Over a million people are killed each year in disasters. Two and a half million people will be permanently disabled or displaced, and the communities will take 20 to 30 years to recover and billions of economic losses.
Plus d'un million de personnes sont tuées chaque année dans des catastrophes. 2,5 millions garderont des séquelles ou seront déplacées et les communautés mettront 20 à 30 ans à s'en remettre sans compter les milliards en pertes financières.
If you can reduce the initial response by one day, you can reduce the overall recovery by a thousand days, or three years. See how that works? If the initial responders can get in, save lives, mitigate whatever flooding danger there is, that means the other groups can get in to restore the water, the roads, the electricity, which means then the construction people, the insurance agents, all of them can get in to rebuild the houses, which then means you can restore the economy, and maybe even make it better and more resilient to the next disaster. A major insurance company told me that if they can get a homeowner's claim processed one day earlier, it'll make a difference of six months in that person getting their home repaired.
Si on pouvait réduire d'un jour la phase des premiers secours, on pourrait réduire la reconstruction entière d'un millier de jours, soit 3 ans. Pourquoi cela ? Si les premiers secours peuvent accéder, sauver des vies, parer à un risque d'inondation, alors d'autres équipes peuvent accéder pour rétablir l'eau, les routes, l'électricité, puis les équipes de construction, les agents d'assurance, tous peuvent commencer à reconstruire les maisons, ce qui signifie veut dire que vous pouvez restaurer l'économie, et peut-être même l'améliorer et la rendre plus résistante au prochain désastre. Une grande compagnie d'assurance m'a dit que s'ils peuvent traiter le dossier d'un propriétaire un jour plus tôt, cela améliorera de 6 mois le delai pour réparer sa maison.
And that's why I do disaster robotics -- because robots can make a disaster go away faster.
Voilà pourquoi je m'occupe de robotique de secours parce que les robots peuvent accélérer le retour à la normale.
Now, you've already seen a couple of these. These are the UAVs. These are two types of UAVs: a rotorcraft, or hummingbird; a fixed-wing, a hawk. And they're used extensively since 2005 -- Hurricane Katrina. Let me show you how this hummingbird, this rotorcraft, works. Fantastic for structural engineers. Being able to see damage from angles you can't get from binoculars on the ground or from a satellite image, or anything flying at a higher angle. But it's not just structural engineers and insurance people who need this. You've got things like this fixed-wing, this hawk. Now, this hawk can be used for geospatial surveys. That's where you're pulling imagery together and getting 3D reconstruction.
Vous en avez déjà vu quelques exemples. Je veux parler des drones. Il y en a 2 sortes : à rotor, ou colibri, à aile fixe, ou faucon. Et ils sont beaucoup utilisés depuis l'ouragan Katrina, en 2005. Je vais vous montrer comment marche ce drone colibri. Fantastique pour les ingénieurs en structures. Être capable de voir les dommages d'un autre angle que depuis le sol ou sur une image satellite, ou de n'importe quoi volant plus haut. Mais ce n'est pas utile que pour les ingénieurs et les assureurs. Vous avez ce drone à aile fixe, ce faucon. Il peut être utilisé pour des études géo-spatiales. Lorsque vous combinez les images ensemble pour créer des reconstitutions en 3D.
We used both of these at the Oso mudslides up in Washington State, because the big problem was geospatial and hydrological understanding of the disaster -- not the search and rescue. The search and rescue teams had it under control and knew what they were doing. The bigger problem was that river and mudslide might wipe them out and flood the responders. And not only was it challenging to the responders and property damage, it's also putting at risk the future of salmon fishing along that part of Washington State. So they needed to understand what was going on. In seven hours, going from Arlington, driving from the Incident Command Post to the site, flying the UAVs, processing the data, driving back to Arlington command post -- seven hours. We gave them in seven hours data that they could take only two to three days to get any other way -- and at higher resolution. It's a game changer.
Nous les avons utilisés lors des glissements de terrain à Oso, car le problème majeur était la compréhension géospatiale et hydrologique du désastre -- pas le sauvetage. Les équipes de secours contrôlaient la situation et savaient quoi faire. Le risque principal était que la rivière et la coulée de boue emportent et engloutissent les secours. Et ce n'était pas risqué seulement pour les secours et les habitations, mais aussi pour le futur de la pêche au saumon dans l’État de Washington. Ils avaient besoin de comprendre ce qui ce passait. En 7 heures, ils ont pu rouler d'Arlington jusqu'au PC de crise, puis au site, faire décoller les drones, traiter les données, et revenir au poste de commandement d'Arlington -- sept heures. Nous leur avons fourni en 7 heures les données qu'ils auraient mis 2 à 3 jours à obtenir autrement -- et avec une meilleure précision. C'est un changement radical.
And don't just think about the UAVs. I mean, they are sexy -- but remember, 80 percent of the world's population lives by water, and that means our critical infrastructure is underwater -- the parts that we can't get to, like the bridges and things like that. And that's why we have unmanned marine vehicles, one type of which you've already met, which is SARbot, a square dolphin. It goes underwater and uses sonar. Well, why are marine vehicles so important and why are they very, very important? They get overlooked. Think about the Japanese tsunami -- 400 miles of coastland totally devastated, twice the amount of coastland devastated by Hurricane Katrina in the United States. You're talking about your bridges, your pipelines, your ports -- wiped out. And if you don't have a port, you don't have a way to get in enough relief supplies to support a population. That was a huge problem at the Haiti earthquake. So we need marine vehicles.
Et il n'y a pas que les drones. D'accord, ils sont sexy -- mais rappelez-vous que 80% de la population mondiale vit à côté de l'eau, donc une part essentielle de notre infrastructure peut être sous l'eau, inaccessible, par exemple les ponts. Et c'est pourquoi nous avons des drones sous-marins, dont vous connaissez déjà un spécimen, SARbot, un dauphin cubique. Il va sous l'eau et utilise un sonar. Pourquoi les robots marins sont si importants, et pourquoi sont-ils très très importants ? On les oublie. Prenez le tsunami au Japon -- 650 km de côtes totalement dévastées, deux fois l'étendue ravagée par Katrina aux États-Unis. Il s'agit des ponts, des pipelines, des ports -- rasés. Et si vous n'avez pas de port, vous n'avez pas de moyen d'envoyer assez d'aide humanitaire pour aider la population. C'était un problème majeur lors du tremblement de terre en Haïti. Donc nous avons besoin des robots marins.
Now, let's look at a viewpoint from the SARbot of what they were seeing. We were working on a fishing port. We were able to reopen that fishing port, using her sonar, in four hours. That fishing port was told it was going to be six months before they could get a manual team of divers in, and it was going to take the divers two weeks. They were going to miss the fall fishing season, which was the major economy for that part, which is kind of like their Cape Cod. UMVs, very important.
Maintenant regardons grâce à SARbot ce qu'ils voyaient. Nous travaillions dans un port de pêche. Nous avons pu ré-ouvrir ce port de pêche, en utilisant son sonar, en 4 heures. On leur avait dit que ça allait prendre 6 mois avant de pouvoir envoyer une équipe de plongeurs sur place, et que ça allait prendre 2 semaines aux plongeurs. Trop tard pour la saison automnale de pêche, ce qui représentait le plus gros de leurs revenus, c'est comme leur Cape Cod. Drones sous-marins, très important.
But you know, all the robots I've shown you have been small, and that's because robots don't do things that people do. They go places people can't go. And a great example of that is Bujold. Unmanned ground vehicles are particularly small, so Bujold --
Mais vous voyez, tous les robots que je vous ai montrés sont petits, et c'est parce qu'ils ne font pas ce que les personnes font. Ils vont là où personne ne peut aller. Un bel exemple en est Bujold. Les drones terrestres sont particulièrement petits, comme Bujold --
(Laughter)
(Rires)
Say hello to Bujold.
Dites bonjour à Bujold.
(Laughter)
(Rires)
Bujold was used extensively at the World Trade Center to go through Towers 1, 2 and 4. You're climbing into the rubble, rappelling down, going deep in spaces. And just to see the World Trade Center from Bujold's viewpoint, look at this. You're talking about a disaster where you can't fit a person or a dog -- and it's on fire. The only hope of getting to a survivor way in the basement, you have to go through things that are on fire. It was so hot, on one of the robots, the tracks began to melt and come off. Robots don't replace people or dogs, or hummingbirds or hawks or dolphins. They do things new. They assist the responders, the experts, in new and innovative ways.
Bujold fut beaucoup utilisé au World Trade Center pour explorer les tours 1, 2 et 3. Vous escaladez les décombres, descendez dans les cavités en profondeur. Regardez à quoi le World Trade Center ressemblait, vu de Bujold. C'est un désastre sur lequel ni humain ni chien ne pouvaient intervenir -- et c'est en feu. Le seul espoir d'atteindre un survivant dans le sous-sol, est de traverser des débris en flammes. Il faisait si chaud que sur un des robots, les chenilles commençaient à fondre. Les robots ne remplacent pas les gens ni les chiens, ni les colibris, les faucons ou les dauphins. Ils réalisent des choses nouvelles. Ils aident les secours, les experts, de façon innovante.
The biggest problem is not making the robots smaller, though. It's not making them more heat-resistant. It's not making more sensors. The biggest problem is the data, the informatics, because these people need to get the right data at the right time.
Le plus gros problème n'est toutefois pas de faire des robots plus petits. Ça ne les rend pas plus résistants à la chaleur. Ça ne fait pas plus de capteurs. Le plus gros problème, ce sont les données, l'informatique, car ces gens ont besoin de la bonne donnée au bon moment.
So wouldn't it be great if we could have experts immediately access the robots without having to waste any time of driving to the site, so whoever's there, use their robots over the Internet. Well, let's think about that. Let's think about a chemical train derailment in a rural county. What are the odds that the experts, your chemical engineer, your railroad transportation engineers, have been trained on whatever UAV that particular county happens to have? Probably, like, none. So we're using these kinds of interfaces to allow people to use the robots without knowing what robot they're using, or even if they're using a robot or not. What the robots give you, what they give the experts, is data.
Ne serait-ce pas fabuleux si les experts pouvaient accéder directement aux robots, sans perdre de temps à se rendre sur site, et utiliser les robots via Internet ? Imaginons le cas du déraillement d'un train de produits chimiques dans la campagne. Quelles sont les chances pour que les experts, vos chimistes, vos ingénieurs ferroviaires, aient été formés sur le type de drone disponible à cet endroit ? Probablement aucune. Donc nous utilisons ces interfaces pour permettre aux gens d'utiliser ces robots sans les connaître, ou même sans savoir s'ils utilisent un robot ou pas. Ce que les robots fournissent, ce qu'ils offrent aux experts, ce sont des données.
The problem becomes: who gets what data when? One thing to do is to ship all the information to everybody and let them sort it out. Well, the problem with that is it overwhelms the networks, and worse yet, it overwhelms the cognitive abilities of each of the people trying to get that one nugget of information they need to make the decision that's going to make the difference. So we need to think about those kinds of challenges. So it's the data.
Le problème devient : qui reçoit quelle donnée et quand ? Une chose à faire est d'envoyer les données à tout le monde et les laisser les exploiter. Mais le problème avec ça, c'est que ça sature les réseaux, pire, ça sature les capacités d'acquisition de chaque personne essayant de trouver LE morceau d'information qui leur permettra de prendre la décision qui fera la différence. Donc nous devons réfléchir à ce genre de problèmes. Voilà pour les données.
Going back to the World Trade Center, we tried to solve that problem by just recording the data from Bujold only when she was deep in the rubble, because that's what the USAR team said they wanted. What we didn't know at the time was that the civil engineers would have loved, needed the data as we recorded the box beams, the serial numbers, the locations, as we went into the rubble. We lost valuable data. So the challenge is getting all the data and getting it to the right people.
Revenons au World Trade Center, on a essayé de résoudre ce problème en enregistrant les données de Bujold juste quand il était au fond des décombres, parce que c'est ce que les secours disaient vouloir. Ce qu'on ignorait alors, c'est que les ingénieurs en génie civil auraient bien aimé, qu'on enregistre aussi les poutres, les numéros de série, les emplacements, sur le chemin dans les décombres. Nous avons perdu des données utiles. Donc le défi est de collecter toutes les données et de les fournir aux bonnes personnes.
Now, here's another reason. We've learned that some buildings -- things like schools, hospitals, city halls -- get inspected four times by different agencies throughout the response phases. Now, we're looking, if we can get the data from the robots to share, not only can we do things like compress that sequence of phases to shorten the response time, but now we can begin to do the response in parallel. Everybody can see the data. We can shorten it that way.
Il y a une autre raison. Nous avons appris que certains bâtiments -- comme les écoles, les hôpitaux, les mairies -- sont inspectés à quatre reprises par différentes agences au cours des phases d'intervention. Donc si on a un moyen de partager les données des robots, on peut non seulement réduire la séquence des différentes phases pour réduire le temps de réponse, mais aussi commencer à travailler en parallèle. Tout le monde peut voir les données. On peut donc réduire le délai.
So really, "disaster robotics" is a misnomer. It's not about the robots. It's about the data.
En fait, « robotique de premiers secours » est un mauvais nom. Il ne s'agit pas des robots. Il s'agit des données.
(Applause)
(Applaudissements)
So my challenge to you: the next time you hear about a disaster, look for the robots. They may be underground, they may be underwater, they may be in the sky, but they should be there. Look for the robots, because robots are coming to the rescue.
Voilà donc le défi que je vous lance : quand vous entendrez parler d'une catastrophe, cherchez les robots. Ils peuvent être sous terre, ils peuvent être sous l'eau, ils peuvent être dans le ciel, mais ils devraient être là. Cherchez les robots, parce que les robots viennent nous sauver.
(Applause)
(Applaudissements)