The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Marie Viala Relecteur: Hadrien Meyer
00:13
In my lab, we build autonomous aerial robots
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13280
3656
Dans mon labo, on construit des robots qui peuvent voler en autonomie,
00:16
like the one you see flying here.
1
16960
1880
comme celui que vous voyez ici.
00:20
Unlike the commercially available drones that you can buy today,
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20720
3696
Contrairement aux drones que l'on peut acheter dans le commerce de nos jours,
00:24
this robot doesn't have any GPS on board.
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24440
2640
celui-ci n'est pas équipé de GPS.
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So without GPS,
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28160
1216
Donc, sans GPS,
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it's hard for robots like this to determine their position.
5
29400
3280
c'est difficile pour ce genre de robot de déterminer sa position.
00:34
This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,
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34240
4736
Il est donc équipé de capteurs, caméras et lasers,
utilisés pour scanner son environnement.
00:39
to scan the environment.
7
39000
1696
00:40
It detects features from the environment,
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40720
3056
Le robot détecte ce qui se trouve autour de lui,
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and it determines where it is relative to those features,
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43800
2736
et utilise ces données pour déterminer sa position relative
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using a method of triangulation.
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46560
2136
simplement en triangulant.
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And then it can assemble all these features into a map,
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48720
3456
Il peut ensuite créer une carte à partir de ces données,
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like you see behind me.
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52200
1736
comme celle qui s'affiche derrière moi.
00:53
And this map then allows the robot to understand where the obstacles are
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53960
3936
Cette carte permet ensuite au robot de savoir où se trouvent les obstacles
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and navigate in a collision-free manner.
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57920
2720
et donc de naviguer en évitant les collisions.
01:01
What I want to show you next
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61160
2096
Maintenant, je voudrais vous montrer
01:03
is a set of experiments we did inside our laboratory,
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63280
3216
une série d'expériences réalisées dans notre laboratoire,
01:06
where this robot was able to go for longer distances.
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66520
3480
où ce robot a pu parcourir des distances plus grandes.
01:10
So here you'll see, on the top right, what the robot sees with the camera.
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70400
5016
En haut à droite, vous pouvez voir ce que le robot voit à travers la caméra.
01:15
And on the main screen --
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75440
1216
Et sur l'écran principal,
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and of course this is sped up by a factor of four --
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76680
2456
- la vitesse de la vidéo est multipliée par quatre -
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on the main screen you'll see the map that it's building.
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79160
2667
vous pouvez voir la carte que le robot dessine.
01:21
So this is a high-resolution map of the corridor around our laboratory.
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81851
4285
On a donc une carte en haute résolution du couloir autour du labo.
01:26
And in a minute you'll see it enter our lab,
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86160
2336
Et bientôt, vous allez le voir entrer dans le labo,
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which is recognizable by the clutter that you see.
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88520
2856
que l'on reconnaît facilement au désordre qui y règne.
01:31
(Laughter)
25
91400
1016
(Rires)
01:32
But the main point I want to convey to you
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92440
2007
Ce que je voulais vous faire comprendre,
01:34
is that these robots are capable of building high-resolution maps
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94472
3584
c'est que ces robots sont capables de dessiner des plans en haute résolution
01:38
at five centimeters resolution,
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98080
2496
à 5 cm près,
01:40
allowing somebody who is outside the lab, or outside the building
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100600
4176
ce qui permet à quelqu'un à l'extérieur du laboratoire ou même du bâtiment
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to deploy these without actually going inside,
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104800
3216
de les contrôler sans avoir besoin d'aller à l'intérieur,
01:48
and trying to infer what happens inside the building.
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108040
3760
et d’interagir avec ce qui se passe dans le bâtiment.
01:52
Now there's one problem with robots like this.
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112400
2240
Cela dit, ces robots posent un problème.
01:55
The first problem is it's pretty big.
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115600
2200
D'abord, ils sont grands.
01:58
Because it's big, it's heavy.
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118120
1680
Donc, ils sont lourds.
02:00
And these robots consume about 100 watts per pound.
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120640
3040
Et ils consomment environ 100 watts par livre,
02:04
And this makes for a very short mission life.
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124360
2280
donc les missions ne peuvent être que très courtes.
02:08
The second problem
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128000
1456
Ensuite, les capteurs dont ils sont équipés
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is that these robots have onboard sensors that end up being very expensive --
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129480
3896
finissent par revenir très cher :
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a laser scanner, a camera and the processors.
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133400
3440
un scanneur laser, une caméra, plus les processeurs.
02:17
That drives up the cost of this robot.
40
137280
3040
Cela augmente encore le prix du robot.
02:21
So we asked ourselves a question:
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141440
2656
Donc nous nous sommes posé la question :
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what consumer product can you buy in an electronics store
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144120
3776
quel bien de consommation peut-on acheter dans un magasin d'électronique,
02:27
that is inexpensive, that's lightweight, that has sensing onboard and computation?
43
147920
6280
qui soit bon marché, léger, programmable, et dispose de capteurs ?
02:36
And we invented the flying phone.
44
156080
2656
Et nous avons inventé le téléphone volant.
02:38
(Laughter)
45
158760
1936
(Rires)
02:40
So this robot uses a Samsung Galaxy smartphone that you can buy off the shelf,
46
160720
6176
Ce robot utilise donc un Samsung Galaxy, que vous pouvez acheter en magasin,
02:46
and all you need is an app that you can download from our app store.
47
166920
4016
et tout ce dont vous avez besoin est de télécharger notre application.
02:50
And you can see this robot reading the letters, "TED" in this case,
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170960
4216
Vous pouvez voir ce robot lire les lettres « TED »,
02:55
looking at the corners of the "T" and the "E"
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175200
2936
observer les coins du T et du E,
02:58
and then triangulating off of that, flying autonomously.
50
178160
3480
et voler en autonomie, en se repérant grâce à ça.
03:02
That joystick is just there to make sure if the robot goes crazy,
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182720
3256
La manette est juste là au cas où : si le robot bascule du côté obscur,
03:06
Giuseppe can kill it.
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186000
1416
Giuseppe pourra l'éliminer.
03:07
(Laughter)
53
187440
1640
(Rires)
03:10
In addition to building these small robots,
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190920
3816
En plus de ces petits robots,
03:14
we also experiment with aggressive behaviors, like you see here.
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194760
4800
nous travaillons sur des comportements plus agressifs, comme celui-ci.
03:19
So this robot is now traveling at two to three meters per second,
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199920
5296
Ce robot se déplace à deux ou trois mètres par seconde,
03:25
pitching and rolling aggressively as it changes direction.
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205240
3496
et il tangue et roule agressivement quand il change de direction.
03:28
The main point is we can have smaller robots that can go faster
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208760
4256
L'essentiel, c'est que nous pouvons construire de robots plus petits,
qui se déplacent très vite dans des milieux sans structure.
03:33
and then travel in these very unstructured environments.
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213040
2960
03:37
And in this next video,
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217120
2056
Dans la vidéo suivante,
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just like you see this bird, an eagle, gracefully coordinating its wings,
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219200
5896
tout comme cet aigle coordonne avec grâce
03:45
its eyes and feet to grab prey out of the water,
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225120
4296
ses ailes, ses yeux et ses serres pour sortir sa proie de l'eau,
03:49
our robot can go fishing, too.
63
229440
1896
vous pouvez voir notre robot partir à la pêche.
03:51
(Laughter)
64
231360
1496
(Rires)
03:52
In this case, this is a Philly cheesesteak hoagie that it's grabbing out of thin air.
65
232880
4056
Dans son cas, il attrape un sandwich au vol.
03:56
(Laughter)
66
236960
2400
(Rires)
03:59
So you can see this robot going at about three meters per second,
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239680
3296
Ce robot vole donc à environ 3 m/s, c'est-à-dire plus vite que
04:03
which is faster than walking speed, coordinating its arms, its claws
68
243000
5136
quelqu'un qui marche, en coordonnant ses bras, ses pinces et son vol
04:08
and its flight with split-second timing to achieve this maneuver.
69
248160
4120
avec un timing à la seconde près qui lui permet d'effectuer cette manœuvre.
04:14
In another experiment,
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254120
1216
Dans une autre expérience,
04:15
I want to show you how the robot adapts its flight
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255360
3656
je veux vous montrer comme le robot adapte son plan de vol
04:19
to control its suspended payload,
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259040
2376
pour contrôler son chargement en suspension,
04:21
whose length is actually larger than the width of the window.
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261440
3800
qui est plus long que la hauteur de la structure dans laquelle il doit passer.
04:25
So in order to accomplish this,
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265680
1696
Pour accomplir cet exploit,
04:27
it actually has to pitch and adjust the altitude
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267400
3696
il doit tanguer, ajuster son altitude, et faire passer le chargement
04:31
and swing the payload through.
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271120
2320
avec un effet de balancier.
04:38
But of course we want to make these even smaller,
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278920
2296
Mais bien sûr, nous avons voulu faire encore plus petit,
04:41
and we're inspired in particular by honeybees.
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281240
3016
en nous inspirant particulièrement des abeilles.
04:44
So if you look at honeybees, and this is a slowed down video,
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284280
3256
Regardez les abeilles, dans cette vidéo ralentie.
04:47
they're so small, the inertia is so lightweight --
80
287560
3720
Elles sont si petites, et soumises à si peu d'inertie,
04:51
(Laughter)
81
291960
1176
(Rires)
04:53
that they don't care -- they bounce off my hand, for example.
82
293160
3536
qu'elles n'en ont rien à faire : elles rebondissent sur ma main.
04:56
This is a little robot that mimics the honeybee behavior.
83
296720
3160
Ce petit robot imite le comportement des abeilles.
05:00
And smaller is better,
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300600
1216
Et plus il est petit, mieux c'est,
05:01
because along with the small size you get lower inertia.
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301840
3536
car l'inertie diminue avec la taille.
05:05
Along with lower inertia --
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305400
1536
Et plus l'inertie est faible...
05:06
(Robot buzzing, laughter)
87
306960
2856
(Le robot bourdonne - Rires)
05:09
along with lower inertia, you're resistant to collisions.
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309840
2816
Plus l'inertie est faible, mieux vous résistez aux collisions.
05:12
And that makes you more robust.
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312680
1720
Et cela vous rend plus solide.
05:15
So just like these honeybees, we build small robots.
90
315800
2656
Donc nous construisons des petits robots, comme des abeilles.
05:18
And this particular one is only 25 grams in weight.
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318480
3376
Celui-ci, par exemple, ne pèse que 25 g,
05:21
It consumes only six watts of power.
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321880
2160
ne consomme que 6 W,
05:24
And it can travel up to six meters per second.
93
324440
2536
et peut voler jusqu'à 6 m/s.
05:27
So if I normalize that to its size,
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327000
2336
Donc, si on met ça à l'échelle,
05:29
it's like a Boeing 787 traveling ten times the speed of sound.
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329360
3640
cela correspond à un Boeing 787 qui irait à 3 fois la vitesse du son.
05:36
(Laughter)
96
336000
2096
(Rires)
05:38
And I want to show you an example.
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338120
1920
Je vais vous montrer un exemple.
05:40
This is probably the first planned mid-air collision, at one-twentieth normal speed.
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340840
5256
Voici probablement la première collision en vol planifiée, ralentie 20 fois.
05:46
These are going at a relative speed of two meters per second,
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346120
2858
La vitesse relative des robots est de 2 m/s,
05:49
and this illustrates the basic principle.
100
349002
2480
ce qui illustre ce principe de base.
05:52
The two-gram carbon fiber cage around it prevents the propellers from entangling,
101
352200
4976
La cage en fibre de carbone, qui pèse 2 g, évite aux hélices de s'emmêler,
05:57
but essentially the collision is absorbed and the robot responds to the collisions.
102
357200
5296
mais l'essentiel du choc est absorbé, et le robot réagit à la collision.
06:02
And so small also means safe.
103
362520
2560
Donc, plus petit veut aussi dire plus sûr.
06:05
In my lab, as we developed these robots,
104
365400
2016
Dans mon labo, pour développer ces robots,
06:07
we start off with these big robots
105
367440
1620
nous avons commencé avec des gros,
06:09
and then now we're down to these small robots.
106
369084
2812
et maintenant nous en faisons des tout petits.
06:11
And if you plot a histogram of the number of Band-Aids we've ordered
107
371920
3456
Et si vous faites un graphique de notre consommation de pansements,
06:15
in the past, that sort of tailed off now.
108
375400
2576
vous verrez qu'elle est quasiment nulle maintenant.
06:18
Because these robots are really safe.
109
378000
1960
Tout ça parce que ces robots sont vraiment sûrs.
06:20
The small size has some disadvantages,
110
380760
2456
Leur petite taille a ses inconvénients,
06:23
and nature has found a number of ways to compensate for these disadvantages.
111
383240
4080
mais la nature a trouvé des moyens de les compenser.
06:27
The basic idea is they aggregate to form large groups, or swarms.
112
387960
4000
L'idée est de former de larges groupes, des essaims.
06:32
So, similarly, in our lab, we try to create artificial robot swarms.
113
392320
3976
Donc, au labo, on essaye de faire la même chose, et de créer des essaims de robots.
06:36
And this is quite challenging
114
396320
1381
C'est un gros défi,
06:37
because now you have to think about networks of robots.
115
397725
3320
parce qu'il faut réfléchir en termes de réseau de robots.
06:41
And within each robot,
116
401360
1296
Et pour chaque robot,
06:42
you have to think about the interplay of sensing, communication, computation --
117
402680
5616
il faut penser à la combinaison des sens, de la communication, de la programmation.
06:48
and this network then becomes quite difficult to control and manage.
118
408320
4960
Le réseau devient vite difficile à contrôler et manœuvrer.
06:54
So from nature we take away three organizing principles
119
414160
3296
Donc nous nous inspirons des principes d'organisation de la nature
06:57
that essentially allow us to develop our algorithms.
120
417480
3160
pour développer nos algorithmes.
07:01
The first idea is that robots need to be aware of their neighbors.
121
421640
4536
La première idée est que chaque robot prenne son voisin en compte.
07:06
They need to be able to sense and communicate with their neighbors.
122
426200
3440
Il doit être capable de sentir et de communiquer avec ses voisins.
07:10
So this video illustrates the basic idea.
123
430040
2656
Cette vidéo illustre cette idée.
07:12
You have four robots --
124
432720
1296
Il y a quatre robots,
07:14
one of the robots has actually been hijacked by a human operator, literally.
125
434040
4240
et l'un d'entre eux a été littéralement détourné par un agent humain.
Mais puisque les robots interagissent les uns avec les autres,
07:19
But because the robots interact with each other,
126
439217
2239
07:21
they sense their neighbors,
127
441480
1656
ils localisent leur voisin,
07:23
they essentially follow.
128
443160
1296
et suivent le mouvement.
07:24
And here there's a single person able to lead this network of followers.
129
444480
5360
Et une seule personne peut contrôler tout un réseau.
07:32
So again, it's not because all the robots know where they're supposed to go.
130
452000
5056
Encore une fois, ce n'est pas parce que tous les robots savent où ils vont.
07:37
It's because they're just reacting to the positions of their neighbors.
131
457080
4320
Ils réagissent juste à la position de leurs voisins.
07:43
(Laughter)
132
463720
4120
(Rires)
07:48
So the next experiment illustrates the second organizing principle.
133
468280
5240
La prochaine expérience illustre le deuxième principe d'organisation.
07:54
And this principle has to do with the principle of anonymity.
134
474920
3800
Ce principe, c'est celui de l'anonymat.
07:59
Here the key idea is that
135
479400
4296
L'idée est la suivante :
08:03
the robots are agnostic to the identities of their neighbors.
136
483720
4240
les robots se fichent de l'identité de leurs voisins.
08:08
They're asked to form a circular shape,
137
488440
2616
On leur a demandé de former un cercle,
08:11
and no matter how many robots you introduce into the formation,
138
491080
3296
et quel que soit le nombre de robots ajoutés à la formation,
08:14
or how many robots you pull out,
139
494400
2576
ou retirés,
08:17
each robot is simply reacting to its neighbor.
140
497000
3136
chaque robot réagit simplement par rapport à son voisin.
08:20
It's aware of the fact that it needs to form the circular shape,
141
500160
4976
Il sait qu'il doit former un cercle,
08:25
but collaborating with its neighbors
142
505160
1776
mais en collaborant avec ses voisins,
08:26
it forms the shape without central coordination.
143
506960
3720
il forme le cercle sans coordination globale.
08:31
Now if you put these ideas together,
144
511520
2416
Donc, si on tient compte de ces deux idées,
08:33
the third idea is that we essentially give these robots
145
513960
3896
la troisième est que nous donnons à ces robots
08:37
mathematical descriptions of the shape they need to execute.
146
517880
4296
des descriptions mathématiques de la formation à exécuter.
08:42
And these shapes can be varying as a function of time,
147
522200
3496
Ces formes peuvent varier dans le temps,
08:45
and you'll see these robots start from a circular formation,
148
525720
4496
et vous verrez les robots commencer par un cercle,
08:50
change into a rectangular formation, stretch into a straight line,
149
530240
3256
pour passer à un triangle, s'étirer en ligne,
08:53
back into an ellipse.
150
533520
1375
et finalement revenir à une ellipse.
08:54
And they do this with the same kind of split-second coordination
151
534919
3617
Et ils font ça avec la même coordination instantanée
08:58
that you see in natural swarms, in nature.
152
538560
3280
que l'on trouve dans les vrais essaims, dans la nature.
09:03
So why work with swarms?
153
543080
2136
Mais pourquoi travailler avec des essaims ?
09:05
Let me tell you about two applications that we are very interested in.
154
545240
4120
Laissez-moi vous parler des deux applications qui nous intéressent le plus.
09:10
The first one has to do with agriculture,
155
550160
2376
La première concerne l'agriculture,
09:12
which is probably the biggest problem that we're facing worldwide.
156
552560
3360
qui est certainement le défi mondial le plus important.
09:16
As you well know,
157
556760
1256
Comme vous le savez,
09:18
one in every seven persons in this earth is malnourished.
158
558040
3520
une personne sur sept est en situation de malnutrition.
09:21
Most of the land that we can cultivate has already been cultivated.
159
561920
3480
Nous cultivons presque toutes les terres cultivables.
09:25
And the efficiency of most systems in the world is improving,
160
565960
3216
L'efficacité de nombreux systèmes mondiaux ne cesse de s'améliorer,
09:29
but our production system efficiency is actually declining.
161
569200
3520
mais notre système de production est en déclin.
09:33
And that's mostly because of water shortage, crop diseases, climate change
162
573080
4216
Cela vient principalement du manque d'eau, des maladies, du changement climatique,
09:37
and a couple of other things.
163
577320
1520
et d'autres facteurs.
09:39
So what can robots do?
164
579360
1480
Qu'y peuvent les robots ?
09:41
Well, we adopt an approach that's called Precision Farming in the community.
165
581200
4616
Nous avons adopté une approche appelée l'agriculture de précision.
09:45
And the basic idea is that we fly aerial robots through orchards,
166
585840
5376
Le principe est de faire voler des robots dans des vergers,
09:51
and then we build precision models of individual plants.
167
591240
3120
pour construire des modèles informatiques précis de chaque plante.
09:54
So just like personalized medicine,
168
594829
1667
Comme avec la médecine personnalisée,
09:56
while you might imagine wanting to treat every patient individually,
169
596520
4816
où l'on traite chaque patient individuellement,
10:01
what we'd like to do is build models of individual plants
170
601360
3696
nous voulons modéliser chaque plante,
10:05
and then tell the farmer what kind of inputs every plant needs --
171
605080
4136
pour pouvoir dire à l'agriculteur ce dont elles ont besoin individuellement.
10:09
the inputs in this case being water, fertilizer and pesticide.
172
609240
4440
Ici, ce serait de l'eau, de l'engrais ou des pesticides.
10:14
Here you'll see robots traveling through an apple orchard,
173
614640
3616
Vous pouvez voir un robot se déplacer dans une plantation de pommiers,
10:18
and in a minute you'll see two of its companions
174
618280
2256
et vous apercevrez bientôt deux de ses compagnons,
10:20
doing the same thing on the left side.
175
620560
1810
qui font le même travail à gauche.
10:22
And what they're doing is essentially building a map of the orchard.
176
622800
3656
En gros, ils sont en train de construire une carte du verger.
10:26
Within the map is a map of every plant in this orchard.
177
626480
2816
A l'intérieur de la carte, il y a une carte de chacun des arbres.
10:29
(Robot buzzing)
178
629320
1656
(le robot bourdonne)
10:31
Let's see what those maps look like.
179
631000
1896
Jetons un œil à ces cartes.
10:32
In the next video, you'll see the cameras that are being used on this robot.
180
632920
4296
Dans la vidéo suivante, vous verrez les caméras utilisées par ce robot.
10:37
On the top-left is essentially a standard color camera.
181
637240
3240
En haut à gauche, une caméra classique ;
10:41
On the left-center is an infrared camera.
182
641640
3296
au milieu, une caméra infrarouge ;
10:44
And on the bottom-left is a thermal camera.
183
644960
3776
et en bas, une caméra thermique.
10:48
And on the main panel, you're seeing a three-dimensional reconstruction
184
648760
3336
Sur l'écran principal, vous voyez la reconstruction en 3D
10:52
of every tree in the orchard as the sensors fly right past the trees.
185
652120
6120
de chaque arbre du verger, créée au fil de l'avancée des capteurs.
10:59
Armed with information like this, we can do several things.
186
659640
4040
Avec ces informations, nous pouvons faire de nombreuses choses.
11:04
The first and possibly the most important thing we can do is very simple:
187
664200
4256
La première chose, qui est sans doute la plus importante, est très simple :
11:08
count the number of fruits on every tree.
188
668480
2440
compter le nombre de fruits sur chaque arbre.
11:11
By doing this, you tell the farmer how many fruits she has in every tree
189
671520
4536
Quand l'agriculteur peut savoir combien de fruits il y a sur chaque arbre,
11:16
and allow her to estimate the yield in the orchard,
190
676080
4256
il peut évaluer le rendement du verger,
11:20
optimizing the production chain downstream.
191
680360
2840
et donc optimiser la chaîne de production en aval.
11:23
The second thing we can do
192
683640
1616
Nous pouvons aussi prendre les mesures des plantes,
11:25
is take models of plants, construct three-dimensional reconstructions,
193
685280
4496
les reproduire en 3D,
11:29
and from that estimate the canopy size,
194
689800
2536
et ainsi évaluer la taille de la canopée, puis mettre en relation
11:32
and then correlate the canopy size to the amount of leaf area on every plant.
195
692360
3776
la taille de la canopée et le nombre de feuilles sur chaque plante.
11:36
And this is called the leaf area index.
196
696160
2176
On appelle cela l'indice de surface feuillue.
11:38
So if you know this leaf area index,
197
698360
1936
Avec cet indice de surface feuillue,
11:40
you essentially have a measure of how much photosynthesis is possible in every plant,
198
700320
5456
on peut mesurer la capacité de photosynthèse de chaque plante,
11:45
which again tells you how healthy each plant is.
199
705800
2880
ce qui indique leur niveau de santé.
11:49
By combining visual and infrared information,
200
709520
4216
En combinant les informations visuelles et infrarouge,
11:53
we can also compute indices such as NDVI.
201
713760
3296
on peut aussi calculer des indices comme le NDVI.
11:57
And in this particular case, you can essentially see
202
717080
2816
Dans ce cas, on peut voir
11:59
there are some crops that are not doing as well as other crops.
203
719920
3016
que certaines plantes ne vont pas aussi bien que d'autres.
12:02
This is easily discernible from imagery,
204
722960
4056
On peut le voir facilement sur l'image,
12:07
not just visual imagery but combining
205
727040
2216
qui n'est pas seulement visuelle, mais combine
12:09
both visual imagery and infrared imagery.
206
729280
2776
à la fois les images visuelles et l'infrarouge.
Enfin, une des choses qui nous intéresse est
12:12
And then lastly,
207
732080
1336
12:13
one thing we're interested in doing is detecting the early onset of chlorosis --
208
733440
4016
la détection des premiers symptômes de la chlorose,
12:17
and this is an orange tree --
209
737480
1496
on a pris un oranger en exemple,
12:19
which is essentially seen by yellowing of leaves.
210
739000
2560
qui se manifeste par un jaunissement des feuilles.
12:21
But robots flying overhead can easily spot this autonomously
211
741880
3896
Les robots qui volent au-dessus des plantes peuvent la repérer facilement,
12:25
and then report to the farmer that he or she has a problem
212
745800
2936
et informer l'agriculteur qu'il a un problème
12:28
in this section of the orchard.
213
748760
1520
dans cette partie du verger.
12:30
Systems like this can really help,
214
750800
2696
Ce genre de système peut être très utile,
12:33
and we're projecting yields that can improve by about ten percent
215
753520
5816
et nous pensons pouvoir augmenter les rendements d'environ 10 %,
12:39
and, more importantly, decrease the amount of inputs such as water
216
759360
3216
et, surtout, diminuer les dépenses, en eau par exemple, d'au moins 25%.
12:42
by 25 percent by using aerial robot swarms.
217
762600
3280
Tout ça grâce aux essaims de robots volants.
12:47
Lastly, I want you to applaud the people who actually create the future,
218
767200
5736
Pour finir, je vous demande d'applaudir ceux qui créent le futur :
12:52
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu and Giuseppe Loianno,
219
772960
4920
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu et Giuseppe Loianno,
12:57
who are responsible for the three demonstrations that you saw.
220
777920
3496
qui ont réalisé les trois démonstrations que vous avez vues.
13:01
Thank you.
221
781440
1176
Merci.
13:02
(Applause)
222
782640
5920
(Applaudissements)
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