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

Vertaald door: Jeroen Berkhout Nagekeken door: Axel Saffran

Over a million people are killed each year in disasters.

Meer dan een miljoen mensen komen ieder jaar om tijdens rampen.

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

Tweeënhalf miljoen mensen raken permanent gehandicapt of dakloos,

and the communities will take 20 to 30 years to recover

en de gemeenschappen hebben 20 tot 30 jaar nodig om te herstellen

and billions of economic losses.

en lijden miljarden aan economische verliezen.

If you can reduce the initial response by one day,

Als de eerste reactie bij een ramp met een dag versneld kan worden,

you can reduce the overall recovery

kan het algehele herstel verkort worden

by a thousand days, or three years.

met duizend dagen, of 3 jaar.

See how that works?

Wil je zien hoe dat werkt?

If the initial responders can get in, save lives,

Als hulpverleners toegang krijgen, levens kunnen redden,

mitigate whatever flooding danger there is,

het overstromingsgevaar kunnen beperken,

that means the other groups can get in

betekent dat dat andere groepen toegang krijgen

to restore the water, the roads, the electricity,

om water, wegen en elektriciteit te herstellen,

which means then the construction people, the insurance agents,

wat betekent dat dan bouwvakkers, verzekeringsagenten,

all of them can get in to rebuild the houses,

allemaal toegang krijgen om de huizen te herstellen,

which then means you can restore the economy,

wat betekent dat je de economie kunt herstellen,

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

en het misschien wel beter kunt maken en beter bestand tegen een volgende ramp.

A major insurance company told me

Een belangrijke verzekeraar vertelde me

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

dat als ze een claim van een huiseigenaar één dag eerder kunnen verwerken,

it'll make a difference of six months

het een verschil van zes maanden zal maken

in that person getting their home repaired.

om het huis gerepareerd te krijgen.

And that's why I do disaster robotics --

Dat is waarom ik aan ramp-robotica doe --

because robots can make a disaster go away faster.

omdat robots een ramp sneller kunnen laten verdwijnen.

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

Jullie hebben er al een paar gezien.

These are the UAVs.

Dit zijn UAV's. (Unmanned Aerial Vehicle)

These are two types of UAVs:

Er zijn twee soorten UAV's:

a rotorcraft, or hummingbird;

een rotorcraft, of kolibrie;

a fixed-wing, a hawk.

een fixed-wing, oftewel een havik.

And they're used extensively since 2005 --

Ze worden uitgebreid gebruikt sinds 2005 --

Hurricane Katrina.

Orkaan Katrina.

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

Ik zal laten zien hoe deze kolibrie, of rotorcraft, werkt.

Fantastic for structural engineers.

Fantastisch voor bouwkundig ingenieurs.

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

Je kunt de schade bekijken vanuit hoeken die je niet ziet vanaf de grond,

or from a satellite image,

met satelliet-beelden,

or anything flying at a higher angle.

of alles dat op grotere hoogte vliegt.

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

Maar het zijn niet alleen ingenieurs en verzekeringsagenten die dit nodig hebben.

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

Je hebt robots als deze fixed-wing, deze havik.

Now, this hawk can be used for geospatial surveys.

Deze havik kan gebruikt worden voor geospatiale onderzoeken.

That's where you're pulling imagery together

Dat is als je beeldmateriaal samenvoegt

and getting 3D reconstruction.

en een 3D-reconstructie maakt.

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

We hebben deze robots beide gebruikt bij de Oso-modderstromen in Washington State,

because the big problem

omdat het snappen van de ramp op geospatiaal en hydrologisch niveau

was geospatial and hydrological understanding of the disaster --

het grootste probleem was --

not the search and rescue.

niet het zoeken en redden.

The search and rescue teams had it under control

De zoek- en reddingsteams hadden alles onder controle

and knew what they were doing.

en wisten wat ze deden.

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

Het probleem was dat de rivier en de modderstroom hen weg kon vegen

and flood the responders.

en de hulpverleners kon wegspoelen.

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

Het is niet alleen moeilijk voor hulpverleners en de materiële schade,

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

ook de toekomst van de zalmvisserij wordt in gevaar gebracht

along that part of Washington State.

in dat gedeelte van de staat Washington.

So they needed to understand what was going on.

Ze moesten dus begrijpen wat er aan de hand was.

In seven hours, going from Arlington,

In zeven uur reed men vanuit Arlington, het commandocentrum, naar de site,

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

vloog met de UAV's, verwerkte de data

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

en reed men terug naar het mobiele commandocentrum in Arlington.

seven hours.

In 7 uur.

We gave them in seven hours data that they could take

In zeven uur konden we de data leveren waar men normaal

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

twee tot drie dagen over doet om het op een andere manier te verzamelen --

and at higher resolution.

en met een hogere resolutie.

It's a game changer.

Het is revolutionair.

And don't just think about the UAVs.

En denk niet alleen aan UAV's.

I mean, they are sexy -- but remember,

Ik bedoel, ze zijn sexy -- maar onthoud:

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

80 procent van de wereldbevolking woont naast het water,

and that means our critical infrastructure is underwater --

dat houdt in dat de kritieke infrastructuur onderwater ligt --

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

de delen waar we niet bij kunnen komen, zoals bruggen en dergelijke.

And that's why we have unmanned marine vehicles,

Daarom hebben we onbemande watervoertuigen.

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

Eén type hiervan hebben jullie al gezien, dat is SARbot, een vierkante dolfijn.

It goes underwater and uses sonar.

Deze gaat onderwater en gebruikt sonar.

Well, why are marine vehicles so important

Waarom zijn watervoertuigen zo belangrijk?

and why are they very, very important?

Waarom zijn ze zo enorm, enorm belangrijk?

They get overlooked.

Ze worden over het hoofd gezien.

Think about the Japanese tsunami --

Denk aan de Japanse tsunami --

400 miles of coastland totally devastated,

650 km van het kustgebied totaal verwoest,

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

twee keer zoveel kust verwoest als bij orkaan Katrina in de Verenigde Staten.

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

Het gaat over bruggen, pijpleidingen, havens -- alles is weggevaagd.

And if you don't have a port,

En als je geen haven hebt,

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

heb je geen manier om genoeg hulpgoederen te krijgen om

to support a population.

de bevolking te ondersteunen.

That was a huge problem at the Haiti earthquake.

Dat was een enorm probleem bij de aardbeving in Haïti.

So we need marine vehicles.

We hebben dus maritieme voertuigen nodig.

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

Kijk eens mee naar een perspectief van de SARbot,

of what they were seeing.

kijk naar wat deze zag.

We were working on a fishing port.

Er werd gewerkt in een vissershaven.

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

We konden die vissershaven, door haar sonar te gebruiken, in vier uur openen.

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

Die haven werd verteld dat het zes maanden zou duren

before they could get a manual team of divers in,

voordat ze een team van duikers erheen konden krijgen,

and it was going to take the divers two weeks.

en het zou de duikers twee weken kosten.

They were going to miss the fall fishing season,

Ze zouden het visseizoen in de herfst missen,

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

dat normaal enorme inkomsten levert, een beetje hun hoogseizoen.

UMVs, very important.

UMV's, héél belangrijk.

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

Alle robots die ik toonde, waren klein,

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

en dat is omdat robots andere dingen doen dan dat mensen doen.

They go places people can't go.

Ze gaan naar plekken waar mensen niet komen.

And a great example of that is Bujold.

Een goed voorbeeld daarvan is Bujold.

Unmanned ground vehicles are particularly small,

Onbemande grondvoertuigen zijn uitzonderlijk klein,

so Bujold --

Dus Bujold --

(Laughter)

(Publiek lacht)

Say hello to Bujold.

Zeg hallo tegen Bujold.

(Laughter)

(Publiek lacht)

Bujold was used extensively at the World Trade Center

Bujold werd intensief gebruikt in het World Trade Center

to go through Towers 1, 2 and 4.

om door Torens 1, 2 en 4 te gaan.

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

Je klimt in het puin, abseilt naar beneden, diep de ruimtes in.

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

Om het World Trade Center vanuit Bujold's oogpunt te bekijken, kijk hier eens naar.

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

Je hebt het hier over een ramp waar een een persoon of een hond niet bij komt --

and it's on fire.

en er woedt een brand!

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

Om een overlevende te bereiken ergens diep in de kelder,

you have to go through things that are on fire.

zul je door een brand heen moeten.

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

Het was er zo warm, dat de rupsbanden van een robot smolten en loslieten.

Robots don't replace people or dogs,

Robots vervangen geen mensen of honden,

or hummingbirds or hawks or dolphins.

of kolibries of haviken of dolfijnen.

They do things new.

Ze doen nieuwe dingen.

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

Ze helpen hulpverleners, experts, op nieuwe en innovatieve manieren.

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

Het grootste probleem is niet om de robots kleiner te maken.

It's not making them more heat-resistant.

Niet om ze meer hittebestendig te maken.

It's not making more sensors.

Niet om meer sensors te maken.

The biggest problem is the data, the informatics,

Het grootste probleem is de data, de informatica,

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

omdat deze mensen de juiste data op het juiste moment moeten krijgen.

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

Zou het niet geweldig zijn als experts onmiddellijk toegang hadden tot de robots

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

zonder tijd te hoeven verspillen met naar de rampplek rijden,

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

dat degenen die er zijn, de robots via het internet gebruiken.

Well, let's think about that.

Laten we daar over nadenken.

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

Denk aan een chemische trein die ontspoort in een afgelegen gebied.

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

Hoe groot is de kans dat de experts, denk aan een scheikundig ingenieur,

your railroad transportation engineers,

of aan de spoorwegingenieurs,

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

getraind zijn om met die UAV te werken die in dat gebied toevallig aanwezig is?

Probably, like, none.

Waarschijnlijk geen enkele.

So we're using these kinds of interfaces

Daarom gebruiken we dit soort interfaces om mensen de mogelijkheid te geven

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

de robots te gebruiken, zonder te weten welke robot ze gebruiken,

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

of zelfs óf ze een robot gebruiken of niet.

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

Wat de robots je verschaffen, wat ze de experts geven, is data.

The problem becomes: who gets what data when?

Hierdoor ontstaat het probleem: wie krijgt wanneer welke data?

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

Een oplossing is om alle informatie naar iedereen te versturen

and let them sort it out.

zodat ze het zelf uitzoeken.

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

Het probleem hiermee is dat netwerken overbelast raken,

and worse yet, it overwhelms the cognitive abilities

en nog erger: het overdondert de cognitieve capaciteiten

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

van eenieder die naar een klein stukje informatie zoekt,

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

dat ze nodig hebben om die beslissing te maken, die het verschil zal maken.

So we need to think about those kinds of challenges.

We moeten dus nadenken over deze soort uitdagingen.

So it's the data.

Het gaat dus om de data.

Going back to the World Trade Center,

We gaan terug naar het World Trade Center.

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

Om dit probleem op te lossen, namen we alleen data van Bujold op

only when she was deep in the rubble,

als ze diep in het puin was,

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

want daar vroeg het USAR team om.

What we didn't know at the time

Wat we toen niet wisten

was dat de civiele bouwkundigen graag hadden gezien, zelfs nodig hadden,

was that the civil engineers would have loved,

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

dat we data hadden opgenomen over dakbalken, serienummers,

the locations, as we went into the rubble.

de locaties, toen we het puin in gingen.

We lost valuable data.

We zijn waardevolle data verloren.

So the challenge is getting all the data

De uitdaging is dus om alle data te krijgen

and getting it to the right people.

en het bij de juiste mensen te krijgen.

Now, here's another reason.

Er is nog een reden.

We've learned that some buildings --

We hebben vernomen dat sommige gebouwen --

things like schools, hospitals, city halls --

gebouwen als scholen, ziekenhuizen, stadhuizen --

get inspected four times by different agencies

vier keer geïnspecteerd worden door verschillende instanties

throughout the response phases.

gedurende de reactie-fases.

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

Als we de data van de robots kunnen delen,

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

kunnen we niet alleen die reeks fases samendrukken

to shorten the response time,

om de reactie tijd te verkleinen,

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

we kunnen nu zelfs parallel beginnen aan de respons.

Everybody can see the data.

Iedereen kan de data zien.

We can shorten it that way.

We kunnen het op die manier versnellen.

So really, "disaster robotics" is a misnomer.

Dus eigenlijk is 'disaster robotics' een verkeerde benaming.

It's not about the robots.

Het gaat niet om de robots.

It's about the data.

Het gaat om de data.

(Applause)

(Applaus)

So my challenge to you:

Hier is mijn uitdaging voor jullie:

the next time you hear about a disaster,

de volgende keer als je over een ramp hoort,

look for the robots.

kijk naar de robots.

They may be underground, they may be underwater,

Ze kunnen ondergronds zijn, ze kunnen onderwater zijn,

they may be in the sky,

ze kunnen in de lucht zijn,

but they should be there.

maar ze zouden er moeten zijn.

Look for the robots,

Zoek naar de robots,

because robots are coming to the rescue.

want de robots schieten te hulp.

(Applause)

(Applaus)