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

Jennifer Healey: Dacă maşinile ar putea vorbi, accidentele ar putea fi evitate

Filmed:
908,454 views

Când conducem, intrăm într-o bulă de sticlă, încuiem uşile şi a păsăm pe acceleraţie, bazându-ne pe ochi să ne ghideze -- chiar dacă putem vedea câteva maşini în faţă şi cateva în spate. Ce-ar fi dacă maşinile ar putea comunica între ele date despre poziţia şi viteza lor, să folosească modele predictive pentru a calcula cele mai sigure rute de drum pentru toata lumea? Jennifer Haeley işi imaginează o lume fară accidente. (Filmat la 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 facefață it:
0
703
1914
Să recunoaştem.
00:14
DrivingDe conducere is dangerouspericulos.
1
2617
2445
Condusul este periculos.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
E un lucru la care nu ne place să ne gândim,
00:20
but the factfapt that religiousreligios iconsicoane and good lucknoroc charmsfarmece
3
8160
3652
dar faptul că oamenii îşi pun icoane şi talismane de noroc
00:23
showspectacol up on dashboardstablouri de bord around the worldlume
4
11812
4790
pe bordul maşinii, în toată lumea,
00:28
betraystrădează the factfapt that we know this to be trueAdevărat.
5
16602
4137
trădează faptul că ştim că-i adevarat.
00:32
CarMasina accidentsaccidente are the leadingconducere causecauza of deathmoarte
6
20739
3594
Accidentele de maşină sunt principala cauză de deces
00:36
in people agesvârstele 16 to 19 in the UnitedMarea StatesStatele --
7
24333
4170
la tinerii între 16 și 19 ani în SUA --
00:40
leadingconducere causecauza of deathmoarte --
8
28503
2843
principala cauză de deces --
00:43
and 75 percentla sută of these accidentsaccidente have nothing to do
9
31346
3863
iar 75% dintre acestea nu au nimic de a face
00:47
with drugsdroguri or alcoholalcool.
10
35209
2285
cu drogurile sau alcoolul.
00:49
So what happensse întâmplă?
11
37494
2261
Deci ce se întîmplă?
00:51
No one can say for sure, but I remembertine minte my first accidentaccident.
12
39755
4219
Nimeni nu poate spune sigur,
dar îmi amintesc primul meu accident.
00:55
I was a youngtineri driverconducător auto out on the highwayșosea,
13
43974
3803
Eram o tînără şoferiţă pe autostradă,
00:59
and the carmașină in frontfață of me, I saw the brakefrână lightslumini go on.
14
47777
2258
şi am văzut că maşina din faţa mea frânează,
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowingîncetinirea down,
15
50035
1800
Îmi spun: „OK, acest individ încetineşte,
01:03
I'll slowîncet down too."
16
51835
1282
o să încetinesc şi eu."
01:05
I stepEtapa on the brakefrână.
17
53117
1926
Apăs pe frînă.
01:07
But no, this guy isn't slowingîncetinirea down.
18
55043
2254
Dar nu, individul nu încetineşte.
01:09
This guy is stoppingoprire, deadmort stop, deadmort stop on the highwayșosea.
19
57297
3178
Se opreşte, se opreşte pe autostradă.
01:12
It was just going 65 -- to zerozero?
20
60475
2540
De la 100 km/h -- la 0?
01:15
I slammedtrântit on the brakesfrâne.
21
63015
1520
Apăs pe frâne.
01:16
I feltsimțit the ABSABS kicklovitură in, and the carmașină is still going,
22
64535
3059
Simt ABS-ul intrând în funcţiune,
dar maşina încă merge,
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
n-are de gând să oprească,
ştiu că nu se va opri,
01:22
and the airaer bagsac deploysimplementează, the carmașină is totaledau totalizat,
24
70290
2939
air bag-ul se declanşează,
mașina distrusă complet,
01:25
and fortunatelydin fericire, no one was hurtrănit.
25
73229
3557
din fericire, nimeni nu e rănit.
01:28
But I had no ideaidee that carmașină was stoppingoprire,
26
76786
4211
N-aveam idee că acea maşina se oprea,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
dar cred că putem mai bine de atât.
01:36
I think we can transformtransforma the drivingconducere experienceexperienţă
28
84642
4145
Cred că putem transforma experienţa de a conduce
01:40
by lettingînchiriere our carsautoturisme talk to eachfiecare other.
29
88787
3879
prin a lăsa maşinile să vorbească între ele.
01:44
I just want you to think a little bitpic
30
92666
1424
Vreau să vă gândiți puţin
01:46
about what the experienceexperienţă of drivingconducere is like now.
31
94090
2888
care-i experienţa de a conduce în prezent.
01:48
Get into your carmașină. CloseÎnchide the dooruşă. You're in a glasssticlă bubblebalon.
32
96978
4028
Te urci în maşină. Închizi uşa. Ești într-o bulă de sticlă.
01:53
You can't really directlydirect sensesens the worldlume around you.
33
101006
2916
Nu simţi direct lumea din jurul tău.
01:55
You're in this extendedextins bodycorp.
34
103922
2181
Eşti în acest corp extins.
01:58
You're taskedînsărcinată with navigatingnavigarea it down
35
106103
2163
Navighezi
02:00
partially-seenvazut partial roadwayscăi de acces,
36
108266
2056
şosele parţial vizibile,
02:02
in and amongstîntre other metalmetal giantsGiants, at super-humansuper-umane speedsviteze.
37
110322
4424
printre alte metale gigant, la viteze supraomenești.
02:06
Okay? And all you have to guideghid you are your two eyesochi.
38
114746
4480
Şi tot ce ai pentru ghidare sunt ochii tăi.
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
Asta-i tot ce ai,
02:12
eyesochi that weren'tnu au fost really designedproiectat for this tasksarcină,
40
120988
1735
ochi care n-au fost făcuţi pentru asta.
02:14
but then people askcere you to do things like,
41
122723
3751
Și ți se cere, de exemplu --
02:18
you want to make a laneLane changeSchimbare,
42
126474
1549
dacă schimbi banda,
02:20
what's the first thing they askcere you do?
43
128023
2321
care-i primul lucru care ți se cere să-l faci?
02:22
Take your eyesochi off the roaddrum. That's right.
44
130344
3095
Să-ţi iei ochii de pe şosea. Exact.
02:25
Stop looking where you're going, turnviraj,
45
133439
2096
Nu te uita unde mergi, întoarce capul,
02:27
checkVerifica your blindORB spotloc,
46
135535
2018
verifică-ţi unghiul mort,
02:29
and driveconduce down the roaddrum withoutfără looking where you're going.
47
137553
3471
şi condu fără să te uiţi pe unde mergi.
02:33
You and everyonetoata lumea elsealtfel. This is the safesigur way to driveconduce.
48
141024
3135
Tu şi toată lumea. Ăsta-i regulamentul.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
De ce facem asta? Pentru că trebuie,
02:38
we have to make a choicealegere, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
trebuie să alegem,
mă uit aici sau mă uit acolo?
02:40
What's more importantimportant?
51
148979
1521
Care e mai important?
02:42
And usuallyde obicei we do a fantasticfantastic jobloc de munca
52
150500
2711
Şi de obicei ne descurcăm fantastic
02:45
pickingcules and choosingalegerea what we attendparticipa la to on the roaddrum.
53
153211
3769
alegând ce să facem pe şosea.
02:48
But occasionallydin cand in cand we missdomnișoară something.
54
156980
3650
Dar ocazional ratăm un detaliu.
02:52
OccasionallyOcazional we sensesens something wronggresit or too latetârziu.
55
160630
4461
Ocazional percepem ceva greşit sau prea târziu.
02:57
In countlessnenumărat accidentsaccidente, the driverconducător auto saysspune,
56
165091
1988
În nenumarate accidente, şoferul spune,
02:59
"I didn't see it comingvenire."
57
167079
2308
„N-am văzut-o venind."
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
Şi cred asta. Cred.
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
Putem procesa până la o limită.
03:07
But the technologytehnologie existsexistă now that can help us improveîmbunătăţi that.
60
175593
5144
Dar tehnologia de azi ne poate ajuta să îmbunătăţim asta.
03:12
In the futureviitor, with carsautoturisme exchangingschimbul de datadate with eachfiecare other,
61
180737
4296
În viitor, cu maşini schimbând date între ele,
03:17
we will be ablecapabil to see not just threeTrei carsautoturisme aheadînainte
62
185033
3928
vom vedea nu doar trei maşini în faţă
03:20
and threeTrei carsautoturisme behindin spate, to the right and left,
63
188961
1594
trei maşini în spate, la dreapta şi la stânga,
03:22
all at the samela fel time, bird'spasăre eyeochi viewvedere,
64
190555
3166
toate în acelaşi timp,
03:25
we will actuallyde fapt be ablecapabil to see into those carsautoturisme.
65
193721
3128
vom putea vedea în maşini.
03:28
We will be ablecapabil to see the velocityviteză of the carmașină in frontfață of us,
66
196849
2371
Vom percepe viteza maşinii din faţa noastră,
03:31
to see how fastrapid that guy'sbaieti going or stoppingoprire.
67
199220
3240
cât de repede merge sau dacă se opreşte.
03:34
If that guy'sbaieti going down to zerozero, I'll know.
68
202460
4510
Dacă scade viteza la zero, voi şti.
03:38
And with computationcalcul and algorithmsalgoritmi and predictivecu funcþia de predicþie modelsmodele,
69
206970
3859
Cu calculatoare, algoritmi şi modele predictive
03:42
we will be ablecapabil to see the futureviitor.
70
210829
3273
vom putea prevedea mișcările imediate.
03:46
You mayMai think that's impossibleimposibil.
71
214102
1556
Poate credeţi că e imposibil.
03:47
How can you predictprezice the futureviitor? That's really hardgreu.
72
215658
2731
Cum putem prezice viitorul?
E foarte greu.
03:50
ActuallyDe fapt, no. With carsautoturisme, it's not impossibleimposibil.
73
218389
3619
De fapt, nu. Cu maşinile, nu-i imposibil.
03:54
CarsMasini are three-dimensionaltri-dimensională objectsobiecte
74
222008
2732
Maşinile sunt obiecte 3D
03:56
that have a fixedfix positionpoziţie and velocityviteză.
75
224740
2332
cu poziţie şi viteză fixă.
03:59
They travelvoiaj down roadsdrumuri.
76
227072
1631
Circulă pe şosele.
04:00
OftenMulte ori they travelvoiaj on pre-publishedpre-publicate routesrute.
77
228703
2412
Adesea, pe şosele înregistrate.
04:03
It's really not that hardgreu to make reasonablerezonabil predictionsPredictii
78
231115
3938
Nu-i chiar atât de greu să prezici rezonabil
04:07
about where a car'smașina lui going to be in the nearaproape futureviitor.
79
235053
2864
unde se va afla mașina în viitorul imediat.
04:09
Even if, when you're in your carmașină
80
237917
2002
Chiar dacă eşti în maşină
04:11
and some motorcyclistmotociclist comesvine -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
şi un motociclist vine -- vâj! --
04:13
85 milesmile an hourora down, lane-splittingdivizarea Lane --
82
241913
2296
140 km /oră -- printre benzi.
04:16
I know you've had this experienceexperienţă --
83
244209
2547
Aţi avut această experienţă.
04:18
that guy didn't "just come out of nowherenicăieri."
84
246756
2603
Individul n-a „apărut din senin."
04:21
That guy'sbaieti been on the roaddrum probablyprobabil for the last halfjumătate hourora.
85
249359
3643
Era probabil pe şosea de jumătate de oră.
04:25
(LaughterRâs)
86
253002
1190
(Râsete)
04:26
Right? I mean, somebody'se cineva seenvăzut him.
87
254192
3589
Da? Cineva l-a văzut.
04:29
TenZece, 20, 30 milesmile back, someone'se cineva seenvăzut that guy,
88
257781
2768
10, 20, 30 km în urmă, cineva l-a văzut,
04:32
and as sooncurând as one carmașină seesvede that guy
89
260549
2384
şi imediat ce o maşină l-a văzut
04:34
and putsputs him on the mapHartă, he's on the mapHartă --
90
262933
2231
şi l-a pus pe hartă, rămâne pe hartă --
04:37
positionpoziţie, velocityviteză,
91
265164
2176
poziţie, viteză,
04:39
good estimateestima he'lliad continuecontinua going 85 milesmile an hourora.
92
267340
2321
probabil va continua cu 140 km/oră.
04:41
You'llVă veţi know, because your carmașină will know, because
93
269661
2184
Vei şti, maşina ta va şti pentru că
04:43
that other carmașină will have whisperedșoptit something in his earureche,
94
271845
2275
cealaltă maşină îi va şopti la ureche:
04:46
like, "By the way, fivecinci minutesminute,
95
274120
1923
„Apropo, în 5 minute
04:48
motorcyclistmotociclist, watch out."
96
276043
2775
vine un motociclist, ai grijă."
04:50
You can make reasonablerezonabil predictionsPredictii about how carsautoturisme behavecomporta.
97
278818
2703
Poţi face predicţii rezonabile despre cum se comportă maşinile.
04:53
I mean, they're NewtonianNewtoniană objectsobiecte.
98
281521
1365
Sunt obiecte newtoniene.
04:54
That's very nicefrumos about them.
99
282886
2909
Asta-i bine în ce le privește.
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
Deci cum ajungem acolo?
05:00
We can startstart with something as simplesimplu
101
288829
2266
Putem începe cu ceva simplu
05:03
as sharingpartajare our positionpoziţie datadate betweenîntre carsautoturisme,
102
291095
2870
ca distribuirea datelor de poziţie între maşini,
05:05
just sharingpartajare GPSGPS.
103
293965
1892
împărtășirea GPS-ului.
05:07
If I have a GPSGPS and a cameraaparat foto in my carmașină,
104
295857
2444
Dacă am un GPS şi o cameră foto în maşina mea,
05:10
I have a prettyfrumos preciseprecis ideaidee of where I am
105
298301
2231
am o idee bună pe unde sunt
05:12
and how fastrapid I'm going.
106
300532
1732
şi cât de repede merg.
05:14
With computercomputer visionviziune, I can estimateestima where
107
302264
1657
Cu un calculator pot estima unde sunt,
05:15
the carsautoturisme around me are, sortfel of, and where they're going.
108
303921
3537
ce maşini sunt în jur şi încotro merg.
05:19
And samela fel with the other carsautoturisme.
109
307458
970
La fel şi celelalte maşini.
05:20
They can have a preciseprecis ideaidee of where they are,
110
308428
1814
Pot știi precis unde se află,
05:22
and sortfel of a vaguevag ideaidee of where the other carsautoturisme are.
111
310242
2146
şi vag unde sunt celelalte maşini.
05:24
What happensse întâmplă if two carsautoturisme shareacțiune that datadate,
112
312388
3231
Ce se întamplă dacă două maşini îşi împărtășesc datele,
05:27
if they talk to eachfiecare other?
113
315619
1955
comunică una cu alta?
05:29
I can tell you exactlyexact what happensse întâmplă.
114
317574
2778
Vă pot spune exact ce se întâmplă.
05:32
BothAmbele modelsmodele improveîmbunătăţi.
115
320352
2339
Ambele modele se îmbunătăţesc.
05:34
EverybodyToata lumea winsvictorii.
116
322691
2055
Toată lumea câştigă.
05:36
ProfessorProfesor universitar BobBob WangWang and his teamechipă
117
324746
2577
Profesorul Bob Wang şi echipa lui
05:39
have doneTerminat computercomputer simulationssimulări of what happensse întâmplă
118
327323
2738
au făcut simulări pe calculator despre ce se întâmplă
05:42
when fuzzypufos estimatesestimări combinecombina, even in lightușoară traffictrafic,
119
330061
3431
când estimările se combină, chiar şi în trafic redus,
05:45
when carsautoturisme just shareacțiune GPSGPS datadate,
120
333492
2624
când maşinile împărtășesc datele GPS,
05:48
and we'vene-am movedmutat this researchcercetare out of the computercomputer simulationsimulare
121
336116
2513
şi am extins cercetările în afara simulărilor pe calculator
05:50
and into robotrobot testTest bedspaturi that have the actualreal sensorssenzori
122
338629
3027
în roboţi de testare cu senzori,
05:53
that are in carsautoturisme now on these robotsroboți:
123
341656
3133
acum în maşini în aceşti roboţi:
05:56
stereostereo camerascamere, GPSGPS,
124
344789
1838
camere stereo, GPS,
05:58
and the two-dimensionalbidimensională lasercu laser rangegamă finderstelemetri
125
346627
1874
şi lasere 2D
06:00
that are commoncomun in backupcopie de rezervă systemssisteme.
126
348501
2240
obișnuite la aceste sisteme.
06:02
We alsode asemenea attachatașa a discretedistinct short-rangerază scurtă de acţiune communicationcomunicare radioradio,
127
350741
4484
Am ataşat şi un radio de comunicare pe distanță scurtă
06:07
and the robotsroboți talk to eachfiecare other.
128
355225
1909
şi roboţii vorbesc unul cu altul.
06:09
When these robotsroboți come at eachfiecare other,
129
357134
1539
Când roboţii vin unul spre altul
06:10
they trackurmări eachfiecare other'salții positionpoziţie preciselyexact,
130
358673
2971
îşi monitorizează poziţia unul altuia,
06:13
and they can avoidevita eachfiecare other.
131
361644
2737
şi se pot evita unul pe altul.
06:16
We're now addingadăugare more and more robotsroboți into the mixamesteca,
132
364381
3226
Adăugăm tot mai mulţi roboţi în mix,
06:19
and we encounteredîntâlnite some problemsProbleme.
133
367607
1471
şi întâlnim nişte probleme.
06:21
One of the problemsProbleme, when you get too much chatterpalavrageala,
134
369078
2359
Una dintre probleme,
când vorbeşti prea mult,
06:23
it's hardgreu to processproces all the packetspachete, so you have to prioritizeprioritiza,
135
371437
3728
e greu să procesezi totul,
trebuie stabilite priorități,
06:27
and that's where the predictivecu funcþia de predicþie modelmodel helpsajută you.
136
375165
2357
şi aici modelul predictiv te ajută.
06:29
If your robotrobot carsautoturisme are all trackingurmărire the predicteda prezis trajectoriestraiectorii,
137
377522
4372
Dacă maşinile tale robot urmăresc şi prezic toate traiectorile,
06:33
you don't paya plati as much attentionAtenţie to those packetspachete.
138
381894
1767
nu mai eşti aşa atent la acele pachete.
06:35
You prioritizeprioritiza the one guy
139
383661
1703
Prioritezi unul singur individ
06:37
who seemspare to be going a little off coursecurs.
140
385364
1333
care pare să se ducă puţin pe lângă.
06:38
That guy could be a problemproblemă.
141
386697
2526
Acela ar putea fi o problemă.
06:41
And you can predictprezice the newnou trajectorytraiectorie.
142
389223
3002
Şi poţi prezice noua traiectorie.
06:44
So you don't only know that he's going off coursecurs, you know how.
143
392225
2763
Nu ştii doar că se duce pe lângă, ştii şi cum.
06:46
And you know whichcare driversdrivere you need to alertalerta to get out of the way.
144
394988
3725
Ştii ce şoferi să alertezi să se tragă din drum.
06:50
And we wanted to do -- how can we bestCel mai bun alertalerta everyonetoata lumea?
145
398713
2633
Am vrut -- cum putem cel mai bine alerta pe toţi?
06:53
How can these carsautoturisme whispersoapta, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
Cum pot maşinile şopti: „Trebuie să te dai din drum?'
06:56
Well, it dependsdepinde on two things:
147
404529
1517
Asta depinde de două lucruri:
06:58
one, the abilityabilitate of the carmașină,
148
406046
2169
unul, abilitatea maşinii,
07:00
and secondal doilea the abilityabilitate of the driverconducător auto.
149
408215
3217
şi al doilea, abilitatea şoferului.
07:03
If one guy has a really great carmașină,
150
411432
1505
Dacă un om are o maşină bună,
07:04
but they're on theiral lor phonetelefon or, you know, doing something,
151
412937
2925
dar se uită la telefon sau face altceva,
07:07
they're not probablyprobabil in the bestCel mai bun positionpoziţie
152
415862
1930
probabil nu-i în situația optimă
07:09
to reactreacţiona in an emergencycaz de urgență.
153
417792
2970
să reacţioneze la o urgenţă.
07:12
So we starteda început a separatesepara linelinia of researchcercetare
154
420762
1665
Am început o direcție separată de cercetări
07:14
doing driverconducător auto statestat modelingmodelare.
155
422427
2551
modelând starea şoferului.
07:16
And now, usingutilizând a seriesserie of threeTrei camerascamere,
156
424978
2329
Utilizând o serie de trei camere,
07:19
we can detectdetecta if a driverconducător auto is looking forwardredirecţiona,
157
427307
2270
putem detecta dacă şoferul se uită în faţă,
07:21
looking away, looking down, on the phonetelefon,
158
429577
2860
se uită în departare, în jos, la telefon
07:24
or havingavând a cupceașcă of coffeecafea.
159
432437
3061
sau bea cafea.
07:27
We can predictprezice the accidentaccident
160
435498
2070
Putem prezice accidentul
07:29
and we can predictprezice who, whichcare carsautoturisme,
161
437568
3651
şi putem prezice cine, ce maşini
07:33
are in the bestCel mai bun positionpoziţie to movemișcare out of the way
162
441219
3486
sunt în cea mai bună poziţie să se dea din drum.
07:36
to calculatecalculati the safestcel mai sigur routetraseu for everyonetoata lumea.
163
444705
3009
Calculăm cea mai sigură rută pentru toată lumea.
07:39
FundamentallyFundamental, these technologiestehnologii existexista todayastăzi.
164
447714
4635
Aceste tehnologii există deja.
07:44
I think the biggestCea mai mare problemproblemă that we facefață
165
452349
2824
Cea mai mare problemă cu care ne confruntăm
07:47
is our ownpropriu willingnessdorinţa to shareacțiune our datadate.
166
455173
3013
e dorinţa noastră de a ne împărtăși datele.
07:50
I think it's a very disconcertingdeconcertant notionnoţiune,
167
458186
2631
E o noţiune disconcertantă,
07:52
this ideaidee that our carsautoturisme will be watchingvizionarea us,
168
460817
2386
ideea că maşinile noastre ne vor privi,
07:55
talkingvorbind about us to other carsautoturisme,
169
463203
3371
vor vorbi despre noi cu alte maşini,
07:58
that we'llbine be going down the roaddrum in a seamare of gossipbârfă.
170
466574
3427
că vom merge pe un drum de bârfe,
08:02
But I believe it can be doneTerminat in a way that protectsprotejează our privacyConfidentialitate,
171
470001
3897
dar poate fi făcut într-un mod
care să ne protejeze intimitatea.
08:05
just like right now, when I look at your carmașină from the outsidein afara,
172
473898
3741
ca și acum, când mă uit la maşina ta din afară,
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
nu ştiu multe despre tine.
08:12
If I look at your licenselicență platefarfurie numbernumăr,
174
480002
1137
Dacă mă uit la permisul tău,
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
nu știu cine ești.
08:15
I believe our carsautoturisme can talk about us behindin spate our backsspatele.
176
483025
4249
Cred că maşinile noastre pot vorbi despre noi pe la spate.
08:19
(LaughterRâs)
177
487274
2975
(Râsete)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
Și cred că va fi grozav.
08:25
I want you to considerconsidera for a momentmoment
179
493434
1650
Vreau să considerați pentru un moment
08:27
if you really don't want the distractedzăpăcit teenageradolescent behindin spate you
180
495084
4118
dacă n-ai vrea ca adolescentul distras din spatele tău
08:31
to know that you're brakingde frânare,
181
499202
2120
să ştie că frânezi,
08:33
that you're comingvenire to a deadmort stop.
182
501322
2924
că opreşti.
08:36
By sharingpartajare our datadate willinglybună voie,
183
504246
2741
Prin împărtăşirea datelor din proprie voinţă,
08:38
we can do what's bestCel mai bun for everyonetoata lumea.
184
506987
2812
putem face ce-i bine pentru toată lumea.
08:41
So let your carmașină gossipbârfă about you.
185
509799
3076
Aşa că lasă-ţi maşina să bârfească despre tine.
08:44
It's going to make the roadsdrumuri a lot safermai sigur.
186
512875
3038
Va face şoselele mai sigure.
08:47
Thank you.
187
515913
1791
Mulţumesc.
08:49
(ApplauseAplauze)
188
517704
4985
(Aplauze)
Translated by Adelina Zah
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲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