Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Перекладач: Victoria Petrovska Утверджено: Kato Despati

Today I'd like to show you

Сьогодні я хочу показати вам

the future of the way we make things.

майбутнє способу, в який ми створюємо речі.

I believe that soon our buildings and machines

Я вірю, що скоро наші будівлі й машини

will be self-assembling,

зможуть самоконструюватися,

replicating and repairing themselves.

відтворювати і ремонувати самі себе.

So I'm going to show you

Тож я збираюся показати вам

what I believe is the current state of manufacturing,

що на мій погляд являє собою теперішній стан виробництва,

and then compare that to some natural systems.

і тоді порівняю це з деякими природними системами.

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

Отже, у виробництві теперішнього рівня, ми маємо хмарочоси --

two and a half years [of assembly time],

- два з половиною роки,

500,000 to a million parts,

від п'ятисот тисяч до мільйона частин,

fairly complex,

дійсно складні,

new, exciting technologies in steel, concrete, glass.

нові, захоплюючі технології обробки сталі, бетону, скла.

We have exciting machines

Ми маємо вражаючі машини,

that can take us into space --

які можуть доправити нас у космос -

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

п'ять років, два з половиною мільйони частин.

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

Але з іншого боку, якщо ви подивитесь на природні системи,

we have proteins

ми маємо білки,

that have two million types,

яких є два мільйони типів,

can fold in 10,000 nanoseconds,

що можуть згорнутися за десять тисяч наносекунд,

or DNA with three billion base pairs

або ДНК з трьома мільйонами базових пар,

we can replicate in roughly an hour.

що ми можемо відтворити майже за годину.

So there's all of this complexity

Хоча існує уся ця складність

in our natural systems,

в наших природних системах,

but they're extremely efficient,

вони є дуже продуктивними,

far more efficient than anything we can build,

набагато більш продуктивними, аніж будь-що, що ми можемо збудувати,

far more complex than anything we can build.

значно складнішими, за будь - що, що ми можемо збудувати.

They're far more efficient in terms of energy.

Вони набагато економніші в плані енерговитрат.

They hardly ever make mistakes.

Вони майже ніколи не припускаються помилок.

And they can repair themselves for longevity.

І вони можуть самовідновлюватись протягом життя.

So there's something super interesting about natural systems.

Отож, в природних системах є щось супер цікаве.

And if we can translate that

І якщо ми перенесемо це

into our built environment,

на наше будівельне середовище,

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

тоді є певний захоплюючий потенціал для того, в який спосіб ми створюємо речі.

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

І я гадаю ключ до нього - самоконструювання.

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

Якщо ми хочемо використовувати самоконструювання в нашому фізичному оточенні,

I think there's four key factors.

я думаю, що є чотири ключових фактори.

The first is that we need to decode

Перший полягає в тому, що нам необхідно розшифрувати

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

усю складність того, що ми хочемо побудувати --

so our buildings and machines.

- наші будівлі та машини.

And we need to decode that into simple sequences --

І ми маємо розшифрувати все до простих послідовностей.

basically the DNA of how our buildings work.

фактично - ДНК наших технологій.

Then we need programmable parts

Потім нам потрібні частини, які можна запрограмувати,

that can take that sequence

що можуть взяти послідовність

and use that to fold up, or reconfigure.

і використати її, щоб скластися, або реконструюватися.

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

Нам потрібна енергія, яка дозволить цьому всьому активуватися,

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

дозволить нашим частинам скластися за програмою.

And we need some type of error correction redundancy

І також нам потрібен компонент корекції помилок,

to guarantee that we have successfully built what we want.

щоб забезпечити успішну побудову того, що ми хотіли.

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

Я покажу вам декілька проектів

that my colleagues and I at MIT are working on

над яким працюю я та мої колеги з МТІ (Масачусетський Технологічний Інститут),

to achieve this self-assembling future.

щоб досягти цього самоскладаного майбутнього.

The first two are the MacroBot and DeciBot.

Перші два - це МакроБот і ДециБот.

So these projects are large-scale reconfigurable robots --

Ці проекти - величезні роботи, здатні до реконфігурації --

8 ft., 12 ft. long proteins.

протеїни довжиною вісім та дванадцять футів.

They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.

В них вбудовані механічні електронні прилади, сенсори.

You decode what you want to fold up into,

Ви програмуєте за власним бажанням, на що вони мають скластися,

into a sequence of angles --

у послідовність кутів -

so negative 120, negative 120, 0, 0,

мінус 120, мінус 120,0,0,

120, negative 120 -- something like that;

120, мінус 120 -- щось подібне до того;

so a sequence of angles, or turns,

отже послідовність кутів або поворотів,

and you send that sequence through the string.

і ви посилаєте її через умовність.

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

Кожен підрозділ одержує свій сигнал - наприклад мінус 120 -

it rotates to that, checks if it got there

він повертається, перевіряє чи він надійшов туди

and then passes it to its neighbor.

і тоді передає його наступному.

So these are the brilliant scientists,

Геніальні вчені,

engineers, designers that worked on this project.

інженери, дизайнери працювали над цим проектом.

And I think it really brings to light:

І я думаю вони дійсно пролили світло на цю проблему:

Is this really scalable?

чи можливо це розрахувати?

I mean, thousands of dollars, lots of man hours

Я маю на увазі ті тисячі доларів, робочі години,

made to make this eight-foot robot.

витрачені, щоб зробити цього восьмифутового робота.

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

Чи можемо ми це поліпшити? Чи можемо вбудувати механізми у кожну частину?

The next one questions that

Наступний робот ставить це під сумнів

and looks at passive nature,

і звертається до пасивної сутності,

or passively trying to have reconfiguration programmability.

або пасивно намагається мати реконфігураційну запрограмованість.

But it goes a step further,

Але він іде ще далі,

and it tries to have actual computation.

і намагається отримати фактичні розрахунки.

It basically embeds the most fundamental building block of computing,

Він фактично закладає найфундаментальнішу основу розрахунків,

the digital logic gate,

цифровий логічний вентиль,

directly into your parts.

просто у вашу схему.

So this is a NAND gate.

Тож це схема NAND вентиля.

You have one tetrahedron which is the gate

Ви маєте один тетраедр, як вентиль,

that's going to do your computing,

що виконуватиме всі ваші розрахунки,

and you have two input tetrahedrons.

і ви маєте два вхідні тетраедри.

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

Один з них вхідний від користувача, коли ви будуєте ваші блоки.

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

Інший - від попередньо розміщеного блоку.

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

І тоді він відбудовує наступний в трьох вимірах.

So what this means

Це означае,

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

що користувач може почати ставити завдання того, що мають робити блоки.

It computes on what it was doing before

Робот прораховує те, що робив раніше,

and what you said you wanted it to do.

і те, що ви наказали йому зробити.

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

І тепер він починає рухатися у тривимірному просторі

so up or down.

вгору та вниз.

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

Тож з лівого боку, [1,1] на вході рівний [0,0] на виході, що опускається.

On the right-hand side,

З правого боку,

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

[0,0] вхідний є [1,1] вихідним, який підіймається.

And so what that really means

І він справді означає,

is that our structures now contain the blueprints

що наші структури тепер містять проекти,

of what we want to build.

того, що ми хочемо побудувати.

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

Бо в них вбудовано усю інформацію про те, що було збудовано.

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

Це означає, що ми маємо певну форму самовідтворення.

In this case I call it self-guided replication,

В цьому випадку я називаю це самокероване відтворення,

because your structure contains the exact blueprints.

тому, що ваша структура містить чіткий проект.

If you have errors, you can replace a part.

Якщо ви зробили помилку, ви можете замінити частину.

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

Всю локальну інформацію вбудовано в такий спосіб, щоб підказувати вам, як це виправити.

So you could have something that climbs along and reads it

Відтак ви матимете щось, що повзає і зчитує її,

and can output at one to one.

й може дати точний результат.

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

Воно вбудоване в структуру, тому немає ніяких зовнішних скеруваннь.

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

Останній проект, який я хочу показати називається Зміщені Ланцюги,

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

і це, напевно, найбільш вражаючий приклад, який ми маємо на сьогодні,

of passive self-assembly systems.

пасивних систем, які можуть самовідтворюватись.

So it takes the reconfigurability

Він бере здатність до реконфігурації,

and programmability

та програмування

and makes it a completely passive system.

і це робить його повністю пасивною системою.

So basically you have a chain of elements.

Фактично ви маєте ланцюг елементів.

Each element is completely identical,

Кожен елемент є ідентичним,

and they're biased.

і вони зміщувані.

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

Отож, кожен елемент хоче повернутися вправо або вліво.

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

Тож коли ви складаєте ланцюг ви програмуєте його.

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

Ви наказуєте кожній частині повернутися вправо, чи вліво.

So when you shake the chain,

Якщо ви потрусите ланцюг,

it then folds up

він згортається

into any configuration that you've programmed in --

в будь-яку конфігурацію, що ви запрограмуєте.

so in this case, a spiral,

В цьому випадку спіраль,

or in this case,

або в цьому випадку,

two cubes next to each other.

два куби один поруч з одним.

So you can basically program

Відтак ви можете запрограмувати

any three-dimensional shape --

будь-яку тривимірну форму --

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

або одно-, двовимріну в цей ланцюг абсолютно пасивно.

So what does this tell us about the future?

То що це говорить нам про майбутне?

I think that it's telling us

Я думаю, це говорить нам

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

що є нові можливості самоформування, відтворення та налагодження

in our physical structures, our buildings, machines.

в наших фізичний структурах, будівлях, машинах.

There's new programmability in these parts.

Є нова здатність до програмування в цих частинах.

And from that you have new possibilities for computing.

І з неї витікають нові можливості обчислення.

We'll have spatial computing.

Ми отримаємо просторове обчислювання.

Imagine if our buildings, our bridges, machines,

Уявіть собі якщо б наші будинки, мости, машини,

all of our bricks could actually compute.

усі наші частини зможуть справді прораховувати.

That's amazing parallel and distributed computing power,

Це захоплююча паралельна та розповсюджена обчислювальна сила,

new design possibilities.

нові можливості дизайну.

So it's exciting potential for this.

В цьому є вражаючий потенціал.

So I think these projects I've showed here

Я думаю, що ці проекти які я вам показав

are just a tiny step towards this future,

є лише малим кроком до цього майбутнього,

if we implement these new technologies

якщо ми застосовуватимемо ці технології

for a new self-assembling world.

задля нового, самовідтворюваного світу.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

Оплески.