ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com
TED@Intel

Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

Jennifer Healey: si los autos pudiesen hablar, los accidentes podrían evitarse.

Filmed:
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Cuando conducimos, entramos en una burbuja de vidrio, cerramos las puertas y apretamos el acelerador, dependiendo de nuestros ojos para guiarnos, aunque solamente podamos ver pocos autos por delante y por detrás de nosotros. Pero, ¿qué tal si los automóviles pudiesen compartir información entre sí, acerca de su posición y velocidad, y utilizar modelos predictivos para calcular las rutas más seguras para todos en el camino? Jennifer Healy imagina un mundo sin accidentes. (Filmado en TED@Intel).
- Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio

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00:12
Let's facecara it:
0
703
1914
Enfrentémoslo:
00:14
DrivingConducción is dangerouspeligroso.
1
2617
2445
conducir, es peligroso.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
Es una de las cosas en las que no queremos pensar,
00:20
but the facthecho that religiousreligioso iconsiconos and good lucksuerte charmsencantos
3
8160
3652
pero el hecho de que íconos religiosos
y amuletos de la suerte
00:23
showespectáculo up on dashboardstableros de instrumentos around the worldmundo
4
11812
4790
estén en tableros alrededor del mundo
00:28
betraystraiciona the facthecho that we know this to be truecierto.
5
16602
4137
traiciona el hecho de que sabemos que esto es cierto.
00:32
CarCoche accidentsaccidentes are the leadinglíder causeporque of deathmuerte
6
20739
3594
Los accidentes automovilísticos,
son la principal causa de muerte
00:36
in people agessiglos 16 to 19 in the UnitedUnido StatesEstados --
7
24333
4170
en personas entre los 16 y 19 años en EE.UU.,
00:40
leadinglíder causeporque of deathmuerte --
8
28503
2843
principal causa de muerte,
00:43
and 75 percentpor ciento of these accidentsaccidentes have nothing to do
9
31346
3863
y 75 % de estos accidentes no tienen nada que ver
00:47
with drugsdrogas or alcoholalcohol.
10
35209
2285
con drogas o alcochol.
00:49
So what happenssucede?
11
37494
2261
¿Entonces, qué pasa?
00:51
No one can say for sure, but I rememberrecuerda my first accidentaccidente.
12
39755
4219
Nadie sabe a ciencia cierta,
pero recuerdo mi primer accidente.
00:55
I was a youngjoven driverconductor out on the highwayautopista,
13
43974
3803
Era una joven conductora en la autopista,
00:59
and the carcoche in frontfrente of me, I saw the brakefreno lightsluces go on.
14
47777
2258
y había otro auto en frente mío,
vi que encendió las luces de frenos
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowingralentizando down,
15
50035
1800
y me dije, "Bueno, este tipo
está bajando la velocidad,
01:03
I'll slowlento down too."
16
51835
1282
también voy a bajar la velocidad.
01:05
I steppaso on the brakefreno.
17
53117
1926
Pisé el freno.
01:07
But no, this guy isn't slowingralentizando down.
18
55043
2254
Pero, no, el tipo no estaba reduciendo la velocidad.
01:09
This guy is stoppingparada, deadmuerto stop, deadmuerto stop on the highwayautopista.
19
57297
3178
Se está deteniendo, frenando por completo
en medio de la autopista.
01:12
It was just going 65 -- to zerocero?
20
60475
2540
¿Iba a pasar de 65 a...cero?
01:15
I slammedgolpeado on the brakesfrenos.
21
63015
1520
Me paré en el freno.
01:16
I feltsintió the ABSabdominales kickpatada in, and the carcoche is still going,
22
64535
3059
Sentí el ABS activarse, y que el automóvil
seguía en movimiento
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
y que no iba a frenar, y sabía que no iba a frenar,
01:22
and the airaire bagbolso deploysdespliega, the carcoche is totaledtotalizado,
24
70290
2939
y se activó el airbag, el automóvil estaba destrozado,
01:25
and fortunatelypor suerte, no one was hurtherir.
25
73229
3557
y por suerte, nadie resultó herido.
01:28
But I had no ideaidea that carcoche was stoppingparada,
26
76786
4211
Pero no tenía idea que ese automóvil estaba frenando,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
y creo que podemos hacer algo mejor que eso.
01:36
I think we can transformtransformar the drivingconducción experienceexperiencia
28
84642
4145
Creo que podemos transformar la experiencia de conducir
01:40
by lettingdejar our carscarros talk to eachcada other.
29
88787
3879
dejando que nuestros automóviles se comuniquen entre sí.
01:44
I just want you to think a little bitpoco
30
92666
1424
Quiero que reflexionen un momento
01:46
about what the experienceexperiencia of drivingconducción is like now.
31
94090
2888
acerca de la experiencia actual de conducir.
01:48
Get into your carcoche. CloseCerca the doorpuerta. You're in a glassvaso bubbleburbuja.
32
96978
4028
Suban a su auto. Cierren la puerta.
Se encuentran en una burbuja de vidrio.
01:53
You can't really directlydirectamente sensesentido the worldmundo around you.
33
101006
2916
No pueden sentir directamente el mundo a su alrededor.
01:55
You're in this extendedextendido bodycuerpo.
34
103922
2181
Están en este cuerpo extendido.
01:58
You're taskedtarea with navigatingnavegando it down
35
106103
2163
Les corresponde navegarlo
02:00
partially-seenparcialmente visto roadwayscaminos,
36
108266
2056
por caminos parcialmente visibles,
02:02
in and amongstentre other metalmetal giantsgigantes, at super-humansobrehumano speedsvelocidades.
37
110322
4424
entre otros gigantes de metal,
a velocidades sobrehumanas.
02:06
Okay? And all you have to guideguía you are your two eyesojos.
38
114746
4480
¿Bien? Y lo único que los guía son sus ojos.
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
Bien, eso es con lo único que cuentan,
02:12
eyesojos that weren'tno fueron really designeddiseñado for this tasktarea,
40
120988
1735
con un par de ojos que no fueron diseñados
para esta tarea,
02:14
but then people askpedir you to do things like,
41
122723
3751
pero luego se les pide que hagan cosas como,
02:18
you want to make a lanecarril changecambio,
42
126474
1549
si quieren cambiar de carril,
02:20
what's the first thing they askpedir you do?
43
128023
2321
¿qué es lo primero que se les pide que hagan?
02:22
Take your eyesojos off the roadla carretera. That's right.
44
130344
3095
Que quiten la vista del camino. Eso es.
02:25
Stop looking where you're going, turngiro,
45
133439
2096
Tienen que dejar de ver por dónde van, girar,
02:27
checkcomprobar your blindciego spotlugar,
46
135535
2018
verificar su punto ciego,
02:29
and drivemanejar down the roadla carretera withoutsin looking where you're going.
47
137553
3471
y seguir conduciendo por el camino sin ver por dónde van.
02:33
You and everyonetodo el mundo elsemás. This is the safeseguro way to drivemanejar.
48
141024
3135
Para Uds. y todos los demás.
Esta es la manera segura de conducir.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
¿Por qué hacemos esto?
Porque tenemos que hacerlo,
02:38
we have to make a choiceelección, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
debemos elegir, ¿miro aquí o miro allá?
02:40
What's more importantimportante?
51
148979
1521
¿Qué es más importante?
02:42
And usuallygeneralmente we do a fantasticfantástico jobtrabajo
52
150500
2711
Y en general, hacemos un muy buen trabajo
02:45
pickingcosecha and choosingElegir what we attendasistir to on the roadla carretera.
53
153211
3769
eligiendo y decidiendo a qué
le prestamos atención en la carretera.
02:48
But occasionallyde vez en cuando we missperder something.
54
156980
3650
Pero, a veces, fallamos.
02:52
OccasionallyDe vez en cuando we sensesentido something wrongincorrecto or too latetarde.
55
160630
4461
A veces, precibimos algo mal, o demasiado tarde.
02:57
In countlessincontable accidentsaccidentes, the driverconductor saysdice,
56
165091
1988
En incontables accidentes, el conductor dice,
02:59
"I didn't see it comingviniendo."
57
167079
2308
"No lo vi venir".
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
Y lo creo. En serio.
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
No podemos verlo todo.
03:07
But the technologytecnología existsexiste now that can help us improvemejorar that.
60
175593
5144
Pero la tecnología actual puede ayudarnos a mejorar esto.
03:12
In the futurefuturo, with carscarros exchangingintercambiando datadatos with eachcada other,
61
180737
4296
En el futuro, con automóviles intercambiando
información entre ellos,
03:17
we will be ablepoder to see not just threeTres carscarros aheadadelante
62
185033
3928
vamos a poder ver hasta tres autos más adelante
03:20
and threeTres carscarros behinddetrás, to the right and left,
63
188961
1594
y tres autos más atrás, a la derecha y a la izquierda,
03:22
all at the samemismo time, bird'saves eyeojo viewver,
64
190555
3166
todo al mismo tiempo, con vista panorámica,
03:25
we will actuallyactualmente be ablepoder to see into those carscarros.
65
193721
3128
realmente vamos a poder ver esos automóviles.
03:28
We will be ablepoder to see the velocityvelocidad of the carcoche in frontfrente of us,
66
196849
2371
Vamos a poder saber la velocidad
del auto que tenemos delante,
03:31
to see how fastrápido that guy'schico going or stoppingparada.
67
199220
3240
saber cuán rápidamente el tipo está frenando.
03:34
If that guy'schico going down to zerocero, I'll know.
68
202460
4510
Si el tipo está frenando a cero, lo sabré.
03:38
And with computationcálculo and algorithmsAlgoritmos and predictiveprofético modelsmodelos,
69
206970
3859
Y con cálculos, algoritmos y modelos predictivos,
03:42
we will be ablepoder to see the futurefuturo.
70
210829
3273
vamos a poder predecir el futuro.
03:46
You maymayo think that's impossibleimposible.
71
214102
1556
Pueden pensar que es imposible.
03:47
How can you predictpredecir the futurefuturo? That's really harddifícil.
72
215658
2731
¿Cómo puede predecirse el futuro? Es muy difícil.
03:50
ActuallyActualmente, no. With carscarros, it's not impossibleimposible.
73
218389
3619
Pero no. En el caso de los automóviles,
no es imposible.
03:54
CarsCarros are three-dimensionaltridimensional objectsobjetos
74
222008
2732
Los autos son objetos tridimensionales
03:56
that have a fixedfijo positionposición and velocityvelocidad.
75
224740
2332
que tienen una velocidad y posición fija.
03:59
They travelviajar down roadscarreteras.
76
227072
1631
Se desplazan por caminos.
04:00
OftenA menudo they travelviajar on pre-publishedpre-publicado routesrutas.
77
228703
2412
A veces se desplazan en rutas pre prublicadas.
04:03
It's really not that harddifícil to make reasonablerazonable predictionspredicciones
78
231115
3938
No es realmente difícil hacer predicciones razonables
04:07
about where a car'scarros going to be in the nearcerca futurefuturo.
79
235053
2864
acerca de dónde un auto va a estar en el futuro cercano.
04:09
Even if, when you're in your carcoche
80
237917
2002
Incluso si están dentro de su auto
04:11
and some motorcyclistmotociclista comesproviene -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
y pasa un motociclista, ¡fiuuuummm!
04:13
85 milesmillas an hourhora down, lane-splittingdivisión de carril --
82
241913
2296
a 85 millas por hora, cambiando de carriles.
04:16
I know you've had this experienceexperiencia --
83
244209
2547
Sé que han pasado por esto,
04:18
that guy didn't "just come out of nowhereen ninguna parte."
84
246756
2603
ese tipo simplemente no "salió de la nada".
04:21
That guy'schico been on the roadla carretera probablyprobablemente for the last halfmitad hourhora.
85
249359
3643
Lo más probable es que ya estuviera en la carretera
durante la última media hora.
04:25
(LaughterRisa)
86
253002
1190
(Risas)
04:26
Right? I mean, somebody'salguien es seenvisto him.
87
254192
3589
¿Cierto? Quiero decir, alguien lo vio.
04:29
TenDiez, 20, 30 milesmillas back, someone'sde alguien seenvisto that guy,
88
257781
2768
Diez, 20, 30 millas atrás, alguien vio a este tipo,
04:32
and as soonpronto as one carcoche seesve that guy
89
260549
2384
y tan pronto como un auto ve al motociclista
04:34
and putspone him on the mapmapa, he's on the mapmapa --
90
262933
2231
y lo incorpora al mapa, está en el mapa...
04:37
positionposición, velocityvelocidad,
91
265164
2176
posición, velocidad,
04:39
good estimateestimar he'llinfierno continuecontinuar going 85 milesmillas an hourhora.
92
267340
2321
se puede decir que continuará su trayecto
a 85 millas por hora.
04:41
You'llUsted know, because your carcoche will know, because
93
269661
2184
Uds. lo sabrán, porque su auto lo sabrá, porque
04:43
that other carcoche will have whisperedsusurrado something in his earoreja,
94
271845
2275
ese otro auto se lo habrá susurrado,
04:46
like, "By the way, fivecinco minutesminutos,
95
274120
1923
algo así como, "por cierto, en cinco minutos,
04:48
motorcyclistmotociclista, watch out."
96
276043
2775
pasa un motociclista, cuidado".
04:50
You can make reasonablerazonable predictionspredicciones about how carscarros behavecomportarse.
97
278818
2703
Pueden hacer predicciones razonables acerca
del comportamiento de los autos.
04:53
I mean, they're Newtoniannewtoniano objectsobjetos.
98
281521
1365
Quiero decir, son objetos newtonianos.
04:54
That's very nicebonito about them.
99
282886
2909
Lo cual es algo muy bueno.
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
¿Pero cómo llegamos allí?
05:00
We can startcomienzo with something as simplesencillo
101
288829
2266
Podemos empezar con algo tan sencillo como
05:03
as sharingcompartiendo our positionposición datadatos betweenEntre carscarros,
102
291095
2870
compartir la información de nuestra posición
entre vehículos,
05:05
just sharingcompartiendo GPSGPS.
103
293965
1892
simplemente compartiendo el GPS.
05:07
If I have a GPSGPS and a cameracámara in my carcoche,
104
295857
2444
Si tengo un GPS y una cámara en mi auto,
05:10
I have a prettybonita precisepreciso ideaidea of where I am
105
298301
2231
tengo una idea bastante precisa de dónde estoy
05:12
and how fastrápido I'm going.
106
300532
1732
y a qué velocidad me desplazo.
05:14
With computercomputadora visionvisión, I can estimateestimar where
107
302264
1657
Con visión de computadora, puedo calcular dónde
05:15
the carscarros around me are, sortordenar of, and where they're going.
108
303921
3537
están los vehículos a mi alrededor,
más o menos, y hacia dónde van.
05:19
And samemismo with the other carscarros.
109
307458
970
Y lo mismo para otros autos.
05:20
They can have a precisepreciso ideaidea of where they are,
110
308428
1814
Pueden tener una idea precisa de dónde están,
05:22
and sortordenar of a vaguevago ideaidea of where the other carscarros are.
111
310242
2146
y al menos una vaga idea de dónde están los demás autos.
05:24
What happenssucede if two carscarros sharecompartir that datadatos,
112
312388
3231
¿Qué pasa si dos automóviles
pudiesen compartir esa información,
05:27
if they talk to eachcada other?
113
315619
1955
si pudiesen hablarse?
05:29
I can tell you exactlyexactamente what happenssucede.
114
317574
2778
Se los diré.
05:32
BothAmbos modelsmodelos improvemejorar.
115
320352
2339
Ambos modelos mejoran.
05:34
EverybodyTodos winsgana.
116
322691
2055
Todos ganan.
05:36
ProfessorProfesor BobChelín WangWang and his teamequipo
117
324746
2577
El profesor Bob Wang y su equipo
05:39
have donehecho computercomputadora simulationssimulaciones of what happenssucede
118
327323
2738
han creado simulaciones computarizadas de lo que ocurre
05:42
when fuzzyborroso estimatesestimados combinecombinar, even in lightligero traffictráfico,
119
330061
3431
cuando se combinan cálculos aproximados,
incluso con poco tráfico,
05:45
when carscarros just sharecompartir GPSGPS datadatos,
120
333492
2624
cuando los autos solo comparten información GPS,
05:48
and we'venosotros tenemos movedmovido this researchinvestigación out of the computercomputadora simulationsimulación
121
336116
2513
y hemos llevado esta investigación
de simulación por computación
05:50
and into robotrobot testprueba bedscamas that have the actualreal sensorssensores
122
338629
3027
y hacia un banco de pruebas robóticas
que tienen los sensores reales
05:53
that are in carscarros now on these robotsrobots:
123
341656
3133
que los autos tienen actualmente, en estos robots:
05:56
stereoestéreo camerascámaras, GPSGPS,
124
344789
1838
cámaras estéreo, GPS,
05:58
and the two-dimensionalbidimensional laserláser rangedistancia findersbuscadores
125
346627
1874
y los telémetros láser bidimensionales
06:00
that are commoncomún in backupapoyo systemssistemas.
126
348501
2240
que son comunes en los sistemas de respaldo.
06:02
We alsoademás attachadjuntar a discretediscreto short-rangecorto alcance communicationcomunicación radioradio,
127
350741
4484
También incluimos una radio de comunicación
de corto alcance,
06:07
and the robotsrobots talk to eachcada other.
128
355225
1909
y los robots hablan entre sí.
06:09
When these robotsrobots come at eachcada other,
129
357134
1539
Cuando estos robots se acercan,
06:10
they trackpista eachcada other'sotros positionposición preciselyprecisamente,
130
358673
2971
rastrean la posición del otro de manera precisa
06:13
and they can avoidevitar eachcada other.
131
361644
2737
y pueden evitarse.
06:16
We're now addingagregando more and more robotsrobots into the mixmezcla,
132
364381
3226
Ahora agregamos más y más robots a la ecuación,
06:19
and we encounteredencontrado some problemsproblemas.
133
367607
1471
y hemos encontrado algunos problemas.
06:21
One of the problemsproblemas, when you get too much chattercharla,
134
369078
2359
Uno de ellos, es que cuando hay demasiada charla,
06:23
it's harddifícil to processproceso all the packetspaquetes, so you have to prioritizepriorizar,
135
371437
3728
es difícil procesar todos los paquetes de información,
entonces se debe priorizar,
06:27
and that's where the predictiveprofético modelmodelo helpsayuda you.
136
375165
2357
y allí es cuando nos ayuda el modelo predictivo.
06:29
If your robotrobot carscarros are all trackingrastreo the predictedpredicho trajectoriestrayectorias,
137
377522
4372
Si todos sus autos robots están rastreando
las trayectorias predecidas,
06:33
you don't paypaga as much attentionatención to those packetspaquetes.
138
381894
1767
no se presta demasiada atención a esos paquetes.
06:35
You prioritizepriorizar the one guy
139
383661
1703
Se da prioridad
06:37
who seemsparece to be going a little off coursecurso.
140
385364
1333
al que parece estar saliéndose un poco de su curso.
06:38
That guy could be a problemproblema.
141
386697
2526
Este tipo podría ser un problema.
06:41
And you can predictpredecir the newnuevo trajectorytrayectoria.
142
389223
3002
Y se puede predecir la trayectoria nueva.
06:44
So you don't only know that he's going off coursecurso, you know how.
143
392225
2763
Así que no solo se sabe que está cambiando su curso,
también se sabe cómo.
06:46
And you know whichcual driversconductores you need to alertalerta to get out of the way.
144
394988
3725
Y se sabe a qué conductor advertir
para que se quite del camino.
06:50
And we wanted to do -- how can we bestmejor alertalerta everyonetodo el mundo?
145
398713
2633
Y quisimos saber: ¿cómo podemos alertar mejor a todos?
06:53
How can these carscarros whispersusurro, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
¿Cómo pueden los autos susurrarse:
"Necesitas quitarte del camino"?
06:56
Well, it dependsdepende on two things:
147
404529
1517
Bien, depende de dos cuestiones:
06:58
one, the abilitycapacidad of the carcoche,
148
406046
2169
una, es la capacidad del auto,
07:00
and secondsegundo the abilitycapacidad of the driverconductor.
149
408215
3217
y la otra, la capacidad del conductor.
07:03
If one guy has a really great carcoche,
150
411432
1505
Si alguien tiene un auto muy bueno,
07:04
but they're on theirsu phoneteléfono or, you know, doing something,
151
412937
2925
pero está hablando por teléfono,
o ya saben, haciendo otra cosa,
07:07
they're not probablyprobablemente in the bestmejor positionposición
152
415862
1930
probablemente no esté en la mejor posición
07:09
to reactreaccionar in an emergencyemergencia.
153
417792
2970
para reaccionar ante una emergencia.
07:12
So we startedempezado a separateseparar linelínea of researchinvestigación
154
420762
1665
Así que comenzamos una línea de investigación adicional
07:14
doing driverconductor stateestado modelingmodelado.
155
422427
2551
enfocándonos en los conductores.
07:16
And now, usingutilizando a seriesserie of threeTres camerascámaras,
156
424978
2329
Y ahora, utilizando una serie de tres cámaras,
07:19
we can detectdetectar if a driverconductor is looking forwardadelante,
157
427307
2270
podemos detectar si un conductor
está mirando hacia adelante,
07:21
looking away, looking down, on the phoneteléfono,
158
429577
2860
hacia otro lado, hacia arriba, si está al teléfono,
07:24
or havingteniendo a cupvaso of coffeecafé.
159
432437
3061
o tomando una taza de café.
07:27
We can predictpredecir the accidentaccidente
160
435498
2070
Podemos predecir el accidente
07:29
and we can predictpredecir who, whichcual carscarros,
161
437568
3651
y podemos predecir, quiénes, qué autos,
07:33
are in the bestmejor positionposición to movemovimiento out of the way
162
441219
3486
están en la mejor posición para quitarse del camino
07:36
to calculatecalcular the safestmás seguro routeruta for everyonetodo el mundo.
163
444705
3009
y así calcular la ruta más segura para todos.
07:39
FundamentallyFundamentalmente, these technologiestecnologías existexiste todayhoy.
164
447714
4635
Fundamentalmente, este tipo de tecnología existe hoy.
07:44
I think the biggestmás grande problemproblema that we facecara
165
452349
2824
Creo que el mayor problema que enfrentamos,
07:47
is our ownpropio willingnesscomplacencia to sharecompartir our datadatos.
166
455173
3013
es nuestra voluntad para compartir nuestra información.
07:50
I think it's a very disconcertingdesconcertante notionnoción,
167
458186
2631
Creo que hay una noción muy desconcertante,
07:52
this ideaidea that our carscarros will be watchingacecho us,
168
460817
2386
esta idea de que nuestros autos
van a estar observándonos,
07:55
talkinghablando about us to other carscarros,
169
463203
3371
hablando de nosotros con otros autos,
07:58
that we'llbien be going down the roadla carretera in a seamar of gossipchisme.
170
466574
3427
que vamos a desplazarnos por la ruta en un mar de cotilleo.
08:02
But I believe it can be donehecho in a way that protectsprotege our privacyintimidad,
171
470001
3897
Pero creo que puede hacerse de un modo
que proteja nuestra privacidad,
08:05
just like right now, when I look at your carcoche from the outsidefuera de,
172
473898
3741
tal y como ahora, cuando miro
su auto desde afuera,
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
realmente no sé nada de usted.
08:12
If I look at your licenselicencia plateplato numbernúmero,
174
480002
1137
Si miro la matrícula de su vehículo,
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
realmente no sé quién es usted.
08:15
I believe our carscarros can talk about us behinddetrás our backsespaldas.
176
483025
4249
Creo que nuestros autos pueden hablar
de nosotros a nuestra espalda.
08:19
(LaughterRisa)
177
487274
2975
(Risas)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
Y creo que eso será algo estupendo.
08:25
I want you to considerconsiderar for a momentmomento
179
493434
1650
Quiero que reflexionen por un momento
08:27
if you really don't want the distracteddistraído teenageradolescente behinddetrás you
180
495084
4118
si realmente no quieren que
el adolescente distraído detrás de ustedes
08:31
to know that you're brakingfrenado,
181
499202
2120
sepa que están frenando,
08:33
that you're comingviniendo to a deadmuerto stop.
182
501322
2924
que están frenando por completo.
08:36
By sharingcompartiendo our datadatos willinglyde buena gana,
183
504246
2741
Compartiendo nuestra información, voluntariamente,
08:38
we can do what's bestmejor for everyonetodo el mundo.
184
506987
2812
podemos hacer lo que es mejor para todos.
08:41
So let your carcoche gossipchisme about you.
185
509799
3076
Así que dejen que su auto hable de ustedes.
08:44
It's going to make the roadscarreteras a lot safermás seguro.
186
512875
3038
Eso hará mucho más seguras nuestras calles.
08:47
Thank you.
187
515913
1791
Gracias.
08:49
(ApplauseAplausos)
188
517704
4985
(Aplausos)
Translated by Mariela Rodio
Reviewed by Ana María Pérez

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ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

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Jennifer Healey | Speaker | TED.com