Carlo Ratti: Architecture that senses and responds

Carlo Ratti: Algılayan ve cevap veren mimari

103,666 views

2011-05-03 ・ TED


New videos

Carlo Ratti: Architecture that senses and responds

Carlo Ratti: Algılayan ve cevap veren mimari

103,666 views ・ 2011-05-03

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Mehmet Sinan Gözden geçirme: osman oguz ahsen
00:15
Good afternoon, everybody.
0
15260
2000
Herkese, iyi akşamlar.
00:17
I've got something to show you.
1
17260
3000
Size göstermek istediğim bir şey var.
00:37
(Laughter)
2
37260
2000
(Kahkaha sesleri)
00:39
Think about this as a pixel, a flying pixel.
3
39260
3000
Bunu uçabilen bir piksel olarak düşünün.
00:42
This is what we call, in our lab, sensible design.
4
42260
3000
Laboratuvarımızdar buna akıllı tasarım diyoruz.
00:45
Let me tell you a bit about it.
5
45260
2000
Bunun hakkında biraz bahsedeceğim.
00:47
Now if you take this picture -- I'm Italian originally,
6
47260
3000
Şimdi bu resmi ele alalım -- Ben aslen Italyanım,
00:50
and every boy in Italy grows up
7
50260
2000
ve Italya'daki her erkek cocuk
00:52
with this picture on the wall of his bedroom --
8
52260
2000
yatakodasının duvarındaki bu resimle büyür.
00:54
but the reason I'm showing you this
9
54260
2000
Bunu göstermemin amacı
00:56
is that something very interesting
10
56260
2000
geçmiş on yıllarda
00:58
happened in Formula 1 racing
11
58260
2000
Formula 1 yarışlarında
01:00
over the past couple of decades.
12
60260
2000
çok ilginç birşey gerçekleşmiştir.
01:02
Now some time ago,
13
62260
2000
Bir zaman önce,
01:04
if you wanted to win a Formula 1 race,
14
64260
2000
Formula 1 yarışı kazanmak için
01:06
you take a budget, and you bet your budget
15
66260
2000
bütçenizi alıp bu bütçeyi bahis olarak
01:08
on a good driver and a good car.
16
68260
3000
iyi bir şöföre ve arabaya yatırırdınız.
01:11
And if the car and the driver were good enough, then you'd win the race.
17
71260
3000
Ve eğer araba ve şöförü yeterince iyi ise, yarışı kazanırdınız.
01:14
Now today, if you want to win the race,
18
74260
2000
Bugün ise, yarışı kazanmak için,
01:16
actually you need also something like this --
19
76260
3000
böyle birşeye de ihtiyacınız var --
01:19
something that monitors the car in real time,
20
79260
3000
arabayı gerçek zamanlı gözlemleyebilen,
01:22
has a few thousand sensors
21
82260
2000
arabadan bilgi toplayan,
01:24
collecting information from the car,
22
84260
2000
bu bilgileri de sisteme aktaran
01:26
transmitting this information into the system,
23
86260
3000
birkaç bin sensör,
01:29
and then processing it
24
89260
2000
ve bu bilgileri topladıktan sonra
01:31
and using it in order to go back to the car with decisions
25
91260
3000
söz konusu bilgileri işleyip
01:34
and changing things in real time
26
94260
2000
çeşitli kararlarla arabaya geri dönüş yaparak
01:36
as information is collected.
27
96260
2000
gerçek zamanlı değişikliklerin uygulanmasını sağlayan bir sistem.
01:38
This is what, in engineering terms,
28
98260
2000
Mühendislik terminolojisinde buna,
01:40
you would call a real time control system.
29
100260
3000
gerçek zamanlı kontrol sistemi denir.
01:43
And basically, it's a system made of two components --
30
103260
3000
Basit olarak bir sistem iki bileşenden oluşmaktadır --
01:46
a sensing and an actuating component.
31
106260
2000
bir algı bileşeni ve bir işletim bileşeni.
01:48
What is interesting today
32
108260
2000
Bugün ise ilginç olan
01:50
is that real time control systems
33
110260
2000
gerçek zamanlı kontrol sistemlerinin
01:52
are starting to enter into our lives.
34
112260
3000
hayatımıza dahil olduğudur.
01:55
Our cities, over the past few years,
35
115260
3000
Son yıllarada şehirlerimiz
01:58
just have been blanketed
36
118260
2000
ağlar, elektronik donanımları
02:00
with networks, electronics.
37
120260
2000
ile kaplanmıştır.
02:02
They're becoming like computers in open air.
38
122260
2000
Açık hava bilgisayarları gibiler.
02:04
And, as computers in open air,
39
124260
2000
Ve, açık havada bulunan bilgisayarlar gibi
02:06
they're starting to respond in a different way
40
126260
2000
algılanmaları ve işletilmeleri ile ilgili
02:08
to be able to be sensed and to be actuated.
41
128260
3000
farklı şekillerde tepki göstermektedirler.
02:11
If we fix cities, actually it's a big deal.
42
131260
2000
Eğer şehirlerimizi düzeltebilirsek bu çok önemli bir durum.
02:13
Just as an aside, I wanted to mention,
43
133260
2000
Bir yan konu olarak şundan bahsetmek istiyorum,
02:15
cities are only two percent of the Earth's crust,
44
135260
4000
Şehirlerimiz yer kabuğunun yalnızca yüzde ikisini oluşturmaktadır,
02:19
but they are 50 percent of the world's population.
45
139260
3000
fakat dünya nufüsünün yüzde ellisini barındırmaktadır.
02:22
They are 75 percent of the energy consumption --
46
142260
3000
Enerji tüketiminin yüzde yetmişbeşini oluştururlar --
02:25
up to 80 percent of CO2 emissions.
47
145260
3000
CO2 yayılımlarının yüzde sekseninden sorumlular.
02:28
So if we're able to do something with cities, that's a big deal.
48
148260
3000
Eğer şehirlerimizle ilgili bişey yapabilrsek önemli olacaktır.
02:31
Beyond cities,
49
151260
2000
Şehirlerin ötesinde
02:33
all of this sensing and actuating
50
153260
3000
tüm bu algılama ve işletim bileşenleri
02:36
is entering our everyday objects.
51
156260
2000
günlük kullanılan objeleri de etkilemektedir.
02:38
That's from an exhibition that
52
158260
2000
Bu, yıl içerisinde yaz aylarında
02:40
Paola Antonelli is organizing
53
160260
2000
Paola Antonelli'nin MoMA'da
02:42
at MoMA later this year, during the summer.
54
162260
2000
düzenleyeceği bir sergidendir.
02:44
It's called "Talk to Me."
55
164260
2000
"Konuş benimle" diye adlandırılmıştır.
02:46
Well our objects, our environment
56
166260
2000
Objelerimiz, çevremiz,
02:48
is starting to talk back to us.
57
168260
2000
bizimle konuşmaya başlamıştır.
02:50
In a certain sense, it's almost as if every atom out there
58
170260
3000
Bir anlamda sankı dış dünyadaki tüm atomlar
02:53
were becoming both a sensor and an actuator.
59
173260
3000
hem birer sensör hem de işletim bileşeni olmaya başlamıştır.
02:56
And that is radically changing the interaction we have as humans
60
176260
3000
Bu da insanlar olarak dışardaki çevere ile olan
02:59
with the environment out there.
61
179260
2000
etkileşimlerimizi radikal bir biçimde değiştirmektedir.
03:01
In a certain sense,
62
181260
2000
Bir anlamda,
03:03
it's almost as if the old dream of Michelangelo ...
63
183260
3000
Michelangelo'nun rüyası gibi ...
03:06
you know, when Michelangelo sculpted the Moses,
64
186260
2000
Biliyorsunuz, Musa heykelini yaparken,
03:08
at the end it said that he took the hammer, threw it at the Moses --
65
188260
3000
sonunda çekicini alıp Hz. Musa'ya attığı söylenir --
03:11
actually you can still see a small chip underneath --
66
191260
3000
aslında altında küçük bir çentik görülebilir --
03:14
and said, shouted,
67
194260
2000
ve şöyle demiş, yani bağırmış
03:16
"Perché non parli? Why don't you talk?"
68
196260
2000
"Perché non parli? Neden konuşmuyorsun?"
03:18
Well today, for the first time,
69
198260
2000
Bugün ilk defa,
03:20
our environment is starting to talk back to us.
70
200260
3000
çevremiz bizimle konuşmaya başlamıştır.
03:23
And I'll show just a few examples --
71
203260
2000
Ve çevremizi algılama ve işletilmesi fikri ile ilgili
03:25
again, with this idea of sensing our environment and actuating it.
72
205260
3000
birkaç örnek göstereceğim --
03:28
Let's starting with sensing.
73
208260
3000
Algılama ile başlayalım.
03:31
Well, the first project I wanted to share with you
74
211260
2000
Sizinle paylaşmak istediğim ilk proje
03:33
is actually one of the first projects by our lab.
75
213260
3000
aslında laboratuvarımızdaki ilk projelerden biridir.
03:36
It was four and a half years ago in Italy.
76
216260
3000
Dört buçuk yıl önce İtalya'daydı.
03:39
And what we did there
77
219260
2000
Ve orda yaptığımız
03:41
was actually use a new type of network at the time
78
221260
2000
aslında tüm dünyaya dağıtılmış, --
03:43
that had been deployed all across the world --
79
223260
2000
cep telefonu ağı --
03:45
that's a cellphone network --
80
225260
2000
zamanında yeni olan bir ağ kullanmaktı
03:47
and use anonymous and aggregated information from that network,
81
227260
2000
ve bu ağda operatör tarafından toplanan
03:49
that's collected anyway by the operator,
82
229260
2000
anonim ve kümelenmiş bilgileri kullanarak
03:51
in order to understand
83
231260
2000
şehrin nasıl çalıştığını
03:53
how the city works.
84
233260
2000
anlamaya çalışacaktık.
03:55
The summer was a lucky summer -- 2006.
85
235260
3000
Şanslı olduğumuz bir yazdı -- 2006.
03:58
It's when Italy won the soccer World Cup.
86
238260
3000
Italya Dünya Kupasını kazanmıştı.
04:01
Some of you might remember, it was Italy and France playing,
87
241260
3000
Bazılarınız hatırlayacaktır, İtalya Fransa ile oynuyordu,
04:04
and then Zidane at the end, the headbutt.
88
244260
2000
ve sonunda Zidane kafasıyla bir oyuncuya vurmuştu.
04:06
And anyway, Italy won at the end.
89
246260
2000
Her neyse, sonunda Italya kazandı.
04:08
(Laughter)
90
248260
2000
(Kahkaha sesleri)
04:10
Now look at what happened that day
91
250260
2000
Şimdi yalnızca ağ üzerindeki
04:12
just by monitoring activity
92
252260
2000
hareketliliği izleyerek
04:14
happening on the network.
93
254260
2000
o gün olanlara dikkatinizi çekmek istiyorum
04:16
Here you see the city.
94
256260
2000
Burada şehri görüyorsunuz.
04:18
You see the Colosseum in the middle,
95
258260
3000
Ortasında Colosseum'u görüyorsunuz,
04:21
the river Tiber.
96
261260
3000
Tiber nehri de gözüküyor.
04:24
It's morning, before the match.
97
264260
2000
Maçtan önceki sabah.
04:26
You see the timeline on the top.
98
266260
2000
Üst tarafta zaman çizgisini görüyorsunuz.
04:28
Early afternoon,
99
268260
2000
Öğleden sonra
04:30
people here and there,
100
270260
2000
çeşitli yerlerdeki insanlar
04:32
making calls and moving.
101
272260
2000
arama yapıyorlar ve hareket ediyorlar.
04:34
The match begins -- silence.
102
274260
3000
Maç başlıyor -- sessizlik var.
04:37
France scores. Italy scores.
103
277260
3000
Fransa gol atıyor. Italya gol atıyor.
04:40
Halftime, people make a quick call and go to the bathroom.
104
280260
4000
İlk yarı bitiyor, insanlar birilerini arayıp tuvalet ihtiyaçlarını gideriyorlar.
04:44
Second half. End of normal time.
105
284260
2000
İkinci yarı. Maçın normal süresi bitiyor.
04:46
First overtime, second.
106
286260
2000
Uzatmaların ilk yarısı, ikinci yarısı.
04:48
Zidane, the headbutt in a moment.
107
288260
3000
Zidane'ın kafasıyla vurma anı.
04:51
Italy wins. Yeah.
108
291260
2000
Italya kazanıyor. Evet!
04:53
(Laughter)
109
293260
2000
(Kahkaha sesleri)
04:55
(Applause)
110
295260
3000
(Alkış)
04:58
Well, that night, everybody went to celebrate in the center.
111
298260
2000
O gece herkes kutlamak için şehir merkezine gitmişti.
05:00
You saw the big peak.
112
300260
2000
Büyük yoğunluk tepesini gördünüz
05:02
The following day, again everybody went to the center
113
302260
2000
Ertesi gün herkez takımı
05:04
to meet the winning team
114
304260
3000
ve o zamanın Başbakanını karşılamak için
05:07
and the prime minister at the time.
115
307260
2000
şehir merkezinde toplandı.
05:09
And then everybody moved down.
116
309260
2000
Sonra da herkes haritanın alt tarafına indi.
05:11
You see the image of the place called Circo Massimo,
117
311260
2000
Burda Circo Massimo adındaki yeri görüyorsunuz,
05:13
where, since Roman times, people go to celebrate,
118
313260
3000
Roma zamanlarından beri insanlar kutlamalarını yapmak için burada toplanır --
05:16
to have a big party, and you see the peak at the end of the day.
119
316260
3000
burada büyük bir parti yapıldı, günün sonunda oluşan tepeyi görüyorsunuz.
05:19
Well, that's just one example of how we can sense the city today
120
319260
2000
Bu şehri algılamak için kullanabileceğimiz örneklerden yalnızca biridir,
05:21
in a way that we couldn't have done
121
321260
2000
bunu bu şekliyle
05:23
just a few years ago.
122
323260
2000
birkaç yıl önce yapamazdık.
05:25
Another quick example about sensing:
123
325260
2000
Algılama ile ilgili hızlaca bir örnek daha verelim:
05:27
it's not about people,
124
327260
2000
bu insanlar ile ilgili değil,
05:29
but about things we use and consume.
125
329260
2000
fakat kullandığımız ve tükettiğimiz eşyalarla ilgilidir.
05:31
Well today, we know everything
126
331260
2000
Bugün eşyalarımızın
05:33
about where our objects come from.
127
333260
3000
nereden geldiğini çok iyi biliyoruz.
05:36
This is a map that shows you
128
336260
2000
Bu harita bir Mac bilgasayarının
05:38
all the chips that form a Mac computer, how they came together.
129
338260
3000
tüm çiplerinin nereden ve nasıl bir araya geldiklerini göstermektedir.
05:41
But we know very little about where things go.
130
341260
3000
Ancak, bu eşyaların nereye gittiği hakkında pek az şey biliyoruz.
05:44
So in this project,
131
344260
2000
Dolaysıyla, bu projede
05:46
we actually developed some small tags
132
346260
2000
sistem içerisinde hareket eden bazı atılmış eşyalara
05:48
to track trash as it moves through the system.
133
348260
3000
takabileceğimiz küçük etiketler geliştirdik.
05:51
So we actually started with a number of volunteers
134
351260
3000
Bu projeye yaklaşık
05:54
who helped us in Seattle,
135
354260
2000
bir yıl önce,
05:56
just over a year ago,
136
356260
2000
atacakları eşyalarını etiketleyerek bize yardımcı olan
05:58
to tag what they were throwing away --
137
358260
3000
Seattle'da birkaç gönüllü ile başlamıştık --
06:01
different types of things, as you can see here --
138
361260
3000
burda attıkları çeşitli şeyleri görebiliyorsunuz --
06:04
things they would throw away anyway.
139
364260
2000
bu eşyaları zaten atacaklardı.
06:06
Then we put a little chip, little tag,
140
366260
2000
Sonra biz de küçük bir çipi, küçük bir etiketi,
06:08
onto the trash
141
368260
2000
çöpün üzerine koyarak
06:10
and then started following it.
142
370260
2000
takip ettik.
06:12
Here are the results we just obtained.
143
372260
3000
Bunlar elde ettiğimiz sonuçlar.
06:15
(Music)
144
375260
3000
(Müzik)
06:18
From Seattle ...
145
378260
3000
Seattle'dan
06:26
after one week.
146
386260
2000
bir hafta sonra.
06:53
With this information we realized
147
413260
2000
Bu bilgilerle sistemin
06:55
there's a lot of inefficiencies in the system.
148
415260
2000
çok verimsiz olduğunu anladık.
06:57
We can actually do the same thing with much less energy.
149
417260
3000
Aslında aynı şeyi çok daha az enerji ile gerçekleştirebiliriz.
07:00
This data was not available before.
150
420260
2000
Bu veriler daha önce mevcut değildi.
07:02
But there's a lot of wasted transportation and convoluted things happening.
151
422260
3000
Fakat boşuna yapılan taşımacılık ve karışık olaylar oluyor.
07:05
But the other thing is that we believe
152
425260
2000
Ancak, inanıyoruz ki
07:07
that if we see every day
153
427260
2000
hergün çöpe attığımız
07:09
that the cup we're throwing away, it doesn't disappear,
154
429260
2000
bardağın kaybolmadığını,
07:11
it's still somewhere on the planet.
155
431260
2000
hala Dünya'da bir yerlerde olduğunu görürsek,
07:13
And the plastic bottle we're throwing away every day still stays there.
156
433260
3000
ve bu atılan bardağın kalıcı olduğunu fark ettirirsek,
07:16
And if we show that to people,
157
436260
2000
bunu insanlara göstererek
07:18
then we can also promote some behavioral change.
158
438260
2000
davranışlarında bir değişiklik teşvik edebiliriz.
07:20
So that was the reason for the project.
159
440260
2000
Projenin amacı da buydu.
07:22
My colleague at MIT, Assaf Biderman,
160
442260
2000
MIT'deki meslektaşım Assaf Biderman,
07:24
he could tell you much more about sensing
161
444260
2000
algılama ile ilgili çok daha fazla bilgi verebilir
07:26
and many other wonderful things we can do with sensing,
162
446260
2000
ve algılama ile yapılabilecek inanılmaz şeyleri anlatabilir,
07:28
but I wanted to go to the second part we discussed at the beginning,
163
448260
3000
fakat başta konuştuğumuz ikinci kısma geçmek istiyorum,
07:31
and that's actuating our environment.
164
451260
2000
bu da çevremizi harekete geçirmek, işletmektir.
07:33
And the first project
165
453260
2000
İlk proje bir kaç yıl önce
07:35
is something we did a couple of years ago in Zaragoza, Spain.
166
455260
3000
Zaragoza İspanya'da yaptığımız bişeydir.
07:38
It started with a question by the mayor of the city,
167
458260
3000
Şehrin Belediye Başkanı
07:41
who came to us saying
168
461260
2000
bize gelip yönelttiği bir soru ile başladı,
07:43
that Spain and Southern Europe have a beautiful tradition
169
463260
3000
İspanya'nın ve Güney Avrupa'nın kamu alanlarındaki mimaride
07:46
of using water in public space, in architecture.
170
466260
3000
su kullanmak ile ilgili güzel bir gelenek vardır.
07:49
And the question was: How could technology, new technology,
171
469260
2000
Soru şuydu: Teknolojinin, yeni teknolojinin,
07:51
be added to that?
172
471260
2000
bu kavrama nasıl eklenebilirdi?
07:53
And one of the ideas that was developed at MIT in a workshop
173
473260
3000
MIT'de bir atelye çalışmasında geliştirilen fikirlerden biri
07:56
was, imagine this pipe, and you've got valves,
174
476260
3000
açılap kapanan
07:59
solenoid valves, taps,
175
479260
2000
solenoit vanaları, tabları
08:01
opening and closing.
176
481260
2000
olan bir boru ile ilgiliydi.
08:03
You create like a water curtain with pixels made of water.
177
483260
3000
Sudan oluşan pikselleri olan bir perde yaratıyorsunuz.
08:06
If those pixels fall,
178
486260
2000
Pikseller düşerse,
08:08
you can write on it,
179
488260
2000
yazı oluşturabilirsiniz,
08:10
you can show patterns, images, text.
180
490260
2000
şekiller, imajlar, metin gösterebilirsiniz.
08:12
And even you can approach it, and it will open up
181
492260
2000
Ve yaklaştığınızda içerisinden
08:14
to let you jump through,
182
494260
2000
atlayabilmeniz için açılabilir,
08:16
as you see in this image.
183
496260
2000
bu resimde görebildiğiniz gibi.
08:18
Well, we presented this to Mayor Belloch.
184
498260
2000
Biz bunu Belediye Başkanı Belloch'a sunduk.
08:20
He liked it very much.
185
500260
2000
Çok sevdi.
08:22
And we got a commission to design a building
186
502260
2000
Ve exponun girişinde bir bina
08:24
at the entrance of the expo.
187
504260
2000
tasarlamak için görevlendirildik.
08:26
We called it Digital Water Pavilion.
188
506260
2000
Binayı Dijital Su Pavyonu diye adlandırdık.
08:28
The whole building is made of water.
189
508260
3000
Tüm bina sudan oluşmaktadır.
08:33
There's no doors or windows,
190
513260
2000
Kapısı veya penceresi yok,
08:35
but when you approach it,
191
515260
2000
fakat yaklaştığınızda
08:37
it will open up to let you in.
192
517260
2000
içeriye girebilmeniz için açılacaktır.
08:39
(Music)
193
519260
6000
(Müzik)
08:52
The roof also is covered with water.
194
532260
3000
Çatı da suyla kaplı olacaktır.
08:57
And if there's a bit of wind,
195
537260
2000
Ve eğer biraz rüzgar varsa
08:59
if you want to minimize splashing, you can actually lower the roof.
196
539260
3000
çatıyı biraz indirerek suyun sıçramasını önleyebilirsiniz.
09:04
Or you could close the building,
197
544260
2000
Veya binayı kapatabilirsiniz,
09:06
and the whole architecture will disappear,
198
546260
2000
ve bu durumdaki gibi
09:08
like in this case.
199
548260
2000
tüm mimari kaybolacaktır.
09:10
You know, these days, you always get images during the winter,
200
550260
2000
Bu kış günlerinde çatı indirildiğinde
09:12
when they take the roof down,
201
552260
2000
oraya gidip binayı ziyaret eden insanların
09:14
of people who have been there and said, "They demolished the building."
202
554260
3000
bize yolladıkları e-maillerde "Binayı yıktılar" diye haber veriyorlar.
09:17
No, they didn't demolish it, just when it goes down,
203
557260
2000
Hayır, binayı yıkmadılar, yalnız
09:19
the architecture almost disappears.
204
559260
2000
çatıyı indirdiklerinde mimari nerdeyse kaybolmaktadır.
09:21
Here's the building working.
205
561260
3000
Burda binanın nasıl çalıştığını görebiliyorsunuz.
09:24
You see the person puzzled about what was going on inside.
206
564260
3000
Burda bina içerisinde ne olduğunu öğrenmeye çalışan insanı görüyorsunuz.
09:27
And here was myself trying not to get wet,
207
567260
2000
Ve burda suyu çalıştıran sansörleri
09:29
testing the sensors that open the water.
208
569260
3000
denerken ıslanmamaya çalışıyorum.
09:32
Well, I should tell you now what happened one night
209
572260
2000
Bir gece sensörler çalışmadığında
09:34
when all of the sensors stopped working.
210
574260
3000
ne olduğunu anlatmalıyım.
09:37
But actually that night, it was even more fun.
211
577260
3000
Aslında o gece daha da eğlenceliydi.
09:40
All the kids from Zaragoza came to the building,
212
580260
2000
Zaragoza'daki tüm gençler binaya geldi
09:42
because the way of engaging with the building became something different.
213
582260
3000
çünkü bina ile etkileşimleri değişmişti.
09:45
Not anymore a building that would open up to let you in,
214
585260
3000
Bina artık girmeniz için açılmıyordu,
09:48
but a building that would still make cuts and holes through the water,
215
588260
3000
fakat hala su perdesinde delikler ve yarıklar oluşuyorsu,
09:51
and you had to jump without getting wet.
216
591260
2000
ve girebilmek için ıslanmadan içerisinden zıplamanız gerekiyordu.
09:53
(Video) (Crowd Noise)
217
593260
13000
(Video) (Kalabalık gürültüsü)
10:06
And that was, for us, was very interesting,
218
606260
2000
Bu bizim için çok ilginçti,
10:08
because, as architects, as engineers, as designers,
219
608260
3000
çünkü mimarlar, mühendisler ve tasarımcılar olarak
10:11
we always think about how people will use the things we design.
220
611260
3000
insanların tasarladığımız şeyleri nasıl kullanacağını hep düşünürüz.
10:14
But then reality's always unpredictable.
221
614260
3000
Ancak gerçekte olacak olan şeylerin tahmini zordur.
10:17
And that's the beauty of doing things
222
617260
2000
Bu da insanlar tarafında kullanılan
10:19
that are used and interact with people.
223
619260
2000
ve onlarla etkileşimde bulunan şeyleri yapmanın güzelliğidir.
10:21
Here is an image then of the building
224
621260
2000
Bu fiziksel pkselleri olan, sudan oluşan pikselleri olan
10:23
with the physical pixels, the pixels made of water,
225
623260
2000
ve piksellerin üzerine projeksiyon yapılmış
10:25
and then projections on them.
226
625260
3000
binanın bir görüntüsüdür.
10:28
And this is what led us to think about
227
628260
2000
Ve bu da size şimdi göstereceğim
10:30
the following project I'll show you now.
228
630260
2000
proje hakkında düşünmemizi sağlamıştır.
10:32
That's, imagine those pixels could actually start flying.
229
632260
3000
Bu piksellerin uçabildiğini hayal edin.
10:35
Imagine you could have small helicopters
230
635260
2000
Havada hareket edebilen
10:37
that move in the air,
231
637260
2000
küçük helikopterlere sahip olduğunuzu düşünün,
10:39
and then each of them with a small pixel in changing lights --
232
639260
3000
ve her birinde değişebilen ışıkları olan bir pikselin olduğunu düşünün --
10:42
almost as a cloud that can move in space.
233
642260
3000
boşlukta hareket edebilen bir bulut gibi.
10:45
Here is the video.
234
645260
2000
Videosu burda.
10:47
(Music)
235
647260
6000
(Müzik)
10:53
So imagine one helicopter,
236
653260
3000
Hayalinizde, daha önce gördüğümüz gibi
10:56
like the one we saw before,
237
656260
3000
benzer örnekleriyle birlikte
11:01
moving with others,
238
661260
3000
senkronize olarak hareket eden
11:04
in synchrony.
239
664260
2000
bir helikopteri canlandırın.
11:06
So you can have this cloud.
240
666260
3000
Böyle bir bulut elde edebiliyorsunuz.
11:15
You can have a kind of flexible screen or display, like this --
241
675260
4000
Bir tür esnek ekranınız olabilir, böyle --
11:19
a regular configuration in two dimensions.
242
679260
3000
iki boyutlu düzenli bir konfigürasyon.
11:29
Or in regular, but in three dimensions,
243
689260
3000
Veya düzenli fakat üç boyutlu,
11:32
where the thing that changes is the light,
244
692260
2000
burda değişen şey ışıktır,
11:34
not the pixels' position.
245
694260
2000
piksellerin konumu değil.
11:46
You can play with a different type.
246
706260
2000
Farklı bir tür ile oynayabilirsiniz.
11:48
Imagine your screen could just appear
247
708260
2000
Ekranınızın aniden
11:50
in different scales or sizes,
248
710260
3000
farklı ölçeklerde veya boyutlarda,
11:53
different types of resolution.
249
713260
3000
çeşitli çözünürlüklerde belirebileceğini düşünün.
12:05
But then the whole thing can be
250
725260
2000
Fakat tüm bunlar
12:07
just a 3D cloud of pixels
251
727260
2000
yaklaşabileceğiniz, içerisinden geçebileceğiniz
12:09
that you can approach and move through it
252
729260
3000
ve bir çok açıdan görebileceğiniz
12:12
and see from many, many directions.
253
732260
3000
3 boyutlu bir piksel bulutu.
12:15
Here is the real Flyfire
254
735260
2000
Bu gerçekteki Flyfire
12:17
control and going down to form the regular grid as before.
255
737260
4000
daha önce gördüğünüz düzenli V şeklini oluşturmak için aşağıya inmektedir.
12:21
When you turn on the light, actually you see this. So the same as we saw before.
256
741260
3000
Işığı açtığınızda aslını bunu görüyorsunuz. Yani daha önce görgüğümüzün aynısı.
12:24
And imagine each of them then controlled by people.
257
744260
2000
Ve her birinin insanlar tarafından idare edildiğini düşünün.
12:26
You can have each pixel
258
746260
2000
Her piksel,
12:28
having an input that comes from people,
259
748260
2000
insanların hareketlerinden veya dahasıtla
12:30
from people's movement, or so and so.
260
750260
2000
yapılan girdilerle kontrol edilebilir.
12:32
I want to show you something here for the first time.
261
752260
3000
Burada ilk defa sizin huzurunuzda bişey göstereceğim.
12:35
We've been working with Roberto Bolle,
262
755260
2000
Günümüzün önde gelen bale danscılarından biriyle,
12:37
one of today's top ballet dancers --
263
757260
2000
'Roberto Bolle ile çalıştık --
12:39
the étoile at Metropolitan in New York
264
759260
2000
New York'taki Metropolitan
12:41
and La Scala in Milan --
265
761260
2000
ve Milan'daki La Scala'daki étoile --
12:43
and actually captured his movement in 3D
266
763260
2000
ve Flyfire'da kullanmak maksadıyla
12:45
in order to use it as an input for Flyfire.
267
765260
3000
hareketlerini 3 boyutlu olarak yakaladık.
12:48
And here you can see Roberto dancing.
268
768260
3000
Burada Roberto'yu dans ederken görebiliyorsunuz.
12:53
You see on the left the pixels,
269
773260
2000
Solda farklı çözünürlüklerde yakalanan
12:55
the different resolutions being captured.
270
775260
2000
pikselleri görüyorsunuz.
12:57
It's both 3D scanning in real time
271
777260
2000
Hem 3 boyutlu olarak gerçek zamanlı tarama
12:59
and motion capture.
272
779260
3000
hem de hareket yakalama kullanılmıştır.
13:03
So you can reconstruct a whole movement.
273
783260
3000
Dolaysıyla tüm hareketi başından sonuna kadar
13:10
You can go all the way through.
274
790260
3000
yeniden kurabiliyorsunuz.
13:16
But then, once we have the pixels, then you can play with them
275
796260
2000
Pikselleri elde ettikten sonra onlarla
13:18
and play with color and movement
276
798260
3000
ve renklerle ve hareketle
13:21
and gravity and rotation.
277
801260
3000
ve yer çekimi ve rotasyonla oynamak mümkündür.
13:24
So we want to use this as one of the possible inputs
278
804260
2000
Dolaysıyle bunu Flyfire için olası bir girdi
13:26
for Flyfire.
279
806260
2000
olarak kullanmak istiyoruz.
13:47
I wanted to show you the last project we are working on.
280
827260
2000
Size üzerinde en son çaloştığımız projeyi göstermek istiyorum.
13:49
It's something we're working on for the London Olympics.
281
829260
2000
Londra'daki Olimpiyatlar için üzerinde çalıştığımız bişey.
13:51
It's called The Cloud.
282
831260
2000
Adı Bulut.
13:53
And the idea here is, imagine, again,
283
833260
2000
Burda fikir de insanları
13:55
we can involve people
284
835260
2000
katarak
13:57
in doing something and changing our environment --
285
837260
3000
birşeyleri yaparken çevremizi değiştirmeleridir. --
14:00
almost to impart what we call cloud raising --
286
840260
2000
bulut kaldırma diye adlandırdığımız olay --
14:02
like barn raising, but with a cloud.
287
842260
2000
ahır inşaa etmek gibi fakat bu durumda bulut vardır.
14:04
Imagine you can have everybody make a small donation for one pixel.
288
844260
4000
Herkesin bir piksel için katkıda bulunduğunu düşünün.
14:08
And I think what is remarkable
289
848260
2000
Ve son yıllarda gerçekleşen
14:10
that has happened over the past couple of years
290
850260
2000
ilginç olduğunu düşündüğün şey
14:12
is that, over the past couple of decades,
291
852260
2000
ise, son on yıllarda
14:14
we went from the physical world to the digital one.
292
854260
3000
fiziksel dünyadan sanal dünyaya geçiş yapmış olmamızdır.
14:17
This has been digitizing everything, knowledge,
293
857260
2000
Tüm bilgilerimizi dijitize ettik,
14:19
and making that accessible through the Internet.
294
859260
2000
ve bu bilgilere İnternet aracılığıyla ulaşılmasını sağladık.
14:21
Now today, for the first time --
295
861260
2000
Bugün ilk defa --
14:23
and the Obama campaign showed us this --
296
863260
2000
ve bunu da bize Obama'nın seçim kampanyası göstermiştir --
14:25
we can go from the digital world,
297
865260
2000
dijital dünyadan,
14:27
from the self-organizing power of networks,
298
867260
2000
ağların kendi kendilerini düzenleme gücünden,
14:29
to the physical one.
299
869260
2000
fiziksel olanına geçiş yapıyoruz.
14:31
This can be, in our case,
300
871260
2000
Bizim durumumuzda ise,
14:33
we want to use it for designing and doing a symbol.
301
873260
2000
bie sembolü tasarlamak ve yapmak için kullanmak istiyoruz.
14:35
That means something built in a city.
302
875260
2000
Bu bir şehirde inşaa edilen birşey anlamına gelmektedir.
14:37
But tomorrow it can be,
303
877260
2000
Fakat yarın,
14:39
in order to tackle today's pressing challenges --
304
879260
3000
günümüzde bizi bekleyen mücadeleri aşabilmek maksadıyla --
14:42
think about climate change or CO2 emissions --
305
882260
2000
iklim değişiklikleri veya CO2 yayılımlarını düşünün --
14:44
how we can go from the digital world to the physical one.
306
884260
3000
dijital dünyadan fiziksel dünyaya nasıl geçiş yapacağımız olabilir.
14:47
So the idea that we can actually involve people
307
887260
2000
İnsanları toplu bir şekilde
14:49
in doing this thing together, collectively.
308
889260
2000
bunu yapabilmeleri için bir fikir oluştu.
14:51
The cloud is a cloud, again, made of pixels,
309
891260
3000
Nasıl gerçek bir bulut
14:54
in the same way as the real cloud
310
894260
2000
partiküllerden oluşmuşsa
14:56
is a cloud made of particles.
311
896260
2000
bu bulut piksellerden oluşan bir buluttur,
14:58
And those particles are water,
312
898260
2000
Ve o partiküller su partikülleriyken
15:00
where our cloud is a cloud of pixels.
313
900260
2000
bizim bulutumuz piksellerden oluşan bir buluttur.
15:02
It's a physical structure in London, but covered with pixels.
314
902260
3000
Londra'da piksellerle kaplı fiziksel bir yapısır.
15:05
You can move inside, have different types of experiences.
315
905260
2000
İçerisinde dolaşıp değişik türde tecrübeler yaşayabilir.
15:07
You can actually see from underneath,
316
907260
2000
Aşağıdan bakarak
15:09
sharing the main moments
317
909260
2000
2012 Olimpiyatlarının ve sonrasında düzenlencek olayların
15:11
for the Olympics in 2012 and beyond,
318
911260
3000
en önemli anlarını paylaşabilirsiniz,
15:14
and really using it as a way to connect with the community.
319
914260
4000
ve bireylerin toplumla bağlantı kurmak için ciddi bir araç olabilir.
15:18
So both the physical cloud in the sky
320
918260
4000
Dolaysıtla hem gökyüzünde bulut olacak
15:22
and something you can go to the top [of],
321
922260
3000
hem de yukarısına kadar çıkılması mümkün olacaktır,
15:25
like London's new mountaintop.
322
925260
2000
Londra'nın yeni dağı gibi.
15:27
You can enter inside it.
323
927260
2000
İçine girebiliyorsun.
15:29
And a kind of new digital beacon for the night --
324
929260
3000
Ve geceleyin yeni bir tür kent simgesi olacak --
15:32
but most importantly,
325
932260
2000
fakat en önemlisi,
15:34
a new type of experience for anybody who will go to the top.
326
934260
3000
yukarıya kadar çıkacak olan herkes için yeni bir tecrübe olacaktır.
15:37
Thank you.
327
937260
2000
Teşekkür ederim.
15:39
(Applause)
328
939260
2000
(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