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.
Hôm nay tôi muốn giới thiệu với các bạn tương lai của cách mà chúng ta tạo nên đồ vật. Tôi tin rằng sớm thôi, nhà cửa và máy móc sẽ tự lắp ráp, sao chép và sửa chữa bản thân chúng, Nên tôi sẽ giới thiệu với các bạn điều mà tôi tin là tình trạng xây dựng hiện nay, và so sánh nó với một vài hệ thống tự nhiên.
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.
Trong tình trạng xây dựng hiện nay, chúng ta có những tòa nhà chọc trời -- thời gian xây lắp là hai năm rưỡi, 500,000 đến một triệu linh kiện, những công nghệ khá là phức tạp, mới mẻ, đầy hấp dẫn từ thép, bê tông, và thủy tinh. Chúng ta có những cỗ máy thú vị có thể đưa ta vào không gian -- mất 5 năm lắp ráp, 2,5 triệu phần nhỏ.
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.
Nhưng mặt khác, nếu các bạn nhìn vào các hệ thống tự nhiên, + bao gồm hai triệu loại, có thể tự xoắn lại trong 10,000 phần tỉ giây, hoặc ADN với ba tỉ cặp bazơ nitơ mà chúng ta có thể sao chép trong vòng một giờ. Đó là toàn bộ sự phức tạp trong hệ thống tự nhiên của chúng ta, nhưng chúng cực kỳ hiệu quả, hiệu quả hơn rất nhiều so bất kỳ thứ gì ta có thể tạo ra, phức tạp hơn rất nhiều so với bất kỳ thứ gì ta có thể tạo ra. Chúng hiệu quả hơn nhiều về mặt năng lượng. Chúng hiếm khi mắc lỗi. Và chúng có thể tự sửa chữa để đảm bảo tuổi thọ.
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.
Vậy nên có điều gì đó cực kỳ thú vị về những hệ thống tự nhiên. Và nếu ta có thể giải mã được điều đó để đưa vào môi trường xây dựng của chúng ta, thì sẽ có nhiều tiềm năng hấp dẫn cho cách thức mà chúng ta xây dựng. Và tôi nghĩ chìa khóa ở đây chính là sự tự lắp ráp.
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.
Nếu chúng ta muốn áp dụng sự tự lắp ráp vào môi trường vật chất, thì tôi nghĩ có bốn điểm quan trọng. Thứ nhất là chúng ta cần giải mã mọi tính phức tạp của thứ mà chúng ta muốn xây dựng -- bao gồm cả các tòa nhà và máy móc. Và chúng ta cần giải mã điều đó thành những chuỗi đơn giản -- cơ bản đó chính là ADN về cách vận hành của những thứ mà ta tạo ra. Sau đó chúng ta cần những phần có thể lập trình được có khả năng nhận được chuỗi trình tự và sử dụng nó để tự xếp lại, hoặc cấu hình lại. Chúng ta cần một chút năng lượng để kích hoạt quá trình đó, redundan Và chúng ta cần một phương thức sửa lỗi dư thừa để đảm bảo rằng ta xây dựng thành công cái ta muốn.
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.
Vậy nên tôi sẽ giới thiệu với các bạn một số dự án mà tôi và các đồng nghiệp tại viện MIT đang thực hiện để đạt tới tương lai của sự tự lắp ráp. Hai dự án đầu tiên là MacroBot và DeciBot. Hai dự án này là những con rô bốt cỡ lớn có thể cấu hình lại -- hững protein dài 2,4 mét, 3,7 mét. Chúng được gắn bằng những thiết bị cơ điện những bộ cảm biến. Bạn giải mã thứ bạn mà muốn chúng xếp nên, thành một chuỗi các góc -- ở đây là âm 120, âm 120, 0, 0, 120, âm 120 -- đại loại như vậy, một chuỗi các góc, hoặc các chiều, và bạn gửi chuỗi đó qua đường dây. Mỗi đơn vị nhận thông tin của nó -- âm 120. Nó sẽ quay tới góc đó, kiểm tra xem đã đúng chưa và rồi chuyển tiếp đến phần tiếp theo.
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.
Đây là những nhà khoa học , các kĩ sư, nhà thiết kế xuất chúng đã thực hiện dự án này. Và tôi nghĩ rằng chúng ta cần làm sáng tỏ: Điều này thật sự có thể nhân rộng không? Ý tôi là, hàng ngàn đô la, rất nhiều giờ làm việc để làm nên con rô bốt dài 2,5 mét. Liệu chúng ta có thể thực sự nhân rộng nó lên? Liệu chúng ta có thể gắn robot vào từng phần hay không? Bước tiếp theo đưa ra câu hỏi và nhìn vào bản chất bị động, hoặc đang cố gắng cấu hình lại khả năng lập trình một cách bị động. Nhưng điều này đi đến một tầm cao hơn, và cố gắng để có sự ước tính thực sự. Về cơ bản ta sẽ gắn những khối xây dựng nền tảng có thể tính toán, được gọi là những cổng logic kĩ thuật số, trực tiếp vào từng mảnh nhỏ.
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.
Đây là cổng NAND. Bạn có một khối tứ diện, đó chính là cái cổng sẽ thực hiện phần tính toán cho bạn, và bạn có hai khối tứ diện đầu vào. Một trong số đầu vào đó là từ người dùng,giống như bạn đang xây những viên gạch. Đầu vào còn lại là từ viên gạch liền trước vừa xếp xong. Và rồi nó sẽ cho bạn một sản phẩm trong không gian 3D. Vậy nên, điều này có nghĩa là người dùng có thể bắt đầu khởi động bất cứ thứ gì họ muốn những viên gạch làm. Chúng sẽ ước tính trước đó chúng đã làm gì và những gì bạn muốn chúng làm. Và bây giờ chúng bắt đầu chuyển động trong không gian ba chiều -- lên rồi xuống. Ở phía bên tay trái, đầu vào [1,1] tương đương kết quả đầu ra là 0, đi xuống. Ở phía tay phải, đầu vào [0,0] là kết quả đầu ra là 1, đi lên. Điều này thực sự có nghĩa là các cấu trúc của chúng ta bây giờ đã có những bản thiết kế của cái chúng ta định xây.
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.
Chúng có tất cả thông tin cần thiết của việc xây dựng. Điều này đồng nghĩa với việc chúng ta sẽ có vài hình thức tự sao chép. Trong trường hợp này tôi gọi nó là sao chép tự định hướng, bởi vì cấu trúc của bạn có những bản thiết kế chính xác rồi. Nếu bạn gặp lỗi, bạn có thể thay thế từng phần. Tất cả thông tin cục bộ được gắn vào để cho bạn biết làm thế nào để sửa chữa. Nên bạn có thể có một thứ gì đó chạy dọc theo và đọc nó và có thể xuất ra từng phần một. Nó đã được gắn vào trực tiếp nên không cần phải có những chỉ dẫn từ bên ngoài.
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.
Dự án cuối cùng mà tôi muốn giới thiệu có tên là Những Chuỗi Lệch. và đây có lẽ là ví dụ hấp dẫn nhất mà chúng ta có lúc này nói về những hệ thống tự lắp ráp bị động. Hệ thống sử dụng khả năng cấu hình và khả năng lập trình để tạo nên một hệ thống bị động hoàn chỉnh. Đơn giản là bạn có một chuỗi các nguyên tố, Mỗi nguyên tố hoàn toàn giống nhau, và chúng bị lệch. Mỗi chuỗi hay mỗi nguyên tố muốn quay sang phải hay trái. Nên khi bạn lắp ráp chuỗi thì bạn đang lập trình căn bản cho nó. Bạn đang yêu cầu mỗi đơn vị nên quay sang phải hay trái. Khi bạn lắc cái chuỗi, nó sẽ xoắn lại thành bất kỳ hình dạng nào mà bạn đã lập trình như trong trường hợp này là hình xoắn ốc, hay trong trường hợp này là hai khối hộp kề nhau. Bạn có thể lập trình căn bản bất kỳ hình dạng ba chiều nào -- hay 1 chiều, 2 chiều nào thành chuỗi hoàn toàn bị động này.
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.
Vậy điều này nói gì với chúng ta về tương lai? Tôi nghĩ điều nó nói lên ở đây là có những khả năng mới cho việc tự lắp ráp, sao chép, sửa chữa trong những cấu trúc vật lý, những tòa nhà, máy móc. Những phần này sẽ có một khả năng lập trình mới. Và từ đó bạn sẽ có những khả năng tính toán mới. Chúng ta sẽ có sự tính toán không gian. Thử tưởng tượng nếu những tòa nhà, những cây cầu, máy móc, tất cả những viên gạch của chúng ta thật sự có thể tính toán. Đó là sự kỳ diệu của năng lực tính toán song song và phân phối, những khả năng thiết kế mới. Điều này thật sự rất có tiềm năng. Tôi nghĩ những dự án tôi vừa giới thiệu với các bạn chỉ là một bước nhỏ để đi đến tương lai của việc chúng ta sẽ sử dụng những công nghệ mới này để tạo ra một thế giới mới của sự tự lắp ráp hay không.
Thank you.
Xin cảm ơn.
(Applause)
(Vỗ tay)