TEDxPenn
Vijay Kumar: The future of flying robots
Vijar Kumar: Viitorul roboţilor zburători
Filmed:
Readability: 4.9
1,780,679 views
In laboratorul lui din cadrul Universitații din Pennsylvania, Vijay Kumar şi echipa sa, au creat roboți autonomi aerieni inspirați de albine. Cea mai recentă descoperire a lor: „Precision Farming”, în care roiuri de roboți topografiază, reconstruiesc și analizează fiecare plantă și fruct dintr-o livadă, furnizănd informații vitale pentru agricultori, care pot ajuta la îmbunătățirea recoltelor și la folosirea mai judicioasă a apei.
Vijay Kumar - Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
In my lab, we build
autonomous aerial robots
autonomous aerial robots
0
1280
3656
În laboratorul meu, construim
roboţi aerieni autonomi
roboţi aerieni autonomi
00:16
like the one you see flying here.
1
4960
1880
ca cei pe care îi vedeţi zburând aici.
00:20
Unlike the commercially available drones
that you can buy today,
that you can buy today,
2
8720
3696
Spre deosebire de dronele comerciale
ce pot fi cumparate astăzi,
ce pot fi cumparate astăzi,
00:24
this robot doesn't have any GPS on board.
3
12440
2640
acest robot nu este dotat cu GPS.
00:28
So without GPS,
4
16160
1216
Deci fără GPS,
00:29
it's hard for robots like this
to determine their position.
to determine their position.
5
17400
3280
e greu pentru roboţi ca acesta
să-şi determine poziţia.
să-şi determine poziţia.
00:34
This robot uses onboard sensors,
cameras and laser scanners,
cameras and laser scanners,
6
22240
4736
Acest robot foloseşte senzorii, camerele
şi scanerele cu laser cu care e dotat
şi scanerele cu laser cu care e dotat
00:39
to scan the environment.
7
27000
1696
pentru a scana mediul înconjurător.
00:40
It detects features from the environment,
8
28720
3056
Robotul detectează
caracteristicile mediului
caracteristicile mediului
00:43
and it determines where it is
relative to those features,
relative to those features,
9
31800
2736
şi îşi determină poziţia
în raport cu ele,
în raport cu ele,
00:46
using a method of triangulation.
10
34560
2136
prin metoda triangulaţiei
00:48
And then it can assemble
all these features into a map,
all these features into a map,
11
36720
3456
şi apoi poate grupa
toate aceste detalii într-o hartă
toate aceste detalii într-o hartă
00:52
like you see behind me.
12
40200
1736
ca cea aflată în spatele meu.
00:53
And this map then allows the robot
to understand where the obstacles are
to understand where the obstacles are
13
41960
3936
Această hartă permite apoi robotului
să înţeleagă unde sunt obstacolele
să înţeleagă unde sunt obstacolele
00:57
and navigate in a collision-free manner.
14
45920
2720
şi să navigheze fără a se lovi de acestea.
01:01
What I want to show you next
15
49160
2096
Ce vreau să vă arăt în continuare
01:03
is a set of experiments
we did inside our laboratory,
we did inside our laboratory,
16
51280
3216
sunt câteva experimente
pe care le-am făcut în laboratorul nostru,
pe care le-am făcut în laboratorul nostru,
01:06
where this robot was able
to go for longer distances.
to go for longer distances.
17
54520
3480
unde acest robot s-a putut deplasa
pe distanţe mai lungi.
pe distanţe mai lungi.
01:10
So here you'll see, on the top right,
what the robot sees with the camera.
what the robot sees with the camera.
18
58400
5016
Aici vedeţi, în dreapta sus,
ce vede robotul cu camera.
ce vede robotul cu camera.
01:15
And on the main screen --
19
63440
1216
Pe ecranul principal
01:16
and of course this is sped up
by a factor of four --
by a factor of four --
20
64680
2456
– viteza de redare e mărită de 4 ori –
01:19
on the main screen you'll see
the map that it's building.
the map that it's building.
21
67160
2667
pe ecranul principal veţi vedea
harta ce se întocmeşte.
harta ce se întocmeşte.
01:21
So this is a high-resolution map
of the corridor around our laboratory.
of the corridor around our laboratory.
22
69851
4285
E o hartă la rezoluţie mare
a coridorului de lângă laboratorul nostru.
a coridorului de lângă laboratorul nostru.
01:26
And in a minute
you'll see it enter our lab,
you'll see it enter our lab,
23
74160
2336
Imediat va intra în laboratorul nostru,
01:28
which is recognizable
by the clutter that you see.
by the clutter that you see.
24
76520
2856
care poate fi recunoscut
după dezordinea pe care o vedeţi.
după dezordinea pe care o vedeţi.
01:31
(Laughter)
25
79400
1016
(Râsete)
01:32
But the main point I want to convey to you
26
80440
2007
Dar principalul lucru
ce vreau să vi-l spun
ce vreau să vi-l spun
01:34
is that these robots are capable
of building high-resolution maps
of building high-resolution maps
27
82472
3584
e că aceşti roboţi sunt capabili
să facă hărţi cu rezoluţie mare,
să facă hărţi cu rezoluţie mare,
01:38
at five centimeters resolution,
28
86080
2496
o rezoluţie de 5 centimetri,
01:40
allowing somebody who is outside the lab,
or outside the building
or outside the building
29
88600
4176
permiţând cuiva din afara laboratorului,
din afara clădirii,
din afara clădirii,
01:44
to deploy these
without actually going inside,
without actually going inside,
30
92800
3216
să le obţină fără să intre înăuntru
01:48
and trying to infer
what happens inside the building.
what happens inside the building.
31
96040
3760
şi să încerce să deducă
ce se întâmplă în clădire.
ce se întâmplă în clădire.
01:52
Now there's one problem
with robots like this.
with robots like this.
32
100400
2240
E o problemă cu astfel de roboţi.
01:55
The first problem is it's pretty big.
33
103600
2200
Prima problemă e că sunt destul de mari.
01:58
Because it's big, it's heavy.
34
106120
1680
Fiind mari, sunt grei.
02:00
And these robots consume
about 100 watts per pound.
about 100 watts per pound.
35
108640
3040
Consumă cam 200 waţi pe kilogram.
02:04
And this makes for
a very short mission life.
a very short mission life.
36
112360
2280
Asta face ca durata
misiunilor să fie foarte scurtă.
misiunilor să fie foarte scurtă.
02:08
The second problem
37
116000
1456
A doua problemă e că roboţii au senzori
care costă foarte mult:
care costă foarte mult:
02:09
is that these robots have onboard sensors
that end up being very expensive --
that end up being very expensive --
38
117480
3896
02:13
a laser scanner, a camera
and the processors.
and the processors.
39
121400
3440
un scaner cu laser, o cameră video
şi procesoarele,
şi procesoarele,
02:17
That drives up the cost of this robot.
40
125280
3040
ce ridică preţul acestor roboţi.
02:21
So we asked ourselves a question:
41
129440
2656
Ne-am întrebat:
02:24
what consumer product
can you buy in an electronics store
can you buy in an electronics store
42
132120
3776
ce produs de serie
putem cumpăra din magazin
putem cumpăra din magazin
02:27
that is inexpensive, that's lightweight,
that has sensing onboard and computation?
that has sensing onboard and computation?
43
135920
6280
care să fie ieftin, uşor, cu senzori
şi putere de calcul?
şi putere de calcul?
02:36
And we invented the flying phone.
44
144080
2656
Şi am inventat telefonul zburător.
02:38
(Laughter)
45
146760
1936
(Râsete)
02:40
So this robot uses a Samsung Galaxy
smartphone that you can buy off the shelf,
smartphone that you can buy off the shelf,
46
148720
6176
Acest robot foloseşte un telefon
Samsung Galaxy ce se găseşte în magazine,
Samsung Galaxy ce se găseşte în magazine,
02:46
and all you need is an app that you
can download from our app store.
can download from our app store.
47
154920
4016
şi tot ce vă trebuie e o aplicaţie
descărcabilă de pe site-ul nostru.
descărcabilă de pe site-ul nostru.
02:50
And you can see this robot
reading the letters, "TED" in this case,
reading the letters, "TED" in this case,
48
158960
4216
Acest robot citeşte literele
„TED” în acest caz,
„TED” în acest caz,
02:55
looking at the corners
of the "T" and the "E"
of the "T" and the "E"
49
163200
2936
vizualizând colţurile
literelor T şi E,
literelor T şi E,
02:58
and then triangulating off of that,
flying autonomously.
flying autonomously.
50
166160
3480
determinându-şi poziţia
relativă faţă de ele şi zburând autonom.
relativă faţă de ele şi zburând autonom.
03:02
That joystick is just there
to make sure if the robot goes crazy,
to make sure if the robot goes crazy,
51
170720
3256
Joystickul e aici, dacă o ia razna,
Giuseppe să-i vină de hac.
Giuseppe să-i vină de hac.
03:06
Giuseppe can kill it.
52
174000
1416
03:07
(Laughter)
53
175440
1640
(Râsete)
03:10
In addition to building
these small robots,
these small robots,
54
178920
3816
Pe lângă construirea acestor mici roboţi,
03:14
we also experiment with aggressive
behaviors, like you see here.
behaviors, like you see here.
55
182760
4800
testăm comportamente agresive,
ca cel pe care îl vedeţi aici:
ca cel pe care îl vedeţi aici:
03:19
So this robot is now traveling
at two to three meters per second,
at two to three meters per second,
56
187920
5296
robotul se deplasează acum
cu 2-3 m/secundă,
cu 2-3 m/secundă,
03:25
pitching and rolling aggressively
as it changes direction.
as it changes direction.
57
193240
3496
balansându-se puternic
în timp ce îşi schimbă direcţia.
în timp ce îşi schimbă direcţia.
03:28
The main point is we can have
smaller robots that can go faster
smaller robots that can go faster
58
196760
4256
Ideea e că putem avea roboţi mai mici,
ce se pot deplasa mai repede
ce se pot deplasa mai repede
03:33
and then travel in these
very unstructured environments.
very unstructured environments.
59
201040
2960
şi care pot zbura
în medii foarte neregulate.
în medii foarte neregulate.
03:37
And in this next video,
60
205120
2056
În clipul următor,
03:39
just like you see this bird, an eagle,
gracefully coordinating its wings,
gracefully coordinating its wings,
61
207200
5896
aşa cum acest vultur, coordonându-şi
graţios aripile, ochii şi picioarele,
graţios aripile, ochii şi picioarele,
03:45
its eyes and feet
to grab prey out of the water,
to grab prey out of the water,
62
213120
4296
scoate din apă prada,
03:49
our robot can go fishing, too.
63
217440
1896
şi robotul nostru poate pescui.
03:51
(Laughter)
64
219360
1496
(Râsete)
03:52
In this case, this is a Philly cheesesteak
hoagie that it's grabbing out of thin air.
hoagie that it's grabbing out of thin air.
65
220880
4056
E un Philly sandwich cu brânză,
pe care-l apucă din zbor.
pe care-l apucă din zbor.
03:56
(Laughter)
66
224960
2400
(Râsete)
03:59
So you can see this robot
going at about three meters per second,
going at about three meters per second,
67
227680
3296
Observaţi robotul zburând
cam cu 3 m/s,
cam cu 3 m/s,
04:03
which is faster than walking speed,
coordinating its arms, its claws
coordinating its arms, its claws
68
231000
5136
(mai repede decât merge un om)
coordonându-şi braţele, ghearele
coordonându-şi braţele, ghearele
04:08
and its flight with split-second timing
to achieve this maneuver.
to achieve this maneuver.
69
236160
4120
şi zborul în fracţiuni de secundă
pentru a realiza această manevră.
pentru a realiza această manevră.
04:14
In another experiment,
70
242120
1216
Într-un alt experiment,
04:15
I want to show you
how the robot adapts its flight
how the robot adapts its flight
71
243360
3656
vreau să vă arăt
cum un robot îşi adaptează zborul
cum un robot îşi adaptează zborul
04:19
to control its suspended payload,
72
247040
2376
pentru a-şi controla
încărcătura suspendată,
încărcătura suspendată,
04:21
whose length is actually larger
than the width of the window.
than the width of the window.
73
249440
3800
a cărei lungime e mai mare
decât deschiderea ferestrei.
decât deschiderea ferestrei.
04:25
So in order to accomplish this,
74
253680
1696
Pentru a reuşi, trebuie să se încline
şi să-şi regleze altitudinea
şi să-şi regleze altitudinea
04:27
it actually has to pitch
and adjust the altitude
and adjust the altitude
75
255400
3696
04:31
and swing the payload through.
76
259120
2320
şi să balanseze încărcătura
prin deschidere.
prin deschidere.
04:38
But of course we want
to make these even smaller,
to make these even smaller,
77
266920
2296
Vrem să îi facem şi mai mici
şi ne-am inspirat în special de la albine.
şi ne-am inspirat în special de la albine.
04:41
and we're inspired
in particular by honeybees.
in particular by honeybees.
78
269240
3016
04:44
So if you look at honeybees,
and this is a slowed down video,
and this is a slowed down video,
79
272280
3256
Dacă observaţi albinele
(e o filmare cu încetinitorul)
(e o filmare cu încetinitorul)
04:47
they're so small,
the inertia is so lightweight --
the inertia is so lightweight --
80
275560
3720
sunt atât de mici,
inerţia lor e atât de mică,
inerţia lor e atât de mică,
04:51
(Laughter)
81
279960
1176
(Râsete)
04:53
that they don't care --
they bounce off my hand, for example.
they bounce off my hand, for example.
82
281160
3536
încât nu le pasă dacă se ciocnesc
de mâna mea, de exemplu.
de mâna mea, de exemplu.
04:56
This is a little robot
that mimics the honeybee behavior.
that mimics the honeybee behavior.
83
284720
3160
Acesta e un robot mic
ce imită comportamentul albinei.
ce imită comportamentul albinei.
05:00
And smaller is better,
84
288600
1216
Iar mai mic e mai bine,
05:01
because along with the small size
you get lower inertia.
you get lower inertia.
85
289840
3536
deoarece cu mărimea mică
obţii inerţie redusă.
obţii inerţie redusă.
05:05
Along with lower inertia --
86
293400
1536
Împreună cu inerţia redusă,
05:06
(Robot buzzing, laughter)
87
294960
2856
(robotul bazâie, râsete)
05:09
along with lower inertia,
you're resistant to collisions.
you're resistant to collisions.
88
297840
2816
împreună cu inerţia redusă,
rezişti mai bine la coliziuni
rezişti mai bine la coliziuni
05:12
And that makes you more robust.
89
300680
1720
şi asta te face mai robust.
05:15
So just like these honeybees,
we build small robots.
we build small robots.
90
303800
2656
Am construit roboţi mici,
ca aceste albine.
ca aceste albine.
05:18
And this particular one
is only 25 grams in weight.
is only 25 grams in weight.
91
306480
3376
Ăsta are doar 25 de grame.
05:21
It consumes only six watts of power.
92
309880
2160
Consumă doar 6 waţi
şi se poate deplasa cu 6 m/s.
şi se poate deplasa cu 6 m/s.
05:24
And it can travel
up to six meters per second.
up to six meters per second.
93
312440
2536
05:27
So if I normalize that to its size,
94
315000
2336
Raportat la mărimea lui,
05:29
it's like a Boeing 787 traveling
ten times the speed of sound.
ten times the speed of sound.
95
317360
3640
e ca şi cum un Boeing 787 ar zbura
de 10 ori mai rapid decât sunetul.
de 10 ori mai rapid decât sunetul.
05:36
(Laughter)
96
324000
2096
(Râsete)
05:38
And I want to show you an example.
97
326120
1920
Vreau să vă arăt un exemplu.
05:40
This is probably the first planned mid-air
collision, at one-twentieth normal speed.
collision, at one-twentieth normal speed.
98
328840
5256
Aceasta e probabil prima coliziune
aeriana planificată, redata cu viteza 1/20
aeriana planificată, redata cu viteza 1/20
05:46
These are going at a relative speed
of two meters per second,
of two meters per second,
99
334120
2858
Aceşti roboţi au o viteză
relativă de 2 m/s
relativă de 2 m/s
05:49
and this illustrates the basic principle.
100
337002
2480
şi aceasta ilustrează principiul de bază.
05:52
The two-gram carbon fiber cage around it
prevents the propellers from entangling,
prevents the propellers from entangling,
101
340200
4976
Cuştile de 2 grame din fibră de carbon
împiedică atingerea elicelor,
împiedică atingerea elicelor,
05:57
but essentially the collision is absorbed
and the robot responds to the collisions.
and the robot responds to the collisions.
102
345200
5296
dar important e că impactul e absorbit,
iar roboţii reacţionează la coliziuni.
iar roboţii reacţionează la coliziuni.
06:02
And so small also means safe.
103
350520
2560
Aşa că mic, înseamnă şi sigur.
06:05
In my lab, as we developed these robots,
104
353400
2016
Când am început să lucrăm,
am început cu roboţi mari
am început cu roboţi mari
06:07
we start off with these big robots
105
355440
1620
06:09
and then now we're down
to these small robots.
to these small robots.
106
357084
2812
şi acum am ajuns la aceşti roboţi mici.
06:11
And if you plot a histogram
of the number of Band-Aids we've ordered
of the number of Band-Aids we've ordered
107
359920
3456
O histogramă a plasturilor
comandaţi în trecut,
comandaţi în trecut,
06:15
in the past, that sort of tailed off now.
108
363400
2576
ar arăta că numărul lor
s-a redus acum.
s-a redus acum.
06:18
Because these robots are really safe.
109
366000
1960
Pentru că aceşti roboţi sunt siguri.
06:20
The small size has some disadvantages,
110
368760
2456
Dimensiunea mică are câteva dezavantaje
06:23
and nature has found a number of ways
to compensate for these disadvantages.
to compensate for these disadvantages.
111
371240
4080
şi natura a găsit căi
să compenseze aceste dezavantaje.
să compenseze aceste dezavantaje.
06:27
The basic idea is they aggregate
to form large groups, or swarms.
to form large groups, or swarms.
112
375960
4000
Ideea e că indivizii se grupează
pentru a forma grupuri, roiuri.
pentru a forma grupuri, roiuri.
06:32
So, similarly, in our lab,
we try to create artificial robot swarms.
we try to create artificial robot swarms.
113
380320
3976
Am încercat şi noi, în laborator,
să creăm roiuri artificiale de roboţi.
să creăm roiuri artificiale de roboţi.
06:36
And this is quite challenging
114
384320
1381
E o provocare pentru că acum
trebuie să ne gândim la reţele de roboţi,
trebuie să ne gândim la reţele de roboţi,
06:37
because now you have to think
about networks of robots.
about networks of robots.
115
385725
3320
06:41
And within each robot,
116
389360
1296
şi în fiecare robot,
06:42
you have to think about the interplay
of sensing, communication, computation --
of sensing, communication, computation --
117
390680
5616
trebuie să rezolvi combinaţia
de detecţie, comunicare, calcul,
de detecţie, comunicare, calcul,
06:48
and this network then becomes
quite difficult to control and manage.
quite difficult to control and manage.
118
396320
4960
după care reţeaua devine
cam dificil de controlat şi de gestionat.
cam dificil de controlat şi de gestionat.
06:54
So from nature we take away
three organizing principles
three organizing principles
119
402160
3296
Din natură preluăm
trei principii de organizare
trei principii de organizare
06:57
that essentially allow us
to develop our algorithms.
to develop our algorithms.
120
405480
3160
care ne ajută la dezvoltarea algoritmilor.
07:01
The first idea is that robots
need to be aware of their neighbors.
need to be aware of their neighbors.
121
409640
4536
Prima idee e că roboţii trebuie
să ştie de prezenţa vecinilor.
să ştie de prezenţa vecinilor.
07:06
They need to be able to sense
and communicate with their neighbors.
and communicate with their neighbors.
122
414200
3440
Trebuie să-i poată detecta
şi comunica cu ei.
şi comunica cu ei.
07:10
So this video illustrates the basic idea.
123
418040
2656
Acest clip ilustrează ideea de bază.
07:12
You have four robots --
124
420720
1296
Avem patru roboţi -
07:14
one of the robots has actually been
hijacked by a human operator, literally.
hijacked by a human operator, literally.
125
422040
4240
unul dintre ei a fost deturnat
la propriu de un operator uman.
la propriu de un operator uman.
07:19
But because the robots
interact with each other,
interact with each other,
126
427217
2239
Pentru că roboţii
interacţionează între ei,
interacţionează între ei,
07:21
they sense their neighbors,
127
429480
1656
îşi simt vecinii,
07:23
they essentially follow.
128
431160
1296
si se urmează intre ei.
07:24
And here there's a single person
able to lead this network of followers.
able to lead this network of followers.
129
432480
5360
Aşa, o singură persoană poate
conduce această reţea de urmăritori.
conduce această reţea de urmăritori.
07:32
So again, it's not because all the robots
know where they're supposed to go.
know where they're supposed to go.
130
440000
5056
Asta nu se întâmplă pentru că roboţii
ştiu unde trebuie să meargă,
ştiu unde trebuie să meargă,
07:37
It's because they're just reacting
to the positions of their neighbors.
to the positions of their neighbors.
131
445080
4320
ci pentru că reacţionează
la poziţia vecinilor lor
la poziţia vecinilor lor
07:43
(Laughter)
132
451720
4120
(Râsete)
07:48
So the next experiment illustrates
the second organizing principle.
the second organizing principle.
133
456280
5240
Următorul experiment ilustrează
al doilea principiu de organizare.
al doilea principiu de organizare.
07:54
And this principle has to do
with the principle of anonymity.
with the principle of anonymity.
134
462920
3800
Acesta e principiul anonimităţii.
07:59
Here the key idea is that
135
467400
4296
Aici, ideea principală este
08:03
the robots are agnostic
to the identities of their neighbors.
to the identities of their neighbors.
136
471720
4240
că roboţii nu cunosc
identităţile vecinilor lor.
identităţile vecinilor lor.
08:08
They're asked to form a circular shape,
137
476440
2616
Li se solicită să alcătuiască
o formă circulară
o formă circulară
08:11
and no matter how many robots
you introduce into the formation,
you introduce into the formation,
138
479080
3296
şi indiferent câţi roboţi pui în formaţie
sau câţi scoţi,
sau câţi scoţi,
08:14
or how many robots you pull out,
139
482400
2576
08:17
each robot is simply
reacting to its neighbor.
reacting to its neighbor.
140
485000
3136
fiecare robot reacţionează
doar la vecinul său.
doar la vecinul său.
08:20
It's aware of the fact that it needs
to form the circular shape,
to form the circular shape,
141
488160
4976
Ştie că trebuie să realizeze
forma circulară,
forma circulară,
08:25
but collaborating with its neighbors
142
493160
1776
dar colaborând cu vecinii săi
o realizează fără coordonare centrală.
o realizează fără coordonare centrală.
08:26
it forms the shape
without central coordination.
without central coordination.
143
494960
3720
08:31
Now if you put these ideas together,
144
499520
2416
Dacă puneţi aceste idei la un loc,
08:33
the third idea is that we
essentially give these robots
essentially give these robots
145
501960
3896
a treia idee e că dăm acestor roboţi
08:37
mathematical descriptions
of the shape they need to execute.
of the shape they need to execute.
146
505880
4296
detaliile matematice ale formei
pe care trebuie să o creeze.
pe care trebuie să o creeze.
08:42
And these shapes can be varying
as a function of time,
as a function of time,
147
510200
3496
Formele se pot schimba
în funcţie de timp,
în funcţie de timp,
08:45
and you'll see these robots
start from a circular formation,
start from a circular formation,
148
513720
4496
şi veţi vedea aceşti roboţi,
începând cu o formaţie circulară,
începând cu o formaţie circulară,
08:50
change into a rectangular formation,
stretch into a straight line,
stretch into a straight line,
149
518240
3256
schimbându-se într-un dreptunghi,
întinzându-se într-o linie dreaptă,
întinzându-se într-o linie dreaptă,
08:53
back into an ellipse.
150
521520
1375
înapoi într-o elipsă.
08:54
And they do this with the same
kind of split-second coordination
kind of split-second coordination
151
522919
3617
Şi fac asta cu aceeaşi coordonare
de fracţiuni de secundă
de fracţiuni de secundă
08:58
that you see in natural swarms, in nature.
152
526560
3280
pe care vedeţi la roiurile din natură.
09:03
So why work with swarms?
153
531080
2136
Dar de ce să lucrezi cu roiuri?
09:05
Let me tell you about two applications
that we are very interested in.
that we are very interested in.
154
533240
4120
Vă voi vorbi despre două aplicaţii
care ne interesează foarte mult.
care ne interesează foarte mult.
09:10
The first one has to do with agriculture,
155
538160
2376
Prima are legătură cu agricultura,
09:12
which is probably the biggest problem
that we're facing worldwide.
that we're facing worldwide.
156
540560
3360
care e probabil cea mai mare
problemă de pe glob.
problemă de pe glob.
09:16
As you well know,
157
544760
1256
După cum ştiţi,
09:18
one in every seven persons
in this earth is malnourished.
in this earth is malnourished.
158
546040
3520
una din şapte persoane în lume
este malnutrită.
este malnutrită.
09:21
Most of the land that we can cultivate
has already been cultivated.
has already been cultivated.
159
549920
3480
Majoritatea suprafeţelor ce au putut fi
cultivate, sunt deja cultivate.
cultivate, sunt deja cultivate.
09:25
And the efficiency of most systems
in the world is improving,
in the world is improving,
160
553960
3216
Eficienţa majorităţii sistemelor
creşte la nivel global,
creşte la nivel global,
09:29
but our production system
efficiency is actually declining.
efficiency is actually declining.
161
557200
3520
dar eficienţa sistemului de producţie
este, de fapt, în scădere.
este, de fapt, în scădere.
09:33
And that's mostly because of water
shortage, crop diseases, climate change
shortage, crop diseases, climate change
162
561080
4216
Mai ales din cauza penuriei de apă,
a bolilor, schimbărilor climatice
a bolilor, schimbărilor climatice
09:37
and a couple of other things.
163
565320
1520
şi a altor câteva lucruri.
09:39
So what can robots do?
164
567360
1480
Deci ce pot face roboţii?
09:41
Well, we adopt an approach that's
called Precision Farming in the community.
called Precision Farming in the community.
165
569200
4616
Am adoptat o abordare numită
Agricultură de Precizie în comunitate,
Agricultură de Precizie în comunitate,
09:45
And the basic idea is that we fly
aerial robots through orchards,
aerial robots through orchards,
166
573840
5376
şi ideea de bază e că putem sa trimitem
roboţii zburători prin livezi
roboţii zburători prin livezi
09:51
and then we build
precision models of individual plants.
precision models of individual plants.
167
579240
3120
şi apoi sa creăm modele precise
ale fiecărei plante.
ale fiecărei plante.
09:54
So just like personalized medicine,
168
582829
1667
Ca în medicina personalizată,
09:56
while you might imagine wanting
to treat every patient individually,
to treat every patient individually,
169
584520
4816
unde imaginaţi-vă că se doreşte
tratarea individuală a fiecărui pacient,
tratarea individuală a fiecărui pacient,
10:01
what we'd like to do is build
models of individual plants
models of individual plants
170
589360
3696
dorim să construim
modele individuale ale plantelor
modele individuale ale plantelor
10:05
and then tell the farmer
what kind of inputs every plant needs --
what kind of inputs every plant needs --
171
593080
4136
ca apoi să îi spunem fermierului
ce i-ar trebui fiecărei plante.
ce i-ar trebui fiecărei plante.
10:09
the inputs in this case being water,
fertilizer and pesticide.
fertilizer and pesticide.
172
597240
4440
În acest caz, inputul ar conţine:
apă, îngrăşământ şi pesticide.
apă, îngrăşământ şi pesticide.
10:14
Here you'll see robots
traveling through an apple orchard,
traveling through an apple orchard,
173
602640
3616
Aici vedeţi roboţi
zburând într-o livadă de meri
zburând într-o livadă de meri
10:18
and in a minute you'll see
two of its companions
two of its companions
174
606280
2256
şi îndată veţi vedea
doi dintre colegii lor,
doi dintre colegii lor,
10:20
doing the same thing on the left side.
175
608560
1810
făcând acelaşi lucru în partea stângă.
10:22
And what they're doing is essentially
building a map of the orchard.
building a map of the orchard.
176
610800
3656
Ei de fapt întocmesc o hartă a livezii.
10:26
Within the map is a map
of every plant in this orchard.
of every plant in this orchard.
177
614480
2816
Pe hartă apare fiecare plantă din livadă.
10:29
(Robot buzzing)
178
617320
1656
(se aude robotul bâzâind)
10:31
Let's see what those maps look like.
179
619000
1896
Să vedem cum arată aceste hărţi.
10:32
In the next video, you'll see the cameras
that are being used on this robot.
that are being used on this robot.
180
620920
4296
Veţi vedea camerele
folosite de aceşti roboţi.
folosite de aceşti roboţi.
10:37
On the top-left is essentially
a standard color camera.
a standard color camera.
181
625240
3240
În stânga-sus e o cameră color obişnuită.
10:41
On the left-center is an infrared camera.
182
629640
3296
În stânga-centru e o cameră în infraroşu.
10:44
And on the bottom-left
is a thermal camera.
is a thermal camera.
183
632960
3776
În stânga-jos e o cameră termală.
10:48
And on the main panel, you're seeing
a three-dimensional reconstruction
a three-dimensional reconstruction
184
636760
3336
Pe ecranul principal, vedeţi
o reprezentare tridimensională
o reprezentare tridimensională
10:52
of every tree in the orchard
as the sensors fly right past the trees.
as the sensors fly right past the trees.
185
640120
6120
a fiecărui pom, pe măsură ce senzorii
zboară chiar pe lângă ei.
zboară chiar pe lângă ei.
10:59
Armed with information like this,
we can do several things.
we can do several things.
186
647640
4040
Înarmaţi cu astfel de informaţii,
putem face câteva lucruri.
putem face câteva lucruri.
11:04
The first and possibly the most important
thing we can do is very simple:
thing we can do is very simple:
187
652200
4256
Primul şi cel mai important lucru
este foarte simplu:
este foarte simplu:
11:08
count the number of fruits on every tree.
188
656480
2440
numărarea fructelor din fiecare pom.
11:11
By doing this, you tell the farmer
how many fruits she has in every tree
how many fruits she has in every tree
189
659520
4536
Prin asta îi poţi spune fermierului
câte fructe are în fiecare copac
câte fructe are în fiecare copac
11:16
and allow her to estimate
the yield in the orchard,
the yield in the orchard,
190
664080
4256
şi îi permiţi să estimeze
productivitatea recoltei,
productivitatea recoltei,
11:20
optimizing the production
chain downstream.
chain downstream.
191
668360
2840
optimizînd lanţul de producţie
11:23
The second thing we can do
192
671640
1616
Al doilea lucru e că putem lua
modele de plante,
modele de plante,
11:25
is take models of plants, construct
three-dimensional reconstructions,
three-dimensional reconstructions,
193
673280
4496
le reconstituim tridimensional
11:29
and from that estimate the canopy size,
194
677800
2536
şi de aici să estimăm
cât de mare e coroana
cât de mare e coroana
11:32
and then correlate the canopy size
to the amount of leaf area on every plant.
to the amount of leaf area on every plant.
195
680360
3776
şi apoi corelăm mărimea coroanei
cu suprafaţa frunzelor plantei,
cu suprafaţa frunzelor plantei,
11:36
And this is called the leaf area index.
196
684160
2176
adică indicele suprafeţei foliare
11:38
So if you know this leaf area index,
197
686360
1936
Dacă ştii cât e acest indice,
11:40
you essentially have a measure of how much
photosynthesis is possible in every plant,
photosynthesis is possible in every plant,
198
688320
5456
poţi măsura câtă fotosinteză
face fiecare plantă,
face fiecare plantă,
11:45
which again tells you
how healthy each plant is.
how healthy each plant is.
199
693800
2880
lucru care îţi arată
cât de sănătoasă e planta.
cât de sănătoasă e planta.
11:49
By combining visual
and infrared information,
and infrared information,
200
697520
4216
Combinând informaţiile vizuale
şi cele din infraroşu,
şi cele din infraroşu,
11:53
we can also compute indices such as NDVI.
201
701760
3296
putem calcula indici ca NDVI.
11:57
And in this particular case,
you can essentially see
you can essentially see
202
705080
2816
În acest caz poţi vedea clar
11:59
there are some crops that are
not doing as well as other crops.
not doing as well as other crops.
203
707920
3016
că unele culturi nu se dezvoltă
la fel de bine ca altele.
la fel de bine ca altele.
12:02
This is easily discernible from imagery,
204
710960
4056
Asta se observă uşor din imagistică,
12:07
not just visual imagery but combining
205
715040
2216
nu doar din fotografiile obişnuite,
ci combinând imaginile vizibile
cu cele din spectrul infraroşu.
cu cele din spectrul infraroşu.
12:09
both visual imagery and infrared imagery.
206
717280
2776
12:12
And then lastly,
207
720080
1336
În cele din urmă,
12:13
one thing we're interested in doing is
detecting the early onset of chlorosis --
detecting the early onset of chlorosis --
208
721440
4016
dorim să putem detecta apariţia clorozei,
12:17
and this is an orange tree --
209
725480
1496
– e un portocal –
12:19
which is essentially seen
by yellowing of leaves.
by yellowing of leaves.
210
727000
2560
care se distinge
prin îngălbenirea frunzelor.
prin îngălbenirea frunzelor.
12:21
But robots flying overhead
can easily spot this autonomously
can easily spot this autonomously
211
729880
3896
Roboţii care zboară deasupra
pot observa asta autonom
pot observa asta autonom
12:25
and then report to the farmer
that he or she has a problem
that he or she has a problem
212
733800
2936
şi apoi pot raporta fermierului
că are o problemă
că are o problemă
12:28
in this section of the orchard.
213
736760
1520
în această parte a livezii.
12:30
Systems like this can really help,
214
738800
2696
Sisteme ca acesta chiar pot ajuta
12:33
and we're projecting yields
that can improve by about ten percent
that can improve by about ten percent
215
741520
5816
şi proiectăm recolte
ce pot fi îmbunătăţite cam cu 10 %.
ce pot fi îmbunătăţite cam cu 10 %.
Mai important, de exemplu,
12:39
and, more importantly, decrease
the amount of inputs such as water
the amount of inputs such as water
216
747360
3216
consumul de apă scade
12:42
by 25 percent by using
aerial robot swarms.
aerial robot swarms.
217
750600
3280
cu aproximativ 25 %,
folosind roiuri de roboţi aerieni.
folosind roiuri de roboţi aerieni.
12:47
Lastly, I want you to applaud
the people who actually create the future,
the people who actually create the future,
218
755200
5736
La final, aş vrea să aplaudaţi
oamenii care au creat de fapt acest viitor
oamenii care au creat de fapt acest viitor
12:52
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu
and Giuseppe Loianno,
and Giuseppe Loianno,
219
760960
4920
Yash Mulganokar, Sikang Liu
şi Giuseppe Loianno,
şi Giuseppe Loianno,
12:57
who are responsible for the three
demonstrations that you saw.
demonstrations that you saw.
220
765920
3496
care sunt responsabili pentru cele trei
demonstraţii pe care le-aţi văzut.
demonstraţii pe care le-aţi văzut.
13:01
Thank you.
221
769440
1176
Mulţumesc.
13:02
(Applause)
222
770640
5920
(Applause)
ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - RoboticistAs the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations.
Why you should listen
At the General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Lab at the University of Pennsylvania, flying quadrotor robots move together in eerie formation, tightening themselves into perfect battalions, even filling in the gap when one of their own drops out. You might have seen viral videos of the quads zipping around the netting-draped GRASP Lab (they juggle! they fly through a hula hoop!). Vijay Kumar headed this lab from 1998-2004. He's now the dean of the School of Engineering and Applied Science at the University of Pennsylvania in Philadelphia, where he continues his work in robotics, blending computer science and mechanical engineering to create the next generation of robotic wonders.
Vijay Kumar | Speaker | TED.com