The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

755,311 views ・ 2015-11-04

TED


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Traductor: Ciro Gomez Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:13
In my lab, we build autonomous aerial robots
0
13280
3656
En mi laboratorio, construimos robots aéreos autónomos
00:16
like the one you see flying here.
1
16960
1880
como el que ven volar aquí.
00:20
Unlike the commercially available drones that you can buy today,
2
20720
3696
A diferencia de los drones que se pueden comprar hoy en el mercado,
00:24
this robot doesn't have any GPS on board.
3
24440
2640
este robot no tiene ningún GPS a bordo.
00:28
So without GPS,
4
28160
1216
Así que sin GPS,
00:29
it's hard for robots like this to determine their position.
5
29400
3280
es difícil para los robots como este determinar su posición.
00:34
This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,
6
34240
4736
Este robot utiliza sensores a bordo, cámaras y escáneres láser,
00:39
to scan the environment.
7
39000
1696
para escanear el medio ambiente.
00:40
It detects features from the environment,
8
40720
3056
Detecta las características del entorno,
00:43
and it determines where it is relative to those features,
9
43800
2736
y determina dónde está en relación con esas características,
00:46
using a method of triangulation.
10
46560
2136
utilizando un método de triangulación.
00:48
And then it can assemble all these features into a map,
11
48720
3456
Entonces puede reunir todas estas características en un mapa,
00:52
like you see behind me.
12
52200
1736
como se ve detrás de mí.
00:53
And this map then allows the robot to understand where the obstacles are
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53960
3936
Este mapa permite que el robot comprenda dónde están los obstáculos
00:57
and navigate in a collision-free manner.
14
57920
2720
y navegar libre de colisiones.
01:01
What I want to show you next
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61160
2096
Lo que quiero mostrarles a continuación
01:03
is a set of experiments we did inside our laboratory,
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63280
3216
es un conjunto de experimentos que hicimos en nuestro laboratorio,
01:06
where this robot was able to go for longer distances.
17
66520
3480
en los que este robot fue capaz de ir a distancias más largas.
01:10
So here you'll see, on the top right, what the robot sees with the camera.
18
70400
5016
Verán, en la parte superior derecha, lo que el robot ve con la cámara.
01:15
And on the main screen --
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75440
1216
En la pantalla principal
01:16
and of course this is sped up by a factor of four --
20
76680
2456
--por supuesto acelerado por un factor de cuatro--
01:19
on the main screen you'll see the map that it's building.
21
79160
2667
verán el mapa que está construyendo.
01:21
So this is a high-resolution map of the corridor around our laboratory.
22
81851
4285
Este es un mapa de alta resolución del corredor de nuestro laboratorio.
01:26
And in a minute you'll see it enter our lab,
23
86160
2336
En un minuto verán que entra en nuestro laboratorio,
01:28
which is recognizable by the clutter that you see.
24
88520
2856
que es reconocible por el desorden que se ve.
01:31
(Laughter)
25
91400
1016
(Risas)
01:32
But the main point I want to convey to you
26
92440
2007
Pero el punto que quiero transmitirles
01:34
is that these robots are capable of building high-resolution maps
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94472
3584
es que estos robots son capaces de construir mapas de alta resolución
01:38
at five centimeters resolution,
28
98080
2496
a resoluciones de 5 cm,
01:40
allowing somebody who is outside the lab, or outside the building
29
100600
4176
permitiendo a alguien que esté fuera del laboratorio, o fuera del edificio
01:44
to deploy these without actually going inside,
30
104800
3216
realizarlos sin tener que entrar,
01:48
and trying to infer what happens inside the building.
31
108040
3760
y tratar de inferir lo que sucede en el interior del edificio.
01:52
Now there's one problem with robots like this.
32
112400
2240
Hay un problema con los robots como éste.
01:55
The first problem is it's pretty big.
33
115600
2200
El primer problema es que es bastante grande.
01:58
Because it's big, it's heavy.
34
118120
1680
Como es grande, es pesado.
02:00
And these robots consume about 100 watts per pound.
35
120640
3040
Y estos robots consumen alrededor de 220 vatios por kilo,
02:04
And this makes for a very short mission life.
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124360
2280
que hace su tiempo de misión muy corto.
02:08
The second problem
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128000
1456
El segundo problema
02:09
is that these robots have onboard sensors that end up being very expensive --
38
129480
3896
es que estos robots tienen sensores a bordo que terminan siendo muy caros:
02:13
a laser scanner, a camera and the processors.
39
133400
3440
un escáner láser, una cámara y los procesadores.
02:17
That drives up the cost of this robot.
40
137280
3040
Eso aumenta el costo de este robot.
02:21
So we asked ourselves a question:
41
141440
2656
Así que nos hicimos una pregunta:
02:24
what consumer product can you buy in an electronics store
42
144120
3776
¿qué productos de consumo se pueden comprar en una tienda de electrónica
02:27
that is inexpensive, that's lightweight, that has sensing onboard and computation?
43
147920
6280
que sean de bajo costo, ligeros, que hagan detección a bordo y computación?
02:36
And we invented the flying phone.
44
156080
2656
E inventamos el teléfono volador.
02:38
(Laughter)
45
158760
1936
(Risas)
02:40
So this robot uses a Samsung Galaxy smartphone that you can buy off the shelf,
46
160720
6176
Este robot utiliza un Samsung Galaxy que se puede comprar comercialmente,
02:46
and all you need is an app that you can download from our app store.
47
166920
4016
y todo lo que se necesita es una aplicación descargable en nuestra tienda.
02:50
And you can see this robot reading the letters, "TED" in this case,
48
170960
4216
Se puede ver a este robot leyendo las letras, "TED" en este caso,
02:55
looking at the corners of the "T" and the "E"
49
175200
2936
mirando las esquinas de la "T" y la "E"
02:58
and then triangulating off of that, flying autonomously.
50
178160
3480
y luego triangulando eso, volando de forma autónoma.
03:02
That joystick is just there to make sure if the robot goes crazy,
51
182720
3256
Esa palanca está ahí para asegurar que si el robot se vuelve loco,
03:06
Giuseppe can kill it.
52
186000
1416
Giuseppe puede matarlo.
03:07
(Laughter)
53
187440
1640
(Risas)
03:10
In addition to building these small robots,
54
190920
3816
Además de la construcción de estos pequeños robots,
03:14
we also experiment with aggressive behaviors, like you see here.
55
194760
4800
también experimentamos con comportamientos agresivos, como ven aquí.
03:19
So this robot is now traveling at two to three meters per second,
56
199920
5296
Este robot está ahora viajando a dos o tres m por segundo,
03:25
pitching and rolling aggressively as it changes direction.
57
205240
3496
con cabeceo y balanceo agresivo, ya que cambia de dirección.
03:28
The main point is we can have smaller robots that can go faster
58
208760
4256
El punto principal es que podemos tener robots más pequeños que vayan más rápido
03:33
and then travel in these very unstructured environments.
59
213040
2960
y luego viajar en estos ambientes muy desestructurados.
03:37
And in this next video,
60
217120
2056
En el siguiente video,
03:39
just like you see this bird, an eagle, gracefully coordinating its wings,
61
219200
5896
igual que vemos esta ave, un águila, coordinando con gracia sus alas,
03:45
its eyes and feet to grab prey out of the water,
62
225120
4296
sus ojos y pies para agarrar presas fuera del agua,
03:49
our robot can go fishing, too.
63
229440
1896
nuestro robot puede ir a pescar, también.
03:51
(Laughter)
64
231360
1496
(Risas)
03:52
In this case, this is a Philly cheesesteak hoagie that it's grabbing out of thin air.
65
232880
4056
En este caso, un embutido que está agarrado de la nada.
03:56
(Laughter)
66
236960
2400
(Risas)
03:59
So you can see this robot going at about three meters per second,
67
239680
3296
Pueden ver este robot que va a unos 3 m por segundo,
04:03
which is faster than walking speed, coordinating its arms, its claws
68
243000
5136
más rápido que la velocidad al caminar, coordinando sus brazos, sus garras
04:08
and its flight with split-second timing to achieve this maneuver.
69
248160
4120
y su vuelo en fracciones de segundo para lograr esta maniobra.
04:14
In another experiment,
70
254120
1216
En otro experimento,
04:15
I want to show you how the robot adapts its flight
71
255360
3656
Quiero mostrar cómo el robot adapta su vuelo
04:19
to control its suspended payload,
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259040
2376
para controlar su carga suspendida,
04:21
whose length is actually larger than the width of the window.
73
261440
3800
cuya longitud es en realidad mayor que la anchura de la ventana.
04:25
So in order to accomplish this,
74
265680
1696
Para lograr esto,
04:27
it actually has to pitch and adjust the altitude
75
267400
3696
en realidad tiene que lanzar y ajustar la altitud
04:31
and swing the payload through.
76
271120
2320
y oscilar la carga.
04:38
But of course we want to make these even smaller,
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278920
2296
Por supuesto, queremos hacer esto aún menor,
04:41
and we're inspired in particular by honeybees.
78
281240
3016
y estamos inspirados en particular por las abejas.
04:44
So if you look at honeybees, and this is a slowed down video,
79
284280
3256
Si nos fijamos en las abejas, y este es un vídeo ralentizado,
04:47
they're so small, the inertia is so lightweight --
80
287560
3720
son tan pequeñas, la inercia es tan ligera
04:51
(Laughter)
81
291960
1176
(Risas)
04:53
that they don't care -- they bounce off my hand, for example.
82
293160
3536
que no les importa, rebotan en mi mano, por ejemplo.
04:56
This is a little robot that mimics the honeybee behavior.
83
296720
3160
Este es un pequeño robot que imita a las abejas.
05:00
And smaller is better,
84
300600
1216
Y más pequeño es mejor,
05:01
because along with the small size you get lower inertia.
85
301840
3536
porque junto con el pequeño tamaño se obtiene más baja inercia.
05:05
Along with lower inertia --
86
305400
1536
Junto con menor inercia
05:06
(Robot buzzing, laughter)
87
306960
2856
(Robot zumbando, risas)
05:09
along with lower inertia, you're resistant to collisions.
88
309840
2816
junto con una menor inercia, se es resistente a colisiones.
05:12
And that makes you more robust.
89
312680
1720
Y eso te hace más fuerte.
05:15
So just like these honeybees, we build small robots.
90
315800
2656
Así como estas abejas, construimos pequeños robots.
05:18
And this particular one is only 25 grams in weight.
91
318480
3376
Este en particular es de solo 25 gr peso.
05:21
It consumes only six watts of power.
92
321880
2160
Consume solo 6 vatios de potencia.
05:24
And it can travel up to six meters per second.
93
324440
2536
Y puede viajar hasta a 6 m por segundo.
05:27
So if I normalize that to its size,
94
327000
2336
Si lo normalizo a su tamaño,
05:29
it's like a Boeing 787 traveling ten times the speed of sound.
95
329360
3640
es como un Boeing 787 viajando a 10 veces la velocidad del sonido.
05:36
(Laughter)
96
336000
2096
(Risas)
05:38
And I want to show you an example.
97
338120
1920
Quiero mostrarles un ejemplo.
05:40
This is probably the first planned mid-air collision, at one-twentieth normal speed.
98
340840
5256
Esta es probablemente la primera colisión en vuelo planeado, a una vigésima de la velocidad normal.
05:46
These are going at a relative speed of two meters per second,
99
346120
2858
Estos van a una velocidad relativa de 2 m por segundo,
05:49
and this illustrates the basic principle.
100
349002
2480
y esto ilustra el principio básico.
05:52
The two-gram carbon fiber cage around it prevents the propellers from entangling,
101
352200
4976
La jaula de fibra de carbono de 2 gr impide que las hélices se enreden,
05:57
but essentially the collision is absorbed and the robot responds to the collisions.
102
357200
5296
pero en esencia la colisión es absorbida y el robot responde a las colisiones.
06:02
And so small also means safe.
103
362520
2560
Y muy pequeño también significa seguro.
06:05
In my lab, as we developed these robots,
104
365400
2016
En mi laboratorio, al desarrollar estos robots,
06:07
we start off with these big robots
105
367440
1620
comenzamos con estos grandes robots
06:09
and then now we're down to these small robots.
106
369084
2812
y luego ahora bajamos a estos pequeños robots.
06:11
And if you plot a histogram of the number of Band-Aids we've ordered
107
371920
3456
Si se traza un histograma del número de banditas que pedimos
06:15
in the past, that sort of tailed off now.
108
375400
2576
en el pasado, mostraría un cola disminuyendo. (Risas)
06:18
Because these robots are really safe.
109
378000
1960
Porque estos robots son muy seguros.
06:20
The small size has some disadvantages,
110
380760
2456
El tamaño pequeño tiene algunas desventajas,
06:23
and nature has found a number of ways to compensate for these disadvantages.
111
383240
4080
y la naturaleza ha encontrado formas de compensar estas desventajas.
06:27
The basic idea is they aggregate to form large groups, or swarms.
112
387960
4000
La idea básica es que ellas se unen para formar grandes grupos o enjambres.
06:32
So, similarly, in our lab, we try to create artificial robot swarms.
113
392320
3976
Del mismo modo, en nuestro laboratorio, tratamos de crear enjambres de robots.
06:36
And this is quite challenging
114
396320
1381
Y esto es todo un reto
06:37
because now you have to think about networks of robots.
115
397725
3320
porque ahora tienes que pensar en redes de robots.
06:41
And within each robot,
116
401360
1296
Y dentro de cada robot,
06:42
you have to think about the interplay of sensing, communication, computation --
117
402680
5616
tienes que pensar en la interacción de detección, comunicación, computación,
06:48
and this network then becomes quite difficult to control and manage.
118
408320
4960
y esta red se vuelve muy difícil de controlar y gestionar.
06:54
So from nature we take away three organizing principles
119
414160
3296
Así que de la naturaleza nos llevamos 3 principios organizativos
06:57
that essentially allow us to develop our algorithms.
120
417480
3160
que, básicamente, nos permiten desarrollar nuestros algoritmos.
07:01
The first idea is that robots need to be aware of their neighbors.
121
421640
4536
La primera idea es que los robots tienen que ser conscientes de sus vecinos.
07:06
They need to be able to sense and communicate with their neighbors.
122
426200
3440
Tienen que ser capaces de sentir y comunicarse con sus vecinos.
07:10
So this video illustrates the basic idea.
123
430040
2656
Así que este video ilustra la idea básica.
07:12
You have four robots --
124
432720
1296
Tienes cuatro robots,
07:14
one of the robots has actually been hijacked by a human operator, literally.
125
434040
4240
uno ha sido secuestrado por un operador humano, literalmente.
07:19
But because the robots interact with each other,
126
439217
2239
Pero debido a que los robots interactúan entre sí,
07:21
they sense their neighbors,
127
441480
1656
sienten a sus vecinos,
07:23
they essentially follow.
128
443160
1296
que en esencia siguen.
07:24
And here there's a single person able to lead this network of followers.
129
444480
5360
Y aquí hay una sola persona capaz de liderar esta red de seguidores.
07:32
So again, it's not because all the robots know where they're supposed to go.
130
452000
5056
Así que de nuevo, no es porque todos los robots saben dónde se supone que deben ir.
07:37
It's because they're just reacting to the positions of their neighbors.
131
457080
4320
Es porque sólo están reaccionando a las posiciones de sus vecinos.
07:43
(Laughter)
132
463720
4120
(Risas)
07:48
So the next experiment illustrates the second organizing principle.
133
468280
5240
El siguiente experimento ilustra el segundo principio de organización.
07:54
And this principle has to do with the principle of anonymity.
134
474920
3800
Y este principio tiene que ver con el principio de anonimato.
07:59
Here the key idea is that
135
479400
4296
Aquí la idea clave es que
08:03
the robots are agnostic to the identities of their neighbors.
136
483720
4240
los robots son agnósticos a la identidad de sus vecinos.
08:08
They're asked to form a circular shape,
137
488440
2616
Se les pide que hagan una forma circular,
08:11
and no matter how many robots you introduce into the formation,
138
491080
3296
y no importa cuántos robots se introducen dentro de la formación,
08:14
or how many robots you pull out,
139
494400
2576
o cuántos robots se sacan,
08:17
each robot is simply reacting to its neighbor.
140
497000
3136
cada robot está simplemente reaccionando a su vecino.
08:20
It's aware of the fact that it needs to form the circular shape,
141
500160
4976
Es consciente del hecho de que se necesita para hacer la forma circular,
08:25
but collaborating with its neighbors
142
505160
1776
pero colaborando con sus vecinos
08:26
it forms the shape without central coordination.
143
506960
3720
hace esta forma sin coordinación central.
08:31
Now if you put these ideas together,
144
511520
2416
Ahora bien, si uno pone estas ideas juntas,
08:33
the third idea is that we essentially give these robots
145
513960
3896
la tercera idea es que esencialmente damos a estos robots
08:37
mathematical descriptions of the shape they need to execute.
146
517880
4296
descripciones matemáticas de la forma que necesitan ejecutar.
08:42
And these shapes can be varying as a function of time,
147
522200
3496
Y estas formas pueden ser variables en función del tiempo,
08:45
and you'll see these robots start from a circular formation,
148
525720
4496
y verán a estos robots comenzar a partir de una formación circular,
08:50
change into a rectangular formation, stretch into a straight line,
149
530240
3256
cambiar a una formación rectangular, estirada a una línea recta,
08:53
back into an ellipse.
150
533520
1375
de nuevo a una elipse.
08:54
And they do this with the same kind of split-second coordination
151
534919
3617
Y lo hacen con el mismo tipo de coordinación de fracción de segundo
08:58
that you see in natural swarms, in nature.
152
538560
3280
que se ve en los enjambres naturales, en la naturaleza.
09:03
So why work with swarms?
153
543080
2136
¿Por qué trabajar con enjambres?
09:05
Let me tell you about two applications that we are very interested in.
154
545240
4120
Déjenme decirles de 2 aplicaciones en las que estamos muy interesados.
09:10
The first one has to do with agriculture,
155
550160
2376
La primera tiene que ver con la agricultura,
09:12
which is probably the biggest problem that we're facing worldwide.
156
552560
3360
que es probablemente el mayor problema que enfrentando en el mundo.
09:16
As you well know,
157
556760
1256
Como bien saben,
09:18
one in every seven persons in this earth is malnourished.
158
558040
3520
1 de cada 7 personas en la Tierra está desnutrida.
09:21
Most of the land that we can cultivate has already been cultivated.
159
561920
3480
La mayor parte de la tierra que podemos cultivar ya ha sido cultivada.
09:25
And the efficiency of most systems in the world is improving,
160
565960
3216
La eficiencia de la mayoría de sistemas en el mundo está mejorando,
09:29
but our production system efficiency is actually declining.
161
569200
3520
pero nuestra eficiencia del sistema de producción está disminuyendo,
09:33
And that's mostly because of water shortage, crop diseases, climate change
162
573080
4216
debido a falta de agua, enfermedades de los cultivos, cambio climático
09:37
and a couple of other things.
163
577320
1520
y un par de otras cosas.
09:39
So what can robots do?
164
579360
1480
¿Qué pueden hacer los robots?
09:41
Well, we adopt an approach that's called Precision Farming in the community.
165
581200
4616
Bueno, adoptamos un enfoque que se llama agricultura de precisión en la comunidad.
09:45
And the basic idea is that we fly aerial robots through orchards,
166
585840
5376
Y la idea básica es que volamos robots a través de los huertos,
09:51
and then we build precision models of individual plants.
167
591240
3120
y luego construimos modelos de precisión de las plantas individuales.
09:54
So just like personalized medicine,
168
594829
1667
Así como la medicina personalizada,
09:56
while you might imagine wanting to treat every patient individually,
169
596520
4816
mientras que uno puede imaginar tratar a cada paciente de forma individual,
10:01
what we'd like to do is build models of individual plants
170
601360
3696
lo que nos gustaría hacer es construir modelos de plantas individuales
10:05
and then tell the farmer what kind of inputs every plant needs --
171
605080
4136
y luego decirle al agricultor qué tipo de insumos necesita cada planta;
10:09
the inputs in this case being water, fertilizer and pesticide.
172
609240
4440
las entradas en este caso son el agua, fertilizantes y pesticidas.
10:14
Here you'll see robots traveling through an apple orchard,
173
614640
3616
Aquí podrán ver los robots viajar a través de un huerto de manzanas,
10:18
and in a minute you'll see two of its companions
174
618280
2256
y en un minuto verán 2 de sus compañeros
10:20
doing the same thing on the left side.
175
620560
1810
haciendo lo mismo a la izquierda.
10:22
And what they're doing is essentially building a map of the orchard.
176
622800
3656
Y lo que están construyendo esencialmente es un mapa de la huerta.
10:26
Within the map is a map of every plant in this orchard.
177
626480
2816
Dentro del mapa hay uno de las plantas en este huerto.
10:29
(Robot buzzing)
178
629320
1656
(Zumbido de robot)
10:31
Let's see what those maps look like.
179
631000
1896
Veamos cómo se ven esos mapas parecen.
10:32
In the next video, you'll see the cameras that are being used on this robot.
180
632920
4296
En el siguiente video, verán las cámaras que está utilizando este robot.
10:37
On the top-left is essentially a standard color camera.
181
637240
3240
Arriba a la izquierda esencialmente una cámara de color destacada.
10:41
On the left-center is an infrared camera.
182
641640
3296
A la izquierda en el centro una cámara infrarroja.
10:44
And on the bottom-left is a thermal camera.
183
644960
3776
Y en la parte inferior izquierda una cámara térmica.
10:48
And on the main panel, you're seeing a three-dimensional reconstruction
184
648760
3336
Y en el panel principal, se ve una reconstrucción tridimensional
10:52
of every tree in the orchard as the sensors fly right past the trees.
185
652120
6120
de todo árbol del huerto al pasar los sensores sobre los árboles.
10:59
Armed with information like this, we can do several things.
186
659640
4040
Armados con información de este tipo, podemos hacer varias cosas.
11:04
The first and possibly the most important thing we can do is very simple:
187
664200
4256
Primero y posiblemente lo más importante es muy simple:
11:08
count the number of fruits on every tree.
188
668480
2440
contar el número de frutas en cada árbol.
11:11
By doing this, you tell the farmer how many fruits she has in every tree
189
671520
4536
Hacer esto, le dice al agricultor cuántas frutas que tiene en cada árbol
11:16
and allow her to estimate the yield in the orchard,
190
676080
4256
y le permitirá estimar el rendimiento del huerto,
11:20
optimizing the production chain downstream.
191
680360
2840
optimizar la cadena de producción aguas abajo.
11:23
The second thing we can do
192
683640
1616
La segunda cosa que podemos hacer
11:25
is take models of plants, construct three-dimensional reconstructions,
193
685280
4496
es tomar los modelos de las plantas, la reconstrucción tridimensional,
11:29
and from that estimate the canopy size,
194
689800
2536
y de allí estimar el tamaño del manto,
11:32
and then correlate the canopy size to the amount of leaf area on every plant.
195
692360
3776
y luego correlacionar el manto con la cantidad de área foliar en cada planta.
11:36
And this is called the leaf area index.
196
696160
2176
Esto se llama el índice de área foliar.
11:38
So if you know this leaf area index,
197
698360
1936
Si uno sabe este índice de área foliar,
11:40
you essentially have a measure of how much photosynthesis is possible in every plant,
198
700320
5456
esencialmente hace medición de qué tanta fotosíntesis hace cada planta,
11:45
which again tells you how healthy each plant is.
199
705800
2880
que a su vez dice qué tan saludable es cada planta.
11:49
By combining visual and infrared information,
200
709520
4216
Mediante la combinación de información visual y de infrarrojos,
11:53
we can also compute indices such as NDVI.
201
713760
3296
también podemos calcular índices como el NDVI.
11:57
And in this particular case, you can essentially see
202
717080
2816
Y en este caso en particular, en esencia se puede ver que
11:59
there are some crops that are not doing as well as other crops.
203
719920
3016
algunos cultivos no lo están haciendo tan bien como otros.
12:02
This is easily discernible from imagery,
204
722960
4056
Esto es fácilmente perceptible a partir de imágenes,
12:07
not just visual imagery but combining
205
727040
2216
no solo las imágenes visuales, sino combinadas
12:09
both visual imagery and infrared imagery.
206
729280
2776
tanto imágenes visuales como de infrarrojos.
12:12
And then lastly,
207
732080
1336
Y por último,
12:13
one thing we're interested in doing is detecting the early onset of chlorosis --
208
733440
4016
algo que nos interesa hacer es detectar la aparición temprana de la clorosis
12:17
and this is an orange tree --
209
737480
1496
--esto es un árbol de naranja--
12:19
which is essentially seen by yellowing of leaves.
210
739000
2560
que se ve esencialmente por el amarillamiento de las hojas.
12:21
But robots flying overhead can easily spot this autonomously
211
741880
3896
Pero los robots pueden detectar fácilmente esto de manera autónoma
12:25
and then report to the farmer that he or she has a problem
212
745800
2936
y luego informar al agricultor que él o ella tiene un problema
12:28
in this section of the orchard.
213
748760
1520
en esta parte de la huerta.
12:30
Systems like this can really help,
214
750800
2696
Sistemas como estos realmente pueden ayudar,
12:33
and we're projecting yields that can improve by about ten percent
215
753520
5816
y estamos proyectando rendimientos mejores en alrededor de un 10 %
12:39
and, more importantly, decrease the amount of inputs such as water
216
759360
3216
y, sobre todo, disminuir la cantidad de insumos como el agua
12:42
by 25 percent by using aerial robot swarms.
217
762600
3280
un 25 % mediante el uso de enjambres de robots aéreos.
12:47
Lastly, I want you to applaud the people who actually create the future,
218
767200
5736
Por último, quiero aplaudir a la gente que realmente crea el futuro,
12:52
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu and Giuseppe Loianno,
219
772960
4920
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu y Giuseppe Loianno,
12:57
who are responsible for the three demonstrations that you saw.
220
777920
3496
quienes son responsables de las 3 demostraciones que vieron.
13:01
Thank you.
221
781440
1176
Gracias.
13:02
(Applause)
222
782640
5920
(Aplausos)
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