ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com
TED@Intel

Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

چينيفر هيلي: اذا تمكنت السيارات من التحدث، يمكنها أن تتجنب الحوادث

Filmed:
908,454 views

عندما نقود سيارة, نقوم بالدخول الى فقاعة زجاجية, نقفل الأبواب و ندعس على دواسة الوقود, معتمدين على أعيننا لترشدنا-- بالرغم من ذلك يمكننا فقط رؤية القليل من السيارات أمامنا و خلفنا. لكن ماذا لو استطاعت السيارات من مشاركة المعلومات فيما بينها بما يتعلق بمواضعها و سرعتها, و استخدمت نماذج تنبؤية لمعرفة الطرق الأكثر أمانا" للجميع على الطريق؟ جينيفر هيلي تتخيل عالم خالي من الحوادث. (تم تصويره في TED@Intel )
- Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio

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

00:12
Let's faceوجه it:
0
703
1914
لنقوم بمواجهة الأمر..
00:14
Drivingالقيادة is dangerousخطير.
1
2617
2445
قيادة السيارات خطرة
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
هي أحدى الأمور التي لا نريد أن نفكر بها
00:20
but the factحقيقة that religiousمتدين iconsالرموز and good luckحظ charmsمفاتن
3
8160
3652
لكن حقيقة أن الأيقونات الدينية و تعويذات الحظ السعيد
00:23
showتبين up on dashboardsلوحات around the worldالعالمية
4
11812
4790
تظهر على لوحات القيادة في السيارات حول العالم
00:28
betraysينم the factحقيقة that we know this to be trueصحيح.
5
16602
4137
تضلل الحقيقة بأننا نعلم أن هذا يمكن أن يكون حقيقي
00:32
Carسيارة accidentsالحوادث are the leadingقيادة causeسبب of deathالموت
6
20739
3594
حوادث السيارة هي السبب المؤدي الى الموت
00:36
in people agesالأعمار 16 to 19 in the Unitedمتحد Statesتنص على --
7
24333
4170
لدى أشخاص من عمر 16 الى 19 في الولايات المتحدة
00:40
leadingقيادة causeسبب of deathالموت --
8
28503
2843
السبب المودي الى الموت
00:43
and 75 percentنسبه مئويه of these accidentsالحوادث have nothing to do
9
31346
3863
و 75 بالمئة من هذه الحوادث غير متعلقة
00:47
with drugsالمخدرات or alcoholكحول.
10
35209
2285
بالمخدرات أو الكحول
00:49
So what happensيحدث?
11
37494
2261
اذا ما ذا يحدث؟
00:51
No one can say for sure, but I rememberتذكر my first accidentحادث.
12
39755
4219
لا أحد يستطيع القول بالتأكيد, لكنني أتذكر أول حادث حصل لي
00:55
I was a youngشاب driverسائق out on the highwayالطريق السريع,
13
43974
3803
كنت سائقة شابة على الطريق السريع
00:59
and the carسيارة in frontأمامي of me, I saw the brakeفرامل lightsأضواء go on.
14
47777
2258
رأيت ضوء المكابح على السيارة التي كانت أمامي
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowingتباطؤ down,
15
50035
1800
كأنني, حسنا", حسنا", هذا الشخص يبطء السرعة
01:03
I'll slowبطيء down too."
16
51835
1282
سأبطئ السرعة أيضا"
01:05
I stepخطوة on the brakeفرامل.
17
53117
1926
دست على المكابح
01:07
But no, this guy isn't slowingتباطؤ down.
18
55043
2254
لكن لا, هذا الشخص لا يبطئ
01:09
This guy is stoppingوقف, deadميت stop, deadميت stop on the highwayالطريق السريع.
19
57297
3178
انه يتوقف, وقوف كامل, وقوف كامل على الطريق السريع
01:12
It was just going 65 -- to zeroصفر?
20
60475
2540
كانت السرعة تنتقل من 65-- الى صفر
01:15
I slammedانتقد on the brakesفرامل.
21
63015
1520
دست على المكابح بقوة
01:16
I feltشعور the ABSعضلات المعدة kickركلة in, and the carسيارة is still going,
22
64535
3059
شعرت بأن المكابح ذات النظام المضاد للاقفال تصدر صوت,
و السيارة ما تزال تسير
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
و أن السيارة لن تتوقف, و أنا أعلم بأنها لن تتوقف
01:22
and the airهواء bagحقيبة deploysتنشر, the carسيارة is totaledبلغ,
24
70290
2939
و انتفخ كيس الهواء, و قد أصيبت السيارة
01:25
and fortunatelyلحسن الحظ, no one was hurtجرح.
25
73229
3557
و لحسن الحظ لم يصاب أحد
01:28
But I had no ideaفكرة that carسيارة was stoppingوقف,
26
76786
4211
لكنني لم أعرف ما سبب توقف تلك السيارة
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
و أعتقد أنه باستطاعتنا أن نقوم بعمل أفضل من ذلك
01:36
I think we can transformتحول the drivingالقيادة experienceتجربة
28
84642
4145
أعتقد بأننا نستطيع أن ننقل تجارب القيادة
01:40
by lettingالسماح our carsالسيارات talk to eachكل other.
29
88787
3879
من خلال اعطاء الفرصة لسياراتنا لتتحدث لبعضها
01:44
I just want you to think a little bitقليلا
30
92666
1424
أريدكم أن تفكروا و لو لقليلا"
01:46
about what the experienceتجربة of drivingالقيادة is like now.
31
94090
2888
حول ماهية خبرة قيادة السيارات الآن
01:48
Get into your carسيارة. Closeقريب the doorباب. You're in a glassزجاج bubbleفقاعة.
32
96978
4028
اصعد إلى السيارة, أغلق الباب, أنت الآن في فقاعة زجاجية
01:53
You can't really directlyمباشرة senseإحساس the worldالعالمية around you.
33
101006
2916
لا يمكنك حقا" أن تشعر بالعالم المحيط حولك
01:55
You're in this extendedوسعوا bodyالجسم.
34
103922
2181
انت في هذا الجسم الممتد
01:58
You're taskedكلف with navigatingالتنقل it down
35
106103
2163
مهمتك هي التنقل عليه
02:00
partially-seenجزئيا مشاهدتها roadwaysالطرق,
36
108266
2056
الطرقات المرئية جزئيا"
02:02
in and amongstوسط other metalفلز giantsعمالقة, at super-humanفائقة الإنسان speedsبسرعة.
37
110322
4424
ما بين العمالقة المعدنية, بسرعات جنونية
02:06
Okay? And all you have to guideيرشد you are your two eyesعيون.
38
114746
4480
حسنا" و كل ما تملكه ليقودك هو عيناك
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
حسنا", هذا كل ما تملك
02:12
eyesعيون that weren'tلم تكن really designedتصميم for this taskمهمة,
40
120988
1735
عيون هي بالأصل غير مصممة لهذا الغرض
02:14
but then people askيطلب you to do things like,
41
122723
3751
لكن فيما بعد يسألك الناس لفعل شي مثل,
02:18
you want to make a laneخط changeيتغيرون,
42
126474
1549
أن تغير الممر
02:20
what's the first thing they askيطلب you do?
43
128023
2321
ما هو أول شيء يطلبوه منك لتفعل؟
02:22
Take your eyesعيون off the roadطريق. That's right.
44
130344
3095
أن تزيح عيناك عن الطريق أمامك, هذا صحيح
02:25
Stop looking where you're going, turnمنعطف أو دور,
45
133439
2096
أن تتوقف من النظر أين ذاهب, تدير نفسك
02:27
checkالتحقق من your blindبليند spotبقعة,
46
135535
2018
لتتفقد البقعة العمياء جانبك
02:29
and driveقيادة down the roadطريق withoutبدون looking where you're going.
47
137553
3471
و أن تقود في الطريق بدون أن تنظر أين تسير
02:33
You and everyoneكل واحد elseآخر. This is the safeآمنة way to driveقيادة.
48
141024
3135
أنتم و كل شخص. هذه الطريقة الآمنة للقيادة...
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
لماذا نفعل ذلك؟ لأنه يجب علينا فعله..
02:38
we have to make a choiceخيار, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
يجب علينا أن نختار, هل أنظر هنا أو أنظر هناك؟
02:40
What's more importantمهم?
51
148979
1521
ما هو الأكثر أهمية؟
02:42
And usuallyعادة we do a fantasticرائع jobوظيفة
52
150500
2711
و في الواقع نحن نقوم بعمل رائع
02:45
pickingاختيار and choosingاختيار what we attendحضر to on the roadطريق.
53
153211
3769
انتقاء و اختيار اين نكون على الطريق
02:48
But occasionallyمن حين اخر we missيغيب something.
54
156980
3650
لكن بعض الأحيان نفتقد شيئا"
02:52
Occasionallyمن حين اخر we senseإحساس something wrongخطأ or too lateمتأخر.
55
160630
4461
أحيانا نشعر بشيئ خاطئ أو متأخر
02:57
In countlessلا يحصى accidentsالحوادث, the driverسائق saysيقول,
56
165091
1988
في حوادث لا تعد, يقول السائق,
02:59
"I didn't see it comingآت."
57
167079
2308
"لم أره قادم"
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
و أنا أصدق ذلك, أصدق ذلك
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
بامكاننا ان نراقب الكثير
03:07
But the technologyتقنية existsموجود now that can help us improveتحسن that.
60
175593
5144
لكن التقنية موجودة الآن لمساعدتنا أن نحسن ذلك
03:12
In the futureمستقبل, with carsالسيارات exchangingتبادل dataالبيانات with eachكل other,
61
180737
4296
في المستقبل, بوجود سيارات تتبادل المعلومات فيما بينها
03:17
we will be ableقادر to see not just threeثلاثة carsالسيارات aheadالمكانية
62
185033
3928
سوف يكون بامكاننا أن نرى, ليس فقط ثلاثة سيارات أمامنا فحسب
03:20
and threeثلاثة carsالسيارات behindخلف, to the right and left,
63
188961
1594
و ثلاثة سيارات خلفنا, الى اليمين و اليسار
03:22
all at the sameنفسه time, bird'sفي الطيور eyeعين viewرأي,
64
190555
3166
كل الجهات في نفس الوقت, كالنظر بعين الطائر
03:25
we will actuallyفعلا be ableقادر to see into those carsالسيارات.
65
193721
3128
سوف يكون بمقدورنا رؤية داخل تلك السيارات
03:28
We will be ableقادر to see the velocity● السرعة of the carسيارة in frontأمامي of us,
66
196849
2371
سوف نتمكن من ملاحظة سرعة السيارة التي أمامنا
03:31
to see how fastبسرعة that guy'sرفاق going or stoppingوقف.
67
199220
3240
لنعرف ما هي السرعة التي يقود بها هذا الشخص أو التي يتوقف بها
03:34
If that guy'sرفاق going down to zeroصفر, I'll know.
68
202460
4510
اذا كان هذا الشخص سيتوقف بشكل كامل, سوف أعرف ذلك
03:38
And with computationحساب and algorithmsخوارزميات and predictiveتنبؤي modelsعارضات ازياء,
69
206970
3859
مع علم الحاسوب و الخوارزميات و النماذج التنبؤية
03:42
we will be ableقادر to see the futureمستقبل.
70
210829
3273
سوف نتمكن من رؤية المستقبل
03:46
You mayقد think that's impossibleغير ممكن.
71
214102
1556
يمكن أن تجد ذلك مستحيلا"
03:47
How can you predictتنبؤ the futureمستقبل? That's really hardالصعب.
72
215658
2731
كيف بامكانك أن تتنبأ بالمستقبل؟ هذا فعلا صعب
03:50
Actuallyفعلا, no. With carsالسيارات, it's not impossibleغير ممكن.
73
218389
3619
بالواقع, لا, ليس بمستحيل تطبيقه على السيارات
03:54
Carsسيارات are three-dimensionalثلاثي الأبعاد objectsشاء
74
222008
2732
السيارات هي مجسمات ثلاثية الأبعاد
03:56
that have a fixedثابت positionموضع and velocity● السرعة.
75
224740
2332
حيث لديها موقع و سرعة تابتين
03:59
They travelالسفر down roadsالطرق.
76
227072
1631
يسافرون على الطرقات
04:00
Oftenغالبا they travelالسفر on pre-publishedقبل نشرها routesطرق.
77
228703
2412
مرارا" يسافرون على طرقات غير جاهزة
04:03
It's really not that hardالصعب to make reasonableمعقول predictionsتوقعات
78
231115
3938
ليس من الصعب حقا" القيام بتنبؤات معقولة
04:07
about where a car'sالسيارة going to be in the nearقريب futureمستقبل.
79
235053
2864
حول الموضع الذي ستكون به السيارة في المستقبل القريب
04:09
Even if, when you're in your carسيارة
80
237917
2002
حتى عندما تكون في سيارتك
04:11
and some motorcyclistدراجة نارية comesيأتي -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
و تصادفك دراجة نارية --بشووم!
04:13
85 milesاميال an hourساعة down, lane-splittingحارات تقسيم --
82
241913
2296
تسير بسرعة 85 ميل بالساعة و تشاطرك الممر--
04:16
I know you've had this experienceتجربة --
83
244209
2547
أعرف بأنكم مررتم بظرف كهذا--
04:18
that guy didn't "just come out of nowhereلا مكان."
84
246756
2603
لم يأتي هذا الشخص " من المجهول"
04:21
That guy'sرفاق been on the roadطريق probablyالمحتمل for the last halfنصف hourساعة.
85
249359
3643
ربما هذا الشخص كان متواجد على الطريق لمدة النصف ساعة الماضية
04:25
(Laughterضحك)
86
253002
1190
(ضحك)
04:26
Right? I mean, somebody'sشخص ما seenرأيت him.
87
254192
3589
صحيح؟ أقصد, أن شخص ما قد رآه
04:29
Tenعشرة, 20, 30 milesاميال back, someone'sشخص ما seenرأيت that guy,
88
257781
2768
10, 20, 30 ميل الى الوراء, أحدهم قد رأى هذا الشخص
04:32
and as soonهكذا as one carسيارة seesيرى that guy
89
260549
2384
و بمجرد ما تشاهد سيارة هذا الشخص
04:34
and putsيضع him on the mapخريطة, he's on the mapخريطة --
90
262933
2231
و تضعه هلى الخريطة, هو على الخريطة--
04:37
positionموضع, velocity● السرعة,
91
265164
2176
موضع, و سرعة,
04:39
good estimateتقدير he'llالجحيم continueاستمر going 85 milesاميال an hourساعة.
92
267340
2321
تقدير جيد أنه سيستمر السير بسرعة 85 ميل بالساعة
04:41
You'llعليك know, because your carسيارة will know, because
93
269661
2184
سوف تعرف, لأن سيارتك سوف تعرف, لأن
04:43
that other carسيارة will have whisperedهمس something in his earإذن,
94
271845
2275
السيارة الأخرى ستكون قد همست في اذنه بشيء
04:46
like, "By the way, fiveخمسة minutesالدقائق,
95
274120
1923
مثل, "بالمناسبة, خمس دقائق,
04:48
motorcyclistدراجة نارية, watch out."
96
276043
2775
سائق دراجة نارية, ترقب"
04:50
You can make reasonableمعقول predictionsتوقعات about how carsالسيارات behaveتصرف.
97
278818
2703
بامكانك أن تقوم بتنبؤ مقبول حول سلوك السيارات
04:53
I mean, they're Newtonianنيوتن objectsشاء.
98
281521
1365
أقصد, هي أجسام نيوتونية
04:54
That's very niceلطيف about them.
99
282886
2909
و هذا جميل جدا عنهم
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
اذا" كيف بامكاننا التوصل لذلك
05:00
We can startبداية with something as simpleبسيط
101
288829
2266
نستطيع أن نبدأ بشي بسيط
05:03
as sharingمشاركة our positionموضع dataالبيانات betweenما بين carsالسيارات,
102
291095
2870
بمشاركة معلومات مواقعنا بين السيارات
05:05
just sharingمشاركة GPSGPS.
103
293965
1892
فقط مشاركة "نظام تحديد المواقع العالمي" GPS
05:07
If I have a GPSGPS and a cameraالة تصوير in my carسيارة,
104
295857
2444
اذا كان لدي نظام تحديد المواقع العالمي و كاميرا بسيارتي
05:10
I have a prettyجميلة preciseدقيق ideaفكرة of where I am
105
298301
2231
سوف يكون لدي فكرة عن المكان الذي أنا فيه
05:12
and how fastبسرعة I'm going.
106
300532
1732
و السرعة التي أقود بها
05:14
With computerالحاسوب visionرؤية, I can estimateتقدير where
107
302264
1657
و برؤية الحاسوب, أستطيع أن أقيّم أين
05:15
the carsالسيارات around me are, sortفرز of, and where they're going.
108
303921
3537
تتوضع السيارات حولي, نوعا" ما, و أين هي متوجهة
05:19
And sameنفسه with the other carsالسيارات.
109
307458
970
و نفس الشيء بالنسبة للسيارات الأخرى
05:20
They can have a preciseدقيق ideaفكرة of where they are,
110
308428
1814
سوف يكون لديهم فكرة دقيقة عن موضعهم
05:22
and sortفرز of a vagueمشاكل ideaفكرة of where the other carsالسيارات are.
111
310242
2146
و فكرة مبهمة نوعا" ما حول مكان السيارات الأخرى
05:24
What happensيحدث if two carsالسيارات shareشارك that dataالبيانات,
112
312388
3231
ماذا يحصل اذا تشاركت سيارتان هذه المعلومات
05:27
if they talk to eachكل other?
113
315619
1955
اذا تحدثو فيما بينهم؟
05:29
I can tell you exactlyبالضبط what happensيحدث.
114
317574
2778
سوف أقول لكم بالضبط ماذا يحصل
05:32
Bothعلى حد سواء modelsعارضات ازياء improveتحسن.
115
320352
2339
كلا النموذجين يتحسنا
05:34
Everybodyالجميع winsانتصارات.
116
322691
2055
الجميع يفوز
05:36
Professorدكتور جامعى Bobتمايل Wangوانغ and his teamالفريق
117
324746
2577
البروفيسور بوب و فريقه
05:39
have doneفعله computerالحاسوب simulationsالمحاكاة of what happensيحدث
118
327323
2738
قد أجرو عمليات محاكاة على الحاسوب لما يجري
05:42
when fuzzyأجعد estimatesالتقديرات combineدمج, even in lightضوء trafficحركة المرور,
119
330061
3431
عند الجمع بين تقديرات غامضة, حتى في حركة السير الخفيفة
05:45
when carsالسيارات just shareشارك GPSGPS dataالبيانات,
120
333492
2624
عندما تقوم السيارات بمشاركة معلومات ال GPS فقط
05:48
and we'veقمنا movedانتقل this researchابحاث out of the computerالحاسوب simulationمحاكاة
121
336116
2513
لقد نقلنا هذا البحث من محاكاة الكومبيوتر
05:50
and into robotإنسان آلي testاختبار bedsسرير that have the actualفعلي sensorsأجهزة الاستشعار
122
338629
3027
الى أجسام آلية للاختبار, حيث لديها اجهزة استشعار حقيقية
05:53
that are in carsالسيارات now on these robotsالروبوتات:
123
341656
3133
التي تتواجد في السيارات الآن على هذه الروبوتات
05:56
stereoستيريو camerasكاميرات, GPSGPS,
124
344789
1838
كاميرات ستيريو, GPS,
05:58
and the two-dimensionalثنائي الأبعاد laserالليزر rangeنطاق findersالمكتشفون
125
346627
1874
و ليزر ثنائي الأبعاد لاستكشاف النطاق
06:00
that are commonمشترك in backupدعم systemsأنظمة.
126
348501
2240
هذا أمر شائع في أنظمة النسخ الاحتياطي
06:02
We alsoأيضا attachيربط a discreteمنفصله short-rangeمدى قصير communicationالاتصالات radioراديو,
127
350741
4484
و وصلنا أيضا" راديو مميز قصير المدى للتواصل
06:07
and the robotsالروبوتات talk to eachكل other.
128
355225
1909
و الروبوتات تتواصل فيما بينها
06:09
When these robotsالروبوتات come at eachكل other,
129
357134
1539
عندما تقترب فيما بينها
06:10
they trackمسار eachكل other'sالآخرين positionموضع preciselyعلى وجه التحديد,
130
358673
2971
يقومون بتعقب مواقع كل واحد منهم بشكل دقيق
06:13
and they can avoidتجنب eachكل other.
131
361644
2737
و يمكنهم تجنب بعضهم البعض
06:16
We're now addingمضيفا more and more robotsالروبوتات into the mixمزج,
132
364381
3226
نقوم باضافة العديد و العديد من الروبوتات الى المجموعة
06:19
and we encounteredواجهت some problemsمشاكل.
133
367607
1471
و نقوم بخلق بعض العقبات
06:21
One of the problemsمشاكل, when you get too much chatterثرثرة,
134
369078
2359
احدى هذه العقبات أنه عندما يكون لديك الكثير من الثرثرة
06:23
it's hardالصعب to processمعالج all the packetsالحزم, so you have to prioritizeالأولوية,
135
371437
3728
يكون من الصعب تنسيق عمليات الرزم, فيتوجب عليك أختيار الأولوية
06:27
and that's where the predictiveتنبؤي modelنموذج helpsيساعد you.
136
375165
2357
و هنا يقوم النموذج التنبؤي بمساعدتك
06:29
If your robotإنسان آلي carsالسيارات are all trackingتتبع the predictedوتوقع trajectoriesمسارات,
137
377522
4372
اذا قامت سياراتك الآلية بتعقب المسارات المتوقعة
06:33
you don't payدفع as much attentionانتباه to those packetsالحزم.
138
381894
1767
لن تقوم بالاهتمام كثيرا" لهذه الرزم
06:35
You prioritizeالأولوية the one guy
139
383661
1703
سوفت تعطي الأولوية لذلك الشخص
06:37
who seemsيبدو to be going a little off courseدورة.
140
385364
1333
الذي يبدو أنه يسير قليلا" خارج المسار
06:38
That guy could be a problemمشكلة.
141
386697
2526
ربما يكون هذا الشخص هو المشكلة
06:41
And you can predictتنبؤ the newالجديد trajectoryمسار.
142
389223
3002
ستستطيع أن تتنبأ بالمسار الجديد
06:44
So you don't only know that he's going off courseدورة, you know how.
143
392225
2763
حيث أنك لا تعرف فحسب أنه يسير خارج المسار, تعرف كيف
06:46
And you know whichالتي driversالسائقين you need to alertمحزر to get out of the way.
144
394988
3725
و تعرف اي سائقين تحتاج لأن تنبههم ليبعدو من الطريق
06:50
And we wanted to do -- how can we bestالأفضل alertمحزر everyoneكل واحد?
145
398713
2633
و أردنا أن نقوم-- كيف بامكاننا أن ننبه الجميع؟
06:53
How can these carsالسيارات whisperهمسة, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
كيف تستطيع هذه السيارات أن تهمس, عليك أن تبتعد من الطريق؟
06:56
Well, it dependsيعتمد على on two things:
147
404529
1517
حسنا", يتوقف هذا على شيئين:
06:58
one, the abilityالقدرة of the carسيارة,
148
406046
2169
الأول, قدرة السيارة
07:00
and secondثانيا the abilityالقدرة of the driverسائق.
149
408215
3217
و الثاني هو قدرة السائق
07:03
If one guy has a really great carسيارة,
150
411432
1505
اذا كان شخص ما يملك سيارة ممتازة
07:04
but they're on theirهم phoneهاتف or, you know, doing something,
151
412937
2925
لكنه يستعمل التليفون أو, تعرفون, يقوم بعمل ما,
07:07
they're not probablyالمحتمل in the bestالأفضل positionموضع
152
415862
1930
انه على الأغلب ليس في الموضع المناسب
07:09
to reactتتفاعل in an emergencyحالة طوارئ.
153
417792
2970
للتصرف في الحالات الطارئة
07:12
So we startedبدأت a separateمنفصل lineخط of researchابحاث
154
420762
1665
لذلك, بدأنا بالقيام بخط بحث منفصل
07:14
doing driverسائق stateحالة modelingتصميم.
155
422427
2551
القيام بنمذجة حالة السائق
07:16
And now, usingاستخدام a seriesسلسلة of threeثلاثة camerasكاميرات,
156
424978
2329
و استخدام سلسلة من ثلاث كاميرات الآن
07:19
we can detectالكشف if a driverسائق is looking forwardإلى الأمام,
157
427307
2270
يمكننا معرفة اذا كان السائق ينظر الى الأمام
07:21
looking away, looking down, on the phoneهاتف,
158
429577
2860
ينظر بعيدا", ينظر الى الأسفل, على الهاتف,
07:24
or havingوجود a cupفنجان of coffeeقهوة.
159
432437
3061
أو لديه كأس من القهوة
07:27
We can predictتنبؤ the accidentحادث
160
435498
2070
يمكننا أن نتنبأ بالحادث
07:29
and we can predictتنبؤ who, whichالتي carsالسيارات,
161
437568
3651
و يمكننا أن نتنبأ من, أي سيارات
07:33
are in the bestالأفضل positionموضع to moveنقل out of the way
162
441219
3486
هي في أفضل المواقع للابتعاد من الطريق
07:36
to calculateحساب the safestأسلم routeطريق for everyoneكل واحد.
163
444705
3009
للقيام بمعرفة الطريق الآمن للجميع
07:39
Fundamentallyفي الأساس, these technologiesالتقنيات existيوجد todayاليوم.
164
447714
4635
أساسا", هذه التكنولوجيات متواجدة اليوم
07:44
I think the biggestأكبر problemمشكلة that we faceوجه
165
452349
2824
أعتقد أن من أكبر العقبات التي نواجهها
07:47
is our ownخاصة willingnessاستعداد to shareشارك our dataالبيانات.
166
455173
3013
هي رغبتنا بمشاركة معلوماتنا
07:50
I think it's a very disconcertingأمرا مقلقا notionخيالى,
167
458186
2631
أعتقد بأنها فكرة مقلقة للغاية
07:52
this ideaفكرة that our carsالسيارات will be watchingمشاهدة us,
168
460817
2386
فكرة أن السيارات الأخرى سوف تقوم بمراقبتنا
07:55
talkingالحديث about us to other carsالسيارات,
169
463203
3371
تقوم بالتحدث عنا الى السيارات الأخرى
07:58
that we'llحسنا be going down the roadطريق in a seaبحر of gossipنميمة.
170
466574
3427
و أنه سوف نسير في الطريق ضمن بحر من الأقاويل
08:02
But I believe it can be doneفعله in a way that protectsيحمي our privacyالإجمالية,
171
470001
3897
لكنني أعتقد بأنه يمكن القيام بذلك بطريقة تحمي فيها خصوصيتنا
08:05
just like right now, when I look at your carسيارة from the outsideفي الخارج,
172
473898
3741
بالضبط مثل الوقت الحالي, عندما أنظر الى سيارتك من الخارج
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
لا أعرف حقا" أي شيء عنك
08:12
If I look at your licenseرخصة plateطبق numberرقم,
174
480002
1137
أو عندما أنظر الى رقم لوحة الرخصة
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
لا أعرف حقا" من تكون
08:15
I believe our carsالسيارات can talk about us behindخلف our backsظهورهم.
176
483025
4249
أعتقد بأن سياراتنا تتحدث عنا من ورائنا
08:19
(Laughterضحك)
177
487274
2975
(ضحك)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
أظن بأن ذلك سيكون شيء رائع
08:25
I want you to considerيعتبر for a momentلحظة
179
493434
1650
أريد منكم أن تأخذو بعين الاعتبار للحظة
08:27
if you really don't want the distractedمشتت الذهن teenagerمراهق behindخلف you
180
495084
4118
اذا كنتم حقا" لا تريدون تشتيت انتباه مراهق يقود خلفكم
08:31
to know that you're brakingفرملة,
181
499202
2120
لمعرفة أنكم تستعملون المكابح
08:33
that you're comingآت to a deadميت stop.
182
501322
2924
و أنكم تقومون بتوقف كامل
08:36
By sharingمشاركة our dataالبيانات willinglyعن طيب خاطر,
183
504246
2741
من خلال مشاركة معلوماتنا بارادتنا
08:38
we can do what's bestالأفضل for everyoneكل واحد.
184
506987
2812
نستطيع القيام ما هو أفضل للجميع
08:41
So let your carسيارة gossipنميمة about you.
185
509799
3076
لذلك دع سيارتك تثرثر عنك
08:44
It's going to make the roadsالطرق a lot saferأكثر أمانا.
186
512875
3038
سوف تقوم بجعل الطريق أكثر أمانا"
08:47
Thank you.
187
515913
1791
شكرا" لكم
08:49
(Applauseتصفيق)
188
517704
4985
(تصفيق)
Translated by Rami Harba
Reviewed by Ayman Mahmoud

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com