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.
Oggi vorrei mostrarvi il futuro del modo in cui costruiamo gli oggetti. Io credo che presto i nostri edifici e i nostri macchinari si assembleranno, si replicheranno e si ripareranno da sé. Vi mostrerò ora quello che io ritengo sia lo stato attuale della produzione e lo paragonerò ad alcuni sistemi naturali.
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.
Nello stato attuale della produzione abbiamo grattacieli -- due anni e mezzo, da 500.000 a 1 milione di componenti, decisamente complessi, nuove ed entusiasmanti tecnologie in acciaio, cemento, vetro. Abbiamo macchinari incredibili che ci portano nello spazio -- 5 anni, 2,5 milioni di componenti.
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.
Dall'altra parte, se pensate ai sistemi naturali, abbiamo le proteine ce ne sono 2 milioni di tipi, si ripiegano in 10.000 nano secondi, il DNA, con 3 miliardi di coppie di base, che noi possiamo replicare in circa 1 ora. Esiste tutta questa complessità nei nostri sistemi naturali, ma essi sono decisamente molto più efficienti, di qualsiasi cosa noi possiamo costruire, decisamente più complessi di qualsiasi cosa noi costruiamo. Sono molto più efficienti in termini di energia. Raramente commettono errori. E si riparano da sé per mantenersi longeve.
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.
C'è qualcosa di estremamente interessante in questi sistemi naturali. E se noi lo possiamo tradurre nel nostro ambiente delle costruzioni il potenziale del modo in cui possiamo costruire le cose diventa esaltante. E io credo che l'elemento chiave sia l'auto-assemblaggio.
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.
Se vogliamo usare l'auto-assemblaggio nel nostro ambiente fisico, credo esistano 4 fattori chiave. Il primo consiste nel decodificare tutta la complessità di ciò che intendiamo costruire - gli edifici e i macchinari. Dobbiamo decodificarli in sequenze semplici - in sostanza il DNA di come funzionano i nostri edifici. Poi ci servono componenti programmabili che possano assumere quella sequenza e usarla per ripiegarsi, o riconfigurarsi. Abbiamo bisogno di energia che permetta loro di attivarsi, così che le parti possano ripiegarsi seguendo il programma. E abbiamo bisogno di una ridondanza nella correzione degli errori che ci garantisca che abbiamo avuto successo nella nostra costruzione.
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.
Vi mostrerò quindi una serie di progetti sui quali sto lavorando insieme ai miei colleghi del MIT per poter ottenere questo futuro di auto-assemblaggio. I primi due sono il MacroBot e il DeciBot. Si tratta di progetti di robot riconfigurabili di grandi dimensioni - proteine lunghe 3 o 4 metri. Al loro interno si trovano dei sensori, dispositivi meccanici elettronici. Decodifichiamo la forma in cui vogliamo si ripieghino in una sequenza di angoli - meno 120, meno 120, 0, 0, 120, meno 120 - una cosa del genere; una sequenza di angoli, o di rotazioni, e inviamo quella sequenza attraverso il filamento. Ogni unità riceve il proprio messaggio - meno 120. Quindi ruota fino a quel punto, controlla se è arrivato poi lo passa al proprio vicino.
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.
Questi sono gli scienziati geniali, ingegneri, progettisti che hanno lavorato a questo progetto. E credo che questo lo metta in luce: È fattibile su scala industriale? Voglio dire, migliaia di dollari, ore e ore di manodopera per costruire questo robot alto circa 3 m. È fattibile su scala industriale? Si può inserire la robotica in ogni componente? Il prossimo analizza la questione e guarda alla natura passiva, cercando passivamente di ottenere una riconfigurazione programmabile. Ma fa un passo ulteriore e prova a fare un calcolo effettivo. Inserisce il più importante mattone del calcolo, l'elemento logico digitale direttamente nei componenti.
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.
Questo è un elemento logico NAND. Avete un tetraedro che costitutisce l'elemento logico, e che farà i vostri cacloli, e avete due tetraedri. Uno è il contributo dell'utente, come se steste costruendo i vostri mattoni. L'altro viene dal blocco sistemato in precedenza. E il risultato ottenuto è in uno spazio tridimensionale. Questo significa che l'utente può programmare quel che intende far fare ai blocchi. Il calcolo si basa su ciò che si faceva prima e su quello che voi intendevate fare. E ora inizia a muoversi in uno spazio tridimensionale - verso l'alto o verso il basso. Sulla sinistra, un input [1,1] è pari a un output 0, che va verso il basso. Sulla destra. un input [0,0] è un output 1, che va verso l'alto. Ciò che questo davvero significa è che le nostre strutture ora contengono la progettazione di quello che intendiamo costruire.
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.
Esse hanno al proprio interno tutte le informazioni su ciò che si è costruito. Il che significa che possiamo ottenere forme di auto-riproduzione. In questo caso, io la chiamo replica auto-guidata, perché la vostra struttura contiene la progettazione vera e propria. Nel caso di errori, potete sostiutire un componente. Tutte le informazioni locali per dirvi come ripararlo sono all'interno. Quindi potreste avere qualcosa che va in su, e lo legge, e può avere un output di 1 a 1. È inserito direttamente, non ci sono istruzioni esterne.
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.
L'ultimo progetto che vi mostro si chiama Biased Chains, e credo sia l'esempio più emozionante che abbiamo al momento dei sistemi passivi di auto-assemblaggio. Esso prende la riconfigurabilità e la programmabilità per ottenere un sistema completamente passivo. Fondamentalmente, avete una catena di elementi. Tutti gli elementi sono assolutamente identici, e sono orientati. Ogni catena, ogni elemento, vuole girare a destra o a sinistra. Nell'assemblare la catena, voi la state fondamentalmente programmando. State dicendo a ogni unità se debba girare a destra o a sinistra. E quando scuotete la catena questa si ripiega seguendo la configurazione che voi le avete programmato all'interno - in questo caso, una spirale - o in questo caso due cubi adiacenti. Potete quindi programmare qualsiasi forma tridimensionale - o unidimensionale, bidimensionale - all'interno di questa catena totalmente passiva.
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.
Questo cosa ci dice allora sul futuro? Credo ci stia dicendo che ci sono nuove possibilità di auto-assemblaggio, duplicazione, riparazione, nelle nostre strutture fisiche, gli edifici, i macchinari. C'è una nuova programmabilità in questi componenti. E da qui ci sono nuove possibilità di calcolo. Avremo un calcolo spaziale. Immaginate se gli edifici, i ponti, i macchinari, tutti i nostri componenti potessero davvero calcolare. È una stupefacente capacità di calcolo parallelo e distribuito, oltre a nuove possibilità nel design. È un potenziale esaltante. Io ritengo che questi progetti che vi ho mostrato siano solo un piccolo passo verso questo futuro, se implementiamo queste nuove tecnologie per il nuovo mondo dell'auto-assemblaggio.
Thank you.
(Grazie)
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