空飛ぶロボットの未来
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0:01 - 0:04私の研究室では ご覧のような
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0:04 - 0:07自律飛行ロボットを作っています
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0:09 - 0:12今時 お店で売っているような
ドローンとは違って -
0:12 - 0:15GPSは搭載していません
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0:16 - 0:17GPSなしでは
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0:17 - 0:21このようなロボットが
自分の位置を特定するのは困難です -
0:22 - 0:27このロボットの場合 搭載したセンサー、
カメラ、レーザースキャナーで -
0:27 - 0:29周囲を走査していて
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0:29 - 0:32周りにあるものを検知し
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0:32 - 0:35三角測量によって
それらに対する -
0:35 - 0:37相対的な位置を把握しています
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0:37 - 0:40それらのデータをまとめて
後ろに出ているような -
0:40 - 0:42マップを構築することが出来ます
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0:42 - 0:46こうやってマップができると
どこに障害物があるか分かり -
0:46 - 0:49ロボットは衝突することなく
飛行することが出来ます -
0:49 - 0:51次にお見せしたいのは
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0:51 - 0:55このロボットに
もっと長い距離を飛行させてみた -
0:55 - 0:58私たちの研究所で行った
一連の実験です -
0:58 - 1:03右上にあるのは
ロボットのカメラが撮った映像です -
1:03 - 1:05メインスクリーンでは
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1:05 - 1:07―4倍速でお見せしていますが―
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1:07 - 1:10マップ構築の様子をご覧になれます
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1:10 - 1:14これは研究室周辺の廊下を
高解像度でマップ化したもので -
1:14 - 1:17まもなく研究室へと入ってきます
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1:17 - 1:19散らかっている様子で
それと分かるかと思いますが— -
1:19 - 1:20(笑)
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1:20 - 1:22ここで最も強調したいのは
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1:22 - 1:26これらのロボットは
5センチという高い解像度で -
1:26 - 1:29マップを作成することが
出来るということで -
1:29 - 1:33研究室や建物の外部にいる人でも
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1:33 - 1:36このロボットを放つことで
実際に中に入ることなく -
1:36 - 1:40中で何が起こっているか
推察することができます -
1:40 - 1:43このようなロボットには
問題点があります -
1:44 - 1:461つ目の問題は
大きいということです -
1:46 - 1:48大きいので重量もあります
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1:49 - 1:521キログラムにつき約200ワットの
電力を消費します -
1:52 - 1:55ですからあまり長くは作業できません
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1:56 - 1:572つ目の問題は
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1:57 - 2:01ロボットに搭載されている
レーザースキャナーやカメラや -
2:01 - 2:05CPUがとても高価だということです
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2:05 - 2:08そのためロボットのコストが
跳ね上がります -
2:09 - 2:12そこで私達は自問しました
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2:12 - 2:15消費者が電気屋で買えるような
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2:15 - 2:22センサーやCPUを搭載した
高価でない軽量な商品はないだろうか? -
2:24 - 2:27そうやって空飛ぶ携帯電話が
生まれました -
2:27 - 2:29(笑)
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2:29 - 2:35このロボットは お店ですぐに買える
サムスンのギャラクシー携帯を利用し -
2:35 - 2:39アプリはAppストアから
ダウンロードできます -
2:39 - 2:43このロボットは 今
「TED」の文字を読み取っているところです -
2:43 - 2:46「T」と「E」の角を探し出し
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2:46 - 2:50三角測量しつつ自律飛行しています
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2:51 - 2:54ジョイスティックは
ロボットが暴走した時のためで -
2:54 - 2:56その時にはジュゼッペ君が
止めてくれます -
2:56 - 2:57(笑)
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2:59 - 3:03単に小さなロボットを
作るというだけでなく -
3:03 - 3:08このような激しい動きをさせる
実験もしています -
3:08 - 3:13このロボットは秒速2-3メートルで動き
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3:13 - 3:17方向転換をするときには
上下運動や回転運動を素早く行います -
3:17 - 3:21重要な点は 小さなロボットは
素早く動け -
3:21 - 3:24障害の多い環境中を
うまく移動できることです -
3:25 - 3:27次のビデオでお見せするのは
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3:27 - 3:33鷲のような鳥が
羽と目と足を優雅に連携させて -
3:33 - 3:37水中の獲物を捉まえるように
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3:37 - 3:40私たちのロボットにも
魚採りができることです -
3:40 - 3:41(笑)
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3:41 - 3:45どこからともなくやって来て
チーズ & ステーキのロールパンサンドを -
3:45 - 3:48かっさらっています (笑)
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3:48 - 3:53このロボットは人の歩く速さよりも速い
秒速約3メートルで動き -
3:53 - 3:57腕と爪と飛行を
絶妙なタイミングで連携させ -
3:57 - 4:00このような動作を達成しています
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4:02 - 4:04別の実験でお見せするのは
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4:04 - 4:06枠の幅よりも長い紐で
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4:06 - 4:09重りを吊したロボットが
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4:09 - 4:14その枠の中を
上手くくぐり抜ける様子です -
4:14 - 4:15これを成し遂げるには
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4:15 - 4:19上下に動いて 高度を調整することで
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4:19 - 4:22重りをスイングさせる
必要があります -
4:27 - 4:30しかし もっと小さいものが
作れたらと思っています -
4:30 - 4:32特にミツバチにヒントを得ました
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4:32 - 4:36これはスローモーションで
再生したビデオですが -
4:36 - 4:39ミツバチはとても小さく
その慣性力は僅かです -
4:40 - 4:41(笑)
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4:41 - 4:45例えば 私の手にぶつかっても
ほとんど気にかけません -
4:45 - 4:48これはミツバチの動きをまねた
小型ロボットです -
4:49 - 4:50小さいほど
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4:50 - 4:53慣性力が小さくなるので
都合がいいのです -
4:53 - 4:55慣性力が小さいと—
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4:55 - 4:58(周りをブンブン飛び回るロボット) (笑)
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4:58 - 5:01慣性力が小さいと
衝突に対し強くなります -
5:01 - 5:03より丈夫になるということです
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5:04 - 5:06そういうわけでミツバチのように
小さなロボットを作ります -
5:06 - 5:10これは僅か25グラムしかありません
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5:10 - 5:12消費電力はほんの6ワットです
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5:12 - 5:15秒速6メートルまで出せます
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5:15 - 5:17ボーイング787の大きさだったら
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5:17 - 5:21音速の10倍に相当する速さです
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5:24 - 5:26(笑)
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5:26 - 5:28実例をお見せしましょう
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5:29 - 5:34これはたぶん初めての空中衝突実験で
20分の1のスピードでお見せしています -
5:34 - 5:37(ロボット同士の) 相対速度は
毎秒2メートルで -
5:37 - 5:40お話しした基本原理を例示しています
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5:40 - 5:45機体を保護する2グラムの炭素繊維のカゴは
プロペラ同士が絡まるのを防いでいます -
5:45 - 5:51衝撃は吸収され
ロボットは衝突に対応しています -
5:51 - 5:53小さいということは安全も意味します
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5:53 - 5:55研究室ではこんなロボットを作ってきました
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5:55 - 5:57大型のロボットから始め
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5:57 - 6:00小型のものへと移っていきました
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6:00 - 6:03これまで研究室で発注した絆創膏の数を
ヒストグラムにしたら -
6:03 - 6:06どんどん小さくなっていることが
分るでしょう -
6:06 - 6:08ロボットが安全になってきたからです
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6:09 - 6:11小さいと不利な点もあります
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6:11 - 6:15自然はこの不利な点を補う方法を
進化させてきました -
6:16 - 6:20基本的には集団や群れを作る
ということです -
6:20 - 6:24我々の研究室でも 同様に
人工的なロボットの集団を試してみました -
6:24 - 6:26これはかなり難しい技術です
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6:26 - 6:29ロボット間のネットワークを
考慮しなければならないからです -
6:29 - 6:31各ロボットの
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6:31 - 6:36センサー、通信、計算の
連携を考えなければなりません -
6:36 - 6:41このネットワークの制御、管理が
実にやっかいなのです -
6:42 - 6:45自然から3つの(自己)組織化の原理を
見習うことによって -
6:45 - 6:49制御のアルゴリズムを
開発することができます -
6:50 - 6:541つ目のアイデアは
ロボットが近くの個体を認識することです -
6:54 - 6:58近隣の個体を認識して
互いに通信できなければなりません -
6:58 - 7:01このビデオはその基本原理を示しています
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7:01 - 7:024機のロボットがいます
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7:02 - 7:06その内1機が 文字通り
人間のオペレータによってハイジャックされています -
7:07 - 7:09ロボットは互いに相互作用し
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7:09 - 7:11近くの個体を認識しているので
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7:11 - 7:12動きに追従します
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7:12 - 7:18この例では1人の人間が
追従するロボットを先導しています -
7:20 - 7:25どのロボットもどこへ行くべきか
分っているわけではなく -
7:25 - 7:29ただ近くのロボットの位置に対し
反応しているだけです -
7:32 - 7:36(笑)
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7:36 - 7:42次の実験は
組織化の2つ目の原理を示すものです -
7:43 - 7:47この原理は匿名性の原理と関連しています
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7:47 - 7:51ここで基本となる考えは
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7:51 - 7:56ロボットは近隣の個体を
識別していないということです -
7:56 - 7:59円陣を組めという指令を受けると
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7:59 - 8:02編隊を組むロボットの数を
いかに増やそうと -
8:02 - 8:05あるいは 何体か取り除こうと
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8:05 - 8:08各ロボットは単に
隣にいるロボットに反応するだけなのです -
8:08 - 8:13円陣を組むという
指示を受けるものの -
8:13 - 8:15隣のロボットと協調するだけで
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8:15 - 8:19中央制御によって
編隊を形成しているわけではありません -
8:20 - 8:22これらのアイデアを一緒にすると
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8:22 - 8:263つ目のアイデアが得られます
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8:26 - 8:30ロボットに編隊の形の
数学的記述を与えるということです -
8:30 - 8:34形は時間と共に変わっていきます
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8:34 - 8:38ご覧の様に
円形から始まり -
8:38 - 8:42長方形を形作った後
直線状に広がり -
8:42 - 8:43また楕円に戻ります
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8:43 - 8:47自然界における生物の群れと同様に
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8:47 - 8:50瞬間瞬間の協調によって
こういったことを成し遂げています -
8:51 - 8:53なぜ群れについて研究しているのか?
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8:53 - 8:57我々がとても興味を抱いている
2つの応用があります -
8:58 - 9:011つ目は農業に関するものです
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9:01 - 9:04我々が世界で直面している
最大の問題と言って良いでしょう -
9:05 - 9:06ご存知の通り
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9:06 - 9:10世界では
7人に1人が栄養失調です -
9:10 - 9:13耕作可能な土地は
既に殆ど開拓されています -
9:14 - 9:17こんにちの世界では
多くのシステムの効率が向上していますが -
9:17 - 9:21農業の生産効率は低下しています
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9:21 - 9:25原因はおそらく 水不足、穀物の病気
気候変動や -
9:25 - 9:27その他の理由にあります
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9:27 - 9:30ロボットに何が出来るでしょう?
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9:30 - 9:34この分野で精密農業(プレシジョンファーミング)
と呼ばれる手法を取り入れてみました -
9:34 - 9:38基本的な考えはこうです
果樹園にロボットを飛ばし -
9:38 - 9:42個々の木の精密なモデルを作成します
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9:43 - 9:46個々の患者の
遺伝体質に合わせた -
9:46 - 9:49オーダーメード医療のように
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9:49 - 9:53個々の木のモデルを製作することによって
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9:53 - 9:57農家はそれぞれの木が必要とするもの―
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9:57 - 10:02この場合 水、肥料や殺虫剤といったものですが
それを知ることができます -
10:03 - 10:06ロボットがリンゴ園を飛び交っています
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10:06 - 10:09仲間の2機が同じようなことを
しているのが -
10:09 - 10:10すぐに 左手に見えてきます
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10:11 - 10:14果樹園のマップを作成しているところで
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10:14 - 10:18果樹園にある1本1本の木を
マッピングしています -
10:18 - 10:19(ブンブン)
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10:19 - 10:21ではそのマップを見てみましょう
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10:21 - 10:25次のビデオではロボットに搭載された
カメラの映像をご覧になれます -
10:25 - 10:28左上は通常のカラー映像です
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10:30 - 10:33左中央は赤外線映像で
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10:33 - 10:37左下はサーマルカメラのものです
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10:37 - 10:40中央のパネルでは
各センサーが木々を通過するのに合わせ -
10:40 - 10:46果樹園の木の状態が
3次元的に再構成されていく様子が見られます -
10:48 - 10:52こういった情報を用いて
多くのことが出来ます -
10:52 - 10:561つ目はおそらく最も重要なことですが
とても単純なこと -
10:56 - 10:59木になっている果実の数を
数えるということです -
11:00 - 11:04これによって農家は
個々の木になる果実の数を知り -
11:04 - 11:08果樹園全体の収穫量を見積もり
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11:08 - 11:11生産販売経路を
最適化することができます -
11:12 - 11:132つ目に可能なことは
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11:13 - 11:18木のモデルに基づき
3次元形状を再構成し -
11:18 - 11:20そこから樹冠の面積を
推定することで -
11:20 - 11:24土地単位面積あたりの
葉面積を求めるということです -
11:24 - 11:26これは葉面積指数と呼ばれます
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11:26 - 11:28葉面積指数は
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11:28 - 11:34それぞれの木がどれだけの光合成を
行っているかの指標となり -
11:34 - 11:37個々の木の健康度を示します
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11:38 - 11:42可視光と赤外線データを組み合わせると
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11:42 - 11:45正規化植生指標といった指標を
計算することができます -
11:45 - 11:48ご覧の例では
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11:48 - 11:51ある作物が他の作物に比べて
状態が悪いことが見て取れます -
11:51 - 11:54これは通常の可視光だけでなく
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11:54 - 11:57可視光と赤外線イメージを
組み合わせることで -
11:57 - 12:00容易に識別できるようになります
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12:00 - 12:01最後に
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12:01 - 12:05我々が関心を持っているのは
植物の黄白化の早期発見です -
12:05 - 12:07これはオレンジの木です
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12:07 - 12:10葉が黄色くなっています
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12:10 - 12:14上空にロボットを飛ばすことで
これは自動で容易に発見できます -
12:14 - 12:17そして果樹園のこの区域に
異常があることを -
12:17 - 12:18農家に知らせます
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12:19 - 12:22このようなシステムはとても有効で
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12:22 - 12:2710%の収穫量増加が期待できますが
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12:27 - 12:31さらに重要なのは
飛行ロボットを使うことで -
12:31 - 12:34水の25%削減など
投入資源を減らせることです -
12:35 - 12:41最後になりますが 未来を創造する
この人達に拍手をお願いしたいと思います -
12:41 - 12:46ヤッシュ・ムルガンカー、シカン・リウ
ジュゼッペ・ロイアーノ -
12:46 - 12:49彼らがご覧になった3つのデモを
作成してくれました -
12:49 - 12:51有難うございました
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12:51 - 12:57(拍手)
- Title:
- 空飛ぶロボットの未来
- Speaker:
- ヴィージェイ・クーマー
- Description:
-
ペンシルベニア大学の研究室でヴィージェイ・クーマーのチームは蜜蜂の動きに触発された自律飛行ロボットを作りました。彼らの最新の成果は精密農業への応用で、ロボットの一群が果樹園にある個々の果樹や果実を解析してモデルを作成し、収穫量を増やしたり水の管理を改善する上で重要な情報を農家に提供するというものです。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 13:09
Yasushi Aoki approved Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Misaki Sato accepted Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Misaki Sato declined Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Misaki Sato edited Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Misaki Sato edited Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Misaki Sato edited Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Yasushi Aoki rejected Japanese subtitles for Vijay Kumar | ||
Yasushi Aoki edited Japanese subtitles for Vijay Kumar |