TED2011
Sebastian Thrun: Google's driverless car
Sebastian Thrun: o carro sem condutor da Google
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Sebastian Thrun ajudou a construir o extraordinário carro sem condutor da Google, motivado por uma busca pessoal para salvar vidas e reduzir os acidentes de trânsito. Um vídeo surpreendente, mostra o carro vencedor do Desafio DARPA, circulando através do intenso trânsito urbano sem ninguém ao volante; e imagens espectaculares dos testes de condução do TED 2011 demonstram como isto 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 criança,
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I loved cars.
1
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.
4
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 a 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 conseguimos, pelo que isto é apenas um relatório preliminar,
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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 vos contar algumas coisas sobre carros auto-pilotados.
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I saw the concept first
10
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 atribui um prémio
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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-pilotado que fosse capaz de andar pelo deserto.
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And even though a hundred teams were there,
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34000
3000
E mesmo com a participação de cem equipas,
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these cars went nowhere.
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37000
3000
esses carros não chegaram 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-pilotado 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 connosco,
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and we set it free in the desert.
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48000
3000
e então largamo-lo 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
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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 regressou de um Grande Desafio DARPA --
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winning Stanford 2 million dollars.
23
57000
3000
ganhando Stanford 2 milhões de dólares.
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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 salvo uma única vida
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Since, our work has focused
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65000
3000
dado que o nosso trabalho se centrou
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on building driving cars
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68000
2000
na construção de carros auto-pilotados,
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that can drive anywhere by themselves --
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70000
3000
que podem circular em qualquer lugar por sí 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
Conduzimos 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 à sua volta
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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 condução.
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It's the perfect driving mechanism.
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91000
3000
É uma máquina de condução perfeita.
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We've driven in cities,
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94000
2000
Conduzimos 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
Conduzimos desde São Francisco a Los Angeles na auto-estrada 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, cabinas de portagem,
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and this is without a person in the loop;
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107000
2000
e isto sem a intervenção de qualquer pessoa;
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the car just drives itself.
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109000
2000
o carro simplesmente conduze-se sozinho.
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In fact, while we drove 140,000 miles,
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111000
3000
De facto, enquanto estávamos conduzindo por esses 225.000 Km,
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people didn't even notice.
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114000
3000
as pessoas nem sequer reparavam.
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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 sinuosa 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 alguns piões.
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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 a conduzir 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 é possível ressucitar o meu amigo Harold,
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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 os acidentes de viação
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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 dos jovens?
02:53
And do you realize that almost all of those
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158000
3000
E vocês fazem ideia que quase todos eles
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are due to human error
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161000
3000
devem-se a erros humanos
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and not machine error,
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164000
2000
e não a 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 factor 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 numa faixa --
03:17
improve body position
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182000
2000
melhorando o posicionamento dos veículos
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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
03:21
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 acabar com os engarrafamentos nas auto-estradas?
03:28
Do you realize that you, TED users,
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193000
3000
Você percebem que vocês, utilizadores 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
03:35
in traffic,
75
200000
2000
no trânsito
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wasting your time
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202000
2000
desperdiçando o vosso 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
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209000
2000
São quatro biliões de horas
03:46
wasted in this country alone.
80
211000
3000
desperdiçadas só neste país (EUA).
03:49
And it's 2.4 billion gallons of gasoline wasted.
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214000
4000
E são 9 biliões de litros de gasolina desperdiçados.
03:53
Now I think there's a vision here, a new technology,
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218000
3000
Assim, acredito 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 as 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 conduzirem carros.
04:03
Thank you.
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228000
2000
Muito obrigado.
04:05
(Applause)
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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