ABOUT THE SPEAKER
Dennis Hong - Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering.

Why you should listen

As director of a groundbreaking robotics lab, Dennis Hong guides his team of students through projects on robot locomotion and mechanism design, creating award-winning humanoid robots like DARwIn (Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence). His team is known as RoMeLa (Robotics & Mechanisms Laboratory) and operates at Virginia Tech.

Hong has also pioneered various innovations in soft-body robots, using a “whole-skin locomotion” as inspired by amoebae. Marrying robotics with biochemistry, he has been able to generate new types of motion with these ingenious forms. For his contributions to the field, Hong was selected as a NASA Summer Faculty Fellow in 2005, given the CAREER award by the National Science Foundation in 2007 and in 2009, named as one of Popular Science's Brilliant 10. He is also a gourmet chef and a magician, performing shows for charity and lecturing on the science of magic.

More profile about the speaker
Dennis Hong | Speaker | TED.com
TEDxNASA

Dennis Hong: My seven species of robot -- and how we created them

Dennis Hong: Mis siete especies de robots.

Filmed:
2,237,651 views

En TEDxNASA, Dennis Hong presenta siete robots todoterreno ganadores de varios premios, como el futbolista humanoide DARwIn y el escalador CLIMBeR, todos construidos por su equipo en RoMeLa, Virginia Tech. Siga el video hasta el final para conocer los cinco secretos del increíble éxito de su laboratorio.
- Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So, the first robotrobot to talk about is calledllamado STriDERSTriDER.
0
0
3000
El primer robot del que voy a hablar se llama STriDER,
00:18
It standsstands for Self-excitedAutoexcitado
1
3000
2000
que significa "Robot Experimental
00:20
TripedalTripedal DynamicDinámica ExperimentalExperimental RobotRobot.
2
5000
2000
Dinámico Trípode Auto-excitado".
00:22
It's a robotrobot that has threeTres legspiernas,
3
7000
2000
Es un robot de tres patas
00:24
whichcual is inspiredinspirado by naturenaturaleza.
4
9000
3000
inspirado en la Naturaleza.
00:27
But have you seenvisto anything in naturenaturaleza,
5
12000
2000
Pero ¿alguien ha visto en la Naturaleza
00:29
an animalanimal that has threeTres legspiernas?
6
14000
2000
un animal de tres patas?
00:31
ProbablyProbablemente not. So, why do I call this
7
16000
2000
Probablemente no. ¿Y entonces por qué lo llamamos
00:33
a biologicallybiológicamente inspiredinspirado robotrobot? How would it work?
8
18000
2000
robot bioinspirado? ¿Cómo puede funcionar?
00:35
But before that, let's look at poppopular culturecultura.
9
20000
3000
Pero antes de eso veamos la cultura popular.
00:38
So, you know H.G. Wells'Wells "WarGuerra of the WorldsMundos," novelnovela and moviepelícula.
10
23000
3000
Ya conocen la novela y la película "La Guerra de los Mundos" de H.G. Wells.
00:41
And what you see over here is a very popularpopular
11
26000
2000
Y lo que ven aquí es
00:43
videovídeo gamejuego,
12
28000
2000
un videojuego muy popular.
00:45
and in this fictionficción they describedescribir these alienextraterrestre creaturescriaturas that
13
30000
3000
En la ficción se describe a estas criaturas alienígenas
00:48
are robotsrobots that have threeTres legspiernas that terrorizeaterrorizar EarthTierra.
14
33000
2000
como robots de tres patas que aterrorizan a la Tierra.
00:50
But my robotrobot, STriDERSTriDER, does not movemovimiento like this.
15
35000
4000
Pero mi robot STriDER no se mueve de esta manera.
00:54
So, this is an actualreal dynamicdinámica simulationsimulación animationanimación.
16
39000
3000
Esto es una simulación dinámica animada.
00:57
I'm just going to showespectáculo you how the robotrobot workstrabajos.
17
42000
2000
Les enseñaré cómo funciona el robot:
00:59
It flipsvoltea its bodycuerpo 180 degreesgrados
18
44000
3000
Voltea su cuerpo 180 grados,
01:02
and it swingscolumpios its legpierna betweenEntre the two legspiernas and catchescapturas the fallotoño.
19
47000
3000
y balancea una pata entre las otras dos para detener la caída.
01:05
So, that's how it walkscamina. But when you look at us
20
50000
2000
Así es como camina. Pero si nos observamos nosotros
01:07
humanhumano beingsiendo, bipedalbípedo walkingpara caminar,
21
52000
2000
los seres humanos, al caminar con dos piernas
01:09
what you're doing is you're not really usingutilizando a musclemúsculo
22
54000
2000
lo que hacemos es que en realidad no usamos un músculo
01:11
to liftascensor your legpierna and walkcaminar like a robotrobot. Right?
23
56000
3000
para levantar así la pierna y andar como un robot, ¿verdad?
01:14
What you're doing is you really swingoscilación your legpierna and catchcaptura the fallotoño,
24
59000
3000
Lo que de verdad hacemos es balancear una pierna y detener la caída,
01:17
standestar up again, swingoscilación your legpierna and catchcaptura the fallotoño.
25
62000
3000
levantarnos de nuevo, balancear la pierna y detener la caída.
01:20
You're usingutilizando your built-inincorporado dynamicsdinámica, the physicsfísica of your bodycuerpo,
26
65000
3000
Usando nuestra propia dinámica, la física de nuestro cuerpo
01:23
just like a pendulumpéndulo.
27
68000
2000
igual que un péndulo.
01:25
We call that the conceptconcepto of passivepasivo dynamicdinámica locomotionlocomoción.
28
70000
4000
A este concepto lo llamamos locomoción dinámica pasiva.
01:29
What you're doing is, when you standestar up,
29
74000
2000
Lo que hacemos es levantarnos y convertir
01:31
potentialpotencial energyenergía to kineticcinético energyenergía,
30
76000
2000
energía potencial en energía cinética
01:33
potentialpotencial energyenergía to kineticcinético energyenergía.
31
78000
2000
energía potencial en energía cinética.
01:35
It's a constantlyconstantemente fallingque cae processproceso.
32
80000
2000
Es un proceso de caída constante.
01:37
So, even thoughaunque there is nothing in naturenaturaleza that looksmiradas like this,
33
82000
3000
Así, aunque no hay nada en la Naturaleza con este aspecto
01:40
really, we were inspiredinspirado by biologybiología
34
85000
2000
en realidad nos hemos inspirado en la biología
01:42
and applyingaplicando the principlesprincipios of walkingpara caminar
35
87000
2000
y hemos aplicado a este robot los principios del caminar.
01:44
to this robotrobot. ThusAsí it's a biologicallybiológicamente inspiredinspirado robotrobot.
36
89000
3000
Por tanto es un robot biológicamente inspirado.
01:47
What you see over here, this is what we want to do nextsiguiente.
37
92000
2000
Lo que ven aquí es lo próximo que queremos hacer.
01:49
We want to folddoblez up the legspiernas and shootdisparar it up for long-rangede largo alcance motionmovimiento.
38
94000
4000
Queremos plegar las patas y dispararlo en un movimiento de largo alcance.
01:53
And it deploysdespliega legspiernas -- it looksmiradas almostcasi like "StarEstrella WarsGuerras" --
39
98000
3000
Entonces despliega sus patas... casi parece de Star Wars.
01:56
when it landstierras, it absorbsabsorbe the shockchoque and startsempieza walkingpara caminar.
40
101000
3000
Al aterrizar amortigua el impacto y comienza a caminar.
01:59
What you see over here, this yellowamarillo thing, this is not a deathmuerte rayrayo. (LaughterRisa)
41
104000
3000
Lo que ven por aquí, esto amarillo, no es un rayo de la muerte.
02:02
This is just to showespectáculo you that if you have camerascámaras
42
107000
2000
Es solo para ilustrar que si tienen cámaras
02:04
or differentdiferente typestipos of sensorssensores --
43
109000
2000
o diferentes tipos de sensores
02:06
because it is tallalto, it's 1.8 metersmetros tallalto --
44
111000
2000
ya que es alto, mide 1,80 metros,
02:08
you can see over obstaclesobstáculos like bushesarbustos and those kindsclases of things.
45
113000
3000
puede ver por encima de obstáculos como arbustos y demás.
02:11
So we have two prototypesprototipos.
46
116000
2000
Tenemos dos prototipos.
02:13
The first versionversión, in the back, that's STriDERSTriDER I.
47
118000
3000
La primera versión, al fondo, se llama STriDER I.
02:16
The one in frontfrente, the smallermenor, is STriDERSTriDER IIII.
48
121000
2000
El del frente, más pequeño, es STriDER II.
02:18
The problemproblema that we had with STriDERSTriDER I is
49
123000
2000
El problema que tuvimos con STriDER I
02:20
it was just too heavypesado in the bodycuerpo. We had so manymuchos motorsmotores,
50
125000
3000
es que tenía un cuerpo demasiado pesado. Tenía muchos motores
02:23
you know, aligningalineando the jointsarticulaciones, and those kindsclases of things.
51
128000
2000
para alinear las articulaciones y demás.
02:25
So, we decideddecidido to synthesizesintetizar a mechanicalmecánico mechanismmecanismo
52
130000
4000
Decidimos sintetizar un mecanismo
02:29
so we could get rideliminar of all the motorsmotores, and with a singlesoltero motormotor
53
134000
3000
para librarnos de tantos motores, y con un único motor
02:32
we can coordinatecoordinar all the motionsmovimientos.
54
137000
2000
podemos coordinar todos los movimientos.
02:34
It's a mechanicalmecánico solutionsolución to a problemproblema, insteaden lugar of usingutilizando mechatronicsmecatrónica.
55
139000
3000
Es una solución mecánica al problema, en lugar de emplear mecatrónica.
02:37
So, with this now the topparte superior bodycuerpo is lightligero enoughsuficiente. So, it's walkingpara caminar in our lablaboratorio;
56
142000
3000
Ahora el cuerpo central es lo bastante ligero como para caminar en el laboratorio.
02:40
this was the very first successfulexitoso steppaso.
57
145000
3000
Este fue el primer paso que dio con éxito.
02:43
It's still not perfectedperfeccionado -- its coffeecafé fallscaídas down --
58
148000
2000
Aún no es perfecto
02:45
so we still have a lot of work to do.
59
150000
3000
así que todavía tenemos mucho trabajo por delante.
02:48
The secondsegundo robotrobot I want to talk about is calledllamado IMPASSIMPASS.
60
153000
3000
El segundo robot del que quiero hablar se llama IMPASS:
02:51
It standsstands for IntelligentInteligente MobilityMovilidad PlatformPlataforma with ActuatedAccionado SpokeHabló SystemSistema.
61
156000
4000
"Plataforma Móvil Inteligente con Sistema Activo Radial".
02:55
So, it's a wheel-legrueda de la pierna hybridhíbrido robotrobot.
62
160000
3000
Es un robot con un híbrido de ruedas y patas.
02:58
So, think of a rimlesssin aros wheelrueda
63
163000
2000
Se puede entender como una rueda sin llanta
03:00
or a spokehabló wheelrueda,
64
165000
2000
o una rueda radial.
03:02
but the spokesradios individuallyindividualmente movemovimiento in and out of the hubcubo;
65
167000
3000
pero los radios entran y salen del eje individualmente
03:05
so, it's a wheel-legrueda de la pierna hybridhíbrido.
66
170000
2000
así que es un híbrido de rueda y patas.
03:07
We are literallyliteralmente re-inventingreinventar the wheelrueda here.
67
172000
2000
Literalmente estamos reinventando la rueda.
03:09
Let me demonstratedemostrar how it workstrabajos.
68
174000
3000
Permítanme demostrarles cómo funciona.
03:12
So, in this videovídeo we're usingutilizando an approachenfoque
69
177000
2000
En este video utilizamos una estrategia
03:14
calledllamado the reactivereactivo approachenfoque.
70
179000
2000
que llamamos estrategia reactiva.
03:16
Just simplysimplemente usingutilizando the tactiletáctil sensorssensores on the feetpies,
71
181000
3000
Usando solamente los sensores en los extremos
03:19
it's tryingmolesto to walkcaminar over a changingcambiando terrainterreno,
72
184000
2000
intenta caminar sobre un terreno cambiante
03:21
a softsuave terrainterreno where it pushesempuja down and changescambios.
73
186000
3000
un terreno blando que se deforma y cambia
03:24
And just by the tactiletáctil informationinformación,
74
189000
2000
y solo con la información táctil
03:26
it successfullyexitosamente crossescruces over these typetipo of terrainterreno.
75
191000
3000
consigue cruzar por este tipo de terreno.
03:29
But, when it encountersencuentros a very extremeextremo terrainterreno,
76
194000
4000
Pero cuando encuentra un terreno extremo,
03:33
in this casecaso, this obstacleobstáculo is more than threeTres timesveces
77
198000
3000
en este caso el obstáculo mide más del triple
03:36
the heightaltura of the robotrobot,
78
201000
2000
de altura que el robot,
03:38
Then it switchesinterruptores to a deliberatedeliberar modemodo,
79
203000
2000
entonces entra en modo deliberado,
03:40
where it usesusos a laserláser rangedistancia finderdescubridor,
80
205000
2000
en el cual usa un detector láser
03:42
and cameracámara systemssistemas, to identifyidentificar the obstacleobstáculo and the sizetamaño,
81
207000
2000
y un sistema de cámaras para medir el obstáculo
03:44
and it plansplanes, carefullycuidadosamente plansplanes the motionmovimiento of the spokesradios
82
209000
3000
y planifica cuidadosamente el movimiento de los radios
03:47
and coordinatescoordenadas it so that it can showespectáculo this
83
212000
2000
y los coordina de manera que exhibe
03:49
kindtipo of very very impressiveimpresionante mobilitymovilidad.
84
214000
2000
esta movilidad tan impresionante.
03:51
You probablyprobablemente haven'tno tiene seenvisto anything like this out there.
85
216000
2000
Probablemente no hayan visto aún nada como esto.
03:53
This is a very highalto mobilitymovilidad robotrobot
86
218000
3000
Es un robot de muy alta movilidad
03:56
that we developeddesarrollado calledllamado IMPASSIMPASS.
87
221000
3000
que hemos desarrollado, llamado IMPASS.
03:59
AhAh, isn't that coolguay?
88
224000
2000
¡Ah! ¿no es genial eso?
04:01
When you drivemanejar your carcoche,
89
226000
3000
Cuando conducimos un coche
04:04
when you steerdirigir your carcoche, you use a methodmétodo
90
229000
2000
para dirigirlo utilizamos un método
04:06
calledllamado AckermannAckermann steeringgobierno.
91
231000
2000
llamado "dirección Ackermann".
04:08
The frontfrente wheelsruedas rotategirar like this.
92
233000
2000
Las ruedas delanteras giran así.
04:10
For mostmás smallpequeña wheeledcon ruedas robotsrobots,
93
235000
3000
En muchos robots pequeños con ruedas
04:13
they use a methodmétodo calledllamado differentialdiferencial steeringgobierno
94
238000
2000
se usa un método llamado "dirección diferencial"
04:15
where the left and right wheelrueda turnsvueltas the oppositeopuesto directiondirección.
95
240000
3000
en el que las ruedas izquierda y derecha giran en sentidos opuestos.
04:18
For IMPASSIMPASS, we can do manymuchos, manymuchos differentdiferente typestipos of motionmovimiento.
96
243000
3000
Con IMPASS podemos hacer muchos tipos de movimientos.
04:21
For exampleejemplo, in this casecaso, even thoughaunque the left and right wheelrueda is connectedconectado
97
246000
3000
Por ejemplo, en este caso, aunque ambas ruedas se conectan
04:24
with a singlesoltero axleeje rotatinggiratorio at the samemismo angleángulo of velocityvelocidad.
98
249000
2000
al mismo eje, rotando con la misma velocidad angular,
04:26
We just simplysimplemente changecambio the lengthlongitud of the spokehabló.
99
251000
3000
simplemente cambiamos la longitud de los radios,
04:29
It affectsafecta the diameterdiámetro and then can turngiro to the left, turngiro to the right.
100
254000
2000
el diámetro efectivo, y así gira a izquierda y derecha.
04:31
So, these are just some examplesejemplos of the neatordenado things
101
256000
2000
Estos son solo algunos ejemplos
04:33
that we can do with IMPASSIMPASS.
102
258000
3000
de todo lo que podemos hacer con IMPASS.
04:36
This robotrobot is calledllamado CLIMBeRTrepador:
103
261000
2000
Este robot se llama CLIMBeR (escalador)
04:38
Cable-suspendedCable suspendido LimbedLimbed IntelligentInteligente MatchingPareo BehaviorComportamiento RobotRobot.
104
263000
3000
"Robot con patas de comportamiento inteligente adaptado suspendido por cable"
04:41
So, I've been talkinghablando to a lot of NASANASA JPLJPL scientistscientíficos --
105
266000
3000
He hablado con muchos científicos del laboratorio de Propulsores de la NASA
04:44
at JPLJPL they are famousfamoso for the MarsMarte roversrovers --
106
269000
2000
son famosos sus vehículos exploradores de Marte
04:46
and the scientistscientíficos, geologistsgeólogos always tell me
107
271000
2000
y los científicos, los geólogos siempre me dicen
04:48
that the realreal interestinginteresante scienceciencia,
108
273000
3000
que los lugares más interesantes para la ciencia
04:51
the science-richrico en ciencia sitessitios, are always at the cliffsacantilados.
109
276000
3000
son siempre los precipicios
04:54
But the currentcorriente roversrovers cannotno poder get there.
110
279000
2000
pero los exploradores actuales no llegan allí.
04:56
So, inspiredinspirado by that we wanted to buildconstruir a robotrobot
111
281000
2000
Esto nos inspiró a construir un robot
04:58
that can climbescalada a structuredestructurado cliffacantilado environmentambiente.
112
283000
3000
capaz de escalar un entorno estructurado como un precipicio
05:01
So, this is CLIMBeRTrepador.
113
286000
2000
Y este es CLIMBeR.
05:03
So, what it does, it has threeTres legspiernas. It's probablyprobablemente difficultdifícil to see,
114
288000
2000
Veamos qué hace. Tiene tres patas, y aunque no se ve bien
05:05
but it has a winchcabrestante and a cablecable at the topparte superior --
115
290000
3000
tiene un cabrestante con un cable por encima.
05:08
and it triesintentos to figurefigura out the bestmejor placelugar to put its footpie.
116
293000
2000
Intenta averiguar el mejor lugar para poner un pie
05:10
And then onceuna vez it figuresfiguras that out
117
295000
2000
y cuando consigue averiguarlo
05:12
in realreal time, it calculatescalcula the forcefuerza distributiondistribución:
118
297000
3000
calcula en tiempo real la distribución de fuerzas
05:15
how much forcefuerza it needsnecesariamente to exertejercer to the surfacesuperficie
119
300000
3000
cuánta fuerza necesita ejercer sobre la superficie
05:18
so it doesn't tippropina and doesn't slipresbalón.
120
303000
2000
para no volcar ni resbalar.
05:20
OnceUna vez it stabilizesestabiliza that, it liftsascensores a footpie,
121
305000
2000
Cuando se ha estabilizado levanta una pata
05:22
and then with the winchcabrestante it can climbescalada up these kindsclases of thing.
122
307000
4000
y con ayuda del cabrestante puede seguir escalando.
05:26
Alsotambién for searchbuscar and rescuerescate applicationsaplicaciones as well.
123
311000
2000
También sirve para misiones de búsqueda y rescate.
05:28
FiveCinco yearsaños agohace I actuallyactualmente workedtrabajó at NASANASA JPLJPL
124
313000
2000
Hace cinco años estuve trabajando en el laboratorio de Propulsores de la NASA
05:30
duringdurante the summerverano as a facultyfacultad fellowcompañero.
125
315000
2000
durante el verano como investigador contratado
05:32
And they alreadyya had a sixseis leggedpatas robotrobot calledllamado LEMURLÉMUR.
126
317000
4000
y ya tenían un robot de seis patas llamado LEMUR.
05:36
So, this is actuallyactualmente basedbasado on that. This robotrobot is calledllamado MARSMARTE:
127
321000
3000
Y en él se basa este otro. Este robot se llama MARS.
05:39
Multi-AppendageApéndices múltiples RoboticRobótico SystemSistema. So, it's a hexapodhexápodo robotrobot.
128
324000
3000
"Sistema robótico con múltiples miembros". Es un robot hexápodo.
05:42
We developeddesarrollado our adaptiveadaptado gaitpaso plannerplanificador.
129
327000
2000
Hemos desarrollado un planificador de movimientos adaptativo.
05:44
We actuallyactualmente have a very interestinginteresante payloadcarga útil on there.
130
329000
2000
Hemos conseguido una capacidad de carga interesante.
05:46
The studentsestudiantes like to have fundivertido. And here you can see that it's
131
331000
2000
A los alumnos les gusta divertirse. Y aquí se ve...
05:48
walkingpara caminar over unstructureddesestructurado terrainterreno.
132
333000
3000
...que está caminando por un terreno no estructurado.
05:51
It's tryingmolesto to walkcaminar on the coarsegrueso terrainterreno,
133
336000
2000
Intenta caminar sobre roca sólida
05:53
sandyarenoso areazona,
134
338000
2000
dentro del área delimitada
05:55
but dependingdependiente on the moisturehumedad contentcontenido or the graingrano sizetamaño of the sandarena
135
340000
5000
pero según la humedad y el grosor del grano de la arena
06:00
the foot'spie soilsuelo sinkagehundimiento modelmodelo changescambios.
136
345000
2000
cambia la manera en que se hunden las patas.
06:02
So, it triesintentos to adaptadaptar its gaitpaso to successfullyexitosamente crosscruzar over these kindtipo of things.
137
347000
4000
Intenta adaptar sus movimientos para atravesar estos terrenos.
06:06
And alsoademás, it does some fundivertido stuffcosas, as can imagineimagina.
138
351000
2000
Y también hace cosas graciosas. Como pueden imaginar,
06:08
We get so manymuchos visitorsvisitantes visitingvisitando our lablaboratorio.
139
353000
3000
recibimos a muchos visitantes en nuestro laboratorio.
06:11
So, when the visitorsvisitantes come, MARSMARTE walkscamina up to the computercomputadora,
140
356000
2000
Cuando tenemos visita, MARS se acerca al teclado
06:13
startsempieza typingmecanografía "HelloHola, my namenombre is MARSMARTE."
141
358000
2000
y teclea "Hola, me llamo MARS"
06:15
WelcomeBienvenido to RoMeLaRoMeLa,
142
360000
2000
"Bienvenidos a RoMeLa"
06:17
the RoboticsRobótica MechanismsMecanismos LaboratoryLaboratorio at VirginiaVirginia TechTech.
143
362000
4000
el "Laboratorio de Mecanismos Robóticos de Virginia Tech".
06:21
This robotrobot is an amoebaameba robotrobot.
144
366000
2000
Este es un robot ameboide.
06:23
Now, we don't have enoughsuficiente time to go into technicaltécnico detailsdetalles,
145
368000
3000
No hay tiempo ahora para entrar en detalles técnicos
06:26
I'll just showespectáculo you some of the experimentsexperimentos.
146
371000
2000
pero les mostraré algunos de los experimentos.
06:28
So, this is some of the earlytemprano feasibilityfactibilidad experimentsexperimentos.
147
373000
2000
Estos son algunas de las primeras pruebas de viabilidad.
06:30
We storealmacenar potentialpotencial energyenergía to the elasticelástico skinpiel to make it movemovimiento.
148
375000
4000
Almacenamos energía potencial en la piel elástica para hacerlo moverse.
06:34
Or use an activeactivo tensiontensión cordscables to make it movemovimiento
149
379000
2000
O hacemos que se mueva empleando tensores activos
06:36
forwardadelante and backwardhacia atrás. It's calledllamado ChIMERAQuimera.
150
381000
3000
hacia adelante y atrás. Se llama ChIMERA.
06:39
We alsoademás have been workingtrabajando with some scientistscientíficos
151
384000
2000
También hemos trabajado con algunos científicos
06:41
and engineersingenieros from UPennUPenn
152
386000
2000
e ingenieros de la Universidad de Pensilvania
06:43
to come up with a chemicallyquímicamente actuatedaccionado versionversión
153
388000
2000
para idear una versión accionada químicamente
06:45
of this amoebaameba robotrobot.
154
390000
2000
de este robot ameboide
06:47
We do something to something
155
392000
2000
Hacemos esto por aquí...
06:49
And just like magicmagia, it movesmovimientos. The blobgota.
156
394000
6000
...y como por arte de magia se mueve.
06:55
This robotrobot is a very recentreciente projectproyecto. It's calledllamado RAPHaELRAPHEL.
157
400000
2000
Este robot es un proyecto muy reciente. Se llama RAPHaEL.
06:57
RoboticRobótico AirAire PoweredMotorizado HandMano with ElasticElástico LigamentsLigamentos.
158
402000
3000
"Mano robótica propulsada por aire con ligamentos elásticos"
07:00
There are a lot of really neatordenado, very good roboticrobótico handsmanos out there in the marketmercado.
159
405000
4000
Hay muchas manos robóticas realmente buenas en el mercado.
07:04
The problemproblema is they're just too expensivecostoso, tensdecenas of thousandsmiles of dollarsdólares.
160
409000
4000
El problema es que son demasiado caras, decenas de miles de dólares.
07:08
So, for prosthesisprótesis applicationsaplicaciones it's probablyprobablemente not too practicalpráctico,
161
413000
2000
Por eso no son muy prácticas para aplicaciones protésicas
07:10
because it's not affordableasequible.
162
415000
2000
ya que no son asequibles.
07:12
We wanted to go tackleentrada this problemproblema in a very differentdiferente directiondirección.
163
417000
4000
Queríamos abordar este problema de una manera diferente
07:16
InsteadEn lugar of usingutilizando electricaleléctrico motorsmotores, electromechanicalelectromecánico actuatorsactuadores,
164
421000
3000
en lugar de usar motores eléctricos y actuadores electromecánicos
07:19
we're usingutilizando compressedcomprimido airaire.
165
424000
2000
usamos aire comprimido.
07:21
We developeddesarrollado these novelnovela actuatorsactuadores for jointsarticulaciones.
166
426000
2000
Hemos desarrollado estos nuevos actuadores para articulaciones.
07:23
It is compliantobediente. You can actuallyactualmente changecambio the forcefuerza,
167
428000
3000
Con ellos es posible cambiar la fuerza
07:26
simplysimplemente just changingcambiando the airaire pressurepresión.
168
431000
2000
con solo cambiar la presión de aire
07:28
And it can actuallyactualmente crushaplastar an emptyvacío sodasoda can.
169
433000
2000
y llega a ser capaz de aplastar una lata vacía de refresco
07:30
It can pickrecoger up very delicatedelicado objectsobjetos like a rawcrudo egghuevo,
170
435000
3000
y de sostener objetos frágiles como un huevo crudo
07:33
or in this casecaso, a lightbulbbombilla.
171
438000
3000
o como en este caso, una lámpara.
07:36
The bestmejor partparte, it tooktomó only $200 dollarsdólares to make the first prototypeprototipo.
172
441000
4000
Lo mejor es que solo costó 200 dólares hacer el primer prototipo.
07:40
This robotrobot is actuallyactualmente a familyfamilia of snakeserpiente robotsrobots
173
445000
3000
Este robot pertenece a una familia de robots serpiente
07:43
that we call HyDRASHyDRAS,
174
448000
2000
que llamamos HyDRAS,
07:45
HyperHiper Degrees-of-freedomGrados de libertad RoboticRobótico ArticulatedArticulado SerpentineSerpentina.
175
450000
2000
"Serpiente Robótica Articulada con Hiper Grados de Libertad".
07:47
This is a robotrobot that can climbescalada structuresestructuras.
176
452000
3000
Es un robot capaz de escalar estructuras.
07:50
This is a HyDRAS'sHyDRAS armbrazo.
177
455000
2000
Esto es un brazo de HyDRAS.
07:52
It's a 12 degreesgrados of freedomlibertad roboticrobótico armbrazo.
178
457000
2000
Es un brazo robótico con doce grados de libertad
07:54
But the coolguay partparte is the userusuario interfaceinterfaz.
179
459000
2000
y lo mejor es la interfaz de usuario.
07:56
The cablecable over there, that's an opticalóptico fiberfibra.
180
461000
3000
Este cable de aquí es una fibra óptica
07:59
And this studentestudiante, probablyprobablemente the first time usingutilizando it,
181
464000
2000
y esta alumna, probablemente usándolo por primera vez,
08:01
but she can articulatearticular it manymuchos differentdiferente waysformas.
182
466000
2000
es capaz de articularlo de muchas maneras.
08:03
So, for exampleejemplo in IraqIrak, you know, the warguerra zonezona,
183
468000
3000
En Irak por ejemplo, en zonas de guerra
08:06
there is roadsideborde del camino bombsbombas. CurrentlyActualmente you sendenviar these
184
471000
2000
se encuentran bombas cerca de la carretera.
08:08
remotelyremotamente controlledrevisado vehiclesvehículos that are armedarmado.
185
473000
3000
Se suelen enviar vehículos radiocontrolados con brazos robóticos.
08:11
It takes really a lot of time and it's expensivecostoso
186
476000
2000
Lleva mucho tiempo y dinero
08:13
to traintren the operatoroperador to operatefuncionar this complexcomplejo armbrazo.
187
478000
4000
adiestrar a un operador para manejar esos brazos tan complejos
08:17
In this casecaso it's very intuitiveintuitivo;
188
482000
2000
y en este otro caso resulta muy intuitivo.
08:19
this studentestudiante, probablyprobablemente his first time usingutilizando it, doing very complexcomplejo manipulationmanipulación tasksTareas,
189
484000
4000
Este otro alumno, quizás usándolo por primera vez, puede hacer
08:23
pickingcosecha up objectsobjetos and doing manipulationmanipulación,
190
488000
2000
manipulaciones complejas de objetos.
08:25
just like that. Very intuitiveintuitivo.
191
490000
3000
Así de fácil, es muy intuitivo.
08:30
Now, this robotrobot is currentlyactualmente our starestrella robotrobot.
192
495000
2000
Y este es nuestro robot estrella.
08:32
We actuallyactualmente have a fanventilador clubclub for the robotrobot, DARwInDARwIn:
193
497000
3000
Tenemos incluso un club de fans del robot DARwIn
08:35
DynamicDinámica AnthropomorphicAntropomórfico RobotRobot with IntelligenceInteligencia.
194
500000
3000
"Robot Dinámico Antropomorfo con Inteligencia".
08:38
As you know, we are very interestedinteresado in
195
503000
2000
Como saben, estamos muy interesados en
08:40
humanoidhumanoide robotrobot, humanhumano walkingpara caminar,
196
505000
2000
robots humanoides que caminan
08:42
so we decideddecidido to buildconstruir a smallpequeña humanoidhumanoide robotrobot.
197
507000
2000
y decidimos construir un pequeño humanoide.
08:44
This was in 2004; at that time,
198
509000
2000
Eso fue en 2004. Por entonces algo así
08:46
this was something really, really revolutionaryrevolucionario.
199
511000
2000
era realmente revolucionario.
08:48
This was more of a feasibilityfactibilidad studyestudiar:
200
513000
2000
Era más bien un estudio de viabilidad.
08:50
What kindtipo of motorsmotores should we use?
201
515000
2000
¿Qué motores deberíamos usar?
08:52
Is it even possibleposible? What kindsclases of controlscontroles should we do?
202
517000
2000
¿Es acaso posible? ¿Qué tipo de control deberíamos hacer?
08:54
So, this does not have any sensorssensores.
203
519000
2000
Este modelo no tiene ningún sensor.
08:56
So, it's an openabierto looplazo controlcontrolar.
204
521000
2000
Se controla en bucle abierto.
08:58
For those who probablyprobablemente know, if you don't have any sensorssensores
205
523000
2000
Como muchos ya sabrán, si no tiene sensores
09:00
and there are any disturbancesdisturbios, you know what happenssucede.
206
525000
2000
y encuentra alguna perturbación... ya saben lo que ocurre.
09:05
(LaughterRisa)
207
530000
1000
(Risas)
09:06
So, basedbasado on that successéxito, the followingsiguiendo yearaño
208
531000
2000
Basándonos en ese éxito, el año siguiente
09:08
we did the properapropiado mechanicalmecánico designdiseño
209
533000
3000
hicimos un diseño mecánico en serio
09:11
startingcomenzando from kinematicscinemática.
210
536000
2000
empezando por la cinemática.
09:13
And thusasí, DARwInDARwIn I was bornnacido in 2005.
211
538000
2000
Y así nació DARwIn en 2005.
09:15
It standsstands up, it walkscamina -- very impressiveimpresionante.
212
540000
2000
Se levanta, camina... impresionante.
09:17
Howeversin embargo, still, as you can see,
213
542000
2000
Pero todavía, como pueden ver
09:19
it has a cordcable, umbilicalumbilical cordcable. So, we're still usingutilizando an externalexterno powerpoder sourcefuente
214
544000
4000
tiene un cable, un cordón umbilical. Aún usábamos alimentación externa
09:23
and externalexterno computationcálculo.
215
548000
2000
y computación externa.
09:25
So, in 2006, now it's really time to have fundivertido.
216
550000
4000
Ya en 2006 era hora de divertirse.
09:29
Let's give it intelligenceinteligencia. We give it all the computinginformática powerpoder it needsnecesariamente:
217
554000
3000
Démosle inteligencia. Le dimos la potencia de cálculo necesaria:
09:32
a 1.5 gigahertzgigahertz PentiumPentium M chipchip,
218
557000
2000
Procesador Pentium M a 1,5 gigahercios
09:34
two FireWireFireWire camerascámaras, ratetarifa gyrosgiroscopios, accelerometersacelerómetros,
219
559000
2000
dos cámaras Firewire, giróscopos, acelerómetros
09:36
fourlas cuatro forcefuerza sensorssensores on the footpie, lithiumlitio polymerpolímero batteriesbaterías.
220
561000
3000
sensores de presión y torsión en los pies, baterías de polímero de litio...
09:39
And now DARwInDARwIn IIII is completelycompletamente autonomousautónomo.
221
564000
4000
y ahora DARwIn es completamente autónomo.
09:43
It is not remoteremoto controlledrevisado.
222
568000
2000
Ya no se controla a distancia.
09:45
There are no tethersataduras. It looksmiradas around, searchesbúsquedas for the ballpelota,
223
570000
3000
No hay cables. Mira alrededor, busca la pelota,
09:48
looksmiradas around, searchesbúsquedas for the ballpelota, and it triesintentos to playjugar a gamejuego of soccerfútbol,
224
573000
3000
sigue mirando, busca la pelota, e intenta jugar al fútbol
09:51
autonomouslyde forma autónoma: artificialartificial intelligenceinteligencia.
225
576000
3000
de forma autónoma, con inteligencia artificial.
09:54
Let's see how it does. This was our very first trialjuicio,
226
579000
3000
Veamos qué tal le va. Este fue nuestro primer intento.
09:57
and... SpectatorsPúblico (VideoVídeo): GoalGol!
227
582000
5000
y... ¡gol!
10:03
DennisDennis HongHong: So, there is actuallyactualmente a competitioncompetencia calledllamado RoboCupRoboCup.
228
588000
3000
Hay una competición llamada RoboCup.
10:06
I don't know how manymuchos of you have heardoído about RoboCupRoboCup.
229
591000
2000
No sé cuántos de ustedes conocen la RoboCup.
10:08
It's an internationalinternacional autonomousautónomo robotrobot soccerfútbol competitioncompetencia.
230
593000
5000
Es un campeonato internacional de robots futbolistas autónomos.
10:13
And the goalGol of RoboCupRoboCup, the actualreal goalGol is,
231
598000
3000
Y la meta final de RoboCup es
10:16
by the yearaño 2050
232
601000
2000
que para el año 2050
10:18
we want to have fullcompleto sizetamaño, autonomousautónomo humanoidhumanoide robotsrobots
233
603000
3000
robots autónomos humanoides de nuestro tamaño
10:21
playjugar soccerfútbol againsten contra the humanhumano WorldMundo CupVaso championscampeones
234
606000
4000
jueguen al fútbol contra los campeones del mundo humanos...
10:25
and winganar.
235
610000
2000
...y ganen.
10:27
It's a truecierto actualreal goalGol. It's a very ambitiousambicioso goalGol,
236
612000
2000
Esa es la meta real. Es muy ambiciosa,
10:29
but we trulyverdaderamente believe that we can do it.
237
614000
2000
pero creemos que podemos conseguirlo.
10:31
So, this is last yearaño in ChinaChina.
238
616000
3000
Esto fue el año pasado en China.
10:34
We were the very first teamequipo in the UnitedUnido StatesEstados that qualifiedcalificado
239
619000
2000
Fuimos el primer equipo estadounidense que se clasificó
10:36
in the humanoidhumanoide RoboCupRoboCup competitioncompetencia.
240
621000
2000
para la competición de robots humanoides.
10:38
This is this yearaño in AustriaAustria.
241
623000
3000
Esto fue este año, en Austria.
10:41
You're going to see the actionacción, threeTres againsten contra threeTres,
242
626000
2000
Van a ver la acción, tres contra tres,
10:43
completelycompletamente autonomousautónomo.
243
628000
2000
completamente autónomos.
10:45
There you go. Yes!
244
630000
2000
¡Así se hace, sí!
10:48
The robotsrobots trackpista and they
245
633000
2000
Los robots se siguen la pista unos a otros
10:50
teamequipo playjugar amongstentre themselvessí mismos.
246
635000
3000
y juegan en equipo entre ellos.
10:53
It's very impressiveimpresionante. It's really a researchinvestigación eventevento
247
638000
2000
Es impresionante. En realidad es un congreso de investigación
10:55
packagedempaquetado in a more excitingemocionante competitioncompetencia eventevento.
248
640000
4000
en forma de evento competitivo, que es más divertido.
10:59
What you see over here, this is the beautifulhermosa
249
644000
2000
Lo que ven ahí es el bello trofeo
11:01
LouisLouis VuittonVuitton CupVaso trophytrofeo.
250
646000
2000
de la copa Louis Vuitton.
11:03
So, this is for the bestmejor humanoidhumanoide,
251
648000
2000
Es un trofeo al mejor humanoide
11:05
and we would like to bringtraer this for the very first time, to the UnitedUnido StatesEstados
252
650000
2000
y queremos ganarlo por primera vez para los Estados Unidos
11:07
nextsiguiente yearaño, so wishdeseo us lucksuerte.
253
652000
2000
el año que viene. Veremos si hay suerte.
11:09
(ApplauseAplausos)
254
654000
2000
Gracias.
11:11
Thank you.
255
656000
3000
(Aplausos)
11:14
DARwInDARwIn alsoademás has a lot of other talentsprendas.
256
659000
2000
DARwIn también tiene muchos otros talentos.
11:16
Last yearaño it actuallyactualmente conductedconducido the RoanokeRoanoke SymphonySinfonía OrchestraOrquesta
257
661000
3000
El año pasado dirigió a la Orquesta Sinfónica de Roanoke
11:19
for the holidayfiesta concertconcierto.
258
664000
3000
para el concierto de vacaciones.
11:22
This is the nextsiguiente generationGeneracion robotrobot, DARwInDARwIn IVIV,
259
667000
3000
Esta es la siguiente generación: DARwIn IV
11:25
but smartermás inteligente, fasterMás rápido, strongermás fuerte.
260
670000
3000
más inteligente, más rápido, más fuerte
11:28
And it's tryingmolesto to showespectáculo off its abilitycapacidad:
261
673000
2000
y está intentando demostrar sus habilidades
11:30
"I'm machomacho, I'm strongfuerte.
262
675000
3000
"Soy un macho, soy fuerte".
11:33
I can alsoademás do some JackieJackie Chan-motionChan-motion,
263
678000
3000
"Sé hacer movimientos de Jackie Chan,
11:36
martialmarcial artart movementsmovimientos."
264
681000
3000
movimientos de artes marciales".
11:39
(LaughterRisa)
265
684000
2000
(Risas)
11:41
And it walkscamina away. So, this is DARwInDARwIn IVIV.
266
686000
2000
Y se va caminando. Este es DARwIn IV,
11:43
And again, you'lltu vas a be ablepoder to see it in the lobbyvestíbulo.
267
688000
2000
podrán verlo luego en la recepción.
11:45
We trulyverdaderamente believe this is going to be the very first runningcorriendo
268
690000
2000
Estamos convencidos de que será el primer robot corredor
11:47
humanoidhumanoide robotrobot in the UnitedUnido StatesEstados. So, staypermanecer tunedafinado.
269
692000
3000
humanoide de los Estados Unidos. Estén al tanto.
11:50
All right. So I showedmostró you some of our excitingemocionante robotsrobots at work.
270
695000
3000
Ya les he mostrado algunos de nuestros fantásticos robots.
11:53
So, what is the secretsecreto of our successéxito?
271
698000
3000
Pero ¿cuál es el secreto de nuestro éxito?
11:56
Where do we come up with these ideasideas?
272
701000
2000
¿De dónde sacamos estas ideas?
11:58
How do we developdesarrollar these kindsclases of ideasideas?
273
703000
2000
¿Cómo desarrollamos ideas como éstas?
12:00
We have a fullycompletamente autonomousautónomo vehiclevehículo
274
705000
2000
Tenemos un vehículo completamente autónomo
12:02
that can drivemanejar into urbanurbano environmentsambientes. We wonwon a halfmitad a millionmillón dollarsdólares
275
707000
2000
capaz de conducir en entorno urbano. Ganamos medio millón de dólares
12:04
in the DARPADARPA UrbanUrbano ChallengeReto.
276
709000
2000
en el DARPA Urban Challenge.
12:06
We alsoademás have the world'smundo very first
277
711000
2000
Tenemos también el primer vehículo del mundo
12:08
vehiclevehículo that can be drivenimpulsado by the blindciego.
278
713000
2000
que puede ser dirigido por un invidente.
12:10
We call it the BlindCiego DriverConductor ChallengeReto, very excitingemocionante.
279
715000
2000
Lo llamamos el reto del conductor ciego, muy interesante.
12:12
And manymuchos, manymuchos other roboticsrobótica projectsproyectos I want to talk about.
280
717000
4000
Y hay muchos otros proyectos robóticos de los que querría hablar.
12:16
These are just the awardspremios that we wonwon in 2007 fallotoño
281
721000
2000
Estos son solo los premios que ganamos en otoño de 2007
12:18
from roboticsrobótica competitionscompeticiones and those kindsclases of things.
282
723000
3000
en competiciones robóticas y cosas así.
12:21
So, really, we have fivecinco secretsmisterios.
283
726000
2000
Tenemos cinco secretos.
12:23
First is: Where do we get inspirationinspiración?
284
728000
2000
El primero: ¿de dónde obtenemos esta inspiración,
12:25
Where do we get this sparkchispa of imaginationimaginación?
285
730000
2000
esta chispa de imaginación?
12:27
This is a truecierto storyhistoria, my personalpersonal storyhistoria.
286
732000
3000
Esta es una historia real, mi historia personal.
12:30
At night when I go to bedcama, 3 - 4 a.m. in the morningMañana,
287
735000
2000
Cuando me voy a la cama, a las 3 ó 4 de la mañana,
12:32
I liementira down, closecerca my eyesojos, and I see these lineslíneas and circlescírculos
288
737000
3000
me acuesto, cierro los ojos y empiezo a ver líneas y círculos
12:35
and differentdiferente shapesformas floatingflotante around.
289
740000
2000
y diferentes formas flotando
12:37
And they assemblearmar, and they formformar these kindsclases of mechanismsmecanismos.
290
742000
3000
que se ensamblan y forman mecanismos
12:40
And then I think, "AhAh this is coolguay."
291
745000
2000
y entonces pienso "Ah, este es bueno".
12:42
So, right nextsiguiente to my bedcama I keep a notebookcuaderno,
292
747000
2000
Junto a mi cama tengo un cuaderno,
12:44
a journaldiario, with a specialespecial penbolígrafo that has a lightligero on it, LED lightligero,
293
749000
3000
un diario con un bolígrafo que tiene una luz LED
12:47
because I don't want to turngiro on the lightligero and wakedespertar up my wifeesposa.
294
752000
2000
porque no quiero encender la luz y despertar a mi esposa.
12:49
So, I see this, scribblegarabato everything down, drawdibujar things,
295
754000
2000
Veo estos dibujos, lo garabateo todo, dibujo cosas,
12:51
and I go to bedcama.
296
756000
2000
y me vuelvo a la cama.
12:53
EveryCada day in the morningMañana,
297
758000
2000
Cada día por la mañana
12:55
the first thing I do before my first cupvaso of coffeecafé,
298
760000
2000
lo primero que hago antes del café
12:57
before I brushcepillo my teethdientes, I openabierto my notebookcuaderno.
299
762000
2000
antes de lavarme los dientes, abro mi cuaderno.
12:59
ManyMuchos timesveces it's emptyvacío,
300
764000
2000
Muchas veces está vacío.
13:01
sometimesa veces I have something there -- if something'salgunas cosas there, sometimesa veces it's junkbasura --
301
766000
2000
A veces hay algo, a veces es un sinsentido
13:03
but mostmás of the time I can't even readleer my handwritingescritura.
302
768000
3000
y la mayor parte del tiempo ni yo entiendo mi propia letra
13:06
And so, 4 am in the morningMañana, what do you expectesperar, right?
303
771000
3000
¿Qué se puede esperar a las cuatro de la mañana?
13:09
So, I need to decipherdescifrar what I wroteescribió.
304
774000
2000
Así que necesito descifrar lo que escribí.
13:11
But sometimesa veces I see this ingeniousingenioso ideaidea in there,
305
776000
3000
Pero a veces encuentro una idea ingeniosa
13:14
and I have this eurekaeureka momentmomento.
306
779000
2000
y tengo un momento eureka.
13:16
I directlydirectamente runcorrer to my home officeoficina, sitsentar at my computercomputadora,
307
781000
2000
Corro a mi despacho, me siento ante el ordenador
13:18
I typetipo in the ideasideas, I sketchbosquejo things out
308
783000
2000
anoto las ideas y hago bocetos
13:20
and I keep a databasebase de datos of ideasideas.
309
785000
3000
y lo guardo todo en una base de datos de ideas.
13:23
So, when we have these callsllamadas for proposalspropuestas,
310
788000
2000
Cuando recibimos una petición de propuestas
13:25
I try to find a matchpartido betweenEntre my
311
790000
2000
busco si hay algo que coincida
13:27
potentialpotencial ideasideas
312
792000
2000
entre mis ideas potenciales
13:29
and the problemproblema. If there is a matchpartido we writeescribir a researchinvestigación proposalpropuesta,
313
794000
2000
y el problema. Si algo coincide, escribimos una propuesta de investigación,
13:31
get the researchinvestigación fundingfondos in, and that's how we startcomienzo our researchinvestigación programsprogramas.
314
796000
4000
conseguimos financiación, y así empezamos nuestros proyectos de investigación.
13:35
But just a sparkchispa of imaginationimaginación is not good enoughsuficiente.
315
800000
3000
Pero solo la chispa de imaginación no basta.
13:38
How do we developdesarrollar these kindsclases of ideasideas?
316
803000
2000
¿Cómo desarrollamos estas ideas?
13:40
At our lablaboratorio RoMeLaRoMeLa, the RoboticsRobótica and MechanismsMecanismos LaboratoryLaboratorio,
317
805000
3000
En RoMeLa, el Laboratorio de Mecanismos Robóticos,
13:43
we have these fantasticfantástico brainstormingreunión creativa sessionssesiones.
318
808000
3000
celebramos magníficas sesiones de tormentas de ideas.
13:46
So, we gatherreunir around, we discussdiscutir about problemsproblemas
319
811000
2000
Nos reunimos, debatimos sobre problemas técnicos
13:48
and socialsocial problemsproblemas and talk about it.
320
813000
2000
y sociales, y hablamos sobre todo eso.
13:50
But before we startcomienzo we setconjunto this goldendorado ruleregla.
321
815000
3000
Pero antes de empezar ponemos una regla de oro.
13:53
The ruleregla is:
322
818000
2000
La regla es:
13:55
NobodyNadie criticizescritica anybody'scualquiera ideasideas.
323
820000
3000
nadie critica las ideas de otro,
13:58
NobodyNadie criticizescritica any opinionopinión.
324
823000
2000
nadie critica ninguna opinión.
14:00
This is importantimportante, because manymuchos timesveces studentsestudiantes, they fearmiedo
325
825000
2000
Esto es crucial, porque a menudo los alumnos tienen miedo
14:02
or they feel uncomfortableincómodo how othersotros mightpodría think
326
827000
3000
o incomodidad por lo que otros puedan pensar de ellos
14:05
about theirsu opinionsopiniones and thoughtspensamientos.
327
830000
2000
por sus opiniones e ideas.
14:07
So, onceuna vez you do this, it is amazingasombroso
328
832000
2000
Al hacerlo así, resulta sorprendente
14:09
how the studentsestudiantes openabierto up.
329
834000
2000
cómo los alumnos abren su mente.
14:11
They have these wackychiflado, coolguay, crazyloca, brilliantbrillante ideasideas, and
330
836000
3000
Tienen ideas geniales, locas, brillantes.
14:14
the wholetodo roomhabitación is just electrifiedelectrificado with creativecreativo energyenergía.
331
839000
3000
Toda la sala se electriza de energía creativa.
14:17
And this is how we developdesarrollar our ideasideas.
332
842000
3000
Y así es como desarrollamos nuestras ideas.
14:20
Well, we're runningcorriendo out of time. One more thing I want to talk about is,
333
845000
3000
Nos queda poco tiempo. Una cosa más que quiero decir es
14:23
you know, just a sparkchispa of ideaidea and developmentdesarrollo is not good enoughsuficiente.
334
848000
4000
que solo la chispa de la idea y su elaboración no bastan.
14:27
There was a great TEDTED momentmomento,
335
852000
2000
Hubo un momento genial en TED
14:29
I think it was Sirseñor KenConocido RobinsonRobinson, was it?
336
854000
3000
creo que era Sir Ken Robinson, ¿no?
14:32
He gavedio a talk about how educationeducación
337
857000
2000
Dio una charla sobre cómo la educación
14:34
and schoolcolegio killsmata creativitycreatividad.
338
859000
2000
y la escuela matan la creatividad.
14:36
Well, actuallyactualmente, there are two sideslados to the storyhistoria.
339
861000
3000
En realidad esa historia tiene dos caras.
14:39
So, there is only so much one can do
340
864000
3000
Hay un límite en lo que se puede hacer
14:42
with just ingeniousingenioso ideasideas
341
867000
2000
solo a base de ideas ingeniosas,
14:44
and creativitycreatividad and good engineeringIngenieria intuitionintuición.
342
869000
3000
creatividad y buena intuición de ingeniero.
14:47
If you want to go beyondmás allá a tinkeringretoque,
343
872000
2000
Si queremos hacer algo más que cacharrear,
14:49
if you want to go beyondmás allá a hobbyHobby of roboticsrobótica
344
874000
2000
si queremos ir más allá de una mera afición a la robótica
14:51
and really tackleentrada the grandgrandioso challengesdesafíos of roboticsrobótica
345
876000
3000
y abordar los grandes retos de la robótica
14:54
throughmediante rigorousriguroso researchinvestigación
346
879000
2000
mediante investigación rigurosa,
14:56
we need more than that. This is where schoolcolegio comesproviene in.
347
881000
3000
necesitamos más que eso. Aquí es donde entra la escuela.
14:59
BatmanOrdenanza, fightinglucha againsten contra badmalo guys,
348
884000
3000
Batman, cuando pelea contra los malos,
15:02
he has his utilityutilidad beltcinturón, he has his grapplingaferramiento hookgancho,
349
887000
2000
tiene su cinturón de armas, tiene un gancho arrojadizo,
15:04
he has all differentdiferente kindsclases of gadgetsgadgets.
350
889000
2000
tiene toda clase de artilugios.
15:06
For us roboticistsroboticists, engineersingenieros and scientistscientíficos,
351
891000
2000
Para nosotros los robóticos, ingenieros y científicos
15:08
these toolsherramientas, these are the coursescursos and classesclases you take in classclase.
352
893000
5000
estas herramientas son las asignaturas que se estudian en clase.
15:13
MathMates, differentialdiferencial equationsecuaciones.
353
898000
2000
Matemáticas, ecuaciones diferenciales,
15:15
I have linearlineal algebraálgebra, scienceciencia, physicsfísica,
354
900000
2000
álgebra lineal, ciencias, física,
15:17
even nowadayshoy en día, chemistryquímica and biologybiología, as you've seenvisto.
355
902000
3000
incluso, hoy en día, química y biología, como ya han visto.
15:20
These are all the toolsherramientas that we need.
356
905000
2000
Estas son las herramientas que necesitamos.
15:22
So, the more toolsherramientas you have, for BatmanOrdenanza,
357
907000
2000
Y cuantas más herramientas tengamos, como Batman,
15:24
more effectiveeficaz at fightinglucha the badmalo guys,
358
909000
2000
más efectivos seremos peleando contra los malos.
15:26
for us, more toolsherramientas to attackataque these kindsclases of biggrande problemsproblemas.
359
911000
4000
Tendremos más herramientas para atacar a los problemas grandes.
15:30
So, educationeducación is very importantimportante.
360
915000
3000
Por eso la educación es muy importante.
15:33
Alsotambién, it's not about that,
361
918000
2000
Pero no se trata solamente de eso.
15:35
only about that. You alsoademás have to work really, really harddifícil.
362
920000
2000
También hay que trabajar muy, muy duro.
15:37
So, I always tell my studentsestudiantes,
363
922000
2000
Siempre digo a mis estudiantes:
15:39
"Work smartinteligente, then work harddifícil."
364
924000
2000
primero trabaja con astucia y luego esfuérzate.
15:41
This pictureimagen in the back this is 3 a.m. in the morningMañana.
365
926000
3000
Esta foto se tomó a las tres de la madrugada.
15:44
I guaranteegarantía if you come to your lablaboratorio at 3 - 4 am
366
929000
2000
Les aseguro que si vienen a las tres o cuatro de la mañana
15:46
we have studentsestudiantes workingtrabajando there,
367
931000
2000
tenemos alumnos trabajando allí,
15:48
not because I tell them to, but because we are havingteniendo too much fundivertido.
368
933000
3000
y no porque yo se lo mande, sino porque nos estamos divirtiendo.
15:51
WhichCual leadsconduce to the last topictema:
369
936000
2000
Lo que me lleva al último asunto:
15:53
Do not forgetolvidar to have fundivertido.
370
938000
2000
no olviden divertirse.
15:55
That's really the secretsecreto of our successéxito, we're havingteniendo too much fundivertido.
371
940000
3000
Ese es el secreto de nuestro éxito. Nos divertimos muchísimo.
15:58
I trulyverdaderamente believe that highestmás alto productivityproductividad comesproviene when you're havingteniendo fundivertido,
372
943000
3000
Estoy convencido de que la máxima productividad llega cuando uno se divierte.
16:01
and that's what we're doing.
373
946000
2000
Y eso es lo que estamos haciendo.
16:03
There you go. Thank you so much.
374
948000
2000
Eso es todo. Muchas gracias.
16:05
(ApplauseAplausos)
375
950000
5000
(Aplausos)
Translated by Manuel Matias
Reviewed by Sebastian Betti

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dennis Hong - Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering.

Why you should listen

As director of a groundbreaking robotics lab, Dennis Hong guides his team of students through projects on robot locomotion and mechanism design, creating award-winning humanoid robots like DARwIn (Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence). His team is known as RoMeLa (Robotics & Mechanisms Laboratory) and operates at Virginia Tech.

Hong has also pioneered various innovations in soft-body robots, using a “whole-skin locomotion” as inspired by amoebae. Marrying robotics with biochemistry, he has been able to generate new types of motion with these ingenious forms. For his contributions to the field, Hong was selected as a NASA Summer Faculty Fellow in 2005, given the CAREER award by the National Science Foundation in 2007 and in 2009, named as one of Popular Science's Brilliant 10. He is also a gourmet chef and a magician, performing shows for charity and lecturing on the science of magic.

More profile about the speaker
Dennis Hong | Speaker | TED.com