ABOUT THE SPEAKER
Robin Murphy - Disaster roboticist
Robin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters.

Why you should listen

Robin Murphy imagines how robots can do tasks no human could amid scenes of disaster hard to imagine, from the World Trade Center disaster to Hurricane Katrina to the Fukushima Daiichi nuclear emergency. In her recent book, Disaster Robotics, she lays out her research into the problem, which pulls together artificial intelligence, robotics and human-robot interaction.

At Texas A&M, Murphy is the director of the Center for Robot-Assisted Search and Rescue and the Center for Emergency Informatics. She also co-founded the IEEE Robotics and Automation Society’s Technical Committee on Safety Security and Rescue Robotics and its annual conference. Her field work, combined with technology transfer and research community-building activities, led to her receiving the 2014 ACM Eugene L. Lawler Award for Humanitarian Contributions within Computer Science and Informatics.

More profile about the speaker
Robin Murphy | Speaker | TED.com
TEDWomen 2015

Robin Murphy: These robots come to the rescue after a disaster

ロビン・マーフィー: 災害の救援に駆けつけるロボット

Filmed:
1,125,212 views

災害に見舞われた時、いち早く現場に駆けつけるのは誰か?ロボットである可能性がますます高くなっていきます。ロビン・マーフィーは研究室で、災害現場を飛んだり、トンネルを掘ったり、泳いだり、這ったりするロボットを作っています。ロボットの開発により、消防士やレスキュー隊員による人命救助活動がより安全なものとなり、さらにコミュニティの復興が最高3年、早まります。
- Disaster roboticist
Robin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Over a million百万 people are killed殺された
each year in disasters災害.
0
999
4976
年間100万人以上が
災害で死亡します
00:17
Two and a halfハーフ million百万 people
will be permanently永久に disabled無効 or displaced失踪した,
1
5999
5234
250万人が回復不能の障害を負ったり
住む場所を失ったりします
00:23
and the communitiesコミュニティ will take
20 to 30 years to recover回復します
2
11257
3924
そして復興には20〜30年かかり
00:27
and billions何十億 of economic経済的 losses損失.
3
15205
2401
被害額は数十億ドルにのぼります
00:31
If you can reduce減らす
the initial初期 response応答 by one day,
4
19054
4371
初動対応を1日繰り上げるだけで
00:35
you can reduce減らす the overall全体 recovery回復
5
23449
3527
全体の復興にかかる期間が
00:39
by a thousand days日々, or three years.
6
27000
2808
1,000日 つまり3年も短縮できます
00:41
See how that works作品?
7
29832
1753
その仕組みを見てゆきましょう
00:43
If the initial初期 responders応答者
can get in, saveセーブ lives人生,
8
31609
2850
第1陣が現地入りして
人命救助をし
00:46
mitigate緩和する whateverなんでも flooding洪水
danger危険 there is,
9
34483
2516
洪水の危険性などを緩和する
ことさえできれば
00:49
that means手段 the other groupsグループ can get in
10
37023
2284
その後 現地入りする人たちの仕事は
00:51
to restoreリストア the water,
the roads道路, the electricity電気,
11
39331
2985
水道、道路、電気の復旧
ということになります
00:54
whichどの means手段 then the construction建設 people,
the insurance保険 agentsエージェント,
12
42340
3116
従って 建設業や
保険会社の社員も
00:57
all of them can get in
to rebuild再構築する the houses,
13
45480
2614
現地入りして
家屋を再建できるので
01:00
whichどの then means手段
you can restoreリストア the economy経済,
14
48118
2988
経済を復興できるのです
01:03
and maybe even make it better
and more resilient弾力のある to the next disaster災害.
15
51130
4873
また 次の被災時に より迅速な
復興対応ができるかもしれません
01:09
A majorメジャー insurance保険 company会社 told me
16
57899
1796
大手保険会社によると
01:11
that if they can get a homeowner's住宅所有者の claim請求
processed処理された one day earlier先に,
17
59719
5112
保険会社が世帯主の請求を
1日早く処理できれば
01:16
it'llそれはよ make a difference of six6 months数ヶ月
18
64855
2120
半年も早く
01:18
in that person getting取得
their彼らの home repaired修理された.
19
66999
2240
家を修理してもらえるのです
01:22
And that's why I do disaster災害 roboticsロボット工学 --
20
70118
2329
ですから私は
災害ロボット工学を研究しています
01:24
because robotsロボット can
make a disaster災害 go away fasterもっと早く.
21
72471
4499
ロボットを使えば
すばやく災害を処理できるからです
01:30
Now, you've already既に seen見た
a coupleカップル of these.
22
78305
2017
さて この2台のロボットは
01:32
These are the UAVsUAV.
23
80346
1720
無人航空機(UAV)です
01:34
These are two typesタイプ of UAVsUAV:
24
82090
1861
展示してある2種類のUAVは
01:35
a rotorcraftロータークラフト, or hummingbirdハチドリ;
25
83975
1865
回転翼機のハミングバードと
01:37
a fixed-wing固定翼, a hawk.
26
85864
2070
固定翼機のホークです
01:39
And they're used extensively広く since以来 2005 --
27
87958
3390
2005年のハリケーン・カトリーナ以降
広範囲で
01:43
Hurricaneハリケーン Katrinaカトリーナ.
28
91372
1175
使用されてきました
01:44
Let me showショー you how this hummingbirdハチドリ,
this rotorcraftロータークラフト, works作品.
29
92571
3324
回転翼機のハミングバードの
動きをご覧に入れましょう
01:47
Fantasticファンタスティック for structural構造的 engineersエンジニア.
30
95919
3056
構造工学技術者にとっては
最高のロボットですよね
01:50
Beingであること ableできる to see damage損傷 from anglesアングル you
can't get from binoculars双眼鏡 on the ground接地
31
98999
4420
地上の双眼鏡や 衛星などの飛行物体の
高角度の画像では
01:55
or from a satellite衛星 image画像,
32
103443
1310
見られないアングルから
01:56
or anything flying飛行 at a higher高い angle角度.
33
104777
3192
被害状況が把握できます
02:00
But it's not just structural構造的 engineersエンジニア
and insurance保険 people who need this.
34
108530
4372
構造工学技術者や保険業者でなくても
状況把握は必要です
02:04
You've got things
like this fixed-wing固定翼, this hawk.
35
112926
2467
このホークのような
固定翼機もあります
02:07
Now, this hawk can be used
for geospatial地理空間 surveysアンケート.
36
115417
3271
さて このホークは地理空間の調査に
使えます
02:10
That's where you're
pulling引っ張る imageryイメージ together一緒に
37
118712
2849
地理空間調査では
画像を集めて
02:13
and getting取得 3D reconstruction再建.
38
121585
1825
3次元に再構築します
02:15
We used bothどちらも of these at the Osoオソ mudslides泥だらけ
up in Washingtonワシントン State状態,
39
123434
4074
ワシントン州オソの土砂災害では
両方の機種が使用されました
02:19
because the big大きい problem問題
40
127532
2199
その理由は捜索救援ではなく
02:21
was geospatial地理空間 and hydrological水文学
understanding理解 of the disaster災害 --
41
129755
3158
地理空間的、水文学的に
災害状況を把握することが
02:24
not the searchサーチ and rescueレスキュー.
42
132937
1246
重要だったからです
02:26
The searchサーチ and rescueレスキュー teamsチーム
had it under controlコントロール
43
134207
2319
捜索救援チームは現地状況を
コントロール下に置き
02:28
and knew知っていた what they were doing.
44
136550
1478
活動内容を理解していました
02:30
The biggerより大きい problem問題 was that river
and mudslide泥だらけ mightかもしれない wipeワイプ them out
45
138052
3870
もっと大きな問題だったのは
二次災害により隊員たちが
02:33
and flood洪水 the responders応答者.
46
141946
1494
土砂や洪水に流されることでした
02:35
And not only was it challenging挑戦
to the responders応答者 and propertyプロパティ damage損傷,
47
143464
3742
問題は隊員の怪我や
物的損害だけでなく
02:39
it's alsoまた、 puttingパッティング at riskリスク
the future未来 of salmonサーモン fishing釣り
48
147230
3279
ワシントン州の被災地での
サケ釣りの将来も
02:42
along一緒に that part of Washingtonワシントン State状態.
49
150533
1716
危ぶまれていました
02:44
So they needed必要な to understandわかる
what was going on.
50
152273
2476
そのため 現状を
理解する必要がありました
02:46
In sevenセブン hours時間, going from Arlingtonアーリントン,
51
154773
2609
7時間のうちに アーリントンの
02:49
driving運転 from the Incident入射 Commandコマンド Post役職
to the siteサイト, flying飛行 the UAVsUAV,
52
157406
4814
現場指揮所から被災地へ車を走らせ
UAVを飛ばして
02:54
processing処理 the dataデータ, driving運転 back
to Arlingtonアーリントン commandコマンド post役職 --
53
162244
3731
データを処理し
アーリントンの指令所に戻りました
02:57
sevenセブン hours時間.
54
165999
1406
7時間です
02:59
We gave与えた them in sevenセブン hours時間
dataデータ that they could take
55
167429
3534
他の方法だったら2、3日かかるものを
03:02
only two to three days日々
to get any other way --
56
170987
3750
7時間で届けたのです
03:06
and at higher高い resolution解決.
57
174761
1837
しかも より鮮明な高解像度です
03:09
It's a gameゲーム changerチェンジャー.
58
177064
1373
それが形勢を一変させます
03:11
And don't just think about the UAVsUAV.
59
179773
2069
UAVだけに注目しないでください
03:13
I mean, they are sexyセクシー -- but remember思い出す,
60
181866
2628
確かに UAVについ目が行くのはわかりますけどね
03:16
80 percentパーセント of the world's世界の
population人口 lives人生 by water,
61
184518
3336
世界の人口の8割が
水辺で暮らしているのです
03:19
and that means手段 our criticalクリティカルな
infrastructureインフラ is underwater水中 --
62
187878
2864
つまり 橋などの
重要なインフラが
03:22
the parts部品 that we can't get to,
like the bridges and things like that.
63
190766
3286
水没して
人間が立ち入れなくなるのです
03:26
And that's why we have
unmanned無人 marineマリン vehicles乗り物,
64
194076
2592
そのため
無人水中機(UMV)を使うのです
03:28
one typeタイプ of whichどの you've already既に met会った,
whichどの is SARbotSARbot, a square平方 dolphinイルカ.
65
196692
4452
ご覧のものは SARbotで
四角いドルフィンです
03:33
It goes行く underwater水中 and uses用途 sonarソナー.
66
201168
2696
水中に潜り
ソナー(超音波探信儀)を使います
03:35
Well, why are marineマリン vehicles乗り物 so important重要
67
203888
2333
なぜ無人水中機が
重要なのでしょうか?
03:38
and why are they very, very important重要?
68
206245
3124
どうしてこんなにも重要なのに
03:41
They get overlooked見落とされた.
69
209393
1516
見過ごされているのでしょうか?
03:42
Think about the Japanese日本語 tsunami津波 --
70
210933
2402
日本の津波について
考えてみましょう
03:45
400 milesマイル of coastland海岸 totally完全に devastated荒廃した,
71
213359
3966
約650kmの海岸線が
壊滅的な被害を受けました
03:49
twice二度 the amount of coastland海岸 devastated荒廃した
by Hurricaneハリケーン Katrinaカトリーナ in the Unitedユナイテッド States.
72
217349
4696
アメリカのハリケーン・カトリーナによる
沿岸被害の2倍です
03:54
You're talking話す about your bridges,
your pipelinesパイプライン, your portsポート -- wiped拭いた out.
73
222069
3856
橋、パイプライン、港などが
破壊されたらどうなるのか?
03:57
And if you don't have a portポート,
74
225949
1612
港がなければ
03:59
you don't have a way
to get in enough十分な relief救済 supplies用品
75
227585
3246
被災者を支援する
十分な救援物資を受け取る
04:02
to supportサポート a population人口.
76
230855
1221
方法がなくなるのです
04:04
That was a huge巨大 problem問題
at the Haitiハイチ earthquake地震.
77
232100
2572
ハイチの地震では
それが大問題となりました
04:07
So we need marineマリン vehicles乗り物.
78
235565
2122
だから UMVが要るのです
04:09
Now, let's look at a viewpoint観点
from the SARbotSARbot
79
237711
2431
SARbotが
何を捉えているのかを
04:12
of what they were seeing見る.
80
240166
1471
見てみましょう
04:13
We were workingワーキング on a fishing釣り portポート.
81
241661
2246
漁港で活動した時のものです
04:15
We were ableできる to reopen再開 that fishing釣り portポート,
usingを使用して her sonarソナー, in four4つの hours時間.
82
243931
5716
SARbotのソナーを使って
4時間で 漁港を再開できました
04:21
That fishing釣り portポート was told
it was going to be six6 months数ヶ月
83
249671
2653
その漁港では潜水チームの
04:24
before they could get
a manualマニュアル teamチーム of diversダイバー in,
84
252348
2706
手作業が始まるのに半年かかり
04:27
and it was going to take
the diversダイバー two weeks.
85
255078
2687
さらに2週間の潜水作業がかかると
言われていました
04:29
They were going to missミス
the fall fishing釣り seasonシーズン,
86
257789
2294
それでは地域の主要な収入源である
04:32
whichどの was the majorメジャー economy経済 for that part,
whichどの is kind種類 of like their彼らの Capeケープ Codコード.
87
260107
4226
秋の出漁期を逃してしまいます
アメリカならケープコッドのような場所です
04:36
UMVsUMV, very important重要.
88
264357
2268
だから UMVは大変重要なのです
04:38
But you know, all the robotsロボット
I've shown示された you have been small小さい,
89
266649
3248
お見せしたロボットが
すべて小さいのは
04:41
and that's because robotsロボット
don't do things that people do.
90
269921
3777
ロボットは人間がすることはせず
04:45
They go places場所 people can't go.
91
273722
2253
人間が行けない所に行くからです
04:47
And a great example of that is BujoldBujold.
92
275999
2976
良い例がブジョルドです
04:50
Unmanned無人 ground接地 vehicles乗り物
are particularly特に small小さい,
93
278999
2976
無人地上探索機は
特に小さいのです
04:53
so BujoldBujold --
94
281999
1318
ブジョルドは―
04:55
(Laughter笑い)
95
283341
1508
(笑)
04:56
Say helloこんにちは to BujoldBujold.
96
284873
1183
ブジョルドに挨拶して
04:58
(Laughter笑い)
97
286080
2684
(笑)
05:01
BujoldBujold was used extensively広く
at the World世界 Tradeトレード Centerセンター
98
289606
3369
ブジョルドは世界貿易センターで
広範囲に使われ
05:04
to go throughを通して Towersタワーズ 1, 2 and 4.
99
292999
2380
1、2、4号棟を捜索しました
05:07
You're climbingクライミング into the rubble瓦礫,
rappellingラペリング down, going deep深い in spacesスペース.
100
295403
4645
瓦礫を登ったり懸垂下降をしたり
隙間の奥に進んで行きます
05:12
And just to see the World世界 Tradeトレード Centerセンター
from Bujold'sBujold's viewpoint観点, look at this.
101
300072
4559
ブジョルドの視線での
世界貿易センターです
05:16
You're talking話す about a disaster災害
where you can't fitフィット a person or a dog --
102
304655
5069
人間や犬が入れないような
被災地で活躍するのです
05:21
and it's on fire火災.
103
309748
2142
しかも 火災が起きています
05:23
The only hope希望 of getting取得
to a survivor生存者 way in the basement地下,
104
311914
3734
地下の生存者の元にたどり着く
希望がただ1つあるとしたら
05:27
you have to go throughを通して things
that are on fire火災.
105
315672
2195
火の中をかいくぐって
捜さねばなりません
05:29
It was so hotホット, on one of the robotsロボット,
the tracksトラック began始まった to melt溶かす and come off.
106
317891
4504
熱さのあまり 1台のロボットの
車輪が溶けて外れました
05:35
Robotsロボット don't replace置き換える people or dogs,
107
323161
2788
ロボットは人間や犬
ハチドリや鷹
05:37
or hummingbirdsハチドリ or hawks or dolphinsイルカ.
108
325973
2521
イルカの代わりをするのではありません
05:40
They do things new新しい.
109
328518
2036
ロボットは新しいことをするのです
05:42
They assist支援する the responders応答者,
the experts専門家, in new新しい and innovative革新的な ways方法.
110
330578
5689
新しい画期的な方法で
隊員や専門家をサポートするのです
05:48
The biggest最大 problem問題 is not
making作る the robotsロボット smaller小さい, thoughしかし.
111
336291
4429
最大の問題は
ロボットをより小さく作ることでも
05:52
It's not making作る them more heat-resistant耐熱性.
112
340744
2231
耐熱性の向上や
センサーの増設でもなく
05:54
It's not making作る more sensorsセンサ.
113
342999
1757
耐熱性の向上や
センサーの増設でもなく
05:56
The biggest最大 problem問題 is the dataデータ,
the informatics情報学,
114
344780
3610
最大の問題はデータ
つまり情報科学なのです
06:00
because these people need to get
the right dataデータ at the right time.
115
348414
4036
適切な時間に適切なデータを得る
必要があるからです
06:04
So wouldn'tしないだろう it be great if we could have
experts専門家 immediatelyすぐに accessアクセス the robotsロボット
116
352474
5501
専門家が現場に到着するまでの時間を待たず
専門家が直接ロボットに
06:09
withoutなし having持つ to waste廃棄物 any time
of driving運転 to the siteサイト,
117
357999
2976
アクセスできたら
素晴らしくありませんか?
06:12
so whoever's誰でも there,
use their彼らの robotsロボット over the Internetインターネット.
118
360999
2933
現場にいる人が使えたら
素晴らしくありませんか?
06:15
Well, let's think about that.
119
363956
1382
一緒に考えてみましょう
06:17
Let's think about a chemical化学
train列車 derailment脱線 in a rural農村 county.
120
365362
3372
田舎で化学薬品を積んだ列車の
脱線事故があったとしましょう
06:20
What are the oddsオッズ that the experts専門家,
your chemical化学 engineerエンジニア,
121
368758
3842
UAVを所有している国の
専門家、化学技術者
06:24
your railroad鉄道 transportation交通 engineersエンジニア,
122
372624
1862
輸送技術者のうち
06:26
have been trained訓練された on whateverなんでも UAVUAV
that particular特に county happens起こる to have?
123
374510
4861
UAVの訓練を受けている者の
割合はどのくらいでしょうか?
06:31
Probably多分, like, noneなし.
124
379395
1533
おそらくゼロに近いと思います
06:32
So we're usingを使用して these kinds種類 of interfacesインタフェース
125
380952
2390
だから このようなインターフェースで
06:35
to allow許す people to use the robotsロボット
withoutなし knowing知っている what robotロボット they're usingを使用して,
126
383366
4340
ロボットの種類が分からなくても
ロボットを使っていてもいなくても
06:39
or even if they're usingを使用して a robotロボット or not.
127
387730
2786
ロボットを使えるようにします
06:44
What the robotsロボット give you,
what they give the experts専門家, is dataデータ.
128
392252
6034
ロボットが皆さんや専門家に
提供するのはデータです
06:50
The problem問題 becomes〜になる:
who gets取得 what dataデータ when?
129
398310
3580
問題は「誰が何のデータをいつ得るのか」です
06:53
One thing to do is to ship
all the information情報 to everybodyみんな
130
401914
3893
たとえば あらゆる情報を
集めて皆で共有して
06:57
and let them sortソート it out.
131
405831
1512
それを仕分けしてもらう手があります
06:59
Well, the problem問題 with that
is it overwhelms圧倒する the networksネットワーク,
132
407367
3856
ただし それだと問題はネットワークが
負荷に耐えられず
07:03
and worse悪化する yetまだ, it overwhelms圧倒する
the cognitive認知 abilities能力
133
411247
3686
さらに悪いことに
状況を一変させる決断をするのに
07:06
of each of the people trying試す to get
that one nuggetナゲット of information情報
134
414957
4509
決断をするために必要となる情報が
一塊になってしまうと
07:11
they need to make the decision決定
that's going to make the difference.
135
419490
3805
それを受け止めようとする人間1人ひとりの
認識能力を越えてしまいます
07:15
So we need to think
about those kinds種類 of challenges挑戦.
136
423999
3094
だから そういう難題について
考える必要があるのです
07:19
So it's the dataデータ.
137
427117
1265
だから データなのです
07:20
Going back to the World世界 Tradeトレード Centerセンター,
138
428406
2236
世界貿易センターの話に戻しますと
07:22
we tried試した to solve解決する that problem問題
by just recording録音 the dataデータ from BujoldBujold
139
430666
4309
ブジョルドが瓦礫の奥に入った時の
データだけを記録することで
07:26
only when she was deep深い in the rubble瓦礫,
140
434999
1976
その問題解決を図りました
07:28
because that's what the USARUSAR teamチーム
said they wanted.
141
436999
2564
それが米陸軍予備役のチームの
求めるデータだったからです
07:32
What we didn't know at the time
142
440523
2588
あとで気づいたんですが
07:35
was that the civil市民 engineersエンジニア
would have loved愛された,
143
443135
2598
土木技術者だったら
瓦礫の奥に辿りつくまでの
07:37
needed必要な the dataデータ as we recorded記録された
the boxボックス beams, the serialシリアル numbers数字,
144
445757
4218
箱型梁、シリアルナンバー、採取場所
などのデータに
07:41
the locations場所, as we went行った into the rubble瓦礫.
145
449999
2619
興味を持ち
必要としたかも知れません
07:45
We lost失われた valuable貴重な dataデータ.
146
453343
1467
価値あるデータを失ったのです
07:46
So the challengeチャレンジ is getting取得 all the dataデータ
147
454834
2379
今後の課題はすべてのデータを記録し
07:49
and getting取得 it to the right people.
148
457237
2180
しかるべき相手に提供することです
07:51
Now, here'sここにいる another別の reason理由.
149
459441
2077
別の理由もあります
07:53
We've私たちは learned学んだ that some buildings建物 --
150
461542
2311
その時分かったのですが
いくつかの施設
07:55
things like schools学校,
hospitals病院, cityシティ hallsホール --
151
463877
3272
学校、病院、市役所などでは
07:59
get inspected点検された four4つの times
by different異なる agencies代理店
152
467173
4019
調査段階によって対応する機関が違うので
08:03
throughout全体を通して the response応答 phases段階.
153
471216
2250
4回も調査が入ることになるのです
08:06
Now, we're looking, if we can get
the dataデータ from the robotsロボット to shareシェア,
154
474156
3269
ロボットが収集したデータを
共有すれば
08:09
not only can we do things like
compress圧縮する that sequenceシーケンス of phases段階
155
477449
4850
各フェーズを集約することによって
08:14
to shorten短くする the response応答 time,
156
482323
1653
対応時間が短くなるだけでなく
08:16
but now we can beginベギン
to do the response応答 in parallel平行.
157
484000
4358
フェーズの同時進行も行えるのです
08:20
Everybodyみんな can see the dataデータ.
158
488382
1379
誰もがデータを見られます
08:21
We can shorten短くする it that way.
159
489785
1462
そうやって時間短縮できます
08:23
So really, "disaster災害 roboticsロボット工学"
is a misnomer異名.
160
491999
3406
だから「災害ロボット工学」
というのは誤称です
08:28
It's not about the robotsロボット.
161
496227
1895
ロボットではなく
08:30
It's about the dataデータ.
162
498146
1882
主体はデータなんです
08:32
(Applause拍手)
163
500433
3330
(拍手)
08:35
So my challengeチャレンジ to you:
164
503787
1957
皆さんにお願いしたいことは
08:37
the next time you hear聞く about a disaster災害,
165
505768
2300
次に 災害のニュースを見るとき
08:40
look for the robotsロボット.
166
508092
1325
ロボットを探してください
08:41
They mayかもしれない be underground地下,
they mayかもしれない be underwater水中,
167
509441
3125
地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが
08:44
they mayかもしれない be in the sky,
168
512590
1694
地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが
08:46
but they should be there.
169
514308
1965
きっといるはずです
08:48
Look for the robotsロボット,
170
516297
1167
救援に駆けつける
08:49
because robotsロボット are coming到来 to the rescueレスキュー.
171
517488
2747
ロボットを探してください
08:52
(Applause拍手)
172
520259
5661
(拍手)
Translated by Masako Kigami
Reviewed by Hiroko Kawano

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ABOUT THE SPEAKER
Robin Murphy - Disaster roboticist
Robin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters.

Why you should listen

Robin Murphy imagines how robots can do tasks no human could amid scenes of disaster hard to imagine, from the World Trade Center disaster to Hurricane Katrina to the Fukushima Daiichi nuclear emergency. In her recent book, Disaster Robotics, she lays out her research into the problem, which pulls together artificial intelligence, robotics and human-robot interaction.

At Texas A&M, Murphy is the director of the Center for Robot-Assisted Search and Rescue and the Center for Emergency Informatics. She also co-founded the IEEE Robotics and Automation Society’s Technical Committee on Safety Security and Rescue Robotics and its annual conference. Her field work, combined with technology transfer and research community-building activities, led to her receiving the 2014 ACM Eugene L. Lawler Award for Humanitarian Contributions within Computer Science and Informatics.

More profile about the speaker
Robin Murphy | Speaker | TED.com