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.
Idag skulle jag vilja visa er framtiden för hur vi tillverkar saker. Jag tror att snart kommer våra byggnader och maskiner att vara självbyggande, återskapande och reparera sig själva. Så jag kommer att visa för er vad jag anser är den nuvarande nivån av tillverkning och sedan jämnföra det med några naturlig system.
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.
Så bland det som tillverkas just nu, har vi skyskrapor -- två och ett halvt år, 500.000 till en miljon delar, ganska komplext, nya och spännande tekniker inom stål, betong, glas. Vi har spännande maskiner som kan ta oss ut i rymden -- fem år, 2.5 miljoner delar.
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.
Men å andra sidan, om ni tittar på de naturliga systemen, så har vi protein som har två miljoner olika typer, kan vikas på 10,000 nanosekunder, eller DNA med tre miljoner baspar som vi kan återskapa inom cirka en timme. Där finns all denna komplexitet i våra naturliga system, men de är extremt effektiva, mycket mer effektiva än något vi kan bygga, mycket mer komplexa än något vi kan bygga. De är långt mer effektiva avseende energi. De gör nästan aldrig misstag. Och de kan reparera sig för lång livslängd.
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.
Därmed finns det något superintressant med naturliga system. Och om vi kan översätta det in i vår byggnationsmiljö, så finns det en del spännande potential för sättet vi bygger saker. Och jag tror att nyckeln till det är självbyggande.
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.
Om vi vill använda självbyggande i vår fysiska miljö, tror jag att det finns fyra nyckelfaktorer. Den första är att vi måste avkoda all den komplexitet i det vi vill bygga -- som våra byggnader och maskiner. Och vi behöver avkoda det till enkla sekvenser -- i grund och botten ett DNA för hur våra byggnader fungerar. Sedan behöver vi programmerbara delar som kan ta den sekvensen och använda den till att vikas, eller omformas. Vi behöver någon form av energi som tillåter det att aktiveras, möjliggör för våra delar att vikas ut ur programmet. Och vi behöver någon form av felkorrigering som säkerhetsåtgärd som garanterar att vi lyckats bygga det vi ville.
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.
Jag kommer att visa er ett antal projekt som mina kollegor och jag på MIT jobbar med för att uppnå framtidens självbyggande. De första två är MacroBot och DeciBot. Dessa projekt är storskaliga omformbara robotar -- 8 fot, 12 fot långa proteiner. De har inbyggda mekaniska och elektriska apparater, sensorer. Man avkodar vad man vill vika upp den som, i en sekvens av vinklar -- negativ 120, negativ 120, 0, 0, 120, negativ 120 -- något sånt där; till en sekvens av vinklar, eller vridningar, och man skickar den sekvensen genom hela raden. varje enhet tar sitt meddelande -- t.ex. negativ 120. Den roterar till det, kontrollerar att den kom dit och skickar sedan vidare till sin granne.
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.
Detta är de briljanta forskare, ingejörer, designers som arbetade med detta projektet. Och jag tror att det belyser; Är det verkligen skalbart? jag menar, tusentals dollar, massor av arbetade timmar för att skapa denna 8 fots robot. Kan vi verkligen skala up denna? Kan vi verkligen bygga in robotar i varje del? Den nästa ställer den frågan och tittar på den passiva naturen, eller försöker passivt att ha omformbarhet programmerbart. Men den går ett steg längre, och försöker att ha med faktisk beräkning. I grunden bakar den in de grundläggande byggstenarna för beräkning, den digitala logiska grinden, direkt i era delar.
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.
Detta är en NAND-grind. Ni har en tetraeder som är grinden som kommer att göra beräkningarna, och ni har två tetraeder för inmatning. En av dem är till för inmatning från användaren, när ni bygger era block. Den andra är till för det föregående blocket som placerades. Och sedan ger den ett resultat i 3D. Vad detta innebär är att användaren kan börja mata in vad de vill att blocken skall göra. Den räknar på vad den gjorde innan och vad ni sa att ni ville att den skulle göra. Och nu börjar den röra sig i tre dimansioner -- upp eller ner. På vänster sida, [1,1] inmatat ger 0 i resultat, vilket betyder neråt. På högra sidan, [0,0] inmatat ger 1 i resultat, vilket betyder uppåt. Vad det verkligen betyder är att vår byggnad nu innehåller ritningen för vad vi vill bygga.
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.
De har all information inom sig över vad som blev byggt. Det betyder att vi kan ha någon form av självreplikering I detta fallet kallar jag det för självstyrd replikering, eftersom er struktur innehåller de exakta ritningarna. Om ni har felaktigheter, kan ni byta ut den delen. All lokal information är inlagd för att meddela er hur det skall fixas. Ni kan ha något som klättrar längsmed och läser den och kan ge information en till en. Det är direkt inbyggt; det finns inga yttre instruktioner.
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.
Det sista projektet jag kommer visa är jäviga kedjor, och det är förmodligen det mest spännande exemplet vi har just nu av passivt självbyggande system. Det tar omformbarheten och programmerbarheten och gör det till ett helt passivt system. I grunden har ni en kedja av element. Varje element är helt identiskt, och de är jäviga. Varje kedja, eller varje element, vill vridas åt höger eller vänster. När ni sätter samma kedjan, programmerar ni den egentligen. Ni säger till varje del om den skall vridas höger eller vänster. Så när ni skakar kedjan, kommer den vikas till varje konfigurering som ni programmerat in i den -- i detta fallet, en spiral, eller i detta fallet, två kuber intill varandra. I grund och botten kan ni programmera vilken tredimensionel form -- eller endimensionel, tvådimensionel -- in i denna kedjan helt passivt.
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.
Vad säger detta oss om framtiden? Jag tror att det säger oss att det finns nya möjligheter för självbyggande, replikering, reparerande inom våra fysiska strukturer, våra byggnader, maskiner. Det finns ny programmerbarhet i dessa delar. Och därifrån får ni nya möjligheter inom beräkning. Vi har spatiell beräkning. Föreställ er om våra byggnader, våra broar, maskiner, alla era byggklossar faktiskt kunde beräkna. Det är fantastisk parallell och fördelad beräkningskraft, nya designmöjligheter. Det är spännande potential för detta. Jag tror att de projekt jag har visat er bara är ett litet steg emot denna framtid, om vi implementerar dessa nya teknologier till en ny självbyggande värld.
Thank you.
Tack så mycket.
(Applause)
(Applåder)