TEDWomen 2015
Robin Murphy: These robots come to the rescue after a disaster
Robin Murphy: O robotach niosących ratunek w razie katastrofy
Filmed:
Readability: 4.3
1,125,212 views
Kto pierwszy wkracza na scenę po katastrofie? Coraz częściej są to roboty. W swoim laboratorium Robin Murphy konstruuje roboty, które latają, przekopują się, pełzają po miejscu katastrofy, pomagając strażakom i ratownikom uratować więcej ludzi. Pomagają też ludziom wrócić do normalności nawet o trzy lata szybciej.
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
Co roku ponad milion ludzi
ginie w katastrofach.
ginie w katastrofach.
00:17
Two and a half million people
will be permanently disabled or displaced,
will be permanently disabled or displaced,
1
5999
5234
2,5 miliona ludzi zostaje kalekami
lub traci dach nad głową.
lub traci dach nad głową.
00:23
and the communities will take
20 to 30 years to recover
20 to 30 years to recover
2
11257
3924
Mieszkańcy potrzebują
20 do 30 lat na odbudowę,
20 do 30 lat na odbudowę,
00:27
and billions of economic losses.
3
15205
2401
a pochłania ona miliardy.
00:31
If you can reduce
the initial response by one day,
the initial response by one day,
4
19054
4371
Jeśli udałoby się przyspieszyć
reakcję o jeden dzień,
reakcję o jeden dzień,
00:35
you can reduce the overall recovery
5
23449
3527
to cały proces odbudowy po katastrofie
00:39
by a thousand days, or three years.
6
27000
2808
skróciłby się o 1000 dni, czyli o 3 lata.
00:41
See how that works?
7
29832
1753
Jak to działa?
00:43
If the initial responders
can get in, save lives,
can get in, save lives,
8
31609
2850
Najpierw ratownicy docierają na miejsce
00:46
mitigate whatever flooding
danger there is,
danger there is,
9
34483
2516
i zaczynają łagodzić skutki
zaistniałego zagrożenia,
zaistniałego zagrożenia,
00:49
that means the other groups can get in
10
37023
2284
potem inne grupy zaczynają odbudowę dróg,
00:51
to restore the water,
the roads, the electricity,
the roads, the electricity,
11
39331
2985
przywracanie elektryczności
i dostępu do wody,
i dostępu do wody,
00:54
which means then the construction people,
the insurance agents,
the insurance agents,
12
42340
3116
zaraz po nich budowlańcy
i agenci ubezpieczeniowi
i agenci ubezpieczeniowi
00:57
all of them can get in
to rebuild the houses,
to rebuild the houses,
13
45480
2614
przystępują do odbudowy domów,
01:00
which then means
you can restore the economy,
you can restore the economy,
14
48118
2988
a tym samym gospodarki,
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
być może lepszej i bardziej
odpornej na przyszłe katastrofy.
odpornej na przyszłe katastrofy.
01:09
A major insurance company told me
16
57899
1796
Duża firma ubezpieczeniowa twierdzi,
01:11
that if they can get a homeowner's claim
processed one day earlier,
processed one day earlier,
17
59719
5112
że jeśli zacznie rozpatrywać wniosek
właściciela domu o dzień wcześniej,
właściciela domu o dzień wcześniej,
01:16
it'll make a difference of six months
18
64855
2120
to może on uzyskać odszkodowanie
01:18
in that person getting
their home repaired.
their home repaired.
19
66999
2240
nawet o 6 miesięcy szybciej.
01:22
And that's why I do disaster robotics --
20
70118
2329
Właśnie dlatego zajmuję się
robotami-ratownikami,
robotami-ratownikami,
01:24
because robots can
make a disaster go away faster.
make a disaster go away faster.
21
72471
4499
bo one mogą przyspieszyć
działania ratownicze.
działania ratownicze.
01:30
Now, you've already seen
a couple of these.
a couple of these.
22
78305
2017
Kilka z nich już pewnie widzieliście.
01:32
These are the UAVs.
23
80346
1720
To są bezzałogowe statki powietrzne.
01:34
These are two types of UAVs:
24
82090
1861
Potocznie zwane dronami.
01:35
a rotorcraft, or hummingbird;
25
83975
1865
Są dwa ich typy: wiropłat (koliber)
01:37
a fixed-wing, a hawk.
26
85864
2070
i stałopłat (jastrząb).
01:39
And they're used extensively since 2005 --
27
87958
3390
Wykorzystuje się je od 2005 roku,
01:43
Hurricane Katrina.
28
91372
1175
od huraganu Katrina.
01:44
Let me show you how this hummingbird,
this rotorcraft, works.
this rotorcraft, works.
29
92571
3324
Pokażę, jak działa koliber.
01:47
Fantastic for structural engineers.
30
95919
3056
To jest świetne narzędzie
dla inżynierów budowlanych.
dla inżynierów budowlanych.
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
Widzi szkody pod kątem,
który jest niewidoczny przez lornetkę,
który jest niewidoczny przez lornetkę,
na zdjęciu satelitarnym,
01:55
or from a satellite image,
32
103443
1310
01:56
or anything flying at a higher angle.
33
104777
3192
czy z innego urządzenia latającego.
02:00
But it's not just structural engineers
and insurance people who need this.
and insurance people who need this.
34
108530
4372
Ale nie tylko budowlańcy i agenci
ubezpieczeniowi potrzebują tych narzędzi.
ubezpieczeniowi potrzebują tych narzędzi.
02:04
You've got things
like this fixed-wing, this hawk.
like this fixed-wing, this hawk.
35
112926
2467
Taki stałopłat może być wykorzystany
02:07
Now, this hawk can be used
for geospatial surveys.
for geospatial surveys.
36
115417
3271
w badaniach geoprzestrzennych,
02:10
That's where you're
pulling imagery together
pulling imagery together
37
118712
2849
w których łączy się zdjęcia
02:13
and getting 3D reconstruction.
38
121585
1825
i tworzy rekonstrukcję 3D terenu.
02:15
We used both of these at the Oso mudslides
up in Washington State,
up in Washington State,
39
123434
4074
Drony obu typów wykorzystaliśmy podczas
lawiny błotnej w Oso w stanie Waszyngton,
lawiny błotnej w Oso w stanie Waszyngton,
02:19
because the big problem
40
127532
2199
bo problemem nie była akcja ratunkowa
02:21
was geospatial and hydrological
understanding of the disaster --
understanding of the disaster --
41
129755
3158
tylko zrozumienie geoprzestrzennych
i hydrologicznych aspektów katastrofy.
i hydrologicznych aspektów katastrofy.
02:24
not the search and rescue.
42
132937
1246
02:26
The search and rescue teams
had it under control
had it under control
43
134207
2319
Ekipy poszukujące wiedziały, co robić.
02:28
and knew what they were doing.
44
136550
1478
Większym problemem było to,
że rzeka i lawina błotna mogła je porwać
że rzeka i lawina błotna mogła je porwać
02:30
The bigger problem was that river
and mudslide might wipe them out
and mudslide might wipe them out
45
138052
3870
02:33
and flood the responders.
46
141946
1494
i zatopić ratowników.
02:35
And not only was it challenging
to the responders and property damage,
to the responders and property damage,
47
143464
3742
Sytuacja była trudna dla ratowników,
a zniszczenia ogromne.
a zniszczenia ogromne.
02:39
it's also putting at risk
the future of salmon fishing
the future of salmon fishing
48
147230
3279
Jednak dodatkowym problemem było
zagrożenie dla połowu łososia
w tej części stanu Waszyngton.
w tej części stanu Waszyngton.
02:42
along that part of Washington State.
49
150533
1716
02:44
So they needed to understand
what was going on.
what was going on.
50
152273
2476
Potrzebne było dobre rozeznanie sytuacji.
02:46
In seven hours, going from Arlington,
51
154773
2609
Wyjechaliśmy z Arlington,
z Centrum Dowodzenia,
z Centrum Dowodzenia,
02:49
driving from the Incident Command Post
to the site, flying the UAVs,
to the site, flying the UAVs,
52
157406
4814
pojechaliśmy na miejsce,
tam sterowaliśmy dronami,
tam sterowaliśmy dronami,
02:54
processing the data, driving back
to Arlington command post --
to Arlington command post --
53
162244
3731
przetworzyliśmy dane, wróciliśmy
do Arlington do centrum dowodzenia
do Arlington do centrum dowodzenia
02:57
seven hours.
54
165999
1406
i zajęło nam to siedem godzin.
02:59
We gave them in seven hours
data that they could take
data that they could take
55
167429
3534
W ciągu siedmiu godzin
dostarczyliśmy dane,
dostarczyliśmy dane,
03:02
only two to three days
to get any other way --
to get any other way --
56
170987
3750
których zebranie normalnie
zajęłoby dwa do trzech dni.
zajęłoby dwa do trzech dni.
03:06
and at higher resolution.
57
174761
1837
I były w wyższej rozdzielczości.
03:09
It's a game changer.
58
177064
1373
To jest zupełny przełom.
03:11
And don't just think about the UAVs.
59
179773
2069
Ale to nie tylko kwestia dronów.
03:13
I mean, they are sexy -- but remember,
60
181866
2628
Są ekscytujące, ale pamiętajcie,
03:16
80 percent of the world's
population lives by water,
population lives by water,
61
184518
3336
że 80% ludzi na świecie mieszka nad wodą,
03:19
and that means our critical
infrastructure is underwater --
infrastructure is underwater --
62
187878
2864
czyli ważna infrastruktura
znajduje się pod wodą,
znajduje się pod wodą,
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
jak części mostów,
do których nie ma dostępu.
do których nie ma dostępu.
03:26
And that's why we have
unmanned marine vehicles,
unmanned marine vehicles,
64
194076
2592
Dlatego potrzebne są
bezzałogowe jednostki pływające,
bezzałogowe jednostki pływające,
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
jak SARbot - kwadratowy delfin.
03:33
It goes underwater and uses sonar.
66
201168
2696
Schodzi pod wodę i używa sonaru.
03:35
Well, why are marine vehicles so important
67
203888
2333
Dlaczego jednostki pływające
są tak istotne?
są tak istotne?
03:38
and why are they very, very important?
68
206245
3124
Są pomijane.
03:41
They get overlooked.
69
209393
1516
03:42
Think about the Japanese tsunami --
70
210933
2402
Pomyślcie o japońskim tsunami.
03:45
400 miles of coastland totally devastated,
71
213359
3966
Prawie 650 km wybrzeża
zostało całkowicie zniszczone,
zostało całkowicie zniszczone,
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
dwa razy więcej niż podczas
huraganu Katrina w USA.
huraganu Katrina w USA.
03:54
You're talking about your bridges,
your pipelines, your ports -- wiped out.
your pipelines, your ports -- wiped out.
73
222069
3856
I mówimy tu o zniszczonych
mostach, rurociągach i portach.
mostach, rurociągach i portach.
03:57
And if you don't have a port,
74
225949
1612
A brak portu
03:59
you don't have a way
to get in enough relief supplies
to get in enough relief supplies
75
227585
3246
to brak dostaw pomocy dla ludzi.
04:02
to support a population.
76
230855
1221
04:04
That was a huge problem
at the Haiti earthquake.
at the Haiti earthquake.
77
232100
2572
Po trzęsieniu ziemi na Haiti
to był ogromny problem.
to był ogromny problem.
04:07
So we need marine vehicles.
78
235565
2122
Potrzebujemy jednostek pływających.
04:09
Now, let's look at a viewpoint
from the SARbot
from the SARbot
79
237711
2431
Spójrzmy na to, co widać
z perspektywy SARbota.
04:12
of what they were seeing.
80
240166
1471
04:13
We were working on a fishing port.
81
241661
2246
Pracowaliśmy w porcie rybackim.
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
Dzięki sonarowi mogliśmy
otworzyć go w cztery godziny.
otworzyć go w cztery godziny.
04:21
That fishing port was told
it was going to be six months
it was going to be six months
83
249671
2653
Ekipa nurków miała się pojawić na miejscu
04:24
before they could get
a manual team of divers in,
a manual team of divers in,
84
252348
2706
dopiero za 6 miesięcy
04:27
and it was going to take
the divers two weeks.
the divers two weeks.
85
255078
2687
i ponowne otwarcie portu
miało jej zająć dwa tygodnie.
miało jej zająć dwa tygodnie.
04:29
They were going to miss
the fall fishing season,
the fall fishing season,
86
257789
2294
Rybacy straciliby jesienny sezon,
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
który jest bardzo istotny dla gospodarki
tego regionu, to taki ich Cape Cod.
tego regionu, to taki ich Cape Cod.
04:36
UMVs, very important.
88
264357
2268
Bezzałogowe jednostki pływające
są bardzo ważne.
są bardzo ważne.
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
Wszystkie pokazywane tu roboty są małe,
04:41
and that's because robots
don't do things that people do.
don't do things that people do.
90
269921
3777
bo nie muszą robić tego, co człowiek.
04:45
They go places people can't go.
91
273722
2253
Mają dotrzeć tam, gdzie człowiek nie może.
04:47
And a great example of that is Bujold.
92
275999
2976
Doskonałym tego przykładem jest Bujold.
04:50
Unmanned ground vehicles
are particularly small,
are particularly small,
93
278999
2976
Bezzałogowe pojazdy lądowe
są szczególnie małe,
są szczególnie małe,
04:53
so Bujold --
94
281999
1318
więc Bujold...
04:55
(Laughter)
95
283341
1508
(Śmiech)
04:56
Say hello to Bujold.
96
284873
1183
Przywitajcie się.
04:58
(Laughter)
97
286080
2684
(Śmiech)
05:01
Bujold was used extensively
at the World Trade Center
at the World Trade Center
98
289606
3369
Z pomocy Bujolda korzystano
w World Trade Center,
w World Trade Center,
05:04
to go through Towers 1, 2 and 4.
99
292999
2380
przeszukiwał wieże 1, 2 i 4.
05:07
You're climbing into the rubble,
rappelling down, going deep in spaces.
rappelling down, going deep in spaces.
100
295403
4645
Wspinał się na gruzowiska,
zjeżdżał w dół, wchodził wgłąb.
zjeżdżał w dół, wchodził wgłąb.
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
Tak wyglądało World Trade Center
z perspektywy Bujolda.
z perspektywy Bujolda.
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
Mówimy tu o katastrofie, przy której
nie mogą pomóc ani ludzie ani psy,
nie mogą pomóc ani ludzie ani psy,
05:21
and it's on fire.
103
309748
2142
gdzie wszystko się pali.
05:23
The only hope of getting
to a survivor way in the basement,
to a survivor way in the basement,
104
311914
3734
Jedyną szansą na dotarcie
do ocalałych w piwnicy
do ocalałych w piwnicy
05:27
you have to go through things
that are on fire.
that are on fire.
105
315672
2195
jest przejście przez ogień.
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
Było tak gorąco, że gąsienice na jednym
z robotów zaczęły się palić i odpadły.
z robotów zaczęły się palić i odpadły.
05:35
Robots don't replace people or dogs,
107
323161
2788
Roboty nie zastępują ludzi, psów,
05:37
or hummingbirds or hawks or dolphins.
108
325973
2521
kolibrów, jastrzębi czy delfinów.
05:40
They do things new.
109
328518
2036
One robią nowe rzeczy.
05:42
They assist the responders,
the experts, in new and innovative ways.
the experts, in new and innovative ways.
110
330578
5689
Pomagają ratownikom, ekspertom
w nowy, innowacyjny sposób.
w nowy, innowacyjny sposób.
05:48
The biggest problem is not
making the robots smaller, though.
making the robots smaller, though.
111
336291
4429
Największym problemem nie jest
zmniejszenie robotów,
zmniejszenie robotów,
05:52
It's not making them more heat-resistant.
112
340744
2231
czy poprawa ich odporności na ciepło,
05:54
It's not making more sensors.
113
342999
1757
ani zwiększenie ilości czujników.
05:56
The biggest problem is the data,
the informatics,
the informatics,
114
344780
3610
Największym problemem są dane,
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
bo ludzie potrzebują konkretnych
danych w określonym czasie.
danych w określonym czasie.
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
Czy nie byłoby cudownie, gdyby eksperci
mieli natychmiastowy dostęp do robotów
mieli natychmiastowy dostęp do robotów
06:09
without having to waste any time
of driving to the site,
of driving to the site,
117
357999
2976
bez tracenia czasu na dojazd
na miejsce katastrofy
na miejsce katastrofy
06:12
so whoever's there,
use their robots over the Internet.
use their robots over the Internet.
118
360999
2933
i mogli ich używać zdalnie,
przez Internet?
przez Internet?
06:15
Well, let's think about that.
119
363956
1382
Pomyślcie o tym.
06:17
Let's think about a chemical
train derailment in a rural county.
train derailment in a rural county.
120
365362
3372
Pomyślcie o pociągu z chemikaliami,
który wykoleił się gdzieś na wsi.
który wykoleił się gdzieś na wsi.
06:20
What are the odds that the experts,
your chemical engineer,
your chemical engineer,
121
368758
3842
Jakie są szanse,
że tamtejsi eksperci, chemicy,
że tamtejsi eksperci, chemicy,
06:24
your railroad transportation engineers,
122
372624
1862
inżynierowie transportu kolejowego
06:26
have been trained on whatever UAV
that particular county happens to have?
that particular county happens to have?
123
374510
4861
wiedzą, jak używać drona
posiadanego przez ich hrabstwo?
posiadanego przez ich hrabstwo?
06:31
Probably, like, none.
124
379395
1533
Prawdopodobnie - żadne.
06:32
So we're using these kinds of interfaces
125
380952
2390
Korzystamy z tego rodzaju interfejsów,
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
by ludzie mogli korzystać z robotów
nie wiedząc, jakiego robota używają,
nie wiedząc, jakiego robota używają,
06:39
or even if they're using a robot or not.
127
387730
2786
lub że w ogóle używają robota.
06:44
What the robots give you,
what they give the experts, is data.
what they give the experts, is data.
128
392252
6034
Roboty dostarczają danych.
06:50
The problem becomes:
who gets what data when?
who gets what data when?
129
398310
3580
Tylko co to za dane,
kto i kiedy je dostaje?
kto i kiedy je dostaje?
06:53
One thing to do is to ship
all the information to everybody
all the information to everybody
130
401914
3893
Powinno się przekazać informacje
wszystkim zainteresowanym,
wszystkim zainteresowanym,
a oni powinni wybrać te istotne.
06:57
and let them sort it out.
131
405831
1512
06:59
Well, the problem with that
is it overwhelms the networks,
is it overwhelms the networks,
132
407367
3856
Tylko że to nadwyręża sieć,
07:03
and worse yet, it overwhelms
the cognitive abilities
the cognitive abilities
133
411247
3686
a co gorsza przekracza
możliwości poznawcze
możliwości poznawcze
07:06
of each of the people trying to get
that one nugget of information
that one nugget of information
134
414957
4509
każdego, kto stara się
wyłuskać tę jedną perełkę,
wyłuskać tę jedną perełkę,
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
która pozwoli podjąć istotne decyzje.
07:15
So we need to think
about those kinds of challenges.
about those kinds of challenges.
136
423999
3094
Z takimi wyzwaniami musimy się zmierzyć.
07:19
So it's the data.
137
427117
1265
Z zarządzaniem danymi.
07:20
Going back to the World Trade Center,
138
428406
2236
Wróćmy do World Trade Center,
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
gdzie staraliśmy się rozwiązać ten problem
nagrywając dane z Bujolda
nagrywając dane z Bujolda
07:26
only when she was deep in the rubble,
140
434999
1976
tylko wtedy, gdy był głęboko w rumowisku,
07:28
because that's what the USAR team
said they wanted.
said they wanted.
141
436999
2564
bo tego chcieli ratownicy.
07:32
What we didn't know at the time
142
440523
2588
Nie wiedzieliśmy wtedy,
07:35
was that the civil engineers
would have loved,
would have loved,
143
443135
2598
że inżynierom budowy
bardzo by się przydały
bardzo by się przydały
07:37
needed the data as we recorded
the box beams, the serial numbers,
the box beams, the serial numbers,
144
445757
4218
informacje z naszych nagrań
o numerach seryjnych belek
o numerach seryjnych belek
07:41
the locations, as we went into the rubble.
145
449999
2619
i ich lokalizacji w głębi gruzowiska.
07:45
We lost valuable data.
146
453343
1467
Straciliśmy istotne dane.
07:46
So the challenge is getting all the data
147
454834
2379
Najważniejsze jest zebranie
wszystkich informacji
wszystkich informacji
07:49
and getting it to the right people.
148
457237
2180
i dostarczenie ich odpowiednim ludziom.
07:51
Now, here's another reason.
149
459441
2077
Teraz inny powód.
07:53
We've learned that some buildings --
150
461542
2311
Dowiedzieliśmy się, że niektóre budynki,
07:55
things like schools,
hospitals, city halls --
hospitals, city halls --
151
463877
3272
jak szkoły, szpitale, ratusze,
07:59
get inspected four times
by different agencies
by different agencies
152
467173
4019
są sprawdzane czterokrotnie
przez różne agencje
przez różne agencje
08:03
throughout the response phases.
153
471216
2250
podczas fazy reagowania.
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
Teraz sprawdzamy, czy dane
zebrane przez roboty
zebrane przez roboty
08:09
not only can we do things like
compress that sequence of phases
compress that sequence of phases
155
477449
4850
mogą ograniczyć ilość etapów
08:14
to shorten the response time,
156
482323
1653
i skrócić czas reakcji,
08:16
but now we can begin
to do the response in parallel.
to do the response in parallel.
157
484000
4358
ale też sprawić, że reakcje
różnych służb zachodzą równolegle.
różnych służb zachodzą równolegle.
08:20
Everybody can see the data.
158
488382
1379
Każdy może zobaczyć dane.
08:21
We can shorten it that way.
159
489785
1462
Tak możemy to skrócić.
08:23
So really, "disaster robotics"
is a misnomer.
is a misnomer.
160
491999
3406
Robotyka katastrof to niewłaściwa nazwa.
08:28
It's not about the robots.
161
496227
1895
Nie chodzi o roboty.
08:30
It's about the data.
162
498146
1882
Chodzi o dane.
08:32
(Applause)
163
500433
3330
(Brawa)
08:35
So my challenge to you:
164
503787
1957
Mam dla was zadanie:
08:37
the next time you hear about a disaster,
165
505768
2300
kiedy następnym razem
usłyszycie o katastrofie,
usłyszycie o katastrofie,
08:40
look for the robots.
166
508092
1325
szukajcie robotów.
08:41
They may be underground,
they may be underwater,
they may be underwater,
167
509441
3125
Mogą być pod ziemią,
mogą być pod wodą,
mogą być pod wodą,
08:44
they may be in the sky,
168
512590
1694
mogą być w powietrzu,
08:46
but they should be there.
169
514308
1965
ale powinny tam być.
08:48
Look for the robots,
170
516297
1167
Szukajcie robotów,
08:49
because robots are coming to the rescue.
171
517488
2747
bo niosą ratunek.
08:52
(Applause)
172
520259
5661
(Brawa)
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