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: Moje siedem gatunków robotów.

Filmed:
2,237,651 views

W TEDxNASA, Denis Hong prezentuje siedem nagrodzonych robotów terenowych - przypominającego człowieka, grającego w piłkę DARwina i wspinającego się CLIMBeRa -- wszystkie zbudowane przez zespół w RoMeLa, Virginia Tech. Oglądajcie do końca, by poznać pięć twórczych tajemnic niesamowitego sukcesu technologicznego jego laboratorium.
- 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 callednazywa STriDERSTriDER.
0
0
3000
Najpierw porozmawiamy o robocie STriDER.
00:18
It standsstojaki for Self-excitedPodekscytowany, własny
1
3000
2000
To Samobieżny Trójnogi Dynamiczny Eksperymentalny Robot.
00:20
TripedalTripedal DynamicDynamiczne ExperimentalEksperymentalne RobotRobot.
2
5000
2000
To Samobieżny Trójnogi Dynamiczny Eksperymentalny Robot.
00:22
It's a robotrobot that has threetrzy legsnogi,
3
7000
2000
Jest to robot z trzema nogami,
00:24
whichktóry is inspirednatchniony by natureNatura.
4
9000
3000
zainspirowany przez naturę.
00:27
But have you seenwidziany anything in natureNatura,
5
12000
2000
Ale czy w przyrodzie jest coś,
00:29
an animalzwierzę that has threetrzy legsnogi?
6
14000
2000
co ma trzy nogi? Raczej nie.
00:31
ProbablyPrawdopodobnie not. So, why do I call this
7
16000
2000
Więc czemu powiedziałem,
00:33
a biologicallybiologicznie inspirednatchniony robotrobot? How would it work?
8
18000
2000
że zainspirowała go natura?
00:35
But before that, let's look at popmuzyka pop culturekultura.
9
20000
3000
Najpierw przyjrzyjmy się popkulturze.
00:38
So, you know H.G. Wells'Wells "WarWojny of the WorldsŚwiaty," novelpowieść and moviefilm.
10
23000
3000
Znacie "Wojnę Światów" H.G. Wellsa, książkę i film.
00:41
And what you see over here is a very popularpopularny
11
26000
2000
A to co tutaj widzicie, to popularna
00:43
videowideo gamegra,
12
28000
2000
gra komputerowa.
00:45
and in this fictionfikcja they describeopisać these alienobcy creaturesstworzenia that
13
30000
3000
W literaturze opisywane są jako obce istoty,
00:48
are robotsroboty that have threetrzy legsnogi that terrorizeterroryzują EarthZiemia.
14
33000
2000
roboty mające trzy nogi, terroryzujące ziemię.
00:50
But my robotrobot, STriDERSTriDER, does not moveruszaj się like this.
15
35000
4000
Ale mój robot, STriDER, nie porusza się w ten sposób.
00:54
So, this is an actualrzeczywisty dynamicdynamiczny simulationsymulacja animationanimacja.
16
39000
3000
To animacja dynamicznej symulacji.
00:57
I'm just going to showpokazać you how the robotrobot worksPrace.
17
42000
2000
Pokażę wam jak działa robot.
00:59
It flipskoziołki its bodyciało 180 degreesstopni
18
44000
3000
Obraca swe ciało o 180 stopni.
01:02
and it swingshuśtawki its legnogi betweenpomiędzy the two legsnogi and catchespołowów the fallspadek.
19
47000
3000
Porusza trzecią nogą by złapać równowagę.
01:05
So, that's how it walksspacery. But when you look at us
20
50000
2000
Tak chodzi. Jeśli przyjrzymy się nam,
01:07
humanczłowiek beingistota, bipedaldwunożny walkingpieszy,
21
52000
2000
ludziom, chodząc na dwóch nogach
01:09
what you're doing is you're not really usingza pomocą a musclemięsień
22
54000
2000
nie używamy mięśnia
01:11
to liftwinda your legnogi and walkspacerować like a robotrobot. Right?
23
56000
3000
by podnieść nogę i chodzić jak robot.
01:14
What you're doing is you really swinghuśtawka your legnogi and catchłapać the fallspadek,
24
59000
3000
Poruszamy nogą i łapiemy równowagę,
01:17
standstoisko up again, swinghuśtawka your legnogi and catchłapać the fallspadek.
25
62000
3000
wstajemy, ruszamy nogą i łapiemy równowagę.
01:20
You're usingza pomocą your built-inWbudowany dynamicsdynamika, the physicsfizyka of your bodyciało,
26
65000
3000
Używając wbudowanej dynamiki, fizyki naszego ciała
01:23
just like a pendulumWahadło.
27
68000
2000
tak jak wahadło.
01:25
We call that the conceptpojęcie of passivebierny dynamicdynamiczny locomotionporuszanie się.
28
70000
4000
Nazywamy to biernym dynamicznym poruszaniem się.
01:29
What you're doing is, when you standstoisko up,
29
74000
2000
Gdy wstajecie,
01:31
potentialpotencjał energyenergia to kineticKinetic energyenergia,
30
76000
2000
energia potencjalna zmienia się w energię kinetyczną,
01:33
potentialpotencjał energyenergia to kineticKinetic energyenergia.
31
78000
2000
potencjalna w kinetyczną.
01:35
It's a constantlystale fallingspadanie processproces.
32
80000
2000
To ciągle zachodzący proces.
01:37
So, even thoughchociaż there is nothing in natureNatura that lookswygląda like this,
33
82000
3000
Pomimo tego, że w naturze nie ma nic podobnego,
01:40
really, we were inspirednatchniony by biologybiologia
34
85000
2000
naprawdę zainspirowaliśmy się przyrodą
01:42
and applyingstosowanie the principleszasady of walkingpieszy
35
87000
2000
i zastosowaliśmy zasady chodzenia
01:44
to this robotrobot. ThusW ten sposób it's a biologicallybiologicznie inspirednatchniony robotrobot.
36
89000
3000
u tego robota, jest więc on zainspirowany naturą.
01:47
What you see over here, this is what we want to do nextNastępny.
37
92000
2000
Tu widzicie to, czym zajmiemy się za chwilę.
01:49
We want to foldzagięcie up the legsnogi and shootstrzelać it up for long-rangedaleki zasięg motionruch.
38
94000
4000
Chcemy zgiąć nogi i wyskoczyć na długi dystans.
01:53
And it deployswdraża legsnogi -- it lookswygląda almostprawie like "StarGwiazda WarsWars" --
39
98000
3000
Rozstawia nogi prawie jak w Gwiezdnych Wojnach.
01:56
when it landsziemie, it absorbspochłania the shockzaszokować and startszaczyna się walkingpieszy.
40
101000
3000
Lądując absorbuje uderzenie i zaczyna chodzić.
01:59
What you see over here, this yellowżółty thing, this is not a deathśmierć rayRay. (LaughterŚmiech)
41
104000
3000
To żółte, to nie śmiercionośne promienie.
02:02
This is just to showpokazać you that if you have cameraskamery
42
107000
2000
To wskaźnik pokazujący, że jeśli macie kamery
02:04
or differentróżne typestypy of sensorsczujniki --
43
109000
2000
lub innego rodzaju czujniki,
02:06
because it is tallwysoki, it's 1.8 metersmetrów tallwysoki --
44
111000
2000
ponieważ ma 1,80m wzrostu,
02:08
you can see over obstaclesprzeszkody like busheskrzewy and those kindsrodzaje of things.
45
113000
3000
będziecie widzieć przeszkody takie jak krzaki.
02:11
So we have two prototypesprototypy.
46
116000
2000
Mamy więc dwa prototypy.
02:13
The first versionwersja, in the back, that's STriDERSTriDER I.
47
118000
3000
Pierwsza wersja z tyłu to STriDER I.
02:16
The one in frontz przodu, the smallermniejszy, is STriDERSTriDER IIII.
48
121000
2000
Mniejszy z przodu to STriDER II.
02:18
The problemproblem that we had with STriDERSTriDER I is
49
123000
2000
Problem w tym, że STriDER I
02:20
it was just too heavyciężki in the bodyciało. We had so manywiele motorssilniki,
50
125000
3000
był zbyt ciężki. Miał tyle silników,
02:23
you know, aligningWyrównywanie the jointsstawów, and those kindsrodzaje of things.
51
128000
2000
wiecie, wyrównywanie itp.
02:25
So, we decidedzdecydowany to synthesizesyntezować a mechanicalmechaniczny mechanismmechanizm
52
130000
4000
Więc zdecydowaliśmy się go stworzyć
02:29
so we could get ridpozbyć się of all the motorssilniki, and with a singlepojedynczy motorsilnik
53
134000
3000
tak, by przy użyciu pojedynczego napędu
02:32
we can coordinatewspółrzędnych all the motionsruchy.
54
137000
2000
koordynować wszystkie ruchy.
02:34
It's a mechanicalmechaniczny solutionrozwiązanie to a problemproblem, insteadzamiast of usingza pomocą mechatronicsmechatroniki.
55
139000
3000
To mechaniczne rozwiązanie, bez stosowania mechatroniki.
02:37
So, with this now the topTop bodyciało is lightlekki enoughdość. So, it's walkingpieszy in our lablaboratorium;
56
142000
3000
Jego góra jest wystarczająco lekka, by mógł chodzić w laboratorium.
02:40
this was the very first successfuludany stepkrok.
57
145000
3000
To był pierwszy krok.
02:43
It's still not perfecteddo perfekcji -- its coffeeKawa fallsspada down --
58
148000
2000
Nie jest idealny. Upuszcza kawę,
02:45
so we still have a lot of work to do.
59
150000
3000
przed nami jeszcze dużo pracy.
02:48
The seconddruga robotrobot I want to talk about is callednazywa IMPASSIMPASS.
60
153000
3000
Drugim robotem jest IMPASS.
02:51
It standsstojaki for IntelligentInteligentny MobilityMobilność PlatformPlatformy with ActuatedŁącznik pobudzany SpokeMówił SystemSystemu.
61
156000
4000
Oznacza inteligentnie poruszającą się platformę z aktywnym systemem szprych.
02:55
So, it's a wheel-legkoło nogi hybridhybrydowy robotrobot.
62
160000
3000
Jest hybrydą z kołami i nogami.
02:58
So, think of a rimlessbez oprawy wheelkoło
63
163000
2000
Pomyślcie o kole bez oprawy
03:00
or a spokeprzemówił wheelkoło,
64
165000
2000
lub kole szprychowym.
03:02
but the spokesszprychy individuallyindywidualnie moveruszaj się in and out of the hubcentrum;
65
167000
3000
Szprychy poruszają się niezależnie od siebie w piaście.
03:05
so, it's a wheel-legkoło nogi hybridhybrydowy.
66
170000
2000
Porusza się na kołach lub nogach.
03:07
We are literallydosłownie re-inventingPonowne wynalezienie the wheelkoło here.
67
172000
2000
Wymyślamy koło na nowo.
03:09
Let me demonstratewykazać how it worksPrace.
68
174000
3000
Pokażę wam jak działa.
03:12
So, in this videowideo we're usingza pomocą an approachpodejście
69
177000
2000
Na tym filmie stosujemy metodę
03:14
callednazywa the reactivereaktywne approachpodejście.
70
179000
2000
zwaną podejściem reakcyjnym.
03:16
Just simplypo prostu usingza pomocą the tactiledotykowe sensorsczujniki on the feetstopy,
71
181000
3000
Używając czujników dotyku na stopach,
03:19
it's tryingpróbować to walkspacerować over a changingwymiana pieniędzy terrainteren,
72
184000
2000
próbuje chodzić po zmiennym podłożu,
03:21
a softmiękki terrainteren where it pushespopycha down and changeszmiany.
73
186000
3000
miękkim terenie, który się wciska i zmienia.
03:24
And just by the tactiledotykowe informationInformacja,
74
189000
2000
Dzięki informacjom z czujnika dotyku,
03:26
it successfullyz powodzeniem crosseskrzyże over these typerodzaj of terrainteren.
75
191000
3000
pomyślnie przechodzi przez tego typu teren.
03:29
But, when it encountersspotkania a very extremeskrajny terrainteren,
76
194000
4000
Ale gdy natrafi na ekstremalny teren,
03:33
in this casewalizka, this obstacleprzeszkoda is more than threetrzy timesczasy
77
198000
3000
gdy przeszkoda jest trzy razy
03:36
the heightwysokość of the robotrobot,
78
201000
2000
wyższa od robota,
03:38
Then it switchesprzełączniki to a deliberatecelowe modetryb,
79
203000
2000
przełącza się w tryb ostrożny,
03:40
where it usesużywa a laserlaser rangezasięg finderWyszukiwarka,
80
205000
2000
w którym używa dalmierza laserowego
03:42
and cameraaparat fotograficzny systemssystemy, to identifyzidentyfikować the obstacleprzeszkoda and the sizerozmiar,
81
207000
2000
i systemu kamer do identyfikacji przeszkód,
03:44
and it plansplany, carefullyostrożnie plansplany the motionruch of the spokesszprychy
82
209000
3000
ostrożnie planuje kolejny ruch szprych,
03:47
and coordinateswspółrzędne it so that it can showpokazać this
83
212000
2000
koordynuje nim wykazując
03:49
kinduprzejmy of very very impressiveimponujący mobilityruchliwość.
84
214000
2000
nadzwyczajną mobilność.
03:51
You probablyprawdopodobnie haven'tnie mam seenwidziany anything like this out there.
85
216000
2000
Pewnie nigdy nie widzieliście czegoś takiego.
03:53
This is a very highwysoki mobilityruchliwość robotrobot
86
218000
3000
To robot o wysokim poziomie mobilności,
03:56
that we developedrozwinięty callednazywa IMPASSIMPASS.
87
221000
3000
zwany IMPASS.
03:59
AhAh, isn't that coolchłodny?
88
224000
2000
Czy to nie wspaniałe?
04:01
When you drivenapęd your carsamochód,
89
226000
3000
Gdy prowadzicie samochód,
04:04
when you steerSteer your carsamochód, you use a methodmetoda
90
229000
2000
gdy nim kierujecie, stosujecie metodę
04:06
callednazywa AckermannAckermann steeringsterowniczy.
91
231000
2000
zwaną sterowaniem Ackermanna.
04:08
The frontz przodu wheelskoła rotateobracać się like this.
92
233000
2000
Przednie koła skręcają w ten sposób.
04:10
For mostwiększość smallmały wheeledna kołach robotsroboty,
93
235000
3000
U większości robotów
04:13
they use a methodmetoda callednazywa differentialmechanizm różnicowy steeringsterowniczy
94
238000
2000
stosuje się sterowanie różnicowe,
04:15
where the left and right wheelkoło turnsskręca the oppositenaprzeciwko directionkierunek.
95
240000
3000
gdzie lewe i prawe koło skręcają w przeciwnych kierunkach.
04:18
For IMPASSIMPASS, we can do manywiele, manywiele differentróżne typestypy of motionruch.
96
243000
3000
IMPASS może poruszać się w wieloraki sposób.
04:21
For exampleprzykład, in this casewalizka, even thoughchociaż the left and right wheelkoło is connectedpołączony
97
246000
3000
Tu lewe i prawe koła są połączone pojedynczą osią,
04:24
with a singlepojedynczy axleosi rotatingobrotowe at the samepodobnie anglekąt of velocityprędkość.
98
249000
2000
ale obracają się z tą samą prędkością kątową.
04:26
We just simplypo prostu changezmiana the lengthdługość of the spokeprzemówił.
99
251000
3000
Po prostu zmieniamy długość szprychy.
04:29
It affectsma wpływ the diameterśrednica and then can turnskręcać to the left, turnskręcać to the right.
100
254000
2000
Zmiana średnicy umożliwia skręcanie.
04:31
So, these are just some examplesprzykłady of the neatschludny things
101
256000
2000
To kilka przykładów fajnych rzeczy,
04:33
that we can do with IMPASSIMPASS.
102
258000
3000
które potrafi IMPASS.
04:36
This robotrobot is callednazywa CLIMBeRWspinacz:
103
261000
2000
Ten robot nazywa się CLIMBeR,
04:38
Cable-suspendedKabel zawieszone LimbedKończynach IntelligentInteligentny MatchingDopasowanie BehaviorZachowanie RobotRobot.
104
263000
3000
inteligentny robot podłączony przewodowo.
04:41
So, I've been talkingmówić to a lot of NASANASA JPLBAZA scientistsnaukowcy --
105
266000
3000
Naukowcy z Laboratorium Napędu Odrzutowego NASA,
04:44
at JPLBAZA they are famoussławny for the MarsMars roversRovers --
106
269000
2000
JPL jest znane z pojazdów wysłanych na Marsa,
04:46
and the scientistsnaukowcy, geologistsgeologowie always tell me
107
271000
2000
zawsze mi powtarzają,
04:48
that the realreal interestingciekawy sciencenauka,
108
273000
3000
że ściany skalne to miejsca bogate w interesującą naukę.
04:51
the science-richNauka rich siteswitryny, are always at the cliffsklify.
109
276000
3000
że ściany skalne to miejsca bogate w interesującą naukę.
04:54
But the currentobecny roversRovers cannotnie może get there.
110
279000
2000
Łaziki nie mogą się tam dostać.
04:56
So, inspirednatchniony by that we wanted to buildbudować a robotrobot
111
281000
2000
Chcieliśmy zbudować robota,
04:58
that can climbwspinać się a structuredzbudowany cliffUrwisko environmentśrodowisko.
112
283000
3000
który potrafiłby się wspinać.
05:01
So, this is CLIMBeRWspinacz.
113
286000
2000
Więc to jest CLIMBeR.
05:03
So, what it does, it has threetrzy legsnogi. It's probablyprawdopodobnie difficulttrudny to see,
114
288000
2000
Ma trzy nogi.
05:05
but it has a winchWciągarki and a cablekabel at the topTop --
115
290000
3000
Na górze ma wyciągarkę i linkę.
05:08
and it triespróbuje to figurepostać out the bestNajlepiej placemiejsce to put its footstopa.
116
293000
2000
Szuka miejsca do postawienia stopy,
05:10
And then oncepewnego razu it figuresfigury that out
117
295000
2000
a gdy już znajdzie,
05:12
in realreal time, it calculatesoblicza the forcesiła distributiondystrybucja:
118
297000
3000
w czasie rzeczywistym oblicza rozdział siły
05:15
how much forcesiła it needswymagania to exertwywierać to the surfacepowierzchnia
119
300000
3000
by móc przyczepić się do powierzchni
05:18
so it doesn't tipWskazówka and doesn't slippoślizg.
120
303000
2000
bez ryzyka upadku.
05:20
OnceRaz it stabilizesstabilizuje that, it liftswindy a footstopa,
121
305000
2000
Kiedy jest stabilny, podnosi stopę,
05:22
and then with the winchWciągarki it can climbwspinać się up these kindsrodzaje of thing.
122
307000
4000
i dzięki wyciągarce może się wspinać.
05:26
AlsoRównież for searchszukanie and rescueratować applicationsAplikacje as well.
123
311000
2000
Również w celach poszukiwawczych i ratunkowych.
05:28
FivePięć yearslat agotemu I actuallytak właściwie workedpracował at NASANASA JPLBAZA
124
313000
2000
Pięć lat temu, pracowałem w NASA JPL
05:30
duringpodczas the summerlato as a facultyWydział fellowfacet.
125
315000
2000
na stypendium.
05:32
And they alreadyjuż had a sixsześć leggednogi robotrobot callednazywa LEMURLEMUR.
126
317000
4000
Mieli już wtedy robota LEMUR, z sześcioma nogami.
05:36
So, this is actuallytak właściwie basedna podstawie on that. This robotrobot is callednazywa MARSMARS:
127
321000
3000
To jego krewniak, hexapod MARS.
05:39
Multi-AppendageMulti cyfrowy RoboticRoboty SystemSystemu. So, it's a hexapodSześcionóg robotrobot.
128
324000
3000
Zautomatyzowany system z wieloma dodatkami.
05:42
We developedrozwinięty our adaptiveadaptacyjny gaitchód plannerPlanner.
129
327000
2000
Rozwinęliśmy inteligentny model chodu.
05:44
We actuallytak właściwie have a very interestingciekawy payloadładunek on there.
130
329000
2000
Mamy bardzo interesujące dane na ten temat.
05:46
The studentsstudenci like to have funzabawa. And here you can see that it's
131
331000
2000
Studenci lubią się bawić. Możecie tu zobaczyć
05:48
walkingpieszy over unstructuredbez struktury terrainteren.
132
333000
3000
jak chodzi po trudnym terenie.
05:51
It's tryingpróbować to walkspacerować on the coarsegrubej terrainteren,
133
336000
2000
Próbuje chodzić po ternie
05:53
sandyPiaszczysta areapowierzchnia,
134
338000
2000
surowym i piaszczystym,
05:55
but dependingw zależności on the moisturewilgoć contentzadowolony or the grainziarno sizerozmiar of the sandpiasek
135
340000
5000
W zależności od zawartości wilgoci oraz rozmiaru ziaren piasku
06:00
the foot'sstopy soilgleba sinkagetonięcia modelModel changeszmiany.
136
345000
2000
zmienia się model zapadania się stóp w podłożu.
06:02
So, it triespróbuje to adaptprzystosować się its gaitchód to successfullyz powodzeniem crosskrzyż over these kinduprzejmy of things.
137
347000
4000
Próbuje dostosować swój chód.
06:06
And alsorównież, it does some funzabawa stuffrzeczy, as can imaginewyobrażać sobie.
138
351000
2000
Robi też inne fajne rzeczy.
06:08
We get so manywiele visitorsgoście visitingprzyjezdny our lablaboratorium.
139
353000
3000
Mamy wielu odwiedzających.
06:11
So, when the visitorsgoście come, MARSMARS walksspacery up to the computerkomputer,
140
356000
2000
Kiedy przychodzą goście, MARS podchodzi do komputera
06:13
startszaczyna się typingpisanie na maszynie "HelloCześć, my nameNazwa is MARSMARS."
141
358000
2000
i wystukuje "Cześć, mam na imię MARS."
06:15
WelcomeWitamy to RoMeLaRoMeLa,
142
360000
2000
Witamy RoMeLę,
06:17
the RoboticsRobotyka MechanismsMechanizmy LaboratoryLaboratorium at VirginiaVirginia TechTech.
143
362000
4000
z Laboratorium Robotyki Maszyn w Virginia Tech.
06:21
This robotrobot is an amoebaAmeba robotrobot.
144
366000
2000
Jest robotem pełzającym.
06:23
Now, we don't have enoughdość time to go into technicaltechniczny detailsdetale,
145
368000
3000
Nie zagłębimy się w szczegóły techniczne,
06:26
I'll just showpokazać you some of the experimentseksperymenty.
146
371000
2000
ale pokażę kilka eksperymentów.
06:28
So, this is some of the earlywcześnie feasibilitywykonalność experimentseksperymenty.
147
373000
2000
To jedne z pierwszych testów możliwości.
06:30
We storesklep potentialpotencjał energyenergia to the elasticelastyczne skinskóra to make it moveruszaj się.
148
375000
4000
Energię potencjalna w elastycznej skórze wprowadza ją w ruch.
06:34
Or use an activeaktywny tensionnapięcie cordsPrzewody to make it moveruszaj się
149
379000
2000
Napięcie czynne umożliwia ruch
06:36
forwardNaprzód and backwarddo tyłu. It's callednazywa ChIMERAChIMERA.
150
381000
3000
w przód i w tył. Nazywa się ChIMERA.
06:39
We alsorównież have been workingpracujący with some scientistsnaukowcy
151
384000
2000
Współpracowaliśmy również naukowcami
06:41
and engineersinżynierowie from UPennUPenn
152
386000
2000
i inżynierami z Uniwersytetu Pennsylvanii
06:43
to come up with a chemicallychemicznie actuatedŁącznik pobudzany versionwersja
153
388000
2000
nad chemicznie napędzaną wersją
06:45
of this amoebaAmeba robotrobot.
154
390000
2000
tego robota pełzającego.
06:47
We do something to something
155
392000
2000
Coś robimy,
06:49
And just like magicmagia, it movesporusza się. The blobBLOB.
156
394000
6000
i jak za sprawą magii, porusza się.
06:55
This robotrobot is a very recentniedawny projectprojekt. It's callednazywa RAPHaELRAPHaEL.
157
400000
2000
To nowy projekt. Nazywa się RAPHaEL.
06:57
RoboticRoboty AirPowietrza PoweredZasilanie HandRęka with ElasticElastyczne LigamentsWięzadeł.
158
402000
3000
Zautomatyzowana napędzana powietrzem ręka z elastycznymi wiązadłami.
07:00
There are a lot of really neatschludny, very good roboticzrobotyzowany handsręce out there in the marketrynek.
159
405000
4000
Jest wiele znakomitych dłoni robota na rynku.
07:04
The problemproblem is they're just too expensivedrogi, tenskilkadziesiąt of thousandstysiące of dollarsdolarów.
160
409000
4000
Ale są zbyt drogie - dziesiątki tysięcy dolarów.
07:08
So, for prosthesisProteza applicationsAplikacje it's probablyprawdopodobnie not too practicalpraktyczny,
161
413000
2000
Jako protezy się nie sprawdzają,
07:10
because it's not affordableniedrogie.
162
415000
2000
ponieważ są za drogie.
07:12
We wanted to go tacklesprzęt this problemproblem in a very differentróżne directionkierunek.
163
417000
4000
Rozwiązujemy ten problem w inny sposób.
07:16
InsteadZamiast tego of usingza pomocą electricalelektryczny motorssilniki, electromechanicalelektromechaniczne actuatorsSiłowniki,
164
421000
3000
Zamiast silników elektrycznych, przetworników elektromechanicznych,
07:19
we're usingza pomocą compressedsprężony airpowietrze.
165
424000
2000
wykorzystujemy sprężone powietrze.
07:21
We developedrozwinięty these novelpowieść actuatorsSiłowniki for jointsstawów.
166
426000
2000
Rozwinęliśmy te nowatorskie przetworniki do stawów.
07:23
It is compliantzgodny z. You can actuallytak właściwie changezmiana the forcesiła,
167
428000
3000
Pracują dobrze. Można zmienić moc,
07:26
simplypo prostu just changingwymiana pieniędzy the airpowietrze pressurenacisk.
168
431000
2000
zmieniając ciśnienie powietrza.
07:28
And it can actuallytak właściwie crushCrush an emptypusty sodaSoda can.
169
433000
2000
Może zgnieść pustą puszkę po napoju.
07:30
It can pickwybierać up very delicatedelikatny objectsobiekty like a rawsurowy eggjajko,
170
435000
3000
Potrafi podnieść delikatne przedmioty,
07:33
or in this casewalizka, a lightbulbŻarówka.
171
438000
3000
np. surowe jajko lub żarówkę.
07:36
The bestNajlepiej partczęść, it tookwziął only $200 dollarsdolarów to make the first prototypeprototyp.
172
441000
4000
Wydaliśmy tylko 200 dolarów na prototyp.
07:40
This robotrobot is actuallytak właściwie a familyrodzina of snakewąż robotsroboty
173
445000
3000
Ten robot należy do rodziny robotów węży,
07:43
that we call HyDRASHydry,
174
448000
2000
innymi słowy HyDRAS,
07:45
HyperHyper Degrees-of-freedomStopnie swobody RoboticRoboty ArticulatedPrzegubowe SerpentineSerpentyn.
175
450000
2000
Super Swobodny Przegubowy Robot-Wąż.
07:47
This is a robotrobot that can climbwspinać się structuresStruktury.
176
452000
3000
Potrafi wspinać się na obiekty.
07:50
This is a HyDRAS'sHydry 's armramię.
177
455000
2000
To ramię HyDRY,
07:52
It's a 12 degreesstopni of freedomwolność roboticzrobotyzowany armramię.
178
457000
2000
z 12-stopniową swobodą ruchów.
07:54
But the coolchłodny partczęść is the userużytkownik interfaceberło.
179
459000
2000
Interfejs użytkownika jest super.
07:56
The cablekabel over there, that's an opticaloptyczne fiberwłókno.
180
461000
3000
Tamten kabel to światłowód.
07:59
And this studentstudent, probablyprawdopodobnie the first time usingza pomocą it,
181
464000
2000
A ta studentka, pewnie używa go po raz pierwszy,
08:01
but she can articulateartykułować it manywiele differentróżne wayssposoby.
182
466000
2000
ale potrafi go wykorzystać na różne sposoby.
08:03
So, for exampleprzykład in IraqIrak, you know, the warwojna zonestrefa,
183
468000
3000
Na przykład w Iraku, jak wiecie strefie wojny,
08:06
there is roadsideprzydroże bombsbomby. CurrentlyObecnie you sendwysłać these
184
471000
2000
są przydrożne bomby. Obecnie wysyła się
08:08
remotelyzdalnie controlledkontrolowane vehiclespojazdy that are armedzbrojnych.
185
473000
3000
zdalnie sterowane uzbrojone pojazdy.
08:11
It takes really a lot of time and it's expensivedrogi
186
476000
2000
Dużo czasu i pieniędzy zabiera
08:13
to trainpociąg the operatoroperatora to operatedziałać this complexzłożony armramię.
187
478000
4000
przeszkolenie operatora skomplikowanego ramienia.
08:17
In this casewalizka it's very intuitiveintuicyjny;
188
482000
2000
Ale używanie tego jest intuicyjne.
08:19
this studentstudent, probablyprawdopodobnie his first time usingza pomocą it, doing very complexzłożony manipulationmanipulacja taskszadania,
189
484000
4000
Ten student wykonuje skomplikowane zadanie,
08:23
pickingowocobranie up objectsobiekty and doing manipulationmanipulacja,
190
488000
2000
podnosi przedmioty i nimi manipuluje,
08:25
just like that. Very intuitiveintuicyjny.
191
490000
3000
ot tak sobie, bardzo intuicyjne.
08:30
Now, this robotrobot is currentlyobecnie our stargwiazda robotrobot.
192
495000
2000
Ten robot, jest naszym ulubieńcem.
08:32
We actuallytak właściwie have a fanwentylator clubKlub for the robotrobot, DARwInDARwIn:
193
497000
3000
Mamy fanklub robota DARwIna,
08:35
DynamicDynamiczne AnthropomorphicAntropomorficzne RobotRobot with IntelligenceInteligencji.
194
500000
3000
Dynamicznego Antropomorficznego Robota z Inteligencją.
08:38
As you know, we are very interestedzainteresowany in
195
503000
2000
Jesteśmy zainteresowani
08:40
humanoidHumanoid robotrobot, humanczłowiek walkingpieszy,
196
505000
2000
humanoidami, chodzącymi jak ludzie,
08:42
so we decidedzdecydowany to buildbudować a smallmały humanoidHumanoid robotrobot.
197
507000
2000
więc takiego robota zbudowaliśmy.
08:44
This was in 2004; at that time,
198
509000
2000
W 2004 roku to było
08:46
this was something really, really revolutionaryrewolucyjny.
199
511000
2000
rewolucyjne osiągnięcie.
08:48
This was more of a feasibilitywykonalność studybadanie:
200
513000
2000
To była analiza wykonalności,
08:50
What kinduprzejmy of motorssilniki should we use?
201
515000
2000
jakich silników użyć?
08:52
Is it even possiblemożliwy? What kindsrodzaje of controlssterownica should we do?
202
517000
2000
Jakiego sterowania? Czy jest to możliwe?
08:54
So, this does not have any sensorsczujniki.
203
519000
2000
Nie posiada żadnych czujników.
08:56
So, it's an openotwarty looppętla controlkontrola.
204
521000
2000
Ma otwarty układ sterowania.
08:58
For those who probablyprawdopodobnie know, if you don't have any sensorsczujniki
205
523000
2000
Niektórzy mogą się domyślać, co może się stać
09:00
and there are any disturbanceszaburzenia, you know what happensdzieje się.
206
525000
2000
bez czujników, gdy wystąpią zakłócenia.
09:05
(LaughterŚmiech)
207
530000
1000
(Śmiech)
09:06
So, basedna podstawie on that successpowodzenie, the followingnastępujący yearrok
208
531000
2000
W oparciu o ten sukces, rok później
09:08
we did the properprawidłowe mechanicalmechaniczny designprojekt
209
533000
3000
stworzyliśmy projekt mechaniczny,
09:11
startingstartowy from kinematicsKinematyka odwrotna.
210
536000
2000
zaczynając od kinematyki.
09:13
And thusa zatem, DARwInDARwIn I was bornurodzony in 2005.
211
538000
2000
W 2005 roku narodził się DARwIn I.
09:15
It standsstojaki up, it walksspacery -- very impressiveimponujący.
212
540000
2000
Stoi, chodzi, bardzo imponujące.
09:17
HoweverJednak, still, as you can see,
213
542000
2000
Ale nadal, jak widzicie,
09:19
it has a cordsznur, umbilicalpępkowej cordsznur. So, we're still usingza pomocą an externalzewnętrzny powermoc sourceźródło
214
544000
4000
ma pępowinę dostarczającą energii i przetwarzającą
09:23
and externalzewnętrzny computationobliczenie.
215
548000
2000
dane dzięki zewnętrznym urządzeniom.
09:25
So, in 2006, now it's really time to have funzabawa.
216
550000
4000
2006 - pora na prawdziwą zabawę.
09:29
Let's give it intelligenceinteligencja. We give it all the computingprzetwarzanie danych powermoc it needswymagania:
217
554000
3000
Dajmy mu inteligencję. Zapewniamy moc obliczeniową,
09:32
a 1.5 gigahertzgigaherc PentiumPentium M chipżeton,
218
557000
2000
chip 1,5 gigaherca Pentium M,
09:34
two FireWireFireWire cameraskamery, rateoceniać gyrosGyros, accelerometersakcelerometry,
219
559000
2000
dwie kamery, osiem żyroskopów, przyspieszeniomierz,
09:36
fourcztery forcesiła sensorsczujniki on the footstopa, lithiumlit polymerpolimer batteriesbaterie.
220
561000
3000
cztery czujniki momentu obrotowego na stopie, baterie litowe.
09:39
And now DARwInDARwIn IIII is completelycałkowicie autonomousautonomiczny.
221
564000
4000
Teraz DARwIn jest w pełni autonomiczny.
09:43
It is not remotezdalny controlledkontrolowane.
222
568000
2000
Nie jest sterowany pilotem.
09:45
There are no tethersuwięzi. It lookswygląda around, searcheswyszukiwań for the ballpiłka,
223
570000
3000
Nie ma żadnych kabli.
09:48
lookswygląda around, searcheswyszukiwań for the ballpiłka, and it triespróbuje to playgrać a gamegra of soccerpiłka nożna,
224
573000
3000
Rozgląda się, szuka piłki i próbuje grać
09:51
autonomouslyautonomicznie: artificialsztuczny intelligenceinteligencja.
225
576000
3000
autonomicznie, sztuczna inteligencja.
09:54
Let's see how it does. This was our very first trialpróba,
226
579000
3000
Zobaczmy jak to robi. To pierwsza próba,
09:57
and... SpectatorsWidzów (VideoWideo): GoalCelem!
227
582000
5000
i... wideo: Gol!
10:03
DennisDennis HongHong: So, there is actuallytak właściwie a competitionzawody callednazywa RoboCupRoboCup.
228
588000
3000
Istnieją zawody o Puchar Robotów: RoboCup.
10:06
I don't know how manywiele of you have heardsłyszał about RoboCupRoboCup.
229
591000
2000
Nie wiem ilu z was słyszało o RoboCup.
10:08
It's an internationalmiędzynarodowy autonomousautonomiczny robotrobot soccerpiłka nożna competitionzawody.
230
593000
5000
To międzynarodowe zawody piłkarskie autonomicznych robotów.
10:13
And the goalcel of RoboCupRoboCup, the actualrzeczywisty goalcel is,
231
598000
3000
Celem RoboCup jest
10:16
by the yearrok 2050
232
601000
2000
stworzenie do 2050 roku
10:18
we want to have fullpełny sizerozmiar, autonomousautonomiczny humanoidHumanoid robotsroboty
233
603000
3000
pełnych rozmiarów, autonomicznych robotów humanoidów
10:21
playgrać soccerpiłka nożna againstprzeciwko the humanczłowiek WorldŚwiat CupPuchar championsMistrzów
234
606000
4000
grających w pikę przeciwko ludzkim mistrzom świata,
10:25
and winzdobyć.
235
610000
2000
i wygrywających.
10:27
It's a trueprawdziwe actualrzeczywisty goalcel. It's a very ambitiousambitny goalcel,
236
612000
2000
To prawdziwy cel. Bardzo ambitny,
10:29
but we trulynaprawdę believe that we can do it.
237
614000
2000
ale wierzymy, że się uda.
10:31
So, this is last yearrok in ChinaChiny.
238
616000
3000
Zeszły rok w Chinach.
10:34
We were the very first teamzespół in the UnitedStany Zjednoczone StatesPaństwa that qualifiedkwalifikacje
239
619000
2000
Byliśmy pierwszą drużyną USA, która zakwalifikowała się
10:36
in the humanoidHumanoid RoboCupRoboCup competitionzawody.
240
621000
2000
do rozgrywek robotów humanoidów.
10:38
This is this yearrok in AustriaAustria.
241
623000
3000
A to obecny rok, Austria.
10:41
You're going to see the actionczynność, threetrzy againstprzeciwko threetrzy,
242
626000
2000
Zobaczycie akcję, trzech na trzech,
10:43
completelycałkowicie autonomousautonomiczny.
243
628000
2000
w pełni autonomicznych.
10:45
There you go. Yes!
244
630000
2000
Proszę bardzo. Tak!
10:48
The robotsroboty tracktor and they
245
633000
2000
Roboty obserwują i grają,
10:50
teamzespół playgrać amongstwśród themselvessami.
246
635000
3000
gra drużynowa pomiędzy nimi.
10:53
It's very impressiveimponujący. It's really a researchBadania eventzdarzenie
247
638000
2000
Bardzo imponujące. Prawdziwie naukowe zdarzenie
10:55
packagedspakowane in a more excitingekscytujący competitionzawody eventzdarzenie.
248
640000
4000
otoczone ekscytującym współzawodnictwem.
10:59
What you see over here, this is the beautifulpiękny
249
644000
2000
To przepiękne,
11:01
LouisLouis VuittonVuitton CupPuchar trophytrofeum.
250
646000
2000
puchar Louisa Vuittona.
11:03
So, this is for the bestNajlepiej humanoidHumanoid,
251
648000
2000
dla najlepszego humanoida.
11:05
and we would like to bringprzynieść this for the very first time, to the UnitedStany Zjednoczone StatesPaństwa
252
650000
2000
Chcemy po raz pierwszy przywieźć go do USA,
11:07
nextNastępny yearrok, so wishżyczenie us luckszczęście.
253
652000
2000
za rok, więc życzcie szczęścia.
11:09
(ApplauseAplauz)
254
654000
2000
Dziękuję.
11:11
Thank you.
255
656000
3000
(Brawa)
11:14
DARwInDARwIn alsorównież has a lot of other talentstalenty.
256
659000
2000
DARwIn ma wiele talentów.
11:16
Last yearrok it actuallytak właściwie conductedprowadzona the RoanokeRoanoke SymphonySymfonia OrchestraOrkiestra
257
661000
3000
W zeszłym roku dyrygował orkiestrą Roanoke Symphony,
11:19
for the holidaywakacje concertkoncert.
258
664000
3000
podczas świątecznego koncertu.
11:22
This is the nextNastępny generationgeneracja robotrobot, DARwInDARwIn IVIV,
259
667000
3000
To robot następnej generacji, DARwIn IV,
11:25
but smartermądrzejszy, fasterszybciej, strongersilniejszy.
260
670000
3000
bystrzejszy, szybszy, silniejszy.
11:28
And it's tryingpróbować to showpokazać off its abilityzdolność:
261
673000
2000
Popisuje się swoimi zdolnościami.
11:30
"I'm machomacho, I'm strongsilny.
262
675000
3000
"Jestem macho, Jestem silny."
11:33
I can alsorównież do some JackieJackie Chan-motionChan-motion,
263
678000
3000
Podobnie jak Jackie Chan,
11:36
martialsztuk walki artsztuka movementsruchy."
264
681000
3000
znam sztuki walki.
11:39
(LaughterŚmiech)
265
684000
2000
(Śmiech)
11:41
And it walksspacery away. So, this is DARwInDARwIn IVIV.
266
686000
2000
I odchodzi. To jest więc DARwIn IV,
11:43
And again, you'llTy będziesz be ablezdolny to see it in the lobbylobby.
267
688000
2000
zobaczycie go w lobby.
11:45
We trulynaprawdę believe this is going to be the very first runningbieganie
268
690000
2000
Wierzymy, że będzie to pierwszy biegający
11:47
humanoidHumanoid robotrobot in the UnitedStany Zjednoczone StatesPaństwa. So, stayzostać tuneddostrojony.
269
692000
3000
humanoid w USA. Więc, proszę zostać z nami.
11:50
All right. So I showedpokazał you some of our excitingekscytujący robotsroboty at work.
270
695000
3000
Pokazałem wam jak działają nasze roboty.
11:53
So, what is the secretsekret of our successpowodzenie?
271
698000
3000
Co się kryje za naszym sukcesem?
11:56
Where do we come up with these ideaspomysły?
272
701000
2000
Skąd bierzemy takie pomysły?
11:58
How do we developrozwijać these kindsrodzaje of ideaspomysły?
273
703000
2000
Jak wspieramy pomysły tego typu?
12:00
We have a fullycałkowicie autonomousautonomiczny vehiclepojazd
274
705000
2000
Mamy w pełni autonomiczny pojazd
12:02
that can drivenapęd into urbanmiejski environmentsśrodowiska. We wonwygrał a halfpół a millionmilion dollarsdolarów
275
707000
2000
potrafiący poruszać się w ruchu miejskim.
12:04
in the DARPADARPA UrbanUrban ChallengeWyzwanie.
276
709000
2000
Wygraliśmy DARPA Urban Challenge.
12:06
We alsorównież have the world'srecyrodycyjstwo diecystwo recyrodycyjstwo diecystwo recy sektorcy very first
277
711000
2000
Mamy też pierwszy na świecie
12:08
vehiclepojazd that can be drivennapędzany by the blindślepy.
278
713000
2000
pojazd dla niewidomych.
12:10
We call it the BlindW ciemno DriverSterownik ChallengeWyzwanie, very excitingekscytujący.
279
715000
2000
To wyzwanie niewidomego kierowcy,
12:12
And manywiele, manywiele other roboticsRobotyka projectsprojektowanie I want to talk about.
280
717000
4000
i wiele innych projektów.
12:16
These are just the awardsnagrody that we wonwygrał in 2007 fallspadek
281
721000
2000
To tylko nagrody z jesieni 2007,
12:18
from roboticsRobotyka competitionszawody and those kindsrodzaje of things.
282
723000
3000
zawodów robotów itd.
12:21
So, really, we have fivepięć secretstajniki.
283
726000
2000
Mamy pięć sekretów.
12:23
First is: Where do we get inspirationInspiracja?
284
728000
2000
Skąd czerpiemy inspiracje,
12:25
Where do we get this sparkIskra of imaginationwyobraźnia?
285
730000
2000
skąd ta iskierka wyobraźni?
12:27
This is a trueprawdziwe storyfabuła, my personalosobisty storyfabuła.
286
732000
3000
To moja osobista, prawdziwa historia.
12:30
At night when I go to bedłóżko, 3 - 4 a.m. in the morningranek,
287
735000
2000
Gdy kładę się spać o 3 czy 4 rano,
12:32
I liekłamstwo down, closeblisko my eyesoczy, and I see these lineskwestia and circleskółka
288
737000
3000
zamykam oczy i widzę linie i koła
12:35
and differentróżne shapeskształty floatingRuchomy around.
289
740000
2000
oraz inne kształty,
12:37
And they assemblegromadzić, and they formformularz these kindsrodzaje of mechanismsmechanizmy.
290
742000
3000
które tworzą takie mechanizmy.
12:40
And then I think, "AhAh this is coolchłodny."
291
745000
2000
Myślę: "O, to jest super."
12:42
So, right nextNastępny to my bedłóżko I keep a notebookNotatnik,
292
747000
2000
Przy łóżku trzymam notatnik,
12:44
a journaldziennik, with a specialspecjalny pendługopis that has a lightlekki on it, LED lightlekki,
293
749000
3000
ze specjalnym piórem z lampką LED,
12:47
because I don't want to turnskręcać on the lightlekki and wakebudzić up my wifeżona.
294
752000
2000
bo nie chcę obudzić żony włączając światło.
12:49
So, I see this, scribblekulas everything down, drawrysować things,
295
754000
2000
Widzę coś, notuję, rysuję
12:51
and I go to bedłóżko.
296
756000
2000
i idę spać.
12:53
EveryKażdy day in the morningranek,
297
758000
2000
Każdego ranka,
12:55
the first thing I do before my first cupPuchar of coffeeKawa,
298
760000
2000
jeszcze przed poranną kawą
12:57
before I brushszczotka my teethzęby, I openotwarty my notebookNotatnik.
299
762000
2000
i umyciem zębów, otwieram notatnik.
12:59
ManyWiele timesczasy it's emptypusty,
300
764000
2000
Często jest pusty,
13:01
sometimesczasami I have something there -- if something'scoś jest there, sometimesczasami it's junkdżonka --
301
766000
2000
czasem coś jest, czasem beznadzieja,
13:03
but mostwiększość of the time I can't even readczytać my handwritingpisma ręcznego.
302
768000
3000
najczęściej nie mogę nawet nic odczytać.
13:06
And so, 4 am in the morningranek, what do you expectoczekiwać, right?
303
771000
3000
Ale czego można się spodziewać po 4 rano?
13:09
So, I need to decipherrozszyfrować what I wrotenapisał.
304
774000
2000
Muszę rozszyfrowywać co napisałem.
13:11
But sometimesczasami I see this ingeniouspomysłowy ideapomysł in there,
305
776000
3000
Ale czasem widzę wspaniały pomysł
13:14
and I have this eurekaEureka momentza chwilę.
306
779000
2000
i krzyczę "Eureka!".
13:16
I directlybezpośrednio runbiegać to my home officegabinet, sitsiedzieć at my computerkomputer,
307
781000
2000
Biegnę do domowego biura, do komputera,
13:18
I typerodzaj in the ideaspomysły, I sketchnaszkicować things out
308
783000
2000
zapisuje pomysły, robię zarys
13:20
and I keep a databaseBaza danych of ideaspomysły.
309
785000
3000
i przechowuję bazę pomysłów.
13:23
So, when we have these callspołączenia for proposalsPropozycje,
310
788000
2000
Kiedy zgłaszamy propozycje,
13:25
I try to find a matchmecz betweenpomiędzy my
311
790000
2000
próbuję znaleźć coś wspólnego pomiędzy
13:27
potentialpotencjał ideaspomysły
312
792000
2000
moimi pomysłami a problemem,
13:29
and the problemproblem. If there is a matchmecz we writepisać a researchBadania proposalwniosek,
313
794000
2000
potem przygotowujemy propozycję badań,
13:31
get the researchBadania fundingfinansowanie in, and that's how we startpoczątek our researchBadania programsprogramy.
314
796000
4000
zdobywamy fundusze, rozpoczynamy programy badawcze.
13:35
But just a sparkIskra of imaginationwyobraźnia is not good enoughdość.
315
800000
3000
Ale sama wyobraźnia nie wystarczy.
13:38
How do we developrozwijać these kindsrodzaje of ideaspomysły?
316
803000
2000
Jak rozwijamy takie pomysły?
13:40
At our lablaboratorium RoMeLaRoMeLa, the RoboticsRobotyka and MechanismsMechanizmy LaboratoryLaboratorium,
317
805000
3000
W Laboratorium Robotyki Maszyn (RoMeLa),
13:43
we have these fantasticfantastyczny brainstormingburza mózgów sessionssesje.
318
808000
3000
robimy fantastyczną burzę mózgów.
13:46
So, we gatherzbierać around, we discussomawiać about problemsproblemy
319
811000
2000
Zbieramy się i omawiamy problemy,
13:48
and socialspołeczny problemsproblemy and talk about it.
320
813000
2000
również problemy społeczne.
13:50
But before we startpoczątek we setzestaw this goldenzłoty rulereguła.
321
815000
3000
Ale zanim zaczniemy, ustalamy złotą zasadę.
13:53
The rulereguła is:
322
818000
2000
Brzmi ona:
13:55
NobodyNikt nie criticizeskrytykuje anybody'skogokolwiek ideaspomysły.
323
820000
3000
Nikt nie krytykuje czyichś pomysłów.
13:58
NobodyNikt nie criticizeskrytykuje any opinionopinia.
324
823000
2000
Nikt nie krytykuje czyjejś opinii.
14:00
This is importantważny, because manywiele timesczasy studentsstudenci, they fearstrach
325
825000
2000
Wielokrotnie studenci obawiają się
14:02
or they feel uncomfortableniewygodny how othersinni mightmoc think
326
827000
3000
co pomyślą inni o ich pomysłach.
14:05
about theirich opinionsopinie and thoughtsmyśli.
327
830000
2000
co pomyślą inni o ich pomysłach.
14:07
So, oncepewnego razu you do this, it is amazingniesamowity
328
832000
2000
Dzięki tym regułom
14:09
how the studentsstudenci openotwarty up.
329
834000
2000
studenci rozkwitają.
14:11
They have these wackyodlotowe, coolchłodny, crazyzwariowany, brilliantznakomity ideaspomysły, and
330
836000
3000
Mają stuknięte i znakomite pomysły,
14:14
the wholecały roompokój is just electrifiedzelektryfikowana with creativetwórczy energyenergia.
331
839000
3000
naelektryzowane kreatywną energią.
14:17
And this is how we developrozwijać our ideaspomysły.
332
842000
3000
Tak rozwijamy nasze pomysły.
14:20
Well, we're runningbieganie out of time. One more thing I want to talk about is,
333
845000
3000
Ostatnią rzeczą, którą chciałbym omówić to,
14:23
you know, just a sparkIskra of ideapomysł and developmentrozwój is not good enoughdość.
334
848000
4000
to że iskierka pomysłu i rozwinięcie to za mało.
14:27
There was a great TEDTED momentza chwilę,
335
852000
2000
Był wspaniały moment na TED,
14:29
I think it was SirSir KenKen RobinsonRobinson, was it?
336
854000
3000
to był chyba Sir Ken Robinson, tak?
14:32
He gavedał a talk about how educationEdukacja
337
857000
2000
Omawiał kwestię edukacji,
14:34
and schoolszkoła killszabija creativitykreatywność.
338
859000
2000
i tego jak zabija kreatywność
14:36
Well, actuallytak właściwie, there are two sidesboki to the storyfabuła.
339
861000
3000
To dwie strony medalu.
14:39
So, there is only so much one can do
340
864000
3000
To co można zrobić tylko dzięki
14:42
with just ingeniouspomysłowy ideaspomysły
341
867000
2000
wspaniałym pomysłom
14:44
and creativitykreatywność and good engineeringInżynieria intuitionintuicja.
342
869000
3000
kreatywności i intuicji jest ograniczone.
14:47
If you want to go beyondpoza a tinkeringmajsterkowanie,
343
872000
2000
Jeśli chcecie wyjść poza majsterkowanie,
14:49
if you want to go beyondpoza a hobbyhobby of roboticsRobotyka
344
874000
2000
poza robotykę jako hobby,
14:51
and really tacklesprzęt the grandwielki challengeswyzwania of roboticsRobotyka
345
876000
3000
i podjąć prawdziwe wyzwania robotyki
14:54
throughprzez rigorousrygorystyczny researchBadania
346
879000
2000
stosując surowe badania,
14:56
we need more than that. This is where schoolszkoła comespochodzi in.
347
881000
3000
potrzebujecie więcej. Tu wchodzi szkoła.
14:59
BatmanBatman, fightingwalczący againstprzeciwko badzły guys,
348
884000
3000
Batman walczący ze złymi ludźmi,
15:02
he has his utilityużyteczność beltpas, he has his grapplingzmagają się hookhak,
349
887000
2000
ma użyteczny pas, hak,
15:04
he has all differentróżne kindsrodzaje of gadgetsgadżety.
350
889000
2000
całą masę gadżetów.
15:06
For us roboticistsroboticists, engineersinżynierowie and scientistsnaukowcy,
351
891000
2000
Dla nas, robotyków, inżynierów i naukowców,
15:08
these toolsprzybory, these are the courseskursy and classesklasy you take in classklasa.
352
893000
5000
takimi narzędziami są kursy i zajęcia w klasie.
15:13
MathMatematyka, differentialmechanizm różnicowy equationsrównania.
353
898000
2000
Matematyka, równania różniczkowe.
15:15
I have linearliniowy algebraalgebra, sciencenauka, physicsfizyka,
354
900000
2000
Mam algebrę liniową, nauki przyrodnicze, fizykę,
15:17
even nowadaysdzisiaj, chemistrychemia and biologybiologia, as you've seenwidziany.
355
902000
3000
nawet w dzisiejszych czasach, chemię i biologię.
15:20
These are all the toolsprzybory that we need.
356
905000
2000
To narzędzia, jakich potrzebujemy.
15:22
So, the more toolsprzybory you have, for BatmanBatman,
357
907000
2000
Mając więcej narzędzi, Batman
15:24
more effectiveefektywny at fightingwalczący the badzły guys,
358
909000
2000
może lepiej walczyć ze złem,
15:26
for us, more toolsprzybory to attackatak these kindsrodzaje of bigduży problemsproblemy.
359
911000
4000
a my możemy rozwiązywać problemy.
15:30
So, educationEdukacja is very importantważny.
360
915000
3000
Edukacja jest bardzo ważna.
15:33
AlsoRównież, it's not about that,
361
918000
2000
Co więcej,
15:35
only about that. You alsorównież have to work really, really hardciężko.
362
920000
2000
trzeba bardzo ciężko pracować.
15:37
So, I always tell my studentsstudenci,
363
922000
2000
Powtarzam swoim studentom
15:39
"Work smartmądry, then work hardciężko."
364
924000
2000
by pracowali mądrze i ciężko.
15:41
This pictureobrazek in the back this is 3 a.m. in the morningranek.
365
926000
3000
To zdjęcie z trzeciej nad ranem.
15:44
I guaranteegwarancja if you come to your lablaboratorium at 3 - 4 am
366
929000
2000
Jeśli odwiedzicie laboratorium nocą,
15:46
we have studentsstudenci workingpracujący there,
367
931000
2000
spotkacie tam pracujących studentów,
15:48
not because I tell them to, but because we are havingmający too much funzabawa.
368
933000
3000
nie kazałem im, ale tak dobrze się bawimy.
15:51
WhichCo leadswskazówki to the last topictemat:
369
936000
2000
A to ostatnie zagadnienie.
15:53
Do not forgetzapomnieć to have funzabawa.
370
938000
2000
Nie zapomnijcie dobrze się bawić.
15:55
That's really the secretsekret of our successpowodzenie, we're havingmający too much funzabawa.
371
940000
3000
To sekret naszego sukcesu. Za dobrze się bawimy.
15:58
I trulynaprawdę believe that highestnajwyższy productivitywydajność comespochodzi when you're havingmający funzabawa,
372
943000
3000
Ludzie są najbardziej produktywni dzięki dobrzej zabawie.
16:01
and that's what we're doing.
373
946000
2000
Więc dobrze się bawimy.
16:03
There you go. Thank you so much.
374
948000
2000
Dziękuję bardzo.
16:05
(ApplauseAplauz)
375
950000
5000
(Brawa)
Translated by Bartłomiej Szóstak
Reviewed by Kinga Skorupska

▲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