TEDWomen 2015
Robin Murphy: These robots come to the rescue after a disaster
Robin Murphy: Bu robotlar bir afetten sonra kurtarmaya geliyor
Filmed:
Readability: 4.3
1,125,212 views
Afet gerçekleştiğinde, olay yerine ilk önce kim gelir? Artık daha fazla robotlar. Robin Murphy laboratuvarında, olay yerlerinde uçan, yeraltında giden, yüzen ve sürünen robotlar yaparak, itfaiyecilerin ve kurtarma çalışmalarını yürütenlerin daha fazla hayatı emniyetli bir şekilde kurtarmalarını sağlıyor — ve normal hayata dönmelerini üç yıl kadar öne çekerek toplumlara yardımcı oluyor.
Robin Murphy - Disaster roboticist
Robin Murphy researches robots -- ground, aerial and marine -- that can help out during disasters. Full bio
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.
Her yıl afetlerde bir milyonun
üzerinde insan hayatını kaybeder.
üzerinde insan hayatını kaybeder.
00:12
Over a million people are killed
each year in disasters.
each year in disasters.
0
999
4976
00:17
Two and a half million people
will be permanently disabled or displaced,
will be permanently disabled or displaced,
1
5999
5234
2,5 milyon insan kalıcı olarak
sakatlanır veya yer değiştirir,
sakatlanır veya yer değiştirir,
00:23
and the communities will take
20 to 30 years to recover
20 to 30 years to recover
2
11257
3924
toplumların iyileşmesi
20 ila 30 yıl alır
20 ila 30 yıl alır
00:27
and billions of economic losses.
3
15205
2401
ve ekonomik kayıp milyarlarcadır.
00:31
If you can reduce
the initial response by one day,
the initial response by one day,
4
19054
4371
Eğer ilk müdahaleyi bir gün
daha kısaltırsanız,
daha kısaltırsanız,
00:35
you can reduce the overall recovery
5
23449
3527
tamamen iyileşmeyi bin gün veya
00:39
by a thousand days, or three years.
6
27000
2808
üç yıl kadar kısaltabilirsiniz.
00:41
See how that works?
7
29832
1753
Nasıl olduğunu görmek ister misiniz?
00:43
If the initial responders
can get in, save lives,
can get in, save lives,
8
31609
2850
Eğer ilk müdahale edenler,
içeri girip, hayat kurtarıp,
içeri girip, hayat kurtarıp,
00:46
mitigate whatever flooding
danger there is,
danger there is,
9
34483
2516
olabilecek taşma tehlikesini
azaltabilirlerse,
azaltabilirlerse,
00:49
that means the other groups can get in
10
37023
2284
bu diğer ekiplerin suyu,
yolları, elektriği
yolları, elektriği
00:51
to restore the water,
the roads, the electricity,
the roads, the electricity,
11
39331
2985
onarmak için gelmeleri
anlamına gelir;
anlamına gelir;
00:54
which means then the construction people,
the insurance agents,
the insurance agents,
12
42340
3116
o da inşaatçıların,
sigortacıların, hepsinin
sigortacıların, hepsinin
00:57
all of them can get in
to rebuild the houses,
to rebuild the houses,
13
45480
2614
evleri tekrar inşa etmek için
gelmeleri anlamına gelir;
gelmeleri anlamına gelir;
01:00
which then means
you can restore the economy,
you can restore the economy,
14
48118
2988
o da ekonomiyi eski hâline
getirebileceğiniz ve belki de
getirebileceğiniz ve belki de
01:03
and maybe even make it better
and more resilient to the next disaster.
and more resilient to the next disaster.
15
51130
4873
bir sonraki afete karşı daha iyi ve dayanıklı
hâle getirebileceğiniz anlamına gelir.
hâle getirebileceğiniz anlamına gelir.
01:09
A major insurance company told me
16
57899
1796
Büyük bir sigorta şirketi,
01:11
that if they can get a homeowner's claim
processed one day earlier,
processed one day earlier,
17
59719
5112
eğer ev sahiplerinin taleplerini bir gün
önce işleme koyabilirlerse,
önce işleme koyabilirlerse,
01:16
it'll make a difference of six months
18
64855
2120
o kişinin evinin tamir edilmesinde
01:18
in that person getting
their home repaired.
their home repaired.
19
66999
2240
altı aylık bir fark
yaratacağını söylemişti.
yaratacağını söylemişti.
01:22
And that's why I do disaster robotics --
20
70118
2329
Bu yüzden afet robot teknolojisi
üzerinde çalışıyorum --
üzerinde çalışıyorum --
01:24
because robots can
make a disaster go away faster.
make a disaster go away faster.
21
72471
4499
çünkü robotlar afetlerin daha
hızlı geçmesini sağlayabilir.
hızlı geçmesini sağlayabilir.
01:30
Now, you've already seen
a couple of these.
a couple of these.
22
78305
2017
Bunlardan bazılarını zaten gördünüz.
01:32
These are the UAVs.
23
80346
1720
Bunlar İHA'lar.
01:34
These are two types of UAVs:
24
82090
1861
Bunlar iki tip İHA:
01:35
a rotorcraft, or hummingbird;
25
83975
1865
Bir rotorlu hava aracı
veya vızıldayan kuş;
veya vızıldayan kuş;
01:37
a fixed-wing, a hawk.
26
85864
2070
bir sabit kanatlı, bir şahin.
01:39
And they're used extensively since 2005 --
27
87958
3390
2005'ten beri yoğun
olarak kullanılıyorlar --
olarak kullanılıyorlar --
01:43
Hurricane Katrina.
28
91372
1175
Katrina Kasırgası.
01:44
Let me show you how this hummingbird,
this rotorcraft, works.
this rotorcraft, works.
29
92571
3324
Size bu vızıldayan kuşun, bu rotorlu hava
aracının nasıl çalıştığını göstereyim.
aracının nasıl çalıştığını göstereyim.
01:47
Fantastic for structural engineers.
30
95919
3056
İnşaat mühendisleri için olağanüstü.
01:50
Being able to see damage from angles you
can't get from binoculars on the ground
can't get from binoculars on the ground
31
98999
4420
Yerde dürbünle veya uydu görüntüsüyle
ya da daha yüksek açıda
ya da daha yüksek açıda
01:55
or from a satellite image,
32
103443
1310
uçan herhangi bir şeyle
01:56
or anything flying at a higher angle.
33
104777
3192
alamayacağınız açılardan
hasarı görebilmek.
hasarı görebilmek.
02:00
But it's not just structural engineers
and insurance people who need this.
and insurance people who need this.
34
108530
4372
Ancak buna ihtiyaç duyanlar sadece
inşaat mühendisleri ve sigortacılar değil.
inşaat mühendisleri ve sigortacılar değil.
02:04
You've got things
like this fixed-wing, this hawk.
like this fixed-wing, this hawk.
35
112926
2467
Bu sabit kanatlı, bu şahin
gibi şeyleriniz var.
gibi şeyleriniz var.
02:07
Now, this hawk can be used
for geospatial surveys.
for geospatial surveys.
36
115417
3271
Bu şahin, coğrafi mekânsal keşifler
için kullanılabilir.
için kullanılabilir.
02:10
That's where you're
pulling imagery together
pulling imagery together
37
118712
2849
Bununla görüntüleri birleştirip
02:13
and getting 3D reconstruction.
38
121585
1825
3B olarak yeniden oluşturabilirsiniz.
02:15
We used both of these at the Oso mudslides
up in Washington State,
up in Washington State,
39
123434
4074
Her ikisini de Vaşington eyaletindeki Oso
toprak kaymasında kullandık,
toprak kaymasında kullandık,
02:19
because the big problem
40
127532
2199
çünkü büyük sorun
02:21
was geospatial and hydrological
understanding of the disaster --
understanding of the disaster --
41
129755
3158
afeti coğrafi mekânsal ve
hidrolojik olarak anlamaktı --
hidrolojik olarak anlamaktı --
02:24
not the search and rescue.
42
132937
1246
arama ve kurtarma olarak değil.
02:26
The search and rescue teams
had it under control
had it under control
43
134207
2319
Arama ve kurtarma ekipleri
kontrol altına almıştı
kontrol altına almıştı
02:28
and knew what they were doing.
44
136550
1478
ve ne yaptıklarını biliyorlardı.
02:30
The bigger problem was that river
and mudslide might wipe them out
and mudslide might wipe them out
45
138052
3870
Daha büyük sorun, nehir ve toprak kaymasının
müdahale edenleri süpürüp su altında
müdahale edenleri süpürüp su altında
02:33
and flood the responders.
46
141946
1494
bırakmasının muhtemel olmasıydı.
02:35
And not only was it challenging
to the responders and property damage,
to the responders and property damage,
47
143464
3742
Müdahale edenler ve mülk hasarı
konusunda zorlayıcı olmakla kalmayıp,
konusunda zorlayıcı olmakla kalmayıp,
02:39
it's also putting at risk
the future of salmon fishing
the future of salmon fishing
48
147230
3279
Vaşington eyaletinin o kısmında
somon balığı avcılığının
somon balığı avcılığının
02:42
along that part of Washington State.
49
150533
1716
geleceğini de riske sokuyordu.
02:44
So they needed to understand
what was going on.
what was going on.
50
152273
2476
Bu yüzden neler olup bittiğini
anlamaları lazımdı.
anlamaları lazımdı.
02:46
In seven hours, going from Arlington,
51
154773
2609
Yedi saat içinde, Arlington'dan çıkıp,
02:49
driving from the Incident Command Post
to the site, flying the UAVs,
to the site, flying the UAVs,
52
157406
4814
olay komuta merkezinden bölgeye
araba sürüp, İHA'ları uçurup,
araba sürüp, İHA'ları uçurup,
02:54
processing the data, driving back
to Arlington command post --
to Arlington command post --
53
162244
3731
veriyi işleyip, Arlington komuta merkezine
arabayla geri dönüldü --
arabayla geri dönüldü --
02:57
seven hours.
54
165999
1406
yedi saat.
02:59
We gave them in seven hours
data that they could take
data that they could take
55
167429
3534
Onlara yedi saat içinde başka bir
yoldan iki veya üç günde
yoldan iki veya üç günde
03:02
only two to three days
to get any other way --
to get any other way --
56
170987
3750
elde edebilecekleri veriyi verdik
03:06
and at higher resolution.
57
174761
1837
ve daha yüksek çözünürlükte.
03:09
It's a game changer.
58
177064
1373
Bu oyunu değiştiriyor.
03:11
And don't just think about the UAVs.
59
179773
2069
Sadece İHA'ları düşünmeyin.
03:13
I mean, they are sexy -- but remember,
60
181866
2628
Elbette seksiler -- ama unutmayın,
03:16
80 percent of the world's
population lives by water,
population lives by water,
61
184518
3336
dünyanın yüzde 80'i su kenarında yaşıyor
03:19
and that means our critical
infrastructure is underwater --
infrastructure is underwater --
62
187878
2864
ve bu kritik altyapımızın su altında
olduğu anlamına geliyor --
olduğu anlamına geliyor --
03:22
the parts that we can't get to,
like the bridges and things like that.
like the bridges and things like that.
63
190766
3286
ulaşamayacağımız kısımlar,
köprüler ve benzeri şeyler.
köprüler ve benzeri şeyler.
03:26
And that's why we have
unmanned marine vehicles,
unmanned marine vehicles,
64
194076
2592
Bu yüzden insansız deniz araçlarımız var,
03:28
one type of which you've already met,
which is SARbot, a square dolphin.
which is SARbot, a square dolphin.
65
196692
4452
bir tipiyle zaten tanıştınız,
yani SARbot, bir kare yunus.
yani SARbot, bir kare yunus.
03:33
It goes underwater and uses sonar.
66
201168
2696
Su altında gider ve sonar kullanır.
03:35
Well, why are marine vehicles so important
67
203888
2333
Neden deniz araçları bu kadar önemli
03:38
and why are they very, very important?
68
206245
3124
ve neden çok, çok önemliler?
03:41
They get overlooked.
69
209393
1516
Azımsanıyorlar.
03:42
Think about the Japanese tsunami --
70
210933
2402
Japonya'daki tsunamiyi düşünün --
03:45
400 miles of coastland totally devastated,
71
213359
3966
400 millik sahil alanı tamamen harap oldu,
03:49
twice the amount of coastland devastated
by Hurricane Katrina in the United States.
by Hurricane Katrina in the United States.
72
217349
4696
Birleşik Devletler'de Katrina Kasırgası
ile harap olan sahil alanının iki katı.
ile harap olan sahil alanının iki katı.
03:54
You're talking about your bridges,
your pipelines, your ports -- wiped out.
your pipelines, your ports -- wiped out.
73
222069
3856
Köprüleriniz, boru hatlarınız, limanlarınızdan
bahsediyoruz -- yok oldular.
bahsediyoruz -- yok oldular.
03:57
And if you don't have a port,
74
225949
1612
Eğer bir limanınız yoksa,
03:59
you don't have a way
to get in enough relief supplies
to get in enough relief supplies
75
227585
3246
nüfusu desteklemek için yeterince
yardım malzemesi
yardım malzemesi
04:02
to support a population.
76
230855
1221
alma yolunuz yoktur.
04:04
That was a huge problem
at the Haiti earthquake.
at the Haiti earthquake.
77
232100
2572
Bu durum Haiti depreminde
çok büyük bir sorundu.
çok büyük bir sorundu.
04:07
So we need marine vehicles.
78
235565
2122
Bu yüzden deniz araçlarına
ihtiyacımız vardı.
ihtiyacımız vardı.
04:09
Now, let's look at a viewpoint
from the SARbot
from the SARbot
79
237711
2431
SARbot'tan nasıl göründüğüne dair
04:12
of what they were seeing.
80
240166
1471
bakış açısını görelim.
04:13
We were working on a fishing port.
81
241661
2246
Bir balıkçı limanı üzerinde çalışıyorduk.
04:15
We were able to reopen that fishing port,
using her sonar, in four hours.
using her sonar, in four hours.
82
243931
5716
O balıkçı limanını, sonarını kullanarak
dört saat içinde tekrar açmayı başardık.
dört saat içinde tekrar açmayı başardık.
04:21
That fishing port was told
it was going to be six months
it was going to be six months
83
249671
2653
Balıkçı limanına bir dalgıç ekibini
sokabilmelerinin
sokabilmelerinin
04:24
before they could get
a manual team of divers in,
a manual team of divers in,
84
252348
2706
altı ay alacağı söylendi
04:27
and it was going to take
the divers two weeks.
the divers two weeks.
85
255078
2687
ve dalgıçların işi de iki hafta sürecekti.
04:29
They were going to miss
the fall fishing season,
the fall fishing season,
86
257789
2294
O bölgenin ana ekonomisi olan,
04:32
which was the major economy for that part,
which is kind of like their Cape Cod.
which is kind of like their Cape Cod.
87
260107
4226
bir nevi Cape Cod'ları olan, sonbahardaki
balık sezonunu kaçıracaklardı.
balık sezonunu kaçıracaklardı.
04:36
UMVs, very important.
88
264357
2268
İnsansız araçlar çok önemli.
04:38
But you know, all the robots
I've shown you have been small,
I've shown you have been small,
89
266649
3248
Ancak biliyorsunuz, size gösterdiğim
bütün robotlar küçük,
bütün robotlar küçük,
04:41
and that's because robots
don't do things that people do.
don't do things that people do.
90
269921
3777
bunun nedeni robotların insanların
yaptığı şeyleri yapmaması.
yaptığı şeyleri yapmaması.
04:45
They go places people can't go.
91
273722
2253
İnsanların gidemediği yerlere giderler.
04:47
And a great example of that is Bujold.
92
275999
2976
Bunun için harika bir örnek Bujold.
04:50
Unmanned ground vehicles
are particularly small,
are particularly small,
93
278999
2976
İnsansız yer araçları özellikle küçüktür,
04:53
so Bujold --
94
281999
1318
bu yüzden Bujold --
04:55
(Laughter)
95
283341
1508
(Gülüşmeler)
04:56
Say hello to Bujold.
96
284873
1183
Bujold'a merhaba deyin.
04:58
(Laughter)
97
286080
2684
(Gülüşmeler)
05:01
Bujold was used extensively
at the World Trade Center
at the World Trade Center
98
289606
3369
Bujold, Dünya Ticaret Merkezi'nde
Kule 1, 2 ve 3'e girebilmek için
Kule 1, 2 ve 3'e girebilmek için
05:04
to go through Towers 1, 2 and 4.
99
292999
2380
yoğun şekilde kullanıldı.
05:07
You're climbing into the rubble,
rappelling down, going deep in spaces.
rappelling down, going deep in spaces.
100
295403
4645
Enkazın içine doğru tırmanıyor, aşağı iniyor,
boşluğun derinlerine doğru gidiyorsunuz.
boşluğun derinlerine doğru gidiyorsunuz.
05:12
And just to see the World Trade Center
from Bujold's viewpoint, look at this.
from Bujold's viewpoint, look at this.
101
300072
4559
Sadece Dünya Ticaret Merkezi'ni Bujold'un
gözüyle görmek için şuna bakın.
gözüyle görmek için şuna bakın.
05:16
You're talking about a disaster
where you can't fit a person or a dog --
where you can't fit a person or a dog --
102
304655
5069
Bir insanı veya bir köpeği koyamayacağınız
bir afetten söz ediyorsunuz --
bir afetten söz ediyorsunuz --
05:21
and it's on fire.
103
309748
2142
ve yangın içerisinde.
05:23
The only hope of getting
to a survivor way in the basement,
to a survivor way in the basement,
104
311914
3734
Hayatta kalan birine ulaşmak
için tek umut ta bodrumda,
için tek umut ta bodrumda,
05:27
you have to go through things
that are on fire.
that are on fire.
105
315672
2195
yanan şeyler arasından
gitmek durumdasınız.
gitmek durumdasınız.
05:29
It was so hot, on one of the robots,
the tracks began to melt and come off.
the tracks began to melt and come off.
106
317891
4504
Öylesine sıcaktı ki robotlardan birinin
rayları erimeye ve atmaya başladı.
rayları erimeye ve atmaya başladı.
05:35
Robots don't replace people or dogs,
107
323161
2788
Robotlar insanların veya köpeklerin
yerini tutmazlar
yerini tutmazlar
05:37
or hummingbirds or hawks or dolphins.
108
325973
2521
veya vızıldayan kuşlar veya
şahinler ya da yunuslar.
şahinler ya da yunuslar.
05:40
They do things new.
109
328518
2036
İşleri başka şekilde yaparlar.
05:42
They assist the responders,
the experts, in new and innovative ways.
the experts, in new and innovative ways.
110
330578
5689
Müdahale edenlere, uzmanlara yeni
ve inovatif şekilde yardımcı olurlar.
ve inovatif şekilde yardımcı olurlar.
05:48
The biggest problem is not
making the robots smaller, though.
making the robots smaller, though.
111
336291
4429
Ancak en büyük sorun, robotları
daha küçük yapmak değil.
daha küçük yapmak değil.
05:52
It's not making them more heat-resistant.
112
340744
2231
Onları ısıya daha dayanıklı yapmak değil.
05:54
It's not making more sensors.
113
342999
1757
Daha fazla sensör yapmak değil.
05:56
The biggest problem is the data,
the informatics,
the informatics,
114
344780
3610
En büyük sorun veri, enformatik,
06:00
because these people need to get
the right data at the right time.
the right data at the right time.
115
348414
4036
çünkü bu insanlar doğru veriyi,
doğru zamanda almak zorunda.
doğru zamanda almak zorunda.
06:04
So wouldn't it be great if we could have
experts immediately access the robots
experts immediately access the robots
116
352474
5501
Olay yerine araba sürerek zaman
kaybetmeden, uzmanların hemen
kaybetmeden, uzmanların hemen
06:09
without having to waste any time
of driving to the site,
of driving to the site,
117
357999
2976
robotlara erişmelerini
sağlasak harika olmaz mı?
sağlasak harika olmaz mı?
06:12
so whoever's there,
use their robots over the Internet.
use their robots over the Internet.
118
360999
2933
Yani orada her kim varsa internetten
robotlarını kullansalar.
robotlarını kullansalar.
06:15
Well, let's think about that.
119
363956
1382
Hadi bunun hakkında düşünelim.
06:17
Let's think about a chemical
train derailment in a rural county.
train derailment in a rural county.
120
365362
3372
Kırsal bir alanda kimyasal trenin raydan
çıktığını düşünelim.
çıktığını düşünelim.
06:20
What are the odds that the experts,
your chemical engineer,
your chemical engineer,
121
368758
3842
Uzmanların, kimya mühendisinin,
demiryolu ulaşım mühendislerinin
demiryolu ulaşım mühendislerinin
06:24
your railroad transportation engineers,
122
372624
1862
o ilçenin sahip olduğu
06:26
have been trained on whatever UAV
that particular county happens to have?
that particular county happens to have?
123
374510
4861
İHA ile ilgili eğitim almış
olma olasılığı nedir?
olma olasılığı nedir?
06:31
Probably, like, none.
124
379395
1533
Muhtemelen yok gibi.
06:32
So we're using these kinds of interfaces
125
380952
2390
Bu sebeple, insanların hangi robotu
06:35
to allow people to use the robots
without knowing what robot they're using,
without knowing what robot they're using,
126
383366
4340
kullandıklarını bilmeden veya bir robot
kullanıp kullanmadıklarını dahi bilmeden
kullanıp kullanmadıklarını dahi bilmeden
06:39
or even if they're using a robot or not.
127
387730
2786
robotları kullanmaları için
bu tip arayüzler kullanıyoruz.
bu tip arayüzler kullanıyoruz.
06:44
What the robots give you,
what they give the experts, is data.
what they give the experts, is data.
128
392252
6034
Robotların size verdiği şey,
uzmanlara verdiği şey ise veri.
uzmanlara verdiği şey ise veri.
06:50
The problem becomes:
who gets what data when?
who gets what data when?
129
398310
3580
Sorun şu hâle geliyor:
Kim, hangi veriyi, ne zaman alır?
Kim, hangi veriyi, ne zaman alır?
06:53
One thing to do is to ship
all the information to everybody
all the information to everybody
130
401914
3893
Yapılacak şeylerden biri, bütün bilgiyi
herkese göndermek ve onların
herkese göndermek ve onların
06:57
and let them sort it out.
131
405831
1512
düzenlenmesini sağlamak.
06:59
Well, the problem with that
is it overwhelms the networks,
is it overwhelms the networks,
132
407367
3856
Bununla ilgili sorun ise,
ağları meşgul etmesi
ağları meşgul etmesi
07:03
and worse yet, it overwhelms
the cognitive abilities
the cognitive abilities
133
411247
3686
veyahut daha da kötüsü, farkı yaratacak
kararın alınmasında gerekli olan
kararın alınmasında gerekli olan
07:06
of each of the people trying to get
that one nugget of information
that one nugget of information
134
414957
4509
o bir parça bilgiyi almaya
çalışan herkesin
çalışan herkesin
07:11
they need to make the decision
that's going to make the difference.
that's going to make the difference.
135
419490
3805
kavrama yetisine etki etmesi.
07:15
So we need to think
about those kinds of challenges.
about those kinds of challenges.
136
423999
3094
İşte bu tür zorlukları düşünmemiz lazım.
07:19
So it's the data.
137
427117
1265
Yani veriyi.
07:20
Going back to the World Trade Center,
138
428406
2236
Dünya Ticaret Merkezi'ne geri dönersek,
07:22
we tried to solve that problem
by just recording the data from Bujold
by just recording the data from Bujold
139
430666
4309
bu sorunu sadece Bujold ile,
o enkazın dibindeyken
o enkazın dibindeyken
07:26
only when she was deep in the rubble,
140
434999
1976
veri kaydederek çözmeye çalıştık,
07:28
because that's what the USAR team
said they wanted.
said they wanted.
141
436999
2564
çünkü USAR (Kentsel Arama ve Kurtarma)
ekibi bunu istediklerini söyledi.
ekibi bunu istediklerini söyledi.
07:32
What we didn't know at the time
142
440523
2588
O zamanlar inşaat mühendislerinin,
07:35
was that the civil engineers
would have loved,
would have loved,
143
443135
2598
enkaza girdiğimiz sırada
kutu kiriş, seri numaraları,
kutu kiriş, seri numaraları,
07:37
needed the data as we recorded
the box beams, the serial numbers,
the box beams, the serial numbers,
144
445757
4218
lokasyonları kaydederken elde
edilen veriyi istediklerini,
edilen veriyi istediklerini,
07:41
the locations, as we went into the rubble.
145
449999
2619
ihtiyaç duyduklarını bilmiyorduk.
07:45
We lost valuable data.
146
453343
1467
Çok değerli veriyi kaybettik.
07:46
So the challenge is getting all the data
147
454834
2379
Yani zorluk bütün veriyi alıp
07:49
and getting it to the right people.
148
457237
2180
doğru insanlara iletmek.
07:51
Now, here's another reason.
149
459441
2077
İşte başka bir neden.
07:53
We've learned that some buildings --
150
461542
2311
Öğrendik ki bazı binalar --
07:55
things like schools,
hospitals, city halls --
hospitals, city halls --
151
463877
3272
okullar, hastaneler,
belediye binaları gibi --
belediye binaları gibi --
07:59
get inspected four times
by different agencies
by different agencies
152
467173
4019
müdahale döneminde
farklı birimler tarafından
farklı birimler tarafından
08:03
throughout the response phases.
153
471216
2250
dört kez denetleniyor.
08:06
Now, we're looking, if we can get
the data from the robots to share,
the data from the robots to share,
154
474156
3269
Şimdi paylaşmak için robotlardan bu
veriyi alıp alamayacağımıza bakıyoruz;
veriyi alıp alamayacağımıza bakıyoruz;
08:09
not only can we do things like
compress that sequence of phases
compress that sequence of phases
155
477449
4850
müdahale zamanını kısaltmak için faz
aralıklarını sıkıştırma gibi
aralıklarını sıkıştırma gibi
08:14
to shorten the response time,
156
482323
1653
şeyler yapmakla kalmayıp,
08:16
but now we can begin
to do the response in parallel.
to do the response in parallel.
157
484000
4358
artık paralelde müdahale
etmeye de başlayabiliriz.
etmeye de başlayabiliriz.
08:20
Everybody can see the data.
158
488382
1379
Herkes veriyi görebilir.
08:21
We can shorten it that way.
159
489785
1462
Bu şekilde kısaltabiliriz.
08:23
So really, "disaster robotics"
is a misnomer.
is a misnomer.
160
491999
3406
Gerçekten de, "afet robotiği"
yanlış bir adlandırma.
yanlış bir adlandırma.
08:28
It's not about the robots.
161
496227
1895
Robotlarla ilgili değil.
08:30
It's about the data.
162
498146
1882
Veriyle ilgili.
08:32
(Applause)
163
500433
3330
(Alkış)
08:35
So my challenge to you:
164
503787
1957
İşte benim size çağrım:
08:37
the next time you hear about a disaster,
165
505768
2300
Bir daha bir afetten
haberdar olduğunuzda,
haberdar olduğunuzda,
08:40
look for the robots.
166
508092
1325
robotlara bakın.
08:41
They may be underground,
they may be underwater,
they may be underwater,
167
509441
3125
Belki yeraltında, belki su altında
08:44
they may be in the sky,
168
512590
1694
belki gökyüzünde olabilirler;
08:46
but they should be there.
169
514308
1965
ama orada olmalılar.
08:48
Look for the robots,
170
516297
1167
Robotlara bakın,
08:49
because robots are coming to the rescue.
171
517488
2747
çünkü robotlar kurtarmaya geliyor.
08:52
(Applause)
172
520259
5661
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Robin Murphy - Disaster roboticistRobin 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.
Robin Murphy | Speaker | TED.com