, değil mi?
12:10
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
730000
5000
Ve bunun kullanım alanı da geniştir -- bir sürü kavram için
12:15
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
735000
2000
Cameron Sinclair dün dedi ki,
12:17
"How do I get everyone to collaborate on design
245
737000
2000
"Herkesi insanlık için barınacak küresel bir yer
12:19
globally to do housing for humanity?"
246
739000
3000
tasarlamak için nasıl birleştirebilirim?"
12:22
And if you've seen Amy Smith,
247
742000
2000
Ayrıca, eğer Amy Smith'i gördüyseniz,
12:24
she talks about how you get students at MIT
248
744000
4000
MIT'deki öğrencileri, Haiti'deki topluluklara yardım etmeleri
12:28
to work with communities in Haiti.
249
748000
2000
için nasıl ikna ettiğinden bahsediyor.
12:30
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
750000
2000
Ve, yapıyı ve maddeleri ve maddeleri birleştirmeyi nasıl tanımladığımızı
12:32
how we define structure and materials and assembly things,
251
752000
4000
tekrar düşünüp, tekrar tanımlamayı düşündüm,
12:36
so that we can really share the information
252
756000
2000
böylece bu işlemleri nasıl yaptığımızı daha derin bir şekilde
12:38
on how you do those things in a more profound way
253
758000
2000
ve herkesin bir birinini yaptığının üzerine bir şeyler ekleyerek
12:40
and build on each other's source code for structure.
254
760000
3000
bilgiyi gerçekten de paylaşabiliriz.
12:43
I don't know exactly how to do this yet,
255
763000
1000
Bunu daha nasıl yapacağımızı bilmiyorum,
12:44
but, you know, it's something being actively thought about.
256
764000
5000
ama biliyorsunuz ki, bu aktif olarak düşünülen bir şey.
12:49
So, you know, that leads to questions
257
769000
2000
Bildiğiniz üzere, bu sorulara yol açıyor
12:51
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
771000
4000
"bu bir derleyici mi?" ya da "bu bir altprogram mı?" gibi.
12:55
Interesting things like that.
259
775000
1000
Bunun gibi ilginç şeyler.
12:56
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
776000
3000
Belki birazcık soyuta kaçıyorum ama, bu
12:59
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
779000
3000
bir çeşit -- eğer çizgi roman kahramanlarımıza dönersek --
13:02
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
782000
2000
bu bir çeşit evren, veya farklı bir evren anlayışı
13:04
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
784000
2000
ve ben bu anlayışın gelecekte çok yaygın olacağını düşünüyorum --
13:06
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
786000
3000
bioteknolojiden maddelerin birleşmesine kadar. Bill Joy'u duymak gerçekten müthişti.
13:09
They're starting to invest in materials science,
265
789000
3000
Artık malzeme bilgisine para yatırmaya başladılar,
13:12
but these are the new things in materials science.
266
792000
2000
ama bunlar malzeme bilminde yeni şeyler.
13:14
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
794000
4000
Gerçek bilgiyi ve gerçek yapıyı yeni fikirlere nasıl dökeriz,,
13:18
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
798000
3000
ve dünyayı farklı bir biçimde nasıl görürüz? Ve bu evrenin bilgisayarlarını tanımlayan
13:21
that defines the computers of the universe --
269
801000
2000
bir ikili kodlama olmayacak --
13:23
it's sort of an analog computer.
270
803000
2000
daha çok analog bir bilgisayar olacak.
13:25
But it's definitely an interesting new worldview.
271
805000
5000
Ama yine de ilginç ve yeni bir dünya bakışı.
13:30
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
810000
3000
Çok ileri gittim. Ve duyulan da bu.
13:33
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
813000
2000
Büyük ihtimalle birkaç dakikalık sorularınız var,
13:35
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
815000
4000
veya size gösterebilirim -- Başkaları giriş kısmında çok uç şeyler yaptığımı söylüyor
13:39
in the introduction, so I may have to explain that.
275
819000
4000
yani bunu açıklayabilirim.
13:43
So maybe I'll do that with this short video.
276
823000
3000
Ya da belki, bunu kısa bir videoyla da yapabilirim.
13:46
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
826000
6000
Bu aslında yaklaşık 279 metrekarelik bir uçurtma,
13:52
which also happens to be a minimal energy surface.
278
832000
2000
ayrıca en küçük enerji yüzeyi.
13:54
So returning to the droplet, again,
279
834000
2000
Eğer su damlasına geri dönersek,
13:56
thinking about the universe in a new way.
280
836000
2000
evreni yeni şekliyle düşünmek.
13:58
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
838000
2000
Bu uçurtma Dave Kulp tarafından tasarlandı.
14:00
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
840000
2000
Ve niye 279 metrekarelik bir uçurtma istersin ki?
14:02
So that's a kite the size of your house.
283
842000
2000
Bu evinizin büyüklüğünde bir uçurtma.
14:04
And so you want that to tow boats very fast.
284
844000
4000
Ayrıca onun çok hızlı itmesini istersiniz.
14:08
So I've been working on this a little, also,
285
848000
3000
Bunun üzerinde de çalışıyorum biraz,
14:11
with a couple of other guys.
286
851000
2000
bir kaç arkadaşla.
14:13
But, you know, this is another way to look at the --
287
853000
2000
Ama bildiğiniz üzere bu, bu yapıya bakmanın başka bir yolu --
14:15
if you abstract again,
288
855000
2000
soyut düşünürsek
14:17
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
857000
4000
bu yapı, evrendeki fizik ile tanımlanmıştır.
14:21
You could just hang it as a bed sheet,
290
861000
1000
Yatak örtüsü olarak asabilirsiniz,
14:22
but again, the computation of all the physics
291
862000
2000
ama yine, fiziğin tüm hesaplamaları
14:24
gives you the aerodynamic shape.
292
864000
2000
size aerodinamik şekli verir.
14:26
And so you can actually sort of almost double your boat speed
293
866000
3000
Ve böylece(bu gibi bir sistemle) botunuzun hızını bir anlamda
14:29
with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
294
869000
7000
iki katına çıkartabilirsiniz. Bu da geleceğin bir başka ilginç özelliği.
14:36
(Applause)
295
876000
1000
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7