These Robots Come to the Rescue after a Disaster | Robin Murphy | TED Talks

מתרגם: Ido Dekkers מבקר: Zeeva Livshitz

Over a million people are killed each year in disasters.

יותר ממליון אנשים נהרגים כל שנה באסונות.

Two and a half million people will be permanently disabled or displaced,

שניים וחצי מליון אנשים יהיו נכים או יועתקו.

and the communities will take 20 to 30 years to recover

ולקהילות יקח 20 עד 30 שנה להשתקם

and billions of economic losses.

ומיליארדים בהפסדים כלכליים.

If you can reduce the initial response by one day,

אם אתם יכולים להפחית את התגובה הראשונית ביום אחד,

you can reduce the overall recovery

אתם יכולים להפחית את ההשתקמות הכללית

by a thousand days, or three years.

באלף ימים, או שלוש שנים.

See how that works?

רואים איך זה עובד?

If the initial responders can get in, save lives,

אם המגיבים הראשונים יכולים להגיע, להציל חיים,

mitigate whatever flooding danger there is,

למנוע סכנות הצפה אפשריות,

that means the other groups can get in

זה אומר שהקבוצות האחרות יכולות להכנס

to restore the water, the roads, the electricity,

כדי לשקם את המים, את הכבישים, החשמל,

which means then the construction people, the insurance agents,

מה שאומר שאנשי הבניה, סוכני הביטוח,

all of them can get in to rebuild the houses,

כולם יכולים להכנס כדי לבנות מחדש את הבתים,

which then means you can restore the economy,

מה שאומר שתוכלו לשקם את הכלכלה,

and maybe even make it better and more resilient to the next disaster.

ואולי אפילו לעשות אותה טובה ועמידה יותר מול האסון הבא.

A major insurance company told me

חברת ביטוח גדולה פעם אמרה לי

that if they can get a homeowner's claim processed one day earlier,

שאם הם יכולים לטפל בתביעה של בעל בית יום אחד מוקדם יותר,

it'll make a difference of six months

זה יעשה הבדל של שישה חודשים

in that person getting their home repaired.

בזמן שיקח לאדם לתקן את ביתו.

And that's why I do disaster robotics --

ולכן אני עושה רובוטיקת אסונות --

because robots can make a disaster go away faster.

מפני שרובוטים יכולים לעזור לאסון להעלם מהר יותר.

Now, you've already seen a couple of these.

עכשיו, כבר ראיתם כמה מאלה.

These are the UAVs.

אלה מל"טים.

These are two types of UAVs:

אלה שני סוגים של מל"טים:

a rotorcraft, or hummingbird;

רוטורקרפט או יונק דבש;

a fixed-wing, a hawk.

ובעל כנף קבועה, נץ.

And they're used extensively since 2005 --

והם בשימוש מסיבי מאז 2005 --

Hurricane Katrina.

הוריקן קטרינה.

Let me show you how this hummingbird, this rotorcraft, works.

תנו לי להראות לכם איך יונק הדבש הזה, הרוטורקרפט, עובד.

Fantastic for structural engineers.

מעולה למהנדסים מבניים.

Being able to see damage from angles you can't get from binoculars on the ground

הוא מסוגל לראות נזק מזוויות שאתם לא יכולים לקבל ממשקפות על הקרקע

or from a satellite image,

או מתמונות לווין,

or anything flying at a higher angle.

או כל מה שטס בזווית גבוהה.

But it's not just structural engineers and insurance people who need this.

אבל זה לא רק מהנדסים מבניים ואנשי ביטוח שצריכים אותו.

You've got things like this fixed-wing, this hawk.

יש לכם דברים כמו הכנף הקבועה, הנץ.

Now, this hawk can be used for geospatial surveys.

עכשיו, הנץ הזה יכול להיות בשימוש לסקרים גאו מרחביים.

That's where you're pulling imagery together

זה כשאתם מחברים תמונות יחד

and getting 3D reconstruction.

ומקבלים מבנה תלת מימדי.

We used both of these at the Oso mudslides up in Washington State,

השתמשנו בשניהם במפולות הבוץ של אוסו במדינת וושינגטון,

because the big problem

מפני שהבעיה הגדולה

was geospatial and hydrological understanding of the disaster --

היתה ההבנה הגאו מרחבית וההידרולוגית של האסון --

not the search and rescue.

לא החיפוש וההצלה.

The search and rescue teams had it under control

צוותי החיפוש וההצלה היו תחת שליטה

and knew what they were doing.

וידעו מה הם עושים.

The bigger problem was that river and mudslide might wipe them out

הבעיה הגדולה יותר היתה שהנהר ומפולות הבוץ היו יכולים למחות אותם

and flood the responders.

ולהציף את המגיבים.

And not only was it challenging to the responders and property damage,

ולא רק שזה היה מאתגר למגיבים ולהערכת הנזק לרכוש,

it's also putting at risk the future of salmon fishing

זה גם שם בסכנה את העתיד של דיג הסלמון

along that part of Washington State.

בחלק הזה של מדינת וושינגטון.

So they needed to understand what was going on.

אז הם היו צריכים להבין מה התרחש.

In seven hours, going from Arlington,

תוך שבע שעות, לעבור מארלינגטון,

driving from the Incident Command Post to the site, flying the UAVs,

לנסוע דרך מפקדת התקרית לאתר, להטיס מזל"טים,

processing the data, driving back to Arlington command post --

לעבד את המידע, לנהוג חזרה לארלינגטון למפקדה --

seven hours.

שבע שעות.

We gave them in seven hours data that they could take

נתנו להם תוך שבע שעות מידע שהם היו יכולים לקבל

only two to three days to get any other way --

רק תוך יומיים שלושה בכל דרך אחרת --

and at higher resolution.

וברזולוציה גבוהה יותר.

It's a game changer.

זה משנה משחק.

And don't just think about the UAVs.

ואל תחשבו רק על המזל"טים.

I mean, they are sexy -- but remember,

אני מתכוונת, הם סקסיים -- אבל זכרו,

80 percent of the world's population lives by water,

80 אחוז מהאוכלוסיה של העולם חיה ליד מים,

and that means our critical infrastructure is underwater --

וזה אומר שהתשתית החיונית שלנו מתחת למים --

the parts that we can't get to, like the bridges and things like that.

החלקים שאנחנו לא יכולים להגיע אליהם, כמו הגשרים ודברים כאלה.

And that's why we have unmanned marine vehicles,

ולכן אנחנו חייבים כלי רכב ימיים לא מאויישים,

one type of which you've already met, which is SARbot, a square dolphin.

סוג אחד שלהם פגשתם, שהוא סארבוט, דולפין מרובע.

It goes underwater and uses sonar.

הוא נכנס מתחת למים ומשתמש בסונאר.

Well, why are marine vehicles so important

ובכן, למה כלי רכב ימיים כל כך חשובים

and why are they very, very important?

ולמה הם מאוד מאוד חשובים?

They get overlooked.

לא מתייחסים אליהם מספיק.

Think about the Japanese tsunami --

חשבו על הצונאמי היפני --

400 miles of coastland totally devastated,

650 קילומטר של אדמת חוף הוחרבו לגמרי,

twice the amount of coastland devastated by Hurricane Katrina in the United States.

כפול מאזור החוף שהוחרב על ידי הוריקן קטרינה בארצות הברית.

You're talking about your bridges, your pipelines, your ports -- wiped out.

אתם מדברים על הגשרים שלכם, הצינורות , הנמלים -- נמחו.

And if you don't have a port,

ואם אין לכם נמל,

you don't have a way to get in enough relief supplies

אין לכם דרך לקבל סיוע

to support a population.

כדי לתמוך באוכלוסיה.

That was a huge problem at the Haiti earthquake.

זו היתה בעיה גדולה ברעידת האדמה של האיטי.

So we need marine vehicles.

אז אנחנו צריכים כלים ימיים.

Now, let's look at a viewpoint from the SARbot

עכשיו, בואו נביט מנקודת המבט של סארבוט

of what they were seeing.

של מה שהם ראו.

We were working on a fishing port.

עבדנו על נמל דייג.

We were able to reopen that fishing port, using her sonar, in four hours.

היינו מסוגלים לפתוח את נמל הדייג הזה בשימוש בסונאר, תוך ארבע שעות.

That fishing port was told it was going to be six months

נאמר לנמל הדייג הזה שיקח שישה חודשים

before they could get a manual team of divers in,

לפני שהם יוכלו להביא צוות צוללנים,

and it was going to take the divers two weeks.

וזה יקח לצוללנים שבועיים.

They were going to miss the fall fishing season,

הם עמדו לפספס את עונת הדייג של הסתיו.

which was the major economy for that part, which is kind of like their Cape Cod.

מה שהיה הכלכלה העיקרית של החלק הזה, שזה סוג של הקייפ קוד שלהם.

UMVs, very important.

כלים תת מימיים עצמאיים, מאוד חשוב.

But you know, all the robots I've shown you have been small,

אבל אתם יודעים, כל הרובוטים שהראתי לכם היו קטנים,

and that's because robots don't do things that people do.

וזה בגלל שרובוטים לא עושים דברים שאנשים עושים.

They go places people can't go.

הם הולכים למקומות שאנשים לא יכולים.

And a great example of that is Bujold.

ודוגמה מעולה לזה היא בוג'ולד.

Unmanned ground vehicles are particularly small,

כלים קרקעיים לא מאויישים הם קטנים במיוחד.

so Bujold --

אז בוג'ולד --

(Laughter)

(צחוק)

Say hello to Bujold.

תגידו שלום לבוג'ולד.

(Laughter)

(צחוק)

Bujold was used extensively at the World Trade Center

בוג'ולד היה בשימוש נרחב במרכז הסחר העולמי

to go through Towers 1, 2 and 4.

כדי לעבור על מגדלים 1, 2 ו- 4.

You're climbing into the rubble, rappelling down, going deep in spaces.

אתם מטפסים על ההריסות מתגלגלים למטה, נכנסים לחללים עמוקים.

And just to see the World Trade Center from Bujold's viewpoint, look at this.

ורק כדי לראות את מרכז הסחר העולמי דרך עיניו של בוג'ולד, תראו את זה.

You're talking about a disaster where you can't fit a person or a dog --

אתם מדברים על אסון בו אנשים או כלבים לא נכנסים --

and it's on fire.

והוא בוער.

The only hope of getting to a survivor way in the basement,

התקווה היחידה להגיע לניצולים במרתף,

you have to go through things that are on fire.

אתם צריכים לעבור דרך כל הדברים הבוערים.

It was so hot, on one of the robots, the tracks began to melt and come off.

זה היה כל כך חם, באחד הרובוטים, הזחלים החלו להנמס ולרדת.

Robots don't replace people or dogs,

רובוטים לא מחליפים אנשים או כלבים,

or hummingbirds or hawks or dolphins.

או יונקי דבש או ניצים או דולפינים.

They do things new.

הם עושים דברים בדרך חדשה.

They assist the responders, the experts, in new and innovative ways.

הם מסייעים למגיבים, למומחים, בדרכים חדשות וחדשניות.

The biggest problem is not making the robots smaller, though.

הבעיה הגדולה ביותר היא לא לעשות את הרובוטים קטנים עם זאת,

It's not making them more heat-resistant.

זה לא לעשות אותם יותר עמידים לאש.

It's not making more sensors.

זה לא לעשות יותר חיישנים.

The biggest problem is the data, the informatics,

הבעיה הגדולה ביותר היא מידע, האינפורמטיקה,

because these people need to get the right data at the right time.

מפני שהאנשים האלה צריכים לקבל את המידע המתאים בזמן הנכון.

So wouldn't it be great if we could have experts immediately access the robots

אז האם זה לא היה נפלא אם היו לנו מומחים שיכולים לגשת מיידית לרובוטים

without having to waste any time of driving to the site,

בלי הצורך לבזבז זמן על נהיגה לאתר,

so whoever's there, use their robots over the Internet.

אז מי שלא יהיה שם, ישתמש ברובוטים דרך האינטרנט.

Well, let's think about that.

ובכן, בואו נחשוב על זה.

Let's think about a chemical train derailment in a rural county.

בואו נחשוב על רכבת עם חומרים כימיים באזור כפרי.

What are the odds that the experts, your chemical engineer,

מה הסיכויים שהמומחים, המהנדסים הכימיים שלכם,

your railroad transportation engineers,

מהנדסי ההתחבורה והרכבות שלכם,

have been trained on whatever UAV that particular county happens to have?

הוכשרו על סוג כלשהו של מזל"ט שיש למדינה מסויימת?

Probably, like, none.

כנראה, כאילו, לא קיים.

So we're using these kinds of interfaces

אז אנחנו משתמשים בסוג כזה של ממשקים

to allow people to use the robots without knowing what robot they're using,

כדי לאפשר לאנשים לשתמש ברובוטים בלי לדעת באיזה רובוטים הם משתמשים,

or even if they're using a robot or not.

או אפילו אם הם בכלל משתמשים ברובוט.

What the robots give you, what they give the experts, is data.

מה שהרובוטים נותנים לכם, מה שהם נותנים למומחים, זה מידע.

The problem becomes: who gets what data when?

הבעיה הופכת: מי מקבל איזה מידע ומתי?

One thing to do is to ship all the information to everybody

דבר אחד לעשות הוא להעביר את כל המידע לכולם

and let them sort it out.

ולתת להם למיין אותו.

Well, the problem with that is it overwhelms the networks,

ובכן, הבעיה עם זה היא שזה מעמיס על הרשתות,

and worse yet, it overwhelms the cognitive abilities

וגרוע מזה, זה מעמיס על היכולות הקוגניטיביות

of each of the people trying to get that one nugget of information

של כל האנשים שמנסים לקבל פיסה אחת של מידע

they need to make the decision that's going to make the difference.

שהם צריכים כדי לעשות את ההחלטה שתשנה.

So we need to think about those kinds of challenges.

אז אנחנו צריכים לחשוב על סוגי האתגרים האלה.

So it's the data.

אז זה המידע.

Going back to the World Trade Center,

אם חוזרים למרכז הסחר העולמי,

we tried to solve that problem by just recording the data from Bujold

ניסינו לפתור את הבעיה על ידי הקלטת המידע מבוג'ולד

only when she was deep in the rubble,

רק כשהוא היה עמוק בתוך ההריסות,

because that's what the USAR team said they wanted.

מפני שזה מה שצוות USAR אמר שהוא רוצה.

What we didn't know at the time

מה שלא ידענו באותו זמן

was that the civil engineers would have loved,

היה שהמהנדסים האזרחיים היו אוהבים,

needed the data as we recorded the box beams, the serial numbers,

היו צריכים את המידע בזמן שהקלטנו את קורות הקופסה, המספרים הסידוריים,

the locations, as we went into the rubble.

המיקומים, כשנכנסנו לתוך ההריסות.

We lost valuable data.

איבדנו מידע חיוני.

So the challenge is getting all the data

אז האתגר הוא לקבל את כל המידע

and getting it to the right people.

ולהעביר אותו לאנשים הנכונים.

Now, here's another reason.

עכשיו, הנה סיבה נוספת.

We've learned that some buildings --

למדנו שכמה בניינים --

things like schools, hospitals, city halls --

דברים כמו בתי ספר, בתי חולים, עיריות --

get inspected four times by different agencies

נבדקים ארבע פעמים על ידי ארבע סוכנויות שונות

throughout the response phases.

במהלך שלבי התגובה.

Now, we're looking, if we can get the data from the robots to share,

עכשיו, אנחנו מביטים, אם נוכל לקבל את המידע מהרובוט כדי לשתף,

not only can we do things like compress that sequence of phases

לא רק שאנחנו יכולים לעשות דברים כמו לדחוס את רצף השלבים האלה

to shorten the response time,

כדי לקצר את זמן התגובה,

but now we can begin to do the response in parallel.

אלא שנוכל להתחיל לעשות את התגובות במקביל.

Everybody can see the data.

כולם יכולים לראות את המידע.

We can shorten it that way.

אנחנו יכולים לקצר אותו כך.

So really, "disaster robotics" is a misnomer.

אז באמת, "רובוטיקת אסונות" הוא מושג שגוי.

It's not about the robots.

זה לא נוגע לרובוטים.

It's about the data.

זה נוגע למידע.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

So my challenge to you:

אז האתגר שלי לכם:

the next time you hear about a disaster,

בפעם הבאה שאתם שומעים על אסון,

look for the robots.

חפשו את הרובוטים.

They may be underground, they may be underwater,

הם אולי מתחת לקרקע, הם אולי מתחת למים,

they may be in the sky,

הם אולי בשמיים,

but they should be there.

אבל הם צריכים להיות שם.

Look for the robots,

חפשו את הרובוטים,

because robots are coming to the rescue.

מפני שרובוטים מגיעים להצלה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)