ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

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Sebastian Thrun | Speaker | TED.com
TED2011

Sebastian Thrun: Google's driverless car

Sebastian Thrun: L'auto Google senza autista

Filmed:
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Sebastian Thrun ha aiutato a costruire la fantastica automobile Google senza autista, stimolato da una sfida molto personale per salvare vite e aiutare a ridurre gli incidenti stradali. Un video che lascia a bocca aperta mostra l'auto che ha vinto il DARPA Challenge che si sposta in un traffico cittadino denso senza nessuno al volante. Immagini di un test su strada radicale a TED2011 mostra la velocità alla quale può veramente andare.
- 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

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

00:15
As a boyragazzo,
0
0
2000
Da ragazzo,
00:17
I lovedamato carsautomobili.
1
2000
2000
adoravo le auto.
00:19
When I turnedtrasformato 18,
2
4000
2000
Quando ho compiuto 18 anni,
00:21
I lostperduto my bestmigliore friendamico to a carauto accidentincidente.
3
6000
3000
ho perso il mio migliore amico in un incidente automobilistico.
00:25
Like this.
4
10000
2000
Come questo.
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And then I decideddeciso I'd dedicatededicare my life
5
12000
3000
E poi ho deciso di dedicare la mia vita
00:30
to savingSalvataggio one millionmilione people
6
15000
2000
a salvare un milione di persone
00:32
everyogni yearanno.
7
17000
2000
ogni anno.
00:34
Now I haven'tnon hanno succeededsuccesso, so this is just a progressprogresso reportrapporto,
8
19000
3000
Non ci sono riuscito, quindi questo è solo un rapporto sui progressi,
00:37
but I'm here to tell you a little bitpo about self-drivingSelf-Guida carsautomobili.
9
22000
3000
ma sono qui per raccontarvi qualcosa delle auto senza conducente.
00:40
I saw the conceptconcetto first
10
25000
2000
Ho visto il primo prototipo
00:42
in the DARPADARPA GrandGrand ChallengesSfide
11
27000
2000
al DARPA Grand Challenges
00:44
where the U.S. governmentgoverno issuedrilasciato a prizepremio
12
29000
2000
dove il governo degli Stati Uniti ha messo in palio un premio
00:46
to buildcostruire a self-drivingSelf-Guida carauto that could navigatenavigare a desertdeserto.
13
31000
3000
per costruire un'automobile senza conducente che potesse circolare in un deserto.
00:49
And even thoughanche se a hundredcentinaio teamssquadre were there,
14
34000
3000
E anche se c'erano là un centinaio di squadre,
00:52
these carsautomobili wentandato nowhereDa nessuna parte.
15
37000
3000
queste auto non andavano da nessuna parte.
00:55
So we decideddeciso at StanfordStanford to buildcostruire a differentdiverso self-drivingSelf-Guida carauto.
16
40000
3000
Quindi a Stanford abbiamo deciso di costruire un'auto senza conducente diversa.
00:58
We builtcostruito the hardwarehardware and the softwareSoftware.
17
43000
3000
Abbiamo costruito l'hardware e il software.
01:01
We madefatto it learnimparare from us,
18
46000
2000
L'abbiamo creata perché impari da noi,
01:03
and we setimpostato it freegratuito in the desertdeserto.
19
48000
3000
e l'abbiamo lasciata libera nel deserto.
01:06
And the unimaginableinimmaginabile happenedè accaduto:
20
51000
2000
Ed è successo l'inimmaginabile:
01:08
it becamedivenne the first carauto
21
53000
2000
è diventata la prima auto
01:10
to ever returnritorno from a DARPADARPA GrandGrand ChallengeSfida,
22
55000
2000
che sia mai ritornata da un DARPA Grand Challenge --
01:12
winningvincente StanfordStanford 2 millionmilione dollarsdollari.
23
57000
3000
facendo vincere a Stanford 2 milioni di dollari.
01:17
YetAncora I still hadn'tnon aveva savedsalvato a singlesingolo life.
24
62000
3000
Ancora non avevo salvato nessuna vita umana.
01:20
SinceDal, our work has focusedfocalizzata
25
65000
3000
Visto che il nostro lavoro è focalizzato
01:23
on buildingcostruzione drivingguida carsautomobili
26
68000
2000
sulla costruzione di auto
01:25
that can driveguidare anywheredovunque by themselvesloro stessi --
27
70000
3000
che possono viaggiare ovunque in maniera autonoma --
01:28
any streetstrada in CaliforniaCalifornia.
28
73000
2000
su qualsiasi strada della California.
01:30
We'veAbbiamo drivenguidato 140,000 milesmiglia.
29
75000
3000
Abbiamo viaggiato per più di 225.000 chilometri.
01:33
Our carsautomobili have sensorssensori
30
78000
3000
Le nostre macchine hanno dei sensori
01:36
by whichquale they magicallymagicamente can see
31
81000
3000
con cui magicamente possono vedere
01:39
everything around them
32
84000
2000
tutto ciò che hanno intorno
01:41
and make decisionsdecisioni
33
86000
2000
e prendere decisioni
01:43
about everyogni aspectaspetto of drivingguida.
34
88000
3000
su qualunque aspetto della guida.
01:46
It's the perfectperfezionare drivingguida mechanismmeccanismo.
35
91000
3000
E' il meccanismo di guida perfetto.
01:49
We'veAbbiamo drivenguidato in citiescittà,
36
94000
2000
Abbiamo viaggiato in città,
01:51
like in SanSan FranciscoFrancisco here.
37
96000
2000
come San Francisco qui.
01:53
We'veAbbiamo drivenguidato from SanSan FranciscoFrancisco to LosLos AngelesAngeles on HighwayAutostrada 1.
38
98000
4000
Abbiamo viaggiato da San Francisco a Los Angeles sull'autostrada 1.
01:57
We'veAbbiamo encounteredincontrato joggersPantaloni sportivi,
39
102000
2000
Abbiamo incoraggiato i corridori,
01:59
busyoccupato highwaysautostrade, tollPedaggio boothscabine,
40
104000
3000
autostrade trafficate, caselli,
02:02
and this is withoutsenza a personpersona in the loopciclo continuo;
41
107000
2000
e tutto questo senza mai mettere una persona;
02:04
the carauto just drivesunità itselfsi.
42
109000
2000
la macchina guida da sola.
02:06
In factfatto, while we droveguidavo 140,000 milesmiglia,
43
111000
3000
Di fatto, mentre viaggiavamo per 225.000 chilometri,
02:09
people didn't even noticeAvviso.
44
114000
3000
la gente non lo notava neanche.
02:12
MountainMontagna roadsstrade,
45
117000
2000
Strade di montagna,
02:14
day and night,
46
119000
3000
giorno e notte,
02:17
and even crookedstorto LombardLombard StreetVia
47
122000
3000
e anche Lombard Street così tortuosa
02:20
in SanSan FranciscoFrancisco.
48
125000
2000
a San Francisco.
02:22
(LaughterRisate)
49
127000
2000
(Risate)
02:25
SometimesA volte our carsautomobili get so crazypazzo,
50
130000
3000
Qualche volta le nostre macchine diventano talmente matte,
02:28
they even do little stuntsacrobazie.
51
133000
3000
che fanno anche qualche acrobazia.
02:32
(VideoVideo) Man: Oh, my God.
52
137000
2000
(Video) Uomo: Oh, mio Dio.
02:36
What?
53
141000
2000
Cosa?
02:38
SecondSecondo Man: It's drivingguida itselfsi.
54
143000
3000
Secondo Uomo: guida da sola.
02:42
SebastianSebastian ThrunThrun: Now I can't get my friendamico HaroldHarold back to life,
55
147000
3000
Sebastian Thrun: Non posso riportare alla vita il mio amico Harold,
02:45
but I can do something for all the people who diedmorto.
56
150000
2000
ma posso fare qualcosa per tutte le persone che sono morte.
02:47
Do you know that drivingguida accidentsincidenti
57
152000
3000
Sapete che gli incidenti stradali
02:50
are the numbernumero one causecausa of deathmorte for younggiovane people?
58
155000
3000
sono la prima causa di morte tra le persone più giovani?
02:53
And do you realizerendersi conto that almostquasi all of those
59
158000
3000
E vi rendete conto che la maggior parte
02:56
are duedovuto to humanumano errorerrore
60
161000
3000
sono dovuti ad errori umani
02:59
and not machinemacchina errorerrore,
61
164000
2000
e non ad errori delle macchine,
03:01
and can thereforeperciò be preventedimpedito by machinesmacchine?
62
166000
3000
e possono quindi essere impediti dalle macchine?
03:05
Do you realizerendersi conto
63
170000
2000
Vi rendete conto
03:07
that we could changemodificare the capacitycapacità of highwaysautostrade
64
172000
3000
che potremmo moltiplicare la capacità delle autostrade
03:10
by a factorfattore of two or threetre
65
175000
3000
per due o per tre
03:13
if we didn't relyfare affidamento on humanumano precisionprecisione
66
178000
2000
se non dovessimo affidarci alla precisione dell'uomo
03:15
on stayingstare in the laneLane --
67
180000
2000
nello stare all'interno della corsia --
03:17
improveMigliorare bodycorpo positionposizione
68
182000
2000
migliorare la posizione del corpo
03:19
and thereforeperciò driveguidare a little bitpo closerpiù vicino togetherinsieme
69
184000
2000
e quindi guidare un po' più ravvicinati
03:21
on a little bitpo narrowermisura più corta lanescorsie,
70
186000
2000
su corsie un po' più ravvicinate,
03:23
and do away with all traffictraffico jamsmarmellate on highwaysautostrade?
71
188000
3000
e sbarazzarci di tutto il traffico sulle autostrade?
03:28
Do you realizerendersi conto that you, TEDTED usersutenti,
72
193000
3000
Vi rendete conto che voi, utenti TED,
03:31
spendtrascorrere an averagemedia
73
196000
2000
trascorrete in media
03:33
of 52 minutesminuti perper day
74
198000
2000
52 minuti al giorno
03:35
in traffictraffico,
75
200000
2000
nel traffico,
03:37
wastingsprecare your time
76
202000
2000
buttando via tempo
03:39
on your dailyquotidiano commutependolarismo?
77
204000
3000
per gli spostamenti quotidiani?
03:42
You could regainriguadagnare this time.
78
207000
2000
Potreste riprendervi questo tempo.
03:44
This is fourquattro billionmiliardo hoursore
79
209000
2000
Sarebbero quattro miliardi di ore
03:46
wastedsprecato in this countrynazione aloneda solo.
80
211000
3000
buttate via solo in questo paese.
03:49
And it's 2.4 billionmiliardo gallonsgalloni of gasolinegasolio wastedsprecato.
81
214000
4000
E sono più di 9 miliardi di litri di benzina sprecata.
03:53
Now I think there's a visionvisione here, a newnuovo technologytecnologia,
82
218000
3000
Credo che qui ci sia di mezzo una visione, una nuova tecnologia,
03:56
and I'm really looking forwardinoltrare to a time
83
221000
2000
e aspetto con ansia il momento
03:58
when generationsgenerazioni after us look back at us
84
223000
2000
in cui le generazioni dopo di noi ci vedranno
04:00
and say how ridiculousridicolo it was that humansgli esseri umani were drivingguida carsautomobili.
85
225000
3000
e diranno quanto fosse ridicolo che gli umani guidassero le macchine.
04:03
Thank you.
86
228000
2000
Grazie.
04:05
(ApplauseApplausi)
87
230000
2000
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Els De Keyser

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