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.
Her yıl afetlerde bir milyonun üzerinde insan hayatını kaybeder. 2,5 milyon insan kalıcı olarak sakatlanır veya yer değiştirir, toplumların iyileşmesi 20 ila 30 yıl alır ve ekonomik kayıp milyarlarcadır.
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.
Eğer ilk müdahaleyi bir gün daha kısaltırsanız, tamamen iyileşmeyi bin gün veya üç yıl kadar kısaltabilirsiniz. Nasıl olduğunu görmek ister misiniz? Eğer ilk müdahale edenler, içeri girip, hayat kurtarıp, olabilecek taşma tehlikesini azaltabilirlerse, bu diğer ekiplerin suyu, yolları, elektriği onarmak için gelmeleri anlamına gelir; o da inşaatçıların, sigortacıların, hepsinin evleri tekrar inşa etmek için gelmeleri anlamına gelir; o da ekonomiyi eski hâline getirebileceğiniz ve belki de bir sonraki afete karşı daha iyi ve dayanıklı hâle getirebileceğiniz anlamına gelir. Büyük bir sigorta şirketi, eğer ev sahiplerinin taleplerini bir gün önce işleme koyabilirlerse, o kişinin evinin tamir edilmesinde altı aylık bir fark yaratacağını söylemişti.
And that's why I do disaster robotics -- because robots can make a disaster go away faster.
Bu yüzden afet robot teknolojisi üzerinde çalışıyorum -- çünkü robotlar afetlerin daha hızlı geçmesini sağlayabilir.
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.
Bunlardan bazılarını zaten gördünüz. Bunlar İHA'lar. Bunlar iki tip İHA: Bir rotorlu hava aracı veya vızıldayan kuş; bir sabit kanatlı, bir şahin. 2005'ten beri yoğun olarak kullanılıyorlar -- Katrina Kasırgası. Size bu vızıldayan kuşun, bu rotorlu hava aracının nasıl çalıştığını göstereyim. İnşaat mühendisleri için olağanüstü. Yerde dürbünle veya uydu görüntüsüyle ya da daha yüksek açıda uçan herhangi bir şeyle alamayacağınız açılardan hasarı görebilmek. Ancak buna ihtiyaç duyanlar sadece inşaat mühendisleri ve sigortacılar değil. Bu sabit kanatlı, bu şahin gibi şeyleriniz var. Bu şahin, coğrafi mekânsal keşifler için kullanılabilir. Bununla görüntüleri birleştirip 3B olarak yeniden oluşturabilirsiniz.
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.
Her ikisini de Vaşington eyaletindeki Oso toprak kaymasında kullandık, çünkü büyük sorun afeti coğrafi mekânsal ve hidrolojik olarak anlamaktı -- arama ve kurtarma olarak değil. Arama ve kurtarma ekipleri kontrol altına almıştı ve ne yaptıklarını biliyorlardı. Daha büyük sorun, nehir ve toprak kaymasının müdahale edenleri süpürüp su altında bırakmasının muhtemel olmasıydı. Müdahale edenler ve mülk hasarı konusunda zorlayıcı olmakla kalmayıp, Vaşington eyaletinin o kısmında somon balığı avcılığının geleceğini de riske sokuyordu. Bu yüzden neler olup bittiğini anlamaları lazımdı. Yedi saat içinde, Arlington'dan çıkıp, olay komuta merkezinden bölgeye araba sürüp, İHA'ları uçurup, veriyi işleyip, Arlington komuta merkezine arabayla geri dönüldü -- yedi saat. Onlara yedi saat içinde başka bir yoldan iki veya üç günde elde edebilecekleri veriyi verdik ve daha yüksek çözünürlükte. Bu oyunu değiştiriyor.
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.
Sadece İHA'ları düşünmeyin. Elbette seksiler -- ama unutmayın, dünyanın yüzde 80'i su kenarında yaşıyor ve bu kritik altyapımızın su altında olduğu anlamına geliyor -- ulaşamayacağımız kısımlar, köprüler ve benzeri şeyler. Bu yüzden insansız deniz araçlarımız var, bir tipiyle zaten tanıştınız, yani SARbot, bir kare yunus. Su altında gider ve sonar kullanır. Neden deniz araçları bu kadar önemli ve neden çok, çok önemliler? Azımsanıyorlar. Japonya'daki tsunamiyi düşünün -- 400 millik sahil alanı tamamen harap oldu, Birleşik Devletler'de Katrina Kasırgası ile harap olan sahil alanının iki katı. Köprüleriniz, boru hatlarınız, limanlarınızdan bahsediyoruz -- yok oldular. Eğer bir limanınız yoksa, nüfusu desteklemek için yeterince yardım malzemesi alma yolunuz yoktur. Bu durum Haiti depreminde çok büyük bir sorundu. Bu yüzden deniz araçlarına ihtiyacımız vardı.
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.
SARbot'tan nasıl göründüğüne dair bakış açısını görelim. Bir balıkçı limanı üzerinde çalışıyorduk. O balıkçı limanını, sonarını kullanarak dört saat içinde tekrar açmayı başardık. Balıkçı limanına bir dalgıç ekibini sokabilmelerinin altı ay alacağı söylendi ve dalgıçların işi de iki hafta sürecekti. O bölgenin ana ekonomisi olan, bir nevi Cape Cod'ları olan, sonbahardaki balık sezonunu kaçıracaklardı. İnsansız araçlar çok önemli.
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 --
Ancak biliyorsunuz, size gösterdiğim bütün robotlar küçük, bunun nedeni robotların insanların yaptığı şeyleri yapmaması. İnsanların gidemediği yerlere giderler. Bunun için harika bir örnek Bujold. İnsansız yer araçları özellikle küçüktür, bu yüzden Bujold --
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Say hello to Bujold.
Bujold'a merhaba deyin.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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, Dünya Ticaret Merkezi'nde Kule 1, 2 ve 3'e girebilmek için yoğun şekilde kullanıldı. Enkazın içine doğru tırmanıyor, aşağı iniyor, boşluğun derinlerine doğru gidiyorsunuz. Sadece Dünya Ticaret Merkezi'ni Bujold'un gözüyle görmek için şuna bakın. Bir insanı veya bir köpeği koyamayacağınız bir afetten söz ediyorsunuz -- ve yangın içerisinde. Hayatta kalan birine ulaşmak için tek umut ta bodrumda, yanan şeyler arasından gitmek durumdasınız. Öylesine sıcaktı ki robotlardan birinin rayları erimeye ve atmaya başladı. Robotlar insanların veya köpeklerin yerini tutmazlar veya vızıldayan kuşlar veya şahinler ya da yunuslar. İşleri başka şekilde yaparlar. Müdahale edenlere, uzmanlara yeni ve inovatif şekilde yardımcı olurlar.
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.
Ancak en büyük sorun, robotları daha küçük yapmak değil. Onları ısıya daha dayanıklı yapmak değil. Daha fazla sensör yapmak değil. En büyük sorun veri, enformatik, çünkü bu insanlar doğru veriyi, doğru zamanda almak zorunda.
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.
Olay yerine araba sürerek zaman kaybetmeden, uzmanların hemen robotlara erişmelerini sağlasak harika olmaz mı? Yani orada her kim varsa internetten robotlarını kullansalar. Hadi bunun hakkında düşünelim. Kırsal bir alanda kimyasal trenin raydan çıktığını düşünelim. Uzmanların, kimya mühendisinin, demiryolu ulaşım mühendislerinin o ilçenin sahip olduğu İHA ile ilgili eğitim almış olma olasılığı nedir? Muhtemelen yok gibi. Bu sebeple, insanların hangi robotu kullandıklarını bilmeden veya bir robot kullanıp kullanmadıklarını dahi bilmeden robotları kullanmaları için bu tip arayüzler kullanıyoruz. Robotların size verdiği şey, uzmanlara verdiği şey ise veri.
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.
Sorun şu hâle geliyor: Kim, hangi veriyi, ne zaman alır? Yapılacak şeylerden biri, bütün bilgiyi herkese göndermek ve onların düzenlenmesini sağlamak. Bununla ilgili sorun ise, ağları meşgul etmesi veyahut daha da kötüsü, farkı yaratacak kararın alınmasında gerekli olan o bir parça bilgiyi almaya çalışan herkesin kavrama yetisine etki etmesi. İşte bu tür zorlukları düşünmemiz lazım. Yani veriyi.
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.
Dünya Ticaret Merkezi'ne geri dönersek, bu sorunu sadece Bujold ile, o enkazın dibindeyken veri kaydederek çözmeye çalıştık, çünkü USAR (Kentsel Arama ve Kurtarma) ekibi bunu istediklerini söyledi. O zamanlar inşaat mühendislerinin, enkaza girdiğimiz sırada kutu kiriş, seri numaraları, lokasyonları kaydederken elde edilen veriyi istediklerini, ihtiyaç duyduklarını bilmiyorduk. Çok değerli veriyi kaybettik. Yani zorluk bütün veriyi alıp doğru insanlara iletmek.
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.
İşte başka bir neden. Öğrendik ki bazı binalar -- okullar, hastaneler, belediye binaları gibi -- müdahale döneminde farklı birimler tarafından dört kez denetleniyor. Şimdi paylaşmak için robotlardan bu veriyi alıp alamayacağımıza bakıyoruz; müdahale zamanını kısaltmak için faz aralıklarını sıkıştırma gibi şeyler yapmakla kalmayıp, artık paralelde müdahale etmeye de başlayabiliriz. Herkes veriyi görebilir. Bu şekilde kısaltabiliriz.
So really, "disaster robotics" is a misnomer. It's not about the robots. It's about the data.
Gerçekten de, "afet robotiği" yanlış bir adlandırma. Robotlarla ilgili değil. Veriyle ilgili.
(Applause)
(Alkış)
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.
İşte benim size çağrım: Bir daha bir afetten haberdar olduğunuzda, robotlara bakın. Belki yeraltında, belki su altında belki gökyüzünde olabilirler; ama orada olmalılar. Robotlara bakın, çünkü robotlar kurtarmaya geliyor.
(Applause)
(Alkış)