TEDWomen 2015
Robin Murphy: These robots come to the rescue after a disaster
רובין מרפי: הרובוטים האלה באים להצלה אחרי אסון
Filmed:
Readability: 4.3
1,125,212 views
כשאסון פוגע, מה הראשון בזירה? יותר ויותר, זה רובוט. במעבדה שלה, רובין מרפי בונה רובוטים שעפים, נכנסים למנהרות, שוחים וזוחלים דרך אזורי אסון, עוזרים לכבאים ואנשי הצלה להציל יותר חיים בבטיחות -- ועוזרים לקהילות לחזור לחיים נורמליים עד שלוש שנים אחרי האסון.
Robin Murphy - Disaster roboticist
Robin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters. Full bio
Robin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Over a million people are killed
each year in disasters.
each year in disasters.
0
999
4976
יותר ממליון אנשים נהרגים כל שנה באסונות.
00:17
Two and a half million people
will be permanently disabled or displaced,
will be permanently disabled or displaced,
1
5999
5234
שניים וחצי מליון אנשים
יהיו נכים או יועתקו.
יהיו נכים או יועתקו.
00:23
and the communities will take
20 to 30 years to recover
20 to 30 years to recover
2
11257
3924
ולקהילות יקח 20 עד 30 שנה להשתקם
00:27
and billions of economic losses.
3
15205
2401
ומיליארדים בהפסדים כלכליים.
00:31
If you can reduce
the initial response by one day,
the initial response by one day,
4
19054
4371
אם אתם יכולים להפחית
את התגובה הראשונית ביום אחד,
את התגובה הראשונית ביום אחד,
00:35
you can reduce the overall recovery
5
23449
3527
אתם יכולים להפחית את ההשתקמות הכללית
00:39
by a thousand days, or three years.
6
27000
2808
באלף ימים, או שלוש שנים.
00:41
See how that works?
7
29832
1753
רואים איך זה עובד?
00:43
If the initial responders
can get in, save lives,
can get in, save lives,
8
31609
2850
אם המגיבים הראשונים
יכולים להגיע, להציל חיים,
יכולים להגיע, להציל חיים,
00:46
mitigate whatever flooding
danger there is,
danger there is,
9
34483
2516
למנוע סכנות הצפה אפשריות,
00:49
that means the other groups can get in
10
37023
2284
זה אומר שהקבוצות האחרות יכולות להכנס
00:51
to restore the water,
the roads, the electricity,
the roads, the electricity,
11
39331
2985
כדי לשקם את המים, את הכבישים, החשמל,
00:54
which means then the construction people,
the insurance agents,
the insurance agents,
12
42340
3116
מה שאומר שאנשי הבניה, סוכני הביטוח,
00:57
all of them can get in
to rebuild the houses,
to rebuild the houses,
13
45480
2614
כולם יכולים להכנס כדי לבנות מחדש את הבתים,
01:00
which then means
you can restore the economy,
you can restore the economy,
14
48118
2988
מה שאומר שתוכלו לשקם את הכלכלה,
01:03
and maybe even make it better
and more resilient to the next disaster.
and more resilient to the next disaster.
15
51130
4873
ואולי אפילו לעשות אותה טובה
ועמידה יותר מול האסון הבא.
ועמידה יותר מול האסון הבא.
01:09
A major insurance company told me
16
57899
1796
חברת ביטוח גדולה פעם אמרה לי
01:11
that if they can get a homeowner's claim
processed one day earlier,
processed one day earlier,
17
59719
5112
שאם הם יכולים לטפל בתביעה
של בעל בית יום אחד מוקדם יותר,
של בעל בית יום אחד מוקדם יותר,
01:16
it'll make a difference of six months
18
64855
2120
זה יעשה הבדל של שישה חודשים
01:18
in that person getting
their home repaired.
their home repaired.
19
66999
2240
בזמן שיקח לאדם לתקן את ביתו.
01:22
And that's why I do disaster robotics --
20
70118
2329
ולכן אני עושה רובוטיקת אסונות --
01:24
because robots can
make a disaster go away faster.
make a disaster go away faster.
21
72471
4499
מפני שרובוטים יכולים לעזור
לאסון להעלם מהר יותר.
לאסון להעלם מהר יותר.
01:30
Now, you've already seen
a couple of these.
a couple of these.
22
78305
2017
עכשיו, כבר ראיתם כמה מאלה.
01:32
These are the UAVs.
23
80346
1720
אלה מל"טים.
01:34
These are two types of UAVs:
24
82090
1861
אלה שני סוגים של מל"טים:
01:35
a rotorcraft, or hummingbird;
25
83975
1865
רוטורקרפט או יונק דבש;
01:37
a fixed-wing, a hawk.
26
85864
2070
ובעל כנף קבועה, נץ.
01:39
And they're used extensively since 2005 --
27
87958
3390
והם בשימוש מסיבי מאז 2005 --
01:43
Hurricane Katrina.
28
91372
1175
הוריקן קטרינה.
01:44
Let me show you how this hummingbird,
this rotorcraft, works.
this rotorcraft, works.
29
92571
3324
תנו לי להראות לכם איך יונק הדבש הזה,
הרוטורקרפט, עובד.
הרוטורקרפט, עובד.
01:47
Fantastic for structural engineers.
30
95919
3056
מעולה למהנדסים מבניים.
01:50
Being able to see damage from angles you
can't get from binoculars on the ground
can't get from binoculars on the ground
31
98999
4420
הוא מסוגל לראות נזק מזוויות
שאתם לא יכולים לקבל ממשקפות על הקרקע
שאתם לא יכולים לקבל ממשקפות על הקרקע
01:55
or from a satellite image,
32
103443
1310
או מתמונות לווין,
01:56
or anything flying at a higher angle.
33
104777
3192
או כל מה שטס בזווית גבוהה.
02:00
But it's not just structural engineers
and insurance people who need this.
and insurance people who need this.
34
108530
4372
אבל זה לא רק מהנדסים מבניים
ואנשי ביטוח שצריכים אותו.
ואנשי ביטוח שצריכים אותו.
02:04
You've got things
like this fixed-wing, this hawk.
like this fixed-wing, this hawk.
35
112926
2467
יש לכם דברים כמו הכנף הקבועה, הנץ.
02:07
Now, this hawk can be used
for geospatial surveys.
for geospatial surveys.
36
115417
3271
עכשיו, הנץ הזה יכול להיות בשימוש
לסקרים גאו מרחביים.
לסקרים גאו מרחביים.
02:10
That's where you're
pulling imagery together
pulling imagery together
37
118712
2849
זה כשאתם מחברים תמונות יחד
02:13
and getting 3D reconstruction.
38
121585
1825
ומקבלים מבנה תלת מימדי.
02:15
We used both of these at the Oso mudslides
up in Washington State,
up in Washington State,
39
123434
4074
השתמשנו בשניהם במפולות הבוץ
של אוסו במדינת וושינגטון,
של אוסו במדינת וושינגטון,
02:19
because the big problem
40
127532
2199
מפני שהבעיה הגדולה
02:21
was geospatial and hydrological
understanding of the disaster --
understanding of the disaster --
41
129755
3158
היתה ההבנה הגאו מרחבית
וההידרולוגית של האסון --
וההידרולוגית של האסון --
02:24
not the search and rescue.
42
132937
1246
לא החיפוש וההצלה.
02:26
The search and rescue teams
had it under control
had it under control
43
134207
2319
צוותי החיפוש וההצלה היו תחת שליטה
02:28
and knew what they were doing.
44
136550
1478
וידעו מה הם עושים.
02:30
The bigger problem was that river
and mudslide might wipe them out
and mudslide might wipe them out
45
138052
3870
הבעיה הגדולה יותר היתה שהנהר
ומפולות הבוץ היו יכולים למחות אותם
ומפולות הבוץ היו יכולים למחות אותם
02:33
and flood the responders.
46
141946
1494
ולהציף את המגיבים.
02:35
And not only was it challenging
to the responders and property damage,
to the responders and property damage,
47
143464
3742
ולא רק שזה היה מאתגר
למגיבים ולהערכת הנזק לרכוש,
למגיבים ולהערכת הנזק לרכוש,
02:39
it's also putting at risk
the future of salmon fishing
the future of salmon fishing
48
147230
3279
זה גם שם בסכנה את העתיד של דיג הסלמון
02:42
along that part of Washington State.
49
150533
1716
בחלק הזה של מדינת וושינגטון.
02:44
So they needed to understand
what was going on.
what was going on.
50
152273
2476
אז הם היו צריכים להבין מה התרחש.
02:46
In seven hours, going from Arlington,
51
154773
2609
תוך שבע שעות, לעבור מארלינגטון,
02:49
driving from the Incident Command Post
to the site, flying the UAVs,
to the site, flying the UAVs,
52
157406
4814
לנסוע דרך מפקדת התקרית לאתר,
להטיס מזל"טים,
להטיס מזל"טים,
02:54
processing the data, driving back
to Arlington command post --
to Arlington command post --
53
162244
3731
לעבד את המידע,
לנהוג חזרה לארלינגטון למפקדה --
לנהוג חזרה לארלינגטון למפקדה --
02:57
seven hours.
54
165999
1406
שבע שעות.
02:59
We gave them in seven hours
data that they could take
data that they could take
55
167429
3534
נתנו להם תוך שבע שעות
מידע שהם היו יכולים לקבל
מידע שהם היו יכולים לקבל
03:02
only two to three days
to get any other way --
to get any other way --
56
170987
3750
רק תוך יומיים שלושה בכל דרך אחרת --
03:06
and at higher resolution.
57
174761
1837
וברזולוציה גבוהה יותר.
03:09
It's a game changer.
58
177064
1373
זה משנה משחק.
03:11
And don't just think about the UAVs.
59
179773
2069
ואל תחשבו רק על המזל"טים.
03:13
I mean, they are sexy -- but remember,
60
181866
2628
אני מתכוונת, הם סקסיים -- אבל זכרו,
03:16
80 percent of the world's
population lives by water,
population lives by water,
61
184518
3336
80 אחוז מהאוכלוסיה של העולם חיה ליד מים,
03:19
and that means our critical
infrastructure is underwater --
infrastructure is underwater --
62
187878
2864
וזה אומר שהתשתית החיונית שלנו מתחת למים --
03:22
the parts that we can't get to,
like the bridges and things like that.
like the bridges and things like that.
63
190766
3286
החלקים שאנחנו לא יכולים להגיע אליהם,
כמו הגשרים ודברים כאלה.
כמו הגשרים ודברים כאלה.
03:26
And that's why we have
unmanned marine vehicles,
unmanned marine vehicles,
64
194076
2592
ולכן אנחנו חייבים
כלי רכב ימיים לא מאויישים,
כלי רכב ימיים לא מאויישים,
03:28
one type of which you've already met,
which is SARbot, a square dolphin.
which is SARbot, a square dolphin.
65
196692
4452
סוג אחד שלהם פגשתם,
שהוא סארבוט, דולפין מרובע.
שהוא סארבוט, דולפין מרובע.
03:33
It goes underwater and uses sonar.
66
201168
2696
הוא נכנס מתחת למים ומשתמש בסונאר.
03:35
Well, why are marine vehicles so important
67
203888
2333
ובכן, למה כלי רכב ימיים כל כך חשובים
03:38
and why are they very, very important?
68
206245
3124
ולמה הם מאוד מאוד חשובים?
03:41
They get overlooked.
69
209393
1516
לא מתייחסים אליהם מספיק.
03:42
Think about the Japanese tsunami --
70
210933
2402
חשבו על הצונאמי היפני --
03:45
400 miles of coastland totally devastated,
71
213359
3966
650 קילומטר של אדמת חוף הוחרבו לגמרי,
03:49
twice the amount of coastland devastated
by Hurricane Katrina in the United States.
by Hurricane Katrina in the United States.
72
217349
4696
כפול מאזור החוף שהוחרב
על ידי הוריקן קטרינה בארצות הברית.
על ידי הוריקן קטרינה בארצות הברית.
03:54
You're talking about your bridges,
your pipelines, your ports -- wiped out.
your pipelines, your ports -- wiped out.
73
222069
3856
אתם מדברים על הגשרים שלכם,
הצינורות , הנמלים -- נמחו.
הצינורות , הנמלים -- נמחו.
03:57
And if you don't have a port,
74
225949
1612
ואם אין לכם נמל,
03:59
you don't have a way
to get in enough relief supplies
to get in enough relief supplies
75
227585
3246
אין לכם דרך לקבל סיוע
04:02
to support a population.
76
230855
1221
כדי לתמוך באוכלוסיה.
04:04
That was a huge problem
at the Haiti earthquake.
at the Haiti earthquake.
77
232100
2572
זו היתה בעיה גדולה ברעידת האדמה של האיטי.
04:07
So we need marine vehicles.
78
235565
2122
אז אנחנו צריכים כלים ימיים.
04:09
Now, let's look at a viewpoint
from the SARbot
from the SARbot
79
237711
2431
עכשיו, בואו נביט מנקודת המבט של סארבוט
04:12
of what they were seeing.
80
240166
1471
של מה שהם ראו.
04:13
We were working on a fishing port.
81
241661
2246
עבדנו על נמל דייג.
04:15
We were able to reopen that fishing port,
using her sonar, in four hours.
using her sonar, in four hours.
82
243931
5716
היינו מסוגלים לפתוח את נמל הדייג הזה
בשימוש בסונאר, תוך ארבע שעות.
בשימוש בסונאר, תוך ארבע שעות.
04:21
That fishing port was told
it was going to be six months
it was going to be six months
83
249671
2653
נאמר לנמל הדייג הזה שיקח שישה חודשים
04:24
before they could get
a manual team of divers in,
a manual team of divers in,
84
252348
2706
לפני שהם יוכלו להביא צוות צוללנים,
04:27
and it was going to take
the divers two weeks.
the divers two weeks.
85
255078
2687
וזה יקח לצוללנים שבועיים.
04:29
They were going to miss
the fall fishing season,
the fall fishing season,
86
257789
2294
הם עמדו לפספס את עונת הדייג של הסתיו.
04:32
which was the major economy for that part,
which is kind of like their Cape Cod.
which is kind of like their Cape Cod.
87
260107
4226
מה שהיה הכלכלה העיקרית של החלק הזה,
שזה סוג של הקייפ קוד שלהם.
שזה סוג של הקייפ קוד שלהם.
04:36
UMVs, very important.
88
264357
2268
כלים תת מימיים עצמאיים, מאוד חשוב.
04:38
But you know, all the robots
I've shown you have been small,
I've shown you have been small,
89
266649
3248
אבל אתם יודעים, כל הרובוטים
שהראתי לכם היו קטנים,
שהראתי לכם היו קטנים,
04:41
and that's because robots
don't do things that people do.
don't do things that people do.
90
269921
3777
וזה בגלל שרובוטים לא עושים
דברים שאנשים עושים.
דברים שאנשים עושים.
04:45
They go places people can't go.
91
273722
2253
הם הולכים למקומות שאנשים לא יכולים.
04:47
And a great example of that is Bujold.
92
275999
2976
ודוגמה מעולה לזה היא בוג'ולד.
04:50
Unmanned ground vehicles
are particularly small,
are particularly small,
93
278999
2976
כלים קרקעיים לא מאויישים הם קטנים במיוחד.
04:53
so Bujold --
94
281999
1318
אז בוג'ולד --
04:55
(Laughter)
95
283341
1508
(צחוק)
04:56
Say hello to Bujold.
96
284873
1183
תגידו שלום לבוג'ולד.
04:58
(Laughter)
97
286080
2684
(צחוק)
05:01
Bujold was used extensively
at the World Trade Center
at the World Trade Center
98
289606
3369
בוג'ולד היה בשימוש נרחב במרכז הסחר העולמי
05:04
to go through Towers 1, 2 and 4.
99
292999
2380
כדי לעבור על מגדלים 1, 2 ו- 4.
05:07
You're climbing into the rubble,
rappelling down, going deep in spaces.
rappelling down, going deep in spaces.
100
295403
4645
אתם מטפסים על ההריסות מתגלגלים למטה,
נכנסים לחללים עמוקים.
נכנסים לחללים עמוקים.
05:12
And just to see the World Trade Center
from Bujold's viewpoint, look at this.
from Bujold's viewpoint, look at this.
101
300072
4559
ורק כדי לראות את מרכז הסחר העולמי
דרך עיניו של בוג'ולד, תראו את זה.
דרך עיניו של בוג'ולד, תראו את זה.
05:16
You're talking about a disaster
where you can't fit a person or a dog --
where you can't fit a person or a dog --
102
304655
5069
אתם מדברים על אסון
בו אנשים או כלבים לא נכנסים --
בו אנשים או כלבים לא נכנסים --
05:21
and it's on fire.
103
309748
2142
והוא בוער.
05:23
The only hope of getting
to a survivor way in the basement,
to a survivor way in the basement,
104
311914
3734
התקווה היחידה להגיע לניצולים במרתף,
05:27
you have to go through things
that are on fire.
that are on fire.
105
315672
2195
אתם צריכים לעבור דרך כל הדברים הבוערים.
05:29
It was so hot, on one of the robots,
the tracks began to melt and come off.
the tracks began to melt and come off.
106
317891
4504
זה היה כל כך חם, באחד הרובוטים,
הזחלים החלו להנמס ולרדת.
הזחלים החלו להנמס ולרדת.
05:35
Robots don't replace people or dogs,
107
323161
2788
רובוטים לא מחליפים אנשים או כלבים,
05:37
or hummingbirds or hawks or dolphins.
108
325973
2521
או יונקי דבש או ניצים או דולפינים.
05:40
They do things new.
109
328518
2036
הם עושים דברים בדרך חדשה.
05:42
They assist the responders,
the experts, in new and innovative ways.
the experts, in new and innovative ways.
110
330578
5689
הם מסייעים למגיבים, למומחים,
בדרכים חדשות וחדשניות.
בדרכים חדשות וחדשניות.
05:48
The biggest problem is not
making the robots smaller, though.
making the robots smaller, though.
111
336291
4429
הבעיה הגדולה ביותר היא לא
לעשות את הרובוטים קטנים עם זאת,
לעשות את הרובוטים קטנים עם זאת,
05:52
It's not making them more heat-resistant.
112
340744
2231
זה לא לעשות אותם יותר עמידים לאש.
05:54
It's not making more sensors.
113
342999
1757
זה לא לעשות יותר חיישנים.
05:56
The biggest problem is the data,
the informatics,
the informatics,
114
344780
3610
הבעיה הגדולה ביותר היא מידע,
האינפורמטיקה,
האינפורמטיקה,
06:00
because these people need to get
the right data at the right time.
the right data at the right time.
115
348414
4036
מפני שהאנשים האלה צריכים לקבל
את המידע המתאים בזמן הנכון.
את המידע המתאים בזמן הנכון.
06:04
So wouldn't it be great if we could have
experts immediately access the robots
experts immediately access the robots
116
352474
5501
אז האם זה לא היה נפלא אם היו לנו
מומחים שיכולים לגשת מיידית לרובוטים
מומחים שיכולים לגשת מיידית לרובוטים
06:09
without having to waste any time
of driving to the site,
of driving to the site,
117
357999
2976
בלי הצורך לבזבז זמן על נהיגה לאתר,
06:12
so whoever's there,
use their robots over the Internet.
use their robots over the Internet.
118
360999
2933
אז מי שלא יהיה שם,
ישתמש ברובוטים דרך האינטרנט.
ישתמש ברובוטים דרך האינטרנט.
06:15
Well, let's think about that.
119
363956
1382
ובכן, בואו נחשוב על זה.
06:17
Let's think about a chemical
train derailment in a rural county.
train derailment in a rural county.
120
365362
3372
בואו נחשוב על רכבת
עם חומרים כימיים באזור כפרי.
עם חומרים כימיים באזור כפרי.
06:20
What are the odds that the experts,
your chemical engineer,
your chemical engineer,
121
368758
3842
מה הסיכויים שהמומחים,
המהנדסים הכימיים שלכם,
המהנדסים הכימיים שלכם,
06:24
your railroad transportation engineers,
122
372624
1862
מהנדסי ההתחבורה והרכבות שלכם,
06:26
have been trained on whatever UAV
that particular county happens to have?
that particular county happens to have?
123
374510
4861
הוכשרו על סוג כלשהו של מזל"ט
שיש למדינה מסויימת?
שיש למדינה מסויימת?
06:31
Probably, like, none.
124
379395
1533
כנראה, כאילו, לא קיים.
06:32
So we're using these kinds of interfaces
125
380952
2390
אז אנחנו משתמשים בסוג כזה של ממשקים
06:35
to allow people to use the robots
without knowing what robot they're using,
without knowing what robot they're using,
126
383366
4340
כדי לאפשר לאנשים לשתמש ברובוטים
בלי לדעת באיזה רובוטים הם משתמשים,
בלי לדעת באיזה רובוטים הם משתמשים,
06:39
or even if they're using a robot or not.
127
387730
2786
או אפילו אם הם בכלל משתמשים ברובוט.
06:44
What the robots give you,
what they give the experts, is data.
what they give the experts, is data.
128
392252
6034
מה שהרובוטים נותנים לכם,
מה שהם נותנים למומחים, זה מידע.
מה שהם נותנים למומחים, זה מידע.
06:50
The problem becomes:
who gets what data when?
who gets what data when?
129
398310
3580
הבעיה הופכת: מי מקבל איזה מידע ומתי?
06:53
One thing to do is to ship
all the information to everybody
all the information to everybody
130
401914
3893
דבר אחד לעשות הוא להעביר את כל המידע לכולם
06:57
and let them sort it out.
131
405831
1512
ולתת להם למיין אותו.
06:59
Well, the problem with that
is it overwhelms the networks,
is it overwhelms the networks,
132
407367
3856
ובכן, הבעיה עם זה היא שזה מעמיס על הרשתות,
07:03
and worse yet, it overwhelms
the cognitive abilities
the cognitive abilities
133
411247
3686
וגרוע מזה, זה מעמיס
על היכולות הקוגניטיביות
על היכולות הקוגניטיביות
07:06
of each of the people trying to get
that one nugget of information
that one nugget of information
134
414957
4509
של כל האנשים שמנסים לקבל פיסה אחת של מידע
07:11
they need to make the decision
that's going to make the difference.
that's going to make the difference.
135
419490
3805
שהם צריכים כדי לעשות את ההחלטה שתשנה.
07:15
So we need to think
about those kinds of challenges.
about those kinds of challenges.
136
423999
3094
אז אנחנו צריכים לחשוב
על סוגי האתגרים האלה.
על סוגי האתגרים האלה.
07:19
So it's the data.
137
427117
1265
אז זה המידע.
07:20
Going back to the World Trade Center,
138
428406
2236
אם חוזרים למרכז הסחר העולמי,
07:22
we tried to solve that problem
by just recording the data from Bujold
by just recording the data from Bujold
139
430666
4309
ניסינו לפתור את הבעיה
על ידי הקלטת המידע מבוג'ולד
על ידי הקלטת המידע מבוג'ולד
07:26
only when she was deep in the rubble,
140
434999
1976
רק כשהוא היה עמוק בתוך ההריסות,
07:28
because that's what the USAR team
said they wanted.
said they wanted.
141
436999
2564
מפני שזה מה שצוות USAR אמר שהוא רוצה.
07:32
What we didn't know at the time
142
440523
2588
מה שלא ידענו באותו זמן
07:35
was that the civil engineers
would have loved,
would have loved,
143
443135
2598
היה שהמהנדסים האזרחיים היו אוהבים,
07:37
needed the data as we recorded
the box beams, the serial numbers,
the box beams, the serial numbers,
144
445757
4218
היו צריכים את המידע בזמן שהקלטנו
את קורות הקופסה, המספרים הסידוריים,
את קורות הקופסה, המספרים הסידוריים,
07:41
the locations, as we went into the rubble.
145
449999
2619
המיקומים, כשנכנסנו לתוך ההריסות.
07:45
We lost valuable data.
146
453343
1467
איבדנו מידע חיוני.
07:46
So the challenge is getting all the data
147
454834
2379
אז האתגר הוא לקבל את כל המידע
07:49
and getting it to the right people.
148
457237
2180
ולהעביר אותו לאנשים הנכונים.
07:51
Now, here's another reason.
149
459441
2077
עכשיו, הנה סיבה נוספת.
07:53
We've learned that some buildings --
150
461542
2311
למדנו שכמה בניינים --
07:55
things like schools,
hospitals, city halls --
hospitals, city halls --
151
463877
3272
דברים כמו בתי ספר, בתי חולים, עיריות --
07:59
get inspected four times
by different agencies
by different agencies
152
467173
4019
נבדקים ארבע פעמים
על ידי ארבע סוכנויות שונות
על ידי ארבע סוכנויות שונות
08:03
throughout the response phases.
153
471216
2250
במהלך שלבי התגובה.
08:06
Now, we're looking, if we can get
the data from the robots to share,
the data from the robots to share,
154
474156
3269
עכשיו, אנחנו מביטים, אם נוכל
לקבל את המידע מהרובוט כדי לשתף,
לקבל את המידע מהרובוט כדי לשתף,
08:09
not only can we do things like
compress that sequence of phases
compress that sequence of phases
155
477449
4850
לא רק שאנחנו יכולים לעשות דברים
כמו לדחוס את רצף השלבים האלה
כמו לדחוס את רצף השלבים האלה
08:14
to shorten the response time,
156
482323
1653
כדי לקצר את זמן התגובה,
08:16
but now we can begin
to do the response in parallel.
to do the response in parallel.
157
484000
4358
אלא שנוכל להתחיל לעשות את התגובות במקביל.
08:20
Everybody can see the data.
158
488382
1379
כולם יכולים לראות את המידע.
08:21
We can shorten it that way.
159
489785
1462
אנחנו יכולים לקצר אותו כך.
08:23
So really, "disaster robotics"
is a misnomer.
is a misnomer.
160
491999
3406
אז באמת, "רובוטיקת אסונות" הוא מושג שגוי.
08:28
It's not about the robots.
161
496227
1895
זה לא נוגע לרובוטים.
08:30
It's about the data.
162
498146
1882
זה נוגע למידע.
08:32
(Applause)
163
500433
3330
(מחיאות כפיים)
08:35
So my challenge to you:
164
503787
1957
אז האתגר שלי לכם:
08:37
the next time you hear about a disaster,
165
505768
2300
בפעם הבאה שאתם שומעים על אסון,
08:40
look for the robots.
166
508092
1325
חפשו את הרובוטים.
08:41
They may be underground,
they may be underwater,
they may be underwater,
167
509441
3125
הם אולי מתחת לקרקע, הם אולי מתחת למים,
08:44
they may be in the sky,
168
512590
1694
הם אולי בשמיים,
08:46
but they should be there.
169
514308
1965
אבל הם צריכים להיות שם.
08:48
Look for the robots,
170
516297
1167
חפשו את הרובוטים,
08:49
because robots are coming to the rescue.
171
517488
2747
מפני שרובוטים מגיעים להצלה.
08:52
(Applause)
172
520259
5661
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Robin Murphy - Disaster roboticistRobin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters.
Why you should listen
Robin Murphy imagines how robots can do tasks no human could amid scenes of disaster hard to imagine, from the World Trade Center disaster to Hurricane Katrina to the Fukushima Daiichi nuclear emergency. In her recent book, Disaster Robotics, she lays out her research into the problem, which pulls together artificial intelligence, robotics and human-robot interaction.
At Texas A&M, Murphy is the director of the Center for Robot-Assisted Search and Rescue and the Center for Emergency Informatics. She also co-founded the IEEE Robotics and Automation Society’s Technical Committee on Safety Security and Rescue Robotics and its annual conference. Her field work, combined with technology transfer and research community-building activities, led to her receiving the 2014 ACM Eugene L. Lawler Award for Humanitarian Contributions within Computer Science and Informatics.
Robin Murphy | Speaker | TED.com