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.
Hoy quiero mostrarles el futuro de la manera de construir cosas. Creo que pronto, nuestros edificios y máquinas se auto-construirán, replicándose y reparándose a sí mismas. Así que voy a mostrarles el estado actual del proceso de manufactura, y después lo compararemos con algunos sistemas naturales.
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.
En la construcción actual, tenemos rascacielos dos años y medio, formados por 500.000 a un millón de partes, bastante complejos, tecnologías complejas e interesantes en acero, concreto, vidrio. Tenemos máquinas maravillosas que pueden llevarnos al espacio, cinco años y 2,5 millones de piezas.
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.
Por otro lado, si vemos los sistemas naturales, tenemos proteínas que tienen dos millones de clases, y pueden armarse en 10.000 nanosegundos o el ADN con 3.000 millones de pares de bases que puede replicarse en cerca de una hora. Aquí está toda esta complejidad de nuestros sistemas naturales, pero que son extremadamente eficientes, mucho más que otra cosa que podamos construir, mucho más complejos que otros que hayamos hecho. Son más eficientes en términos de energía. Rara vez cometen errores. Y pueden repararse a sí mismos para alargar su vida.
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.
Aquí hay algo muy interesante en los sistemas naturales. Y si pudiéramos traducirlo a nuestro ambiente de construcción, encontraríamos un potencial increíble en la manera de fabricar cosas. Y creo que la clave de todo esto es la auto-construcción.
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.
Si queremos utilizar la auto-construcción en nuestro ambiente físico, creo que hay cuatro factores clave. El primero es que necesitamos descifrar toda la complejidad de lo que queremos construir, de nuestras máquinas y edificios. Y necesitamos decodificarlo en secuencias sencillas, que sean el ADN del funcionamiento de nuestros edificios. Después necesitamos partes programables que puedan tomar esa secuencia y usarlas para armar, o reconfigurar. Necesitamos algo de energía que nos permita activar el proceso, y permita que nuestras partes se armen a partir del programa. También necesitamos algún tipo de corrector de errores redundante que garantice que tenemos éxito en construir lo que queremos.
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.
Así que voy a mostrarles algunos proyectos en los que estamos trabajando con mis compañeros del MIT para llegar a este futuro auto-construible. Los primeros dos son el MacroBot y el DeciBot. Estos proyectos son robots reconfigurables de gran escala, 2,5 metros, 3,7 metros, grandes proteínas. Están llenos de dispositivos mecánicos, eléctricos, sensores. Uno decodifica lo que quiere armar, en una secuencia de perspectivas, aquí negativo 120, negativo 120, 0, 0, 120, negativo 120, algo así; hay una secuencia de perspectivas, o vistas, y se manda esa secuencia por el cable. Cada unidad toma su mensaje, el 120 negativo. Rota para alinearse, verifica si llegó allí y después le pasa información a su vecino.
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.
Aquí están los brillantes científicos, ingenieros y diseñadores que trabajaron en este proyecto. Y creo que lo que realmente trae a la luz es: ¿Podríamos escalar esto? Quiero decir, miles de dólares, cientos de horas hombre invertidos para hacer este robot de 2,5 metros. ¿Podríamos escalar este proceso? ¿Podríamos integrar robots en cada pieza? El siguiente ejemplo trata de responder eso y examina su naturaleza pasiva, o trata pasivamente de obtener programación reconfigurable. Pero va un paso más allá, y trata de calcular en tiempo real. Básicamente integra los bloques básicos del cómputo, las compuertas lógicas, directamente en sus piezas.
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.
Esta es una compuerta NAND. Tenemos un tetraedro, que es la compuerta, que hará el procesamiento, y tenemos dos tetraedros que dan la entrada. Uno de ellos tiene la entrada del usuario, conforme armamos los bloques. La otra entrada viene del bloque colocado anteriormente. Y nos da un resultado en un espacio tridimensional. Esto significa que el usuario puede ir conectando lo que quiere que los bloques hagan. Procesa lo que estaba haciendo antes y lo que dijimos que queremos que haga. Y ahora empieza a moverse en un espacio tridimensional; hacia arriba y hacia abajo. En la parte izquierda tenemos una entrada [1,1] y la salida es un 0, va para abajo. En el lado derecho, la entrada es [0,0] y la salida es 1, va para arriba. Esto significa que nuestras estructuras ahora contienen los planos de lo que queremos construir.
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.
Tienen integrada en sí mismas la información de lo que se construyó. Eso significa que podemos tener cierta forma de auto-replicación. En este caso, le llamo replicación auto-dirigida, porque la estructura contiene las instrucciones exactas. Si acaso hay errores, se puede reemplazar una pieza. Toda la información local está integrada para mostrar cómo hacer arreglos. Así que podríamos tener algo que se trepe hasta el lugar y lo lea y pueda darnos una salida de uno a uno. Está directamente integrada; así que no hay instrucciones externas.
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.
Este es el último proyecto y le llamaré: Cadenas Torcidas, y es probablemente el ejemplo más innovador que tenemos ahora de sistemas pasivos de auto-construcción. A partir de la capacidad de reconfiguración y programación los funde en un sistema completamente pasivo. Básicamente tenemos una cadena de eslabones. Cada eslabón es completamente idéntico, y están torcidos. Cada eslabón de la cadena "quiere" girar a la derecha o a la izquierda. Así que al ensamblar la cadena, básicamente la estamos programando. Le decimos a cada unidad si queremos que gire a la derecha o a la izquierda. Y cuando sacudimos la cadena, se dobla en cualquier configuración que le hayamos programado, en este caso, en una espiral, o en este caso, en dos cubos, uno junto al otro. Así que básicamente podemos programar cualquier forma tridimensional, o unidimensional, bidimensional, en esta cadena de manera completamente pasiva.
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.
¿Qué nos dice esto del futuro? Creo que esto nos muestra que hay nuevas posibilidades para la auto-construcción, la replicación y reparación de nuestras estructuras físicas, nuestros edificios y máquinas. Hay nuevas capacidades de programación en estas piezas. Y, a partir de allí, nuevas posibilidades para el cómputo. Tendremos computación espacial. Imaginemos que nuestros edificios, nuestros puentes, nuestras máquinas, todas nuestras piezas pueden hacer cálculos. Es increíble ese poder de cómputo paralelo y distribuido, y las nuevas posibilidades de diseño. Es fantástico el potencial de estos conceptos. Yo creo que estos proyectos que les acabo de mostrar son sólo un pequeño paso hacia el futuro, si implementamos estas nuevas tecnologías para un mundo auto-construible.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)