The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Raissa Mendes Revisor: Maricene Crus
00:13
In my lab, we build autonomous aerial robots
0
13280
3656
Em meu laboratório, construímos robôs aéreos autônomos,
00:16
like the one you see flying here.
1
16960
1880
como este que está voando aqui.
00:20
Unlike the commercially available drones that you can buy today,
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20720
3696
Diferentemente dos drones atualmente disponíveis para venda no mercado,
00:24
this robot doesn't have any GPS on board.
3
24440
2640
este robô não possui nenhum GPS integrado.
00:28
So without GPS,
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28160
1216
Assim, sem GPS,
00:29
it's hard for robots like this to determine their position.
5
29400
3280
é difícil para robôs como este determinarem sua posição.
00:34
This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,
6
34240
4736
Este robô usa sensores integrados, câmeras e escâneres a laser
00:39
to scan the environment.
7
39000
1696
para escanear o ambiente.
00:40
It detects features from the environment,
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40720
3056
Ele detecta características do ambiente
00:43
and it determines where it is relative to those features,
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43800
2736
e determina onde está em relação a essas características,
00:46
using a method of triangulation.
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46560
2136
usando um método de triangulação.
00:48
And then it can assemble all these features into a map,
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48720
3456
E aí ele consegue reunir todas essas características num mapa,
00:52
like you see behind me.
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52200
1736
como este aqui atrás de mim.
00:53
And this map then allows the robot to understand where the obstacles are
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53960
3936
E esse mapa, então, permite que o robô entenda onde estão os obstáculos
00:57
and navigate in a collision-free manner.
14
57920
2720
e navegue num modo livre de colisões.
01:01
What I want to show you next
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61160
2096
Quero lhes mostrar a seguir
01:03
is a set of experiments we did inside our laboratory,
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63280
3216
uma série de experimentos que fizemos em nosso laboratório,
01:06
where this robot was able to go for longer distances.
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66520
3480
onde um robô foi capaz de ir a distâncias mais longas.
01:10
So here you'll see, on the top right, what the robot sees with the camera.
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70400
5016
Aqui podem ver, no alto à direita, o que o robô vê com a câmera.
01:15
And on the main screen --
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75440
1216
E, na tela principal,
01:16
and of course this is sped up by a factor of four --
20
76680
2456
acelerando quatro vezes a velocidade do vídeo,
01:19
on the main screen you'll see the map that it's building.
21
79160
2667
podem ver o mapa que ele está construindo.
01:21
So this is a high-resolution map of the corridor around our laboratory.
22
81851
4285
Assim, este é um mapa de alta resolução do corredor contíguo ao nosso laboratório.
01:26
And in a minute you'll see it enter our lab,
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86160
2336
E logo vão vê-lo entrar em nosso laboratório,
01:28
which is recognizable by the clutter that you see.
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88520
2856
que é possível reconhecer pela bagunça que estão vendo.
01:31
(Laughter)
25
91400
1016
(Risos)
01:32
But the main point I want to convey to you
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92440
2007
Mas o mais importante aqui
01:34
is that these robots are capable of building high-resolution maps
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94472
3584
é que esses robôs são capazes de construir mapas de alta resolução
01:38
at five centimeters resolution,
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98080
2496
de 5 cm de resolução,
01:40
allowing somebody who is outside the lab, or outside the building
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100600
4176
permitindo a alguém que esteja fora do laboratório, ou fora do prédio,
01:44
to deploy these without actually going inside,
30
104800
3216
utilizá-los e, sem precisar entrar lá,
01:48
and trying to infer what happens inside the building.
31
108040
3760
tentar inferir o que acontece dentro do prédio.
01:52
Now there's one problem with robots like this.
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112400
2240
Mas robôs assim têm alguns problemas.
01:55
The first problem is it's pretty big.
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115600
2200
O primeiro deles é o tamanho.
01:58
Because it's big, it's heavy.
34
118120
1680
Por ser grande, é pesado.
02:00
And these robots consume about 100 watts per pound.
35
120640
3040
E esses robôs consomem cerca de 200 W por kg,
02:04
And this makes for a very short mission life.
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124360
2280
o que só lhes permite uma missão bem curta.
02:08
The second problem
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128000
1456
O segundo problema
02:09
is that these robots have onboard sensors that end up being very expensive --
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129480
3896
é que esses robôs têm sensores integrados que acabam saindo muito caro,
02:13
a laser scanner, a camera and the processors.
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133400
3440
um escâner a laser, uma câmera e os processadores.
02:17
That drives up the cost of this robot.
40
137280
3040
Isso aumenta o custo desse robô.
02:21
So we asked ourselves a question:
41
141440
2656
Daí, a gente se perguntou:
02:24
what consumer product can you buy in an electronics store
42
144120
3776
qual o produto que podemos comprar numa loja de eletrônicos
02:27
that is inexpensive, that's lightweight, that has sensing onboard and computation?
43
147920
6280
que seja barato, leve e tenha sensor a bordo e computação?
02:36
And we invented the flying phone.
44
156080
2656
E inventamos o telefone voador.
02:38
(Laughter)
45
158760
1936
(Risos)
02:40
So this robot uses a Samsung Galaxy smartphone that you can buy off the shelf,
46
160720
6176
Assim, este robô usa um smartphone Samsung Galaxy comprado numa loja,
02:46
and all you need is an app that you can download from our app store.
47
166920
4016
e tudo que precisamos é de um aplicativo baixado de uma loja de aplicativos.
02:50
And you can see this robot reading the letters, "TED" in this case,
48
170960
4216
Aqui, no caso, vocês podem ver o robô lendo as letras "TED",
02:55
looking at the corners of the "T" and the "E"
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175200
2936
olhando para os cantos do "T" e do "E"
02:58
and then triangulating off of that, flying autonomously.
50
178160
3480
e então triangulando isso, voando de forma autônoma.
03:02
That joystick is just there to make sure if the robot goes crazy,
51
182720
3256
Aquele joystick está ali só para garantir que, caso o robô enlouqueça,
03:06
Giuseppe can kill it.
52
186000
1416
Giuseppe consiga matá-lo.
03:07
(Laughter)
53
187440
1640
(Risos)
03:10
In addition to building these small robots,
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190920
3816
Além de construir esses pequenos robôs,
03:14
we also experiment with aggressive behaviors, like you see here.
55
194760
4800
também fazemos, como aqui, experimentos com comportamentos agressivos.
03:19
So this robot is now traveling at two to three meters per second,
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199920
5296
Este robô está viajando a 2 m/s ou 3 m/s.
03:25
pitching and rolling aggressively as it changes direction.
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205240
3496
inclinando e rodopiando agressivamente enquanto muda de direção.
03:28
The main point is we can have smaller robots that can go faster
58
208760
4256
O importante aqui é que podemos ter robôs menores e mais rápidos
03:33
and then travel in these very unstructured environments.
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213040
2960
viajando em ambientes muito desestruturados.
03:37
And in this next video,
60
217120
2056
No próximo vídeo,
03:39
just like you see this bird, an eagle, gracefully coordinating its wings,
61
219200
5896
assim como esta ave, uma águia, que graciosamente coordena as asas,
03:45
its eyes and feet to grab prey out of the water,
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225120
4296
os olhos e os pés para agarrar a presa para fora da água,
03:49
our robot can go fishing, too.
63
229440
1896
nosso robô também consegue pescar.
03:51
(Laughter)
64
231360
1496
(Risos)
03:52
In this case, this is a Philly cheesesteak hoagie that it's grabbing out of thin air.
65
232880
4056
No caso, trata-se de um sanduíche de filé com queijo que ele agarrou do nada.
03:56
(Laughter)
66
236960
2400
(Risos)
03:59
So you can see this robot going at about three meters per second,
67
239680
3296
Assim, podemos ver o robô voando a cerca de 3 m/s.
04:03
which is faster than walking speed, coordinating its arms, its claws
68
243000
5136
que é mais rápido que andar, coordenando braços, garras
04:08
and its flight with split-second timing to achieve this maneuver.
69
248160
4120
e o voo em frações de segundos para conseguir fazer essa manobra.
Em outro experimento,
04:14
In another experiment,
70
254120
1216
04:15
I want to show you how the robot adapts its flight
71
255360
3656
quero lhes mostrar como os robôs adaptam seu voo
04:19
to control its suspended payload,
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259040
2376
para controlar o peso da carga suspensa,
04:21
whose length is actually larger than the width of the window.
73
261440
3800
cujo comprimento é na verdade maior que a largura da janela.
04:25
So in order to accomplish this,
74
265680
1696
Assim, para conseguir isso,
04:27
it actually has to pitch and adjust the altitude
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267400
3696
ele precisa, na realidade, se inclinar, ajustar a altitude
04:31
and swing the payload through.
76
271120
2320
e equilibrar a carga ao atravessar.
04:38
But of course we want to make these even smaller,
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278920
2296
Mas, é claro, queremos fazê-los menores ainda
04:41
and we're inspired in particular by honeybees.
78
281240
3016
e fomos buscar nossa inspiração especialmente nas abelhas.
04:44
So if you look at honeybees, and this is a slowed down video,
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284280
3256
Assim, se observarem as abelhas, e este é um vídeo em câmera lenta,
04:47
they're so small, the inertia is so lightweight --
80
287560
3720
elas são tão pequenas, a inércia é tão leve
04:51
(Laughter)
81
291960
1176
(Risos)
04:53
that they don't care -- they bounce off my hand, for example.
82
293160
3536
que elas nem ligam, ricocheteiam na minha mão, por exemplo.
04:56
This is a little robot that mimics the honeybee behavior.
83
296720
3160
Este é um pequeno robô que imita o comportamento da abelha.
05:00
And smaller is better,
84
300600
1216
E, quanto menor, melhor,
05:01
because along with the small size you get lower inertia.
85
301840
3536
pois, com o tamanho menor, conseguimos menor inércia.
05:05
Along with lower inertia --
86
305400
1536
E, com menor inércia,
05:06
(Robot buzzing, laughter)
87
306960
2856
(Robô zumbindo. Risos)
05:09
along with lower inertia, you're resistant to collisions.
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309840
2816
com a inércia menor, resiste-se melhor às colisões.
05:12
And that makes you more robust.
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312680
1720
E faz com que ele seja mais robusto.
05:15
So just like these honeybees, we build small robots.
90
315800
2656
Assim, construímos robôs pequenos como essas abelhas.
05:18
And this particular one is only 25 grams in weight.
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318480
3376
E este aqui, em particular, pesa apenas 25 g.
05:21
It consumes only six watts of power.
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321880
2160
Ele consume apenas 6 W de potência
05:24
And it can travel up to six meters per second.
93
324440
2536
e pode viajar até 6 m/s.
05:27
So if I normalize that to its size,
94
327000
2336
Assim, guardadas as devidas proporções,
05:29
it's like a Boeing 787 traveling ten times the speed of sound.
95
329360
3640
é como um Boeing 787 viajando a dez vezes a velocidade do som.
05:36
(Laughter)
96
336000
2096
(Risos)
05:38
And I want to show you an example.
97
338120
1920
E quero lhes mostrar um exemplo.
05:40
This is probably the first planned mid-air collision, at one-twentieth normal speed.
98
340840
5256
Esta provavelmente é a primeira colisão planejada no ar,
a um vigésimo da velocidade normal.
05:46
These are going at a relative speed of two meters per second,
99
346120
2858
Estão a uma velocidade relativa de 2 m/s.
05:49
and this illustrates the basic principle.
100
349002
2480
e isso ilustra o princípio básico.
05:52
The two-gram carbon fiber cage around it prevents the propellers from entangling,
101
352200
4976
A gaiola de fibra de carbono de 2 g evita que as hélices se embolem,
05:57
but essentially the collision is absorbed and the robot responds to the collisions.
102
357200
5296
mas basicamente a colisão é absorvida, e o robô reage às colisões.
06:02
And so small also means safe.
103
362520
2560
E pequeno assim também é mais seguro.
06:05
In my lab, as we developed these robots,
104
365400
2016
Ao desenvolver robôs no laboratório, começamos com robôs grandes
06:07
we start off with these big robots
105
367440
1620
e acabamos trabalhando com robôs pequenos.
06:09
and then now we're down to these small robots.
106
369084
2812
06:11
And if you plot a histogram of the number of Band-Aids we've ordered
107
371920
3456
E, ao olharmos um histograma da quantidade de Band-Aids que comprávamos no passado,
06:15
in the past, that sort of tailed off now.
108
375400
2576
vemos que agora diminuiu.
06:18
Because these robots are really safe.
109
378000
1960
Porque esses robôs são realmente seguros.
06:20
The small size has some disadvantages,
110
380760
2456
Ser pequeno tem desvantagens,
06:23
and nature has found a number of ways to compensate for these disadvantages.
111
383240
4080
e a natureza encontrou muitas formas de compensar essas desvantagens.
06:27
The basic idea is they aggregate to form large groups, or swarms.
112
387960
4000
A ideia básica é que eles se juntem para formar grandes grupos, ou enxames.
06:32
So, similarly, in our lab, we try to create artificial robot swarms.
113
392320
3976
Da mesma forma, no laboratório, tentamos criar enxames artificiais de robôs.
06:36
And this is quite challenging
114
396320
1381
E isso é bem desafiador,
06:37
because now you have to think about networks of robots.
115
397725
3320
pois tivemos de pensar em redes de robôs
06:41
And within each robot,
116
401360
1296
e, dentro de cada robô,
06:42
you have to think about the interplay of sensing, communication, computation --
117
402680
5616
pensar na interação entre o sensor, a comunicação e a computação,
06:48
and this network then becomes quite difficult to control and manage.
118
408320
4960
e é bem difícil controlar e gerenciar essa rede.
06:54
So from nature we take away three organizing principles
119
414160
3296
Assim, tiramos da natureza esses três princípios organizacionais,
06:57
that essentially allow us to develop our algorithms.
120
417480
3160
que essencialmente nos permitem desenvolver nossos algoritmos.
07:01
The first idea is that robots need to be aware of their neighbors.
121
421640
4536
A primeira ideia é que os robôs precisam estar cientes de seus vizinhos.
07:06
They need to be able to sense and communicate with their neighbors.
122
426200
3440
Precisam ser capazes de detectar e se comunicar com seus vizinhos.
Assim, este vídeo ilustra a ideia básica.
07:10
So this video illustrates the basic idea.
123
430040
2656
07:12
You have four robots --
124
432720
1296
Temos quatro robôs,
07:14
one of the robots has actually been hijacked by a human operator, literally.
125
434040
4240
um deles na verdade foi literalmente sequestrado por um operador humano.
07:19
But because the robots interact with each other,
126
439217
2239
Mas, como os robôs interagem entre si,
07:21
they sense their neighbors,
127
441480
1656
eles percebem seus vizinhos,
07:23
they essentially follow.
128
443160
1296
basicamente seguem o líder
07:24
And here there's a single person able to lead this network of followers.
129
444480
5360
e, aqui, uma pessoa sozinha é capaz de controlar essa rede de seguidores.
07:32
So again, it's not because all the robots know where they're supposed to go.
130
452000
5056
Repetindo, não é porque todos os robôs sabem aonde devem ir.
07:37
It's because they're just reacting to the positions of their neighbors.
131
457080
4320
É porque eles simplesmente reagem à posição dos seus vizinhos.
07:43
(Laughter)
132
463720
4120
(Risos)
07:48
So the next experiment illustrates the second organizing principle.
133
468280
5240
O próximo experimento ilustra o segundo princípio organizacional.
07:54
And this principle has to do with the principle of anonymity.
134
474920
3800
Que tem a ver com o princípio da anonimidade.
07:59
Here the key idea is that
135
479400
4296
A ideia chave é
08:03
the robots are agnostic to the identities of their neighbors.
136
483720
4240
que os robôs possuem uma identidade independente da do vizinho.
08:08
They're asked to form a circular shape,
137
488440
2616
Pede-se a eles que formem um círculo
08:11
and no matter how many robots you introduce into the formation,
138
491080
3296
e, não importa quantos robôs sejam introduzidos na formação,
08:14
or how many robots you pull out,
139
494400
2576
ou quantos robôs sejam retirados,
08:17
each robot is simply reacting to its neighbor.
140
497000
3136
cada robô meramente reage ao seu vizinho.
08:20
It's aware of the fact that it needs to form the circular shape,
141
500160
4976
Ele está ciente do fato de que precisa formar um círculo,
08:25
but collaborating with its neighbors
142
505160
1776
mas, ao colaborar com os vizinhos,
08:26
it forms the shape without central coordination.
143
506960
3720
ele faz isso sem nenhuma coordenação central.
08:31
Now if you put these ideas together,
144
511520
2416
Agora, juntando essas duas ideias,
08:33
the third idea is that we essentially give these robots
145
513960
3896
a terceira é basicamente darmos a esses robôs
08:37
mathematical descriptions of the shape they need to execute.
146
517880
4296
descrições matemáticas da forma a ser executada.
08:42
And these shapes can be varying as a function of time,
147
522200
3496
E essas formas podem variar em função do tempo.
08:45
and you'll see these robots start from a circular formation,
148
525720
4496
Vocês vão ver os robôs começarem com uma formação circular,
08:50
change into a rectangular formation, stretch into a straight line,
149
530240
3256
mudarem para a retangular, esticarem-se numa linha reta,
08:53
back into an ellipse.
150
533520
1375
e de volta para uma elipse.
08:54
And they do this with the same kind of split-second coordination
151
534919
3617
E eles coordenam tudo isso em frações de segundo,
08:58
that you see in natural swarms, in nature.
152
538560
3280
como vemos nos enxames na natureza.
09:03
So why work with swarms?
153
543080
2136
Mas por que trabalhar com enxames?
09:05
Let me tell you about two applications that we are very interested in.
154
545240
4120
Quero lhes contar sobre duas aplicações nas quais estamos muito interessados.
09:10
The first one has to do with agriculture,
155
550160
2376
A primeira é na agricultura,
09:12
which is probably the biggest problem that we're facing worldwide.
156
552560
3360
que provavelmente é o maior problema que enfrentamos no mundo.
09:16
As you well know,
157
556760
1256
Como vocês bem sabem,
09:18
one in every seven persons in this earth is malnourished.
158
558040
3520
uma em sete pessoas no planeta é subnutrida.
09:21
Most of the land that we can cultivate has already been cultivated.
159
561920
3480
A maioria das terras disponível para cultivo já foi cultivada.
09:25
And the efficiency of most systems in the world is improving,
160
565960
3216
E a eficiência da maioria dos sistemas no mundo está melhorando,
09:29
but our production system efficiency is actually declining.
161
569200
3520
mas a eficiência do nosso sistema de produção na verdade está diminuindo
09:33
And that's mostly because of water shortage, crop diseases, climate change
162
573080
4216
devido à restrição da água, a doenças nas plantações e à mudança climática,
09:37
and a couple of other things.
163
577320
1520
entre outras coisas.
09:39
So what can robots do?
164
579360
1480
Então, o que os robôs fazem?
09:41
Well, we adopt an approach that's called Precision Farming in the community.
165
581200
4616
Bem, adotamos uma abordagem chamada "Agricultura de Precisão" na comunidade.
09:45
And the basic idea is that we fly aerial robots through orchards,
166
585840
5376
A ideia básica é fazer os robôs aéreos voarem no meio das plantações,
09:51
and then we build precision models of individual plants.
167
591240
3120
para construirmos os modelos de precisão das plantas individuais.
09:54
So just like personalized medicine,
168
594829
1667
Assim como a medicina personalizada,
09:56
while you might imagine wanting to treat every patient individually,
169
596520
4816
em que se buscar tratar cada paciente de forma individual,
10:01
what we'd like to do is build models of individual plants
170
601360
3696
gostaríamos de construir modelos individuais das plantas,
10:05
and then tell the farmer what kind of inputs every plant needs --
171
605080
4136
para podermos dizer ao fazendeiro que tipo de insumos cada planta precisa,
10:09
the inputs in this case being water, fertilizer and pesticide.
172
609240
4440
e os insumos, no caso, são a água, o fertilizante e o pesticida.
10:14
Here you'll see robots traveling through an apple orchard,
173
614640
3616
Aqui vocês veem robôs viajando sobre uma plantação de maçãs,
10:18
and in a minute you'll see two of its companions
174
618280
2256
e logo mais dois de seus companheiros
10:20
doing the same thing on the left side.
175
620560
1810
fazendo a mesma coisa no lado esquerdo.
10:22
And what they're doing is essentially building a map of the orchard.
176
622800
3656
Basicamente, eles estão construindo um mapa da plantação.
10:26
Within the map is a map of every plant in this orchard.
177
626480
2816
Dentro do mapa há um mapa de cada planta dessa plantação.
10:29
(Robot buzzing)
178
629320
1656
(Robô zunindo)
10:31
Let's see what those maps look like.
179
631000
1896
Vamos ver como são esses mapas.
10:32
In the next video, you'll see the cameras that are being used on this robot.
180
632920
4296
No próximo vídeo, vamos ver as câmeras usadas neste robô.
10:37
On the top-left is essentially a standard color camera.
181
637240
3240
No alto à esquerda, temos basicamente uma câmera colorida padrão.
10:41
On the left-center is an infrared camera.
182
641640
3296
À esquerda, no centro, temos uma câmera de infravermelho.
10:44
And on the bottom-left is a thermal camera.
183
644960
3776
E, embaixo à esquerda, uma câmera com sensor de temperatura.
10:48
And on the main panel, you're seeing a three-dimensional reconstruction
184
648760
3336
E, no painel principal, pode-se ver uma reconstrução tridimensional
10:52
of every tree in the orchard as the sensors fly right past the trees.
185
652120
6120
de cada árvore da plantação enquanto os sensores passam pelas árvores.
10:59
Armed with information like this, we can do several things.
186
659640
4040
Munidos de informações como estas, podemos fazer diversas coisas.
11:04
The first and possibly the most important thing we can do is very simple:
187
664200
4256
A primeira coisa e, provavelmente a mais importante, é bem simples:
11:08
count the number of fruits on every tree.
188
668480
2440
contar o número de frutas de cada árvore.
11:11
By doing this, you tell the farmer how many fruits she has in every tree
189
671520
4536
Fazendo assim, dizemos à fazendeira quantas frutas ela tem em cada árvore,
11:16
and allow her to estimate the yield in the orchard,
190
676080
4256
o que lhe permite fazer uma estimativa da colheita,
11:20
optimizing the production chain downstream.
191
680360
2840
otimizando os passos seguintes da cadeia de produção.
11:23
The second thing we can do
192
683640
1616
A segunda coisa que podemos fazer
11:25
is take models of plants, construct three-dimensional reconstructions,
193
685280
4496
é pegar modelos de plantas, fazer reconstruções tridimensionais,
11:29
and from that estimate the canopy size,
194
689800
2536
calcular o tamanho da copa das árvores e correlacionar o tamanho da copa
11:32
and then correlate the canopy size to the amount of leaf area on every plant.
195
692360
3776
com o tamanho da área foliar de cada planta.
11:36
And this is called the leaf area index.
196
696160
2176
E isso se chama Índice de Área Foliar.
11:38
So if you know this leaf area index,
197
698360
1936
Assim, se conhecermos esse indicador,
11:40
you essentially have a measure of how much photosynthesis is possible in every plant,
198
700320
5456
podemos ter a medida de quanta fotossíntese é possível em cada planta,
11:45
which again tells you how healthy each plant is.
199
705800
2880
o que novamente nos diz quão saudável cada planta é.
11:49
By combining visual and infrared information,
200
709520
4216
Ao combinar informação visual e infravermelha,
11:53
we can also compute indices such as NDVI.
201
713760
3296
podemos calcular também índices como o NDVI.
11:57
And in this particular case, you can essentially see
202
717080
2816
E, neste caso em particular, podemos ver
11:59
there are some crops that are not doing as well as other crops.
203
719920
3016
que algumas colheitas não estão indo tão bem quanto outras.
12:02
This is easily discernible from imagery,
204
722960
4056
Isso é facilmente perceptível com as imagens,
12:07
not just visual imagery but combining
205
727040
2216
não somente com as visuais,
mas com a combinação de ambas, as visuais e as infravermelhas.
12:09
both visual imagery and infrared imagery.
206
729280
2776
12:12
And then lastly,
207
732080
1336
E, por último,
12:13
one thing we're interested in doing is detecting the early onset of chlorosis --
208
733440
4016
estamos interessados em determinar o surgimento precoce da clorose.
12:17
and this is an orange tree --
209
737480
1496
Eis aqui um pé de laranja
12:19
which is essentially seen by yellowing of leaves.
210
739000
2560
que se destaca pelo amarelado das folhas.
12:21
But robots flying overhead can easily spot this autonomously
211
741880
3896
Mas os robôs voadores podem ver isso facilmente de forma autônoma
12:25
and then report to the farmer that he or she has a problem
212
745800
2936
e depois informar ao fazendeiro que ele está com um problema
12:28
in this section of the orchard.
213
748760
1520
nessa parte da plantação.
12:30
Systems like this can really help,
214
750800
2696
Sistemas assim podem realmente ajudar,
12:33
and we're projecting yields that can improve by about ten percent
215
753520
5816
e estamos projetando colheitas que podem produzir cerca de 10% a mais
12:39
and, more importantly, decrease the amount of inputs such as water
216
759360
3216
e, mais importante, diminuir a quantidade de insumos, como a água, em 25%,
12:42
by 25 percent by using aerial robot swarms.
217
762600
3280
ao usar enxames de robôs aéreos.
12:47
Lastly, I want you to applaud the people who actually create the future,
218
767200
5736
Concluindo, gostaria que aplaudissem as pessoas que, na verdade, criam o 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
que foram os responsáveis pelas três demonstrações a que assistiram hoje.
13:01
Thank you.
221
781440
1176
Obrigado.
13:02
(Applause)
222
782640
5920
(Aplausos)
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