أود أن أريكم مستقبل الطريقة التي نصنع بها الأشياء. أعتقد أنه عما قريب ستكون بناياتنا وآلاتنا ذاتية التجميع، بتكرار وإصلاح ذواتهم. وبالتالي سأعرض عليكم ما أعتقد أنه الوضع الحالي للتصنيع، ومن ثم مقارنة ذلك ببعض الأنظمة الطبيعية.
Today I'd like to show you the future of the way we make things. I believe that soon our buildings and machines will be self-assembling, replicating and repairing themselves. So I'm going to show you what I believe is the current state of manufacturing, and then compare that to some natural systems.
إذن في الوضع الحالي للتصنيع، لدينا ناطحات سحاب -- سنتان ونصف، 500,000 مليون قطعة، معقدة نوعا ما، تكنولوجيا فولاذ وزجاج وخرسانة جديدة ومثيرة. لدينا آلات مثيرة للاهتمام يمكنها أخذنا إلى الفضاء -- خمس سنوات، 2,5 مليون قطعة.
So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers -- two and a half years [of assembly time], 500,000 to a million parts, fairly complex, new, exciting technologies in steel, concrete, glass. We have exciting machines that can take us into space -- five years [of assembly time], 2.5 million parts.
لكن من الجهة الأخرى، إن نظرنا إلى الأنظمة الطبيعية، لدينا بروتينات والتي تتوفر على مليوني نوع، تستطيع أن تتضاعف في 100,000 نانو ثانية، أو حمض نووي بثلاثة مليارات قاعدة أزواج نستطيع نسخه في حوالي ساعة واحدة. وبالتالي هناك كل هذا التعقيد في أنظمتنا الطبيعية، لكنها في غاية الكفاءة، أكثر فعالية بكثير من أي شيء قد نبنيه، أكثر تعقيدا بكثير من أي شيء يمكننا أن نبنيه. هي أكثر فعالية بكثير فيما يتعلق بالطاقة. تكاد لا ترتكب أخطاء أبدا. وتستطيع إصلاح ذواتها طيلة فترة حياتها.
But on the other side, if you look at the natural systems, we have proteins that have two million types, can fold in 10,000 nanoseconds, or DNA with three billion base pairs we can replicate in roughly an hour. So there's all of this complexity in our natural systems, but they're extremely efficient, far more efficient than anything we can build, far more complex than anything we can build. They're far more efficient in terms of energy. They hardly ever make mistakes. And they can repair themselves for longevity.
إذن هناك شيء في غاية الأهمية فيما يتعلق بالأنظمة الطبيعية. وإن استطعنا ترجمة ذلك إلى بيئتنا المبنية، فهناك بعض الإمكانات المثيرة للاهتمام في الطريقة التي نبني بها الأشياء. وأظن أن السبيل إلى ذلك هو التجميع الذاتي.
So there's something super interesting about natural systems. And if we can translate that into our built environment, then there's some exciting potential for the way that we build things. And I think the key to that is self-assembly.
إذن إن أردنا استخدام التجميع الذاتي في محيطنا المادي، أعتقد أن هناك أربع عوامل رئيسية. أولها هي أننا نحتاج إلى فك شيفرة كامل تعقيد ما نريد بناءه -- أي بناياتنا وآلاتنا. ونحتاج إلى فك ذلك إلى متسلسلات بسيطة -- الحمض النووي لكيفية اشتغال بناياتنا أساسا. ثم نحتاج إلى أجزاء قابلة للبرمجة يمكنها أخذ تلك المتسلسلة واستخدامها للانكماش أو إعادة التشكيل. نحتاج إلى طاقة تمكن من تفعيل ذلك، تسمح للأجزاء بأن تنكمش انطلاقا من البرنامج. ونحتاج إلى نموذج متكرر لإصلاح الأخطاء لنضمن أننا بنينا بنجاح ما نريده.
So if we want to utilize self-assembly in our physical environment, I think there's four key factors. The first is that we need to decode all of the complexity of what we want to build -- so our buildings and machines. And we need to decode that into simple sequences -- basically the DNA of how our buildings work. Then we need programmable parts that can take that sequence and use that to fold up, or reconfigure. We need some energy that's going to allow that to activate, allow our parts to be able to fold up from the program. And we need some type of error correction redundancy to guarantee that we have successfully built what we want.
إذن سأقوم بعرض عددا من المشاريع التي أشتغل عليها أنا وزملائي في MIT لتحقيق هذا المستقبل الذاتي التجميع. أول اثنين هما الماكروبوت والديسيبوت. إذن هذه المشاريع هي روبوتات قابلة لإعادة التشكيل على نطاق واسع -- بروتينات بطول 8 أقدام و12 قدما. مضمنة لأجهزة ومجسات كهربائية وميكانيكية. نقوم بفك تشفير ما نريدها أن تنكمش إليه، إلى متسلسلة من الزوايا -- إذن سالب 120، سالب 120، 0، 0 120، سالب 120 -- شيء من هذا القبيل؛ إذن متسلسلة من الزوايا أو الدورانات، وترسل تلك المتسلسلة عن طريق السلسلة. كل وحدة تأخذ رسالتها -- إذن سالب 120. تدور بما يوافق ذلك، تتحقق مما إذا وصلت هناك ومن ثم تمررها إلى جارتها.
So I'm going to show you a number of projects that my colleagues and I at MIT are working on to achieve this self-assembling future. The first two are the MacroBot and DeciBot. So these projects are large-scale reconfigurable robots -- 8 ft., 12 ft. long proteins. They're embedded with mechanical electrical devices, sensors. You decode what you want to fold up into, into a sequence of angles -- so negative 120, negative 120, 0, 0, 120, negative 120 -- something like that; so a sequence of angles, or turns, and you send that sequence through the string. Each unit takes its message -- so negative 120 -- it rotates to that, checks if it got there and then passes it to its neighbor.
كذلك هؤلاء هم العلماء المتألقون، المهندسون والمصممون الذين اشتغلوا على هذا المشروع. وأظن أنه يسلط الضوء فعلا على السؤال: هل هذا حقا قابل للقياس؟ أقصد، الآلاف من الدولارات والكثير من ساعات العمل صرفت لإنتاج هذا الروبوت بثمانية أقدام. هل نستطيع حقا أن نوسع نطاق هذا؟ هل نستطيع حقا تضمين روبوتات في كل جزء؟ التالي يطرح التسأول اعلاه وينظر إلى الطبيعة السلبية، أو يحاول سالبا التوفر على برمجية إعادة تشكيل. لكنه يذهب خطوة نحو الأمام، ويحاول التوفر على حوسبة فعلية. تقوم أساسا بتضمين لبنة البناء الأساسية في الحوسبة، البوابة المنطقية الرقمية، مباشرة في الأجزاء.
So these are the brilliant scientists, engineers, designers that worked on this project. And I think it really brings to light: Is this really scalable? I mean, thousands of dollars, lots of man hours made to make this eight-foot robot. Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part? The next one questions that and looks at passive nature, or passively trying to have reconfiguration programmability. But it goes a step further, and it tries to have actual computation. It basically embeds the most fundamental building block of computing, the digital logic gate, directly into your parts.
إذن هذه بوابة NAND. لدينا رباعي سطوح والذي هو البوابة والذي سيقوم بإجراء الحوسبة، ولدينا رباعيا سطوح مدخلين. أحدهما هو المدخل من المستخدم، ونحن نقوم ببناء اللبنات. والآخر من اللبنة السابقة التي وضعت. ومن ثم تعطي ناتجا في الفضاء الثلاثي الأبعاد. وبالتالي ما يعنيه هذا هو أنه بإمكان المستخدم أن يبدأ في توصيل ما يريد من اللبنات القيام به. يقوم بحساب ما كانت تقوم به سابقا وما قلت أنك تريدها القيام به. والآن يبدأ في التحرك في الفضاء الثلاثي الأبعاد -- هكذا صعودا أو هبوطا. إذن في الجهة اليسرى، مدخلة [1,1] تساوي ناتج 0، والذي يذهب للأسفل. في الجهة اليمنى، مدخلة [0,0] هي ناتج 1، والذي يذهب للأعلى. وهكذا ما يعنيه هذا حقا هو أن بنياتنا الآن تتوفر على مخططات ما نريد بناءه.
So this is a NAND gate. You have one tetrahedron which is the gate that's going to do your computing, and you have two input tetrahedrons. One of them is the input from the user, as you're building your bricks. The other one is from the previous brick that was placed. And then it gives you an output in 3D space. So what this means is that the user can start plugging in what they want the bricks to do. It computes on what it was doing before and what you said you wanted it to do. And now it starts moving in three-dimensional space -- so up or down. So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down. On the right-hand side, [0,0] input is a 1 output, which goes up. And so what that really means is that our structures now contain the blueprints of what we want to build.
وبالتالي تكون كل المعلومات حول ما تم بناءه مضمنة فيها. ويعني ذلك أنه يمكننا الحصول على نوع من التكرار الذاتي. في هذه الحالة أسميه التكرار الموجه الذاتي، لأن البنيات تتوفر على المخططات الدقيقة. إن كان لديك أخطاء، يمكنك تعويض جزء. كل المعلومات المحلية مضمنة لتخبرك كيف تصلحه. وبالتالي يمكنك أن تتوفر على شيء يقوم بالتسلق ويقرأه ويمكنه أن ينتج واحدا إلى واحد. إنها مضمنة مباشرة؛ ليست هناك تعليمات خارجية.
So they have all of the information embedded in them of what was constructed. So that means that we can have some form of self-replication. In this case I call it self-guided replication, because your structure contains the exact blueprints. If you have errors, you can replace a part. All the local information is embedded to tell you how to fix it. So you could have something that climbs along and reads it and can output at one to one. It's directly embedded; there's no external instructions.
أيضا آخر مشروع سأريكم إياه يدعى السلاسل المتحيزة، وهو على الأرجح أكثر مثال مثير لما نتوفر عليه حاليا من الأنظمة الذاتية التجميع غير الفعالة. وبالتالي يأخذ قابلية إعادة التشكيل والقابلية البرمجية ويجعلها نظاما خامل تماما. وهكذا لدينا أساسا سلسلة من العناصر. كل عنصر متطابق تماما، وهي منحازة. إذن كل سلسلة، أو كل عنصر، يريد الدوران يمينا أو يسارا. وبالتالي أثناء تجميع السلسلة، أنت تقوم أساسا ببرمجتها. تخبر كل وحدة ما إذا كان عليها الدوران يمينا أو يسارا. وهكذا حين تهز السلسلة، تنطوي آنذاك إلى أي ترتيب برمجتها عليه -- وبالتالي في هذه الحالة، لولب، أو في هذه الحالة، مكعبان بجانب بعضهما البعض. وهكذا يمكنك أساسا برمجة أي شكل ثلاثي الأبعاد -- أو أحادي الأبعاد أو ثنائي الأبعاد -- في هذه السلسلة بطريقة خاملة تماما.
So the last project I'll show is called Biased Chains, and it's probably the most exciting example that we have right now of passive self-assembly systems. So it takes the reconfigurability and programmability and makes it a completely passive system. So basically you have a chain of elements. Each element is completely identical, and they're biased. So each chain, or each element, wants to turn right or left. So as you assemble the chain, you're basically programming it. You're telling each unit if it should turn right or left. So when you shake the chain, it then folds up into any configuration that you've programmed in -- so in this case, a spiral, or in this case, two cubes next to each other. So you can basically program any three-dimensional shape -- or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
وبالتالي ما الذي يخبرنا هذا حول المستقبل؟ أعتقد أنه يخبرنا أن هناك إمكانيات جديدة للتجميع الذاتي والتكرار والإصلاح في بنياتنا المادية ومبانينا وآلاتنا. هناك قابلية برمجية جديدة في هذه الأجزاء. ومن ذلك لدينا إمكانيات جديدة في الحوسبة. سيكون لدينا حاسوب فضائي. تخيلوا إن كانت بناياتنا وجسورنا وآلاتنا وكل أطوابنا قادرة على الحساب. تلك قدرة حسابية رائعة ومتوازية وموزعة، إمكانيات تصميم جديدة. وبالتالي إمكانيات مثيرة لهذا. إذن أعتقد أن هذه المشاريع التي أريتكم هي فقط خطوات بسيطة نحو هذا المستقبل، إن قمنا بإنجاز هذه التكنولوجيات من أجل عالم جديد ذاتي التجميع.
So what does this tell us about the future? I think that it's telling us that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair in our physical structures, our buildings, machines. There's new programmability in these parts. And from that you have new possibilities for computing. We'll have spatial computing. Imagine if our buildings, our bridges, machines, all of our bricks could actually compute. That's amazing parallel and distributed computing power, new design possibilities. So it's exciting potential for this. So I think these projects I've showed here are just a tiny step towards this future, if we implement these new technologies for a new self-assembling world.
شكرا لكم.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)