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.
Dziś chciałbym wam pokazać przyszłość wytwarzania rzeczy. Wierzę, że wkrótce budowle i maszyny będą się same montować, replikując się i naprawiając. Więc pokażę wam jaki jest obecny stan produkcji, a potem porównam go do układów naturalnych.
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.
Mamy teraz drapacze chmur, dwa i pół roku, 500 000 do miliona części, całkiem skomplikowane, nowe i ekscytujące technologie w stali, betonie, szkle. Mamy ekscytujące maszyny, które mogą nas zabrać w przestrzeń kosmiczną - pięć lat, 2,5 miliona części.
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.
A jeśli spojrzymy na układy naturalne, mamy dwa miliony rodzajów białek. mamy dwa miliony rodzajów białek. Mogą się zwijać w 10 000 nanosekund, lub DNA z trzema miliardami par zasad, które możemy zreplikować w około godziny. Cała ta złożoność istnieje w naszych układach naturalnych, ale są one niezwykle wydajne, znacznie wydajniejsze i bardziej złożone niż nasze budowle. znacznie wydajniejsze i bardziej złożone niż nasze budowle. Są znacznie wydajniejsze energetycznie. Rzadko kiedy popełniają błędy. Są długowieczne bo same się naprawiają.
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.
Układy naturalne są bardzo interesujące. Jeśli można to przełożyć na budowane przez nas środowisko, to pojawia się ekscytujący potencjał. Kluczowy jest samodzielny montaż.
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.
By wykorzystać go w naszym otoczeniu, trzeba rozważyć cztery kluczowe czynniki. Pierwszy jest taki, że musimy odkodować złożoność tego, co chcemy zbudować: naszych budynków i maszyn. Musimy to odkodować w proste sekwencje - coś jak DNA tego, jak funkcjonują nasze budynki. Potem potrzebujemy programowalnych części, które mogą podjąć tę sekwencję by użyć jej do zwinięcia się lub przekonfigurowania. Potrzebujemy energii, która pozwoli na aktywację, by części mogły zwinąć się zgodnie z programem. Potrzeba też technik korygujących dodających nadmiarowość by naprawiać błędy.
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.
Pokażę wam kilka projektów, nad którymi pracujemy z kolegami w MIT dotyczących samodzielnych konstrukcji. Pierwsze dwa to MacroBot i DeciBot. To wielkoskalowe roboty, które można zrekonfigurować - łańcuchy białek długości 8, 12 stóp. Mają wbudowane urządzenia elektromechaniczne, czujniki. Dekodują to, w co chcą się to zwinąć na sekwencję kątów - więc minus 120, minus 120, 0, 0, 120, minus 120 - coś takiego. Sekwencję kątów lub zakrętów przesyła się przewodem. Każda jednostka otrzymuje wiadomość (-120). Obraca się, sprawdza kąt i przekazuje informację sąsiadom.
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.
Błyskotliwi naukowcy, inżynierowie i projektanci pracowali nad tym projektem. Zwraca to uwagę na jedną kwestię: Czy to jest skalowalne? Tysiące dolarów, wiele godzin pracy poświęcone na dwumetrowego robota. Czy można to powiększyć i zastosować wszędzie? Następny projekt to kwestionuje i patrzy na bierną naturę, bierną programowalność rekonfiguracji. Ale idzie o krok dalej i stara się dokonywać obliczeń. Włącza najbardziej podstawowy budulec obliczeń, cyfrową bramkę logiczną, bezpośrednio do części.
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.
To bramka NAND. Mamy jeden tetraedr, który jest bramką, która będzie wykonywać obliczenia i mamy dwa wejściowe tetraedry. Jeden od użytkownika, który dokłada cegiełki. Drugi pochodzi z poprzedniej cegiełki, która została położona. Widać obraz w przestrzeni trójwymiarowej. Oznacza to, że uzytkownik może kontrolować to, co cegiełki będą robiły. Obliczenia są wykonywane na podstawie starych i nowych instrukcji. A teraz zaczyna się poruszać w przestrzeni 3D więc w górę lub dół. Po lewej wejście [1,1] równa się 0, co oznacza ruch w dół. Po prawej stronie, wejście [0,0] równa się 1, co oznacza ruch w górę. Naprawdę oznacza to, że nasze struktury zawierają teraz projekty tego, co chcemy zbudować.
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.
Całe dane na temat konstrukcji już w nich są. Mamy coś w rodzaju samopowielania. To samo-kierowane powielanie, struktura zawiera dokładne projekty. Jeśli występują błędy, można wymienić część. Lokalizacje mają informacje jak je naprawić. Wystarczy coś co tam dotrze i je odczyta i może odtworzyć 1:1. Nie ma żadnych zewnętrznych instrukcji.
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.
Ostatni projekt to "Biased Chains", diagonalne łańcuchy, najciekawszy przykład jaki posiadamy na układy biernego samodzielnego montażu. Dzięki konfigurowalności i możliwości zaprogramowania jest to układ całkowicie bierny. Więc w zasadzie mamy łańcuch części. Każda część jest zupełnie identyczna i są one diagonalne. Każdy łańcuch może się skręcić w lewo lub prawo. Składając ten łańcuch programuje się go. Każdą jednostkę by wiedziała gdzie się skręcić. Więc po potrząśnięciu łańcuchem zwija się on w każdą konfigurację, którą zaprogramowano - w tym przypadku spiralę, lub w tym przypadku dwie kostki obok siebie. Więc można w zasadzie zaprogramować każdy trójwymiarowy kształt - albo jedno- lub dwuwymiarowy całkowicie pasywnie.
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.
Co nam to mówi? Są nowe możliwości samodzielnego montażu, replikacji, naprawy naszych struktur, budynków i maszyn. Można je będzie programować. Wynikają z tego nowe możliwości obliczeń. Będziemy mieli obliczanie przestrzenne. Co jeśli w budowlach, mostach, maszynach wszystkie części mogą dokonywać obliczeń? To daje niesamowitą moc obliczeniową, nowe możliwości projektowania. To interesujący potencjał. Projekty, które wam pokazałem są tylko małym kroczkiem w kierunku nowych technologii samodzielnie montującego się świata. Dziękuję.
Thank you.
samodzielnie montującego się świata. Dziękuję.
(Applause)
(Brawa)