TED2011
Sebastian Thrun: Google's driverless car
Sebastian Thrun: el vehículo no tripulado de Google
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Sebastian Thrun ayudó a construir el asombroso vehículo no tripulado de Google, impulsado por una búsqueda muy personal para salvar vidas y reducir accidentes de tráfico. Un video sorprendente muestra el coche ganador del Desafío DARPA en su andar por el tráfico de la ciudad, sin conductor al volante; e imágenes espectaculares de las pruebas de conducción en TED2011 demuestran la velocidad que pueden adquirir.
Sebastian Thrun - Educator, entrepreneur
Sebastian Thrun is a passionate technologist who is constantly looking for new opportunities to make the world better for all of us. Full bio
Sebastian Thrun is a passionate technologist who is constantly looking for new opportunities to make the world better for all of us. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
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As a boy,
0
0
2000
De niño
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I loved cars.
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2000
2000
me encantaban los coches.
00:19
When I turned 18,
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4000
2000
Cuando cumplí 18 años
00:21
I lost my best friend to a car accident.
3
6000
3000
perdí a mi mejor amigo a un accidente de coche,
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Like this.
4
10000
2000
en un tris.
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And then I decided I'd dedicate my life
5
12000
3000
Y entonces decidí que dedicaría mi vida
00:30
to saving one million people
6
15000
2000
a salvar a un millón de personas
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every year.
7
17000
2000
cada año.
00:34
Now I haven't succeeded, so this is just a progress report,
8
19000
3000
No hemos tenido éxito, así que esto es sólo un informe de avance,
00:37
but I'm here to tell you a little bit about self-driving cars.
9
22000
3000
pero estoy aquí para contarles un poco sobre los coches auto-conducidos.
00:40
I saw the concept first
10
25000
2000
Vi el primer concepto
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in the DARPA Grand Challenges
11
27000
2000
en los Grandes Desafíos de DARPA
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where the U.S. government issued a prize
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29000
2000
en los que el gobierno de EE.UU. otorga un premio
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to build a self-driving car that could navigate a desert.
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31000
3000
para construir un coche auto-conducido capaz de andar por el desierto.
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And even though a hundred teams were there,
14
34000
3000
Y aunque allí había un centenar de equipos
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these cars went nowhere.
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37000
3000
estos autos no llegaron a ninguna parte.
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So we decided at Stanford to build a different self-driving car.
16
40000
3000
Así que en Stanford decidimos construir un coche auto-conducido diferente.
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We built the hardware and the software.
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43000
3000
Construimos el hardware y el software.
01:01
We made it learn from us,
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46000
2000
Hicimos que aprendan de nosotros
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and we set it free in the desert.
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48000
3000
y los liberamos en el desierto.
01:06
And the unimaginable happened:
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51000
2000
Y sucedió algo inimaginable:
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it became the first car
21
53000
2000
se convirtió en el primer coche
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to ever return from a DARPA Grand Challenge,
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55000
2000
en regresar de un Gran Desafío DARPA
01:12
winning Stanford 2 million dollars.
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57000
3000
-ganado Stanford 2 millones de dólares.
01:17
Yet I still hadn't saved a single life.
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62000
3000
No obstante, no he salvado una sola vida
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Since, our work has focused
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65000
3000
dado que nuestro trabajo se centró
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on building driving cars
26
68000
2000
en la construcción de coches auto-conducidos,
01:25
that can drive anywhere by themselves --
27
70000
3000
que pueden manejarse en cualquier lugar por sí mismos
01:28
any street in California.
28
73000
2000
en cualquier calle de California.
01:30
We've driven 140,000 miles.
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75000
3000
Conducimos 224 mil kilómetros.
01:33
Our cars have sensors
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78000
3000
Nuestros coches tienen sensores
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by which they magically can see
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81000
3000
con los cuales mágicamente pueden ver
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everything around them
32
84000
2000
todo a su alrededor
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and make decisions
33
86000
2000
y tomar decisiones
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about every aspect of driving.
34
88000
3000
sobre cada aspecto de la conducción.
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It's the perfect driving mechanism.
35
91000
3000
Es el mecanismo de conducción perfecto.
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We've driven in cities,
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94000
2000
Hemos conducido en ciudades
01:51
like in San Francisco here.
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96000
2000
como San Francisco.
01:53
We've driven from San Francisco to Los Angeles on Highway 1.
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98000
4000
Hemos conducido desde San Francisco a Los Ángeles por la autopista 1.
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We've encountered joggers,
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102000
2000
Hemos encontrado corredores,
01:59
busy highways, toll booths,
40
104000
3000
autopistas atestadas, cabinas de peaje,
02:02
and this is without a person in the loop;
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107000
2000
y esto sin intervención de persona alguna;
02:04
the car just drives itself.
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109000
2000
el coche se conduce solo.
02:06
In fact, while we drove 140,000 miles,
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111000
3000
De hecho, recorrimos 224 mil kilómetros
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people didn't even notice.
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114000
3000
y la gente ni se dio cuenta.
02:12
Mountain roads,
45
117000
2000
Caminos de montaña,
02:14
day and night,
46
119000
3000
día y noche,
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and even crooked Lombard Street
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122000
3000
incluso la sinuosa Lombard Street
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in San Francisco.
48
125000
2000
de San Francisco.
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(Laughter)
49
127000
2000
(Risas)
02:25
Sometimes our cars get so crazy,
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130000
3000
A veces nuestros coches se vuelven tan locos
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they even do little stunts.
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133000
3000
que hacen algunas piruetas.
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(Video) Man: Oh, my God.
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137000
2000
(Video) Hombre: ¡Oh, Dios mío!
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What?
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141000
2000
¿Qué?
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Second Man: It's driving itself.
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143000
3000
Segundo Hombre: Se conduce solo.
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Sebastian Thrun: Now I can't get my friend Harold back to life,
55
147000
3000
Sebastian Thrun: si bien no puedo revivir a mi amigo Harold,
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but I can do something for all the people who died.
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150000
2000
puedo hacer algo por toda la gente que murió.
02:47
Do you know that driving accidents
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152000
3000
¿Saben que los accidentes de auto
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are the number one cause of death for young people?
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155000
3000
son la causa principal de muertes en jóvenes?
02:53
And do you realize that almost all of those
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158000
3000
¿Y se dan cuenta de que casi todos
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are due to human error
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161000
3000
se deben a errores humanos
02:59
and not machine error,
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164000
2000
y no a errores mecánicos
03:01
and can therefore be prevented by machines?
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166000
3000
y que por ende pueden ser evitados por las máquinas?
03:05
Do you realize
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170000
2000
¿Se dan cuenta
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that we could change the capacity of highways
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172000
3000
que podría cambiar la capacidad de las autopistas
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by a factor of two or three
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175000
3000
en un factor de 2 ó de 3
03:13
if we didn't rely on human precision
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178000
2000
si no delegáramos en la precisión humana
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on staying in the lane --
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180000
2000
el permanecer en el carril,
03:17
improve body position
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182000
2000
mejorar la posición del cuerpo,
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and therefore drive a little bit closer together
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184000
2000
y, por lo tanto, conducir un poco más cerca,
03:21
on a little bit narrower lanes,
70
186000
2000
en carriles un poco más angostos,
03:23
and do away with all traffic jams on highways?
71
188000
3000
y acabar con los atascos de tráfico en las autopistas?
03:28
Do you realize that you, TED users,
72
193000
3000
¿Se dan cuenta que Uds, usuarios de TED,
03:31
spend an average
73
196000
2000
pasan un promedio
03:33
of 52 minutes per day
74
198000
2000
de 52 minutos al día
03:35
in traffic,
75
200000
2000
en el tráfico
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wasting your time
76
202000
2000
perdiendo el tiempo
03:39
on your daily commute?
77
204000
3000
en sus viajes diarios?
03:42
You could regain this time.
78
207000
2000
Podrían recuperar ese tiempo.
03:44
This is four billion hours
79
209000
2000
Son 4 mil millones de horas
03:46
wasted in this country alone.
80
211000
3000
desperdiciadas sólo en este país.
03:49
And it's 2.4 billion gallons of gasoline wasted.
81
214000
4000
Y son 9 mil millones de litros de gasolina desperdiciados.
03:53
Now I think there's a vision here, a new technology,
82
218000
3000
Creo que aquí hay una visión, una nueva tecnología,
03:56
and I'm really looking forward to a time
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221000
2000
y realmente espero con ansias el momento
03:58
when generations after us look back at us
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223000
2000
en que las generaciones venideras nos miren
04:00
and say how ridiculous it was that humans were driving cars.
85
225000
3000
y se digan lo ridículo que era que los humanos condujeran coches.
04:03
Thank you.
86
228000
2000
Gracias.
04:05
(Applause)
87
230000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Thrun - Educator, entrepreneurSebastian Thrun is a passionate technologist who is constantly looking for new opportunities to make the world better for all of us.
Why you should listen
Sebastian Thrun is an educator, entrepreneur and troublemaker. After a long life as a professor at Stanford University, Thrun resigned from tenure to join Google. At Google, he founded Google X, home to self-driving cars and many other moonshot technologies. Thrun also founded Udacity, an online university with worldwide reach, and Kitty Hawk, a "flying car" company. He has authored 11 books, 400 papers, holds 3 doctorates and has won numerous awards.
Sebastian Thrun | Speaker | TED.com