Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

48,736 views ・ 2013-04-25

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traducător: Adelina Zah Corector: Ariana Bleau Lugo
00:12
Let's face it:
1
12703
1914
Să recunoaştem.
00:14
Driving is dangerous.
2
14617
2445
Condusul este periculos.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
3
17062
3098
E un lucru la care nu ne place să ne gândim,
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
4
20160
3652
dar faptul că oamenii îşi pun icoane şi talismane de noroc
00:23
show up on dashboards around the world
5
23812
4790
pe bordul maşinii, în toată lumea,
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
6
28602
4137
trădează faptul că ştim că-i adevarat.
00:32
Car accidents are the leading cause of death
7
32739
3594
Accidentele de maşină sunt principala cauză de deces
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
8
36333
4170
la tinerii între 16 și 19 ani în SUA --
00:40
leading cause of death --
9
40503
2843
principala cauză de deces --
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
10
43346
3863
iar 75% dintre acestea nu au nimic de a face
00:47
with drugs or alcohol.
11
47209
2285
cu drogurile sau alcoolul.
00:49
So what happens?
12
49494
2261
Deci ce se întîmplă?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
13
51755
4219
Nimeni nu poate spune sigur, dar îmi amintesc primul meu accident.
00:55
I was a young driver out on the highway,
14
55974
3803
Eram o tînără şoferiţă pe autostradă,
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
15
59777
2258
şi am văzut că maşina din faţa mea frânează,
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
16
62035
1800
Îmi spun: „OK, acest individ încetineşte,
01:03
I'll slow down too."
17
63835
1282
o să încetinesc şi eu."
01:05
I step on the brake.
18
65117
1926
Apăs pe frînă.
01:07
But no, this guy isn't slowing down.
19
67043
2254
Dar nu, individul nu încetineşte.
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
20
69297
3178
Se opreşte, se opreşte pe autostradă.
01:12
It was just going 65 -- to zero?
21
72475
2540
De la 100 km/h -- la 0?
01:15
I slammed on the brakes.
22
75015
1520
Apăs pe frâne.
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
23
76535
3059
Simt ABS-ul intrând în funcţiune, dar maşina încă merge,
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
24
79594
2696
n-are de gând să oprească, ştiu că nu se va opri,
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
25
82290
2939
air bag-ul se declanşează, mașina distrusă complet,
01:25
and fortunately, no one was hurt.
26
85229
3557
din fericire, nimeni nu e rănit.
01:28
But I had no idea that car was stopping,
27
88786
4211
N-aveam idee că acea maşina se oprea,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
28
92997
3645
dar cred că putem mai bine de atât.
01:36
I think we can transform the driving experience
29
96642
4145
Cred că putem transforma experienţa de a conduce
01:40
by letting our cars talk to each other.
30
100787
3879
prin a lăsa maşinile să vorbească între ele.
01:44
I just want you to think a little bit
31
104666
1424
Vreau să vă gândiți puţin
01:46
about what the experience of driving is like now.
32
106090
2888
care-i experienţa de a conduce în prezent.
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
33
108978
4028
Te urci în maşină. Închizi uşa. Ești într-o bulă de sticlă.
01:53
You can't really directly sense the world around you.
34
113006
2916
Nu simţi direct lumea din jurul tău.
01:55
You're in this extended body.
35
115922
2181
Eşti în acest corp extins.
01:58
You're tasked with navigating it down
36
118103
2163
Navighezi
02:00
partially-seen roadways,
37
120266
2056
şosele parţial vizibile,
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
38
122322
4424
printre alte metale gigant, la viteze supraomenești.
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
39
126746
4480
Şi tot ce ai pentru ghidare sunt ochii tăi.
02:11
Okay, so that's all you have,
40
131226
1762
Asta-i tot ce ai,
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
41
132988
1735
ochi care n-au fost făcuţi pentru asta.
02:14
but then people ask you to do things like,
42
134723
3751
Și ți se cere, de exemplu --
02:18
you want to make a lane change,
43
138474
1549
dacă schimbi banda,
02:20
what's the first thing they ask you do?
44
140023
2321
care-i primul lucru care ți se cere să-l faci?
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
45
142344
3095
Să-ţi iei ochii de pe şosea. Exact.
02:25
Stop looking where you're going, turn,
46
145439
2096
Nu te uita unde mergi, întoarce capul,
02:27
check your blind spot,
47
147535
2018
verifică-ţi unghiul mort,
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
48
149553
3471
şi condu fără să te uiţi pe unde mergi.
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
49
153024
3135
Tu şi toată lumea. Ăsta-i regulamentul.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
50
156159
2241
De ce facem asta? Pentru că trebuie,
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
51
158400
2579
trebuie să alegem, mă uit aici sau mă uit acolo?
02:40
What's more important?
52
160979
1521
Care e mai important?
02:42
And usually we do a fantastic job
53
162500
2711
Şi de obicei ne descurcăm fantastic
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
54
165211
3769
alegând ce să facem pe şosea.
02:48
But occasionally we miss something.
55
168980
3650
Dar ocazional ratăm un detaliu.
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
56
172630
4461
Ocazional percepem ceva greşit sau prea târziu.
02:57
In countless accidents, the driver says,
57
177091
1988
În nenumarate accidente, şoferul spune,
02:59
"I didn't see it coming."
58
179079
2308
„N-am văzut-o venind."
03:01
And I believe that. I believe that.
59
181387
3281
Şi cred asta. Cred.
03:04
We can only watch so much.
60
184668
2925
Putem procesa până la o limită.
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
61
187593
5144
Dar tehnologia de azi ne poate ajuta să îmbunătăţim asta.
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
62
192737
4296
În viitor, cu maşini schimbând date între ele,
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
63
197033
3928
vom vedea nu doar trei maşini în faţă
03:20
and three cars behind, to the right and left,
64
200961
1594
trei maşini în spate, la dreapta şi la stânga,
03:22
all at the same time, bird's eye view,
65
202555
3166
toate în acelaşi timp,
03:25
we will actually be able to see into those cars.
66
205721
3128
vom putea vedea în maşini.
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
67
208849
2371
Vom percepe viteza maşinii din faţa noastră,
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
68
211220
3240
cât de repede merge sau dacă se opreşte.
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
69
214460
4510
Dacă scade viteza la zero, voi şti.
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
70
218970
3859
Cu calculatoare, algoritmi şi modele predictive
03:42
we will be able to see the future.
71
222829
3273
vom putea prevedea mișcările imediate.
03:46
You may think that's impossible.
72
226102
1556
Poate credeţi că e imposibil.
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
73
227658
2731
Cum putem prezice viitorul? E foarte greu.
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
74
230389
3619
De fapt, nu. Cu maşinile, nu-i imposibil.
03:54
Cars are three-dimensional objects
75
234008
2732
Maşinile sunt obiecte 3D
03:56
that have a fixed position and velocity.
76
236740
2332
cu poziţie şi viteză fixă.
03:59
They travel down roads.
77
239072
1631
Circulă pe şosele.
04:00
Often they travel on pre-published routes.
78
240703
2412
Adesea, pe şosele înregistrate.
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
79
243115
3938
Nu-i chiar atât de greu să prezici rezonabil
04:07
about where a car's going to be in the near future.
80
247053
2864
unde se va afla mașina în viitorul imediat.
04:09
Even if, when you're in your car
81
249917
2002
Chiar dacă eşti în maşină
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
82
251919
1994
şi un motociclist vine -- vâj! --
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
83
253913
2296
140 km /oră -- printre benzi.
04:16
I know you've had this experience --
84
256209
2547
Aţi avut această experienţă.
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
85
258756
2603
Individul n-a „apărut din senin."
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
86
261359
3643
Era probabil pe şosea de jumătate de oră.
04:25
(Laughter)
87
265002
1190
(Râsete)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
88
266192
3589
Da? Cineva l-a văzut.
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
89
269781
2768
10, 20, 30 km în urmă, cineva l-a văzut,
04:32
and as soon as one car sees that guy
90
272549
2384
şi imediat ce o maşină l-a văzut
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
91
274933
2231
şi l-a pus pe hartă, rămâne pe hartă --
04:37
position, velocity,
92
277164
2176
poziţie, viteză,
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
93
279340
2321
probabil va continua cu 140 km/oră.
04:41
You'll know, because your car will know, because
94
281661
2184
Vei şti, maşina ta va şti pentru că
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
95
283845
2275
cealaltă maşină îi va şopti la ureche:
04:46
like, "By the way, five minutes,
96
286120
1923
„Apropo, în 5 minute
04:48
motorcyclist, watch out."
97
288043
2775
vine un motociclist, ai grijă."
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
98
290818
2703
Poţi face predicţii rezonabile despre cum se comportă maşinile.
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
99
293521
1365
Sunt obiecte newtoniene.
04:54
That's very nice about them.
100
294886
2909
Asta-i bine în ce le privește.
04:57
So how do we get there?
101
297795
3034
Deci cum ajungem acolo?
05:00
We can start with something as simple
102
300829
2266
Putem începe cu ceva simplu
05:03
as sharing our position data between cars,
103
303095
2870
ca distribuirea datelor de poziţie între maşini,
05:05
just sharing GPS.
104
305965
1892
împărtășirea GPS-ului.
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
105
307857
2444
Dacă am un GPS şi o cameră foto în maşina mea,
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
106
310301
2231
am o idee bună pe unde sunt
05:12
and how fast I'm going.
107
312532
1732
şi cât de repede merg.
05:14
With computer vision, I can estimate where
108
314264
1657
Cu un calculator pot estima unde sunt,
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
109
315921
3537
ce maşini sunt în jur şi încotro merg.
05:19
And same with the other cars.
110
319458
970
La fel şi celelalte maşini.
05:20
They can have a precise idea of where they are,
111
320428
1814
Pot știi precis unde se află,
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
112
322242
2146
şi vag unde sunt celelalte maşini.
05:24
What happens if two cars share that data,
113
324388
3231
Ce se întamplă dacă două maşini îşi împărtășesc datele,
05:27
if they talk to each other?
114
327619
1955
comunică una cu alta?
05:29
I can tell you exactly what happens.
115
329574
2778
Vă pot spune exact ce se întâmplă.
05:32
Both models improve.
116
332352
2339
Ambele modele se îmbunătăţesc.
05:34
Everybody wins.
117
334691
2055
Toată lumea câştigă.
05:36
Professor Bob Wang and his team
118
336746
2577
Profesorul Bob Wang şi echipa lui
05:39
have done computer simulations of what happens
119
339323
2738
au făcut simulări pe calculator despre ce se întâmplă
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
120
342061
3431
când estimările se combină, chiar şi în trafic redus,
05:45
when cars just share GPS data,
121
345492
2624
când maşinile împărtășesc datele GPS,
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
122
348116
2513
şi am extins cercetările în afara simulărilor pe calculator
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
123
350629
3027
în roboţi de testare cu senzori,
05:53
that are in cars now on these robots:
124
353656
3133
acum în maşini în aceşti roboţi:
05:56
stereo cameras, GPS,
125
356789
1838
camere stereo, GPS,
05:58
and the two-dimensional laser range finders
126
358627
1874
şi lasere 2D
06:00
that are common in backup systems.
127
360501
2240
obișnuite la aceste sisteme.
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
128
362741
4484
Am ataşat şi un radio de comunicare pe distanță scurtă
06:07
and the robots talk to each other.
129
367225
1909
şi roboţii vorbesc unul cu altul.
06:09
When these robots come at each other,
130
369134
1539
Când roboţii vin unul spre altul
06:10
they track each other's position precisely,
131
370673
2971
îşi monitorizează poziţia unul altuia,
06:13
and they can avoid each other.
132
373644
2737
şi se pot evita unul pe altul.
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
133
376381
3226
Adăugăm tot mai mulţi roboţi în mix,
06:19
and we encountered some problems.
134
379607
1471
şi întâlnim nişte probleme.
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
135
381078
2359
Una dintre probleme, când vorbeşti prea mult,
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
136
383437
3728
e greu să procesezi totul, trebuie stabilite priorități,
06:27
and that's where the predictive model helps you.
137
387165
2357
şi aici modelul predictiv te ajută.
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
138
389522
4372
Dacă maşinile tale robot urmăresc şi prezic toate traiectorile,
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
139
393894
1767
nu mai eşti aşa atent la acele pachete.
06:35
You prioritize the one guy
140
395661
1703
Prioritezi unul singur individ
06:37
who seems to be going a little off course.
141
397364
1333
care pare să se ducă puţin pe lângă.
06:38
That guy could be a problem.
142
398697
2526
Acela ar putea fi o problemă.
06:41
And you can predict the new trajectory.
143
401223
3002
Şi poţi prezice noua traiectorie.
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
144
404225
2763
Nu ştii doar că se duce pe lângă, ştii şi cum.
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
145
406988
3725
Ştii ce şoferi să alertezi să se tragă din drum.
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
146
410713
2633
Am vrut -- cum putem cel mai bine alerta pe toţi?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
147
413346
3183
Cum pot maşinile şopti: „Trebuie să te dai din drum?'
06:56
Well, it depends on two things:
148
416529
1517
Asta depinde de două lucruri:
06:58
one, the ability of the car,
149
418046
2169
unul, abilitatea maşinii,
07:00
and second the ability of the driver.
150
420215
3217
şi al doilea, abilitatea şoferului.
07:03
If one guy has a really great car,
151
423432
1505
Dacă un om are o maşină bună,
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
152
424937
2925
dar se uită la telefon sau face altceva,
07:07
they're not probably in the best position
153
427862
1930
probabil nu-i în situația optimă
07:09
to react in an emergency.
154
429792
2970
să reacţioneze la o urgenţă.
07:12
So we started a separate line of research
155
432762
1665
Am început o direcție separată de cercetări
07:14
doing driver state modeling.
156
434427
2551
modelând starea şoferului.
07:16
And now, using a series of three cameras,
157
436978
2329
Utilizând o serie de trei camere,
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
158
439307
2270
putem detecta dacă şoferul se uită în faţă,
07:21
looking away, looking down, on the phone,
159
441577
2860
se uită în departare, în jos, la telefon
07:24
or having a cup of coffee.
160
444437
3061
sau bea cafea.
07:27
We can predict the accident
161
447498
2070
Putem prezice accidentul
07:29
and we can predict who, which cars,
162
449568
3651
şi putem prezice cine, ce maşini
07:33
are in the best position to move out of the way
163
453219
3486
sunt în cea mai bună poziţie să se dea din drum.
07:36
to calculate the safest route for everyone.
164
456705
3009
Calculăm cea mai sigură rută pentru toată lumea.
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
165
459714
4635
Aceste tehnologii există deja.
07:44
I think the biggest problem that we face
166
464349
2824
Cea mai mare problemă cu care ne confruntăm
07:47
is our own willingness to share our data.
167
467173
3013
e dorinţa noastră de a ne împărtăși datele.
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
168
470186
2631
E o noţiune disconcertantă,
07:52
this idea that our cars will be watching us,
169
472817
2386
ideea că maşinile noastre ne vor privi,
07:55
talking about us to other cars,
170
475203
3371
vor vorbi despre noi cu alte maşini,
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
171
478574
3427
că vom merge pe un drum de bârfe,
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
172
482001
3897
dar poate fi făcut într-un mod care să ne protejeze intimitatea.
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
173
485898
3741
ca și acum, când mă uit la maşina ta din afară,
08:09
I don't really know about you.
174
489639
2363
nu ştiu multe despre tine.
08:12
If I look at your license plate number,
175
492002
1137
Dacă mă uit la permisul tău,
08:13
I don't really know who you are.
176
493139
1886
nu știu cine ești.
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
177
495025
4249
Cred că maşinile noastre pot vorbi despre noi pe la spate.
08:19
(Laughter)
178
499274
2975
(Râsete)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
179
502249
3185
Și cred că va fi grozav.
08:25
I want you to consider for a moment
180
505434
1650
Vreau să considerați pentru un moment
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
181
507084
4118
dacă n-ai vrea ca adolescentul distras din spatele tău
08:31
to know that you're braking,
182
511202
2120
să ştie că frânezi,
08:33
that you're coming to a dead stop.
183
513322
2924
că opreşti.
08:36
By sharing our data willingly,
184
516246
2741
Prin împărtăşirea datelor din proprie voinţă,
08:38
we can do what's best for everyone.
185
518987
2812
putem face ce-i bine pentru toată lumea.
08:41
So let your car gossip about you.
186
521799
3076
Aşa că lasă-ţi maşina să bârfească despre tine.
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
187
524875
3038
Va face şoselele mai sigure.
08:47
Thank you.
188
527913
1791
Mulţumesc.
08:49
(Applause)
189
529704
4985
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7