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.
Hoje gostaria de vos mostrar o futuro da forma como construímos coisas. Acredito que em breve os nossos edifícios e máquinas serão capazes de se auto-montar, de se replicarem e de se repararem a si mesmos. Por isso vou mostrar-vos o que eu penso ser o estado actual dos processos de fabrico, e depois compará-los a alguns sistemas naturais.
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.
Então, no estado actual dos processos de fabrico, temos arranha-céus -- dois anos e meio, com 500.000 a 1 milhão de peças, bastante complexo, novas e entusiasmantes tecnologias no aço, betão, vidro. Temos máquinas entusiasmantes que nos podem levar para o espaço -- cinco anos, 2,5 milhões de peças.
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.
Mas por outro lado, se olharmos para os sistemas naturais, temos proteínas que têm dois milhões de tipos, podem-se dobrar em 10.000 nanossegundos, ou o ADN com três mil milhões de pares base que podemos replicar em cerca de uma hora. Então, existe toda esta complexidade nos nossos sistemas naturais, mas eles são extremamente eficientes, bem mais eficientes do que qualquer coisa que podemos construir, bem mais complexos do que qualquer coisa que podemos construir. São bem mais eficientes em termos de energia. Raramente cometem erros. E conseguem regenerar-se para ter longevidade.
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.
Então, há algo de super interessante acerca dos sistemas naturais. E se conseguirmos traduzir isso no nosso ambiente construído, então há algum potencial entusiasmante para a forma como construímos coisas. E eu penso que a chave para isso é a automontagem.
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.
Então, se queremos utilizar a automontagem no nosso meio físico, penso que há quatro factores chave. O primeiro é que precisamos de descodificar toda a complexidade daquilo que queremos construir -- os nossos edifícios e máquinas. E precisamos de descodificá-los em sequências simples -- basicamente o ADN de como os nossos edifícios funcionam. Depois precisamos de componentes programáveis que possam pegar naquela sequência e usá-la para se dobrarem ou reconfigurarem. Precisamos de alguma energia que possa activá-lo, permitir que os componentes sejam capazes de se configurar a partir do programa. E precisamos de algum tipo de redundância que corrija erros para garantir que construímos com sucesso o 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.
Vou então mostrar-vos uma série de projectos em que eu e os meus colegas estamos a trabalhar no MIT para alcançar este futuro de automontagem. Os primeiros dois são o MacroBot e o DeciBot. Estes projectos são robôs reconfiguráveis de grande escala -- proteínas de 2,5 - 3,5 metros. Têm dispositivos, sensores electromecânicos embutidos. Descodifica-se o que se quer ver dobrar, numa sequência de ângulos -- então menos 120, menos 120, 0, 0, 120, menos 120 -- algo assim; uma sequência de ângulos, ou curvas, e envia-se essa sequência ao longo do fio. Cada unidade recebe a sua mensagem -- então, menos 120. roda esse valor, verifica se chegou lá e depois passa-o ao seu vizinho.
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.
São estes, então, os cientistas, engenheiros e designers brilhantes que trabalharam neste projecto. E penso que isto realmente traz à luz o seguinte: Isto é realmente escalável? Quer dizer, milhares de euros, muitas Homem-hora para conseguir construir este robô de 2,5 metros. Será que conseguimos mesmo aumentar a escala? Conseguimos mesmo embutir robótica em cada componente? O próximo questiona isso e olha para a natureza passiva, ou tenta passivamente obter a programabilidade da reconfiguração. Mas vai um passo mais longe, e tenta ter verdadeira computação. Basicamente embute o alicerce mais fundamental da computação, a porta lógica digital, directamente nos seus componentes.
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.
Isto é uma porta NAND. Temos um tetraedro que é a porta que vai fazer a nossa computação, e temos dois tetraedros que recebem dados. Um deles recebe dados do utilizador, à medida que se constroem os tijolos. O outro recebe-os do último tijolo que foi colocado. E depois dá-nos um resultado em espaço tridimensional. Então, o que isto significa é que o utilizador pode começar a ligar o que ele quer que os tijolos façam. O que estava a ser feito antes é integrado no sistema bem como o que dissemos que queríamos que fosse feito. E agora começa a mover-se em espaço tridimensional -- para cima ou para baixo. Então, do lado esquerdo, [1,1] traduz-se em 0, ou seja, para baixo. Do lado direito, [0,0] é equivalente a 1, ou seja, para cima. E o que isso realmente significa é que as nossas estruturas agora contêm os diagramas do 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.
Têm embutida toda a informação sobre o que foi construído. Isso significa que podemos ter alguma forma de auto-replicação. Neste caso eu chamo-lhe replicação autoguiada, porque a nossa estrutura contém os diagramas exactos. Se houver erros, pode-se substituir um componente. Toda a informação local está embutida para nos dizer como reparar. Por isso, poderíamos ter algo que subisse e lesse e pudesse devolver valores, um a um. Está embutido directamente; não há instruções 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.
O último projecto que vou mostrar chama-se Biased Chains (cadeias tendenciosas), e é provavelmente o exemplo mais entusiasmante que temos de momento de sistemas passivos de automontagem. Ele pega na reconfigurabilidade e na programabilidade e transforma-as num sistema completamente passivo. Basicamente, temos uma cadeia de elementos. Cada elemento é completamente idêntico, e são tendenciosos. Cada cadeia, ou cada elemento, quer virar para a esquerda ou para a direita. Então, à medida que montamos a cadeia, estamos, basicamente, a programá-la. Estamos a dizer a cada unidade se deve virar à direita ou à esquerda. E quando se sacode a cadeia, ela dobra-se em qualquer configuração que tenhamos programado -- neste caso, uma espiral, ou neste caso, dois cubos, lado a lado. Podemos basicamente programar qualquer forma tridimensional -- ou unidimensional, bidimensional -- nesta cadeia completamente 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.
Então, o que nos diz isto sobre o futuro? Penso que nos diz que existem novas possibilidades para a automontagem, a replicação, a reparação nas nossas estruturas físicas, nos nossos edifícios, máquinas. Há nova programabilidade nestes componentes. E a partir daí temos novas possibilidades para a computação. Teremos computação espacial. Imaginem se os nossos edifícios, pontes, máquinas, todos os nossos tijolos pudessem realmente computar. Isso é um espantoso poder computacional paralelo e distribuído, novas possibilidades de design. Há um potencial entusiasmante nisto. Por isso, penso que estes projectos que vos mostrei são apenas um minúsculo passo na direcção deste futuro, se implementarmos estas novas tecnologias para um novo mundo automontado.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)