Днес бих искал да ви покажа бъдещето на начина, по който ще правим неща. Вярвам, че скоро нашите сгради и машини ще бъдат самосглобяващи се, репликиращи и поправящи се сами. Така че ще ви покажа това, което смятам, е текущото състояние на производството, и после ще го сравня с някои природни системи.
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.
И така, при сегашното състояние на производството, имаме небостъргачи -- две и половина години, 500 000 до един милион части, доста сложни, нови и вълнуващи технологии от стомана, бетон, стъкло. Имаме вълнуващи машини, които могат да ни отведат в космоса -- пет години, 2,5 милиона части.
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.
Но от друга страна, ако се вгледате в природните системи, имаме протеини, които имат два милиона типа, могат да се нагъват за 10 000 наносекунди, или ДНК с три милиарда базови двойки, които можем да репликираме приблизително за час. Така че съществува цялата тази сложност в нашите природни системи, но те са изключително ефективни, далеч по-ефективни, отколкото всичко, което можем да изградим, далеч по-сложни, отколкото всичко, което можем да изградим. Те са далеч по-ефективни по отношение на енергията. Те почти никога не правят грешки. А могат да се самопоправят дълго време.
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.
Така че има нещо супер интересно в природните системи. И ако можем да преведем това в средите, които изграждаме, тогава ще има вълнуващ потенциал за начина, по който изграждаме нещата. И мисля, че ключът за това е самосглобяването.
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.
Така че, ако искаме да използваме самосглобяването в нашата физическа среда, мисля, че има четири ключови фактора. Първият е, че трябва да декодираме цялата сложност на това, което искаме да изградим -- така че нашите сгради и машини. И трябва да декодираме това в прости последователности -- в основни линии ДНК-то на това как работят нашите сгради. После ни трябват програмируеми части, които могат да вземат тази последователност и да я използват за огъване, или преконфигуриране. Имаме нужда от енергия, която ще позволи това да се активира, ще позволи на нашите части да могат да се огъват от програмата. И имаме нужда от някакъв вид на коригиране на грешки, което да ни гарантира, че сме изградили успешно това, което искаме.
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.
Така че ще ви покажа редица проекти, над които работим заедно с моите колеги от Масачузетския технологичен институт, за да постигнем това самосглобяващо се бъдеще. Първите два са MacroBot и DeciBot. Тези проекти са широкомащабни преконфигуруеми роботи -- протеини с дължина 8 фута (2,4 метра), 12 фута (3,6 метра). Те са с вградени механични електрически устройства, сензори. Можете да декодирате начина, по който искате да ги огънете, в поредица от ъгли -- и така минус 120, минус 120, 0, 0, 120, минус 120 -- нещо такова; и така поредица от ъгли, или преобръщания, и изпращате тази последователност по веригата. Всяка единица получава своето съобщение -- така минус 120. Завърта се на този ъгъл, проверява дали го е достигнала и след това предава съобщението на своя съсед.
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.
Това се блестящите учени, инженери, дизайнери, които работеха над този проект. И мисля, че това наистина поставя въпроса: Дали това е мащабируемо? Искам да кажа, хиляди долари, много човекочаса за да се направи този осем футов робот. Можем ли наистина да мащабираме това? Можем ли наистина да вградим роботиката във всяка част? Следващият пита това и разглежда пасивния характер, или пасивно се опитва да има преконфигуриращо се програмиране. Но отива една стъпка по-далеч и се опитва да има действително изчисляване. По същество съдържа най-основния градивен елемент на изчислителната техника, дигиталния логически гейт, директно във вашите части.
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.
И така, това е NAND гейт. Има един тетраедър, който е гейта, който ще извършва изчисленията, и има два входящи тетраедъра. Един от тях е входът от потребителя, докато изграждате вашите тухли. Другият е от предишната тухла, която е поставена. И после ви дава резултата в триизмерното пространство. Така че това означава, че потребителят може да започне да програмира това, което иска тухлите да правят. Той изчислява това, което е правил преди, и това, което сте го накарали да прави. И сега започва да се движи в триизмерното пространство -- нагоре или надолу. Така че от лявата страна, [1,1] вход се равнява на 0 изход, което отива надолу. От дясната страна, [0,0] вход е 1 изход, което отива нагоре. И така, това всъщност означава, че нашите структури сега съдържат скиците за това, което искаме да изградим.
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.
Така че те имат цялата информация, вградена в тях, за това, което е построено. Така че това означава, че можем да имаме някаква форма на само-репликация. В този случай я наричам самонасочена репликация, защото вашата структура съдържа точните чертежи. Ако имате грешки, можете да замените дадена част. Цялата локална информация е вградена, за да ви каже как да го поправите. Така че можете да имате нещо, което се изкачва и чете информацията и може да я представя в реално време. Това е директно вградено, няма никакви външни инструкции.
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.
Последният проект, който ще ви покажа, се нарича Biased Chains (Зависими вериги), и това е може би най-вълнуващия пример, който имаме в момента, на пасивни системи за самосглобяване. Тя взема преконфигурирането и програмируемостта и ги превръща в напълно пасивна система. В основни линии имате верига от елементи. Всеки елемент е напълно идентичен, и те са зависими. Така че всяка верига, или всеки елемент, иска да се завърти надясно или наляво. Така че докато сглобявате веригата, вие я програмирате. Казвате на всеки елемент дали трябва да се върти надясно или наляво. И така когато разклатите веригата, тя се огъва във всяка конфигурация, в която сте я програмирали -- така в този случай, спирала, или в този случай, два куба, един до друг. Така може да програмирате всяка триизмерна форма -- или едномерна, двуизмерна -- в тази верига напълно пасивно.
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.
И така, какво ни казва това за бъдещето? Мисля, че това ни казва, че има нови възможности за самосглобяване, репликация, поправяне в нашите физически структури, сгради, машини. Има нова програмируемост в тези части. И от това има нови възможности за изчисления. Ще имаме пространствени изчисления. Представете си, ако нашите сгради, мостове, машини, всички наши тухли, можеха всъщност да правят изчисления. Това са невероятни паралелни и разпределени изчислителни мощности, нови възможности за дизайн. Така че има вълнуващ потенциал в това. Затова мисля, че тези проекти, които ви показах са само една малка стъпка към това бъдеще, ако внедрим тези нови технологии за нов самосглобяващ се свят.
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.
Благодаря ви.
Thank you.
(Ръкопляскане)
(Applause)