TED@Intel
Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable
Jennifer Healey: Nëse makinat do të flisnin, mund të shmangeshin aksidentet.
Filmed:
Readability: 3.2
908,454 views
Kur ne drejtojmë makinën, ndodhemi brenda nje flluske qelqi, mbyllim dyert, shkelim pedalen e gazit dhe ja besojmë drejtimin e makinës syve tanë -- megjithëse mund të shohim vetëm pak makina që ndodhen para apo pas nesh. Çfarë do të ndodhte nëse makinat ndajnë informacionin e vendodhjes dhe shpejtësisë së tyre me njëra tjetrën si dhe përdorin modele parashikues për përllogaritjen e rrugëve të sigurta për të gjithë ne? Jennifer Healey imagjinon një botë pa aksidente automobilistike. ( Filmuar në TED@Intel.)
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio
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 face it:
0
703
1914
Le ta pranojmë:
00:14
Driving is dangerous.
1
2617
2445
Të ngasësh makinën është e rrezikshme.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
Është një prej gjërave që nuk na pëlqen ta mendojmë,
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
3
8160
3652
por fakti se ikona fetare apo hajmali të ndryshme
00:23
show up on dashboards around the world
4
11812
4790
qëndrojnë të varura në pjesën e përparme të makinës,
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
5
16602
4137
tradhetojnë faktin që kjo është e vërtetë.
00:32
Car accidents are the leading cause of death
6
20739
3594
Aksidentet automobilistike janë shkaku
kryesor i vdekjeve
kryesor i vdekjeve
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
7
24333
4170
për njerëzit nga mosha 16 deri në 19 vjeç në Shetet e Bashkuara --
00:40
leading cause of death --
8
28503
2843
shkaktari kryesor --
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
9
31346
3863
dhe 75 përqind e këtyre aksidenteve nuk kanë fare të bëjnë
00:47
with drugs or alcohol.
10
35209
2285
me përdorimin e lëndëve narkotike apo të alkoolit.
00:49
So what happens?
11
37494
2261
Kështu që pyesim veten se çfarë ndodh?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
12
39755
4219
Asnjë prej nesh nuk e thotë me siguri se i kujtohet si ka ndodhur aksidenti i parë.
00:55
I was a young driver out on the highway,
13
43974
3803
Unë isha një shofer i ri që po ngisja makinën në autostradë,
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
14
47777
2258
dhe pashë se u ndezen dritat e frenave të makinës para meje.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
15
50035
1800
Them me vete " OK, nuk ka problem, ai tipi para meje po ul pak shpejtësinë,
01:03
I'll slow down too."
16
51835
1282
kështu që po e ul dhe unë".
01:05
I step on the brake.
17
53117
1926
Vura pak këmbën mbi frena.
01:07
But no, this guy isn't slowing down.
18
55043
2254
Por jo, ai tipi nuk po ulte thjesht pak shpejtësinë.
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
19
57297
3178
Ai frenoi, frenoi komplet, në mes të autostradës.
01:12
It was just going 65 -- to zero?
20
60475
2540
Ishte njësoj si të zbrisje nga 65 në 0.
01:15
I slammed on the brakes.
21
63015
1520
I shkela frenat me forcë.
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
22
64535
3059
Ndjeva jastëkët e ajrit të më godisnin, ndërsa makina vazhdonte të ecte,
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
dhe nuk po ndalonte dhe as që kishte ndërmend të ndalonte,
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
24
70290
2939
ndërkohë që jastëkët e ajrit fryheshin edhe më shumë, makina u shkatërrua totalisht,
01:25
and fortunately, no one was hurt.
25
73229
3557
por fatmirësisht asnjë nuk u lëndua.
01:28
But I had no idea that car was stopping,
26
76786
4211
Nuk e kisha idenë se ajo makina do të ndalonte,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
por mendoj se mund ta kishim kontrolluar shumë herë më mirë situatën.
01:36
I think we can transform the driving experience
28
84642
4145
Unë besoj se mund ta ndryshojmë përvojën e drejtimit të makinës
01:40
by letting our cars talk to each other.
29
88787
3879
duke u dhënë mundësinë makinave tona që të komunikojnë me njëra tjetrën.
01:44
I just want you to think a little bit
30
92666
1424
Dua të mendoni për pak,
01:46
about what the experience of driving is like now.
31
94090
2888
se si është deri tani përvoja e drejtimit të makinës.
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
32
96978
4028
Hyn në makinë. Mbyll derën dhe ja ku je brenda një flluske të qelqtë.
01:53
You can't really directly sense the world around you.
33
101006
2916
Ti nuk mund të ndjesh botën e cila të të rrethon.
01:55
You're in this extended body.
34
103922
2181
ti ndodhesh brenda këtij trupi të ngurtë.
01:58
You're tasked with navigating it down
35
106103
2163
Detyra jote është ta drejtosh atë
02:00
partially-seen roadways,
36
108266
2056
nëpër rrugë pjesërisht të njohura,
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
37
110322
4424
apo në mes të një numri pafund trupash të tjerë metalikë gjigandë që ecin me shpejtësi mbi-njerëzore.
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
38
114746
4480
Dakord? Dhe e vetmja gjë që të ndihmon ta drejtosh makinën janë sytë e tu.
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
Pra, kjo është gjithçka ju keni,
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
40
120988
1735
sytë, të cilët faktikisht nuk janë planifikuar për një punë të tillë,
02:14
but then people ask you to do things like,
41
122723
3751
por kur njerëzit të kërkojnë që të bësh gjëra si
02:18
you want to make a lane change,
42
126474
1549
për shembull të ndërrosh korsinë,
02:20
what's the first thing they ask you do?
43
128023
2321
cila është gjëja e parë që ata të kërkojnë?
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
44
130344
3095
Hiqi sytë nga rruga. Tamam.
02:25
Stop looking where you're going, turn,
45
133439
2096
Mos shiko se ku po vete, kthehu,
02:27
check your blind spot,
46
135535
2018
kontrollo zonat e pakapshme nga pasqyrat,
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
47
137553
3471
dhe drejtoje makinën nëpër rrugë pa e parë se nga po drejtohesh.
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
48
141024
3135
Ti dhe çdokush tjetër. Kjo është mënyra më e mirë për të drejtuar një makinë.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
Pse veprojmë kështu? Sepse duhet,
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
duhet të bëjmë një zgjidhje, duhet të shoh këtej apo andej?
02:40
What's more important?
51
148979
1521
Cila është më e rëndësishmja?
02:42
And usually we do a fantastic job
52
150500
2711
Zakonisht ne bëjmë një punë të shkëlqyer
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
53
153211
3769
kur bëjmë zgjedhjen tonë se çfarë ndjekim gjatë drejtimit të makinës.
02:48
But occasionally we miss something.
54
156980
3650
Por me raste humbasim diçka.
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
55
160630
4461
Ka raste kur ne e ndiejmë diçka të gabuar me shumë vonesë.
02:57
In countless accidents, the driver says,
56
165091
1988
Në një numër shumë të madh aksidentesh, drejtuesi thotë:
02:59
"I didn't see it coming."
57
167079
2308
" Nuk e kuptova si ndodhi".
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
Unë e besoj një gjë të tillë, është më se e vërtetë.
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
Ne vetëm mund të shohim se si ndodhin këto gjëra.
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
60
175593
5144
Por ekzistenca e teknologjisë në ditët e sotme mund të na ndihmojë në përmirësimin dhe reduktimin e këtyre aksidenteve.
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
61
180737
4296
Në të ardhmen, kur makinat do të kenë mundësinë e shkëmbimit të informacionit me njëra tjetrën,
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
62
185033
3928
ne do të jemi në gjendje të shohim jo vetëm tre makinat para nesh
03:20
and three cars behind, to the right and left,
63
188961
1594
dhe ato tre pas nesh, apo majtas dhe djathtas,
03:22
all at the same time, bird's eye view,
64
190555
3166
por të gjitha njëkohësisht, ashtu si një zog sheh gjithçka nga lart,
03:25
we will actually be able to see into those cars.
65
193721
3128
po ashtu edhe ne do të mund të shohim edhe në brendësi të tyre.
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
66
196849
2371
Do të jemi në gjendje të përllogarisim shpejtësinë e makinës para nesh,
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
67
199220
3240
dhe të kuptojmë se sa shpejt po ecën dikush apo kur ka ndër mend të ndalojë.
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
68
202460
4510
Nëse ai tipi para nesh do të uli shpejtësinë në zero, ne do ta dimë ketë.
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
69
206970
3859
Falë përllogaritjeve, algoritmeve matematikore dhe modeleve parashikuese
03:42
we will be able to see the future.
70
210829
3273
ne do të jemi në gjendje të shohim drejt së ardhmes.
03:46
You may think that's impossible.
71
214102
1556
Me të drejtë ju do të mendoni se kjo është e pamundur.
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
72
215658
2731
Si mund të parashikosh të ardhmen? Kjo është e pamundur.
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
73
218389
3619
Në të vërtetë jo. Me makinat nuk është e pamundur.
03:54
Cars are three-dimensional objects
74
222008
2732
Makina janë objekte tri-dimensionale
03:56
that have a fixed position and velocity.
75
224740
2332
që kanë një vendndodhje dhe shpejtësi të caktuar.
03:59
They travel down roads.
76
227072
1631
Ato udhëtojnë nëpër rrugë.
04:00
Often they travel on pre-published routes.
77
228703
2412
Shpesh rastis që të udhëtojnë në itinerare të njohura.
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
78
231115
3938
Nuk është e vështirë që të bësh parashikime të arsyeshme
04:07
about where a car's going to be in the near future.
79
235053
2864
se ku do të ndodhet një makinë në të ardhmen e afërt.
04:09
Even if, when you're in your car
80
237917
2002
Edhe nëse ti je në makinën tënde
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
81
239919
1994
dhe papritmas një motoçiklist --bam -- përlaset me ty --
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
82
241913
2296
me një shpejtësi 136 km/orë, edhe pse ndodheni në dy korsi të ndryshme.
04:16
I know you've had this experience --
83
244209
2547
E di se e keni përjetuar një gjë të tillë--
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
84
246756
2603
ai tipi nuk erdhi nga " asgjëkundi".
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
85
249359
3643
Ka shumë gjasa që ai tipi të ketë qënë në qarkullim për më shumë se gjysmë ore.
04:25
(Laughter)
86
253002
1190
( Të qeshura)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
87
254192
3589
Apo jo? Dua të them se dikush tjetër e ka parë atë me siguri.
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
88
257781
2768
Dhjetë, 20 apo 30 milje pas jush, dikush tjetër e ka parë atë,
04:32
and as soon as one car sees that guy
89
260549
2384
dhe sapo një makinë tjetër e lokalizon atë
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
90
262933
2231
dhe e vendos në hartën elektronike, ai konfigurohet në hartë
04:37
position, velocity,
91
265164
2176
dhe njëkohësisht përcaktohen edhe vendndodhja edhe shpejtësia,
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
92
267340
2321
si dhe arrin të shikosh nëse ai vazhdon të eci akoma me 85 km/orë.
04:41
You'll know, because your car will know, because
93
269661
2184
Ti do jesh në gjendje ta dish, sepse makina jote do ta dijë,
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
94
271845
2275
sepse makinat e tjera do të komunikojnë me të,
04:46
like, "By the way, five minutes,
95
274120
1923
duke i thënë: " Është rrugës, për pesë minuta vjen
04:48
motorcyclist, watch out."
96
276043
2775
një motoçiklist, kujdes".
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
97
278818
2703
Ju mund të bëni parashikime të arsyeshme se si sillen makinat.
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
98
281521
1365
Me këtë dua të them se ato janë objekte që veprojnë sipas ligjeve të Njutonit.
04:54
That's very nice about them.
99
282886
2909
Kjo është gjëja më e bukur për makinat.
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
Kështu lind pyetja se si mund të realizohet e gjithë kjo?
05:00
We can start with something as simple
101
288829
2266
Ne mund të nisim me diçka të thjeshtë
05:03
as sharing our position data between cars,
102
291095
2870
siç është informacioni mbi vendndodhjen midis makinave,
05:05
just sharing GPS.
103
293965
1892
thjesht duke ndarë GPS ose Sistemi Global i Vendndodhjes.
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
104
295857
2444
Nëse unë kam nje sistem GPS dhe një kamera në makinë,
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
105
298301
2231
atëherë kam një ide të saktë mbi vendndodhjen time
05:12
and how fast I'm going.
106
300532
1732
dhe e di me çfarë shpejtësie e drejtoj makinën.
05:14
With computer vision, I can estimate where
107
302264
1657
Me anë të pamjes kompjuterike, mund të vlerësoj
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
108
303921
3537
vendndodhjen e makinave afër meje, tipet e tyre si dhe drejtimin e tyre.
05:19
And same with the other cars.
109
307458
970
E njëjta gje me makinat e tjera.
05:20
They can have a precise idea of where they are,
110
308428
1814
Ato kanë një ide të saktë se ku ndodhen,
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
111
310242
2146
dhe pak a shumë kanë një farë ideje se ku mund të ndodhen makinat e tjera.
05:24
What happens if two cars share that data,
112
312388
3231
Çfarë ndodh kur dy makina ndajnë informacion,
05:27
if they talk to each other?
113
315619
1955
ndërsa ato komunikojnë me njëra tjetrën?
05:29
I can tell you exactly what happens.
114
317574
2778
Unë mund t'ju shpjegoj saktësisht se çfarë ndodh.
05:32
Both models improve.
115
320352
2339
Të dyja modelet përmirësohen.
05:34
Everybody wins.
116
322691
2055
Të gjithë janë të fituar.
05:36
Professor Bob Wang and his team
117
324746
2577
Profesori Bob Wang dhe skuadra e tij
05:39
have done computer simulations of what happens
118
327323
2738
kanë ndërtuar imitime kompjuterike të asaj që ndodh
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
119
330061
3431
kur kombinohen përllogaritje shpërqëndruese, edhe në trafik më të lehtësuar,
05:45
when cars just share GPS data,
120
333492
2624
kur makinat thjesht ndajnë të dhënat GPS,
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
121
336116
2513
dhe ne e kemi zhvendosur këtë punë kërkimore jashtë kontekstit të imitimeve kompjuterike
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
122
338629
3027
në testimet robotike të cilët kanë sensorë
05:53
that are in cars now on these robots:
123
341656
3133
dhe që tashmë ndodhen të instaluara edhe nëpër makina:
05:56
stereo cameras, GPS,
124
344789
1838
kamera dixhitale me sensorë, GPS,
05:58
and the two-dimensional laser range finders
125
346627
1874
dhe aparate dixhitale dy-dimensionale që masin distancën
06:00
that are common in backup systems.
126
348501
2240
të cilat janë të zakonshme në sistemet e ruajtjes së të dhënave.
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
127
350741
4484
Ne i bashkangjisim gjithashtu një radio të veçantë komunikimi me valë të shkurtra
06:07
and the robots talk to each other.
128
355225
1909
dhe robotë në mënyrë që të mundësojmë komunikimin.
06:09
When these robots come at each other,
129
357134
1539
Kur këta robotë i afrohen njëri tjetrit,
06:10
they track each other's position precisely,
130
358673
2971
ata lokalizojnë me saktësi vendndodhjen e njëri tjetrit,
06:13
and they can avoid each other.
131
361644
2737
dhe si rrjedhojë mund ta shmangin njëri tjetrin.
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
132
364381
3226
Ne po shtojmë një numër më të madh robotësh
06:19
and we encountered some problems.
133
367607
1471
dhe në këtë pikë po përballemi me disa probleme.
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
134
369078
2359
Një prej problemeve, është se kur merr shumë më tepër informacion,
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
135
371437
3728
është i vështirë përpunimi i tij, prandaj duhet që të jepni përparësi disa informacioneve specifike
06:27
and that's where the predictive model helps you.
136
375165
2357
dhe pikërisht në këtë pikë ju vjen në ndihmë modeli parashikues.
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
137
377522
4372
Nëse makinat tuaja robotike lokalizojnë të gjitha trajektoret e parashikuara,
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
138
381894
1767
ju nuk keni pse ti kushtoni vëmendje të gjithë informacionit të marrë.
06:35
You prioritize the one guy
139
383661
1703
Ju i jepni prioritet automjetit
06:37
who seems to be going a little off course.
140
385364
1333
që duket se është më afër jush.
06:38
That guy could be a problem.
141
386697
2526
Pikërisht aty gjendet problemi.
06:41
And you can predict the new trajectory.
142
389223
3002
Në këtët mënyrë ju mund të parashikoni trajektoren e tij të ardhshme.
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
143
392225
2763
Kështu ju nuk njihni vetëm faktin se ai po del jashtë kursit, por e dini dhe se në cfarë mënyre.
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
144
394988
3725
Si rrjedhojë ju dini se cilët drejtues automjetesh duhet të sinjalizoni.
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
145
398713
2633
Pra, nëse duam ta bëjmë një gjë të tillë -- si mund të lajmërojmë çdokënd?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
Si mund të të pëshpërisin këto makina " Ti duhet të ndërrosh rrugë?"
06:56
Well, it depends on two things:
147
404529
1517
Kjo varet nga dy gjëra:
06:58
one, the ability of the car,
148
406046
2169
së pari, nga aftësia e makinës.
07:00
and second the ability of the driver.
149
408215
3217
dhe së dyti nga aftësia e shoferit.
07:03
If one guy has a really great car,
150
411432
1505
Nëse dikush ka një makinë shumë të mirë dhe luksoze,
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
151
412937
2925
por është duke folur në telefon ndërsa po drejton apo është duke bërë dicka tjetër,
07:07
they're not probably in the best position
152
415862
1930
ka të ngjarë që ata nuk janë në pozicionin më të mirë
07:09
to react in an emergency.
153
417792
2970
për t'u kundërpërgjigjur në një rast urgjent.
07:12
So we started a separate line of research
154
420762
1665
Për këtë arsye, ndërmorrëm një linjë të veçantë kërkimi
07:14
doing driver state modeling.
155
422427
2551
duke krijuar modelin e gjendjes së shoferit.
07:16
And now, using a series of three cameras,
156
424978
2329
Tani, duke përdorur një linjë me tre kamera,
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
157
427307
2270
ne mund të zbulojmë nëse shoferi po shikon përpara,
07:21
looking away, looking down, on the phone,
158
429577
2860
po shikon diku larg, poshtë apo është duke folur në telefon
07:24
or having a cup of coffee.
159
432437
3061
apo ndoshta është duke pirë kafe.
07:27
We can predict the accident
160
435498
2070
Ne mund të parashikojmë aksidentin
07:29
and we can predict who, which cars,
161
437568
3651
dhe mund të parashikojmë se kush apo cilat makina
07:33
are in the best position to move out of the way
162
441219
3486
mund të shmangim nga rruga jonë
07:36
to calculate the safest route for everyone.
163
444705
3009
në mënyrë që itinerari ynë të jetë sa më i sigurt.
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
164
447714
4635
Këto teknologji ekzistojnë plotësisht në ditët e sotme.
07:44
I think the biggest problem that we face
165
452349
2824
Unë mendoj se problemi më i madh me të cilin ne përballemi
07:47
is our own willingness to share our data.
166
455173
3013
është vullneti ynë për të ndarë këtë informacion.
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
167
458186
2631
Mendoj se është një koncept pak shqetësues
07:52
this idea that our cars will be watching us,
168
460817
2386
ideja se makinat tona do të na mbikqyrin,
07:55
talking about us to other cars,
169
463203
3371
dhe do të komunikojnë me njëra tjetrën,
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
170
466574
3427
sepse mendojmë se do jemi të përfshirë në një det thashethemesh.
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
171
470001
3897
Por unë besoj se mund të gjendet një rrugë e mesme e cila mbron dhe privatësinë tonë,
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
172
473898
3741
ashtu si tani, që kur unë e shoh makinën tënde nga jashtë,
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
shikoj vetëm atë, por nuk të njoh ty.
08:12
If I look at your license plate number,
174
480002
1137
Nëse unë shikoj targen e makines tënde,
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
unë nuk të njoh se kush je.
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
176
483025
4249
Unë mendoj se makinat tona mund të flasin për ne pas krahëve tanë.
08:19
(Laughter)
177
487274
2975
( Të qeshura)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
Jam i bindur se ky do të jetë një sukses i madh.
08:25
I want you to consider for a moment
179
493434
1650
Dua që ta mendoni për një çast,
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
180
495084
4118
nëse vërtet nuk dëshironi që ai adoleshent i shqetësuar pas jush
08:31
to know that you're braking,
181
499202
2120
të dijë se ti bëhesh gati të frenosh,
08:33
that you're coming to a dead stop.
182
501322
2924
dhe të ndalosh plotesisht.
08:36
By sharing our data willingly,
183
504246
2741
Duke ndarë informacionin në mënyrë të vullnetshme,
08:38
we can do what's best for everyone.
184
506987
2812
ne mund të bëjmë më të mirën për jetën e njerëzve.
08:41
So let your car gossip about you.
185
509799
3076
Kështu që, lërini makinat të flasin pas krahëve tuaj.
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
186
512875
3038
Kjo gjë i bën rrugët më të sigurta.
08:47
Thank you.
187
515913
1791
Faleminderit.
08:49
(Applause)
188
517704
4985
( Duartrokitje)
ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientistA 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.
Jennifer Healey | Speaker | TED.com