TED2011
Carlo Ratti: Architecture that senses and responds
Carlo Ratti: Architektura, która wyczuwa i odpowiada
Filmed:
Readability: 3.9
746,791 views
Carlo Ratti, pracujący w MIT [Instytut Technologiczny w Massachusetts] razem ze swoją drużyną z SENSEable City Lab, robi niesamowite rzeczy przez wyczuwanie danych, których źródłem jesteśmy my sami. Korzysta z niewykorzystywanych zestawów danych -- z połączeń telefonicznych, jakie wykonujemy, ze śmieci, które wyrzucamy -- po to, aby stworzyć zaskakujące wizualizacje miejskiego życia. On i jego drużyna tworzą olśniewające interaktywne środowiska, począwszy od poruszającej się wody, a kończąc na latającym świetle, napędzanym przez proste gesty uchwycone przez czujniki.
Carlo Ratti - Architect and engineer
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio
Carlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Good afternoon, everybody.
0
0
2000
Dobry wieczór wam wszystkim.
00:17
I've got something to show you.
1
2000
3000
Mam coś, co chcę wam pokazać.
00:37
(Laughter)
2
22000
2000
(Śmiech)
00:39
Think about this as a pixel, a flying pixel.
3
24000
3000
Patrzcie na to, jak na piksel - latający piksel.
00:42
This is what we call, in our lab, sensible design.
4
27000
3000
To jest to, co nazywamy w naszym laboratorium "czułym designem".
00:45
Let me tell you a bit about it.
5
30000
2000
Pozwólcie, że wam nieco o tym opowiem.
00:47
Now if you take this picture -- I'm Italian originally,
6
32000
3000
Weźmy na przykład to zdjęcie -- tak w ogóle, jestem z Włoch --
00:50
and every boy in Italy grows up
7
35000
2000
i każdy chłopiec we Włoszech dorasta
00:52
with this picture on the wall of his bedroom --
8
37000
2000
z tym zdjęciem na ścianie własnej sypialni.
00:54
but the reason I'm showing you this
9
39000
2000
Jednak powodem, dla którego wam to pokazuję
00:56
is that something very interesting
10
41000
2000
jest to, że coś ciekawego
00:58
happened in Formula 1 racing
11
43000
2000
stało się z wyścigami Formuły 1
01:00
over the past couple of decades.
12
45000
2000
w przeciągu ostatnich dziesięcioleci.
01:02
Now some time ago,
13
47000
2000
Tak więc, jakiś czas temu,
01:04
if you wanted to win a Formula 1 race,
14
49000
2000
jeśli chciałeś wygrać wyścig Formuły 1,
01:06
you take a budget, and you bet your budget
15
51000
2000
ustalałeś budżet i stawiałeś ten budżet
01:08
on a good driver and a good car.
16
53000
3000
na dobrego kierowcę i dobry samochód.
01:11
And if the car and the driver were good enough, then you'd win the race.
17
56000
3000
A jeśli samochód i kierowca był wystarczająco dobry, wygrywałeś wyścig.
01:14
Now today, if you want to win the race,
18
59000
2000
Jeśli natomiast chciałbyś wygrać wyścig obecnie,
01:16
actually you need also something like this --
19
61000
3000
to tak naprawdę potrzebujesz jeszcze czegoś takiego --
01:19
something that monitors the car in real time,
20
64000
3000
czegoś, co monitoruje samochód w czasie rzeczywistym,
01:22
has a few thousand sensors
21
67000
2000
czegoś, co ma kilka tysięcy czujników,
01:24
collecting information from the car,
22
69000
2000
gromadzących dane z samochodu,
01:26
transmitting this information into the system,
23
71000
3000
przesyłających te dane do systemu,
01:29
and then processing it
24
74000
2000
przetwarzających je,
01:31
and using it in order to go back to the car with decisions
25
76000
3000
wykorzystujących to do przesłania decyzji z powrotem do samochodu
01:34
and changing things in real time
26
79000
2000
i zmieniających wszystko w czasie rzeczywistym,
01:36
as information is collected.
27
81000
2000
wtedy, gdy gromadzone są dane.
01:38
This is what, in engineering terms,
28
83000
2000
To jest to, co - posługując się żargonem inżynierów -
01:40
you would call a real time control system.
29
85000
3000
nazwałbyś systemem kontroli w czasie rzeczywistym.
01:43
And basically, it's a system made of two components --
30
88000
3000
W zasadzie jest to system składający się z dwóch części składowych --
01:46
a sensing and an actuating component.
31
91000
2000
z części wyczuwającej i uruchamiającej.
01:48
What is interesting today
32
93000
2000
Obecnie zachodzi całkiem interesujące zjawisko -
01:50
is that real time control systems
33
95000
2000
chodzi o to, że systemy kontroli w czasie rzeczywistym
01:52
are starting to enter into our lives.
34
97000
3000
zaczynają wkraczać w nasze codzienne życie.
01:55
Our cities, over the past few years,
35
100000
3000
W przeciągu ostatnich kilku lat nasze miasta
01:58
just have been blanketed
36
103000
2000
zostały pokryte
02:00
with networks, electronics.
37
105000
2000
różnymi sieciami, elektroniką.
02:02
They're becoming like computers in open air.
38
107000
2000
Stają się komputerami pod gołym niebem.
02:04
And, as computers in open air,
39
109000
2000
I, jako komputery pod gołym niebem,
02:06
they're starting to respond in a different way
40
111000
2000
zaczynają odpowiadać w inny sposób,
02:08
to be able to be sensed and to be actuated.
41
113000
3000
tak, by można było je wyczuwać i uruchamiać.
02:11
If we fix cities, actually it's a big deal.
42
116000
2000
Jeśli naprawimy miasta - będzie to wielkie wydarzenie.
02:13
Just as an aside, I wanted to mention,
43
118000
2000
A tak na marginesie, chciałem wspomnieć, że
02:15
cities are only two percent of the Earth's crust,
44
120000
4000
miasta stanowią tylko dwa procent powierzchni Ziemi,
02:19
but they are 50 percent of the world's population.
45
124000
3000
ale skupiają 50 procent ogółu ludności na świecie.
02:22
They are 75 percent of the energy consumption --
46
127000
3000
Odpowiadają za 75 procent zużycia energii
02:25
up to 80 percent of CO2 emissions.
47
130000
3000
i aż do 80 procent emisji dwutlenku węgla.
02:28
So if we're able to do something with cities, that's a big deal.
48
133000
3000
Tak więc, jeśli uda nam się zrobić porządek z miastami, będzie to wielkie wydarzenie.
02:31
Beyond cities,
49
136000
2000
Nie chodzi tylko o miasta, bo
02:33
all of this sensing and actuating
50
138000
3000
całe to wyczuwanie i uruchamianie
02:36
is entering our everyday objects.
51
141000
2000
coraz bardziej dotyczy sprzętów codziennego użytku.
02:38
That's from an exhibition that
52
143000
2000
To, co pokażę zaraz pochodzi z wystawy,
02:40
Paola Antonelli is organizing
53
145000
2000
którą organizuje Paola Antonelli
02:42
at MoMA later this year, during the summer.
54
147000
2000
w MoMA, a która zostanie otwarta w lecie.
02:44
It's called "Talk to Me."
55
149000
2000
Nazywa się "Porozmawiaj ze mną".
02:46
Well our objects, our environment
56
151000
2000
Cóż, nasze sprzęty, nasze środowisko
02:48
is starting to talk back to us.
57
153000
2000
zaczyna nam odpowiadać.
02:50
In a certain sense, it's almost as if every atom out there
58
155000
3000
W pewnym sensie to tak, jakby każdy atom w okolicy
02:53
were becoming both a sensor and an actuator.
59
158000
3000
przeistaczał się zarówno w czujnik, jak i urządzenie uruchamiające.
02:56
And that is radically changing the interaction we have as humans
60
161000
3000
A to radykalnie zmienia interakcję pomiędzy nami jako ludźmi,
02:59
with the environment out there.
61
164000
2000
a środowiskiem.
03:01
In a certain sense,
62
166000
2000
W pewnym sensie
03:03
it's almost as if the old dream of Michelangelo ...
63
168000
3000
przypomina to sytuację ze snu Michała Anioła...
03:06
you know, when Michelangelo sculpted the Moses,
64
171000
2000
w którym Michał Anioł wyrzeźbił posąg Mojżesza,
03:08
at the end it said that he took the hammer, threw it at the Moses --
65
173000
3000
na którego końcu Michał Anioł wziął młot, rzucił nim w posąg Mojżesza --
03:11
actually you can still see a small chip underneath --
66
176000
3000
właściwie to nadal można zobaczyć pod spodem nadkruszony fragment --
03:14
and said, shouted,
67
179000
2000
i powiedział, wręcz wrzasnął:
03:16
"Perché non parli? Why don't you talk?"
68
181000
2000
"Perché non parli? Dlaczego milczysz?"
03:18
Well today, for the first time,
69
183000
2000
Cóż, obecnie - po raz pierwszy -
03:20
our environment is starting to talk back to us.
70
185000
3000
nasze środowisko zaczyna nam odpowiadać.
03:23
And I'll show just a few examples --
71
188000
2000
I pokażę wam jedynie kilka przykładów --
03:25
again, with this idea of sensing our environment and actuating it.
72
190000
3000
związanych z wyczuwaniem i uruchamianiem środowiska.
03:28
Let's starting with sensing.
73
193000
3000
Zacznijmy może od wyczuwania.
03:31
Well, the first project I wanted to share with you
74
196000
2000
Cóż, pierwszym projektem, jaki chciałbym wam pokazać
03:33
is actually one of the first projects by our lab.
75
198000
3000
jest właściwie jednym z pierwszych, jakie wykonało nasze laboratorium
03:36
It was four and a half years ago in Italy.
76
201000
3000
To było cztery i pół roku temu we Włoszech.
03:39
And what we did there
77
204000
2000
Zrobiliśmy następującą rzecz...
03:41
was actually use a new type of network at the time
78
206000
2000
Wykorzystaliśmy nowy, jak na tamte czasy, typ sieci,
03:43
that had been deployed all across the world --
79
208000
2000
rozmieszczonej na całym świecie --
03:45
that's a cellphone network --
80
210000
2000
to jest sieć telefonii komórkowej --
03:47
and use anonymous and aggregated information from that network,
81
212000
2000
i wykorzystaliśmy anonimowe dane zebrane z tej sieci -
03:49
that's collected anyway by the operator,
82
214000
2000
które i tak gromadzi operator -
03:51
in order to understand
83
216000
2000
po to, aby zrozumieć,
03:53
how the city works.
84
218000
2000
w jaki sposób działa miasto.
03:55
The summer was a lucky summer -- 2006.
85
220000
3000
To było w lecie, w szczęśliwym dla nas roku --2006
03:58
It's when Italy won the soccer World Cup.
86
223000
3000
To było wtedy, gdy Włochy wygrały mistrzostwa świata w piłce nożnej
04:01
Some of you might remember, it was Italy and France playing,
87
226000
3000
Niektórzy z was pewnie pamiętają - Włochy grały wtedy z Francją,
04:04
and then Zidane at the end, the headbutt.
88
229000
2000
kiedy Zidane pod koniec uderzył głową Marco Materazziego.
04:06
And anyway, Italy won at the end.
89
231000
2000
W każdym razie, Włochy pod koniec wygrały.
04:08
(Laughter)
90
233000
2000
(Śmiech)
04:10
Now look at what happened that day
91
235000
2000
A teraz popatrzcie, co się wydarzyło tamtego dnia
04:12
just by monitoring activity
92
237000
2000
po prostu monitorując aktywność,
04:14
happening on the network.
93
239000
2000
jaką rejestruje sieć.
04:16
Here you see the city.
94
241000
2000
Tutaj widać miasto.
04:18
You see the Colosseum in the middle,
95
243000
3000
Można dostrzec pośrodku Koloseum,
04:21
the river Tiber.
96
246000
3000
rzekę Tyber.
04:24
It's morning, before the match.
97
249000
2000
To poranek tuż przed meczem.
04:26
You see the timeline on the top.
98
251000
2000
Możecie zobaczyć porządek chronologiczny u góry.
04:28
Early afternoon,
99
253000
2000
Wczesne popołudnie,
04:30
people here and there,
100
255000
2000
tu i ówdzie widać ludzi,
04:32
making calls and moving.
101
257000
2000
jak dzwonią i przemieszczają się.
04:34
The match begins -- silence.
102
259000
3000
Rozpoczyna się mecz - cisza.
04:37
France scores. Italy scores.
103
262000
3000
Francja strzela gola. Włochy strzelają gola.
04:40
Halftime, people make a quick call and go to the bathroom.
104
265000
4000
Przerwa w połowie meczu, ludzie wykonują szybki telefon i idą do łazienki.
04:44
Second half. End of normal time.
105
269000
2000
Druga połowa. Koniec normalnego czasu gry.
04:46
First overtime, second.
106
271000
2000
Pierwsza dogrywka, druga.
04:48
Zidane, the headbutt in a moment.
107
273000
3000
Zidane, za moment uderzenie głową.
04:51
Italy wins. Yeah.
108
276000
2000
Włochy wygrały. Taaak.
04:53
(Laughter)
109
278000
2000
(Śmiech)
04:55
(Applause)
110
280000
3000
(Brawa)
04:58
Well, that night, everybody went to celebrate in the center.
111
283000
2000
Cóż, tamtej nocy wszyscy poszli świętować do centrum miasta.
05:00
You saw the big peak.
112
285000
2000
Widzieliście moment największego wzrostu aktywności.
05:02
The following day, again everybody went to the center
113
287000
2000
Następnego dnia wszyscy poszli do centrum miasta,
05:04
to meet the winning team
114
289000
3000
aby spotkać się ze zwycięską drużyną
05:07
and the prime minister at the time.
115
292000
2000
i ówczesnym premierem.
05:09
And then everybody moved down.
116
294000
2000
I wszyscy przemieścili się w dół.
05:11
You see the image of the place called Circo Massimo,
117
296000
2000
Widzicie tutaj zdjęcie miejsca o nazwie Circo Massimo,
05:13
where, since Roman times, people go to celebrate,
118
298000
3000
gdzie, od czasów starożytnych Rzymian, ludzie idą świętować --
05:16
to have a big party, and you see the peak at the end of the day.
119
301000
3000
aby urządzić wielką imprezę - widzicie szczyt aktywności pod koniec dnia.
05:19
Well, that's just one example of how we can sense the city today
120
304000
2000
Cóż, to tylko jeden przykład na to, jak obecnie można wyczuć miasto
05:21
in a way that we couldn't have done
121
306000
2000
i to w sposób, jaki był poza zasięgiem możliwości
05:23
just a few years ago.
122
308000
2000
zaledwie kilka lat wcześniej.
05:25
Another quick example about sensing:
123
310000
2000
Jeszcze jeden szybki przykład wyczuwania:
05:27
it's not about people,
124
312000
2000
nie dotyczy on ludzi,
05:29
but about things we use and consume.
125
314000
2000
ale przedmiotów, których używamy i które konsumujemy.
05:31
Well today, we know everything
126
316000
2000
Cóż, obecnie wiemy wszystko
05:33
about where our objects come from.
127
318000
3000
o tym, skąd pochodzą nasze produkty.
05:36
This is a map that shows you
128
321000
2000
To jest mapa, która pokazuje ci,
05:38
all the chips that form a Mac computer, how they came together.
129
323000
3000
jak wszystkie układy scalone, składające się na komputer typu Mac
05:41
But we know very little about where things go.
130
326000
3000
trafiają do tego samego miejsca, ale mało wiemy o tym, dokąd odchodzą.
05:44
So in this project,
131
329000
2000
Tak więc na potrzeby tego projektu
05:46
we actually developed some small tags
132
331000
2000
opracowaliśmy małe nadajniki,
05:48
to track trash as it moves through the system.
133
333000
3000
aby namierzać śmieci, gdy przemieszczają się przez system.
05:51
So we actually started with a number of volunteers
134
336000
3000
Zaczęliśmy więc od garstki ochotników,
05:54
who helped us in Seattle,
135
339000
2000
którzy pomogli nam w Seattle
05:56
just over a year ago,
136
341000
2000
zaledwie rok temu
05:58
to tag what they were throwing away --
137
343000
3000
oznaczyć to, co mieli zamiar wyrzucić --
06:01
different types of things, as you can see here --
138
346000
3000
jak widzicie, chodzi o różnego rodzaju rzeczy --
06:04
things they would throw away anyway.
139
349000
2000
rzeczy, które i tak by wyrzucili.
06:06
Then we put a little chip, little tag,
140
351000
2000
Potem przytwierdzaliśmy mały chip, mały nadajnik
06:08
onto the trash
141
353000
2000
do tych śmieci
06:10
and then started following it.
142
355000
2000
i zaczęliśmy je śledzić.
06:12
Here are the results we just obtained.
143
357000
3000
A oto wyniki, jakie właśnie otrzymaliśmy.
06:15
(Music)
144
360000
3000
(Muzyka)
06:18
From Seattle ...
145
363000
3000
Z Seattle...
06:26
after one week.
146
371000
2000
po tygodniu.
06:53
With this information we realized
147
398000
2000
Dzięki tym danym uświadomiliśmy sobie, że
06:55
there's a lot of inefficiencies in the system.
148
400000
2000
pewne elementy systemu nie pracują wydajnie.
06:57
We can actually do the same thing with much less energy.
149
402000
3000
Możemy właściwie zrobić to samo, ale z mniejszą ilością energii.
07:00
This data was not available before.
150
405000
2000
Te dane nie były wcześniej dostępne.
07:02
But there's a lot of wasted transportation and convoluted things happening.
151
407000
3000
Ale widać mnóstwo zmarnowanych możliwości transportu i panujące zamieszanie.
07:05
But the other thing is that we believe
152
410000
2000
A tak swoją drogą - wierzymy w to,
07:07
that if we see every day
153
412000
2000
że jeśli każdego dnia będziemy mieli świadomość,
07:09
that the cup we're throwing away, it doesn't disappear,
154
414000
2000
że wyrzucony przez nas kubek wcale nie znika
07:11
it's still somewhere on the planet.
155
416000
2000
i wciąż przebywa gdzieś na Ziemi
07:13
And the plastic bottle we're throwing away every day still stays there.
156
418000
3000
i to, że wyrzucane każdego dnia plastikowe butelki, wciąż gdzieś tam są.
07:16
And if we show that to people,
157
421000
2000
A jeśli pokażemy to ludziom,
07:18
then we can also promote some behavioral change.
158
423000
2000
możemy przyczyniać się do zmiany w ich zachowaniu.
07:20
So that was the reason for the project.
159
425000
2000
Jest to więc powód, dla którego powstał ten projekt.
07:22
My colleague at MIT, Assaf Biderman,
160
427000
2000
Mój kolega z MIT, Assaf Biderman,
07:24
he could tell you much more about sensing
161
429000
2000
mógłby wam powiedzieć znacznie więcej o wyczuwaniu
07:26
and many other wonderful things we can do with sensing,
162
431000
2000
i wielu innych wspaniałych rzeczach, jakie można zrobić z wyczuwaniem,
07:28
but I wanted to go to the second part we discussed at the beginning,
163
433000
3000
ale chciałbym przejść do drugiej części, o której mówiłem na początku,
07:31
and that's actuating our environment.
164
436000
2000
czyli do uruchamiania elementów środowiska.
07:33
And the first project
165
438000
2000
I pierwszy projekt
07:35
is something we did a couple of years ago in Zaragoza, Spain.
166
440000
3000
to ten, który wykonaliśmy kilka lat temu w Saragossie w Hiszpanii.
07:38
It started with a question by the mayor of the city,
167
443000
3000
Zaczęło się od pytania zadanego przez burmistrza tego miasta,
07:41
who came to us saying
168
446000
2000
który przyszedł do nas i powiedział,
07:43
that Spain and Southern Europe have a beautiful tradition
169
448000
3000
że Hiszpania i południowa Europa mają piękną tradycję
07:46
of using water in public space, in architecture.
170
451000
3000
wykorzystywania wody w miejscach publicznych, w architekturze.
07:49
And the question was: How could technology, new technology,
171
454000
2000
Pytanie brzmiało: Jak technologia, nowa technologia
07:51
be added to that?
172
456000
2000
mogłaby zostać do tego zaprzęgnięta?
07:53
And one of the ideas that was developed at MIT in a workshop
173
458000
3000
I jednym z pomysłów, jaki został opracowany w MIT podczas warsztatów
07:56
was, imagine this pipe, and you've got valves,
174
461000
3000
było to: wyobraź sobie rurę, gdzie masz też zawory,
07:59
solenoid valves, taps,
175
464000
2000
zawory elektromagnetyczne
08:01
opening and closing.
176
466000
2000
otwierające i zamykające się.
08:03
You create like a water curtain with pixels made of water.
177
468000
3000
Możesz dzięki temu stworzyć kurtynę wodną z wodnych pikseli.
08:06
If those pixels fall,
178
471000
2000
Jeśli te piksele opadną,
08:08
you can write on it,
179
473000
2000
można na nich pisać,
08:10
you can show patterns, images, text.
180
475000
2000
można pokazać wzory, obrazki, tekst.
08:12
And even you can approach it, and it will open up
181
477000
2000
Możesz nawet do tego podejść i utworzy się przejście,
08:14
to let you jump through,
182
479000
2000
abyś mógł przez nie przeskoczyć,
08:16
as you see in this image.
183
481000
2000
tak jak widzicie na tym zdjęciu.
08:18
Well, we presented this to Mayor Belloch.
184
483000
2000
Cóż, zaprezentowaliśmy to burmistrzowi Belloch'owi.
08:20
He liked it very much.
185
485000
2000
Bardzo mu się to spodobało
08:22
And we got a commission to design a building
186
487000
2000
i zostaliśmy wynajęci do zaprojektowania budynku
08:24
at the entrance of the expo.
187
489000
2000
przy wejściu do wielkiej ekspozycji narodowej.
08:26
We called it Digital Water Pavilion.
188
491000
2000
Nazwaliśmy go Pawilonem Cyfrowej Wody.
08:28
The whole building is made of water.
189
493000
3000
Konstrukcja całego budynku opiera się na wodzie.
08:33
There's no doors or windows,
190
498000
2000
Nie ma ani drzwi, ani okien,
08:35
but when you approach it,
191
500000
2000
ale jeśli się do niego zbliżysz,
08:37
it will open up to let you in.
192
502000
2000
otworzy się przejście, abyś mógł wejść.
08:39
(Music)
193
504000
6000
(Muzyka)
08:52
The roof also is covered with water.
194
517000
3000
Dach jest również pokryty wodą.
08:57
And if there's a bit of wind,
195
522000
2000
A jeśli wieje wiatr
08:59
if you want to minimize splashing, you can actually lower the roof.
196
524000
3000
i jeśli chcesz zminimalizować rozbryzgiwanie wody, możesz obniżyć dach.
09:04
Or you could close the building,
197
529000
2000
Możesz też zamknąć budynek,
09:06
and the whole architecture will disappear,
198
531000
2000
a cała architektura zniknie,
09:08
like in this case.
199
533000
2000
jak w tym przypadku.
09:10
You know, these days, you always get images during the winter,
200
535000
2000
Wiecie, obecnie trudno się oprzeć wrażeniu, że podczas zimy,
09:12
when they take the roof down,
201
537000
2000
gdy opuszczają dach,
09:14
of people who have been there and said, "They demolished the building."
202
539000
3000
ludzie, którzy tam byli, mówią: "Wyburzyli ten budynek."
09:17
No, they didn't demolish it, just when it goes down,
203
542000
2000
Nie, nie został wyburzony. Po prostu, gdy opuszczają dach,
09:19
the architecture almost disappears.
204
544000
2000
architektura niemalże całkowicie znika.
09:21
Here's the building working.
205
546000
3000
A tutaj widzimy budynek w godzinach otwarcia.
09:24
You see the person puzzled about what was going on inside.
206
549000
3000
Widzicie tutaj osobę zaskoczoną tym, co się dzieje wewnątrz.
09:27
And here was myself trying not to get wet,
207
552000
2000
A tutaj widać mnie, gdy próbuję uniknąć zmoknięcia
09:29
testing the sensors that open the water.
208
554000
3000
podczas testowania czujników, które wypuszczają wodę.
09:32
Well, I should tell you now what happened one night
209
557000
2000
Cóż, powinienem wam powiedzieć, co stało się pewnej nocy,
09:34
when all of the sensors stopped working.
210
559000
3000
gdy wszystkie czujniki przestały działać.
09:37
But actually that night, it was even more fun.
211
562000
3000
Prawdę powiedziawszy, było wtedy jeszcze zabawniej.
09:40
All the kids from Zaragoza came to the building,
212
565000
2000
Wszystkie dzieci z Saragossy przyszły do tego budynku,
09:42
because the way of engaging with the building became something different.
213
567000
3000
ponieważ sposób interakcji z budynkiem się zmienił.
09:45
Not anymore a building that would open up to let you in,
214
570000
3000
To już nie był budynek, który potulnie otwierał "podwoje", aby cię wpuścić,
09:48
but a building that would still make cuts and holes through the water,
215
573000
3000
ale budynek, który wciąż robił przerwy i dziury w wodzie,
09:51
and you had to jump without getting wet.
216
576000
2000
a ty musiałeś skakać tak, by przy tym nie zmoknąć.
09:53
(Video) (Crowd Noise)
217
578000
13000
(Film) (Odgłosy Tłumów)
10:06
And that was, for us, was very interesting,
218
591000
2000
A to było dla nas bardzo interesujące,
10:08
because, as architects, as engineers, as designers,
219
593000
3000
ponieważ jako architekci, jako inżynierowie, jako projektanci
10:11
we always think about how people will use the things we design.
220
596000
3000
zawsze zastanawiamy się nad tym, jak ludzie będą używać rzeczy, które zaprojektowaliśmy.
10:14
But then reality's always unpredictable.
221
599000
3000
Ale z drugiej strony rzeczywistość jest nieprzewidywalna.
10:17
And that's the beauty of doing things
222
602000
2000
Na tym jednak polega piękno robienia rzeczy,
10:19
that are used and interact with people.
223
604000
2000
których ludzie używają i z którymi wchodzą w interakcję.
10:21
Here is an image then of the building
224
606000
2000
Tutaj mamy zdjęcie tego budynku z tamtego okresu,
10:23
with the physical pixels, the pixels made of water,
225
608000
2000
gdzie widać też fizyczne piksele, wodne piksele
10:25
and then projections on them.
226
610000
3000
i obrazy wyświetlane na nich.
10:28
And this is what led us to think about
227
613000
2000
To jest to, co sprawiło, że zaczęliśmy myśleć o
10:30
the following project I'll show you now.
228
615000
2000
następnym projekcie, który wam teraz pokażę.
10:32
That's, imagine those pixels could actually start flying.
229
617000
3000
To jest... wyobraźcie sobie, że te piksele naprawdę zaczęłyby latać.
10:35
Imagine you could have small helicopters
230
620000
2000
Wyobraźcie sobie, że moglibyście mieć małe helikoptery,
10:37
that move in the air,
231
622000
2000
które poruszają się w powietrzu
10:39
and then each of them with a small pixel in changing lights --
232
624000
3000
i każdy z nich ma mały piksel ze zmieniającymi się światłami -
10:42
almost as a cloud that can move in space.
233
627000
3000
to prawie jak chmura, która potrafi poruszać się w przestrzeni.
10:45
Here is the video.
234
630000
2000
A oto film.
10:47
(Music)
235
632000
6000
(Muzyka)
10:53
So imagine one helicopter,
236
638000
3000
A więc wyobraźcie sobie jeden helikopter,
10:56
like the one we saw before,
237
641000
3000
jak ten, który widzieliście wcześniej,
11:01
moving with others,
238
646000
3000
a który porusza się razem z innymi
11:04
in synchrony.
239
649000
2000
w sposób zsynchronizowany.
11:06
So you can have this cloud.
240
651000
3000
Tak, aby mogła powstać taka chmura.
11:15
You can have a kind of flexible screen or display, like this --
241
660000
4000
Możesz uzyskać swego rodzaju elastyczny ekran lub wyświetlacz, jak ten -
11:19
a regular configuration in two dimensions.
242
664000
3000
zwykłą konfigurację w dwóch wymiarach.
11:29
Or in regular, but in three dimensions,
243
674000
3000
Albo zwykłą, tyle że w trzech wymiarach,
11:32
where the thing that changes is the light,
244
677000
2000
gdzie jedynym, co się zmienia jest światło,
11:34
not the pixels' position.
245
679000
2000
a nie położenie pikseli.
11:46
You can play with a different type.
246
691000
2000
Można się pobawić z innymi typami.
11:48
Imagine your screen could just appear
247
693000
2000
Wyobraźcie sobie, że taki ekran mógłby się pojawić
11:50
in different scales or sizes,
248
695000
3000
w różnej skali lub w różnych rozmiarach,
11:53
different types of resolution.
249
698000
3000
w różnych rozdzielczościach.
12:05
But then the whole thing can be
250
710000
2000
Ale może to być również
12:07
just a 3D cloud of pixels
251
712000
2000
zwyczajna, trójwymiarowa chmura pikseli,
12:09
that you can approach and move through it
252
714000
3000
do której możesz podejść i przez którą możesz przejść
12:12
and see from many, many directions.
253
717000
3000
i którą możesz zobaczyć z wielu stron.
12:15
Here is the real Flyfire
254
720000
2000
To, co widzicie to rzeczywisty sposób kontroli
12:17
control and going down to form the regular grid as before.
255
722000
4000
nad Flyfire [Latającym Ogniem] i to, jak schodzi w dół, by utworzyć kształt litery V.
12:21
When you turn on the light, actually you see this. So the same as we saw before.
256
726000
3000
Gdy włączysz światło, to tak naprawdę zobaczysz to. A więc to samo, co widzieliśmy przedtem.
12:24
And imagine each of them then controlled by people.
257
729000
2000
Wyobraźcie sobie też, że każdym z nich sterują różni ludzie.
12:26
You can have each pixel
258
731000
2000
Możesz sprawić, aby każdy piksel
12:28
having an input that comes from people,
259
733000
2000
otrzymywał informacje zwrotne od ludzi,
12:30
from people's movement, or so and so.
260
735000
2000
oparte na sposobie, w jaki się poruszają, ale nie tylko.
12:32
I want to show you something here for the first time.
261
737000
3000
To, co chcę wam pokazać, zobaczycie jako pierwsi.
12:35
We've been working with Roberto Bolle,
262
740000
2000
Pracowaliśmy z Roberto Bolle'm -
12:37
one of today's top ballet dancers --
263
742000
2000
jednym z czołowych tancerzy baletowych -
12:39
the étoile at Metropolitan in New York
264
744000
2000
gwiazdą Metropolitan Opera w Nowym Jorku
12:41
and La Scala in Milan --
265
746000
2000
i La Scala w Milanie -
12:43
and actually captured his movement in 3D
266
748000
2000
i naprawdę uchwyciliśmy jego ruchy w trójwymiarze,
12:45
in order to use it as an input for Flyfire.
267
750000
3000
aby wykorzystać te dane na potrzeby Flyfire.
12:48
And here you can see Roberto dancing.
268
753000
3000
Tutaj widzicie, jak Roberto tańczy.
12:53
You see on the left the pixels,
269
758000
2000
Możecie zobaczyć piksele po lewej,
12:55
the different resolutions being captured.
270
760000
2000
to, że jest to nagrywane w różnych rozdzielczościach.
12:57
It's both 3D scanning in real time
271
762000
2000
To jest zarówno skanowanie w trójwymiarze
12:59
and motion capture.
272
764000
3000
w czasie rzeczywistym, jak i motion capture [analiza ruchów pod dalszą animację].
13:03
So you can reconstruct a whole movement.
273
768000
3000
Tak, aby możliwe było odtworzenie całego ruchu.
13:10
You can go all the way through.
274
775000
3000
Można oglądać to od początku do końca.
13:16
But then, once we have the pixels, then you can play with them
275
781000
2000
Można też, kiedy już będziemy mieli piksele, bawić się z nimi
13:18
and play with color and movement
276
783000
3000
i bawić się z kolorem i ruchem,
13:21
and gravity and rotation.
277
786000
3000
z siłą przyciągania i kierunkiem obrotu.
13:24
So we want to use this as one of the possible inputs
278
789000
2000
Tak więc chcemy to wykorzystać, jako jedno z możliwych
13:26
for Flyfire.
279
791000
2000
zastosowań dla Flyfire.
13:47
I wanted to show you the last project we are working on.
280
812000
2000
Chcę wam pokazać najnowszy projekt, nad którym pracujemy.
13:49
It's something we're working on for the London Olympics.
281
814000
2000
To coś, nad czym pracujemy na potrzeby Olimpiady w Londynie.
13:51
It's called The Cloud.
282
816000
2000
Nazywamy to Chmurą.
13:53
And the idea here is, imagine, again,
283
818000
2000
Pomysł był taki, wyobraźcie sobie, by
13:55
we can involve people
284
820000
2000
zaangażować ludzi
13:57
in doing something and changing our environment --
285
822000
3000
do zrobienia czegoś i do zmiany środowiska --
14:00
almost to impart what we call cloud raising --
286
825000
2000
tak, aby zainicjować to, co nazywamy wznoszeniem chmury --
14:02
like barn raising, but with a cloud.
287
827000
2000
to jak wspólna budowa stodoły u Amiszów, tylko za pomocą chmury.
14:04
Imagine you can have everybody make a small donation for one pixel.
288
829000
4000
Wyobraź sobie, że możesz sprawić, aby każdy dołożył jeden piksel.
14:08
And I think what is remarkable
289
833000
2000
To, co wydaje mi się niesamowite,
14:10
that has happened over the past couple of years
290
835000
2000
a co wydarzyło się na przestrzeni kilku ostatnich lat
14:12
is that, over the past couple of decades,
291
837000
2000
jest to, że w przeciągu ostatnich dziesięcioleci
14:14
we went from the physical world to the digital one.
292
839000
3000
przeszliśmy od świata fizycznego do cyfrowego.
14:17
This has been digitizing everything, knowledge,
293
842000
2000
Polegało to na dygitalizowaniu wszystkiego, np. wiedzy
14:19
and making that accessible through the Internet.
294
844000
2000
i udostępnianiu tego za pośrednictwem Internetu.
14:21
Now today, for the first time --
295
846000
2000
Obecnie, po raz pierwszy -
14:23
and the Obama campaign showed us this --
296
848000
2000
co pokazała nam kampania wyborcza Obamy -
14:25
we can go from the digital world,
297
850000
2000
możemy zacząć od świata cyfrowego,
14:27
from the self-organizing power of networks,
298
852000
2000
potężnych, samoorganizujących się sieci
14:29
to the physical one.
299
854000
2000
i przenieść to na świat fizyczny.
14:31
This can be, in our case,
300
856000
2000
W naszym przypadku może tak być.
14:33
we want to use it for designing and doing a symbol.
301
858000
2000
Chcemy to wykorzystać do projektowania i tworzenia symboli,
14:35
That means something built in a city.
302
860000
2000
czyli czegoś zbudowanego w mieście.
14:37
But tomorrow it can be,
303
862000
2000
Ale w przyszłości może to być coś,
14:39
in order to tackle today's pressing challenges --
304
864000
3000
co pozwoli poradzić sobie z czekającymi nas wyzwaniami -
14:42
think about climate change or CO2 emissions --
305
867000
2000
pomyślcie o zmianie klimatu lub emisji dwutlenku węgla -
14:44
how we can go from the digital world to the physical one.
306
869000
3000
o tym, jak możemy przenieść coś ze świata cyfrowego do fizycznego.
14:47
So the idea that we can actually involve people
307
872000
2000
W zamyśle chodzi o to, by naprawdę zaangażować ludzi
14:49
in doing this thing together, collectively.
308
874000
2000
we wspólne, zbiorowe robienie czegoś takiego.
14:51
The cloud is a cloud, again, made of pixels,
309
876000
3000
Chmura jest chmurą, powtarzam, zrobioną z pikseli,
14:54
in the same way as the real cloud
310
879000
2000
zbudowaną w taki sam sposób, w jaki prawdziwa chmura
14:56
is a cloud made of particles.
311
881000
2000
jest zbudowana z cząsteczek.
14:58
And those particles are water,
312
883000
2000
A te cząsteczki to woda,
15:00
where our cloud is a cloud of pixels.
313
885000
2000
podczas gdy nasza chmura składa się z pikseli.
15:02
It's a physical structure in London, but covered with pixels.
314
887000
3000
To jest fizyczna struktura w Londynie, ale pokryta pikselami.
15:05
You can move inside, have different types of experiences.
315
890000
2000
Możesz wejść do środka, mieć szereg różnych doświadczeń.
15:07
You can actually see from underneath,
316
892000
2000
Można na to patrzeć z dołu,
15:09
sharing the main moments
317
894000
2000
dzieląc z innymi radość z głównych momentów,
15:11
for the Olympics in 2012 and beyond,
318
896000
3000
jakie przyniesie Olimpiada w 2012 i późniejsze wydarzenia
15:14
and really using it as a way to connect with the community.
319
899000
4000
i użyć tego do nawiązania więzi ze społecznością.
15:18
So both the physical cloud in the sky
320
903000
4000
Tak więc jest zarówno fizyczna chmura na niebie,
15:22
and something you can go to the top [of],
321
907000
3000
jak i coś, na czego szczyt możesz wejść,
15:25
like London's new mountaintop.
322
910000
2000
zupełnie jakby był to nowy szczyt górski w Londynie.
15:27
You can enter inside it.
323
912000
2000
Możesz wejść do środka.
15:29
And a kind of new digital beacon for the night --
324
914000
3000
Jest to rodzaj nowej, cyfrowej latarni na potrzeby nocnego życia -
15:32
but most importantly,
325
917000
2000
ale najważniejsze jest to, że
15:34
a new type of experience for anybody who will go to the top.
326
919000
3000
każdy, kto wyjdzie na górę doświadczy czegoś nowego.
15:37
Thank you.
327
922000
2000
(Dziękuję)
15:39
(Applause)
328
924000
2000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Carlo Ratti - Architect and engineerCarlo Ratti directs the MIT SENSEable City Lab, which explores the "real-time city" by studying the way sensors and electronics relate to the built environment.
Why you should listen
Carlo Ratti is a civil engineer and architect who teaches at the Massachusetts Institute of Technology, where he directs the SENSEable City Laboratory. This lab studies the built environment of cities -- from street grids to plumbing and garbage systems -- using new kinds of sensors and hand-held electronics that have transformed the way we can describe and understand cities.
Other projects flip this equation -- using data gathered from sensors to actually create dazzling new environments. The Digital Water Pavilion, for instance, reacts to visitors by parting a stream of water to let them visit. And a project for the 2012 Olympics in London turns a pavilion building into a cloud of blinking interactive art. He's opening a research center in Singapore as part of an MIT-led initiative on the Future of Urban Mobility.
For more information on the projects in this talk, visit SENSEable @ TED >>
Carlo Ratti | Speaker | TED.com