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.
Hơn một triệu người thiệt mạng mỗi năm trong các thảm hoạ. 2.5 triệu người sẽ bị tàn tật vĩnh viễn hoặc phải di tản, và cộng đồng sẽ phải mất từ 20 đến 30 năm để hồi phục và thiệt hại kinh tế hàng tỉ.
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.
Nếu bạn giảm công tác ứng phó ban đầu xuống một ngày, bạn có thể giảm cả quá trình phục hồi đến cả ngàn ngày, hoặc ba năm. Vó diễn ra như thế nào? Nếu lực lượng cứu hộ ban đầu đến kịp thời, cứu các nạn nhân, giảm thiểu những nguy hiểm đang diễn ra, nghĩa là những nhóm cứu hộ khác có thể đến để phục hồi nguồn nước, đường xá, nguồn điện, nghĩa là sau đó những người xây dựng, các công ty bảo hiểm, tất cả có thể đến để dựng lại những ngôi nhà, cũng có nghĩa là bạn có thể phục hồi nền kinh tế, và thậm chí có thể làm tốt hơn, ứng phó tốt hơn trong các vụ thảm họa sau. Một công ty bảo hiểm lớn nói với tôi nếu họ nhận được yêu cầu bồi thường của chủ nhà sớm hơn một ngày, nó có thể tạo ra sự khác biệt đến 6 tháng cho việc sửa chữa nhà của người đó.
And that's why I do disaster robotics -- because robots can make a disaster go away faster.
Đó là lý do tôi làm robot giải cứu thảm họa vì robot có thể làm thảm họa đi qua nhanh hơn.
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.
Bây giờ, bạn hẳn đã từng thấy những cái này Đây là các UAV. Có hai loại UAV: loại cánh quay, hay còn gọi là "chim ruồi"; loại cánh cố định, hay còn gọi là "diều hâu". Chúng được sử dụng rộng rãi từ năm 2005 trong trận bão Katrina. Tôi sẽ cho các bạn xem cách "chim ruổi", hay loại cánh quay này hoạt động. Tuyệt vời cho các kĩ sư kết cấu. Có thể thấy được thiệt hại từ góc độ mà bạn không thể thấy bằng ống nhòm ở mặt đất hay từ ảnh chụp từ vệ tinh, hay bất cứ thứ gì đang bay ở góc độ cao hơn. Không chỉ có kỹ sư kết cấu và những người làm bảo hiểm mới cần đến con robot này. Bạn có thể đã biết loại cánh cố định, loại "diều hâu". Hiện nay, loại "diều hâu" có thể được dùng cho cuộc điều tra không gian địa lí. Với robot này, bạn có thể ghép các hình ảnh lại với nhau và dựng hình 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.
Chúng tôi đã sử dụng hai robot này trong vụ lở đất Oso tại bang Washington, vì vấn đề lớn ở dây là hiểu biết về không gian địa lý và thuỷ văn của thiên tai chứ không là tìm và cứu. Đội tìm kiếm cứu nạn đã kiểm soát được tình hình và biết họ đang làm gì. Vấn đề lớn hơn là con sông và lở đất có thể quét sạch những người bị nạn và nhấn chìm những người cứu hộ. Điều này không chỉ đang thách thức đến đội cứu hộ và thiệt hại tài sản, mà là gây ra rủi ro cho tương lai của đánh bắt cá hồi dọc phần bang Washington. Vì vậy họ cần hiểu chuyện gì đang diễn ra. Trong 7 tiếng, xuất phát từ Arlington, lái xe từ Trạm Chỉ huy ứng phó sự cố đến địa điểm, điều khiển các UAV xử lý thông tin, lái xe trở về Trạm chỉ huy Arlington 7 tiếng. Chúng tôi đưa họ tất cả dữ liệu trong 7 giờ mà họ có thể nhận mà họ phải mất 2-3 ngày bằng bất cứ cách nào mới có được và với độ phân giải cao hơn. Lúc này, mọi thứ thay đổi.
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.
Và đừng chỉ nghĩ đến các UAV. Tôi biết, chúng hấp dẫn - nhưng nên nhớ, là 80 phần trăm dân số thế giới sống dựa vào sông nước, nghĩa là cơ sở hạ tầng trọng điểm của chúng ta nằm dưới nước nơi chúng ta không thể đến được, với những cây cầu hay thứ tương tự. Đó là lí do ta cần phương tiện lặn không người lái, có một loại mà bạn đã biết đến, SARbot, một con cá heo vuông. Nó đi dưới nước và dùng sóng siêu âm. Tại sao các phương tiện lặn lại quan trọng? Và tại sao chúng rất rất quan trọng? Chúng bị lãng quên. Hãy nhớ lại trận sóng thần ở Nhật Bản 400 dặm bờ biển bị tàn phá hoàn toàn, lớn gấp đôi khu vực bờ biển bị phá hoại bởi bão Katrina ở Mỹ. Ta đang nói về những cây cầu, đường ống, bến cảng -- bị quét sạch Và nếu bạn không có cảng, bạn không có cách nào để nhận đủ nguồn cứu trợ để cung cấp cho người dân. Đó là vấn đề lớn xảy ra trong vụ động đất tại Haiti. Vì vậy chúng ta cần phương tiện lặn.
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.
Bây giờ, hãy xem xét thử góc nhìn từ SARbot về những gì chúng nhìn thấy. Chúng tôi đang làm việc ở một cảng cá. Chúng tôi có thể mở lại cảng cá đó bằng sóng siêu âm của nó, trong 4 giờ đồng hồ. Cảng cá đó được cho rằng sẽ phải mất sáu tháng trước khi họ có thể tìm một nhóm lặn thủ công đến, và các thợ lặn sẽ phải mất 2 tuần làm việc. Họ sẽ bỏ lỡ vụ đánh cá mùa thu, đó là nguồn kinh tế chính của khu vực, cũng giống như vùng Cape Cod của họ. Các UMV, rất quan trọng.
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 --
Nhưng bạn biết đó, tất cả người máy tôi cho bạn thấy đều nhỏ, vì người máy không làm những việc như con người làm. Chúng đi đến nơi con người không thể. Và một ví dụ tuyệt vời là Bujold. Phương tiện mặt đất không người lái rất nhỏ, nên Bujold...
(Laughter)
(Tiếng cười)
Say hello to Bujold.
Xin chào Bujold.
(Laughter)
(Tiếng cười)
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 được sử dụng rộng rãi trong vụ Trung tâm Thương mại Thế giới đi lên tháp 1, 2 và 3 Bạn đang trèo lên đống đổ nát, cào xuống và đi sâu vào bên trong. Và hãy xem góc nhìn của Bujold tại Trung tâm Thương mại Thế giới, nhìn đây Ta đang nói về một thảm họa nơi mà không thể đưa người hay chó vào và nó đang cháy. Hy vọng duy nhất tiếp cận người sống sót trong tầng hầm, bạn phải vượt qua những thứ đang cháy. Nó quá nóng, trên một trong các người máy, các bánh xích bắt đầu tan chảy và rơi ra. Người máy không thể thay thế con người hay những chú chó, hay "chim ruồi" hay "diều hâu" hay "cá heo". Chúng làm những điều mới. Chúng hỗ trợ cứu hộ viên, các chuyên gia bằng những cách mới và tân tiến.
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.
Mặc du vậy, vấn đề lớn nhất không phải là làm người máy nhỏ hơn, Không phải là tăng khả năng cách nhiệt. Không phải là có thêm cảm biến. Vấn đề lớn nhất là dữ liệu, là thông tin, bởi vì những người này cần đúng thông tin vào đúng thời điểm.
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.
Vì vậy thật tuyệt nếu ta có chuyên gia có thể truy cập người máy ngay lập tức mà không cần lãng phí phí thời gian di chuyển đến địa điểm đó, vì vậy bất kỳ ai ở đó, sử dụng người máy thông qua Internet. Vâng, hãy nghĩ về nó. Nghĩ về chuyến xe lửa chở hóa chất bị trật bánh ở vùng nông thôn. Có bao nhiêu phần trăm các chuyên gia, các kỹ sư hóa học của bạn, các kỹ sư vận tải đường sắt của bạn, đã được huấn luyện về bất cứ UAV nào mà nơi xảy ra thảm hoạ có Có thể gần như bằng không. Vì vậy chúng ta đang sử dụng các kiểu giao diện này cho phép con người sử dụng người máy mà không cần biết loại họ đang dùng, hay thậm chí họ có sử dụng người máy hay không. Người máy cho bạn điều gì, cho những chuyên gia điều gì? Là dữ liệu.
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.
Vấn đề trở thành: ai nhận dữ liệu gì khi nào? Chỉ cần làm một thứ là gửi mọi thông tin đến tất cả mọi người và để cho họ phân loại chúng. Vâng, vấn đề là nó làm quá tải mạng lưới, và tệ hơn, nó làm quá tải khả năng nhận thức của từng người đang cố gắng "khai quật" cả "mỏ" thông tin đó. Họ cần phải đưa ra quyết định rằng cái gì sẽ tạo sự khác biệt. Vì thế chúng ta cần nghĩ về các kiểu thách thức đó. Đó là dữ liệu.
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.
Quay lại vụ Trung tâm Thương mại Thế giới, chúng tôi đã cố giải quyết vấn đề bằng cách chỉ ghi nhận thông tin từ Bujold chỉ khi nó đã vào sâu trong đống đổ nát, vì đó là thứ mà đội USAR nói họ cần. Cái chúng tôi không biết lúc này là những kỹ sư dân sự sẽ có thể thích, có thể cần dữ liệu mà chúng tôi nên ghi nhận các thành dầm, các dãy mã số, các vị trí khi chúng tôi đi vào đống đổ nát. Chúng tôi đã mất dữ liệu quý giá. Vậy nên, thử thách là lấy toàn bộ dữ liệu và đưa chúng đến đúng người.
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.
Bây giờ, đây là một lý do khác. Chúng tôi biết rằng một số tòa nhà, như trường học, bệnh viện, các quảng trường, được kiểm tra bốn lần bởi những cơ quan khác nhau trong suốt giai đoạn phản hồi. Bây giờ, chúng ta đang xem xét, nếu ta có thể lấy thông tin từ người máy để chia sẻ, không những chúng ta có thể nén những chuỗi giai đoạn để giảm thời gian ứng phó, nhưng giờ đây chúng ta có thể bắt đầu ứng phó cùng lúc. Ai cũng có thể thấy dữ liệu. Ta có thể rút ngắn bằng cách đó.
So really, "disaster robotics" is a misnomer. It's not about the robots. It's about the data.
Vậy thật ra, "người máy giải cứu thảm họa" là một cái tên thiếu chính xác. Nó không phải về người máy. Nó là về dữ liệu.
(Applause)
(Vỗ tay)
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.
Thử thách của tôi dành cho bạn: lần tới khi bạn nghe về thảm họa, hãy tìm những người máy. Chúng có thể ở dưới đất có thể dưới nước, chúng có thể ở trên trời, nhưng chúng nên ở đó. Tìm những người máy, vì người máy đến để giải cứu.
(Applause)
(Vỗ tay)