The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Yasser Nazir Revisora: Margarida Ferreira
00:13
In my lab, we build autonomous aerial robots
0
13280
3656
No meu laboratório, nós construímos robôs aéreos autónomos
00:16
like the one you see flying here.
1
16960
1880
como o que vocês veem aqui a voar.
00:20
Unlike the commercially available drones that you can buy today,
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20720
3696
Ao contrário de outros drones disponíveis comercialmente, que compramos hoje,
00:24
this robot doesn't have any GPS on board.
3
24440
2640
este robô não tem nenhum GPS a bordo.
00:28
So without GPS,
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28160
1216
Então, sem GPS,
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it's hard for robots like this to determine their position.
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29400
3280
é difícil para robôs como este determinar a sua posição.
00:34
This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,
6
34240
4736
Este robô usa sensores a bordo, câmaras e "scanner" a laser,
00:39
to scan the environment.
7
39000
1696
para fazer a análise do ambiente.
00:40
It detects features from the environment,
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40720
3056
Ele deteta 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
Depois, pode reunir todas essas características num mapa,
00:52
like you see behind me.
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52200
1736
como o que veem atrás de mim.
00:53
And this map then allows the robot to understand where the obstacles are
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53960
3936
Este mapa, em seguida, permite ao robô perceber onde estão os obstáculos
00:57
and navigate in a collision-free manner.
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57920
2720
e navegar sem problemas de colisão.
01:01
What I want to show you next
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61160
2096
O que eu quero mostrar a seguir
01:03
is a set of experiments we did inside our laboratory,
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63280
3216
é um conjunto de experiências que fizemos no nosso laboratório,
01:06
where this robot was able to go for longer distances.
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66520
3480
onde este robô foi capaz de ir a maiores distâncias.
01:10
So here you'll see, on the top right, what the robot sees with the camera.
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70400
5016
Veem aqui, no canto superior direito, o que o robô vê com a câmara.
01:15
And on the main screen --
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75440
1216
No ecrã principal
01:16
and of course this is sped up by a factor of four --
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76680
2456
— isto está acelerado quatro vezes —
no ecrã principal vão ver o mapa que está a ser construído.
01:19
on the main screen you'll see the map that it's building.
21
79160
2667
01:21
So this is a high-resolution map of the corridor around our laboratory.
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81851
4285
Este é um mapa de alta resolução do corredor em volta do nosso laboratório.
01:26
And in a minute you'll see it enter our lab,
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86160
2336
Dentro de instantes, vão vê-lo entrar no laboratório,
01:28
which is recognizable by the clutter that you see.
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88520
2856
que é reconhecível pela desordem que estão a ver.
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 ponto principal que vos quero transmitir
01:34
is that these robots are capable of building high-resolution maps
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94472
3584
é que estes robôs são capazes de construir mapas de alta resolução,
01:38
at five centimeters resolution,
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98080
2496
uma resolução de cinco centímetros,
01:40
allowing somebody who is outside the lab, or outside the building
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100600
4176
permitindo que alguém que está fora do laboratório, ou fora do edifício
01:44
to deploy these without actually going inside,
30
104800
3216
os coloque sem ter que lá entrar,
01:48
and trying to infer what happens inside the building.
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108040
3760
e tentar deduzir o que acontece no interior do edifício.
01:52
Now there's one problem with robots like this.
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112400
2240
Agora, há um problema com robôs como este.
01:55
The first problem is it's pretty big.
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115600
2200
O primeiro problema é que é muito grande.
01:58
Because it's big, it's heavy.
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118120
1680
Como é grande, é pesado também.
02:00
And these robots consume about 100 watts per pound.
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120640
3040
Estes robôs consomem cerca de 200 watts por quilo,
02:04
And this makes for a very short mission life.
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124360
2280
Por isso o tempo de uma missão é muito curto.
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 estes robôs têm sensores a bordo que acabam por ser muito caros
02:13
a laser scanner, a camera and the processors.
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133400
3440
— um "scanner" a laser, uma câmara e os processadores.
02:17
That drives up the cost of this robot.
40
137280
3040
Isso aumenta o custo deste robô.
02:21
So we asked ourselves a question:
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141440
2656
Então pensámos:
02:24
what consumer product can you buy in an electronics store
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144120
3776
"Que produto podemos comprar numa loja de eletrónica
02:27
that is inexpensive, that's lightweight, that has sensing onboard and computation?
43
147920
6280
"que seja barato, leve, e tenha sensores de bordo e computação?"
02:36
And we invented the flying phone.
44
156080
2656
E inventámos 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,
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160720
6176
Este robô usa um smartphone Samsung Galaxy que podemos comprar em qualquer sítio
02:46
and all you need is an app that you can download from our app store.
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166920
4016
e só precisamos dum aplicativo
que podemos descarregar em qualquer loja de aplicativos.
02:50
And you can see this robot reading the letters, "TED" in this case,
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170960
4216
Podem ver este robô a ler as letras, "TED", neste caso,
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, depois, triangulando para longe deles, a voar autonomamente.
03:02
That joystick is just there to make sure if the robot goes crazy,
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182720
3256
O "joystick" está ali só para garantir que, se o robô enlouquecer,
03:06
Giuseppe can kill it.
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186000
1416
Giuseppe pode matá-lo.
03:07
(Laughter)
53
187440
1640
(Risos)
03:10
In addition to building these small robots,
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190920
3816
Para além da construção destes pequenos robôs,
03:14
we also experiment with aggressive behaviors, like you see here.
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194760
4800
também fizemos experiências com comportamentos agressivos, como aqui.
03:19
So this robot is now traveling at two to three meters per second,
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199920
5296
Este robô está agora a voar a dois a três metros por segundo,
03:25
pitching and rolling aggressively as it changes direction.
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205240
3496
inclinando e girando agressivamente, quando muda de direção.
03:28
The main point is we can have smaller robots that can go faster
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208760
4256
O importante é que podemos ter robôs mais pequenos e mais rápidos
03:33
and then travel in these very unstructured environments.
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213040
2960
a voar nestes ambientes muito desestruturados.
03:37
And in this next video,
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217120
2056
No próximo vídeo,
03:39
just like you see this bird, an eagle, gracefully coordinating its wings,
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219200
5896
assim como veem este pássaro, uma águia,
graciosamente coordenando as asas, os olhos e os pés
03:45
its eyes and feet to grab prey out of the water,
62
225120
4296
para tirar a presa da água,
03:49
our robot can go fishing, too.
63
229440
1896
o nosso robô também pode 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
Neste caso, isto é uma sanduíche mista que ele está a apanhar de repente.
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, vemos este robô a voar a cerca de três metros por segundo,
04:03
which is faster than walking speed, coordinating its arms, its claws
68
243000
5136
o que é mais rápido que andar, coordenando os braços, as 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 realizar esta manobra.
04:14
In another experiment,
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254120
1216
Numa outra experiência,
04:15
I want to show you how the robot adapts its flight
71
255360
3656
eu quero mostrar-vos como o robô adapta o seu voo
04:19
to control its suspended payload,
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259040
2376
para controlar a sua carga suspensa,
04:21
whose length is actually larger than the width of the window.
73
261440
3800
cujo comprimento é maior do que a largura da janela.
04:25
So in order to accomplish this,
74
265680
1696
A fim de conseguir isso,
04:27
it actually has to pitch and adjust the altitude
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267400
3696
ele tem de se inclinar e ajustar a altitude
04:31
and swing the payload through.
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271120
2320
e equilibrar a carga para passar.
04:38
But of course we want to make these even smaller,
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278920
2296
Mas é claro que queremos torná-los ainda mais pequenos,
04:41
and we're inspired in particular by honeybees.
78
281240
3016
e inspirámo-nos, em particular, nas abelhas.
04:44
So if you look at honeybees, and this is a slowed down video,
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284280
3256
Se observarem as abelhas — este é um vídeo em câmara 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 não se preocupam — 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 das abelhas.
05:00
And smaller is better,
84
300600
1216
Quanto mais pequeno, melhor,
05:01
because along with the small size you get lower inertia.
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301840
3536
porque, com um tamanho pequeno obtemos uma inércia menor.
05:05
Along with lower inertia --
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305400
1536
Juntamente com uma inércia menor...
05:06
(Robot buzzing, laughter)
87
306960
2856
(Zumbido do robô) (Risos)
05:09
along with lower inertia, you're resistant to collisions.
88
309840
2816
... com uma inércia menor, somos resistentes a colisões.
05:12
And that makes you more robust.
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312680
1720
Isso torna-nos mais robustos.
05:15
So just like these honeybees, we build small robots.
90
315800
2656
Assim, construímos robôs pequenos como as abelhas.
05:18
And this particular one is only 25 grams in weight.
91
318480
3376
Este, em especial, pesa apenas 25 gramas.
05:21
It consumes only six watts of power.
92
321880
2160
Consome apenas seis watts de potência.
05:24
And it can travel up to six meters per second.
93
324440
2536
e pode voar até seis metros por segundo.
05:27
So if I normalize that to its size,
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327000
2336
Assim, em comparação com o seu tamanho,
05:29
it's like a Boeing 787 traveling ten times the speed of sound.
95
329360
3640
é como um Boeing 787 a viajar a 10 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
Quero mostrar um exemplo.
05:40
This is probably the first planned mid-air collision, at one-twentieth normal speed.
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340840
5256
Esta provavelmente é a primeira colisão aérea planeada,
a um vigésimo da velocidade normal.
05:46
These are going at a relative speed of two meters per second,
99
346120
2858
Estes vão a uma velocidade relativa de 2 metros/segundo,
05:49
and this illustrates the basic principle.
100
349002
2480
e isto 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 dois gramas, à volta deles
impede que as hélices se enredem,
05:57
but essentially the collision is absorbed and the robot responds to the collisions.
102
357200
5296
mas, essencialmente, a colisão é absorvida e o robô reage às colisões.
06:02
And so small also means safe.
103
362520
2560
E mais pequeno também significa mais seguro.
06:05
In my lab, as we developed these robots,
104
365400
2016
No meu laboratório, ao desenvolver estes robôs,
06:07
we start off with these big robots
105
367440
1620
começámos com estes robôs grandes
06:09
and then now we're down to these small robots.
106
369084
2812
e agora, estamos com esses robôs pequenos.
06:11
And if you plot a histogram of the number of Band-Aids we've ordered
107
371920
3456
Se traçarmos um histograma da quantidade de pensos rápidos
que comprávamos, no passado
06:15
in the past, that sort of tailed off now.
108
375400
2576
isso agora diminuiu.
06:18
Because these robots are really safe.
109
378000
1960
Porque estes robôs são mesmo seguros.
06:20
The small size has some disadvantages,
110
380760
2456
Ser pequeno tem algumas desvantagens,
06:23
and nature has found a number of ways to compensate for these disadvantages.
111
383240
4080
e a natureza encontrou maneiras de compensar estas 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 agregam para formar grandes grupos, ou enxames.
06:32
So, similarly, in our lab, we try to create artificial robot swarms.
113
392320
3976
Do mesmo modo, no nosso laboratório,
tentámos criar enxames artificiais de robôs.
06:36
And this is quite challenging
114
396320
1381
Isso é um grande desafio
06:37
because now you have to think about networks of robots.
115
397725
3320
porque agora temos que 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
temos que pensar na interação da deteção, da comunicação, da computação
06:48
and this network then becomes quite difficult to control and manage.
118
408320
4960
e essa rede torna-se muito difícil de controlar e de gerir.
06:54
So from nature we take away three organizing principles
119
414160
3296
Assim, fomos buscar à natureza, três princípios de organização
06:57
that essentially allow us to develop our algorithms.
120
417480
3160
que, essencialmente, nos permitem desenvolver os 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 de estar cientes dos seus vizinhos.
07:06
They need to be able to sense and communicate with their neighbors.
122
426200
3440
Precisam de poder sentir e comunicar com os vizinhos.
07:10
So this video illustrates the basic idea.
123
430040
2656
Este vídeo ilustra a ideia.
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 dos robôs foi sequestrado por um operador humano.
07:19
But because the robots interact with each other,
126
439217
2239
Mas como os robôs interagem uns com os outros,
07:21
they sense their neighbors,
127
441480
1656
eles sentem os seus vizinhos
07:23
they essentially follow.
128
443160
1296
e seguem um líder.
07:24
And here there's a single person able to lead this network of followers.
129
444480
5360
E aqui, uma única pessoa é capaz de liderar 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
Afinal, novamente, não é porque todos os robôs sabem para onde devem ir.
07:37
It's because they're just reacting to the positions of their neighbors.
131
457080
4320
É porque eles estão apenas a reagir às posições dos seus vizinhos.
07:43
(Laughter)
132
463720
4120
(Risos)
07:48
So the next experiment illustrates the second organizing principle.
133
468280
5240
A experiência seguinte ilustra o segundo princípio de organização.
07:54
And this principle has to do with the principle of anonymity.
134
474920
3800
Este princípio tem a ver com o princípio do anonimato.
07:59
Here the key idea is that
135
479400
4296
Aqui a ideia fundamental é que
os robôs desconhecem a identidade dos vizinhos.
08:03
the robots are agnostic to the identities of their neighbors.
136
483720
4240
08:08
They're asked to form a circular shape,
137
488440
2616
Pedimos-lhes para formarem um círculo.
08:11
and no matter how many robots you introduce into the formation,
138
491080
3296
Por mais robôs que acrescentemos á formação,
08:14
or how many robots you pull out,
139
494400
2576
ou por mais robôs que tiremos,
08:17
each robot is simply reacting to its neighbor.
140
497000
3136
cada robô está simplesmente a reagir ao seu vizinho.
08:20
It's aware of the fact that it needs to form the circular shape,
141
500160
4976
Está ciente do facto de que precisa formar um círculo,
08:25
but collaborating with its neighbors
142
505160
1776
mas em colaboração com os seus vizinhos
08:26
it forms the shape without central coordination.
143
506960
3720
forma o círculo sem qualquer coordenação central.
08:31
Now if you put these ideas together,
144
511520
2416
Agora, se colocarmos estas ideias em conjunto,
08:33
the third idea is that we essentially give these robots
145
513960
3896
a terceira ideia é que nós damos a estes robôs
08:37
mathematical descriptions of the shape they need to execute.
146
517880
4296
descrições matemáticas da forma que eles precisam de executar.
08:42
And these shapes can be varying as a function of time,
147
522200
3496
Estas formas podem variar em função de tempo,
08:45
and you'll see these robots start from a circular formation,
148
525720
4496
e vamos ver estes robôs, começarem com uma formação circular,
08:50
change into a rectangular formation, stretch into a straight line,
149
530240
3256
mudarem para um retângulo, esticarem-se numa linha reta,
08:53
back into an ellipse.
150
533520
1375
e depois numa elipse.
08:54
And they do this with the same kind of split-second coordination
151
534919
3617
Fazem isso com o mesmo tipo de coordenação ao segundo
08:58
that you see in natural swarms, in nature.
152
538560
3280
que vemos nos enxames, na natureza.
09:03
So why work with swarms?
153
543080
2136
Então, porquê trabalhar com enxames?
09:05
Let me tell you about two applications that we are very interested in.
154
545240
4120
Vou falar-vos de duas aplicações em que estamos muito interessados.
09:10
The first one has to do with agriculture,
155
550160
2376
A primeira tem a ver com a agricultura,
09:12
which is probably the biggest problem that we're facing worldwide.
156
552560
3360
que é provavelmente 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 cada sete pessoas nesta terra está subnutrida.
09:21
Most of the land that we can cultivate has already been cultivated.
159
561920
3480
A maior parte da terra que cultivamos já foi cultivada.
09:25
And the efficiency of most systems in the world is improving,
160
565960
3216
E a eficácia da maior parte dos sistemas no mundo está a melhorar,
09:29
but our production system efficiency is actually declining.
161
569200
3520
mas a eficácia do nosso sistema de produção está em declínio,
09:33
And that's mostly because of water shortage, crop diseases, climate change
162
573080
4216
principalmente por causa da escassez da água,
das doenças das plantas, da alteração climática
09:37
and a couple of other things.
163
577320
1520
e de mais outras coisas.
09:39
So what can robots do?
164
579360
1480
Então, o que podem fazer os robôs?
09:41
Well, we adopt an approach that's called Precision Farming in the community.
165
581200
4616
Nós adotámos uma abordagem que se chama 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 que nós pomos robôs aéreos a voar nos pomares,
09:51
and then we build precision models of individual plants.
167
591240
3120
e construímos modelos de precisão de plantas individuais.
09:54
So just like personalized medicine,
168
594829
1667
Tal como a medicina personalizada,
09:56
while you might imagine wanting to treat every patient individually,
169
596520
4816
em que podemos imaginar querer tratar cada doente individualmente,
10:01
what we'd like to do is build models of individual plants
170
601360
3696
o que nós gostaríamos de fazer é construir modelos de plantas individuais
10:05
and then tell the farmer what kind of inputs every plant needs --
171
605080
4136
e, depois, dizer ao agricultor que tipo de contributos cada planta precisa
10:09
the inputs in this case being water, fertilizer and pesticide.
172
609240
4440
em que os contributos, neste caso,
são a água, os fertilizantes e os pesticidas.
10:14
Here you'll see robots traveling through an apple orchard,
173
614640
3616
Aqui veem robôs a voar num pomar de maçãs,
10:18
and in a minute you'll see two of its companions
174
618280
2256
e dentro de instantes verão dois dos seus companheiros
10:20
doing the same thing on the left side.
175
620560
1810
a fazer a mesma coisa no lado esquerdo.
10:22
And what they're doing is essentially building a map of the orchard.
176
622800
3656
Eles estão a construir um mapa do pomar.
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 neste pomar.
10:29
(Robot buzzing)
178
629320
1656
(Zumbido de robô)
10:31
Let's see what those maps look like.
179
631000
1896
Vamos ver o aspeto desses 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 câmaras que estão a ser utilizadas neste robô.
10:37
On the top-left is essentially a standard color camera.
181
637240
3240
Em cima à esquerda está uma câmara padrão a cores.
10:41
On the left-center is an infrared camera.
182
641640
3296
No centro à esquerda está uma câmara de infravermelhos.
10:44
And on the bottom-left is a thermal camera.
183
644960
3776
E em baixo à esquerda está uma câmara térmica.
10:48
And on the main panel, you're seeing a three-dimensional reconstruction
184
648760
3336
No painel principal, vemos uma reconstrução a três dimensões
10:52
of every tree in the orchard as the sensors fly right past the trees.
185
652120
6120
de todas as árvores no pomar à medida que os sensores passam pelas árvores.
10:59
Armed with information like this, we can do several things.
186
659640
4040
Munidos com estas informações, podemos fazer várias coisas.
11:04
The first and possibly the most important thing we can do is very simple:
187
664200
4256
A primeira coisa mais importante que podemos fazer é muito simples:
11:08
count the number of fruits on every tree.
188
668480
2440
contar o número de frutos em cada árvore.
11:11
By doing this, you tell the farmer how many fruits she has in every tree
189
671520
4536
Ao fazer isso, diremos ao agricultor quantos frutos há em cada árvore
11:16
and allow her to estimate the yield in the orchard,
190
676080
4256
o que lhe permitirá 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 agarrar em modelos de plantas, fazer reconstruções tridimensionais,
11:29
and from that estimate the canopy size,
194
689800
2536
e a partir disso, calcular o tamanho da copa das árvores,
11:32
and then correlate the canopy size to the amount of leaf area on every plant.
195
692360
3776
e depois correlacionar o tamanho da copa
com o tamanho da área foliar de cada planta.
11:36
And this is called the leaf area index.
196
696160
2176
Chama-se a isso o índice de área foliar.
11:38
So if you know this leaf area index,
197
698360
1936
Então, quando sabemos este índice de área foliar,
11:40
you essentially have a measure of how much photosynthesis is possible in every plant,
198
700320
5456
temos basicamente uma 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 nos diz quão saudável cada planta é.
11:49
By combining visual and infrared information,
200
709520
4216
Ao combinar informações visuais e de infravermelhos,
11:53
we can also compute indices such as NDVI.
201
713760
3296
também podemos calcular índices, tais como o NDVI.
11:57
And in this particular case, you can essentially see
202
717080
2816
Neste caso particular, podemos ver, essencialmente,
11:59
there are some crops that are not doing as well as other crops.
203
719920
3016
que há certas culturas que não estão tão bem como outras.
12:02
This is easily discernible from imagery,
204
722960
4056
Isso é facilmente percetível a partir de imagens,
12:07
not just visual imagery but combining
205
727040
2216
não apenas imagens visuais,
mas combinando imagens visuais com imagens a infravermelho.
12:09
both visual imagery and infrared imagery.
206
729280
2776
12:12
And then lastly,
207
732080
1336
E finalmente, uma coisa que estamos interessados em fazer
12:13
one thing we're interested in doing is detecting the early onset of chlorosis --
208
733440
4016
é detetar o início precoce da clorose.
12:17
and this is an orange tree --
209
737480
1496
Esta é uma laranjeira
12:19
which is essentially seen by yellowing of leaves.
210
739000
2560
que se destaca sobretudo pelo amarelecimento das folhas.
12:21
But robots flying overhead can easily spot this autonomously
211
741880
3896
Os robôs voadores podem facilmente detetar isso de forma autónoma
12:25
and then report to the farmer that he or she has a problem
212
745800
2936
e, depois, informar o agricultor que há um problema
12:28
in this section of the orchard.
213
748760
1520
nesta secção do pomar.
12:30
Systems like this can really help,
214
750800
2696
Sistemas como este podem ajudar,
12:33
and we're projecting yields that can improve by about ten percent
215
753520
5816
e nós estamos a projetar colheitas que podem melhorar em cerca de 10%.
12:39
and, more importantly, decrease the amount of inputs such as water
216
759360
3216
Mais importante ainda, podem diminuir a quantidade de consumos,
12:42
by 25 percent by using aerial robot swarms.
217
762600
3280
como a água, em 25%, usando enxames de robôs aéreos.
12:47
Lastly, I want you to applaud the people who actually create the future,
218
767200
5736
Por último, quero aplaudir as pessoas que 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 são responsáveis pelas três demonstrações que viram.
13:01
Thank you.
221
781440
1176
Obrigado.
13:02
(Applause)
222
782640
5920
(Aplausos)
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