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.
Ma meg szeretném mutatni, hogy a jövőben hogyan hozunk majd létre különböző dolgokat. Azt gondolom, hogy az épületeink és a gépeink hamarosan önszerveződők lesznek, megismétlik és kijavítják magukat. Megmutatom nektek tehát, hogy szerintem mi is a gyártás mai helyzete, és összevetem néhány természetben előforduló rendszerrel.
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.
A gyártás jelenlegi helyzete szerint egy felhőkarcoló két és fél év alatt épül fel, úgy ötszázezer-egymillió részből, meglehetősen összetett, új és izgalmas fém-, beton- és üvegtechnológiákkal. Vannak izgalmas gépeink, melyek felrepítenek az űrbe, öt év alatt állnak össze két és fél millió alkatrészből.
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.
Másfelől viszont, ha megfigyeljük a természeti rendszereket, ott vannak a proteinek a maguk kétmillió típusával, melyek 10 000 nanomásodperc alatt terelődnek össze, vagy a DNS a maga hárommilliós bázispárjával, ami durván egy óra alatt megismétlődik. Ez a komplexitás ott van tehát a természeti rendszerünkben, és roppant hatékonyak, sokkal nagyobb mértékben, mint bármi, amit mi, emberek építünk, sokkal összetettebb mindennél, amit felépíthetünk. Sokkal hatékonyabb energiafogyasztás szempontjából. Aligha fordul elő, hogy hibáznak. Meg tudják hosszabbítani saját élettartamukat.
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.
A természeti rendszerek tehát felettébb érdekesek. Ha le tudjuk ezt fordítani a megépített környezetünkre, akkor izgalmas lehetőség rejlik az építkezési módozatokban. Azt hiszem, ehhez az önszerveződés a kulcs.
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.
Ha tehát valamilyen önszerveződést akarunk érvényesíteni a fizikai környezetünkben, négy kulcstényezővel kell számolnunk: Az első az, hogy dekódolnunk kell mindazt az összetettséget, amiből építkezni akarunk, vagyis az épületeinket és a gépeinket. Egyszerű sorozatokká kell dekódolnunk őket, ami alapjában véve az épületeink működésének DNS-e. Programozható részekre van szükségünk, amelyek elvihetik ezt a sorozatot és felhasználhatják az összehajtására és az újrakonfigurálására. Ennek aktiválásához és a részeknek a programhoz igazodásához szükség van némi energiára. Továbbá szükségünk van valamiféle hibajavítási redundanciára ahhoz, hogy biztosítsuk azt, hogy sikeresen felépítsük, amit akarunk.
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.
Mutatni fogok tehát néhány olyan projektet, amin a kollégáimmal az MIT-n dolgozunk az önszerveződő jövőért. Az első kettő a MacroBot és a DeciBot. Ezek a projektek tehát széles skálájú újrakonfigurálható robotok, 2,5, valamint 3,6 méter hosszú proteinek. Mechanikus elektromos készülékekkel, szenzorokkal vannak ellátva. Dekódolod, hogy ez mit ölel fel, szögek szakasza tehát negatív 120, negatív 120, 0, 0, 120, negatív 120 -- valami ilyesmi; szögek vagy kanyarok szakasza, amit a húron át küldesz el. Minden egységnek megkapja a maga üzenetét - negatív 120. Ott forog egy sort, leellenőrzi, hogy odaért-e, majd átadja a szomszédjának.
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.
Ezek tehát a nagyszerű tudósok, mérnökök, tervezők, akik ezen a projekten dolgoztak. És azt hiszem, mostanra már a napnál is világosabb: Tényleg mérhető ez? Úgy értem, dollárok ezreibe, emberek tömkelegének munkaidejébe tellett, hogy megépítsék ezt a két és fél méteres robotot. Valóban megmérhető ez? Tényleg mindenhova beépíthető robotika? A következő kérdés passzív természetűnek tűnik vagy passzívan próbálja meg újrakonfigurálni a beprogramozhatóságot. Egy lépéssel azonban tovább megy, és pontos számításokba bocsátkozik. Tulajdonképpen a számítástechnika legalapvetőbb építőelemeit foglalja magába, a digitális logikai kaput, egyenesen a részeidbe.
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.
Így ez egy NAND kapu. Egy tetrahedronod van, ami a kapud, és a számításaidat végzi majd, és van két bemeneti tetrahedronod. Egyik a felhasználótól származó bemenet, ebből építkezel. A másik pedig az előző építőkocka. Ekkor pedig egy 3D-s kimenetet kapsz. Ez tehát azt jelenti, hogy a felhasználó elkezdheti betáplálni azt, hogy mit csináljanak az építőelemek. A számítások abból adódnak, amit előzőleg csinált és amire te utasítottad. Most pedig elkezd három dimenziós térben mozogni, így felfele és lefele. A bal oldalon tehát [1,1] a bemenet megegyezik a 0 kimenettel, ami lefele megy. A jobb oldalon [0,0] bemenet megegyezik 1 kimenettel, ami felfele megy. Ez pedig nem jelent mást, mint hogy a szerkezeteink most tartalmazzák a tervezett építményünk tervrajzát.
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.
Magukban foglalják tehát az összes lehetséges megszerkesztett információt. Ez pedig azt jelenti, hogy lehetséges valamiféle önreplikáció. Ebben az esetben saját vezérlésű replikációnak nevezem, mert a szerkezeted tartalmazza a pontos tervrajzokat. Ha hibáid vannak, ki lehet cserélni az adott részt. Az összes helyi információ bele van építve, hogy elmondja, hogy hogy kell megszerelni. Van tehát valamid, ami felmászik és elolvassa és egyenként kimenetet tud produkálni. Egyenesen van beépítve; nincsenek külső instrukciók.
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.
Az utolsó projektnek, amit most bemutatok, az a neve, hogy Biased Chains, és valószínűleg a jelenlegi legizgalmasabb példánk a passzív önszerveződési rendszerekre. Újrakonfigurálható és programozható és ezáltal teljesen passzív rendszerré teszi. Ily módon elemek láncai állnak rendelkezésedre. Minden elem teljesen egyforma és ferde. Minden lánc, vagy minden elem jobbra vagy balra akar elmozdulni. A láncot összeszerelve tehát tulajdonképpen programozol. Meghatározod, hogy az egyes egységek jobbra vagy balra kanyarodjanak. Amikor pedig megrázod a láncot, bármelyik beprogramozott konfiguráció szerint összetekeredhet, ebben az esetben például spirállá, ebben az esetben két egymás melletti kockává. Tulajdonképpen programozhatsz bármilyen háromdimenziós, egydimenziós illetve kétdimenziós formát ebbe a láncba, teljesen passzívan.
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.
Miről árulkodik ez a jövőt illetően? Szerintem arról, hogy vannak új lehetőségek a fizikai szervezeteink, épületeink és gépeink önszerveződésére, replikációjára és reparációjára. Új programozási lehetőségek vannak ezeken a területeken. Innentől kezdve pedig új lehetőségek nyílnak a számítástechnikában. Lesz térbeli számítástechnikánk. Képzeljük el azt, hogy az épületeink, a hídjaink, a gépeink és az összes téglánk képes lesz a számítástechnikára. Ez egy lenyűgöző párhuzamos és megosztott számítástechnikai erő, újfajta tervezésre nyílik lehetőség. Izgalmas kiaknázatlan területről van tehát szó. Azt gondolom, hogy a projektek, amiket most bemutattam, csupán apró lépések a jövő felé, lépések, melyeket ezeknek az új technológiáknak a bevetésével teszünk meg egy új önszerveződő világ felé.
Thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)