TED日本語 - スカイラー・ティビッツ: 自己構築する物をつくる事は可能か?

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TED日本語 - スカイラー・ティビッツ: 自己構築する物をつくる事は可能か?

TED Talks

自己構築する物をつくる事は可能か?
Can we make things that make themselves?
スカイラー・ティビッツ
Skylar Tibbits

内容

MIT研究者のスカイラー・ティビッツは自己組織化と呼ばれる、DNA鎖が自身を結合するように、何かをつくる(椅子や、超高層ビル)代わりに物が自身をつくるというアイディアに取り組んでいます。これは初期段階における大きなコンセプトです。ティビッツは3つの研究室内のプロジェクトを通して自己組織化の未来の展望を紹介します。

Script

Today I'd like to show you the future of the way we make things. I believe that soon our buildings and machines will be self-assembling, replicating and repairing themselves. So I'm going to show you what I believe is the current state of manufacturing, and then compare that to some natural systems.

So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers -- two and a half years [ of assembly time ],500,000 to a million parts, fairly complex, new, exciting technologies in steel, concrete, glass. We have exciting machines that can take us into space -- five years [ of assembly time ],2.5 million parts.

But on the other side, if you look at the natural systems, we have proteins that have two million types, can fold in 10,000 nanoseconds, or DNA with three billion base pairs we can replicate in roughly an hour. So there's all of this complexity in our natural systems, but they're extremely efficient, far more efficient than anything we can build, far more complex than anything we can build. They're far more efficient in terms of energy. They hardly ever make mistakes. And they can repair themselves for longevity.

So there's something super interesting about natural systems. And if we can translate that into our built environment, then there's some exciting potential for the way that we build things. And I think the key to that is self-assembly.

So if we want to utilize self-assembly in our physical environment, I think there's four key factors. The first is that we need to decode all of the complexity of what we want to build -- so our buildings and machines. And we need to decode that into simple sequences -- basically the DNA of how our buildings work. Then we need programmable parts that can take that sequence and use that to fold up, or reconfigure. We need some energy that's going to allow that to activate, allow our parts to be able to fold up from the program. And we need some type of error correction redundancy to guarantee that we have successfully built what we want.

So I'm going to show you a number of projects that my colleagues and I at MIT are working on to achieve this self-assembling future. The first two are the MacroBot and DeciBot. So these projects are large-scale reconfigurable robots -- 8 ft.,12 ft. long proteins. They're embedded with mechanical electrical devices, sensors. You decode what you want to fold up into, into a sequence of angles -- so negative 120, negative 120,0,0,120, negative 120 -- something like that; so a sequence of angles, or turns, and you send that sequence through the string. Each unit takes its message -- so negative 120 -- it rotates to that, checks if it got there and then passes it to its neighbor.

So these are the brilliant scientists, engineers, designers that worked on this project. And I think it really brings to light: Is this really scalable? I mean, thousands of dollars, lots of man hours made to make this eight-foot robot. Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part? The next one questions that and looks at passive nature, or passively trying to have reconfiguration programmability. But it goes a step further, and it tries to have actual computation. It basically embeds the most fundamental building block of computing, the digital logic gate, directly into your parts.

So this is a NAND gate. You have one tetrahedron which is the gate that's going to do your computing, and you have two input tetrahedrons. One of them is the input from the user, as you're building your bricks. The other one is from the previous brick that was placed. And then it gives you an output in 3D space. So what this means is that the user can start plugging in what they want the bricks to do. It computes on what it was doing before and what you said you wanted it to do. And now it starts moving in three-dimensional space -- so up or down. So on the left-hand side, [ 1,1 ] input equals 0 output, which goes down. On the right-hand side, [ 0,0 ] input is a 1 output, which goes up. And so what that really means is that our structures now contain the blueprints of what we want to build.

So they have all of the information embedded in them of what was constructed. So that means that we can have some form of self-replication. In this case I call it self-guided replication, because your structure contains the exact blueprints. If you have errors, you can replace a part. All the local information is embedded to tell you how to fix it. So you could have something that climbs along and reads it and can output at one to one. It's directly embedded; there's no external instructions.

So the last project I'll show is called Biased Chains, and it's probably the most exciting example that we have right now of passive self-assembly systems. So it takes the reconfigurability and programmability and makes it a completely passive system. So basically you have a chain of elements. Each element is completely identical, and they're biased. So each chain, or each element, wants to turn right or left. So as you assemble the chain, you're basically programming it. You're telling each unit if it should turn right or left. So when you shake the chain, it then folds up into any configuration that you've programmed in -- so in this case, a spiral, or in this case,two cubes next to each other. So you can basically program any three-dimensional shape -- or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.

So what does this tell us about the future? I think that it's telling us that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair in our physical structures, our buildings, machines. There's new programmability in these parts. And from that you have new possibilities for computing. We'll have spatial computing. Imagine if our buildings, our bridges, machines, all of our bricks could actually compute. That's amazing parallel and distributed computing power, new design possibilities. So it's exciting potential for this. So I think these projects I've showed here are just a tiny step towards this future, if we implement these new technologies for a new self-assembling world.

Thank you.

(Applause)

今日は皆さんに 物づくりの未来をお見せします 私はやがて建物や機械が 自己組織化するようになり 自ら複製や 修復をするようになると信じています これから 私が信じる 物づくりの現状と それらに対する自然界のシステムを比較します

物づくりの現状として 高層ビルが例に挙げられます 建築期間は2年半 部品数は50万から100万個 かなり複雑であり 鋼鉄やコンクリート ガラスにおける最新の素晴らしい技術でできています 私たちが持つ宇宙に運ぶ 素晴らしい機械は 製造期間が5年 部品数は250万個です

一方で 自然界のシステムに目を向けると 200万種類もの タンパク質が 1万ナノ秒のうちに折り畳んだり 30億塩基対のDNAが およそ1時間以内に複製が出来たりします このように自然界のシステムには こんなに多くの複雑性が存在していますが これらは極めて効率が良く 私たちがつくるものよりもはるかに 効率的で複雑なのです エネルギーの観点からもずっと効率的です これらは滅多にミスをしません そして状態を保つ為に自己修復が可能です

このように自然界のシステムには大変興味深い点があります そしてこれらを 私たちの構築した環境に取り入れられれば 物づくりに面白い可能性が備わります そしてその鍵となるのは自己組織化です

物理環境において自己組織化を活用する場合 4つの要素があると考えます 1つは 建物や機械などといった 私たちが作りたいあらゆる複雑なものを 復元する必要があります そして簡単な配列に復元する必要があります つまり建物がどのように機能するかといったDNAです 次にそれらの配列を用いて 折り畳んだり 再構成するための プログラム可能な部品が必要です それらを稼働させ 部品をプログラムによって 折り畳めるようにするためのエネルギーが必要です そして 一種の冗長なエラー修正機能によって 望んだ物がうまく組み立てられたか保証するものが必要です

それでは 私と私のMITの同僚たちが この自己組織化した未来を実現するために 取り組んでいるプロジェクトを紹介します 始めの2つはMacroBotとDeciBotです これらは大型の再構成可能ロボットで 縦幅2.5メートル 横幅3.5メートルもの物体で構成されています 機械電子機器やセンサーが内蔵されており 実現したい折り畳み方法を 角度を表す配列で復元します マイナス120度 マイナス120度 0度 0度 120度 マイナス120度 といった感じです このような角度を表す配列に 配線を通してこの配列を送信します それぞれのユニットがこのメッセージを受信し マイナス120度なら このように回転し 到達したか確認後 次のユニットの入力待ちとなります

彼らがこのプロジェクトに参加している 素晴らしい科学者やエンジニア そしてデザイナーです 私は本当に実現すると考えています これは本当に拡張性があるでしょうか? この2.5メートルものロボットの製作に 膨大なお金と 手間がかかりました 本当にこれが拡張し 全ての部品にロボット工学を組み込めるでしょうか? 次のロボットでは それを命題に 受動的な性質 もしくは 受動的に再構成プログラミング能力を獲得させようとしています さらに一歩進んで 実際に演算能力を持たせようとしています これにコンピューティングの最も基本的な 要素であるデジタルロジックゲートを 部品の中に直接組み込んでいます

これがNANDゲートです コンピューティングを行うゲートである 四面体が1つあり 2つ入力用の四面体があります 一方が部品を組み立てるユーザーの入力用に使われ もう一方が前に設置された部品の入力用です そして3次元空間上に出力を行います これが何を意味するかというと ユーザーが部品の動作を指示することができるということです これは前に行ったことと ユーザーの指示を演算します そしてこのように3次元空間を 上下に動き始めます 左側では 入力[1,1]は 出力0のため 下に向き 右側では 入力[0,0]は 出力1のため 上に向かいます これが本当に意味するのは この構造物には 今や私たちが作りたい物の 設計図が含まれているということです

作り上げられるべき物の全ての情報が組み込まれているのです これはつまり 自己複製のようなことが行えることを意味します このようなものを私は 自己誘導複製と呼んでいます これに完全な設計図が含まれているからです エラーがあれば 一部を取り替えることができます 全ての局所情報は修復用に組み込まれています 従って例えば 平行して動作し データを読み込み 出力を行うようなことができるでしょう 情報は直接組み込まれており 外部命令に依存しません

最後にお見せするプロジェクトは Biased Chainsと呼びます これは おそらく受動的自己組織化システムにおける 最も面白い例であるといえます 再構築機能を持ち プログラミング要素があり 完全に受動的なシステムです 物体の鎖があるとします それぞれの物体は全く同一であり それらは偏っています それぞれの鎖 もしくは物体は 左右に動こうとします 鎖の組み立ては 基本的にはプログラミングに相当します それぞれのユニットに左に曲がるか 右に曲がるか伝えているのです そして鎖を振ると プログラムした あらゆる構造に折り畳まれます この場合は 螺旋ですし この場合では 2つの正四面体が重なっています このようにあらゆる 3次元形状 もしくは1次元 2次元のものを この鎖で受動的にプログラムすることができます

では これが示す未来とは何でしょうか? 私が思うに これによって 物理的構造や建築 機械に対し自己組織化や 複製 修復といった新たな可能性をもたらすと考えます これらに新しくプログラミング要素が付与され コンピューティングの新しい可能性が生まれるのです 空間コンピューティングが可能です 建築や橋 機械などあらゆる部品が 演算能力を持つことを想像してください 並列で分散的な驚くべき演算能力であり 新しいデザインの可能性が広がります このようにこれは素晴らしい潜在能力を持っています ご紹介したこれらのプロジェクトは そんな未来に向けてのほんの小さな一歩です これらの新しい技術を新たな自己組織化世界に 向けて導入できればと考えます

ありがとうございました

(拍手)

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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