ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.

Why you should listen

Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures. 

A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale. 

Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.

More profile about the speaker
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com
TED2011

Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?

Skylar Tibbits: Czy możemy stworzyć rzeczy, która same się budują?

Filmed:
1,072,366 views

Badacz z MIT Skylar Tibbits pracuje nad samodzielnym montażem - ideą, że zamiast budowania czegoś (krzesła, drapacza chmur) możemy stworzyć materiały, które same siebie budują, tak jak zamyka się nić DNA. To wielki pomysł we wczesnych etapach rozwoju. Tibbits pokazuje nam trzy projekty na etapie badań laboratoryjnych, które sugerują jak samodzielny montaż może wyglądać w przyszłości.
- Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio

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

00:15
TodayDzisiaj I'd like to showpokazać you
0
0
2000
Dziś chciałbym wam pokazać
00:17
the futureprzyszłość of the way we make things.
1
2000
2000
przyszłość wytwarzania rzeczy.
00:19
I believe that soonwkrótce our buildingsBudynki and machinesmaszyny
2
4000
2000
Wierzę, że wkrótce budowle i maszyny
00:21
will be self-assemblingsamoskładanie,
3
6000
2000
będą się same montować,
00:23
replicatingreplikowanie and repairingnaprawy themselvessami.
4
8000
2000
replikując się i naprawiając.
00:25
So I'm going to showpokazać you
5
10000
2000
Więc pokażę wam
00:27
what I believe is the currentobecny statestan of manufacturingprodukcja,
6
12000
2000
jaki jest obecny stan produkcji,
00:29
and then compareporównać that to some naturalnaturalny systemssystemy.
7
14000
3000
a potem porównam go do układów naturalnych.
00:32
So in the currentobecny statestan of manufacturingprodukcja, we have skyscrapersdrapacze chmur --
8
17000
3000
Mamy teraz drapacze chmur,
00:35
two and a halfpół yearslat [of assemblymontaż time],
9
20000
2000
dwa i pół roku,
00:37
500,000 to a millionmilion partsCzęści,
10
22000
2000
500 000 do miliona części,
00:39
fairlydość complexzłożony,
11
24000
2000
całkiem skomplikowane,
00:41
newNowy, excitingekscytujący technologiestechnologie in steelstal, concretebeton, glassszkło.
12
26000
3000
nowe i ekscytujące technologie w stali, betonie, szkle.
00:44
We have excitingekscytujący machinesmaszyny
13
29000
2000
Mamy ekscytujące maszyny,
00:46
that can take us into spaceprzestrzeń --
14
31000
2000
które mogą nas zabrać w przestrzeń kosmiczną -
00:48
fivepięć yearslat [of assemblymontaż time], 2.5 millionmilion partsCzęści.
15
33000
3000
pięć lat, 2,5 miliona części.
00:51
But on the other sidebok, if you look at the naturalnaturalny systemssystemy,
16
36000
3000
A jeśli spojrzymy na układy naturalne,
00:54
we have proteinsbiałka
17
39000
2000
mamy dwa miliony rodzajów białek.
00:56
that have two millionmilion typestypy,
18
41000
2000
mamy dwa miliony rodzajów białek.
00:58
can foldzagięcie in 10,000 nanosecondsnanosekundach,
19
43000
2000
Mogą się zwijać w 10 000 nanosekund,
01:00
or DNADNA with threetrzy billionmiliard basebaza pairspary
20
45000
2000
lub DNA z trzema miliardami par zasad,
01:02
we can replicatereplika in roughlyw przybliżeniu an hourgodzina.
21
47000
3000
które możemy zreplikować w około godziny.
01:05
So there's all of this complexityzłożoność
22
50000
2000
Cała ta złożoność istnieje
01:07
in our naturalnaturalny systemssystemy,
23
52000
2000
w naszych układach naturalnych,
01:09
but they're extremelyniezwykle efficientwydajny,
24
54000
2000
ale są one niezwykle wydajne,
01:11
fardaleko more efficientwydajny than anything we can buildbudować,
25
56000
2000
znacznie wydajniejsze i bardziej złożone niż nasze budowle.
01:13
fardaleko more complexzłożony than anything we can buildbudować.
26
58000
2000
znacznie wydajniejsze i bardziej złożone niż nasze budowle.
01:15
They're fardaleko more efficientwydajny in termswarunki of energyenergia.
27
60000
2000
Są znacznie wydajniejsze energetycznie.
01:17
They hardlyledwie ever make mistakesbłędy.
28
62000
3000
Rzadko kiedy popełniają błędy.
01:20
And they can repairnaprawa themselvessami for longevitydługowieczność.
29
65000
2000
Są długowieczne bo same się naprawiają.
01:22
So there's something superWspaniały interestingciekawy about naturalnaturalny systemssystemy.
30
67000
3000
Układy naturalne są bardzo interesujące.
01:25
And if we can translateTłumaczyć that
31
70000
2000
Jeśli można to przełożyć
01:27
into our builtwybudowany environmentśrodowisko,
32
72000
2000
na budowane przez nas środowisko,
01:29
then there's some excitingekscytujący potentialpotencjał for the way that we buildbudować things.
33
74000
2000
to pojawia się ekscytujący potencjał.
01:31
And I think the keyklawisz to that is self-assemblysamoorganizacja.
34
76000
3000
Kluczowy jest samodzielny montaż.
01:34
So if we want to utilizewykorzystać self-assemblysamoorganizacja in our physicalfizyczny environmentśrodowisko,
35
79000
3000
By wykorzystać go w naszym otoczeniu,
01:37
I think there's fourcztery keyklawisz factorsczynniki.
36
82000
2000
trzeba rozważyć cztery kluczowe czynniki.
01:39
The first is that we need to decodedekodowania
37
84000
2000
Pierwszy jest taki, że musimy odkodować
01:41
all of the complexityzłożoność of what we want to buildbudować --
38
86000
2000
złożoność tego, co chcemy zbudować:
01:43
so our buildingsBudynki and machinesmaszyny.
39
88000
2000
naszych budynków i maszyn.
01:45
And we need to decodedekodowania that into simpleprosty sequencessekwencje --
40
90000
2000
Musimy to odkodować w proste sekwencje -
01:47
basicallygruntownie the DNADNA of how our buildingsBudynki work.
41
92000
2000
coś jak DNA tego, jak funkcjonują nasze budynki.
01:49
Then we need programmableprogramowalny partsCzęści
42
94000
2000
Potem potrzebujemy programowalnych części,
01:51
that can take that sequencesekwencja
43
96000
2000
które mogą podjąć tę sekwencję
01:53
and use that to foldzagięcie up, or reconfigureZmień konfigurację.
44
98000
3000
by użyć jej do zwinięcia się lub przekonfigurowania.
01:56
We need some energyenergia that's going to allowdopuszczać that to activateaktywować,
45
101000
3000
Potrzebujemy energii, która pozwoli na aktywację,
01:59
allowdopuszczać our partsCzęści to be ablezdolny to foldzagięcie up from the programprogram.
46
104000
3000
by części mogły zwinąć się zgodnie z programem.
02:02
And we need some typerodzaj of errorbłąd correctionkorekta redundancynadmiarowości
47
107000
2000
Potrzeba też technik korygujących
02:04
to guaranteegwarancja that we have successfullyz powodzeniem builtwybudowany what we want.
48
109000
3000
dodających nadmiarowość by naprawiać błędy.
02:07
So I'm going to showpokazać you a numbernumer of projectsprojektowanie
49
112000
2000
Pokażę wam kilka projektów,
02:09
that my colleagueskoledzy and I at MITMIT are workingpracujący on
50
114000
2000
nad którymi pracujemy z kolegami w MIT
02:11
to achieveosiągać this self-assemblingsamoskładanie futureprzyszłość.
51
116000
2000
dotyczących samodzielnych konstrukcji.
02:13
The first two are the MacroBotMacroBot and DeciBotDeciBot.
52
118000
3000
Pierwsze dwa to MacroBot i DeciBot.
02:16
So these projectsprojektowanie are large-scalena dużą skalę reconfigurablezdolne do rekonfiguracji robotsroboty --
53
121000
4000
To wielkoskalowe roboty, które można zrekonfigurować -
02:20
8 ftFT., 12 ftFT. long proteinsbiałka.
54
125000
3000
łańcuchy białek długości 8, 12 stóp.
02:23
They're embeddedosadzone with mechanicalmechaniczny electricalelektryczny devicespomysłowość, sensorsczujniki.
55
128000
3000
Mają wbudowane urządzenia elektromechaniczne, czujniki.
02:26
You decodedekodowania what you want to foldzagięcie up into,
56
131000
2000
Dekodują to, w co chcą się to zwinąć
02:28
into a sequencesekwencja of angleskąty --
57
133000
2000
na sekwencję kątów -
02:30
so negativenegatywny 120, negativenegatywny 120, 0, 0,
58
135000
2000
więc minus 120, minus 120, 0, 0,
02:32
120, negativenegatywny 120 -- something like that;
59
137000
3000
120, minus 120 - coś takiego.
02:35
so a sequencesekwencja of angleskąty, or turnsskręca,
60
140000
2000
Sekwencję kątów lub zakrętów
02:37
and you sendwysłać that sequencesekwencja throughprzez the stringstrunowy.
61
142000
3000
przesyła się przewodem.
02:40
EachKażdy unitjednostka takes its messagewiadomość -- so negativenegatywny 120 --
62
145000
3000
Każda jednostka otrzymuje wiadomość (-120).
02:43
it rotatesobraca się to that, checkssprawdza, czy if it got there
63
148000
2000
Obraca się, sprawdza kąt
02:45
and then passesKarnety it to its neighborsąsiad.
64
150000
3000
i przekazuje informację sąsiadom.
02:48
So these are the brilliantznakomity scientistsnaukowcy,
65
153000
2000
Błyskotliwi naukowcy, inżynierowie
02:50
engineersinżynierowie, designersprojektanci that workedpracował on this projectprojekt.
66
155000
2000
i projektanci pracowali nad tym projektem.
02:52
And I think it really bringsprzynosi to lightlekki:
67
157000
2000
Zwraca to uwagę na jedną kwestię:
02:54
Is this really scalableskalowalny?
68
159000
2000
Czy to jest skalowalne?
02:56
I mean, thousandstysiące of dollarsdolarów, lots of man hoursgodziny
69
161000
2000
Tysiące dolarów, wiele godzin pracy
02:58
madezrobiony to make this eight-footośmiu stóp robotrobot.
70
163000
3000
poświęcone na dwumetrowego robota.
03:01
Can we really scaleskala this up? Can we really embedosadzać roboticsRobotyka into everykażdy partczęść?
71
166000
3000
Czy można to powiększyć i zastosować wszędzie?
03:04
The nextNastępny one questionspytania that
72
169000
2000
Następny projekt to kwestionuje
03:06
and lookswygląda at passivebierny natureNatura,
73
171000
2000
i patrzy na bierną naturę,
03:08
or passivelypasywnie tryingpróbować to have reconfigurationRekonfiguracja programmabilityProgramowalność.
74
173000
3000
bierną programowalność rekonfiguracji.
03:11
But it goesidzie a stepkrok furtherdalej,
75
176000
2000
Ale idzie o krok dalej
03:13
and it triespróbuje to have actualrzeczywisty computationobliczenie.
76
178000
2000
i stara się dokonywać obliczeń.
03:15
It basicallygruntownie embedsosadza the mostwiększość fundamentalfundamentalny buildingbudynek blockblok of computingprzetwarzanie danych,
77
180000
2000
Włącza najbardziej podstawowy budulec obliczeń,
03:17
the digitalcyfrowy logiclogika gatebrama,
78
182000
2000
cyfrową bramkę logiczną,
03:19
directlybezpośrednio into your partsCzęści.
79
184000
2000
bezpośrednio do części.
03:21
So this is a NANDNAND gatebrama.
80
186000
2000
To bramka NAND.
03:23
You have one tetrahedronczworościanu whichktóry is the gatebrama
81
188000
2000
Mamy jeden tetraedr, który jest bramką,
03:25
that's going to do your computingprzetwarzanie danych,
82
190000
2000
która będzie wykonywać obliczenia
03:27
and you have two inputwkład tetrahedronstetraedry.
83
192000
2000
i mamy dwa wejściowe tetraedry.
03:29
One of them is the inputwkład from the userużytkownik, as you're buildingbudynek your brickscegły.
84
194000
3000
Jeden od użytkownika, który dokłada cegiełki.
03:32
The other one is from the previouspoprzedni brickcegła that was placedumieszczony.
85
197000
3000
Drugi pochodzi z poprzedniej cegiełki, która została położona.
03:35
And then it givesdaje you an outputwydajność in 3D spaceprzestrzeń.
86
200000
3000
Widać obraz w przestrzeni trójwymiarowej.
03:38
So what this meansznaczy
87
203000
2000
Oznacza to, że uzytkownik
03:40
is that the userużytkownik can startpoczątek pluggingPodłączenie in what they want the brickscegły to do.
88
205000
3000
może kontrolować to, co cegiełki będą robiły.
03:43
It computesoblicza on what it was doing before
89
208000
2000
Obliczenia są wykonywane na podstawie
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
starych i nowych instrukcji.
03:47
And now it startszaczyna się movingw ruchu in three-dimensionaltrójwymiarowy spaceprzestrzeń --
91
212000
2000
A teraz zaczyna się poruszać w przestrzeni 3D
03:49
so up or down.
92
214000
2000
więc w górę lub dół.
03:51
So on the left-handlewa ręka sidebok, [1,1] inputwkład equalsrówna się 0 outputwydajność, whichktóry goesidzie down.
93
216000
3000
Po lewej wejście [1,1] równa się 0, co oznacza ruch w dół.
03:54
On the right-handprawa ręka sidebok,
94
219000
2000
Po prawej stronie,
03:56
[0,0] inputwkład is a 1 outputwydajność, whichktóry goesidzie up.
95
221000
3000
wejście [0,0] równa się 1, co oznacza ruch w górę.
03:59
And so what that really meansznaczy
96
224000
2000
Naprawdę oznacza to,
04:01
is that our structuresStruktury now containzawierać the blueprintsplany
97
226000
2000
że nasze struktury zawierają teraz projekty
04:03
of what we want to buildbudować.
98
228000
2000
tego, co chcemy zbudować.
04:05
So they have all of the informationInformacja embeddedosadzone in them of what was constructedzbudowana.
99
230000
3000
Całe dane na temat konstrukcji już w nich są.
04:08
So that meansznaczy that we can have some formformularz of self-replicationautoreplikacja.
100
233000
3000
Mamy coś w rodzaju samopowielania.
04:11
In this casewalizka I call it self-guidedsamodzielne replicationreplikacja,
101
236000
3000
To samo-kierowane powielanie,
04:14
because your structureStruktura containszawiera the exactdokładny blueprintsplany.
102
239000
2000
struktura zawiera dokładne projekty.
04:16
If you have errorsbłędy, you can replacezastąpić a partczęść.
103
241000
2000
Jeśli występują błędy, można wymienić część.
04:18
All the locallokalny informationInformacja is embeddedosadzone to tell you how to fixnaprawić it.
104
243000
3000
Lokalizacje mają informacje jak je naprawić.
04:21
So you could have something that climbswspina się alongwzdłuż and readsczyta it
105
246000
2000
Wystarczy coś co tam dotrze i je odczyta
04:23
and can outputwydajność at one to one.
106
248000
2000
i może odtworzyć 1:1.
04:25
It's directlybezpośrednio embeddedosadzone; there's no externalzewnętrzny instructionsinstrukcje.
107
250000
2000
Nie ma żadnych zewnętrznych instrukcji.
04:27
So the last projectprojekt I'll showpokazać is callednazywa BiasedTendencyjne ChainsŁańcuchy,
108
252000
3000
Ostatni projekt to "Biased Chains", diagonalne łańcuchy,
04:30
and it's probablyprawdopodobnie the mostwiększość excitingekscytujący exampleprzykład that we have right now
109
255000
3000
najciekawszy przykład jaki posiadamy
04:33
of passivebierny self-assemblysamoorganizacja systemssystemy.
110
258000
2000
na układy biernego samodzielnego montażu.
04:35
So it takes the reconfigurabilitypublikacja
111
260000
2000
Dzięki konfigurowalności
04:37
and programmabilityProgramowalność
112
262000
2000
i możliwości zaprogramowania
04:39
and makesczyni it a completelycałkowicie passivebierny systemsystem.
113
264000
3000
jest to układ całkowicie bierny.
04:43
So basicallygruntownie you have a chainłańcuch of elementselementy.
114
268000
2000
Więc w zasadzie mamy łańcuch części.
04:45
EachKażdy elementelement is completelycałkowicie identicalidentyczny,
115
270000
2000
Każda część jest zupełnie identyczna
04:47
and they're biasedstronniczy.
116
272000
2000
i są one diagonalne.
04:49
So eachkażdy chainłańcuch, or eachkażdy elementelement, wants to turnskręcać right or left.
117
274000
3000
Każdy łańcuch może się skręcić w lewo lub prawo.
04:52
So as you assemblegromadzić the chainłańcuch, you're basicallygruntownie programmingprogramowanie it.
118
277000
3000
Składając ten łańcuch programuje się go.
04:55
You're tellingwymowny eachkażdy unitjednostka if it should turnskręcać right or left.
119
280000
3000
Każdą jednostkę by wiedziała gdzie się skręcić.
04:58
So when you shakepotrząsnąć the chainłańcuch,
120
283000
3000
Więc po potrząśnięciu łańcuchem
05:01
it then foldsfałdy up
121
286000
2000
zwija się on
05:03
into any configurationKonfiguracja that you've programmedzaprogramowany in --
122
288000
3000
w każdą konfigurację, którą zaprogramowano -
05:06
so in this casewalizka, a spiralspirala,
123
291000
2000
w tym przypadku spiralę,
05:08
or in this casewalizka,
124
293000
3000
lub w tym przypadku
05:11
two cubeskostki nextNastępny to eachkażdy other.
125
296000
3000
dwie kostki obok siebie.
05:14
So you can basicallygruntownie programprogram
126
299000
2000
Więc można w zasadzie zaprogramować
05:16
any three-dimensionaltrójwymiarowy shapekształt --
127
301000
2000
każdy trójwymiarowy kształt -
05:18
or one-dimensionaljednowymiarowe, two-dimensionaldwuwymiarowy -- up into this chainłańcuch completelycałkowicie passivelypasywnie.
128
303000
3000
albo jedno- lub dwuwymiarowy całkowicie pasywnie.
05:21
So what does this tell us about the futureprzyszłość?
129
306000
2000
Co nam to mówi?
05:23
I think that it's tellingwymowny us
130
308000
2000
Są nowe możliwości
05:25
that there's newNowy possibilitiesmożliwości for self-assemblysamoorganizacja, replicationreplikacja, repairnaprawa
131
310000
3000
samodzielnego montażu, replikacji, naprawy
05:28
in our physicalfizyczny structuresStruktury, our buildingsBudynki, machinesmaszyny.
132
313000
3000
naszych struktur, budynków i maszyn.
05:31
There's newNowy programmabilityProgramowalność in these partsCzęści.
133
316000
2000
Można je będzie programować.
05:33
And from that you have newNowy possibilitiesmożliwości for computingprzetwarzanie danych.
134
318000
2000
Wynikają z tego nowe możliwości obliczeń.
05:35
We'llMy będziemy have spatialprzestrzenny computingprzetwarzanie danych.
135
320000
2000
Będziemy mieli obliczanie przestrzenne.
05:37
ImagineWyobraź sobie if our buildingsBudynki, our bridgesmosty, machinesmaszyny,
136
322000
2000
Co jeśli w budowlach, mostach, maszynach
05:39
all of our brickscegły could actuallytak właściwie computeobliczać.
137
324000
2000
wszystkie części mogą dokonywać obliczeń?
05:41
That's amazingniesamowity parallelrównolegle and distributedRozpowszechniane computingprzetwarzanie danych powermoc,
138
326000
2000
To daje niesamowitą moc obliczeniową,
05:43
newNowy designprojekt possibilitiesmożliwości.
139
328000
2000
nowe możliwości projektowania.
05:45
So it's excitingekscytujący potentialpotencjał for this.
140
330000
2000
To interesujący potencjał.
05:47
So I think these projectsprojektowanie I've showedpokazał here
141
332000
2000
Projekty, które wam pokazałem
05:49
are just a tinymalutki stepkrok towardsw kierunku this futureprzyszłość,
142
334000
2000
są tylko małym kroczkiem w kierunku
05:51
if we implementwprowadzić w życie these newNowy technologiestechnologie
143
336000
2000
nowych technologii
05:53
for a newNowy self-assemblingsamoskładanie worldświat.
144
338000
2000
samodzielnie montującego się świata. Dziękuję.
05:55
Thank you.
145
340000
2000
samodzielnie montującego się świata. Dziękuję.
05:57
(ApplauseAplauz)
146
342000
2000
(Brawa)
Translated by Agata Lesnicka
Reviewed by Kinga Skorupska

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.

Why you should listen

Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures. 

A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale. 

Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.

More profile about the speaker
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com