Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver

63,288 views ・ 2012-07-11

TED


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

00:00
Translator: Morton Bast Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
Traducător: Ariana Bleau Lugo Corector: Ruxandra Taleanu
00:15
So, how many of you have ever
1
15766
1407
Câţi dintre voi ați urcat
00:17
gotten behind the wheel of a car
2
17173
1655
la volanul unei maşini
00:18
when you really shouldn't have been driving?
3
18828
5687
când nu trebuia de fapt să conduceţi?
00:24
Maybe you're out on the road for a long day,
4
24515
1905
Poate erați pe drum de mult
00:26
and you just wanted to get home.
5
26420
1490
şi doreați mult să ajungeți acasă.
00:27
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
6
27910
2647
Eraţi obosit, dar simţeaţi că mai puteaţi conduce câteva mile.
00:30
Maybe you thought,
7
30557
1199
Poate vă gândeați,
00:31
I've had less to drink than everybody else,
8
31756
2017
am băut mai puțin decât toţi ceilalţi,
00:33
I should be the one to go home.
9
33773
1736
eu ar trebui să fiu cel care merge acasă.
00:35
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
10
35509
4591
Sau poate că mintea vă era în cu totul altă parte.
00:40
Does this sound familiar to you?
11
40100
1454
Vă sună familiar?
00:41
Now, in those situations, wouldn't it be great
12
41554
2898
În astfel de situaţii, n-ar fi grozav
00:44
if there was a button on your dashboard
13
44452
1593
dacă ar exista un buton pe bord
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
14
46045
6343
pe care să-l apăsați, iar maşina să vă ducă acasă în siguranţă?
00:52
Now, that's been the promise of the self-driving car,
15
52388
2293
Asta a fost promisiunea maşinii robot,
00:54
the autonomous vehicle, and it's been the dream
16
54681
2627
vehiculul autonom,
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
17
57308
3249
visul din 1939, când General Motors a prezentat
01:00
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
18
60557
3302
această idee la standul Futurama de la Salonul Mondial.
01:03
Now, it's been one of those dreams
19
63859
1943
A fost unul dintre visurile
01:05
that's always seemed about 20 years in the future.
20
65802
4214
care mereu păreau cu 20 de ani în viitor.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
21
70016
2683
Acum două săptămâni acel vis a făcut un pas înainte,
01:12
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
22
72699
3265
când statul Nevada a acordat maşinii robot Goggle
01:15
the very first license for an autonomous vehicle,
23
75964
3600
prima licenţă pentru un vehicul autonom,
01:19
clearly establishing that it's legal for them
24
79564
2245
stabilind clar că e legal
01:21
to test it on the roads in Nevada.
25
81809
1810
s-o testeze pe străzile din Nevada.
01:23
Now, California's considering similar legislation,
26
83619
3727
California are în dezbatere legislație similară
01:27
and this would make sure that the autonomous car
27
87346
2408
și asta ar asigura că mașina autonomă
01:29
is not one of those things that has to stay in Vegas.
28
89754
2977
nu e unul dintre lucrurile care trebuie să rămână în Vegas.
01:32
(Laughter)
29
92731
2096
(Râsete)
01:34
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
30
94827
3784
În laboratorul de la Standford am lucrat la mașina autonomă,
01:38
autonomous cars too, but with a slightly different spin
31
98611
3487
dar cu o ușoară diferență.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
32
102098
4248
Am proiectat mașini robot de curse,
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
33
106346
4120
mașini care își pot forța limitele
01:50
of physical performance.
34
110466
2240
performanței fizice.
01:52
Now, why would we want to do such a thing?
35
112706
2613
De ce am dori să facem o astfel de mașină?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
36
115319
2100
Există două motive.
01:57
First, we believe that before people turn over control
37
117419
3959
Întâi, credem că înainte ca oamenii să predea controlul,
02:01
to an autonomous car, that autonomous car should be
38
121378
2834
mașina autonomă ar trebui să fie
02:04
at least as good as the very best human drivers.
39
124212
3254
cel puțin atât de bună ca cel mai bun șofer uman.
02:07
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
40
127466
3305
Dacă sunteți ca mine și ca ceilați 70% din populație
02:10
who know that we are above-average drivers,
41
130771
2193
care știu că sunt mai buni decat media,
02:12
you understand that's a very high bar.
42
132964
3175
înțelegeți că e o ștachetă foarte înaltă.
02:16
There's another reason as well.
43
136139
2392
Mai există un motiv.
02:18
Just like race car drivers can use all of the friction
44
138531
3576
La fel cum șoferii de curse folosesc frecarea
02:22
between the tire and the road,
45
142107
1280
dintre cauciucuri și drum,
02:23
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
46
143387
3177
împreună cu toate capacitățile mașinii de a rula cât de rapid posibil,
02:26
we want to use all of those capabilities to avoid
47
146564
3345
noi vrem să folosim aceste capacități pentru a evita
02:29
any accident we can.
48
149909
1588
orice accident putem.
02:31
Now, you may push the car to the limits
49
151497
2050
Poate forțezi mașina la limită
02:33
not because you're driving too fast,
50
153547
1967
nu pentru că accelerezi prea repede,
02:35
but because you've hit an icy patch of road,
51
155514
2160
ci pentru că ai dat de-un petec de drum înghețat,
02:37
conditions have changed.
52
157674
1704
iar condițiile s-au schimbat.
02:39
In those situations, we want a car
53
159378
2761
În astfel de situații, vrem o mașină
02:42
that is capable enough to avoid any accident
54
162139
3720
suficient de capabilă să evite un accident
02:45
that can physically be avoided.
55
165859
2678
care practic poate fi evitat.
02:48
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
56
168537
4267
Trebuie să admit, mai există și o a treia motivație.
02:52
You see, I have a passion for racing.
57
172804
2256
Vedeți, am o pasiune pentru curse.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
58
175060
2764
În trecut, am avut o mașină de curse,
02:57
a crew chief and a driving coach,
59
177824
2555
am fost șef de echipaj și antrenor de curse,
03:00
although maybe not at the level that you're currently expecting.
60
180379
3855
deși poate nu la nivelul pe care-l așteptați în prezent.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
61
184234
2704
Un lucru pe care l-am proiectat în laborator --
03:06
we've developed several vehicles --
62
186938
1704
am proiectat mai multe vehicule --
03:08
is what we believe is the world's first
63
188642
2235
e ceea ce credem că este
03:10
autonomously drifting car.
64
190877
2365
prima mașină autonomă de drifting.
03:13
It's another one of those categories
65
193242
2513
E încă una dintre categoriile
03:15
where maybe there's not a lot of competition.
66
195755
2423
în care nu există multă competiție.
03:18
(Laughter)
67
198178
1408
(Râsete)
03:19
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
68
199586
3822
Acesta e P1, un vehicul electric construit în întregime de studenți
03:23
which through using its rear-wheel drive
69
203408
2078
care prin folosirea cârmei posterioare
03:25
and front-wheel steer-by-wire
70
205486
1565
și a cârmei frontale prin cablu
03:27
can drift around corners.
71
207051
2067
poate pilota ocolind colțurile.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
72
209118
2200
Poate pilota lateral ca un șofer de raliu
03:31
always able to take the tightest curve,
73
211318
1715
capabil să ia cea mai strânsă curbă,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
74
213033
3304
chiar pe suprafețe alunecoase și impredictibile,
03:36
never spinning out.
75
216337
1616
fără să derapeze.
03:37
We've also worked with Volkswagen Oracle,
76
217953
2368
Am lucrat cu Volkswagen Oracle,
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
77
220321
3424
la Shelley, o mașină de curse autonomă care a rulat
03:43
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
78
223745
3070
cu 250 km/h prin Bonneville Salt Flats,
03:46
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
79
226815
4471
pe pista din Thunderhill Raceway Park
03:51
the wind and the rain,
80
231286
2639
în soare, vânt și ploaie,
03:53
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
81
233925
5018
și a navigat 153 de curbe și 20 km în pantă
03:58
of the Pikes Peak Hill Climb route
82
238943
1562
în Pikes Peak Hill, Colorado,
04:00
in Colorado with nobody at the wheel.
83
240505
3473
fără niciun șofer.
04:03
(Laughter)
84
243978
1448
(Râsete)
04:05
(Applause)
85
245426
5566
(Aplauze)
04:10
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
86
250992
3279
E de la sine înțeles
04:14
doing this.
87
254271
1304
că ne-am distrat de minune.
04:15
But in fact, there's something else that we've developed
88
255575
3657
Dar mai e ceva ce am realizat
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
89
259232
3055
în procesul proiectării acestor mașini autonome.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
90
262287
3871
Am reușit să câștigăm o imensă apreciere
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
91
266158
3817
pentru abilitățile piloțior de curse.
04:29
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
92
269975
4345
Testând performanțele acestor mașini,
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
93
274320
3279
am vrut să le comparăm cu echivalenții lor umani.
04:37
And we discovered their human counterparts are amazing.
94
277599
5680
Și am descoperit că echivalenții umani sunt uimitori.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
95
283279
4023
Ei bine, putem lua harta pistei de curse,
04:47
we can take a mathematical model of a car,
96
287302
2370
putem face un model matematic de mașină de curse,
04:49
and with some iteration, we can actually find
97
289672
2903
și cu câteva iterații putem găsi
04:52
the fastest way around that track.
98
292575
1625
cel mai rapid parcurs al pistei.
04:54
We line that up with data that we record
99
294200
2533
O comparăm cu datele înregistrate
04:56
from a professional driver,
100
296733
1433
de la un pilot profesionist,
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
101
298166
4107
și asemănarea e absolut remarcabilă.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
102
302273
3212
Există diferențe subtile,
05:05
but the human race car driver is able to go out
103
305485
3127
dar pilotul de raliu e capabil
05:08
and drive an amazingly fast line,
104
308612
2335
să realizeze un parcurs uimitor de rapid,
05:10
without the benefit of an algorithm that compares
105
310947
2330
fără avantajul unui algoritm care să decidă
05:13
the trade-off between going as fast as possible
106
313277
2608
între rulajul cel mai rapid posibil în acestă curbă
05:15
in this corner, and shaving a little bit of time
107
315885
2037
și recuperarea de timp
05:17
off of the straight over here.
108
317922
1902
în linie dreaptă aici.
05:19
Not only that, they're able to do it lap
109
319824
3457
Nu numai asta, dar o fac repetat
05:23
after lap after lap.
110
323281
2375
la fiecare cursă.
05:25
They're able to go out and consistently do this,
111
325656
2912
Pot face asta constant
05:28
pushing the car to the limits every single time.
112
328568
4128
forțând mașina la limită de fiecare dată.
05:32
It's extraordinary to watch.
113
332696
3169
E uimitor de urmărit.
05:35
You put them in a new car,
114
335865
2066
Îi pui într-o mașină nouă,
05:37
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
115
337931
3902
după câteva curse găsesc cea mai rapidă pistă cu acea mașină
05:41
and they're off to the races.
116
341833
3877
și sunt gata de raliu.
05:45
It really makes you think,
117
345710
1146
Chiar îți dă de gândit.
05:46
we'd love to know what's going on inside their brain.
118
346856
4871
Am dori să știm ce se petrece în creierul lor.
05:51
So as researchers, that's what we decided to find out.
119
351727
4541
Cercetători fiind, am decis să aflăm.
05:56
We decided to instrument not only the car,
120
356268
1812
Am decis să monitorizăm nu doar mașina,
05:58
but also the race car driver,
121
358080
2495
dar și șoferul mașinii,
06:00
to try to get a glimpse into what was going on
122
360575
2769
pentru a sonda ce se petrece în creierul lor
06:03
in their head as they were doing this.
123
363344
2186
în timp ce conduc în cursă.
06:05
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
124
365530
3950
Aici e Dr. Lene Harbott aplicând electrozi
06:09
to the head of John Morton.
125
369480
1232
pe capul lui John Morton.
06:10
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
126
370712
2989
John Morton e fost pilot de curse pe Can-Am și IMSA,
06:13
who's also a class champion at Le Mans.
127
373701
1800
campion de categorie în cursa din Le Mans.
06:15
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
128
375501
3496
Fantastic pilot, dispus să suporte studenții doctoranzi
06:18
and this sort of research.
129
378997
1855
și acest gen de cercetare.
06:20
She's putting electrodes on his head
130
380852
2672
Îi pune electrozi pe cap
06:23
so that we can monitor the electrical activity
131
383524
2112
ca să monitorizăm activitatea electrică
06:25
in John's brain as he races around the track.
132
385636
2832
în creierul lui John în timp ce pilotează pe pistă.
06:28
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
133
388468
3195
Sigur, nu-i vom pune câțiva electrozi pe cap
06:31
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
134
391663
3270
și-i vom înțelege exact toate gândurile pe parcurs.
06:34
However, neuroscientists have identified certain patterns
135
394933
3407
Totuși, cercetătorii în neuroștiință au identificat anumite tipare
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
136
398340
3761
care permit extragerea câtorva aspecte importante.
06:42
For instance, the resting brain
137
402101
1847
De exemplu, creierul în repaus
06:43
tends to generate a lot of alpha waves.
138
403948
2155
tinde să genereze o mulțime de unde Alpha.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
139
406103
3752
În contrast, undele Theta sunt asociate cu activitatea cognitivă,
06:49
a lot of cognitive activity, like visual processing,
140
409855
3184
cum e procesarea vizuală,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
141
413039
3048
unde pilotul gândește destul de mult.
06:56
Now, we can measure this,
142
416087
1663
Putem măsura
06:57
and we can look at the relative power
143
417750
1985
și putem compara puterea relativă
06:59
between the theta waves and the alpha waves.
144
419735
2200
între undele Alpha și undele Theta.
07:01
This gives us a measure of mental workload,
145
421935
2442
Asta e o măsură a încărcării mentale,
07:04
how much the driver is actually challenged cognitively
146
424377
3567
cât e de solicitat cognitiv pilotul
07:07
at any point along the track.
147
427944
1786
în orice punct de-a lungul cursei.
07:09
Now, we wanted to see if we could actually record this
148
429730
2942
Am vrut să vedem dacă puteam înregistra în timp real,
07:12
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
149
432672
3038
așa că ne-am dus în sud la Laguna Seca.
07:15
Laguna Seca is a legendary raceway
150
435710
2016
Laguna Seca e o pistă legendară
07:17
about halfway between Salinas and Monterey.
151
437726
2301
la jumătatea distanței dintre Salinas și Monterey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
152
440027
2087
Are o curbă numită Tirbușonul.
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
153
442114
2717
Tirbușonul e o șicană, urmată de o curbă la dreapta
07:24
right-handed turn as the road drops three stories.
154
444831
2746
în timp ce pista coboară brusc trei etaje.
07:27
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
155
447577
3766
Strategia de pilotaj aici, după cum mi s-a explicat,
07:31
you aim for the bush in the distance,
156
451343
2022
este să țintești către tufele din depărtare,
07:33
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
157
453365
3025
iar când drumul coboară brusc realizezi că a fost vârful unui copac.
07:36
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
158
456390
3304
OK, mulțumită programului Revs din Stanford,
07:39
we were able to take John there
159
459694
1473
l-am dus pe John acolo
07:41
and put him behind the wheel
160
461167
964
și l-am pus la volanul
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
161
462131
2439
unei Porsche Abarth Carrera 1960.
07:44
Life is way too short for boring cars.
162
464570
3698
Viața-i prea scurtă pentru mașini anoste.
07:48
So, here you see John on the track,
163
468268
1759
Iată-l pe John pe pistă,
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
164
470027
2184
urcă în pantă - Oh! A sărit o piatră --
07:52
and you can see, actually, his mental workload
165
472211
2465
Vedeți de fapt încărcarea mentală --
07:54
-- measuring here in the red bar --
166
474676
2153
măsurată aici de bara roșie --
07:56
you can see his actions as he approaches.
167
476829
2343
vedeți acțiunile lui pe măsură ce se apropie.
07:59
Now watch, he has to downshift.
168
479172
3230
Priviți, trebuie să reducă viteza.
08:02
And then he has to turn left.
169
482402
761
Apoi virează la stânga.
08:03
Look for the tree, and down.
170
483163
3993
Atenție la copac! Și, la vale.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
171
487156
2838
Nu-i de mirare, vedeți că e o treabă solicitantă.
08:09
You can see his mental workload spike as he goes through this,
172
489994
2976
Vedeți, efortul mental crește brusc,
08:12
as you would expect with something that requires
173
492970
2064
cum e de așteptat cu ceva ce solicită
08:15
this level of complexity.
174
495034
2809
acest nivel de complexitate.
08:17
But what's really interesting is to look at areas of the track
175
497843
3416
Dar e interesant de privit porțiunile de traseu
08:21
where his mental workload doesn't increase.
176
501259
2846
unde efortul mental nu crește.
08:24
I'm going to take you around now
177
504105
1495
Vă duc roată
08:25
to the other side of the track.
178
505600
1089
pe cealaltă parte a pistei.
08:26
Turn three. And John's going to go into that corner
179
506689
2336
La curba trei. John va ajunge în curbă
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
180
509025
2551
iar spatele mașinii va începe să alunece în laterală.
08:31
He's going to have to correct for that with steering.
181
511576
2017
Va trebui să corecteze devierea din volan.
08:33
So watch as John does this here.
182
513593
2231
Urmăriți intervenția lui John.
08:35
Watch the mental workload, and watch the steering.
183
515824
2322
Urmăriți solicitarea mentală și urmăriți manevra.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
184
518146
3672
Mașina începe să alunece lateral, manevră dramatică de corectare
08:41
and no change whatsoever in the mental workload.
185
521818
3523
și nicio modificare în solicitarea cerebrală.
08:45
Not a challenging task.
186
525341
2832
Nu e o manevră dificilă.
08:48
In fact, entirely reflexive.
187
528173
3200
De fapt, complet reflexă.
08:51
Now, our data processing on this is still preliminary,
188
531373
3643
Datele noastre de procesare sunt încă preliminare,
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
189
535016
2672
dar oricum sugerează că aceste manevre fenomenale
08:57
that the race car drivers are performing
190
537688
1610
pe care piloții de curse le execută
08:59
are instinctive.
191
539298
1910
sunt instinctive.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
192
541208
3390
Sunt lucruri pe care pur și simplu au învățat să le facă.
09:04
It requires very little mental workload
193
544598
2282
Necesită foarte puțin efort mental pentru ei
09:06
for them to perform these amazing feats.
194
546880
2824
să execute aceste isprăvi uimitoare.
09:09
And their actions are fantastic.
195
549704
3135
Iar acțiunile lor sunt fantastice.
09:12
This is exactly what you want to do on the steering wheel
196
552839
2611
E exact ce vrei să faci cu volanul
09:15
to catch the car in this situation.
197
555450
3337
dacă prinzi mașina în acea situație.
09:18
Now, this has given us tremendous insight
198
558787
3445
Asta ne-a oferit imensa înțelegere și inspirație
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
199
562232
3122
pentru vehiculele noastre autonome.
09:25
We've started to ask the question:
200
565354
1928
Am început să ne întrebăm:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
201
567282
2253
Le putem face mai puțin algoritmice
09:29
and a little more intuitive?
202
569535
2449
și mai mult intuitive?
09:31
Can we take this reflexive action
203
571984
2281
Putem lua acel răspuns reflex
09:34
that we see from the very best race car drivers,
204
574265
2287
pe care-l vedem la piloții de elită
09:36
introduce it to our cars,
205
576552
1649
să-l introducem în mașinile noastre
09:38
and maybe even into a system that could
206
578201
1984
și poate chiar într-un sistem
09:40
get onto your car in the future?
207
580185
1968
introdus în mașinile voastre în viitor?
09:42
That would take us a long step
208
582153
1611
Ăsta ar fi un mare pas înainte
09:43
along the road to autonomous vehicles
209
583764
2509
spre vehiculele autonome care conduc
09:46
that drive as well as the best humans.
210
586273
1912
la fel ca cei mai buni șoferi.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
211
588185
3440
Dar ne-a obligat de asemenea să gândim mai profund.
09:51
Do we want something more from our car
212
591625
2968
Dorim mai mult de la o mașină
09:54
than to simply be a chauffeur?
213
594593
1840
decât să înlocuiască, pur și simplu, șoferul?
09:56
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
214
596433
4235
Dorim poate ca mașina să fie un partener, un antrenor,
10:00
someone that can use their understanding of the situation
215
600668
3087
cineva care își folosește înțelegerea situației
10:03
to help us reach our potential?
216
603755
4256
să ne ajute pe noi să ne atingem potențialul?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
217
608011
2273
Ar putea tehnologia nu doar să înlocuiască oamenii
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
218
610284
4575
ci să ne permită să atingem nivelul de reflex și intuiție
10:14
that we're all capable of?
219
614859
3425
de care toți suntem capabili?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
220
618284
1923
Pe măsură ce avansăm în acest viitor tehnologic,
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
221
620207
2821
vreau să vă opriți și să vă gândiți un moment.
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
222
623028
3775
Care este echilibrul ideal între oameni și mașini?
10:26
And as we think about that,
223
626803
1709
Și în timp ce ne gândim,
10:28
let's take inspiration
224
628512
1731
să ne lăsăm inspirați
10:30
from the absolutely amazing capabilities
225
630243
3329
de abilitățile absolut uimitoare
10:33
of the human body and the human mind.
226
633572
2816
ale trupului și minții umane.
10:36
Thank you.
227
636388
1736
Mulţumesc.
10:38
(Applause)
228
638124
4604
(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