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

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

Fordító: Patricia Vadasz Lektor: Barnabás Kanik

Let's face it:

Ismerjük el:

Driving is dangerous.

az autóvezetés veszélyes.

It's one of the things that we don't like to think about,

Ez az egyik dolog, amire nem szeretünk gondolni,

but the fact that religious icons and good luck charms

de az a tény, hogy a világ minden táján szentképek

show up on dashboards around the world

és szerencsetárgyak bukkanak fel a műszerfalakon,

betrays the fact that we know this to be true.

azt mutatja, hogy ezt tudjuk is.

Car accidents are the leading cause of death

Az Egyesült Államokban a 16-19 éves korosztálynál

in people ages 16 to 19 in the United States --

a leggyakoribb halálok az autóbaleset --

leading cause of death --

leggyakoribb halálok --

and 75 percent of these accidents have nothing to do

és a balesetek 75%-ának semmi köze nincs a drogokhoz

with drugs or alcohol.

vagy az alkoholhoz.

So what happens?

Akkor mi történik?

No one can say for sure, but I remember my first accident.

Senki sem tudja biztosan. Emlékszem az első balesetemre.

I was a young driver out on the highway,

Kezdő sofőrként autópályán vezettem, és

and the car in front of me, I saw the brake lights go on.

láttam, ahogy az előttem lévő autónak kigyullad a féklámpája.

I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,

Én meg: "Ok, rendben, a pasas lelassít,

I'll slow down too."

akkor én is lassítok."

I step on the brake.

Rálépek a fékre.

But no, this guy isn't slowing down.

De nem, a pasas nem is lassít,

This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.

hanem megáll, satuzik, satuzik az autópályán.

It was just going 65 -- to zero?

Egyszer százzal megy -- aztán 0?

I slammed on the brakes.

Rátapostam a fékre.

I felt the ABS kick in, and the car is still going,

Éreztem, ahogy az ABS rugdossa a fékpedált,

and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,

az autó még mindig nem áll meg, és tudtam, hogy nem is fog.

and the air bag deploys, the car is totaled,

A légzsák kinyílt, az autó totálkáros lett,

and fortunately, no one was hurt.

de szerencsére senki nem sérült meg.

But I had no idea that car was stopping,

Fogalmam sem volt, hogy az az autó meg fog állni.

and I think we can do a lot better than that.

Azt hiszem, ennél mindenképpen többet tehetünk.

I think we can transform the driving experience

Úgy gondolom, meg tudjuk változtatni a vezetési élményt

by letting our cars talk to each other.

úgy, hogy hagyjuk az autóinkat beszélni egymással.

I just want you to think a little bit

Gondoljanak csak bele egy kicsit,

about what the experience of driving is like now.

hogy is néz ki ma a vezetés a gyakorlatban.

Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.

Beszállunk az autóba. Becsukjuk az ajtót. Egy üvegbuborékban ülünk.

You can't really directly sense the world around you.

Nem tudjuk közvetlenül érzékelni a körülöttünk lévő világot.

You're in this extended body.

Egy kiterjesztett testben vagyunk.

You're tasked with navigating it down

Az a feladatunk, hogy elkormányozzuk,

partially-seen roadways,

más fémóriások között,

in and amongst other metal giants, at super-human speeds.

emberfeletti sebességgel, úgy hogy az úttestnek csak egy részét látjuk.

Okay? And all you have to guide you are your two eyes.

Igaz? Mindaz, ami a segítségünkre lehet, a két szemünk.

Okay, so that's all you have,

Tehát, ez minden amink van,

eyes that weren't really designed for this task,

szemek, amik nem igazán erre a feladatra lettek kitalálva.

but then people ask you to do things like,

Majd azt kérik tőlünk, hogy olyan dolgokat

you want to make a lane change,

csináljunk, mint a sávváltás.

what's the first thing they ask you do?

Mi az első dolog, amit tenni kell?

Take your eyes off the road. That's right.

Vegyük le a szemünket az útról. Így van.

Stop looking where you're going, turn,

Ne arra nézzünk, amerre megyünk, forduljunk el,

check your blind spot,

nézzünk a holttérbe,

and drive down the road without looking where you're going.

és úgy vezessünk, hogy nem is abba az irányba nézünk, amerre haladunk.

You and everyone else. This is the safe way to drive.

Mindenki ezt teszi. Ez a biztonságos vezetés.

Why do we do this? Because we have to,

Miért csináljuk így? Mert kell,

we have to make a choice, do I look here or do I look here?

döntést kell hoznunk: ide nézzünk vagy oda?

What's more important?

Mi a fontosabb?

And usually we do a fantastic job

Általában remek munkát végzünk

picking and choosing what we attend to on the road.

abban, hogy kiválasszuk, mire figyelünk.

But occasionally we miss something.

De esetenként valamit figyelmen kívül hagyunk.

Occasionally we sense something wrong or too late.

Esetenként valamit rosszul mérünk fel vagy túl későn.

In countless accidents, the driver says,

Számos baleset után a sofőr azt mondja:

"I didn't see it coming."

"Nem vettem észre."

And I believe that. I believe that.

És én ezt elhiszem. Elhiszem.

We can only watch so much.

Nem tudunk mindenre figyelni.

But the technology exists now that can help us improve that.

De a technológia már létezik, ami segíthet ennek fejlesztésében.

In the future, with cars exchanging data with each other,

A jövőben képesek leszünk az egymással adatokat megosztó

we will be able to see not just three cars ahead

autók segítségével egyidőben nem csak három előttünk

and three cars behind, to the right and left,

és három utánunk lévő autót látni, jobbra és balra,

all at the same time, bird's eye view,

madártávlatból. Tulajdonképpen

we will actually be able to see into those cars.

az autókba is képesek leszünk belelátni.

We will be able to see the velocity of the car in front of us,

Láthatjuk az előttünk lévő autó sebességét,

to see how fast that guy's going or stopping.

milyen gyorsan halad vagy áll meg.

If that guy's going down to zero, I'll know.

Ha teljesen megáll, tudni fogom.

And with computation and algorithms and predictive models,

Számításokkal, algoritmusokkal és következtető modellekkel képesek

we will be able to see the future.

leszünk arra, hogy lássuk a jövőt.

You may think that's impossible.

Talán azt gondolják, hogy az lehetetlen.

How can you predict the future? That's really hard.

Hogy lehet megjósolni a jövőt? Az nagyon nehéz.

Actually, no. With cars, it's not impossible.

Valójában nem. Az autók esetében ez nem lehetetlen.

Cars are three-dimensional objects

Az autók háromdimenziós objektumok,

that have a fixed position and velocity.

amiknek fix poziciójuk és sebességük van.

They travel down roads.

Az utakon közlekednek.

Often they travel on pre-published routes.

Gyakran előre megtervezett útvonalakon.

It's really not that hard to make reasonable predictions

Nem is annyira nehéz ésszerű becslésekbe bocsátkozni,

about where a car's going to be in the near future.

hol lesz egy autó a közeljövőben.

Even if, when you're in your car

Még az autónkban ülve sem,

and some motorcyclist comes -- bshoom! --

mikor egy motoros jön-- bshoom! --

85 miles an hour down, lane-splitting --

136 km/órával hasít a sávok között --

I know you've had this experience --

Tudom, hogy volt már ilyen élményük --

that guy didn't "just come out of nowhere."

nem "csak úgy a semmiből jött".

That guy's been on the road probably for the last half hour.

Valószínűleg már az elmúlt fél órában is az úton volt.

(Laughter)

(Nevetés)

Right? I mean, somebody's seen him.

Igaz? Úgy értem, valaki látta már.

Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,

10, 20, 30 kilométerrel korábban, valaki már látta,

and as soon as one car sees that guy

és amint egy autó észleli,

and puts him on the map, he's on the map --

és a térképre helyezi, már a térképen is van --

position, velocity,

helyzet, sebesség.

good estimate he'll continue going 85 miles an hour.

Jó eséllyel továbbra is 136 km/órával fog haladni.

You'll know, because your car will know, because

Tudni fogjuk, mert az autónk tudni fogja.

that other car will have whispered something in his ear,

Egy másik autó valami ilyesmit fog a fülébe súgni:

like, "By the way, five minutes,

"Közeledik, 5 perc,

motorcyclist, watch out."

motoros, figyelj!"

You can make reasonable predictions about how cars behave.

Ésszerű előrejelzéseket kaphatunk az autók viselkedéséről.

I mean, they're Newtonian objects.

Úgy értem, ezek newtoni testek.

That's very nice about them.

Ez a jó bennük.

So how do we get there?

Tehát, hogy jutunk el idáig?

We can start with something as simple

Kezdhetjük egy olyan egyszerű dologgal,

as sharing our position data between cars,

mint a helyzetünk megosztása a többi autóval.

just sharing GPS.

Csupán GPS megosztással.

If I have a GPS and a camera in my car,

Ha van az autómban GPS és kamera,

I have a pretty precise idea of where I am

akkor pontosan tudatában vagyok, hol vagyok,

and how fast I'm going.

és milyen gyorsan haladok.

With computer vision, I can estimate where

Számítógépes látással meg tudom becsülni

the cars around me are, sort of, and where they're going.

a körülöttem lévő autók hol vannak, és merre mennek.

And same with the other cars.

Ugyanez a helyzet a többi autóval.

They can have a precise idea of where they are,

Pontos ismeretük lehet arról, merre vannak, és

and sort of a vague idea of where the other cars are.

bizonytalan elképzelésük arról, hogy a többi autó hol van.

What happens if two cars share that data,

Mi történik, ha két autó adatokat oszt meg egymással,

if they talk to each other?

ha beszélnek egymáshoz?

I can tell you exactly what happens.

Pontosan meg tudom mondani, mi történik.

Both models improve.

Mindkét modell fejlődik.

Everybody wins.

Mindenki nyer.

Professor Bob Wang and his team

Bob Wang professor és csapata

have done computer simulations of what happens

számítógépes szimulációkat végeztek, hogy mi történik,

when fuzzy estimates combine, even in light traffic,

ha a homályos becslések összeadódnak még gyér

when cars just share GPS data,

forgalomban is, mikor az autók GPS

and we've moved this research out of the computer simulation

adatokat osztanak meg egymással. Azután a számítógépes szimulációkat

and into robot test beds that have the actual sensors

robot tesztelőkbe helyeztük át, amik rendelkeznek

that are in cars now on these robots:

az autókban is megtalálható szenzorokkal:

stereo cameras, GPS,

sztereó kamerák, GPS,

and the two-dimensional laser range finders

és kétdimenziós lézerletapogatók, amik

that are common in backup systems.

gyakoriak a tolatórendszerekben.

We also attach a discrete short-range communication radio,

Egy egyedi, kis hatótávú rádiókommunikációval is ellátjuk őket,

and the robots talk to each other.

és a robotok egymáshoz beszélnek.

When these robots come at each other,

Mikor ezek a robotok közelednek egymáshoz,

they track each other's position precisely,

pontosan nyomon követik egymás helyzetét,

and they can avoid each other.

és ki tudnak térni a másik elől.

We're now adding more and more robots into the mix,

Ahogy egyre több robotot vontunk be a tesztbe,

and we encountered some problems.

beleütköztünk néhány problémába.

One of the problems, when you get too much chatter,

Az egyik probléma az, mikor túl sokat csevegnek,

it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,

nehéz az összes adatot feldolgozni, így fontossági sorrendet

and that's where the predictive model helps you.

kell felállítanunk. Itt segít a következtető modell.

If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,

Ha robotautóink mind nyomon követik az előrejelzett pályagörbéket,

you don't pay as much attention to those packets.

akkor nem kell akkora figyelmet fordítanunk azokra az adatokra.

You prioritize the one guy

Arra az egy pasasra fordítunk

who seems to be going a little off course.

nagyobb figyelmet, aki látszólag letér az útról.

That guy could be a problem.

Az a pasas probléma lehet.

And you can predict the new trajectory.

És előrejelezhetjük az új pályagörbét.

So you don't only know that he's going off course, you know how.

Így már nem csak azt tudjuk, hogy letér az útvonalról, de azt is, hogyan.

And you know which drivers you need to alert to get out of the way.

És tudjuk, melyik sofőröket kell figyelmeztetni, hogy térjenek ki az útjából.

And we wanted to do -- how can we best alert everyone?

Akartunk -- hogy tudunk a legegyszerűbben figyelmezetetni mindenkit?

How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"

Hogy suttoghatnak ezek az autók: "Félre kell húzódnod?"

Well, it depends on two things:

Két dolgon múlik:

one, the ability of the car,

először is az autó képességein,

and second the ability of the driver.

másodszor a sofőr képességein.

If one guy has a really great car,

Hiába van valakinek nagyon jó autója,

but they're on their phone or, you know, doing something,

ha éppen telefonál, vagy valami mással foglalkozik, valószínűleg

they're not probably in the best position

nincs a legjobb helyzetben, hogy vészhelyzet

to react in an emergency.

esetén reagálni tudjon.

So we started a separate line of research

Így a kutatásnak egy másik irányába kezdtünk,

doing driver state modeling.

a vezető állapotának modellezésébe.

And now, using a series of three cameras,

Jelenleg három kamera használatával

we can detect if a driver is looking forward,

észlelni tudjuk, hogy a sofőr előre néz,

looking away, looking down, on the phone,

másfelé néz, lefelé néz, telefonál,

or having a cup of coffee.

vagy kávézik.

We can predict the accident

Előrejelezhetünk egy balesetet, és

and we can predict who, which cars,

előrejelezhetjük kik, melyik autók vannak

are in the best position to move out of the way

a legjobb helyzetben, hogy kitérjenek. Kiszámolhatjuk

to calculate the safest route for everyone.

a mindenki számára legbiztonságosabb útvonalat.

Fundamentally, these technologies exist today.

Alapvetően ezek a technológiák ma is léteznek.

I think the biggest problem that we face

A legnagyobb probléma, amivel szembesülünk,

is our own willingness to share our data.

az a hajlandóságunk, hogy megosszuk az adatainkat.

I think it's a very disconcerting notion,

Szerintem, az egy nagyon nyugtalanító

this idea that our cars will be watching us,

gondolat, hogy az autóink figyelnek minket,

talking about us to other cars,

beszélnek rólunk más autóknak,

that we'll be going down the road in a sea of gossip.

hogy pletykaáradatban haladunk az úton.

But I believe it can be done in a way that protects our privacy,

Hiszek abban, hogy ezt úgy is megtehetjük, hogy a személyiségi jogaink ne sérüljenek.

just like right now, when I look at your car from the outside,

Csakúgy, mint most, mikor kivülről az autójukra nézek,

I don't really know about you.

igazán nem tudok Önökről semmit.

If I look at your license plate number,

Ha a rendszámukra nézek, igazán

I don't really know who you are.

nem tudom, hogy kik is valójában.

I believe our cars can talk about us behind our backs.

Hiszem, hogy az autóink a hátunk mögött kibeszélhetnek.

(Laughter)

(Nevetés)

And I think it's going to be a great thing.

Azt gondolom, ez egy nagyszerű dolog lesz.

I want you to consider for a moment

Gondoljanak bele egy pillanatra.

if you really don't want the distracted teenager behind you

Nem akarják, hogy a figyelmetlen tinédzser mögöttünk

to know that you're braking,

tudja, hogy fékezünk,

that you're coming to a dead stop.

hogy satuzni fogunk?

By sharing our data willingly,

Az adataink önkéntes megosztásával

we can do what's best for everyone.

azt tehetjük, ami mindenkinek a legjobb.

So let your car gossip about you.

Engedjék, hogy az autójuk pletykáljon Önökről.

It's going to make the roads a lot safer.

Az utak sokkal biztonságosabbá válnak.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)