WEBVTT

00:00:00.937 --> 00:00:02.112
En el futuro,

00:00:02.136 --> 00:00:05.790
los vehículos autónomos serán
más seguros y confiables que las personas.

00:00:06.175 --> 00:00:09.988
Pero para esto, requerimos tecnologías
que permitan a los vehículos responder

00:00:10.018 --> 00:00:11.442
más rápido que las personas.

00:00:11.466 --> 00:00:15.020
Necesitamos algoritmos capaces
de conducir mejor que las personas,

00:00:15.204 --> 00:00:19.307
y cámaras capaces de ver
más que el ojo humano.

00:00:20.061 --> 00:00:24.631
Por ejemplo, imaginen que un vehículo
autónomo está por dar un giro a ciegas

00:00:24.655 --> 00:00:26.383
y otro automóvil se aproxima

00:00:26.393 --> 00:00:29.026
o quizá un niño está
a punto de cruzar la calle.

00:00:29.458 --> 00:00:33.022
Por suerte, nuestro auto del futuro
tendrá este superpoder:

00:00:33.046 --> 00:00:37.145
una cámara capaz de ver detrás de
las esquinas y detectar posibles peligros.

00:00:37.876 --> 00:00:40.029
Los últimos años
he trabajado como doctorando

00:00:40.039 --> 00:00:42.750
en el laboratorio de imágenes
computacionales de Standford

00:00:42.770 --> 00:00:45.034
en una cámara que
puede hacer exactamente eso:

00:00:45.058 --> 00:00:48.456
escanear objetos detrás de las esquinas

00:00:48.480 --> 00:00:51.162
o que no están 
al alcance directo de la vista.

00:00:51.276 --> 00:00:54.728
Déjenme mostrarles
lo que nuestra cámara puede ver.

00:00:54.752 --> 00:00:57.315
En este experimento
realizado en el exterior,

00:00:57.339 --> 00:01:01.149
nuestro sistema de cámaras escanea
el lateral del edificio con un láser,

00:01:01.173 --> 00:01:03.133
y la escena que queremos capturar

00:01:03.157 --> 00:01:06.077
está oculta al doblar la esquina,
detrás de esta cortina.

00:01:06.141 --> 00:01:09.218
Así que nuestra cámara
no puede verla de forma directa.

00:01:09.561 --> 00:01:10.729
Aun así, de algún modo,

00:01:10.753 --> 00:01:15.301
nuestra cámara puede capturar
la geometría 3D de la escena.

00:01:15.704 --> 00:01:17.104
¿Cómo lo conseguimos?

00:01:17.498 --> 00:01:20.220
La magia sucede aquí,
en este sistema de cámaras.

00:01:20.244 --> 00:01:23.499
Pueden considerarla como
una cámara de gran velocidad,

00:01:23.593 --> 00:01:27.063
una que funciona
no a 1000 cuadros por segundo,

00:01:27.087 --> 00:01:29.832
ni siquiera a un millón
de cuadros por segundo,

00:01:29.856 --> 00:01:32.259
sino a un billón de cuadros por segundo.

00:01:33.023 --> 00:01:37.998
Funciona tan rápido, que hasta
puede capturar el movimiento de la luz.

00:01:38.652 --> 00:01:42.295
Y para darles un ejemplo
de lo muy rápido que viaja la luz,

00:01:42.319 --> 00:01:46.514
comparémosla con la velocidad
de un superhéroe de historietas

00:01:46.518 --> 00:01:49.646
capaz de correr tres veces más rápido
que la velocidad del sonido.

00:01:50.201 --> 00:01:54.400
Un rayo de luz demora
unas 3300 millonésimas de segundo,

00:01:54.424 --> 00:01:56.297
o 3.3 nanosegundos,

00:01:56.321 --> 00:01:58.450
en recorrer la distancia de un metro.

00:01:58.474 --> 00:02:00.409
Al mismo tiempo,

00:02:00.433 --> 00:02:04.307
nuestro superhéroe se ha movido
menos de 1 mm.

00:02:04.633 --> 00:02:05.900
Eso es bastante rápido.

00:02:06.306 --> 00:02:08.700
Pero tenemos que imaginarnos
algo mucho más rápido

00:02:08.740 --> 00:02:10.792
si pretendemos capturar
la luz en movimiento

00:02:10.813 --> 00:02:12.553
a escalas por debajo del cm.

00:02:12.784 --> 00:02:15.281
Nuestro sistema de cámaras
puede capturar fotones

00:02:15.305 --> 00:02:18.821
en periodos de tiempo de apenas
50 billonésimas de segundo,

00:02:18.845 --> 00:02:20.590
o 50 picosegundos.

00:02:21.821 --> 00:02:24.323
Así que tomamos esta cámara ultrarápida

00:02:24.347 --> 00:02:28.021
y la combinamos con un láser
que emite pulsos cortos de luz.

00:02:28.553 --> 00:02:31.048
Cada pulso viaja hacia esta pared visible

00:02:31.068 --> 00:02:33.413
y un poco de luz se dispersa
hacia nuestra cámara,

00:02:33.433 --> 00:02:36.763
pero la pared también dispersa la luz
hacia el otro lado de la esquina,

00:02:36.773 --> 00:02:38.736
hacia el objeto oculto y de regreso.

00:02:39.363 --> 00:02:41.601
Repetimos esto varias veces

00:02:41.625 --> 00:02:44.165
para capturar el tiempo
de llegada de muchos fotones

00:02:44.189 --> 00:02:46.196
desde diferentes puntos de la pared.

00:02:46.300 --> 00:02:48.236
Tras capturar estas medidas,

00:02:48.300 --> 00:02:51.815
podemos crear un video de la pared
de un billón de cuadros por segundo.

00:02:52.371 --> 00:02:55.379
Si bien esta pared nos parece corriente,

00:02:55.403 --> 00:02:59.878
a un billón de cuadros por segundo,
podemos ver algo increíble.

00:03:00.275 --> 00:03:02.822
Podemos ver las ondas de luz

00:03:02.856 --> 00:03:06.733
que se dispersan y regresan desde
la escena oculta y chocan contra la pared.

00:03:07.063 --> 00:03:10.015
Cada una de estas ondas
transporta información

00:03:10.039 --> 00:03:12.317
sobre el objeto oculto que la envió.

00:03:12.341 --> 00:03:14.022
Podemos tomar estas medidas

00:03:14.046 --> 00:03:16.545
y pasarlas por un algoritmo
de reconstrucción

00:03:16.569 --> 00:03:20.450
para recuperar de esta manera
la geometría 3D de la escena oculta.

00:03:21.379 --> 00:03:25.189
Quiero mostrarles un ejemplo más
de una escena de interior que capturamos,

00:03:25.213 --> 00:03:28.143
esta vez con varios
objetos diferentes ocultos.

00:03:28.177 --> 00:03:30.384
Estos objetos tienen
apariencias muy distintas,

00:03:30.408 --> 00:03:32.425
así que reflejan
la luz de forma diferente.

00:03:32.465 --> 00:03:36.109
Por ejemplo, esta estatua brillante
de dragón refleja la luz diferente

00:03:36.133 --> 00:03:40.600
que la bola de disco
y que la estatua blanca del discóbolo.

00:03:40.998 --> 00:03:44.417
Hasta podemos ver las diferencias
en la luz que se refleja

00:03:44.441 --> 00:03:50.451
al visualizarla como este volumen 3D,
donde hemos apilado los cuadros del video.

00:03:50.640 --> 00:03:54.939
Aquí el tiempo se representa
como la profundidad de este cubo.

00:03:55.914 --> 00:03:59.105
Estos puntos brillantes
que ven son el reflejo de la luz

00:03:59.129 --> 00:04:01.675
desde cada una de las caras
de la bola de disco

00:04:01.699 --> 00:04:03.980
que se dispersan por
la pared con el tiempo.

00:04:04.422 --> 00:04:07.958
Las vetas brillantes de luz
que ven llegar más rápido

00:04:07.982 --> 00:04:11.812
provienen de la estatua brillante de
dragón, pues es lo más cercano a la pared,

00:04:11.966 --> 00:04:15.767
y las otras vetas de luz provienen
de reflejos de luz del estante de libros

00:04:15.791 --> 00:04:17.154
y de la estatua.

00:04:17.727 --> 00:04:21.614
Ahora bien, podemos también visualizar
estas medidas cuadro por cuadro,

00:04:21.638 --> 00:04:22.830
como un video,

00:04:22.854 --> 00:04:24.736
para así ver la luz dispersa.

00:04:25.461 --> 00:04:29.080
De nuevo, aquí vemos primero
los reflejos de la luz del dragón,

00:04:29.104 --> 00:04:30.350
lo más cercano a la pared,

00:04:30.374 --> 00:04:33.763
luego los puntos brillantes
de la bola de disco

00:04:33.787 --> 00:04:36.506
y otros reflejos provenientes del estante.

00:04:36.530 --> 00:04:41.072
Finalmente, vemos las ondas
de luz que refleja la estatua.

00:04:41.840 --> 00:04:44.633
Estas ondas de luz que iluminan la pared

00:04:44.657 --> 00:04:49.455
son como fuegos artificiales que duran
apenas billonésimas de segundo.

00:04:53.649 --> 00:04:56.778
Si bien estos objetos reflejan
la luz de diversas formas,

00:04:56.919 --> 00:04:59.553
Aun así, es posible 
reconstruir sus formas.

00:04:59.577 --> 00:05:02.585
Esto es lo que pueden ver
detrás de la esquina.

00:05:03.547 --> 00:05:06.906
Quiero mostrarles un ejemplo más
que tiene una pequeña variante.

00:05:07.000 --> 00:05:10.300
En este video, me ven
con un traje reflectivo

00:05:10.404 --> 00:05:12.589
y nuestro sistema
de cámaras escanea la pared

00:05:12.609 --> 00:05:14.866
a un ritmo de cuatro veces por segundo.

00:05:15.173 --> 00:05:16.387
El traje es reflectivo

00:05:16.411 --> 00:05:19.039
así que podemos capturar
los fotones necesarios

00:05:19.093 --> 00:05:22.641
para determinar dónde estoy
y qué estoy haciendo

00:05:22.665 --> 00:05:25.562
sin que la cámara me enfoque
de forma directa.

00:05:25.586 --> 00:05:30.085
Al capturar los fotones que se dispersan
desde la pared hacia mi traje,

00:05:30.105 --> 00:05:32.487
de regreso a la pared
y nuevamente hacia la cámara,

00:05:32.517 --> 00:05:36.003
podemos capturar este video
"indirecto" en tiempo real.

00:05:36.954 --> 00:05:40.160
Creemos que este tipo de escaneo no lineal

00:05:40.184 --> 00:05:43.910
puede ser útil en distintas aplicaciones:
en los vehículos autónomos

00:05:43.934 --> 00:05:46.029
pero también en las bioimágenes,

00:05:46.053 --> 00:05:49.624
donde necesitamos ver el interior
de las estructuras diminutas del cuerpo.

00:05:49.974 --> 00:05:53.475
Quizá podríamos equipar con sistemas
de cámaras similares a los robots

00:05:53.499 --> 00:05:56.264
que enviamos a explorar otros planetas.

00:05:56.789 --> 00:05:59.705
Tal vez ya escucharon sobre
cómo mirar detrás de las esquinas,

00:05:59.735 --> 00:06:03.099
pero lo que les mostré hoy
habría sido imposible hace dos años.

00:06:03.181 --> 00:06:07.268
Por ejemplo, podemos escanear
enormes escenas ocultas en el exterior

00:06:07.292 --> 00:06:08.991
en tiempo real,

00:06:09.165 --> 00:06:13.362
y hemos avanzado bastante
en conseguir que esta tecnología

00:06:13.386 --> 00:06:15.969
pueda efectivamente detectar
un automóvil en el futuro.

00:06:16.156 --> 00:06:18.666
Pero por supuesto,
aún hay desafíos que superar.

00:06:18.760 --> 00:06:22.823
Por ejemplo, ¿podemos escanear
escenas ocultas a larga distancia,

00:06:22.847 --> 00:06:25.440
en cuyo caso se recolectan
muy pocos fotones,

00:06:26.014 --> 00:06:29.291
con láseres que usen poca energía
y sean seguros para la vista?

00:06:29.641 --> 00:06:31.976
¿Podemos crear imágenes
a partir de los fotones

00:06:32.000 --> 00:06:36.519
que se han dispersado muchas más veces
que un único rebote detrás de la esquina?

00:06:36.680 --> 00:06:41.323
¿Podemos tomar nuestro prototipo
que es, pues, actualmente muy grande

00:06:41.347 --> 00:06:45.087
y reducir su tamaño a algo que
sea útil para las bioimágenes,

00:06:45.134 --> 00:06:48.220
o para un tipo de sistema mejorado
de seguridad para el hogar?

00:06:48.244 --> 00:06:53.686
¿Podemos darle a esta nueva modalidad
de escaneo de imágenes otras aplicaciones?

00:06:53.780 --> 00:06:55.669
Es una tecnología nueva emocionante

00:06:55.693 --> 00:06:59.040
y podría haber otras aplicaciones
que no hemos ni imaginado aún.

00:06:59.603 --> 00:07:02.388
Así que... un futuro en el que
haya vehículos autónomos

00:07:02.412 --> 00:07:06.248
puede ahora parecernos distante,
pero estamos desarrollando las tecnologías

00:07:06.288 --> 00:07:09.300
que podrían hacer que los autos
sean más seguros e inteligentes.

00:07:09.698 --> 00:07:12.374
Con el acelerado ritmo de
los descubrimientos científicos

00:07:12.384 --> 00:07:13.394
y las innovaciones,

00:07:13.424 --> 00:07:16.071
nunca se sabe qué nuevas
y emocionantes aplicaciones

00:07:16.095 --> 00:07:18.179
podríamos encontrar
tras doblar la esquina.

00:07:18.810 --> 00:07:21.730
(Aplausos)