Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Skylar Tibbits: Kendi kendini oluşturan şeyler yapabilir miyiz?

Çeviri: YELDA ERISKEN Gözden geçirme: Cevat Erisken

Today I'd like to show you

Size bugün

the future of the way we make things.

üretim sektörünün geleceğinden bahsetmek istiyorum.

I believe that soon our buildings and machines

Ben, pek yakında binalar ve makinelerin

will be self-assembling,

kendiliğinden kurulup kopyalanacaklarına ve

replicating and repairing themselves.

kendi kendilerini onaracaklarına inanıyorum.

So I'm going to show you

Şimdi size imalat sanayinin

what I believe is the current state of manufacturing,

şu andaki durumunu anlatacağım.

and then compare that to some natural systems.

Daha sonra da bunun doğal sistemlerle karşılaştırmasını yapacağım.

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

Sanayideki mevcut teknoloji ile gökdelenler yapıyoruz.

two and a half years [of assembly time],

Bu yapılar, yapımı iki buçuk yıl süren

500,000 to a million parts,

500.000 ile 1.000.000 arasında parçadan oluşan

fairly complex,

çelik, beton ve cam gibi oldukça karmaşık, yeni ve

new, exciting technologies in steel, concrete, glass.

etkileyici teknolojileri içermektedir.

We have exciting machines

Bizleri uzaya götürebilecek

that can take us into space --

harika araçlar var.

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

Bunların da yapımı yaklaşık beş yıl alıyor ve 2.5 milyon parçadan oluşuyorlar.

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

Diğer taraftan doğal sistemlere bakacak olursak

we have proteins

örneğin proteinlerin

that have two million types,

iki milyon çeşidinin olduğunu

can fold in 10,000 nanoseconds,

ve 10.000 nanosaniyede kıvrılabildiklerini görürüz.

or DNA with three billion base pairs

Aynı şekilde, yaklaşık bir saat içinde kopyalanabilecek,

we can replicate in roughly an hour.

üç milyon temel baz çiftine sahip DNA örneği de var.

So there's all of this complexity

Doğal sistemler işte bu örneklerde olduğu gibi

in our natural systems,

karmaşık yapıda olmalarına rağmen

but they're extremely efficient,

oldukça verimli çalışmaktadırlar.

far more efficient than anything we can build,

Yani bizim yapabileceğimiz herhangi bir şeyden çok daha verimli çalışırlar

far more complex than anything we can build.

ve çok daha karmaşık yapıdadırlar.

They're far more efficient in terms of energy.

Enerji bakımından kıyaslanmayacak derecede daha verimlidirler.

They hardly ever make mistakes.

Hemen hemen hiç hata yapma ihtimalleri yoktur.

And they can repair themselves for longevity.

Yaşamlarının devamı için kendi kendilerini onarırlar.

So there's something super interesting about natural systems.

Görüldüğü gibi doğal sistemlerde olağanüstü ilginç bir durum söz konusudur.

And if we can translate that

Eğer bu durumu bizim yapı sistemimize

into our built environment,

taşıma imkanımız olursa, yapı yöntemimiz ile ilgili

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

heyecan verici gelişmeler söz konusu olabilir.

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

Ve bence burada kilit nokta kendiliğinden kurulma işlemidir.

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

Eğer kendiliğinden kurulma işlemini kendi yaşantımızda kullanmak istersek

I think there's four key factors.

dört önemli faktörü göz önünde bulundurmamız gerekir.

The first is that we need to decode

Bunlardan birincisi, yapmak istediğimiz şeylerin yani

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

bina ve makinelerin

so our buildings and machines.

karmaşık yapılarını çözümlemektir.

And we need to decode that into simple sequences --

Bu yapıları basit parçalara bölerek dizilimlerini çözümlemeliyiz.

basically the DNA of how our buildings work.

Yani bir anlamda binaların DNA'larını çıkarmalıyız.

Then we need programmable parts

Daha sonra da bu dizilimleri alıp

that can take that sequence

onları bükebilecek veya yeniden şekillendirebilecek

and use that to fold up, or reconfigure.

programlanabilir parçalar yapmalıyız.

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

Bunları aktif hale geçirecek yani program aracılığı ile

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

bu parçaların kıvrılabilmesini sağlayacak enerjiye de ihtiyacımız olacak.

And we need some type of error correction redundancy

Ve son olarak da, istediğimiz şeyi başarılı bir biçimde ürettiğimizden emin olmak için

to guarantee that we have successfully built what we want.

bir tür hata denetim mekanizmasına gereksinimimiz var.

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

Şimdi sizlere bu kendiliğinden kurulma sürecinin gelecekte başarılı olabilmesi için

that my colleagues and I at MIT are working on

benim ve diğer çalışma arkadaşlarımın MIT'de üzerinde çalıştığımız

to achieve this self-assembling future.

birkaç projeden bahsedeceğim.

The first two are the MacroBot and DeciBot.

Bunlardan ilk ikisi Makrobot ve DeciBot projeleridir.

So these projects are large-scale reconfigurable robots --

Bu ikisi büyük ölçekli yeniden yapılandırılabilir robotlara yönelik projelerdir.

8 ft., 12 ft. long proteins.

Bu robotlar 8 fit ve 12 fit uzunluğunda proteinleri temsil etmektedir.

They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.

İçlerine mekanik elektrik cihazlar yani sensörler yerleştirilmiştir.

You decode what you want to fold up into,

Önce ne derecede kıvrımlar istediğinizi hesaplıyorsunuz.

into a sequence of angles --

Yani dizilimlerin kıvrım açılarını belirliyorsunuz.

so negative 120, negative 120, 0, 0,

Bunlar, eksi 120, eksi 120, 0, 0,

120, negative 120 -- something like that;

120, eksi 120 gibi

so a sequence of angles, or turns,

açılar veya döngülerden oluşuyor

and you send that sequence through the string.

ve bu dizilim bilgisini yaylar aracılığı ile iletiyorsunuz.

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

Her birim kendine gelen mesajı algılıyor -- mesela eksi 120 olsun.

it rotates to that, checks if it got there

O açı kadar dönüyor ve konumunu kontrol edip

and then passes it to its neighbor.

bilgilerini yanındaki diziye geçiriyor.

So these are the brilliant scientists,

Bu gördükleriniz bu proje için çalışan zeki araştırmacılar,

engineers, designers that worked on this project.

mühendisler ve tasarımcılar.

And I think it really brings to light:

Ve sanırım bu örnekler şu soruyu gündeme getiriyor:

Is this really scalable?

Bu çalışmalar gerçek ölçeğe uyarlanabilir mi?

I mean, thousands of dollars, lots of man hours

Yani bu 8 fit büyüklüğündeki robotu yapmak için

made to make this eight-foot robot.

binlerce dolar ve yüklü işgücü harcandı.

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

Bunu gerçek ölçeğe uygun yapabilir miyiz? Yani herbir parça içine de robotlar yerleştirebilir miyiz?

The next one questions that

Bahsettiğim ikinci robot buna cevap verir nitelikte olup

and looks at passive nature,

pasif yapıyı örnek alıyor

or passively trying to have reconfiguration programmability.

yani pasif biçimde programlama ile şekil değiştirebilme imkanı sağlıyor.

But it goes a step further,

Fakat bir aşama daha ileri gidip

and it tries to have actual computation.

gerçek hesaplama yapmaya girişiyor.

It basically embeds the most fundamental building block of computing,

Esasen, burada hesaplamanın en temel yapı taşı olan

the digital logic gate,

dijital mantık kapısı

directly into your parts.

parçalara yerleştirilmektedir.

So this is a NAND gate.

Örneğin bu bir 'Ve Değil Kapısı' (NAND) .

You have one tetrahedron which is the gate

Burada sizin hesaplarınızı yapacak kapı olan

that's going to do your computing,

bir tetrahedron ve

and you have two input tetrahedrons.

iki adet girdi tetrahedronu görüyorsunuz.

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

Bunlardan birisi, parçalar imal edilirken kullanıcıdan gelen girdiler içindir.

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

Diğeri ise daha önce yerleştirilmiş olan parçadan gelen girdidir.

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

Böylece size üç boyutlu bir çıktı ulaşır.

So what this means

Bu, kullanıcının bu parçaları istediği biçimde yönlendirebilmesi

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

anlamına gelmektedir.

It computes on what it was doing before

Kapı tetrahedron daha önce yapılanları ve

and what you said you wanted it to do.

şu anda yönlendirilen komutları hesaplar.

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

Ve sonunda üç-boyutlu uzayda

so up or down.

aşağıya ve yukarıya doğru hareket etmeye başlar.

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

Mesela sol tarafta gördüğünüz [1,1] girdisi 0 çıktısına karşılık gelir ve aşağı doğru hareket ettirir.

On the right-hand side,

Sağ taraftaki şekilde de [0,0] girdisi 1 çıktısına karşılık gelir

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

ve yukarı hareket ettirir.

And so what that really means

Aslında bütün bu örnekler

is that our structures now contain the blueprints

ileride yapmak istediklerimizin

of what we want to build.

bir prototipi niteliğindedir.

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

Yani bunlar yüklendikleri bilgilerin tamamını muhafaza ediyorlar.

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

Bu da bir anlamda bir tür kendini çoğaltma yöntemine sahip olduğumuzu gösteriyor.

In this case I call it self-guided replication,

Ben bunu kendi kendine çoğalma diye adlandırıyorum

because your structure contains the exact blueprints.

çünkü yapı, ilki ile tamamen aynı özellikleri barındırıyor.

If you have errors, you can replace a part.

Eğer hata olduğunu belirlerseniz parçalardan birini değiştirebilirsiniz.

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

Bu hatayı nasıl onarabileceğiniz ile ilgili tüm bilgiler yüklenmiştir.

So you could have something that climbs along and reads it

Yani sistemde bunları okuyabilecek parçalar var

and can output at one to one.

ve bu bilgiler bire bir size sunulabilir.

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

Bu sisteme doğrudan yerleştirilmiştir ve harici bir talimata gerek yoktur.

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

Size göstereceğim son örnek 'Meyilli Zincirler' projesidir

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

ve bu proje, pasif kendi-kurulabilen sistemlerle ilgili

of passive self-assembly systems.

şu anda var olan en ilginç örnektir.

So it takes the reconfigurability

Bu sistem yeniden ayarlanabilirlik ve

and programmability

programlanabilirlik özellikleriyle birlikte

and makes it a completely passive system.

tamamen edilgen bir sistem haline getirilmiştir.

So basically you have a chain of elements.

Basit anlamda, bu sistem bir elemanlar zinciri gibidir.

Each element is completely identical,

Herbir eleman tamamen birbiriyle aynı

and they're biased.

ve meyillidir.

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

Yani her zincir veya her eleman sağa veya sola dönme eğilimindedir.

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

Siz zinciri kurarken, aslında aynı zamanda onu programlıyorsunuz da.

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

Bir anlamda, herbir birimin sağa veya sola döneceğini de tanımlamış oluyorsunuz.

So when you shake the chain,

Bu sebeple,

it then folds up

zinciri salladığınızda

into any configuration that you've programmed in --

programlandığı biçimde kıvrılır ve katlanır.

so in this case, a spiral,

Mesela bu zincirde spiral bir şekil oluşurken

or in this case,

buradakinde

two cubes next to each other.

yan yana iki adet küp oluşur.

So you can basically program

Bu zincire pasif olarak

any three-dimensional shape --

üç boyutlu herhangi bir şekil programlayabilirsiniz.

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

İki veya tek boyutlu da olabilir.

So what does this tell us about the future?

Peki bu bize gelecekle ilgili ne fikir verir?

I think that it's telling us

Şahsen, bunun bize gelecekte

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

fiziki yapıların, binaların ve makinelerin kendi kendine kurulumları, çoğalmaları ve onarımları ile ilgili

in our physical structures, our buildings, machines.

yeni olanaklar sağlayacağını düşünüyorum.

There's new programmability in these parts.

Bu parçalarda programlanabilir yeni özellikler mevcut.

And from that you have new possibilities for computing.

Bu sebeple, hesaplama açısından yeni firsatlar da sunuyor.

We'll have spatial computing.

Konumsal hesaplamalar olacak.

Imagine if our buildings, our bridges, machines,

Binaların, köprülerin, makinelerin

all of our bricks could actually compute.

yani her bir yapı taşının hesaplama yapabildiğini düşünün.

That's amazing parallel and distributed computing power,

Müthiş birşey. Paralel ve dağıtılmış hesaplama gücü ve

new design possibilities.

yeni tasarım imkanları olacak.

So it's exciting potential for this.

Oldukça heyecan verici bir potansiyele sahip.

So I think these projects I've showed here

Öyle zannediyorum ki size tanıttığım bu projeler

are just a tiny step towards this future,

eğer bu teknolojileri hayata geçirebilirsek

if we implement these new technologies

gelecekteki kendi kendine kurulan sistemler için

for a new self-assembling world.

sadece küçük birer adım niteliğinde kalacaktır.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)