Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

Jennifer Healey: si los autos pudiesen hablar, los accidentes podrían evitarse.

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2013-04-25 ・ TED


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Jennifer Healey: si los autos pudiesen hablar, los accidentes podrían evitarse.

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traductor: Mariela Rodio Revisor: Ana María Pérez
00:12
Let's face it:
1
12703
1914
Enfrentémoslo:
00:14
Driving is dangerous.
2
14617
2445
conducir, es peligroso.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
3
17062
3098
Es una de las cosas en las que no queremos pensar,
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
4
20160
3652
pero el hecho de que íconos religiosos y amuletos de la suerte
00:23
show up on dashboards around the world
5
23812
4790
estén en tableros alrededor del mundo
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
6
28602
4137
traiciona el hecho de que sabemos que esto es cierto.
00:32
Car accidents are the leading cause of death
7
32739
3594
Los accidentes automovilísticos, son la principal causa de muerte
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
8
36333
4170
en personas entre los 16 y 19 años en EE.UU.,
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leading cause of death --
9
40503
2843
principal causa de muerte,
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
10
43346
3863
y 75 % de estos accidentes no tienen nada que ver
00:47
with drugs or alcohol.
11
47209
2285
con drogas o alcochol.
00:49
So what happens?
12
49494
2261
¿Entonces, qué pasa?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
13
51755
4219
Nadie sabe a ciencia cierta, pero recuerdo mi primer accidente.
00:55
I was a young driver out on the highway,
14
55974
3803
Era una joven conductora en la autopista,
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
15
59777
2258
y había otro auto en frente mío, vi que encendió las luces de frenos
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
16
62035
1800
y me dije, "Bueno, este tipo está bajando la velocidad,
01:03
I'll slow down too."
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63835
1282
también voy a bajar la velocidad.
01:05
I step on the brake.
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65117
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Pisé el freno.
01:07
But no, this guy isn't slowing down.
19
67043
2254
Pero, no, el tipo no estaba reduciendo la velocidad.
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
20
69297
3178
Se está deteniendo, frenando por completo en medio de la autopista.
01:12
It was just going 65 -- to zero?
21
72475
2540
¿Iba a pasar de 65 a...cero?
01:15
I slammed on the brakes.
22
75015
1520
Me paré en el freno.
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
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76535
3059
Sentí el ABS activarse, y que el automóvil seguía en movimiento
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
24
79594
2696
y que no iba a frenar, y sabía que no iba a frenar,
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
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82290
2939
y se activó el airbag, el automóvil estaba destrozado,
01:25
and fortunately, no one was hurt.
26
85229
3557
y por suerte, nadie resultó herido.
01:28
But I had no idea that car was stopping,
27
88786
4211
Pero no tenía idea que ese automóvil estaba frenando,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
28
92997
3645
y creo que podemos hacer algo mejor que eso.
01:36
I think we can transform the driving experience
29
96642
4145
Creo que podemos transformar la experiencia de conducir
01:40
by letting our cars talk to each other.
30
100787
3879
dejando que nuestros automóviles se comuniquen entre sí.
01:44
I just want you to think a little bit
31
104666
1424
Quiero que reflexionen un momento
01:46
about what the experience of driving is like now.
32
106090
2888
acerca de la experiencia actual de conducir.
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
33
108978
4028
Suban a su auto. Cierren la puerta. Se encuentran en una burbuja de vidrio.
01:53
You can't really directly sense the world around you.
34
113006
2916
No pueden sentir directamente el mundo a su alrededor.
01:55
You're in this extended body.
35
115922
2181
Están en este cuerpo extendido.
01:58
You're tasked with navigating it down
36
118103
2163
Les corresponde navegarlo
02:00
partially-seen roadways,
37
120266
2056
por caminos parcialmente visibles,
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
38
122322
4424
entre otros gigantes de metal, a velocidades sobrehumanas.
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
39
126746
4480
¿Bien? Y lo único que los guía son sus ojos.
02:11
Okay, so that's all you have,
40
131226
1762
Bien, eso es con lo único que cuentan,
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
41
132988
1735
con un par de ojos que no fueron diseñados para esta tarea,
02:14
but then people ask you to do things like,
42
134723
3751
pero luego se les pide que hagan cosas como,
02:18
you want to make a lane change,
43
138474
1549
si quieren cambiar de carril,
02:20
what's the first thing they ask you do?
44
140023
2321
¿qué es lo primero que se les pide que hagan?
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
45
142344
3095
Que quiten la vista del camino. Eso es.
02:25
Stop looking where you're going, turn,
46
145439
2096
Tienen que dejar de ver por dónde van, girar,
02:27
check your blind spot,
47
147535
2018
verificar su punto ciego,
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
48
149553
3471
y seguir conduciendo por el camino sin ver por dónde van.
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
49
153024
3135
Para Uds. y todos los demás. Esta es la manera segura de conducir.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
50
156159
2241
¿Por qué hacemos esto? Porque tenemos que hacerlo,
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
51
158400
2579
debemos elegir, ¿miro aquí o miro allá?
02:40
What's more important?
52
160979
1521
¿Qué es más importante?
02:42
And usually we do a fantastic job
53
162500
2711
Y en general, hacemos un muy buen trabajo
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
54
165211
3769
eligiendo y decidiendo a qué le prestamos atención en la carretera.
02:48
But occasionally we miss something.
55
168980
3650
Pero, a veces, fallamos.
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
56
172630
4461
A veces, precibimos algo mal, o demasiado tarde.
02:57
In countless accidents, the driver says,
57
177091
1988
En incontables accidentes, el conductor dice,
02:59
"I didn't see it coming."
58
179079
2308
"No lo vi venir".
03:01
And I believe that. I believe that.
59
181387
3281
Y lo creo. En serio.
03:04
We can only watch so much.
60
184668
2925
No podemos verlo todo.
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
61
187593
5144
Pero la tecnología actual puede ayudarnos a mejorar esto.
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
62
192737
4296
En el futuro, con automóviles intercambiando información entre ellos,
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
63
197033
3928
vamos a poder ver hasta tres autos más adelante
03:20
and three cars behind, to the right and left,
64
200961
1594
y tres autos más atrás, a la derecha y a la izquierda,
03:22
all at the same time, bird's eye view,
65
202555
3166
todo al mismo tiempo, con vista panorámica,
03:25
we will actually be able to see into those cars.
66
205721
3128
realmente vamos a poder ver esos automóviles.
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
67
208849
2371
Vamos a poder saber la velocidad del auto que tenemos delante,
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
68
211220
3240
saber cuán rápidamente el tipo está frenando.
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
69
214460
4510
Si el tipo está frenando a cero, lo sabré.
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
70
218970
3859
Y con cálculos, algoritmos y modelos predictivos,
03:42
we will be able to see the future.
71
222829
3273
vamos a poder predecir el futuro.
03:46
You may think that's impossible.
72
226102
1556
Pueden pensar que es imposible.
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
73
227658
2731
¿Cómo puede predecirse el futuro? Es muy difícil.
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
74
230389
3619
Pero no. En el caso de los automóviles, no es imposible.
03:54
Cars are three-dimensional objects
75
234008
2732
Los autos son objetos tridimensionales
03:56
that have a fixed position and velocity.
76
236740
2332
que tienen una velocidad y posición fija.
03:59
They travel down roads.
77
239072
1631
Se desplazan por caminos.
04:00
Often they travel on pre-published routes.
78
240703
2412
A veces se desplazan en rutas pre prublicadas.
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
79
243115
3938
No es realmente difícil hacer predicciones razonables
04:07
about where a car's going to be in the near future.
80
247053
2864
acerca de dónde un auto va a estar en el futuro cercano.
04:09
Even if, when you're in your car
81
249917
2002
Incluso si están dentro de su auto
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
82
251919
1994
y pasa un motociclista, ¡fiuuuummm!
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
83
253913
2296
a 85 millas por hora, cambiando de carriles.
04:16
I know you've had this experience --
84
256209
2547
Sé que han pasado por esto,
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
85
258756
2603
ese tipo simplemente no "salió de la nada".
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
86
261359
3643
Lo más probable es que ya estuviera en la carretera durante la última media hora.
04:25
(Laughter)
87
265002
1190
(Risas)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
88
266192
3589
¿Cierto? Quiero decir, alguien lo vio.
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
89
269781
2768
Diez, 20, 30 millas atrás, alguien vio a este tipo,
04:32
and as soon as one car sees that guy
90
272549
2384
y tan pronto como un auto ve al motociclista
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
91
274933
2231
y lo incorpora al mapa, está en el mapa...
04:37
position, velocity,
92
277164
2176
posición, velocidad,
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
93
279340
2321
se puede decir que continuará su trayecto a 85 millas por hora.
04:41
You'll know, because your car will know, because
94
281661
2184
Uds. lo sabrán, porque su auto lo sabrá, porque
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
95
283845
2275
ese otro auto se lo habrá susurrado,
04:46
like, "By the way, five minutes,
96
286120
1923
algo así como, "por cierto, en cinco minutos,
04:48
motorcyclist, watch out."
97
288043
2775
pasa un motociclista, cuidado".
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
98
290818
2703
Pueden hacer predicciones razonables acerca del comportamiento de los autos.
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
99
293521
1365
Quiero decir, son objetos newtonianos.
04:54
That's very nice about them.
100
294886
2909
Lo cual es algo muy bueno.
04:57
So how do we get there?
101
297795
3034
¿Pero cómo llegamos allí?
05:00
We can start with something as simple
102
300829
2266
Podemos empezar con algo tan sencillo como
05:03
as sharing our position data between cars,
103
303095
2870
compartir la información de nuestra posición entre vehículos,
05:05
just sharing GPS.
104
305965
1892
simplemente compartiendo el GPS.
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
105
307857
2444
Si tengo un GPS y una cámara en mi auto,
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
106
310301
2231
tengo una idea bastante precisa de dónde estoy
05:12
and how fast I'm going.
107
312532
1732
y a qué velocidad me desplazo.
05:14
With computer vision, I can estimate where
108
314264
1657
Con visión de computadora, puedo calcular dónde
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
109
315921
3537
están los vehículos a mi alrededor, más o menos, y hacia dónde van.
05:19
And same with the other cars.
110
319458
970
Y lo mismo para otros autos.
05:20
They can have a precise idea of where they are,
111
320428
1814
Pueden tener una idea precisa de dónde están,
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
112
322242
2146
y al menos una vaga idea de dónde están los demás autos.
05:24
What happens if two cars share that data,
113
324388
3231
¿Qué pasa si dos automóviles pudiesen compartir esa información,
05:27
if they talk to each other?
114
327619
1955
si pudiesen hablarse?
05:29
I can tell you exactly what happens.
115
329574
2778
Se los diré.
05:32
Both models improve.
116
332352
2339
Ambos modelos mejoran.
05:34
Everybody wins.
117
334691
2055
Todos ganan.
05:36
Professor Bob Wang and his team
118
336746
2577
El profesor Bob Wang y su equipo
05:39
have done computer simulations of what happens
119
339323
2738
han creado simulaciones computarizadas de lo que ocurre
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
120
342061
3431
cuando se combinan cálculos aproximados, incluso con poco tráfico,
05:45
when cars just share GPS data,
121
345492
2624
cuando los autos solo comparten información GPS,
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
122
348116
2513
y hemos llevado esta investigación de simulación por computación
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
123
350629
3027
y hacia un banco de pruebas robóticas que tienen los sensores reales
05:53
that are in cars now on these robots:
124
353656
3133
que los autos tienen actualmente, en estos robots:
05:56
stereo cameras, GPS,
125
356789
1838
cámaras estéreo, GPS,
05:58
and the two-dimensional laser range finders
126
358627
1874
y los telémetros láser bidimensionales
06:00
that are common in backup systems.
127
360501
2240
que son comunes en los sistemas de respaldo.
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
128
362741
4484
También incluimos una radio de comunicación de corto alcance,
06:07
and the robots talk to each other.
129
367225
1909
y los robots hablan entre sí.
06:09
When these robots come at each other,
130
369134
1539
Cuando estos robots se acercan,
06:10
they track each other's position precisely,
131
370673
2971
rastrean la posición del otro de manera precisa
06:13
and they can avoid each other.
132
373644
2737
y pueden evitarse.
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
133
376381
3226
Ahora agregamos más y más robots a la ecuación,
06:19
and we encountered some problems.
134
379607
1471
y hemos encontrado algunos problemas.
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
135
381078
2359
Uno de ellos, es que cuando hay demasiada charla,
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
136
383437
3728
es difícil procesar todos los paquetes de información, entonces se debe priorizar,
06:27
and that's where the predictive model helps you.
137
387165
2357
y allí es cuando nos ayuda el modelo predictivo.
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
138
389522
4372
Si todos sus autos robots están rastreando las trayectorias predecidas,
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
139
393894
1767
no se presta demasiada atención a esos paquetes.
06:35
You prioritize the one guy
140
395661
1703
Se da prioridad
06:37
who seems to be going a little off course.
141
397364
1333
al que parece estar saliéndose un poco de su curso.
06:38
That guy could be a problem.
142
398697
2526
Este tipo podría ser un problema.
06:41
And you can predict the new trajectory.
143
401223
3002
Y se puede predecir la trayectoria nueva.
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
144
404225
2763
Así que no solo se sabe que está cambiando su curso, también se sabe cómo.
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
145
406988
3725
Y se sabe a qué conductor advertir para que se quite del camino.
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
146
410713
2633
Y quisimos saber: ¿cómo podemos alertar mejor a todos?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
147
413346
3183
¿Cómo pueden los autos susurrarse: "Necesitas quitarte del camino"?
06:56
Well, it depends on two things:
148
416529
1517
Bien, depende de dos cuestiones:
06:58
one, the ability of the car,
149
418046
2169
una, es la capacidad del auto,
07:00
and second the ability of the driver.
150
420215
3217
y la otra, la capacidad del conductor.
07:03
If one guy has a really great car,
151
423432
1505
Si alguien tiene un auto muy bueno,
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
152
424937
2925
pero está hablando por teléfono, o ya saben, haciendo otra cosa,
07:07
they're not probably in the best position
153
427862
1930
probablemente no esté en la mejor posición
07:09
to react in an emergency.
154
429792
2970
para reaccionar ante una emergencia.
07:12
So we started a separate line of research
155
432762
1665
Así que comenzamos una línea de investigación adicional
07:14
doing driver state modeling.
156
434427
2551
enfocándonos en los conductores.
07:16
And now, using a series of three cameras,
157
436978
2329
Y ahora, utilizando una serie de tres cámaras,
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
158
439307
2270
podemos detectar si un conductor está mirando hacia adelante,
07:21
looking away, looking down, on the phone,
159
441577
2860
hacia otro lado, hacia arriba, si está al teléfono,
07:24
or having a cup of coffee.
160
444437
3061
o tomando una taza de café.
07:27
We can predict the accident
161
447498
2070
Podemos predecir el accidente
07:29
and we can predict who, which cars,
162
449568
3651
y podemos predecir, quiénes, qué autos,
07:33
are in the best position to move out of the way
163
453219
3486
están en la mejor posición para quitarse del camino
07:36
to calculate the safest route for everyone.
164
456705
3009
y así calcular la ruta más segura para todos.
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
165
459714
4635
Fundamentalmente, este tipo de tecnología existe hoy.
07:44
I think the biggest problem that we face
166
464349
2824
Creo que el mayor problema que enfrentamos,
07:47
is our own willingness to share our data.
167
467173
3013
es nuestra voluntad para compartir nuestra información.
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
168
470186
2631
Creo que hay una noción muy desconcertante,
07:52
this idea that our cars will be watching us,
169
472817
2386
esta idea de que nuestros autos van a estar observándonos,
07:55
talking about us to other cars,
170
475203
3371
hablando de nosotros con otros autos,
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
171
478574
3427
que vamos a desplazarnos por la ruta en un mar de cotilleo.
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
172
482001
3897
Pero creo que puede hacerse de un modo que proteja nuestra privacidad,
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
173
485898
3741
tal y como ahora, cuando miro su auto desde afuera,
08:09
I don't really know about you.
174
489639
2363
realmente no sé nada de usted.
08:12
If I look at your license plate number,
175
492002
1137
Si miro la matrícula de su vehículo,
08:13
I don't really know who you are.
176
493139
1886
realmente no sé quién es usted.
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
177
495025
4249
Creo que nuestros autos pueden hablar de nosotros a nuestra espalda.
08:19
(Laughter)
178
499274
2975
(Risas)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
179
502249
3185
Y creo que eso será algo estupendo.
08:25
I want you to consider for a moment
180
505434
1650
Quiero que reflexionen por un momento
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
181
507084
4118
si realmente no quieren que el adolescente distraído detrás de ustedes
08:31
to know that you're braking,
182
511202
2120
sepa que están frenando,
08:33
that you're coming to a dead stop.
183
513322
2924
que están frenando por completo.
08:36
By sharing our data willingly,
184
516246
2741
Compartiendo nuestra información, voluntariamente,
08:38
we can do what's best for everyone.
185
518987
2812
podemos hacer lo que es mejor para todos.
08:41
So let your car gossip about you.
186
521799
3076
Así que dejen que su auto hable de ustedes.
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
187
524875
3038
Eso hará mucho más seguras nuestras calles.
08:47
Thank you.
188
527913
1791
Gracias.
08:49
(Applause)
189
529704
4985
(Aplausos)
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