TED2011
Sebastian Thrun: Google's driverless car
Sebastian Thrun: O carro sem motorista da Google
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Sebastian Thrun ajudou a contruir o extraordinário carro sem motorista da Google, motivado por uma busca pessoal no sentido de salvar vidas e reduzir os acidentes de trânsito. O vídeo de cair o queixo mostra o carro vencedor do Desafio DARPA circulando através do intenso tráfego urbano sem ninguém ao volante, e imagens dramáticas do test drive do TED 2011 demonstram como isso pode progredir rapidamente.
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
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As a boy,
0
0
2000
Quando era garoto,
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I loved cars.
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2000
2000
eu adorava automóveis.
00:19
When I turned 18,
2
4000
2000
Quando fiz 18 anos,
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I lost my best friend to a car accident.
3
6000
3000
perdi meu melhor amigo num acidente de automóvel.
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Like this.
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10000
2000
Assim.
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And then I decided I'd dedicate my life
5
12000
3000
E nesse momento decidi que dedicaria minha vida
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to saving one million people
6
15000
2000
a salvar um milhão de pessoas
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every year.
7
17000
2000
a cada ano.
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Now I haven't succeeded, so this is just a progress report,
8
19000
3000
Até agora, não consegui, portanto este é apenas um relatório de andamento,
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but I'm here to tell you a little bit about self-driving cars.
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22000
3000
mas estou aqui para contar algumas coisas a vocês sobre carros auto-guiados.
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I saw the concept first
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25000
2000
Vi esse conceito pela primeira vez
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in the DARPA Grand Challenges
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27000
2000
nos Grandes Desafios da DARPA
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where the U.S. government issued a prize
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29000
2000
nos quais o governo dos EUA oferece um prêmio
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to build a self-driving car that could navigate a desert.
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31000
3000
para construir um carro auto-guiado que fosse capaz de navegar num deserto.
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And even though a hundred teams were there,
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34000
3000
E mesmo com cem times participando,
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these cars went nowhere.
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37000
3000
esses carros não foram a lugar algum.
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So we decided at Stanford to build a different self-driving car.
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40000
3000
Então, em Stanford, decidimos construir um carro auto-guiado diferente.
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We built the hardware and the software.
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43000
3000
Construímos o hardware e o software.
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We made it learn from us,
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46000
2000
Fizemos que ele aprendesse conosco,
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and we set it free in the desert.
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48000
3000
e então nós o soltamos no deserto.
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And the unimaginable happened:
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51000
2000
E o inimaginável aconteceu:
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it became the first car
21
53000
2000
ele foi o primeiro carro
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to ever return from a DARPA Grand Challenge,
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55000
2000
que jamais retornou de um Grande Desafio DARPA --
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winning Stanford 2 million dollars.
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57000
3000
ganhando 2 milhões de dólares para Stanford.
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Yet I still hadn't saved a single life.
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62000
3000
Mesmo assim eu ainda não tinha salvado uma única vida.
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Since, our work has focused
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65000
3000
Desde essa ocasião, nosso trabalho se concentrou
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on building driving cars
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68000
2000
em construir carros auto-guiados
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that can drive anywhere by themselves --
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70000
3000
que podem rodar em qualquer lugar por si mesmos --
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any street in California.
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73000
2000
em qualquer rua da Califórnia.
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We've driven 140,000 miles.
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75000
3000
Rodamos com eles 225.000 Km.
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Our cars have sensors
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78000
3000
Nossos carros possuem sensores
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by which they magically can see
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81000
3000
com os quais eles magicamente podem ver
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everything around them
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84000
2000
tudo ao redor deles
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and make decisions
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86000
2000
e tomar decisões
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about every aspect of driving.
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88000
3000
sobre todos os aspectos da direção.
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It's the perfect driving mechanism.
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91000
3000
É a máquina de dirigir perfeita.
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We've driven in cities,
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94000
2000
Rodamos por cidades,
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like in San Francisco here.
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96000
2000
como aqui, em São Francisco.
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We've driven from San Francisco to Los Angeles on Highway 1.
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98000
4000
Dirigimos de São Francisco a Los Angeles na Highway 1.
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We've encountered joggers,
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102000
2000
Encontramos corredores,
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busy highways, toll booths,
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104000
3000
estradas congestionadas, postos de pedágio,
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and this is without a person in the loop;
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107000
2000
e isso sem uma pessoa na malha de controle;
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the car just drives itself.
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109000
2000
o carro simplesmente dirige por si.
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In fact, while we drove 140,000 miles,
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111000
3000
De fato, enquanto estávamos dirigindo por esses 225.000 Km,
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people didn't even notice.
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114000
3000
as pessoas sequer notavam.
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Mountain roads,
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117000
2000
Estradas de montanha,
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day and night,
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119000
3000
dia e noite,
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and even crooked Lombard Street
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122000
3000
e até na tortuosa Rua Lombard
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in San Francisco.
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125000
2000
em São Francisco.
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(Laughter)
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127000
2000
(Risadas)
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Sometimes our cars get so crazy,
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130000
3000
Às vezes nossos carros ficam tão doidos,
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they even do little stunts.
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133000
3000
que até fazem pequenas proezas.
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(Video) Man: Oh, my God.
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137000
2000
(Vídeo) Homem: Oh, meu Deus.
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What?
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141000
2000
O quê?
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Second Man: It's driving itself.
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143000
3000
Segundo Homem: Isso está dirigindo sozinho.
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Sebastian Thrun: Now I can't get my friend Harold back to life,
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147000
3000
Sebastian Thurn: Agora não posso mais trazer meu amigo Harold de volta à vida,
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but I can do something for all the people who died.
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150000
2000
mas posso fazer alguma coisa por todas as pessoas que morreram.
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Do you know that driving accidents
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152000
3000
Vocês sabem que acidentes automobilísticos
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are the number one cause of death for young people?
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155000
3000
são a primeira causa de mortes de pessoas jovens?
02:53
And do you realize that almost all of those
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158000
3000
E vocês estão cientes que quase todos eles
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are due to human error
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161000
3000
são causados por erros humanos
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and not machine error,
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164000
2000
e não por erros de máquinas,
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and can therefore be prevented by machines?
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166000
3000
e poderiam, portanto, ser evitados por máquinas?
03:05
Do you realize
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170000
2000
Vocês estão cientes
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that we could change the capacity of highways
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172000
3000
que poderíamos aumentar a capacidade das auto-estradas
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by a factor of two or three
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175000
3000
por um fator de dois ou três
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if we didn't rely on human precision
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178000
2000
se não dependessemos da precisão humana
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on staying in the lane --
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180000
2000
para ficar em uma faixa --
03:17
improve body position
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182000
2000
melhorar o posicionamento das carrocerias
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and therefore drive a little bit closer together
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184000
2000
e portanto guiar um pouco mais perto um do outro
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on a little bit narrower lanes,
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186000
2000
em faixas um pouco mais estreitas,
03:23
and do away with all traffic jams on highways?
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188000
3000
e eliminar todos os congestionamentos nas auto-estradas?
03:28
Do you realize that you, TED users,
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193000
3000
Você percebem que vocês, usuários do TED,
03:31
spend an average
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196000
2000
gastam em média
03:33
of 52 minutes per day
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198000
2000
52 minutos por dia
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in traffic,
75
200000
2000
no tráfego,
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wasting your time
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202000
2000
desperdiçando seu tempo
03:39
on your daily commute?
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204000
3000
no caminho diário para o trabalho?
03:42
You could regain this time.
78
207000
2000
Vocês poderiam recuperar esse tempo.
03:44
This is four billion hours
79
209000
2000
São quatro bilhões de horas
03:46
wasted in this country alone.
80
211000
3000
desperdiçadas só neste país.
03:49
And it's 2.4 billion gallons of gasoline wasted.
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214000
4000
E são 9 bilhões de litros de gasolina desperdiçados.
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Now I think there's a vision here, a new technology,
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218000
3000
Assim, creio que temos uma visão aqui, uma nova tecnologia,
03:56
and I'm really looking forward to a time
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221000
2000
e realmente deposito minhas esperanças num tempo
03:58
when generations after us look back at us
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223000
2000
em que as gerações futuras irão olhar para nós
04:00
and say how ridiculous it was that humans were driving cars.
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225000
3000
e dirão: como era ridículo os humanos dirigirem carros.
04:03
Thank you.
86
228000
2000
Muito obrigado.
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(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