Aicha Evans: Your self-driving robotaxi is almost here | TED

Traduttore: Irene Barsanti Revisore: Gabriella Patricola

I’m Aicha Evans,

Sono Aicha Evans,

I am from Senegal, West Africa,

provengo dal Senegal, Africa occidentale,

and I fell in love with technology, science and engineering

e mi sono innamorata della tecnologia, della scienza e dell’ingegneria

at a very young age.

da giovanissima.

Three things happened.

Tre cose sono successe.

I was studying in Paris,

Studiavo a Parigi,

and starting at seven years old,

e ho iniziato a sette anni,

flying back and forth between Dakar, Senegal and Paris

volando avanti e indietro tra Dakar, Senegal e Parigi

as an unaccompanied minor.

come minore non accompagnata.

So it wasn't just about the travel.

Quindi non era solo il viaggio.

It was really about a portal to knowledge,

Si trattava davvero di un portale per la conoscenza,

different environments

ambienti diversi

and adapting.

e adattamento.

Second thing that happened

La seconda cosa che è successa

was every time I was at home in Senegal,

era che ogni volta che ero a casa in Senegal,

I wanted to talk to my friends in Paris.

volevo parlare con i miei amici a Parigi.

So my dad got tired of the long-distance bills,

Quindi mio padre si stancò delle bollette interurbane,

so he put a little lock on the phone --

quindi mise una piccola sicura al telefono,

the rotary phone.

il telefono a disco.

I said, OK, no problem,

Dissi, ok, nessun problema,

hacked it,

lo hackerai,

and he kept getting the bills.

e continuò a ricevere le bollette.

Sorry again, Dad, if you’re watching this someday.

Scusa ancora papà, se un giorno guarderai questo.

And then, obviously, the internet was also emerging.

E poi, ovviamente, anche internet stava emergendo.

So what really happened was that, in terms of technology,

Ciò che davvero stava succedendo è che, in termini di tecnologia,

I really saw it as something that shaped your experiences,

l’ho visto sul serio come qualcosa che plasmava le tue esperienze,

how you understand the world

come comprendi il mondo

and wanting to be part of it.

e di cui vuoi fare parte.

And for me,

E per me,

the common thread is that physical and virtual transportation --

il filo conduttore è che il trasporto fisico e virtuale,

because that’s really what that rotary phone was for me --

perché questo è davvero ciò che era per me quel telefono rotante,

are at the center of the innovation flywheel.

sono al centro del volano dell’innovazione.

Now, fast-forward.

Ora, avanti veloce.

I’m here today,

Sono qui oggi,

I’m part of a movement and an industry

faccio parte di un movimento e di un’industria

that is working on bringing transportation and technology together.

che sta lavorando sull’unione del trasporto e della tecnologia.

Huh.

Huh.

It’s not just about your commutes.

Non solo i vostri spostamenti.

It’s really about changing everything

Si tratta davvero di cambiare tutto

in terms of how we move people, goods and services, eventually.

in termini di come muoviamo le persone, beni e servizi, alla fine.

That transformation involves robotaxis.

Quella trasformazione coinvolge i robotaxi.

Driverless cars again, really?

Di nuovo auto senza conducente, davvero?

Yeah, yeah, yeah, I’ve heard it before.

Sì, sì, sì, l’ho già sentito.

And by the way, they are always coming the next decade,

E comunque, arriveranno sempre nel prossimo decennio,

and oh, by the way,

e oh, a proposito,

there’s an alphabet soup of companies working on it

c’è un minestrone di aziende che ci lavorano

and we can’t even remember who’s who and who’s doing what.

e non ricordiamo nemmeno chi è chi e chi fa cosa.

Yeah?

Sì?

Audience: Yeah.

(Sì)

AE: Yeah, OK, well, this is not about personal, self-driving cars.

Sì, ok, beh, non si tratta di auto personali a guida autonoma.

Sorry to disappoint you.

Mi dispiace deludervi.

This is really about a few things.

Si tratta davvero di poche cose.

First of all,

Prima di tutto,

personally and individually owned cars are a wasteful expense,

le auto di proprietà personale e individuale sono una spesa inutile,

and they contribute to, basically, a lot of pollution

e contribuiscono, in sostanza, ad un sacco di inquinamento,

and also traffic in urban areas.

e anche di traffico nelle aree urbane.

Second of all, there’s this notion of self-driving shuttles,

Secondo, c’è questa idea di navette a guida autonoma,

but frankly, they are optimized for many.

ma sinceramente, sono ottimizzate per molti.

They can’t take you specifically from point A to point B.

Non possono portarti specificamente dal punto A al punto B.

OK, now we have --

Ok, adesso abbiamo...

hm, how am I going to say this --

hm, come posso dirlo...

the so-called “personal, self-driving” cars of today.

le cosiddette auto “personali, a guida autonoma” di oggi.

Well, the reality is that those cars still require a human behind the wheel.

Beh, la verità è che quelle auto esigono ancora un essere umano al volante.

A safety driver.

Un conducente sicuro.

Make no mistake about it.

Non fate errori a riguardo.

I own one of those,

Posseggo una di quelle,

and when I’m in it,

e quando sono dentro,

I am a safety driver.

sono una conducente sicura.

So the question now becomes, What do we do with this?

Quindi la domanda ora diventa, “Che cosa facciamo con questa?”

Well, we think that robotaxis,

Beh, pensiamo che i robotaxi,

first of all, they will take you specifically from point A to point B.

prima di tutto, vi porteranno specificamente dal punto A al punto B.

Second of all, when you're not using them,

Secondo, quando non li usi,

somebody else will be using them.

qualcun altro li userà.

And they are being tested today.

E oggi vengono testati.

When I say that we’re on the cusp of finally delivering that vision,

Quando dico che siamo sul punto di realizzare finalmente quella visione,

there's actually reason to believe it.

c’è in realtà un motivo per crederci.

At the core of self-driving technology is computer vision.

Al centro della tecnologia della guida autonoma c’è la visione artificiale.

Computer vision is a real-time representation,

La visione artificiale è una rappresentazione a tempo reale,

digital representation, of the world and the interactions within it.

una rappresentazione digitale, del mondo e delle interazioni al suo interno.

It has benefited from leaps and bounds of advancements

Ha beneficiato di passi da gigante

thanks to computer, sensors, machine learning and software innovation.

grazie a computer, sensori, apprendimento automatico e innovazione software.

At the core of computer vision are camera systems.

Alla base della visione artificiale ci sono sistemi di telecamere.

Cameras basically help you see agents such as cars,

Le telecamere fondamentalmente vi aiutano a vedere agenti come le auto,

their locations and their actions,

le loro posizioni e le loro azioni,

pedestrians,

i pedoni,

their locations,

le loro posizioni,

their actions and their gestures.

le loro azioni e i loro gesti.

In addition, there's also been a lot of advancements.

Inoltre, ci sono stati un sacco di progressi.

So one example is our vehicle can see the skeleton framework

Allora, un esempio è che il nostro veicolo può vedere la struttura scheletrica

to show you the direction of travel;

per mostrarvi la direzione di marcia;

also to give you details, like, are you dealing with a construction worker

anche per darvi dettagli, ad esempio, avete a che fare con un operaio edile

in a construction zone

in una zona edile

or are you dealing with a pedestrian that’s probably distracted

o avete a che fare con un pedone che è probabilmente distratto

because they are looking on their phone?

perché sta guardando il telefono.

Now the reality, though --

Ora la realtà, però,

and this is where it gets interesting --

ed è qui che diventa interessante,

is that the camera and the algorithms that help us really cannot yet match

è che la fotocamera e gli algoritmi che ci aiutano davvero

non possono ancora eguagliare

the human brain’s ability to understand and interpret the environment.

la capacità del cervello umano di capire e interpretare l’ambiente.

They just can’t.

Non possono proprio.

Even though they provide you really high-resolution imaging

Anche se vi forniscono immagini ad altissima risoluzione

that really gives you continuous coverage,

che davvero vi danno una risonanza continua,

that doesn’t get fatigued, impaired

che non si affatica, si indebolisce

or, you know, drunk or anything like that,

o, sapete, si ubriaca o qualcosa del genere,

at the end of the day,

a fine giornata,

there are still things that they can’t see and they can’t measure.

ci sono ancora cose che non possono vedere e non possono misurare.

So if we want autonomous-driving robotaxis soon,

Quindi se vogliamo presto dei robotaxi a guida autonoma,

we have to supplement cameras.

dobbiamo integrare le telecamere.

Let me walk through some examples.

Fatemi fare alcuni esempi.

So radar gives you the direction of travel

Allora, il radar vi dà la direzione di marcia

and measures the agent’s movement within centimeters per second.

e rileva il movimento dell’agente in centimetri al secondo.

Lidar gives you objects and shapes in the real world using depth perception

Lidar vi dà oggetti e forme nel mondo reale usando la percezione della distanza

as well as long-range and the all-important night vision.

così come l’importantissima visione notturna a lungo raggio.

And let me tell you about this,

E lasciate che vi dica questo,

because this is important to me personally and people who look like me.

perché è importante per me personalmente e per le persone che mi somigliano.

Then you have, also, long-wave infrared

Poi avete anche l’infrarosso a onde lunghe

where you are able to see agents that are emitting heat,

dove potete vedere agenti che emettono calore,

such as animals and humans.

come animali e umani.

And that’s again,

E ancora,

especially at night,

specialmente di notte,

super important.

molto importante.

Now, every one of these sensors is very powerful by itself,

Ora, ognuno di questi sensori è molto potente di per sé,

but when you put them together is when the magic happens.

ma è quando li metti insieme che avviene la magia.

If you see with this vehicle, for example,

Se vedete con questo veicolo, ad esempio,

you have these multiple sensor modalities

avete queste modalità multiple di sensori

at all top four corners of the vehicle

in tutti e quattro gli angoli superiori del veicolo

that basically provide you a 360-degree field of vision,

che sostanzialmente vi forniscono un campo visivo a 360 gradi,

continuously,

continuamente,

in a redundant manner,

in modo ridondante,

so that we don't miss anything.

in modo da non perdere nulla.

And this is that same thing

E questa è la stessa cosa

with all of the different outputs fused together.

con tutti i diversi output fusi insieme.

And looking at this, basically,

E guardando questo, in sostanza,

and looking at what we see and how we are able to process the data,

guardando ciò che vediamo e come riusciamo a elaborare i dati,

then learn,

poi impariamo,

then continue to improve our driving,

poi continuiamo a migliorare la nostra guida,

is what tells us that we have confidence,

è ciò che ci dice che abbiamo confidenza,

this is the right approach

questo è l’approccio giusto

and this time it’s actually coming.

e questa volta sta arrivando davvero.

Now, this is not, by the way, a brand new concept, OK?

A proposito, questo non è un concetto nuovo di zecca, ok?

Humans have been basically using vision systems

Gli esseri umani fondamentalmente usano sistemi di visione

to assist them for a long time.

che li assistano da molto tempo.

Let me back up the boat a little bit,

Fatemi tornare un attimo indietro,

because I know there’s a question that everybody’s asking,

perché so che c’è una domanda che tutti si fanno,

which is, “Hey, how are you going to deal with all the scenarios

che è, “Ehi, come affronterai tutti gli scenari

out there on the streets today?”

là fuori per le strade oggi?”

Most of us are drivers,

Molti di noi guidano,

and it’s complicated out there.

ed è complicato là fuori.

Well, the truth is that there will always be edge scenarios

Beh, la verità è che ci saranno sempre scenari al limite

that sit at the boundary of our real-world testing

che si trovano al confine dei nostri test nel mondo reale

or that are just too dangerous to test on real streets.

o che sono troppo pericolosi per essere testati su strade reali.

That is the truth,

Quella è la verità,

and it will be the truth for a very long time.

e lo sarà per molto tempo.

Human beings are pretty underrated in their abilities.

Gli esseri umani sono parecchio sottovalutati nelle proprie abilità.

So what we do is we use simulation.

Quindi ciò che facciamo è usare la simulazione.

And with simulation,

E con la simulazione,

we’re able to construct millions of scenarios

siamo capaci di costruire milioni di scenari

in a fabricated environment

in un ambiente falsificato

so that we can see how our software would react.

così che possiamo vedere come il nostro software reagirebbe.

And that’s the simulation footage.

Questo è il filmato di simulazione.

You can see we’re building the world,

Potete vedere che stiamo costruendo il mondo,

we’re putting in scenarios

stiamo inserendo scenari,

and we can add things,

si può aggiungere cose,

remove things

rimuoverle

and see how we would react.

e vedere come reagiremmo.

In addition, we have what's called a human in the loop.

Inoltre, abbiamo ciò che è chiamato human-in-the-loop.

This is very similar to aviation systems today.

È molto simile ai sistemi d’aviazione odierni.

We don’t want the vehicle to get stuck,

Non vogliamo che il veicolo si blocchi,

and there are rare times where it’s not going to know what to do.

e ci sono rare volte in cui non saprà cosa fare.

So we have a team of teleguidance operators

Quindi abbiamo un team di operatori di teleguida

that are sitting at a control center,

seduti ad un centro di controllo,

and if the vehicle knows that it’s going to be stuck

e se il veicolo sa che si bloccherà

or it doesn’t know what to do,

o non sa cosa fare,

it asks for guidance and help

richiede guida e aiuto,

and it receives it remotely

li riceve a distanza

and then it proceeds.

e poi può procedere.

Now, none of these really are new concepts,

Ora, nessuno di questi è proprio un concetto nuovo,

as I alluded to earlier.

come ho accennato prima.

Vision systems have been assisting humans for a long time,

I sistemi di visione assistono gli umani da molto tempo,

especially with things that are not visible to the naked eye.

specialmente con cose che non sono visibili a occhio nudo.

So ...

Quindi...

microscopes, right?

microscopi, no?

We’ve been studying microbes and cells for a long time.

Studiamo i microbi e le cellule da un sacco di tempo.

Telescopes:

I telescopi:

we’ve been studying and detecting galaxies millions of light-years away

studiamo e rileviamo galassie distanti milioni di anni luce

for a long time.

da molto tempo.

And both of these have caused us,

Ed entrambi ci hanno spinto,

for example,

per esempio,

to transform industries like medicine,

a trasformare le industrie come quella farmaceutica,

farming,

agricola,

astrophysics

di astrofisica

and much more.

e molte altre.

So when we talk about computer vision,

Quando parliamo di visione artificiale,

when it started,

quando è iniziato,

it was really a thought experiment

era davvero un esperimento mentale

to see if we could replicate what humans see using cameras.

per vedere se potevamo replicare ciò che gli umani vedono usando le telecamere.

It has now graduated with sensors,

Ora è passato ai sensori,

computers,

ai computer,

AI

L’IA,

and software innovation

e innovazione software

to be about surpassing what humans can see and perceive.

che stanno per superare ciò che gli umani possono vedere e percepire.

We’ve made a lot of progress in this field,

Abbiamo fatto molti progressi in questo campo,

but at the end of the day,

ma a fine giornata,

we have a lot more to do.

dobbiamo fare molto di più.

And with an autonomous robotaxi,

E con un robotaxi autonomo,

you want it to be safe,

volete che sia sicuro,

right and reliable every single time,

corretto e affidabile ogni singola volta,

which requires rigorous testing and optimization.

ciò richiede test e ottimizzazione rigorosi.

And when that happens

Quando succederà

and we reach that state,

e raggiungeremo quello stato,

we will wonder how we ever accepted

ci chiederemo come mai abbiamo accettato

or tolerated

o tollerato

94 percent of crashes

che il 94% degli incidenti

being caused by human [error].

fosse causato dagli umani.

So with computer vision,

Con la visione artificiale,

we have the opportunity

abbiamo l’opportunità

to move from problem-solving to problem-preventing.

di passare dalla risoluzione dei problemi alla prevenzione dei problemi.

And I truly, truly believe

E credo, credo davvero

that the next generation of scientists and technologists

che la prossima generazione di scienziati e tecnologi

in, yes, Silicon Valley,

sì, nella Silicon Valley,

but in Paris,

ma anche a Parigi,

in Senegal, West Africa

in Senegal, Africa occidentale

and all over the world,

e in tutto il mondo,

will be exposed to computer vision applied broadly.

saranno esposti alla visione artificiale ampiamente applicata.

And with that,

E con quella,

all industries will be transformed,

tutte le industrie saranno trasformate,

and we will experience the world in a different way.

e scopriremo il mondo in un modo diverso.

I hope you can join me in agreeing that this is a gift

Spero che possiate unirvi a me nel concordare che questo è un dono

that we almost owe our next generation that is coming,

che quasi dobbiamo alla prossima generazione che sta arrivando,

because there are a lot of things that computer vision will help us solve.

perché c’è molto che la visione artificiale ci aiuterà a risolvere.

Thank you.

Grazie.

(Applause)

(Applausi)