The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

755,311 views ・ 2015-11-04

TED


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Traduttore: Pasquale Loffreda Revisore: Davide Giordani
00:13
In my lab, we build autonomous aerial robots
0
13280
3656
Nel mio laboratorio costruiamo robot aerei autonomi
00:16
like the one you see flying here.
1
16960
1880
come quello che vedete volare qui.
00:20
Unlike the commercially available drones that you can buy today,
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20720
3696
A differenza dei droni attualmente in commercio
00:24
this robot doesn't have any GPS on board.
3
24440
2640
questo robot non ha GPS a bordo.
00:28
So without GPS,
4
28160
1216
Quindi, senza GPS
00:29
it's hard for robots like this to determine their position.
5
29400
3280
è difficile per un robot come questo determinare la propria posizione.
00:34
This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,
6
34240
4736
Questo robot monta sensori, telecamere e scanner a laser
per analizzare l'ambiente.
00:39
to scan the environment.
7
39000
1696
00:40
It detects features from the environment,
8
40720
3056
Il robot rileva le caratteristiche topografiche
00:43
and it determines where it is relative to those features,
9
43800
2736
e determina di conseguenza la sua posizione,
00:46
using a method of triangulation.
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46560
2136
utilizzando un metodo di triangolazione.
00:48
And then it can assemble all these features into a map,
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48720
3456
Queste caratteristiche vengono usate per costruire una piantina
00:52
like you see behind me.
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52200
1736
come quella che vedete dietro di me.
00:53
And this map then allows the robot to understand where the obstacles are
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53960
3936
La piantina consente al robot di individuare ostacoli
00:57
and navigate in a collision-free manner.
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57920
2720
e navigare senza collisioni.
01:01
What I want to show you next
15
61160
2096
Adesso vorrei mostrarvi
01:03
is a set of experiments we did inside our laboratory,
16
63280
3216
una serie di esperimenti da noi condotti nel nostro laboratorio,
01:06
where this robot was able to go for longer distances.
17
66520
3480
dove il robot ha potuto coprire distanze maggiori.
01:10
So here you'll see, on the top right, what the robot sees with the camera.
18
70400
5016
In alto a destra, vedete le immagini rilevate dalla telecamera del robot.
01:15
And on the main screen --
19
75440
1216
Nello schermo grande --
01:16
and of course this is sped up by a factor of four --
20
76680
2456
velocizzato per un fattore di 4 --
01:19
on the main screen you'll see the map that it's building.
21
79160
2667
vedete la piantina che sta elaborando.
01:21
So this is a high-resolution map of the corridor around our laboratory.
22
81851
4285
Questa è una pianta in alta risoluzione del corridoio che circonda il laboratorio.
01:26
And in a minute you'll see it enter our lab,
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86160
2336
Il robot sta per entrare nel nostro laboratorio
01:28
which is recognizable by the clutter that you see.
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88520
2856
riconoscibile dal macello che vedete in giro.
01:31
(Laughter)
25
91400
1016
(Risate)
01:32
But the main point I want to convey to you
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92440
2007
Ma il punto più importante
01:34
is that these robots are capable of building high-resolution maps
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94472
3584
è che questi robot possono elaborare piantine
01:38
at five centimeters resolution,
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98080
2496
con una risoluzione di 5 centimetri
01:40
allowing somebody who is outside the lab, or outside the building
29
100600
4176
consentendo a chi è fuori dal laboratorio o dall'edificio
01:44
to deploy these without actually going inside,
30
104800
3216
di usare i robot, senza entrare di persona,
01:48
and trying to infer what happens inside the building.
31
108040
3760
per cercare di capire quello che succede all'interno dell'edificio.
01:52
Now there's one problem with robots like this.
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112400
2240
Ma i robot come questo presentano problemi.
01:55
The first problem is it's pretty big.
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115600
2200
Il primo è che è piuttosto grosso.
01:58
Because it's big, it's heavy.
34
118120
1680
Il robot è grande e quindi pesante
02:00
And these robots consume about 100 watts per pound.
35
120640
3040
e consuma circa 100 Watt per ogni 450 grammi di peso.
02:04
And this makes for a very short mission life.
36
124360
2280
Dunque la durata della missione è molto breve.
02:08
The second problem
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128000
1456
Il secondo problema
02:09
is that these robots have onboard sensors that end up being very expensive --
38
129480
3896
è che questi robot hanno sensori di bordo molto costosi --
02:13
a laser scanner, a camera and the processors.
39
133400
3440
uno scanner laser, una telecamera e i processori.
02:17
That drives up the cost of this robot.
40
137280
3040
Questi componenti aumentano i costi del robot.
02:21
So we asked ourselves a question:
41
141440
2656
Quindi ci siamo posti una domanda:
02:24
what consumer product can you buy in an electronics store
42
144120
3776
quale prodotto possiamo acquistare in un negozio di elettronica
02:27
that is inexpensive, that's lightweight, that has sensing onboard and computation?
43
147920
6280
che costi poco, sia leggero e integri sensori e funzioni di calcolo?
02:36
And we invented the flying phone.
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156080
2656
E abbiamo inventato il telefono volante.
02:38
(Laughter)
45
158760
1936
(Risate)
02:40
So this robot uses a Samsung Galaxy smartphone that you can buy off the shelf,
46
160720
6176
Questo robot utilizza uno smartphone Samsung Galaxy acquistabile in negozio,
02:46
and all you need is an app that you can download from our app store.
47
166920
4016
a cui basta aggiungere un'applicazione scaricabile dal nostro app store.
02:50
And you can see this robot reading the letters, "TED" in this case,
48
170960
4216
Come vedete questo robot legge delle lettere, "TED" in questo caso,
02:55
looking at the corners of the "T" and the "E"
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175200
2936
rilevando gli angoli della "T" e della "E"
02:58
and then triangulating off of that, flying autonomously.
50
178160
3480
ed effettuando la triangolazione per volare in modo autonomo.
03:02
That joystick is just there to make sure if the robot goes crazy,
51
182720
3256
Il joystick serve solo ad assicurare che, in caso il robot impazzisce,
03:06
Giuseppe can kill it.
52
186000
1416
che Giuseppe possa intervenire.
03:07
(Laughter)
53
187440
1640
(Risate)
03:10
In addition to building these small robots,
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190920
3816
Oltre a costruire questi piccoli robot,
03:14
we also experiment with aggressive behaviors, like you see here.
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194760
4800
abbiamo sperimentato comportamenti più aggressivi, come vedete qui.
03:19
So this robot is now traveling at two to three meters per second,
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199920
5296
Questo robot viaggia a due o tre metri al secondo,
03:25
pitching and rolling aggressively as it changes direction.
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205240
3496
cambiando direzione con beccheggi e rollii aggressivi.
03:28
The main point is we can have smaller robots that can go faster
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208760
4256
Il punto centrale è che possiamo avere robot più piccoli e più veloci
03:33
and then travel in these very unstructured environments.
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213040
2960
in grado di muoversi in ambienti molto intricati.
03:37
And in this next video,
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217120
2056
In questo prossimo video, proprio come questo uccello, un'aquila
03:39
just like you see this bird, an eagle, gracefully coordinating its wings,
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219200
5896
che coordina con grazia le sue ali, i suoi occhi e le zampe
03:45
its eyes and feet to grab prey out of the water,
62
225120
4296
per afferrare la preda in acqua,
03:49
our robot can go fishing, too.
63
229440
1896
anche il nostro robot sa pescare.
03:51
(Laughter)
64
231360
1496
(Risate)
03:52
In this case, this is a Philly cheesesteak hoagie that it's grabbing out of thin air.
65
232880
4056
In questo caso un panino al formaggio che afferra in volo.
03:56
(Laughter)
66
236960
2400
(Risate)
03:59
So you can see this robot going at about three meters per second,
67
239680
3296
Qui vedete il robot viaggiare a circa tre metri al secondo,
04:03
which is faster than walking speed, coordinating its arms, its claws
68
243000
5136
più veloce rispetto al passo d'uomo, coordinando bracci, pinza
04:08
and its flight with split-second timing to achieve this maneuver.
69
248160
4120
e volo in frazioni di secondo per eseguire questa manovra.
04:14
In another experiment,
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254120
1216
In un altro esperimento,
04:15
I want to show you how the robot adapts its flight
71
255360
3656
vorrei mostrarvi in che modo il robot adatta il volo
04:19
to control its suspended payload,
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259040
2376
per controllare il carico sospeso,
04:21
whose length is actually larger than the width of the window.
73
261440
3800
di lunghezza superiore all'altezza della finestra.
04:25
So in order to accomplish this,
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265680
1696
Per eseguire la manovra,
04:27
it actually has to pitch and adjust the altitude
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267400
3696
deve eseguire un beccheggio e aggiustare l'altitudine
04:31
and swing the payload through.
76
271120
2320
per fare passare il carico.
04:38
But of course we want to make these even smaller,
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278920
2296
Naturalmente vogliamo costruirne di più piccoli,
04:41
and we're inspired in particular by honeybees.
78
281240
3016
ispirandoci soprattutto alle api.
04:44
So if you look at honeybees, and this is a slowed down video,
79
284280
3256
Osservate le api in queste riprese rallentate,
04:47
they're so small, the inertia is so lightweight --
80
287560
3720
sono tanto piccole e l'inerzia è così bassa --
04:51
(Laughter)
81
291960
1176
(Risate)
04:53
that they don't care -- they bounce off my hand, for example.
82
293160
3536
che non hanno problemi - per esempio possono rimbalzare sulla mia mano.
04:56
This is a little robot that mimics the honeybee behavior.
83
296720
3160
Questo piccolo robot simula il comportamento di un'ape.
05:00
And smaller is better,
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300600
1216
E quanto più è piccolo meglio è
05:01
because along with the small size you get lower inertia.
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301840
3536
perché riducendo la dimensione si riduce l'inerzia.
05:05
Along with lower inertia --
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305400
1536
Minore l'inerzia --
05:06
(Robot buzzing, laughter)
87
306960
2856
(Robot che ronza, risate)
05:09
along with lower inertia, you're resistant to collisions.
88
309840
2816
Minore l'inerzia, maggiore la resistenza alle collisioni
05:12
And that makes you more robust.
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312680
1720
e questo aumenta la robustezza.
05:15
So just like these honeybees, we build small robots.
90
315800
2656
Quindi, costruiamo robot piccoli come queste api
05:18
And this particular one is only 25 grams in weight.
91
318480
3376
e questo, in particolare, pesa solo 25 grammi.
05:21
It consumes only six watts of power.
92
321880
2160
Consuma solo 6 Watt di potenza
05:24
And it can travel up to six meters per second.
93
324440
2536
e può viaggiare fino a sei metri al secondo.
05:27
So if I normalize that to its size,
94
327000
2336
Se normalizzo questo alla sua dimensione,
05:29
it's like a Boeing 787 traveling ten times the speed of sound.
95
329360
3640
è come un Boeing 787 che viaggia 10 volte più veloce del suono.
E --
05:36
(Laughter)
96
336000
2096
(Risate)
05:38
And I want to show you an example.
97
338120
1920
voglio mostrarvi un esempio.
05:40
This is probably the first planned mid-air collision, at one-twentieth normal speed.
98
340840
5256
Questa è probabilmente la prima collisione aerea pianificata
a 1/20 della velocità normale.
05:46
These are going at a relative speed of two meters per second,
99
346120
2858
Questi robot hanno una velocità relativa di 2 metri al secondo
05:49
and this illustrates the basic principle.
100
349002
2480
e questo dimostra il principio fondamentale.
05:52
The two-gram carbon fiber cage around it prevents the propellers from entangling,
101
352200
4976
La gabbia di 2 grammi in fibra di carbonio impedisce solo che le eliche si incastrino
05:57
but essentially the collision is absorbed and the robot responds to the collisions.
102
357200
5296
ma di fatto la collisione viene assorbita e il robot risponde bene all'urto.
06:02
And so small also means safe.
103
362520
2560
Quindi piccolo significa anche sicuro.
06:05
In my lab, as we developed these robots,
104
365400
2016
Nel mio laboratorio, lo sviluppo dei robot
06:07
we start off with these big robots
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367440
1620
è iniziato con modelli grandi
06:09
and then now we're down to these small robots.
106
369084
2812
per poi passare a questi robot piccoli.
06:11
And if you plot a histogram of the number of Band-Aids we've ordered
107
371920
3456
E se tracciate un istogramma con il numero di cerotti che abbiamo ordinato
06:15
in the past, that sort of tailed off now.
108
375400
2576
in passato, sarebbe in netto calo adesso
06:18
Because these robots are really safe.
109
378000
1960
perché questi robot sono davvero sicuri.
06:20
The small size has some disadvantages,
110
380760
2456
Le piccole dimensioni creano qualche svantaggio,
06:23
and nature has found a number of ways to compensate for these disadvantages.
111
383240
4080
ma la natura ha trovato modi per compensare.
06:27
The basic idea is they aggregate to form large groups, or swarms.
112
387960
4000
Sostanzialmente la soluzione è aggregare in grandi gruppi, o stormi.
06:32
So, similarly, in our lab, we try to create artificial robot swarms.
113
392320
3976
Dunque, nel nostro lab, cerchiamo di creare stormi artificiali di robot.
06:36
And this is quite challenging
114
396320
1381
E non è affatto semplice
06:37
because now you have to think about networks of robots.
115
397725
3320
perché dobbiamo pensare in termini di reti di robot.
06:41
And within each robot,
116
401360
1296
E per ogni robot
06:42
you have to think about the interplay of sensing, communication, computation --
117
402680
5616
dobbiamo risolvere l'interazione tra rilevazione, comunicazione, calcolo --
06:48
and this network then becomes quite difficult to control and manage.
118
408320
4960
e questa rete diventa pertanto difficile da controllare e gestire.
06:54
So from nature we take away three organizing principles
119
414160
3296
La natura ci insegna 3 principi organizzativi
06:57
that essentially allow us to develop our algorithms.
120
417480
3160
che ci consentono essenzialmente di sviluppare i nostri algoritmi.
07:01
The first idea is that robots need to be aware of their neighbors.
121
421640
4536
La prima idea è che i robot devono captare i robot circostanti.
07:06
They need to be able to sense and communicate with their neighbors.
122
426200
3440
Devono essere in grado di rilevare e comunicare con i robot vicini.
07:10
So this video illustrates the basic idea.
123
430040
2656
Questo video illustra l'idea di base.
07:12
You have four robots --
124
432720
1296
Abbiamo quattro robot --
07:14
one of the robots has actually been hijacked by a human operator, literally.
125
434040
4240
uno dei robot viene letteralmente dirottato da un operatore umano.
07:19
But because the robots interact with each other,
126
439217
2239
Ma siccome i robot interagiscono tra loro,
07:21
they sense their neighbors,
127
441480
1656
rilevano la presenza dei vicini
07:23
they essentially follow.
128
443160
1296
ed essenzialmente seguono.
07:24
And here there's a single person able to lead this network of followers.
129
444480
5360
E qui una sola persona è in grado di controllare tutto il gruppo che segue.
07:32
So again, it's not because all the robots know where they're supposed to go.
130
452000
5056
Anche qui, non è perché i robot sanno dove devono andare,
07:37
It's because they're just reacting to the positions of their neighbors.
131
457080
4320
ma semplicemente perché reagiscono alla posizione dei robot vicini.
07:43
(Laughter)
132
463720
4120
(Risate)
07:48
So the next experiment illustrates the second organizing principle.
133
468280
5240
Il prossimo esperimento illustra il secondo principio organizzativo.
07:54
And this principle has to do with the principle of anonymity.
134
474920
3800
E questo principio riguarda il concetto di anonimità.
07:59
Here the key idea is that
135
479400
4296
Qui l'idea chiave è che
08:03
the robots are agnostic to the identities of their neighbors.
136
483720
4240
i robot non conoscono l'identità dei robot vicini.
08:08
They're asked to form a circular shape,
137
488440
2616
Gli viene chiesto di formare un cerchio,
08:11
and no matter how many robots you introduce into the formation,
138
491080
3296
e indipendentemente dal numero di robot introdotti nella formazione,
08:14
or how many robots you pull out,
139
494400
2576
o eliminati dalla formazione,
08:17
each robot is simply reacting to its neighbor.
140
497000
3136
ogni robot si limita a reagire rispetto a quello accanto.
08:20
It's aware of the fact that it needs to form the circular shape,
141
500160
4976
Sa che deve formare un cerchio,
08:25
but collaborating with its neighbors
142
505160
1776
ma collaborando con i vicini
08:26
it forms the shape without central coordination.
143
506960
3720
forma il cerchio senza un coordinamento centrale.
08:31
Now if you put these ideas together,
144
511520
2416
Ora, se mettiamo insieme queste idee,
08:33
the third idea is that we essentially give these robots
145
513960
3896
la terza idea consiste essenzialmente nel dare a questi robot
08:37
mathematical descriptions of the shape they need to execute.
146
517880
4296
descrizioni matematiche della forma da eseguire.
08:42
And these shapes can be varying as a function of time,
147
522200
3496
E queste forme possono variare come funzione temporale
08:45
and you'll see these robots start from a circular formation,
148
525720
4496
e vedete che questi robot iniziano a formare un cerchio
08:50
change into a rectangular formation, stretch into a straight line,
149
530240
3256
poi cambiano formando un rettangolo, si mettono in fila
08:53
back into an ellipse.
150
533520
1375
e riformano un'ellisse.
08:54
And they do this with the same kind of split-second coordination
151
534919
3617
E lo fanno con la stessa coordinazione basata su frazioni di secondo
08:58
that you see in natural swarms, in nature.
152
538560
3280
che osserviamo in natura negli stormi.
09:03
So why work with swarms?
153
543080
2136
Ma perché lavoriamo con gli stormi?
09:05
Let me tell you about two applications that we are very interested in.
154
545240
4120
Consentitemi di parlarvi di due applicazioni che ci interessano molto.
09:10
The first one has to do with agriculture,
155
550160
2376
La prima riguarda l'agricoltura,
09:12
which is probably the biggest problem that we're facing worldwide.
156
552560
3360
probabilmente il problema più pressante a livello mondiale.
09:16
As you well know,
157
556760
1256
Come ben sapete,
09:18
one in every seven persons in this earth is malnourished.
158
558040
3520
una persona su sette su questo pianeta soffre di malnutrizione.
09:21
Most of the land that we can cultivate has already been cultivated.
159
561920
3480
La maggior parte della terra che possiamo coltivare è già coltivata.
09:25
And the efficiency of most systems in the world is improving,
160
565960
3216
L'efficienza di moltissimi sistemi mondiali va migliorando,
09:29
but our production system efficiency is actually declining.
161
569200
3520
ma quella del nostro sistema produttivo va peggiorando
09:33
And that's mostly because of water shortage, crop diseases, climate change
162
573080
4216
soprattutto per carenza d'acqua, malattie delle colture, cambiamenti climatici
09:37
and a couple of other things.
163
577320
1520
e qualche altro fattore.
09:39
So what can robots do?
164
579360
1480
Cosa possono fare i robot?
09:41
Well, we adopt an approach that's called Precision Farming in the community.
165
581200
4616
Beh, adottiamo un approccio detto 'agricoltura di precisione' nella comunità
09:45
And the basic idea is that we fly aerial robots through orchards,
166
585840
5376
e l'idea di base è far volare i robot sui frutteti
09:51
and then we build precision models of individual plants.
167
591240
3120
ed elaborare modelli di precisione di ogni pianta.
09:54
So just like personalized medicine,
168
594829
1667
Come la medicina personalizzata,
09:56
while you might imagine wanting to treat every patient individually,
169
596520
4816
che intende trattare ogni paziente su base individuale,
10:01
what we'd like to do is build models of individual plants
170
601360
3696
vogliamo costruire modelli per ciascuna pianta
10:05
and then tell the farmer what kind of inputs every plant needs --
171
605080
4136
e dire all'agricoltore di cosa ha bisogno ciascuna --
10:09
the inputs in this case being water, fertilizer and pesticide.
172
609240
4440
in termini di acqua, fertilizzante e pesticidi.
10:14
Here you'll see robots traveling through an apple orchard,
173
614640
3616
Qui vedete un robot che sorvola un meleto
10:18
and in a minute you'll see two of its companions
174
618280
2256
e tra un attimo ne vedrete altri due
10:20
doing the same thing on the left side.
175
620560
1810
che lo affiancano sulla sinistra.
10:22
And what they're doing is essentially building a map of the orchard.
176
622800
3656
Praticamente stanno elaborando una piantina del meleto.
10:26
Within the map is a map of every plant in this orchard.
177
626480
2816
La piantina contiene un'immagine precisa di ciascun albero.
10:29
(Robot buzzing)
178
629320
1656
(Ronzio del robot in volo)
10:31
Let's see what those maps look like.
179
631000
1896
Ma vediamo come sono queste piantine.
10:32
In the next video, you'll see the cameras that are being used on this robot.
180
632920
4296
Nel video successivo vedrete le telecamere usate su questo robot.
10:37
On the top-left is essentially a standard color camera.
181
637240
3240
In alto a sinistra c'è una normale telecamera a colori.
10:41
On the left-center is an infrared camera.
182
641640
3296
Al centro una telecamera a infrarossi
10:44
And on the bottom-left is a thermal camera.
183
644960
3776
In basso a sinistra una termocamera.
10:48
And on the main panel, you're seeing a three-dimensional reconstruction
184
648760
3336
Nel riquadro principale vedete una ricostruzione tridimensionale
10:52
of every tree in the orchard as the sensors fly right past the trees.
185
652120
6120
di ogni albero del meleto creata dai sensori che li sorvolano.
10:59
Armed with information like this, we can do several things.
186
659640
4040
Queste informazioni ci consentono di fare varie cose.
11:04
The first and possibly the most important thing we can do is very simple:
187
664200
4256
La prima, e forse la più importante, è molto semplice:
11:08
count the number of fruits on every tree.
188
668480
2440
contare il numero di frutti per ciascun albero.
11:11
By doing this, you tell the farmer how many fruits she has in every tree
189
671520
4536
In questo modo l'agricoltore sa quanti frutti ha per ciascun albero
11:16
and allow her to estimate the yield in the orchard,
190
676080
4256
e può stimare la raccolta nel suo meleto,
11:20
optimizing the production chain downstream.
191
680360
2840
ottimizzando le fasi successive della catena di produzione.
11:23
The second thing we can do
192
683640
1616
La seconda cosa che possiamo fare
11:25
is take models of plants, construct three-dimensional reconstructions,
193
685280
4496
è usare questi modelli per elaborare ricostruzioni 3D
11:29
and from that estimate the canopy size,
194
689800
2536
e stimare la superficie della copertura arborea
11:32
and then correlate the canopy size to the amount of leaf area on every plant.
195
692360
3776
e correlarla alla quantità di fogliame per ciascun albero.
11:36
And this is called the leaf area index.
196
696160
2176
Questo valore si chiama indice dell'area fogliare.
11:38
So if you know this leaf area index,
197
698360
1936
Ricavando l'indice dell'area fogliare
11:40
you essentially have a measure of how much photosynthesis is possible in every plant,
198
700320
5456
possiamo misurare il livello di fotosintesi possibile in ciascuna pianta
11:45
which again tells you how healthy each plant is.
199
705800
2880
e quindi desumerne lo stato di salute.
11:49
By combining visual and infrared information,
200
709520
4216
Combinando le informazioni ottiche e quelle a infrarossi
11:53
we can also compute indices such as NDVI.
201
713760
3296
possiamo calcolare altri indici, come l'NDVI.
11:57
And in this particular case, you can essentially see
202
717080
2816
Nel caso specifico, potete vedere
11:59
there are some crops that are not doing as well as other crops.
203
719920
3016
che alcune colture vanno peggio di altre.
12:02
This is easily discernible from imagery,
204
722960
4056
Lo si vede bene dalle immagini,
12:07
not just visual imagery but combining
205
727040
2216
non dalle sole immagini ottiche, ma combinando
12:09
both visual imagery and infrared imagery.
206
729280
2776
immagini ottiche e a infrarossi.
12:12
And then lastly,
207
732080
1336
Infine,
12:13
one thing we're interested in doing is detecting the early onset of chlorosis --
208
733440
4016
quello che ci interessa fare è rilevare i primi segnali di clorosi --
12:17
and this is an orange tree --
209
737480
1496
questo è un arancio --
12:19
which is essentially seen by yellowing of leaves.
210
739000
2560
e qui si nota l'ingiallimento delle foglie.
12:21
But robots flying overhead can easily spot this autonomously
211
741880
3896
I robot che sorvolano il frutteto notano questi segnali autonomamente
12:25
and then report to the farmer that he or she has a problem
212
745800
2936
e informano l'agricoltore della presenza di un problema
12:28
in this section of the orchard.
213
748760
1520
in questa sezione del frutteto.
12:30
Systems like this can really help,
214
750800
2696
Dunque questi sistemi sono molto utili,
12:33
and we're projecting yields that can improve by about ten percent
215
753520
5816
stiamo calcolando rese incrementabili del dieci percento circa
12:39
and, more importantly, decrease the amount of inputs such as water
216
759360
3216
e, soprattutto, stiamo riducendo i consumi idrici
12:42
by 25 percent by using aerial robot swarms.
217
762600
3280
del 25 percento usando stormi di robot aerei.
12:47
Lastly, I want you to applaud the people who actually create the future,
218
767200
5736
Vorrei concludere con un applauso alle persone che stanno creando il futuro:
12:52
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu and Giuseppe Loianno,
219
772960
4920
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu e Giuseppe Loianno,
12:57
who are responsible for the three demonstrations that you saw.
220
777920
3496
responsabili delle tre dimostrazioni che avete visto.
13:01
Thank you.
221
781440
1176
Grazie.
13:02
(Applause)
222
782640
5920
(Applauso)
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