Dženifer Hili (Jennifer Healey): Kada bi automobili pričali, mogli bismo izbeći nesreće

Kada vozimo automobil, ulazimo pod stakleno zvono, zaključamo vrata i pritisnemo papučicu gasa, oslanjajući se na oči koje nas vode - iako možemo da vidimo samo nekoliko automobila ispred i iza nas. Ali šta ako bi automobili mogli da međusobno dele podatke o svom položaju i brzini, i koriste modele predviđanja da izračunaju najbezbednije putanje za sve na putu? Dženifer Hili zamišlja svet bez saobraćajnih nesreća. (Snimljeno na TED@Intel.)

Suočimo se s tim:

vožnja automobila je opasna.

To je jedna od stvari o kojima
ne volimo da mislimo,

ali činjenica da se religiozne ikone
i amajlije

pojavljuju na instrument-tablama
širom sveta

odaje činjenicu da znamo
da je ovo istina.

Saobraćajne nesreće su vodeći uzrok smrti

kod ljudi između 16 i 19 godina u SAD -

vodeći uzrok smrti -

i 75% ovih nesreća nema nikakve veze

sa drogama ili alkoholom.

Pa šta se dešava?

Niko ne zna tačno,
ali sećam se svoje prve nesreće.

Bila sam mladi vozač na autoputu,

i videla sam da su se upalila
stop svetla vozila ispred mene.

Rekla sam: "Okej, sve je u redu,
ovaj tip usporava,

i ja ću da usporim."

Pritisnula sam kočnicu.

Ali ne, ovaj tip ne usporava.

On staje, u mestu, na autoputu.

Išao je 110 na sat - do nule?

Nagazila sam kočnicu.

Osetila sam kako se aktivira ABS,
i auto još uvek ide,

i neće se zaustaviti
i znam da se neće zaustaviti,

i aktivira se vazdušni jastuk,
auto je uništen,

i na sreću, niko nije povređen.

Ali nisam imala pojma da će taj auto stati,

i mislim da to možemo
da radimo puno bolje.

Mislim da možemo
preobratiti doživljaj vožnje

tako što ćemo automobilima dozvoliti
da međusobno pričaju.

Želim da na trenutak razmislite

o tome kakav je sada doživljaj vožnje.

Uđete u automobil. Zatvorite vrata.
U staklenom ste zvonu.

Ne možete direktno osetiti svet oko vas.

U produženom ste telu.

Imate zadatak da njime idete

putevima koje vidite delimično,

među drugim metalnim divovima,
pri nadljudskim brzinama.

U redu? Sve što vas vodi
su vaša dva oka.

To je sve što imate,

oči koje nisu baš stvorene za ovaj zadatak,

ali vas onda ljudi pitaju
da radite stvari poput

menjanja traka na putu,

šta je prva stvar koju traže od vas?

Da sklonite oči s puta. Tako je.

Prestanete da gledate kuda idete,
skrenete,

proverite mrtvi ugao,

i vozite putem bez gledanja kuda idete.

Vi i svi ostali.
Ovo je bezbedan način vožnje.

Zašto radimo ovo?
Jer moramo,

moramo da odaberemo,
da li da gledam ovde ili onde?

Šta je bitnije?

Obično fantastično odaberemo

to čemu ćemo posvetiti pažnju na putu.

Ali povremeno nam nešto izmakne.

Povremeno nešto opazimo
na pogrešan način ili prekasno.

U velikom broju nesreća,
vozači kažu:

"Nisam video da dolazi."

I ja verujem u to. Verujem u to.

Možemo videti samo određeni deo toga.

Ali sada postoji tehnologija koja može
da nam pomogne da to unapredimo.

U budućnosti će automobili
međusobno razmenjivati informacije,

i moći ćemo da vidimo
ne samo ispred tri automobila

i iza tri automobila, levo i desno,

i sve u isto vreme,
ptičju perspektivu,

moći ćemo da vidimo
i unutar tih automobila.

Moći ćemo da vidimo brzinu
automobila ispred nas,

da vidimo koliko brzo ide ili se zaustavlja.

Ako će skroz stati, ja ću to da znam.

S proračunima, algoritmima
i modelima predviđanja

moći ćemo da vidimo budućnost.

Možda mislite da je to nemoguće.

Kako predvideti budućnost?
To je jako teško.

Zapravo nije.
S automobilima, nije nemoguće.

Automobili su trodimenzionalni objekti

s fiksiranom pozicijom i brzinom.

Kreću se putevima.

Često unapred poznatim trasama.

Zaista nije teško
napraviti razumna predviđanja

o tome gde će automobil
biti u bliskoj budućnosti.

Čak i ako ste u svojim kolima

i neki motociklista prođe - vrum! -

135 kilometara na sat, menjajući trake -

znam da ste iskusili ovo -

taj tip se nije samo "pojavio niotkuda."

Taj tip je verovatno bio na putu
poslednjih pola sata.

(Smeh)

Zar ne? Mislim, neko ga je video.

Pre nekih 30 - 50 kilometara,
neko ga je video,

i čim ga vidi jedan automobil

i stavi ga na mapu, on je na mapi -

pozicija, brzina,

dobra procena da će nastaviti
da ide 135km/h.

Vi ćete to znati,
jer će vaš automobil to znati,

jer će mu to šapnuti neki drugi automobil:

"E da, za pet minuta,

motociklista, pazi se."

Možete imati razumna predviđanja o tome
kako će se ponašati automobili.

To su Njutnovski objekti.

To je lepa stvar u vezi sa njima.

Kako doći do toga?

Možemo početi s nečim tako jednostavnim

poput razmenjivanja podataka o poziciji
među automobilima,

samo razmenom GPS-a.

Ako u kolima imam GPS i kameru,

imam prilično dobar osećaj toga gde sam

i koliko brzo se krećem.

Sa kompjuterskim vidom,
mogu da procenim

gde se nalaze kola oko mene,
na neki način i kuda idu.

Isto je sa drugim automobilima.

Mogu da imaju precizan osećaj
o tome gde su,

i nejasan osećaj o tome
gde su drugi automobili.

Šta se desi ako dva automobila
dele te podatke,

ako razgovaraju jedan s drugim?

Reći ću vam tačno šta se dešava.

Oba modela se poboljšaju.

Svi su na dobitku.

Profesor Bob Veng i njegov tim

su uradili kompjuterske simulacije
toga šta se dešava

kada se nejasne procene kombinuju,
čak i u lakšem saobraćaju

kada automobili samo dele GPS podatke,

i ovo istraživanje smo prebacili
iz kompjuterske simulacije

u robote za testiranje
koji imaju prave senzore

koji su sada u automobilima
na ovim robotima:

stereo kamere, GPS,

i dvodimenzionalne
laserske detektore dometa

koji su česti u sistemima za podršku.

Takođe stavljamo diskretni kratkodometni radio
za komunikaciju

i roboti međusobno pričaju.

Kada se ovi roboti susretnu,

oni jedan drugom precizno prate poziciju

i mogu da se mimoiđu.

Sada u priču dodajemo
sve više i više robota

i naišli smo na neke probleme.

Jedan od problema je,
kada dođe do previše čavrljanja,

teško je obraditi sve podatke,
tako da morate da ih poređate po prioritetu

i tu vam pomaže model predviđanja.

Ako svi vaši robotski automobili
prate predviđene putanje

na te podatke ne obraćate toliko pažnje.

Prioritet date onom tipu

koji izgleda kao da ide malo van putanje.

Taj tip bi mogao da bude problematičan.

I možete predvideti novu putanju.

Sada nećete znati samo da ide van putanje,
nego i kako to radi.

I znate koje vozače morate obavestiti
da se sklone s puta.

I hteli smo da uradimo -
kako najbolje obavestiti svakoga?

Kako da ovi automobili šapnu:
"Moraš da se skloniš s puta?"

To zavisi od dve stvari:

pod jedan, mogućnosti automobila

i pod dva, mogućnosti vozača.

Ako jedan čovek ima
stvarno odličan automobil,

ali priča na telefon ili već radi nešto,

verovatno nije u najboljoj poziciji

da reaguje u hitnom slučaju.

Počeli smo poseban deo istraživanja

gde smo modelirali stanje vozača.

Koristeći komplet od tri kamere

sada možemo otkriti
da li vozač gleda napred,

u stranu, dole, da li telefonira

ili pije kafu.

Možemo predvideti nesreću

i možemo predvideti ko i koji automobili

su u najboljoj poziciji da se sklone

i izračunaju najbezbedniju putanju za sve.

U osnovi, ove tehnologije danas postoje.

Mislim da je najveći problem
sa kojim se suočavamo

naša volja da podelimo svoje podatke.

Mislim da je to veoma
uznemiravajuća zamisao,

da će nas posmatrati naši automobili,

o nama pričati sa drugim automobilima,

da ćemo putem ići u moru tračeva.

Ali verujem da se to može uraditi
na način koji štiti našu privatnost,

kao sada, kada pogledam
vaš automobil spolja,

zapravo ne znam ništa o vama.

Ako pogledam broj vaših tablica,

zaista ne znam ko ste vi.

Mislim da naši automobili mogu da pričaju
o nama iza naših leđa.

(Smeh)

Mislim da će to biti sjajna stvar.

Želim da za trenutak razmotrite

da li zaista želite
da rastrojeni tinejdžer iza vas

ne zna da kočite,

da stajete u mestu.

Ako voljno delimo svoje podatke,

možemo uraditi ono što je najbolje za sve.

Pustite vaš automobil da trača o vama.

To će puteve učiniti puno bezbednijim.

Hvala vam.

(Aplauz)