ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Chris Gerdes | Speaker | TED.com
TEDxStanford

Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver

Chris Gerdes: Mașina de curse a viitorului -- 250 km/h, fără șofer

Filmed:
806,444 views

Mașinile autonome sosesc -- și ele vor conduce mai bine ca noi. Chris Gerdes dezvăluie cum proiectează el și echipa lui mașini-robot de curse care pot rula cu 250 km/h evitând orice accident posibil. Și totuși, studiind undele cerebrale ale piloților de curse, Gerdes spune că a câștigat o nouă apreciere pentru instinctele piloților profesioniști. (Filmat la TEDxStanford.)
- 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

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

00:16
So, how manymulți of you have ever
0
506
1407
Câţi dintre voi ați urcat
00:17
gottenajuns behindin spate the wheelroată of a carmașină
1
1913
1655
la volanul unei maşini
00:19
when you really shouldn'tnu ar trebui have been drivingconducere?
2
3568
5687
când nu trebuia de fapt să conduceţi?
00:25
Maybe you're out on the roaddrum for a long day,
3
9255
1905
Poate erați pe drum de mult
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
şi doreați mult să ajungeți acasă.
00:28
You were tiredobosit, but you feltsimțit you could driveconduce a fewpuțini more milesmile.
5
12650
2647
Eraţi obosit, dar simţeaţi că mai puteaţi conduce câteva mile.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
Poate vă gândeați,
00:32
I've had lessMai puțin to drinkbăutură than everybodytoata lumea elsealtfel,
7
16496
2017
am băut mai puțin decât toţi ceilalţi,
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
eu ar trebui să fiu cel care merge acasă.
00:36
Or maybe your mindminte was just entirelyîn întregime elsewhereîn altă parte.
9
20249
4591
Sau poate că mintea vă era în cu totul altă parte.
00:40
Does this soundsunet familiarfamiliar to you?
10
24840
1454
Vă sună familiar?
00:42
Now, in those situationssituații, wouldn'tnu ar fi it be great
11
26294
2898
În astfel de situaţii, n-ar fi grozav
00:45
if there was a buttonbuton on your dashboardtabloul de bord
12
29192
1593
dacă ar exista un buton pe bord
00:46
that you could pushApăsaţi, and the carmașină would get you home safelyîn condiţii de siguranţă?
13
30785
6343
pe care să-l apăsați, iar maşina să vă ducă acasă în siguranţă?
00:53
Now, that's been the promisepromisiune of the self-drivingauto-conducere carmașină,
14
37128
2293
Asta a fost promisiunea maşinii robot,
00:55
the autonomousautonom vehiclevehicul, and it's been the dreamvis
15
39421
2627
vehiculul autonom,
00:57
sincede cand at leastcel mai puţin 1939, when GeneralGenerale MotorsMotoare showcasedprezentat
16
42048
3249
visul din 1939, când General Motors a prezentat
01:01
this ideaidee at theiral lor FuturamaFuturama boothcabină at the World'sLume FairEchitabil.
17
45297
3302
această idee la standul Futurama de la Salonul Mondial.
01:04
Now, it's been one of those dreamsvise
18
48599
1943
A fost unul dintre visurile
01:06
that's always seemedpărea about 20 yearsani in the futureviitor.
19
50542
4214
care mereu păreau cu 20 de ani în viitor.
01:10
Now, two weekssăptămâni agoîn urmă, that dreamvis tooka luat a stepEtapa forwardredirecţiona,
20
54756
2683
Acum două săptămâni acel vis a făcut un pas înainte,
01:13
when the statestat of NevadaNevada grantedacordat Google'sGoogle self-drivingauto-conducere carmașină
21
57439
3265
când statul Nevada a acordat maşinii robot Goggle
01:16
the very first licenselicență for an autonomousautonom vehiclevehicul,
22
60704
3600
prima licenţă pentru un vehicul autonom,
01:20
clearlyclar establishingstabilirea that it's legallegal for them
23
64304
2245
stabilind clar că e legal
01:22
to testTest it on the roadsdrumuri in NevadaNevada.
24
66549
1810
s-o testeze pe străzile din Nevada.
01:24
Now, California'sCalifornia consideringavând în vedere similarasemănător legislationlegislație,
25
68359
3727
California are în dezbatere legislație similară
01:27
and this would make sure that the autonomousautonom carmașină
26
72086
2408
și asta ar asigura că mașina autonomă
01:30
is not one of those things that has to staystau in VegasVegas.
27
74494
2977
nu e unul dintre lucrurile care trebuie să rămână în Vegas.
01:33
(LaughterRâs)
28
77471
2096
(Râsete)
01:35
Now, in my lablaborator at StanfordStanford, we'vene-am been workinglucru on
29
79567
3784
În laboratorul de la Standford am lucrat la mașina autonomă,
01:39
autonomousautonom carsautoturisme too, but with a slightlypuțin differentdiferit spina invarti
30
83351
3487
dar cu o ușoară diferență.
01:42
on things. You see, we'vene-am been developingîn curs de dezvoltare roboticrobotizate racerasă carsautoturisme,
31
86838
4248
Am proiectat mașini robot de curse,
01:46
carsautoturisme that can actuallyde fapt pushApăsaţi themselvesînșiși to the very limitslimite
32
91086
4120
mașini care își pot forța limitele
01:51
of physicalfizic performanceperformanţă.
33
95206
2240
performanței fizice.
01:53
Now, why would we want to do suchastfel de a thing?
34
97446
2613
De ce am dori să facem o astfel de mașină?
01:55
Well, there's two really good reasonsmotive for this.
35
100059
2100
Există două motive.
01:58
First, we believe that before people turnviraj over controlControl
36
102159
3959
Întâi, credem că înainte ca oamenii să predea controlul,
02:02
to an autonomousautonom carmașină, that autonomousautonom carmașină should be
37
106118
2834
mașina autonomă ar trebui să fie
02:04
at leastcel mai puţin as good as the very bestCel mai bun humanuman driversdrivere.
38
108952
3254
cel puțin atât de bună ca cel mai bun șofer uman.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percentla sută of the populationpopulație
39
112206
3305
Dacă sunteți ca mine și ca ceilați 70% din populație
02:11
who know that we are above-averagepeste medie driversdrivere,
40
115511
2193
care știu că sunt mai buni decat media,
02:13
you understanda intelege that's a very highînalt barbar.
41
117704
3175
înțelegeți că e o ștachetă foarte înaltă.
02:16
There's anothero alta reasonmotiv as well.
42
120879
2392
Mai există un motiv.
02:19
Just like racerasă carmașină driversdrivere can use all of the frictionfrecare
43
123271
3576
La fel cum șoferii de curse folosesc frecarea
02:22
betweenîntre the tireobosi and the roaddrum,
44
126847
1280
dintre cauciucuri și drum,
02:24
all of the car'smașina lui capabilitiescapabilități to go as fastrapid as possibleposibil,
45
128127
3177
împreună cu toate capacitățile mașinii de a rula cât de rapid posibil,
02:27
we want to use all of those capabilitiescapabilități to avoidevita
46
131304
3345
noi vrem să folosim aceste capacități pentru a evita
02:30
any accidentaccident we can.
47
134649
1588
orice accident putem.
02:32
Now, you mayMai pushApăsaţi the carmașină to the limitslimite
48
136237
2050
Poate forțezi mașina la limită
02:34
not because you're drivingconducere too fastrapid,
49
138287
1967
nu pentru că accelerezi prea repede,
02:36
but because you've hitlovit an icyIoan patchplasture of roaddrum,
50
140254
2160
ci pentru că ai dat de-un petec de drum înghețat,
02:38
conditionscondiţii have changedschimbat.
51
142414
1704
iar condițiile s-au schimbat.
02:40
In those situationssituații, we want a carmașină
52
144118
2761
În astfel de situații, vrem o mașină
02:42
that is capablecapabil enoughdestul to avoidevita any accidentaccident
53
146879
3720
suficient de capabilă să evite un accident
02:46
that can physicallyfizic be avoidedevitat.
54
150599
2678
care practic poate fi evitat.
02:49
I musttrebuie sa confessmărturisesc, there's kinddrăguț of a thirdal treilea motivationmotivație as well.
55
153277
4267
Trebuie să admit, mai există și o a treia motivație.
02:53
You see, I have a passionpasiune for racingcurse.
56
157544
2256
Vedeți, am o pasiune pentru curse.
02:55
In the pasttrecut, I've been a racerasă carmașină ownerproprietar,
57
159800
2764
În trecut, am avut o mașină de curse,
02:58
a crewechipaj chiefşef and a drivingconducere coachantrenor,
58
162564
2555
am fost șef de echipaj și antrenor de curse,
03:01
althoughcu toate ca maybe not at the levelnivel that you're currentlyîn prezent expectingașteptându-.
59
165119
3855
deși poate nu la nivelul pe care-l așteptați în prezent.
03:04
One of the things that we'vene-am developeddezvoltat in the lablaborator --
60
168974
2704
Un lucru pe care l-am proiectat în laborator --
03:07
we'vene-am developeddezvoltat severalmai mulți vehiclesvehicule --
61
171678
1704
am proiectat mai multe vehicule --
03:09
is what we believe is the world'slume first
62
173382
2235
e ceea ce credem că este
03:11
autonomouslyautonom driftingderivă carmașină.
63
175617
2365
prima mașină autonomă de drifting.
03:13
It's anothero alta one of those categoriescategorii
64
177982
2513
E încă una dintre categoriile
03:16
where maybe there's not a lot of competitioncompetiție.
65
180495
2423
în care nu există multă competiție.
03:18
(LaughterRâs)
66
182918
1408
(Râsete)
03:20
But this is P1. It's an entirelyîn întregime student-builtstudent-construit electricelectric vehiclevehicul,
67
184326
3822
Acesta e P1, un vehicul electric construit în întregime de studenți
03:24
whichcare throughprin usingutilizând its rear-wheelroata din spate driveconduce
68
188148
2078
care prin folosirea cârmei posterioare
03:26
and front-wheelroata de fata steer-by-wirebou-de-sârmă
69
190226
1565
și a cârmei frontale prin cablu
03:27
can driftderivă around cornerscolţuri.
70
191791
2067
poate pilota ocolind colțurile.
03:29
It can get sidewayslateral like a rallyraliu carmașină driverconducător auto,
71
193858
2200
Poate pilota lateral ca un șofer de raliu
03:31
always ablecapabil to take the tightestmai strânsă curvecurba,
72
196058
1715
capabil să ia cea mai strânsă curbă,
03:33
even on slipperyalunecos, changingschimbare surfacessuprafețe,
73
197773
3304
chiar pe suprafețe alunecoase și impredictibile,
03:36
never spinningfilare out.
74
201077
1616
fără să derapeze.
03:38
We'veNe-am alsode asemenea workeda lucrat with VolkswagenVolkswagen OracleOracle,
75
202693
2368
Am lucrat cu Volkswagen Oracle,
03:40
on ShelleyShelley, an autonomousautonom racerasă carmașină that has racedalergat
76
205061
3424
la Shelley, o mașină de curse autonomă care a rulat
03:44
at 150 milesmile an hourora throughprin the BonnevilleBonneville SaltSare FlatsApartamente,
77
208485
3070
cu 250 km/h prin Bonneville Salt Flats,
03:47
goneplecat around ThunderhillThunderhill RacewayCalea de rulare ParkPark in the sunsoare,
78
211555
4471
pe pista din Thunderhill Raceway Park
03:51
the windvânt and the rainploaie,
79
216026
2639
în soare, vânt și ploaie,
03:54
and navigatednavigat the 153 turnstransformă and 12.4 milesmile
80
218665
5018
și a navigat 153 de curbe și 20 km în pantă
03:59
of the PikesPikes PeakVârf HillHill ClimbUrca routetraseu
81
223683
1562
în Pikes Peak Hill, Colorado,
04:01
in ColoradoColorado with nobodynimeni at the wheelroată.
82
225245
3473
fără niciun șofer.
04:04
(LaughterRâs)
83
228718
1448
(Râsete)
04:06
(ApplauseAplauze)
84
230166
5566
(Aplauze)
04:11
I guessghici it goesmerge withoutfără sayingzicală that we'vene-am had a lot of fundistracţie
85
235732
3279
E de la sine înțeles
04:14
doing this.
86
239011
1304
că ne-am distrat de minune.
04:16
But in factfapt, there's something elsealtfel that we'vene-am developeddezvoltat
87
240315
3657
Dar mai e ceva ce am realizat
04:19
in the processproces of developingîn curs de dezvoltare these autonomousautonom carsautoturisme.
88
243972
3055
în procesul proiectării acestor mașini autonome.
04:22
We have developeddezvoltat a tremendousextraordinar appreciationapreciere
89
247027
3871
Am reușit să câștigăm o imensă apreciere
04:26
for the capabilitiescapabilități of humanuman racerasă carmașină driversdrivere.
90
250898
3817
pentru abilitățile piloțior de curse.
04:30
As we'vene-am lookedprivit at the questionîntrebare of how well do these carsautoturisme performa executa,
91
254715
4345
Testând performanțele acestor mașini,
04:34
we wanted to comparecomparaţie them to our humanuman counterpartsomologii.
92
259060
3279
am vrut să le comparăm cu echivalenții lor umani.
04:38
And we discovereddescoperit theiral lor humanuman counterpartsomologii are amazinguimitor.
93
262339
5680
Și am descoperit că echivalenții umani sunt uimitori.
04:43
Now, we can take a mapHartă of a racerasă trackurmări,
94
268019
4023
Ei bine, putem lua harta pistei de curse,
04:47
we can take a mathematicalmatematic modelmodel of a carmașină,
95
272042
2370
putem face un model matematic de mașină de curse,
04:50
and with some iterationRepetare, we can actuallyde fapt find
96
274412
2903
și cu câteva iterații putem găsi
04:53
the fastestcel mai rapid way around that trackurmări.
97
277315
1625
cel mai rapid parcurs al pistei.
04:54
We linelinia that up with datadate that we recordrecord
98
278940
2533
O comparăm cu datele înregistrate
04:57
from a professionalprofesional driverconducător auto,
99
281473
1433
de la un pilot profesionist,
04:58
and the resemblanceasemănare is absolutelyabsolut remarkableremarcabil.
100
282906
4107
și asemănarea e absolut remarcabilă.
05:02
Yes, there are subtlesubtil differencesdiferențele here,
101
287013
3212
Există diferențe subtile,
05:06
but the humanuman racerasă carmașină driverconducător auto is ablecapabil to go out
102
290225
3127
dar pilotul de raliu e capabil
05:09
and driveconduce an amazinglyuimitor fastrapid linelinia,
103
293352
2335
să realizeze un parcurs uimitor de rapid,
05:11
withoutfără the benefitbeneficiu of an algorithmAlgoritmul that comparescompară
104
295687
2330
fără avantajul unui algoritm care să decidă
05:13
the trade-offcomerţ-off betweenîntre going as fastrapid as possibleposibil
105
298017
2608
între rulajul cel mai rapid posibil în acestă curbă
05:16
in this cornercolţ, and shavingras a little bitpic of time
106
300625
2037
și recuperarea de timp
05:18
off of the straightdrept over here.
107
302662
1902
în linie dreaptă aici.
05:20
Not only that, they're ablecapabil to do it lappoală
108
304564
3457
Nu numai asta, dar o fac repetat
05:23
after lappoală after lappoală.
109
308021
2375
la fiecare cursă.
05:26
They're ablecapabil to go out and consistentlyîn mod constant do this,
110
310396
2912
Pot face asta constant
05:29
pushingîmpingerea the carmașină to the limitslimite everyfiecare singlesingur time.
111
313308
4128
forțând mașina la limită de fiecare dată.
05:33
It's extraordinaryextraordinar to watch.
112
317436
3169
E uimitor de urmărit.
05:36
You put them in a newnou carmașină,
113
320605
2066
Îi pui într-o mașină nouă,
05:38
and after a fewpuțini lapsture, they'vele-au foundgăsite the fastestcel mai rapid linelinia in that carmașină,
114
322671
3902
după câteva curse găsesc cea mai rapidă pistă cu acea mașină
05:42
and they're off to the racescurse.
115
326573
3877
și sunt gata de raliu.
05:46
It really makesmărci you think,
116
330450
1146
Chiar îți dă de gândit.
05:47
we'dne-am love to know what's going on insideinterior theiral lor braincreier.
117
331596
4871
Am dori să știm ce se petrece în creierul lor.
05:52
So as researcherscercetători, that's what we decideda decis to find out.
118
336467
4541
Cercetători fiind, am decis să aflăm.
05:56
We decideda decis to instrumentinstrument not only the carmașină,
119
341008
1812
Am decis să monitorizăm nu doar mașina,
05:58
but alsode asemenea the racerasă carmașină driverconducător auto,
120
342820
2495
dar și șoferul mașinii,
06:01
to try to get a glimpselicărire into what was going on
121
345315
2769
pentru a sonda ce se petrece în creierul lor
06:03
in theiral lor headcap as they were doing this.
122
348084
2186
în timp ce conduc în cursă.
06:06
Now, this is DrDr. LeneLene HarbottHarbott applyingaplicarea electrodeselectrozi
123
350270
3950
Aici e Dr. Lene Harbott aplicând electrozi
06:10
to the headcap of JohnIoan MortonMorton.
124
354220
1232
pe capul lui John Morton.
06:11
JohnIoan MortonMorton is a formerfost Can-AmCan-Am and IMSADINCA driverconducător auto,
125
355452
2989
John Morton e fost pilot de curse pe Can-Am și IMSA,
06:14
who'scine alsode asemenea a classclasă championcampion at LeLe MansMans.
126
358441
1800
campion de categorie în cursa din Le Mans.
06:16
FantasticFantastic driverconducător auto, and very willingdispus to put up with graduateabsolvent studentselevi
127
360241
3496
Fantastic pilot, dispus să suporte studenții doctoranzi
06:19
and this sortfel of researchcercetare.
128
363737
1855
și acest gen de cercetare.
06:21
She's puttingpunând electrodeselectrozi on his headcap
129
365592
2672
Îi pune electrozi pe cap
06:24
so that we can monitorMonitor the electricalelectric activityactivitate
130
368264
2112
ca să monitorizăm activitatea electrică
06:26
in John'sIoan pe braincreier as he racescurse around the trackurmări.
131
370376
2832
în creierul lui John în timp ce pilotează pe pistă.
06:29
Now, clearlyclar we're not going to put a couplecuplu of electrodeselectrozi on his headcap
132
373208
3195
Sigur, nu-i vom pune câțiva electrozi pe cap
06:32
and understanda intelege exactlyexact what all of his thoughtsgânduri are on the trackurmări.
133
376403
3270
și-i vom înțelege exact toate gândurile pe parcurs.
06:35
HoweverCu toate acestea, neuroscientistsNeurologii have identifiedidentificat certainanumit patternsmodele
134
379673
3407
Totuși, cercetătorii în neuroștiință au identificat anumite tipare
06:38
that let us teaseşicana out some very importantimportant aspectsaspecte of this.
135
383080
3761
care permit extragerea câtorva aspecte importante.
06:42
For instanceinstanță, the restingodihnă braincreier
136
386841
1847
De exemplu, creierul în repaus
06:44
tendsa tinde to generateGenera a lot of alphaalfa wavesvaluri.
137
388688
2155
tinde să genereze o mulțime de unde Alpha.
06:46
In contrastcontrast, thetaTheta wavesvaluri are associatedasociate with
138
390843
3752
În contrast, undele Theta sunt asociate cu activitatea cognitivă,
06:50
a lot of cognitivecognitiv activityactivitate, like visualvizual processingprelucrare,
139
394595
3184
cum e procesarea vizuală,
06:53
things where the driverconducător auto is thinkinggândire quitedestul de a bitpic.
140
397779
3048
unde pilotul gândește destul de mult.
06:56
Now, we can measuremăsura this,
141
400827
1663
Putem măsura
06:58
and we can look at the relativerelativ powerputere
142
402490
1985
și putem compara puterea relativă
07:00
betweenîntre the thetaTheta wavesvaluri and the alphaalfa wavesvaluri.
143
404475
2200
între undele Alpha și undele Theta.
07:02
This gives us a measuremăsura of mentalmental workloadvolumul de muncă,
144
406675
2442
Asta e o măsură a încărcării mentale,
07:05
how much the driverconducător auto is actuallyde fapt challengedcontestate cognitivelycognitiv
145
409117
3567
cât e de solicitat cognitiv pilotul
07:08
at any pointpunct alongde-a lungul the trackurmări.
146
412684
1786
în orice punct de-a lungul cursei.
07:10
Now, we wanted to see if we could actuallyde fapt recordrecord this
147
414470
2942
Am vrut să vedem dacă puteam înregistra în timp real,
07:13
on the trackurmări, so we headedintitulat down southsud to LagunaLaguna SecaSeca.
148
417412
3038
așa că ne-am dus în sud la Laguna Seca.
07:16
LagunaLaguna SecaSeca is a legendarylegendar racewaycalea de rulare
149
420450
2016
Laguna Seca e o pistă legendară
07:18
about halfwayla jumătatea distanței betweenîntre SalinasSalinas and MontereyMonterey.
150
422466
2301
la jumătatea distanței dintre Salinas și Monterey.
07:20
It has a curvecurba there calleddenumit the CorkscrewTirbuşon.
151
424767
2087
Are o curbă numită Tirbușonul.
07:22
Now, the CorkscrewTirbuşon is a chicaneChicane, followedurmat by a quickrapid
152
426854
2717
Tirbușonul e o șicană, urmată de o curbă la dreapta
07:25
right-handeddreptaci turnviraj as the roaddrum dropspicături threeTrei storiespovestiri.
153
429571
2746
în timp ce pista coboară brusc trei etaje.
07:28
Now, the strategystrategie for drivingconducere this as explaineda explicat to me was,
154
432317
3766
Strategia de pilotaj aici, după cum mi s-a explicat,
07:31
you aimscop for the bushtufiș in the distancedistanţă,
155
436083
2022
este să țintești către tufele din depărtare,
07:34
and as the roaddrum fallsFalls away, you realizerealiza it was actuallyde fapt the toptop of a treecopac.
156
438105
3025
iar când drumul coboară brusc realizezi că a fost vârful unui copac.
07:37
All right, so thanksMulțumiri to the RevsTuratii ProgramProgramul at StanfordStanford,
157
441130
3304
OK, mulțumită programului Revs din Stanford,
07:40
we were ablecapabil to take JohnIoan there
158
444434
1473
l-am dus pe John acolo
07:41
and put him behindin spate the wheelroată
159
445907
964
și l-am pus la volanul
07:42
of a 1960 PorschePorsche AbarthAbarth CarreraCarrera.
160
446871
2439
unei Porsche Abarth Carrera 1960.
07:45
Life is way too shortmic de statura for boringplictisitor carsautoturisme.
161
449310
3698
Viața-i prea scurtă pentru mașini anoste.
07:48
So, here you see JohnIoan on the trackurmări,
162
453008
1759
Iată-l pe John pe pistă,
07:50
he's going up the hilldeal -- Oh! SomebodyCineva likedplăcut that --
163
454767
2184
urcă în pantă - Oh! A sărit o piatră --
07:52
and you can see, actuallyde fapt, his mentalmental workloadvolumul de muncă
164
456951
2465
Vedeți de fapt încărcarea mentală --
07:55
-- measuringmăsurare here in the redroșu barbar --
165
459416
2153
măsurată aici de bara roșie --
07:57
you can see his actionsacţiuni as he approachesabordari.
166
461569
2343
vedeți acțiunile lui pe măsură ce se apropie.
07:59
Now watch, he has to downshiftdownshift.
167
463912
3230
Priviți, trebuie să reducă viteza.
08:03
And then he has to turnviraj left.
168
467142
761
Apoi virează la stânga.
08:03
Look for the treecopac, and down.
169
467903
3993
Atenție la copac! Și, la vale.
08:07
Not surprisinglysurprinzător, you can see this is a prettyfrumos challengingprovocator tasksarcină.
170
471896
2838
Nu-i de mirare, vedeți că e o treabă solicitantă.
08:10
You can see his mentalmental workloadvolumul de muncă spikevârf ascuțit as he goesmerge throughprin this,
171
474734
2976
Vedeți, efortul mental crește brusc,
08:13
as you would expectaştepta with something that requiresnecesită
172
477710
2064
cum e de așteptat cu ceva ce solicită
08:15
this levelnivel of complexitycomplexitate.
173
479774
2809
acest nivel de complexitate.
08:18
But what's really interestinginteresant is to look at areaszone of the trackurmări
174
482583
3416
Dar e interesant de privit porțiunile de traseu
08:21
where his mentalmental workloadvolumul de muncă doesn't increasecrește.
175
485999
2846
unde efortul mental nu crește.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
Vă duc roată
08:26
to the other sidelatură of the trackurmări.
177
490340
1089
pe cealaltă parte a pistei.
08:27
TurnRândul său threeTrei. And John'sIoan pe going to go into that cornercolţ
178
491429
2336
La curba trei. John va ajunge în curbă
08:29
and the rearspate endSfârşit of the carmașină is going to beginÎNCEPE to slidealuneca out.
179
493765
2551
iar spatele mașinii va începe să alunece în laterală.
08:32
He's going to have to correctcorect for that with steeringdirecție.
180
496316
2017
Va trebui să corecteze devierea din volan.
08:34
So watch as JohnIoan does this here.
181
498333
2231
Urmăriți intervenția lui John.
08:36
Watch the mentalmental workloadvolumul de muncă, and watch the steeringdirecție.
182
500564
2322
Urmăriți solicitarea mentală și urmăriți manevra.
08:38
The carmașină beginsîncepe to slidealuneca out, dramaticdramatic maneuvermanevra to correctcorect it,
183
502886
3672
Mașina începe să alunece lateral, manevră dramatică de corectare
08:42
and no changeSchimbare whatsoeveroricare in the mentalmental workloadvolumul de muncă.
184
506558
3523
și nicio modificare în solicitarea cerebrală.
08:45
Not a challengingprovocator tasksarcină.
185
510081
2832
Nu e o manevră dificilă.
08:48
In factfapt, entirelyîn întregime reflexivereflexiv.
186
512913
3200
De fapt, complet reflexă.
08:52
Now, our datadate processingprelucrare on this is still preliminarypreliminar,
187
516113
3643
Datele noastre de procesare sunt încă preliminare,
08:55
but it really seemspare that these phenomenalfenomenal featsisprăvile
188
519756
2672
dar oricum sugerează că aceste manevre fenomenale
08:58
that the racerasă carmașină driversdrivere are performingefectuarea
189
522428
1610
pe care piloții de curse le execută
08:59
are instinctiveinstinctiv.
190
524038
1910
sunt instinctive.
09:01
They are things that they have simplypur şi simplu learnedînvățat to do.
191
525948
3390
Sunt lucruri pe care pur și simplu au învățat să le facă.
09:05
It requiresnecesită very little mentalmental workloadvolumul de muncă
192
529338
2282
Necesită foarte puțin efort mental pentru ei
09:07
for them to performa executa these amazinguimitor featsisprăvile.
193
531620
2824
să execute aceste isprăvi uimitoare.
09:10
And theiral lor actionsacţiuni are fantasticfantastic.
194
534444
3135
Iar acțiunile lor sunt fantastice.
09:13
This is exactlyexact what you want to do on the steeringdirecție wheelroată
195
537579
2611
E exact ce vrei să faci cu volanul
09:16
to catchcaptură the carmașină in this situationsituatie.
196
540190
3337
dacă prinzi mașina în acea situație.
09:19
Now, this has givendat us tremendousextraordinar insightînțelegere
197
543527
3445
Asta ne-a oferit imensa înțelegere și inspirație
09:22
and inspirationinspirație for our ownpropriu autonomousautonom vehiclesvehicule.
198
546972
3122
pentru vehiculele noastre autonome.
09:25
We'veNe-am starteda început to askcere the questionîntrebare:
199
550094
1928
Am început să ne întrebăm:
09:27
Can we make them a little lessMai puțin algorithmicalgoritmice
200
552022
2253
Le putem face mai puțin algoritmice
09:30
and a little more intuitiveintuitiv?
201
554275
2449
și mai mult intuitive?
09:32
Can we take this reflexivereflexiv actionacțiune
202
556724
2281
Putem lua acel răspuns reflex
09:34
that we see from the very bestCel mai bun racerasă carmașină driversdrivere,
203
559005
2287
pe care-l vedem la piloții de elită
09:37
introduceintroduce it to our carsautoturisme,
204
561292
1649
să-l introducem în mașinile noastre
09:38
and maybe even into a systemsistem that could
205
562941
1984
și poate chiar într-un sistem
09:40
get ontope your carmașină in the futureviitor?
206
564925
1968
introdus în mașinile voastre în viitor?
09:42
That would take us a long stepEtapa
207
566893
1611
Ăsta ar fi un mare pas înainte
09:44
alongde-a lungul the roaddrum to autonomousautonom vehiclesvehicule
208
568504
2509
spre vehiculele autonome care conduc
09:46
that driveconduce as well as the bestCel mai bun humansoameni.
209
571013
1912
la fel ca cei mai buni șoferi.
09:48
But it's madefăcut us think a little bitpic more deeplyprofund as well.
210
572925
3440
Dar ne-a obligat de asemenea să gândim mai profund.
09:52
Do we want something more from our carmașină
211
576365
2968
Dorim mai mult de la o mașină
09:55
than to simplypur şi simplu be a chauffeursofer?
212
579333
1840
decât să înlocuiască, pur și simplu, șoferul?
09:57
Do we want our carmașină to perhapspoate be a partnerpartener, a coachantrenor,
213
581173
4235
Dorim poate ca mașina să fie un partener, un antrenor,
10:01
someonecineva that can use theiral lor understandingînţelegere of the situationsituatie
214
585408
3087
cineva care își folosește înțelegerea situației
10:04
to help us reacha ajunge our potentialpotenţial?
215
588495
4256
să ne ajute pe noi să ne atingem potențialul?
10:08
Can, in factfapt, the technologytehnologie not simplypur şi simplu replacea inlocui humansoameni,
216
592751
2273
Ar putea tehnologia nu doar să înlocuiască oamenii
10:10
but allowpermite us to reacha ajunge the levelnivel of reflexreflex and intuitionintuiţie
217
595024
4575
ci să ne permită să atingem nivelul de reflex și intuiție
10:15
that we're all capablecapabil of?
218
599599
3425
de care toți suntem capabili?
10:18
So, as we movemișcare forwardredirecţiona into this technologicaltehnologic futureviitor,
219
603024
1923
Pe măsură ce avansăm în acest viitor tehnologic,
10:20
I want you to just pausepauză and think of that for a momentmoment.
220
604947
2821
vreau să vă opriți și să vă gândiți un moment.
10:23
What is the idealideal balanceechilibru of humanuman and machinemaşină?
221
607768
3775
Care este echilibrul ideal între oameni și mașini?
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
Și în timp ce ne gândim,
10:29
let's take inspirationinspirație
223
613252
1731
să ne lăsăm inspirați
10:30
from the absolutelyabsolut amazinguimitor capabilitiescapabilități
224
614983
3329
de abilitățile absolut uimitoare
10:34
of the humanuman bodycorp and the humanuman mindminte.
225
618312
2816
ale trupului și minții umane.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
Mulţumesc.
10:38
(ApplauseAplauze)
227
622864
4604
(Aplauze)
Translated by Ariana Bleau Lugo
Reviewed by Ruxandra Taleanu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Chris Gerdes | Speaker | TED.com