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.
Сегодня я хотел бы вам показать как в будущем мы будем делать разные вещи. Я верю, что скоро наши здания и машины будут самособирающимися, будут воспроизводить и чинить сами себя. Итак, я собираюсь вам показать что я считаю текущей стадией промышленного развития, а затем сравнить это с некоторыми природными системами.
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.
Итак, на текущей стадии промышленного развития у нас есть небоскребы - 2,5 года, от 500 000 до миллиона частей, достаточно сложные, новые потрясающие технологии в стали, бетоне и стекле. У нас есть восхитительные машины которые могут доставить нас в космос - 5 лет, 2,5 миллиона частей.
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.
Но с другой стороны, если посмотреть на природные системы, мы видим белки двух миллионов видов, которые могут собираться за 10 000 наносекунд, или цепочку ДНК с тремя миллиардами основных пар, которую мы можем скопировать где-то за час. Итак, природные системы при всей их сложности чрезвычайно эффективны, куда более эффективны, чем все, что мы можем построить, куда более сложные, чем все, что мы можем построить. Они гораздо более эффективны с точки зрения энергии. Они почти никогда не ошибаются. И они могут восстанавливать себя в течение долгой жизни.
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.
Итак, в природных системах есть кое-что очень интересное. И если мы сможем перенести это в нашу рукотворную среду, у нашего способа создавать вещи появится потрясающий потенциал. И я думаю, что ключ - это самосборка.
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.
Итак, если мы хотим использовать самосборку в нашей физической среде, я думаю, нужно учесть четыре ключевых фактора. Первый: нужно расшифровать всю сложность того, что мы хотим построить - наших зданий и машин. И нужно разложить их в простую последовательность - базовую ДНК процессов строительства. Затем нам потребуются програмируемые части, которые смогут понять эту последовательность и использовать ее, чтобы свернуться или пересобраться. Нам понадобится какое-то количество энергии, которое позволит все это активировать, сделает части способными собираться по программе. И нам нужна какая-то резервная система исправления ошибок, чтобы гарантировать успешную постройку того, что мы хотим.
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.
Я собираюсь показать вам несколько проектов, над которыми мы с коллегами из ЭмАйТи работаем, чтобы достичь этого самособирающегося будущего. Первые два - МакроБот и ДециБот. Это проекты - крупномасштабные реконфигурируемые роботы - 2,5 и 3,5 метровые белки. В них встроены механические электрические устройства, сенсоры. Ты расписываешь то, во что нужно свернуться, в последовательность углов - минус 120, минус 120, 0, 0, 120, минус 120 - что-то вроде этого; последовательность углов или поворотов, и ты посылаешь эту последовательность по шнуру. Каждый блок получает свое сообщение - минус 120. Он поворачивается на этот угол, проверяет, все ли правильно и передает информацию соседу.
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.
А это блестящие ученые, инженеры, дизайнеры, которые работали над этим проектом. И я думаю, это на самом деле выявляет вопрос: возможны ли здесь другие масштабы? Я имею ввиду, тысячи долларов, множество человеко-часов для того, чтобы сделать этого 2,5 метрового робота. Сможем ли мы на самом деле увеличить масштаб? Сможем ли в действительности встроить робототехнику в каждую часть? Следующий проект решает этот вопрос, рассматривает пассивный характер или пытается получить модификационную програмируемость пассивно. Но он идет на шаг дальше и пытается получить настоящее вычисление. В основе своей он имеет самый фундаментальный строительный блок вычислений, логический элемент цифровой интегральной схемы напрямую в каждой части.
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.
Это элемент «И-НЕ». У вас есть один тетраэдр - элемент, который будет делать все вычисления, и два тетраэдра для ввода. Один для ввода информации пользователем, это так , как вы кладете кирпичи. Другой для информации от предыдущего уложенного кирпича. И затем он выводит информацию в трёхмерном пространстве. Итак, это значит, что пользователь может начать запуск перемещения кирпичей в нужном направлении. Его вычисления строятся на том, что было сделано ранее и на том, что вы ему сказали сделать. А теперь он начинает двигаться в трехмерном пространстве - вверх или вниз. С левой стороны, [1,1] ввод равняется 0 на выходе, перемещение вниз. С правой стороны, [0,0] ввод это 1 на выходе, что означает движение вверх. И что действительно важно, наши структуры теперь содержат чертежи того, что мы хотим построить.
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.
В них встроена вся информация о том, что было построено. Итак, это означает, что у нас есть некая форма самовоспроизводства. В данном случае я называю это самоуправляемым воспроизводством, потому что структуры содержат четкие чертежи. Если появляются ошибки, вы можете заменить часть. Вся местная информация сохраняется, чтобы вы знали, как ее исправить. Таким образом, у вас может быть что-то, что перемещается и считывает информацию и может передавать ее от одной части к другой. Оно встроено напрямую внутрь, без внешнего управления.
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.
Последний проект, который я вам покажу называется Смещенные Цепи, и это возможно самый захватывающий пример того, что у нас есть сейчас из пассивных самособирающихся систем. Он сочетает в себе возможность реконфигурации и програмирования и создает полностью пассивную систему. В основе мы имеем цепь элементов. Все элементы полностью идентичны, и смещены. Таким образом, каждая цепь или каждый элемент хочет повернуться направо или налево. И когда вы собираете цепь, вы по сути програмируете ее. Вы говорите каждому блоку куда он должен повернуться: направо или налево. Поэтому когда вы трясете цепь, он сворачивается в ту конфигурацию, которую вы запрограммировали - в этом случае в спираль, или в этом - два куба рядом друг с другом. Так в общем вы можете программировать любую трёхмерную форму - или одномерную, двухмерную - из этих абсолютно пассивных цепей.
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.
Итак, что это говорит нам о будущем? Я думаю, это говорит нам, что для самосборки, репликации, ремонта в наших физических структурах, зданиях, машинах, есть новые возможности. В этих частях возможна новая программность. И отсюда, у вас появляются новые возможности в вычислениях. У нас будут пространственные компьютеры. Представьте, что наши здания, мосты, машины, все наши кирпичи могли бы производить вычисления. Это удивительная параллель и распределенная сила вычиления, новые возможности дизайна. Это невероятный потенциал. Я думаю, что проекты, которые я вам показал, лишь небольшой шаг к будущему, если мы внедрим эти новые технологии, к новому самособирающемуся будущему.
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)