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.
Size bugün üretim sektörünün geleceğinden bahsetmek istiyorum. Ben, pek yakında binalar ve makinelerin kendiliğinden kurulup kopyalanacaklarına ve kendi kendilerini onaracaklarına inanıyorum. Şimdi size imalat sanayinin şu andaki durumunu anlatacağım. Daha sonra da bunun doğal sistemlerle karşılaştırmasını yapacağım.
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.
Sanayideki mevcut teknoloji ile gökdelenler yapıyoruz. Bu yapılar, yapımı iki buçuk yıl süren 500.000 ile 1.000.000 arasında parçadan oluşan çelik, beton ve cam gibi oldukça karmaşık, yeni ve etkileyici teknolojileri içermektedir. Bizleri uzaya götürebilecek harika araçlar var. Bunların da yapımı yaklaşık beş yıl alıyor ve 2.5 milyon parçadan oluşuyorlar.
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.
Diğer taraftan doğal sistemlere bakacak olursak örneğin proteinlerin iki milyon çeşidinin olduğunu ve 10.000 nanosaniyede kıvrılabildiklerini görürüz. Aynı şekilde, yaklaşık bir saat içinde kopyalanabilecek, üç milyon temel baz çiftine sahip DNA örneği de var. Doğal sistemler işte bu örneklerde olduğu gibi karmaşık yapıda olmalarına rağmen oldukça verimli çalışmaktadırlar. Yani bizim yapabileceğimiz herhangi bir şeyden çok daha verimli çalışırlar ve çok daha karmaşık yapıdadırlar. Enerji bakımından kıyaslanmayacak derecede daha verimlidirler. Hemen hemen hiç hata yapma ihtimalleri yoktur. Yaşamlarının devamı için kendi kendilerini onarırlar.
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.
Görüldüğü gibi doğal sistemlerde olağanüstü ilginç bir durum söz konusudur. Eğer bu durumu bizim yapı sistemimize taşıma imkanımız olursa, yapı yöntemimiz ile ilgili heyecan verici gelişmeler söz konusu olabilir. Ve bence burada kilit nokta kendiliğinden kurulma işlemidir.
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.
Eğer kendiliğinden kurulma işlemini kendi yaşantımızda kullanmak istersek dört önemli faktörü göz önünde bulundurmamız gerekir. Bunlardan birincisi, yapmak istediğimiz şeylerin yani bina ve makinelerin karmaşık yapılarını çözümlemektir. Bu yapıları basit parçalara bölerek dizilimlerini çözümlemeliyiz. Yani bir anlamda binaların DNA'larını çıkarmalıyız. Daha sonra da bu dizilimleri alıp onları bükebilecek veya yeniden şekillendirebilecek programlanabilir parçalar yapmalıyız. Bunları aktif hale geçirecek yani program aracılığı ile bu parçaların kıvrılabilmesini sağlayacak enerjiye de ihtiyacımız olacak. Ve son olarak da, istediğimiz şeyi başarılı bir biçimde ürettiğimizden emin olmak için bir tür hata denetim mekanizmasına gereksinimimiz var.
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.
Şimdi sizlere bu kendiliğinden kurulma sürecinin gelecekte başarılı olabilmesi için benim ve diğer çalışma arkadaşlarımın MIT'de üzerinde çalıştığımız birkaç projeden bahsedeceğim. Bunlardan ilk ikisi Makrobot ve DeciBot projeleridir. Bu ikisi büyük ölçekli yeniden yapılandırılabilir robotlara yönelik projelerdir. Bu robotlar 8 fit ve 12 fit uzunluğunda proteinleri temsil etmektedir. İçlerine mekanik elektrik cihazlar yani sensörler yerleştirilmiştir. Önce ne derecede kıvrımlar istediğinizi hesaplıyorsunuz. Yani dizilimlerin kıvrım açılarını belirliyorsunuz. Bunlar, eksi 120, eksi 120, 0, 0, 120, eksi 120 gibi açılar veya döngülerden oluşuyor ve bu dizilim bilgisini yaylar aracılığı ile iletiyorsunuz. Her birim kendine gelen mesajı algılıyor -- mesela eksi 120 olsun. O açı kadar dönüyor ve konumunu kontrol edip bilgilerini yanındaki diziye geçiriyor.
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.
Bu gördükleriniz bu proje için çalışan zeki araştırmacılar, mühendisler ve tasarımcılar. Ve sanırım bu örnekler şu soruyu gündeme getiriyor: Bu çalışmalar gerçek ölçeğe uyarlanabilir mi? Yani bu 8 fit büyüklüğündeki robotu yapmak için binlerce dolar ve yüklü işgücü harcandı. Bunu gerçek ölçeğe uygun yapabilir miyiz? Yani herbir parça içine de robotlar yerleştirebilir miyiz? Bahsettiğim ikinci robot buna cevap verir nitelikte olup pasif yapıyı örnek alıyor yani pasif biçimde programlama ile şekil değiştirebilme imkanı sağlıyor. Fakat bir aşama daha ileri gidip gerçek hesaplama yapmaya girişiyor. Esasen, burada hesaplamanın en temel yapı taşı olan dijital mantık kapısı parçalara yerleştirilmektedir.
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.
Örneğin bu bir 'Ve Değil Kapısı' (NAND) . Burada sizin hesaplarınızı yapacak kapı olan bir tetrahedron ve iki adet girdi tetrahedronu görüyorsunuz. Bunlardan birisi, parçalar imal edilirken kullanıcıdan gelen girdiler içindir. Diğeri ise daha önce yerleştirilmiş olan parçadan gelen girdidir. Böylece size üç boyutlu bir çıktı ulaşır. Bu, kullanıcının bu parçaları istediği biçimde yönlendirebilmesi anlamına gelmektedir. Kapı tetrahedron daha önce yapılanları ve şu anda yönlendirilen komutları hesaplar. Ve sonunda üç-boyutlu uzayda aşağıya ve yukarıya doğru hareket etmeye başlar. Mesela sol tarafta gördüğünüz [1,1] girdisi 0 çıktısına karşılık gelir ve aşağı doğru hareket ettirir. Sağ taraftaki şekilde de [0,0] girdisi 1 çıktısına karşılık gelir ve yukarı hareket ettirir. Aslında bütün bu örnekler ileride yapmak istediklerimizin bir prototipi niteliğindedir.
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.
Yani bunlar yüklendikleri bilgilerin tamamını muhafaza ediyorlar. Bu da bir anlamda bir tür kendini çoğaltma yöntemine sahip olduğumuzu gösteriyor. Ben bunu kendi kendine çoğalma diye adlandırıyorum çünkü yapı, ilki ile tamamen aynı özellikleri barındırıyor. Eğer hata olduğunu belirlerseniz parçalardan birini değiştirebilirsiniz. Bu hatayı nasıl onarabileceğiniz ile ilgili tüm bilgiler yüklenmiştir. Yani sistemde bunları okuyabilecek parçalar var ve bu bilgiler bire bir size sunulabilir. Bu sisteme doğrudan yerleştirilmiştir ve harici bir talimata gerek yoktur.
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.
Size göstereceğim son örnek 'Meyilli Zincirler' projesidir ve bu proje, pasif kendi-kurulabilen sistemlerle ilgili şu anda var olan en ilginç örnektir. Bu sistem yeniden ayarlanabilirlik ve programlanabilirlik özellikleriyle birlikte tamamen edilgen bir sistem haline getirilmiştir. Basit anlamda, bu sistem bir elemanlar zinciri gibidir. Herbir eleman tamamen birbiriyle aynı ve meyillidir. Yani her zincir veya her eleman sağa veya sola dönme eğilimindedir. Siz zinciri kurarken, aslında aynı zamanda onu programlıyorsunuz da. Bir anlamda, herbir birimin sağa veya sola döneceğini de tanımlamış oluyorsunuz. Bu sebeple, zinciri salladığınızda programlandığı biçimde kıvrılır ve katlanır. Mesela bu zincirde spiral bir şekil oluşurken buradakinde yan yana iki adet küp oluşur. Bu zincire pasif olarak üç boyutlu herhangi bir şekil programlayabilirsiniz. İki veya tek boyutlu da olabilir.
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.
Peki bu bize gelecekle ilgili ne fikir verir? Şahsen, bunun bize gelecekte fiziki yapıların, binaların ve makinelerin kendi kendine kurulumları, çoğalmaları ve onarımları ile ilgili yeni olanaklar sağlayacağını düşünüyorum. Bu parçalarda programlanabilir yeni özellikler mevcut. Bu sebeple, hesaplama açısından yeni firsatlar da sunuyor. Konumsal hesaplamalar olacak. Binaların, köprülerin, makinelerin yani her bir yapı taşının hesaplama yapabildiğini düşünün. Müthiş birşey. Paralel ve dağıtılmış hesaplama gücü ve yeni tasarım imkanları olacak. Oldukça heyecan verici bir potansiyele sahip. Öyle zannediyorum ki size tanıttığım bu projeler eğer bu teknolojileri hayata geçirebilirsek gelecekteki kendi kendine kurulan sistemler için sadece küçük birer adım niteliğinde kalacaktır.
Thank you.
Teşekkürler.
(Applause)
(Alkış)