TEDxStanford
Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver
Chris Gerdes: L'auto da corsa del futuro -- 240 km/h e nessun pilota
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Le auto a guida automatica si avvicinano -- e guideranno meglio di voi. Chris Gerdes rivela come lui e il suo team stiano sviluppando auto da corsa robotiche che possono guidare a 240 km/h evitando qualunque incidente. Eppure, studiando le onde cerebrali dei piloti da corsa professionisti, Gerde dice di avere ora una migliore comprensione degli istinti dei piloti professionisti. (Registrato a TEDxStanford.)
Chris Gerdes - Mechanical engineer
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio
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00:16
So, how many of you have ever
0
506
1407
Quanti di voi si sono messi
00:17
gotten behind the wheel of a car
1
1913
1655
al volante di una macchina
00:19
when you really shouldn't have been driving?
2
3568
5687
quando non avrebbero dovuto guidare?
00:25
Maybe you're out on the road for a long day,
3
9255
1905
Magari eravate per strada da una giornata intera,
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
e volevate solo tornare a casa.
00:28
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
5
12650
2647
Eravate stanchi, ma vi sentivate di poter guidare ancora qualche chilometro.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
Forse, pensavate
00:32
I've had less to drink than everybody else,
7
16496
2017
di aver bevuto un po' meno degli altri,
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
e di dover essere quello che guida.
00:36
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
9
20249
4591
O forse avevate la mente altrove.
00:40
Does this sound familiar to you?
10
24840
1454
Vi suona familiare tutto questo?
00:42
Now, in those situations, wouldn't it be great
11
26294
2898
In queste situazioni non sarebbe fantastico
00:45
if there was a button on your dashboard
12
29192
1593
se ci fosse un bottone sul cruscotto
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
13
30785
6343
da schiacciare e la macchina vi portasse a casa sani e salvi?
00:53
Now, that's been the promise of the self-driving car,
14
37128
2293
Questa è stata la promessa dell'auto a guida automatica,
00:55
the autonomous vehicle, and it's been the dream
15
39421
2627
il veicolo autonomo, ed è stato il sogno
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
16
42048
3249
fin dal1939, quando General Motors presentò
01:01
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
17
45297
3302
questa idea allo stand Futurama dell'Esposizione Universale.
01:04
Now, it's been one of those dreams
18
48599
1943
È stato uno di quei sogni
01:06
that's always seemed about 20 years in the future.
19
50542
4214
che è sempre sembrato 20 anni nel futuro.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
20
54756
2683
Due settimane fa quel sogno ha fatto un passo avanti,
01:13
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
21
57439
3265
quando lo stato del Nevada ha concesso alla Google's self-driving car
01:16
the very first license for an autonomous vehicle,
22
60704
3600
la prima patente per un veicolo a guida automatica,
01:20
clearly establishing that it's legal for them
23
64304
2245
stabilendo chiaramente che è legale
01:22
to test it on the roads in Nevada.
24
66549
1810
testarla sulle strade del Nevada.
01:24
Now, California's considering similar legislation,
25
68359
3727
La California sta prendendo in considerazione una legislazione simile,
01:27
and this would make sure that the autonomous car
26
72086
2408
e questo assicurerebbe all'auto a guida automatica
01:30
is not one of those things that has to stay in Vegas.
27
74494
2977
di non essere una di quelle cose che devono rimanere a Las Vegas.
01:33
(Laughter)
28
77471
2096
(Risate)
01:35
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
29
79567
3784
Nel mio laboratorio a Stanford abbiamo lavorato anche noi
01:39
autonomous cars too, but with a slightly different spin
30
83351
3487
ad auto a guida automatica, ma da un punto di vista un po' diverso.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
31
86838
4248
Abbiamo sviluppato gare automobilistiche robotiche,
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
32
91086
4120
auto che possono spingersi al limite
01:51
of physical performance.
33
95206
2240
delle performance fisiche.
01:53
Now, why would we want to do such a thing?
34
97446
2613
Perché dovremmo fare una cosa del genere?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
35
100059
2100
Ci sono due buone ragioni.
01:58
First, we believe that before people turn over control
36
102159
3959
Primo, crediamo che prima che la gente lasci il controllo
02:02
to an autonomous car, that autonomous car should be
37
106118
2834
ad un'auto a guida automatica, quell'auto dovrebbe essere
02:04
at least as good as the very best human drivers.
38
108952
3254
valida almeno quanto il migliore degli automobilisti umani.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
39
112206
3305
Se siete come me e l'altro 70% della popolazione
02:11
who know that we are above-average drivers,
40
115511
2193
che sa di essere un automobilista sopra la media,
02:13
you understand that's a very high bar.
41
117704
3175
capite che le aspettative sono molto alte.
02:16
There's another reason as well.
42
120879
2392
C'è anche un'altra ragione.
02:19
Just like race car drivers can use all of the friction
43
123271
3576
Esattamente come i piloti possono usare l'attrito
02:22
between the tire and the road,
44
126847
1280
tra le gomme e la strada,
02:24
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
45
128127
3177
tutto il potenziale di velocità della macchina,
02:27
we want to use all of those capabilities to avoid
46
131304
3345
vogliamo usare questo potenziale per evitare
02:30
any accident we can.
47
134649
1588
che accadano incidenti.
02:32
Now, you may push the car to the limits
48
136237
2050
Potete spingere la macchina al limite
02:34
not because you're driving too fast,
49
138287
1967
non perché guidate troppo veloce,
02:36
but because you've hit an icy patch of road,
50
140254
2160
ma perché passate su una lastra di ghiaccio:
02:38
conditions have changed.
51
142414
1704
le condizioni sono cambiate.
02:40
In those situations, we want a car
52
144118
2761
In queste situazioni vogliamo un'auto
02:42
that is capable enough to avoid any accident
53
146879
3720
che sia in grado di evitare incidenti
02:46
that can physically be avoided.
54
150599
2678
che possono fisicamente essere evitati.
02:49
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
55
153277
4267
Devo ammettere, c'è anche una terza motivazione.
02:53
You see, I have a passion for racing.
56
157544
2256
Ho una passione per le corse.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
57
159800
2764
In passato possedevo un'auto da corsa,
02:58
a crew chief and a driving coach,
58
162564
2555
sono stato caposquadra ed un istruttore di guida,
03:01
although maybe not at the level that you're currently expecting.
59
165119
3855
anche se probabilmente non del livello che vi aspettate.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
60
168974
2704
Una delle cose che abbiamo sviluppato in laboratorio --
03:07
we've developed several vehicles --
61
171678
1704
abbiamo sviluppato diversi veicoli --
03:09
is what we believe is the world's first
62
173382
2235
è quella che crediamo essere la prima auto al mondo
03:11
autonomously drifting car.
63
175617
2365
che fa drifting da sola.
03:13
It's another one of those categories
64
177982
2513
È un'altra di quelle categorie
03:16
where maybe there's not a lot of competition.
65
180495
2423
dove non c'è molta competizione.
03:18
(Laughter)
66
182918
1408
(Risate)
03:20
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
67
184326
3822
Ma questo è P1. È un veicolo elettrico costruito interamente da studenti,
03:24
which through using its rear-wheel drive
68
188148
2078
che grazie allo sterzo posteriore
03:26
and front-wheel steer-by-wire
69
190226
1565
e allo sterzo anteriore via cavo
03:27
can drift around corners.
70
191791
2067
può derapare intorno agli angoli.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
71
193858
2200
Può slittare lateralmente come un pilota di rally,
03:31
always able to take the tightest curve,
72
196058
1715
sempre in grado di prendere la curva più stretta,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
73
197773
3304
anche su superfici scivolose o che cambiano,
03:36
never spinning out.
74
201077
1616
senza mai andare in testacoda.
03:38
We've also worked with Volkswagen Oracle,
75
202693
2368
Abbiamo anche lavorato con Volkswagen Oracle,
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
76
205061
3424
su Shelley, un'auto da corsa a guida automatica che ha gareggiato
03:44
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
77
208485
3070
a 250 km/h attraverso la Bonneville Salt Flats,
03:47
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
78
211555
4471
ha fatto il giro della Thunderhill Raceway Park sotto il sole,
03:51
the wind and the rain,
79
216026
2639
il vento e la pioggia,
03:54
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
80
218665
5018
e ha percorso le 153 curve e i 20 chilometri
03:59
of the Pikes Peak Hill Climb route
81
223683
1562
della Pikes Peak Hill Climb route
04:01
in Colorado with nobody at the wheel.
82
225245
3473
in Colorado senza nessuno al volant.
04:04
(Laughter)
83
228718
1448
(Risate)
04:06
(Applause)
84
230166
5566
(Applausi)
04:11
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
85
235732
3279
Va da sé che ci siamo divertiti un sacco
04:14
doing this.
86
239011
1304
a farlo.
04:16
But in fact, there's something else that we've developed
87
240315
3657
Ma di fatto c'è un'altra cosa che abbiamo sviluppato
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
88
243972
3055
nel processo di sviluppo di queste auto a guida automatica.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
89
247027
3871
Abbiamo sviluppato una profonda comprensione
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
90
250898
3817
delle capacità dei piloti da corsa.
04:30
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
91
254715
4345
Trattando la questione di quanto valide debbano essere queste auto
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
92
259060
3279
volevamo confrontarle con le loro controparti umane.
04:38
And we discovered their human counterparts are amazing.
93
262339
5680
E abbiamo scoperto che le controparti umane sono straordinarie.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
94
268019
4023
Possiamo prendere la mappa di un circuito da corsa,
04:47
we can take a mathematical model of a car,
95
272042
2370
possiamo prendere un modello matematico di auto,
04:50
and with some iteration, we can actually find
96
274412
2903
e con qualche iterazione possiamo trovare
04:53
the fastest way around that track.
97
277315
1625
il percorso più veloce del giro di pista.
04:54
We line that up with data that we record
98
278940
2533
Li allineiamo con i dati che registriamo
04:57
from a professional driver,
99
281473
1433
da un pilota professionista
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
100
282906
4107
e la somiglianza è assolutamente straordinaria.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
101
287013
3212
Certo, ci sono sottili differenze,
05:06
but the human race car driver is able to go out
102
290225
3127
ma il pilota umano è capace
05:09
and drive an amazingly fast line,
103
293352
2335
di guidare su una linea straordinariamente veloce,
05:11
without the benefit of an algorithm that compares
104
295687
2330
senza il beneficio di un algoritmo che confronti
05:13
the trade-off between going as fast as possible
105
298017
2608
il compromesso tra andare il più veloce possibile
05:16
in this corner, and shaving a little bit of time
106
300625
2037
in quest'angolo, e guadagnare un po' di tempo
05:18
off of the straight over here.
107
302662
1902
su questo rettilineo.
05:20
Not only that, they're able to do it lap
108
304564
3457
Non solo, sono in grado di farlo
05:23
after lap after lap.
109
308021
2375
giro, dopo giro, dopo giro.
05:26
They're able to go out and consistently do this,
110
310396
2912
Sono capaci di farlo ripetutamente,
05:29
pushing the car to the limits every single time.
111
313308
4128
spingendo l'auto al limite ogni volta.
05:33
It's extraordinary to watch.
112
317436
3169
È straordinario guardarlo.
05:36
You put them in a new car,
113
320605
2066
Li mettete su un'auto nuova,
05:38
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
114
322671
3902
e dopo qualche giro, hanno trovato la linea più veloce su quell'auto,
05:42
and they're off to the races.
115
326573
3877
e sono pronti per gareggiare.
05:46
It really makes you think,
116
330450
1146
Vi fa realmente pensare
05:47
we'd love to know what's going on inside their brain.
117
331596
4871
di voler sapere cosa succede nel loro cervello.
05:52
So as researchers, that's what we decided to find out.
118
336467
4541
In quanto ricercatori, è quello che abbiamo deciso di scoprire.
05:56
We decided to instrument not only the car,
119
341008
1812
Abbiamo deciso di analizzare non solo la macchina,
05:58
but also the race car driver,
120
342820
2495
ma anche il pilota,
06:01
to try to get a glimpse into what was going on
121
345315
2769
per cercare di farci un'idea di quello che succede
06:03
in their head as they were doing this.
122
348084
2186
nella loro testa mentre fanno tutto questo.
06:06
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
123
350270
3950
Questo è il Dott. Lene Harbott che applica elettrodi
06:10
to the head of John Morton.
124
354220
1232
alla testa di John Morton.
06:11
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
125
355452
2989
John Morton è un ex pilota IMSA e di Can-Am,
06:14
who's also a class champion at Le Mans.
126
358441
1800
ed è anche un grande campione a Le Mans.
06:16
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
127
360241
3496
Un pilota fantastico e disponibile a dedicarsi agli studenti
06:19
and this sort of research.
128
363737
1855
in questo tipo di ricerca.
06:21
She's putting electrodes on his head
129
365592
2672
Gli mette elettrodi sulla testa
06:24
so that we can monitor the electrical activity
130
368264
2112
in modo che possiamo monitorare l'attività elettrica
06:26
in John's brain as he races around the track.
131
370376
2832
del cervello di John mentre gareggia in pista.
06:29
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
132
373208
3195
Chiaramente non è mettendogli un paio di elettrodi sulla testa
06:32
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
133
376403
3270
che potremo capire esattamente i suoi pensieri in pista.
06:35
However, neuroscientists have identified certain patterns
134
379673
3407
Tuttavia, i neuroscienziati hanno identificato alcuni schemi
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
135
383080
3761
che ci danno indicazioni su alcuni aspetti molto importanti.
06:42
For instance, the resting brain
136
386841
1847
Per esempio, il cervello a riposo
06:44
tends to generate a lot of alpha waves.
137
388688
2155
tende a generare onde alfa.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
138
390843
3752
Al contrario, le onde teta sono associate
06:50
a lot of cognitive activity, like visual processing,
139
394595
3184
ad un sacco di attività cognitiva, come l'elaborazione visiva,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
140
397779
3048
situazioni in cui il pilota pensa parecchio.
06:56
Now, we can measure this,
141
400827
1663
Possiamo misurare queste cose,
06:58
and we can look at the relative power
142
402490
1985
e possiamo osservare la potenza relativa
07:00
between the theta waves and the alpha waves.
143
404475
2200
tra le onde teta e le onde alfa.
07:02
This gives us a measure of mental workload,
144
406675
2442
Questo ci dà un misura del carico di lavoro mentale,
07:05
how much the driver is actually challenged cognitively
145
409117
3567
quanto il pilota venga messo alla prova cognitivamente
07:08
at any point along the track.
146
412684
1786
in qualunque punto della pista.
07:10
Now, we wanted to see if we could actually record this
147
414470
2942
Volevamo vedere se si poteva registrare tutto questo
07:13
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
148
417412
3038
in pista, quindi ci siamo recati a sud a Laguna Seca.
07:16
Laguna Seca is a legendary raceway
149
420450
2016
Laguna Seca è un circuito leggendario
07:18
about halfway between Salinas and Monterey.
150
422466
2301
a metà strada tra Salinas e Monterey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
151
424767
2087
Ha una curva chiamata "cavatappi".
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
152
426854
2717
Il cavatappi è una chicane seguita da una curva stretta
07:25
right-handed turn as the road drops three stories.
153
429571
2746
a destra mentre la strada scende di tre livelli.
07:28
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
154
432317
3766
La strategia per affrontarlo, come mi è stato spiegato,
07:31
you aim for the bush in the distance,
155
436083
2022
è puntare al cespuglio in lontananza,
07:34
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
156
438105
3025
e mentre la strada precipita vi rendete conto che si tratta della cima di un albero.
07:37
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
157
441130
3304
Perfetto, grazie al programma Revs a Stanford,
07:40
we were able to take John there
158
444434
1473
siamo stati in grado di portare lì John
07:41
and put him behind the wheel
159
445907
964
e metterlo al volante
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
160
446871
2439
di una Porsche Abarth Carrera del 1960.
07:45
Life is way too short for boring cars.
161
449310
3698
La vita è fin troppo corta per le macchine noiose.
07:48
So, here you see John on the track,
162
453008
1759
Qui vedete John in pista,
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
163
454767
2184
sta risalendo la collina -- Oh! A qualcuno è piaciuto --
07:52
and you can see, actually, his mental workload
164
456951
2465
e vedete, in realtà, il suo carico di lavoro mentale
07:55
-- measuring here in the red bar --
165
459416
2153
-- misurato qui dalla barra rossa --
07:57
you can see his actions as he approaches.
166
461569
2343
vedete le sue azioni mentre si avvicina.
07:59
Now watch, he has to downshift.
167
463912
3230
Guardate, deve scalare marcia.
08:03
And then he has to turn left.
168
467142
761
Poi deve girare a sinistra.
08:03
Look for the tree, and down.
169
467903
3993
Cercare l'albero, e giù.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
170
471896
2838
Non c'è da meravigliarsi se questo compito lo mette alla prova.
08:10
You can see his mental workload spike as he goes through this,
171
474734
2976
Vedete il picco del carico di lavoro mentale mentre lo affronta,
08:13
as you would expect with something that requires
172
477710
2064
come vi potreste aspettare da una cosa che richiede
08:15
this level of complexity.
173
479774
2809
questo livello di complessità.
08:18
But what's really interesting is to look at areas of the track
174
482583
3416
Ma quello che è veramente interessante è osservare le aree della pista
08:21
where his mental workload doesn't increase.
175
485999
2846
dove il suo carico mentale non aumenta.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
Vi faccio fare un giro
08:26
to the other side of the track.
177
490340
1089
dall'altra parte della pista.
08:27
Turn three. And John's going to go into that corner
178
491429
2336
Curva tre. E John andrà in quell'angolo
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
179
493765
2551
e la parte posteriore dell'auto comincerà a slittare.
08:32
He's going to have to correct for that with steering.
180
496316
2017
Dovrà correggere con lo sterzo.
08:34
So watch as John does this here.
181
498333
2231
Guardate John mentre fa questa manovra.
08:36
Watch the mental workload, and watch the steering.
182
500564
2322
Guardate il suo carico mentale, e guardate il volante.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
183
502886
3672
L'auto comincia a slittare, manovra spettacolare per correggere la traiettoria,
08:42
and no change whatsoever in the mental workload.
184
506558
3523
e nessun tipo di cambiamento nel suo carico mentale.
08:45
Not a challenging task.
185
510081
2832
Un compito poco sfidante.
08:48
In fact, entirely reflexive.
186
512913
3200
Di fatto, totalmente riflessivo.
08:52
Now, our data processing on this is still preliminary,
187
516113
3643
La nostra elaborazione dei dati è ancora in fase preliminare,
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
188
519756
2672
ma sembra veramente che queste imprese fenomenali
08:58
that the race car drivers are performing
189
522428
1610
realizzate da questi piloti da corsa
08:59
are instinctive.
190
524038
1910
siano istintive.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
191
525948
3390
Sono semplicemente cose che hanno imparato a fare.
09:05
It requires very little mental workload
192
529338
2282
Realizzare queste imprese straordinarie,
09:07
for them to perform these amazing feats.
193
531620
2824
richiede loro pochissimo carico mentale.
09:10
And their actions are fantastic.
194
534444
3135
E le loro azioni sono fantastiche.
09:13
This is exactly what you want to do on the steering wheel
195
537579
2611
È esattamente quello che vorreste fare su un volante
09:16
to catch the car in this situation.
196
540190
3337
per prendere il controllo dell'auto in quella situazione.
09:19
Now, this has given us tremendous insight
197
543527
3445
Questo ci ha dato indicazioni incredibili
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
198
546972
3122
e lo spunto per i nostri veicoli a guida automatica.
09:25
We've started to ask the question:
199
550094
1928
Ci siamo posti la domanda:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
200
552022
2253
Possiamo renderli un po' meno algoritmici
09:30
and a little more intuitive?
201
554275
2449
e un po' più intuitivi?
09:32
Can we take this reflexive action
202
556724
2281
Possiamo prendere questa azione riflessiva
09:34
that we see from the very best race car drivers,
203
559005
2287
che vediamo nei migliori piloti da corsa,
09:37
introduce it to our cars,
204
561292
1649
introdurla nelle nostre auto,
09:38
and maybe even into a system that could
205
562941
1984
e magari anche in un sistema che possa
09:40
get onto your car in the future?
206
564925
1968
essere messo nella vostra auto del futuro?
09:42
That would take us a long step
207
566893
1611
Richiederebbe un grande passo in avanti
09:44
along the road to autonomous vehicles
208
568504
2509
sul percorso verso i veicoli a guida automatica
09:46
that drive as well as the best humans.
209
571013
1912
che guidano come i migliori umani.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
210
572925
3440
Ma ci ha anche fatto riflettere un pochino più a fondo.
09:52
Do we want something more from our car
211
576365
2968
Vogliamo qualcosa di più di un semplice autista
09:55
than to simply be a chauffeur?
212
579333
1840
dalla nostra auto?
09:57
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
213
581173
4235
Vogliamo che la nostra auto sia un compagno, un istruttore,
10:01
someone that can use their understanding of the situation
214
585408
3087
qualcuno che possa usare la comprensione della situazione
10:04
to help us reach our potential?
215
588495
4256
per aiutarci a realizzare il nostro potenziale?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
216
592751
2273
La tecnologia può, di fatto, non solo sostituire gli umani,
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
217
595024
4575
ma aiutarci a raggiungere il livello di riflessi e intuizione
10:15
that we're all capable of?
218
599599
3425
di cui siamo tutti capaci?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
219
603024
1923
Mentre avanziamo verso questo futuro tecnologico,
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
220
604947
2821
voglio che vi fermiate a pensare per un attimo.
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
221
607768
3775
Qual è l'equilibrio ideale tra uomo e macchina?
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
E mentre ci pensiamo,
10:29
let's take inspiration
223
613252
1731
prendiamo spunto
10:30
from the absolutely amazing capabilities
224
614983
3329
dalle capacità straordinarie
10:34
of the human body and the human mind.
225
618312
2816
del corpo umano e della mente umana.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
Grazie.
10:38
(Applause)
227
622864
4604
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Chris Gerdes - Mechanical engineerAn autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today.
Why you should listen
Imagine a car that can drive itself -- that with the push of a button can get you home safely when you’re too tired to drive or have had a night of one too many drinks. Dr. Chris Gerdes , the Director of the Center for Automotive Research at Stanford (conveniently acronymed CARS), and his team are developing a robotic race car, capable of driving at outrageous speeds while avoiding every possible accident. Gerdes’ research focuses on the development of driver assistance systems for collision avoidance, as well as on new combustion processes for engines.
Prior to teaching at Stanford, Gerdes was the project leader for vehicle dynamics at the Vehicle Systems Technology Center of Daimler-Benz Research and Technology North America. His work at Daimler focused on safety analysis.
Chris Gerdes | Speaker | TED.com