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

Дженіфер Гілей: Якби автомобілі могли говорити, можна було б уникнути дорожньо-транспортних пригод.

Filmed:
908,454 views

Коли ми за кермом, ми потрапляємо в скляну кулю, зачиняємо двері, натискаємо на газ, покладаючись на наші очі для орієнтиру, але навіть тоді ми в змозі бачити лише кілька авто попереду та позаду нас. А що якби машини могли обмінюватися одна з одною інформацією про своє місцезнаходження та швидкість і використовувати моделі передбачення, щоб визначити найбезпечніші шляхи для кожного на дорозі? Дженіфер Гілей та її концепція про світ без дорожньо-транспортих пригод. (Знято на 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 faceобличчя it:
0
703
1914
Погляньмо правді в очі:
00:14
DrivingВодіння is dangerousнебезпечний.
1
2617
2445
керувати автомобілем небезпечно.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
Це одна з тих речей, про які ми не любимо думати,
00:20
but the factфакт that religiousрелігійний iconsзначки and good luckудача charmsключові кнопки
3
8160
3652
але те, що ікони та амулети "на щастя"
00:23
showпоказати up on dashboardsПриладні дошки around the worldсвіт
4
11812
4790
люди в усіх куточках світу вішають на панель керування,
00:28
betraysвидає the factфакт that we know this to be trueправда.
5
16602
4137
свідчить про те, що ми усвідомлюємо, що це правда.
00:32
CarАвтомобіль accidentsаварії are the leadingпровідний causeпричина of deathсмерть
6
20739
3594
Дорожньо-траспортні пригоди - основна причина смерті
00:36
in people agesстоліття 16 to 19 in the UnitedЮнайтед StatesШтати --
7
24333
4170
серед молоді віком від 16 до 19 років в Америці --
00:40
leadingпровідний causeпричина of deathсмерть --
8
28503
2843
основна причина смерті.
00:43
and 75 percentвідсоток of these accidentsаварії have nothing to do
9
31346
3863
І 75 відсотків таких дорожньо-транспортних пригод не мають нічого спільного з керуванням
00:47
with drugsнаркотики or alcoholалкоголь.
10
35209
2285
у стані наркотичного або алкогольного сп'яніння.
00:49
So what happensбуває?
11
37494
2261
То в чому ж тоді справа?
00:51
No one can say for sure, but I rememberзгадаймо my first accidentаварія.
12
39755
4219
Ніхто не може з впевненістю сказати, але я пам'ятаю свою першу аварію.
00:55
I was a youngмолодий driverводій out on the highwayшосе,
13
43974
3803
Я була молодим водієм та їхала по шосе,
00:59
and the carмашина in frontфронт of me, I saw the brakeгальмо lightsвогні go on.
14
47777
2258
попереду мене рухалось авто, я побачила, що його водій почав гальмувати.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowingуповільнення down,
15
50035
1800
І собі думаю: "Добре, все гаразд, цей чолов'яга знижує швидкість,
01:03
I'll slowповільний down too."
16
51835
1282
я теж знижу".
01:05
I stepкрок on the brakeгальмо.
17
53117
1926
І натиснула на гальма.
01:07
But no, this guy isn't slowingуповільнення down.
18
55043
2254
Але ні, цей чоловік не знижує швидкість.
01:09
This guy is stoppingзупиняючись, deadмертвий stop, deadмертвий stop on the highwayшосе.
19
57297
3178
Цей чоловік зупиняється, раптово зупиняє авто, повна зупинка авто на шосе.
01:12
It was just going 65 -- to zeroнуль?
20
60475
2540
Тобто з 65 км/год швидкість впала до нуля?
01:15
I slammedхляпав on the brakesгальма.
21
63015
1520
Я різко натиснула на гальма.
01:16
I feltвідчував the ABSABS kickудар in, and the carмашина is still going,
22
64535
3059
Я відчула поштовх антиблокувальної гальмівної системи, але машина продовжувала рухатись.
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
Вона не зупиниться, я знала, що вона не зупиниться,
01:22
and the airповітря bagсумка deploysрозгортає, the carмашина is totaledсклав,
24
70290
2939
спрацювали подушки безпеки, машина не підлягає ремонту,
01:25
and fortunatelyна щастя, no one was hurtболяче.
25
73229
3557
але, на щастя, ніхто не постраждав.
01:28
But I had no ideaідея that carмашина was stoppingзупиняючись,
26
76786
4211
Але я навіть не думала про те, що машина зупинялася.
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
Гадаю це становище можна виправити.
01:36
I think we can transformперетворити the drivingводіння experienceдосвід
28
84642
4145
Я думаю, що ми можемо змінити процес керування машиною,
01:40
by lettingдозволяючи our carsавтомобілі talk to eachкожен other.
29
88787
3879
надавши нашим автівкам можливість розмовляти одна з одною.
01:44
I just want you to think a little bitбіт
30
92666
1424
Я лише хочу, щоб зараз Ви трохи замислились над тим,
01:46
about what the experienceдосвід of drivingводіння is like now.
31
94090
2888
що таке керування авто.
01:48
Get into your carмашина. CloseЗакрити the doorдвері. You're in a glassскло bubbleміхур.
32
96978
4028
Сідаєте у машину. Зачиняєте двері. Ви знаходитесь у скляній кульці.
01:53
You can't really directlyбезпосередньо senseсенс the worldсвіт around you.
33
101006
2916
Ви не можете напряму відчувати світ навколо Вас.
01:55
You're in this extendedрозширено bodyтіло.
34
103922
2181
Ваша машина - наче продовження Вашого тіла.
01:58
You're taskedпоставлено завдання with navigatingНавігація it down
35
106103
2163
Ваше завдання - керувати авто
02:00
partially-seenчастково спостерігати roadwaysдоріг,
36
108266
2056
з обмеженою видимістю на дорогах,
02:02
in and amongstсеред other metalметал giantsгіганти, at super-humanсупер-людини speedsшвидкості.
37
110322
4424
знаходячись всередині та посеред інших металевих велетнів, рухаючись з надлюдською швидкістю.
02:06
Okay? And all you have to guideпутівник you are your two eyesочі.
38
114746
4480
Уявили? І єдине, що у Вас є для орієнтації - це лише Ваші два ока.
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
Добре, отже, це все, що у Вас є,
02:12
eyesочі that weren'tне було really designedрозроблений for this taskзавдання,
40
120988
1735
очі, які взагалі-то призначені для іншого,
02:14
but then people askзапитай you to do things like,
41
122723
3751
але потім люди просять Вас зробити таку річ, як наприклад,
02:18
you want to make a laneЛейн changeзмінити,
42
126474
1549
Ви хочете змінити смугу, по якій рухаєтесь,
02:20
what's the first thing they askзапитай you do?
43
128023
2321
що перш за все вони Вас попросять зробити?
02:22
Take your eyesочі off the roadдорога. That's right.
44
130344
3095
Відвести Ваш погляд від дороги. Все вірно.
02:25
Stop looking where you're going, turnповорот,
45
133439
2096
Припиніть дивитися, куди Ви рухаєтесь, поверніться,
02:27
checkперевірити your blindсліпий spotмісце,
46
135535
2018
перевірте "сліпі плями"
02:29
and driveїхати down the roadдорога withoutбез looking where you're going.
47
137553
3471
та продовжуйте рухатись уперед по дорозі, не дивлячись, куди Ви їдете.
02:33
You and everyoneкожен elseінакше. This is the safeбезпечний way to driveїхати.
48
141024
3135
Ви та всі інші. І ось це називається безпечним способом керування.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
Чому ми це робимо? Тому що ми повинні так робити,
02:38
we have to make a choiceвибір, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
нам треба зробити вибір, на що саме дивитися - чи я дивлюсь сюди, чи туди?
02:40
What's more importantважливо?
51
148979
1521
Що важливіше?
02:42
And usuallyзазвичай we do a fantasticфантастичний jobробота
52
150500
2711
І зазвичай в нас виходить фантастично
02:45
pickingзбір and choosingвибір what we attendбути присутнім to on the roadдорога.
53
153211
3769
визначатись та обирати на що саме треба звернути увагу на дорозі.
02:48
But occasionallyіноді we missміс something.
54
156980
3650
Але іноді ми дещо не помічаємо.
02:52
OccasionallyЧас від часу we senseсенс something wrongнеправильно or too lateпізно.
55
160630
4461
Час від часу ми реагуємо на ситуацію або невірно або запізно.
02:57
In countlessнезліченна кількість accidentsаварії, the driverводій saysкаже,
56
165091
1988
В незчисленній кількості дорожньо-траспортних пригод водії говорили,
02:59
"I didn't see it comingприходить."
57
167079
2308
"Я її не помітив".
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
І я вірю в це, я в це вірю.
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
Ми в змозі бачити лише певну частину.
03:07
But the technologyтехнологія existsіснує now that can help us improveполіпшити that.
60
175593
5144
Але сьогодні існують технології, які можуть полегшити наше завдання.
03:12
In the futureмайбутнє, with carsавтомобілі exchangingобмін dataдані with eachкожен other,
61
180737
4296
В майбутньому, з можливістю обміну інформацією між машинами,
03:17
we will be ableздатний to see not just threeтри carsавтомобілі aheadвперед
62
185033
3928
ми зможемо бачити не лише три машини попереду
03:20
and threeтри carsавтомобілі behindпозаду, to the right and left,
63
188961
1594
і три машини позаду, праворуч та ліворуч,
03:22
all at the sameтой же time, bird'sптиці eyeоко viewвид,
64
190555
3166
і всі одночасно - з висоти пташиного польоту,
03:25
we will actuallyнасправді be ableздатний to see into those carsавтомобілі.
65
193721
3128
ми зможемо навіть заглянути в ці машини.
03:28
We will be ableздатний to see the velocityшвидкість of the carмашина in frontфронт of us,
66
196849
2371
Ми матимемо змогу бачити швидкість машини, яка рухається попереду нас,
03:31
to see how fastшвидко that guy'sхлопець going or stoppingзупиняючись.
67
199220
3240
як швидко ось той водій рухається або зупиняється.
03:34
If that guy'sхлопець going down to zeroнуль, I'll know.
68
202460
4510
Якщо водій знижуватиме швидкість до нуля, я про це знатиму.
03:38
And with computationобчислення and algorithmsалгоритми and predictiveІнтелектуальне modelsмоделі,
69
206970
3859
І за допомогою розрахунків та алгоритмів, а також моделей передбачення,
03:42
we will be ableздатний to see the futureмайбутнє.
70
210829
3273
ми будемо мати змогу побачити майбутнє.
03:46
You mayможе think that's impossibleнеможливо.
71
214102
1556
Ви мабуть думаєте, що це неможливо.
03:47
How can you predictпередбачати the futureмайбутнє? That's really hardважко.
72
215658
2731
Як можна передбачити майбутнє? Це ж складно.
03:50
ActuallyНасправді, no. With carsавтомобілі, it's not impossibleнеможливо.
73
218389
3619
Насправді, ні. Що стосується машин, це можливо.
03:54
CarsАвтомобілі are three-dimensionalтривимірний objectsоб'єкти
74
222008
2732
Машини є тривимірними об'єктами,
03:56
that have a fixedфіксований positionпозиція and velocityшвидкість.
75
224740
2332
в яких є фіксоване місцезнаходження та швидкість.
03:59
They travelподорожувати down roadsдороги.
76
227072
1631
Вони пересуваються дорогою.
04:00
OftenЧасто they travelподорожувати on pre-publishedпопередньо опубліковані routesмаршрути.
77
228703
2412
Частенько вони рухаються незнайомими автошляхами.
04:03
It's really not that hardважко to make reasonableрозумний predictionsпрогнози
78
231115
3938
Зовсім нескладно зробити розумні передбачення
04:07
about where a car'sавтомобільний going to be in the nearблизько futureмайбутнє.
79
235053
2864
щодо того, де машина буде у найближчому майбутньому.
04:09
Even if, when you're in your carмашина
80
237917
2002
Навіть якщо ви знаходитесь у машині
04:11
and some motorcyclistЕкіпірування comesприходить -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
і якийсь мотоцикліст проноситься повз Вас - шуууууух!---
04:13
85 milesмилі an hourгодина down, lane-splittingподіл смузі --
82
241913
2296
85 миль/год по шосе, дорожня смуга розходиться --
04:16
I know you've had this experienceдосвід --
83
244209
2547
я знаю, з Вами таке траплялось --
04:18
that guy didn't "just come out of nowhereніде."
84
246756
2603
цей чувак не просто з'явився "хтозна-звідки".
04:21
That guy'sхлопець been on the roadдорога probablyймовірно for the last halfполовина hourгодина.
85
249359
3643
Цей чувак вже їхав десь півгодини.
04:25
(LaughterСміх)
86
253002
1190
(Сміх)
04:26
Right? I mean, somebody'sхтось seenбачив him.
87
254192
3589
Правда ж? Я маю на увазі, хтось його таки бачив.
04:29
TenДесять, 20, 30 milesмилі back, someone'sхтось seenбачив that guy,
88
257781
2768
10, 20, 30 миль назад, хтось його таки вже бачив,
04:32
and as soonскоро as one carмашина seesбачить that guy
89
260549
2384
і щойно одна машина побачить цього водія,
04:34
and putsставить him on the mapкарта, he's on the mapкарта --
90
262933
2231
вона заносить його на карту, він на карті -
04:37
positionпозиція, velocityшвидкість,
91
265164
2176
його місце розташування, швидкість,
04:39
good estimateоцінити he'llвін буде continueпродовжуй going 85 milesмилі an hourгодина.
92
267340
2321
надійна оцінка того, що він продовжуватиме їхати зі швидкістю 85 миль за годину.
04:41
You'llВи будете know, because your carмашина will know, because
93
269661
2184
Ви будете знати, тому що Ваше авто буде знати,
04:43
that other carмашина will have whisperedпрошепотів something in his earвухо,
94
271845
2275
адже та інша машина прошепче дещо на вухо Вашій машині,
04:46
like, "By the way, fiveп'ять minutesхвилин,
95
274120
1923
щось на кшталт, "До речі, 5 хвилин,
04:48
motorcyclistЕкіпірування, watch out."
96
276043
2775
мотоцикліст, пильнуй".
04:50
You can make reasonableрозумний predictionsпрогнози about how carsавтомобілі behaveвести себе.
97
278818
2703
Ви можете зробити ймовірні передбачення щодо того, яким чином машини поводяться.
04:53
I mean, they're NewtonianНьютонівської objectsоб'єкти.
98
281521
1365
Я маю на увазі, що вони підлягають законам Ньютона.
04:54
That's very niceприємно about them.
99
282886
2909
І це дуже добре.
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
Отже, як ми це можемо зробити?
05:00
We can startпочати with something as simpleпростий
101
288829
2266
Можна почати з чогось простенького, такого як
05:03
as sharingобмін our positionпозиція dataдані betweenміж carsавтомобілі,
102
291095
2870
взаємообмін інформацією щодо місця розташування наших авто,
05:05
just sharingобмін GPSGPS.
103
293965
1892
просто поділитися пошуковим навігатором GPS .
05:07
If I have a GPSGPS and a cameraкамера in my carмашина,
104
295857
2444
Якщо моя машина обладнана пошуковим навігатором та камерою,
05:10
I have a prettyкрасиво preciseточний ideaідея of where I am
105
298301
2231
я маю досить чітке уявлення про те, де я знаходжусь
05:12
and how fastшвидко I'm going.
106
300532
1732
та з якою швидкістю я рухаюсь.
05:14
With computerкомп'ютер visionбачення, I can estimateоцінити where
107
302264
1657
За допомогою зображення з комп'ютера, я можу оцінити,
05:15
the carsавтомобілі around me are, sortсортувати of, and where they're going.
108
303921
3537
де знаходяться машини навколо мене, і прикинути куди вони рухаються.
05:19
And sameтой же with the other carsавтомобілі.
109
307458
970
І так само для інших машин.
05:20
They can have a preciseточний ideaідея of where they are,
110
308428
1814
Вони можуть мати точне уявлення про те, де вони,
05:22
and sortсортувати of a vagueнеясний ideaідея of where the other carsавтомобілі are.
111
310242
2146
і прикинути, де приблизно знаходяться інші авто.
05:24
What happensбуває if two carsавтомобілі shareподілитися that dataдані,
112
312388
3231
А що коли дві машини поділяться такою інформацією,
05:27
if they talk to eachкожен other?
113
315619
1955
якщо вони зможуть заговорити одна до одної?
05:29
I can tell you exactlyточно what happensбуває.
114
317574
2778
Я можу точно вам сказати, що станеться.
05:32
BothОбидва modelsмоделі improveполіпшити.
115
320352
2339
Обидві моделі будуть покращені.
05:34
EverybodyВсім winsперемагає.
116
322691
2055
Кожен виграє.
05:36
ProfessorПрофесор BobБоб WangВан and his teamкоманда
117
324746
2577
Професор Боб Ванґ та його команда
05:39
have doneзроблено computerкомп'ютер simulationsмоделювання of what happensбуває
118
327323
2738
провели комп'ютерне тестування того, що станеться
05:42
when fuzzyнечіткий estimatesпідрахунки combineкомбінувати, even in lightсвітло trafficтрафік,
119
330061
3431
якщо скласти приблизні розрахунки, навіть за умови, що рух на дорозі не інтенсивний,
05:45
when carsавтомобілі just shareподілитися GPSGPS dataдані,
120
333492
2624
в разі, якщо машини поділяться інформацією зі своїх GPS,
05:48
and we'veми маємо movedпереїхав this researchдослідження out of the computerкомп'ютер simulationсимуляція
121
336116
2513
і ми перемістили це дослідження з комп'ютерного тестування
05:50
and into robotробот testтест bedsліжка that have the actualфактичний sensorsдатчики
122
338629
3027
на стенд автоматичного тестування з автоматичними механізмами, які обладнані такими самим сенсорами,
05:53
that are in carsавтомобілі now on these robotsроботів:
123
341656
3133
як і автомобілі:
05:56
stereoстерео camerasкамери, GPSGPS,
124
344789
1838
стерео камери, пошуковий пристрій GPS,
05:58
and the two-dimensionalдвовимірні laserлазер rangeдіапазон findersШукачі
125
346627
1874
та двомірний лазерний дальномір,
06:00
that are commonзагальний in backupрезервна копія systemsсистеми.
126
348501
2240
які зазвичай використовуються для резервних систем.
06:02
We alsoтакож attachприкріпити a discreteдискретний short-rangeближній communicationспілкування radioрадіо,
127
350741
4484
Ми також прикріпляємо непомітну радіостанцію короткодистанційного зв'язку,
06:07
and the robotsроботів talk to eachкожен other.
128
355225
1909
і ці автоматичні механізми, які беруть участь у тестуванні, спілкуються між собою.
06:09
When these robotsроботів come at eachкожен other,
129
357134
1539
Коли ці механізми-роботи наближаються один до одного,
06:10
they trackтрек eachкожен other'sчужий positionпозиція preciselyточно,
130
358673
2971
вони пильно слідкують за місцем розташування один одного,
06:13
and they can avoidуникати eachкожен other.
131
361644
2737
і можуть уникнути зіткнення.
06:16
We're now addingдодавши more and more robotsроботів into the mixзмішати,
132
364381
3226
Наразі ми додаємо все більше таких механізмів-роботів до цього експерименту,
06:19
and we encounteredзіткнувся some problemsпроблеми.
133
367607
1471
та стикаємося з деякими проблемами.
06:21
One of the problemsпроблеми, when you get too much chatterбалаканина,
134
369078
2359
Одна з таких проблем полягає в тому, що коли накопичується велика кількість таких "розмов",
06:23
it's hardважко to processпроцес all the packetsпакети, so you have to prioritizeвизначити пріоритет,
135
371437
3728
важко обробити всі ці пакетні дані, отже, Ви маєте розставляти пріорітети,
06:27
and that's where the predictiveІнтелектуальне modelмодель helpsдопомагає you.
136
375165
2357
і саме на цьому етапі на допомогу приходить модель передбачення.
06:29
If your robotробот carsавтомобілі are all trackingвідстеження the predictedпередбачений trajectoriesтраєкторії,
137
377522
4372
Якщо всі Ваші механізми-роботи ведуть облік ймовірних траекторій,
06:33
you don't payплатити as much attentionувага to those packetsпакети.
138
381894
1767
Ви не звертаєте на такі дані багато уваги.
06:35
You prioritizeвизначити пріоритет the one guy
139
383661
1703
Ви вирізняєте одного водія,
06:37
who seemsздається to be going a little off courseзвичайно.
140
385364
1333
який виглядає так, наче він трохи збився з курсу.
06:38
That guy could be a problemпроблема.
141
386697
2526
Цей водій може стати проблемою.
06:41
And you can predictпередбачати the newновий trajectoryтраєкторія.
142
389223
3002
І Ви можете передбачити нову траекторію.
06:44
So you don't only know that he's going off courseзвичайно, you know how.
143
392225
2763
Таким чином, Ви не лише знаєте, що він збився з курсу, але й знаєте, яким саме чином він буде рухатись.
06:46
And you know whichкотрий driversдрайвери you need to alertоповіщення to get out of the way.
144
394988
3725
І знаєте, яких водіїв Ви маєте попередити, щоб вони встигли вчасно зреагувати.
06:50
And we wanted to do -- how can we bestнайкраще alertоповіщення everyoneкожен?
145
398713
2633
І ми хотіли так само визначитись, яким чином можна найкраще попередити?
06:53
How can these carsавтомобілі whisperШепіт, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
Як ці авто можуть прошепотіти: "Вшивайся звідси".
06:56
Well, it dependsзалежить on two things:
147
404529
1517
Отже, це залежить від двох чинників:
06:58
one, the abilityздібності of the carмашина,
148
406046
2169
перший - можливості машини,
07:00
and secondдругий the abilityздібності of the driverводій.
149
408215
3217
та другий - можливості водія.
07:03
If one guy has a really great carмашина,
150
411432
1505
Якщо навіть у водія прекрасна машина,
07:04
but they're on theirїх phoneтелефон or, you know, doing something,
151
412937
2925
але він чи то на телефоні, чи то зайнятий чимось,
07:07
they're not probablyймовірно in the bestнайкраще positionпозиція
152
415862
1930
вони, швидше за все, не у найкращій ситуації,
07:09
to reactреагувати in an emergencyнадзвичайна ситуація.
153
417792
2970
щоб вчасно відреагувати на надзвичайну ситуацію.
07:12
So we startedпочався a separateокремо lineлінія of researchдослідження
154
420762
1665
Тому ми почали проводити окреме дослідження,
07:14
doing driverводій stateдержава modelingмоделювання.
155
422427
2551
намагаючись розробити модель стану водія.
07:16
And now, usingвикористовуючи a seriesсерія of threeтри camerasкамери,
156
424978
2329
І наразі, використовуючи комплект із трьох камер,
07:19
we can detectвиявити if a driverводій is looking forwardвперед,
157
427307
2270
ми можемо визначити, чи дивиться водій вперед,
07:21
looking away, looking down, on the phoneтелефон,
158
429577
2860
кудись убік, вниз, на телефон,
07:24
or havingмаючи a cupчашка of coffeeкава.
159
432437
3061
чи він попиває каву.
07:27
We can predictпередбачати the accidentаварія
160
435498
2070
Ми можемо передбачити дорожньо-транспортну пригоду
07:29
and we can predictпередбачати who, whichкотрий carsавтомобілі,
161
437568
3651
і так само можемо визначити, хто і які машини
07:33
are in the bestнайкраще positionпозиція to moveрухатися out of the way
162
441219
3486
знаходяться у найкращій позиції для того, щоб звільнити дорожню смугу,
07:36
to calculateрозрахувати the safestнайбезпечніший routeмаршрут for everyoneкожен.
163
444705
3009
розрахувати найбезпечніший шлях для кожного.
07:39
FundamentallyПринципово, these technologiesтехнології existіснувати todayсьогодні.
164
447714
4635
Загалом, ці технології існують сьогодні.
07:44
I think the biggestнайбільший problemпроблема that we faceобличчя
165
452349
2824
Я вважаю, що найбільша проблема, з якою ми стикаємося -
07:47
is our ownвласний willingnessготовність to shareподілитися our dataдані.
166
455173
3013
це наше власне бажання обмінюватись інформацією.
07:50
I think it's a very disconcertingзамішання notionпоняття,
167
458186
2631
Я думаю, що це дуже спантеличує.
07:52
this ideaідея that our carsавтомобілі will be watchingдивитися us,
168
460817
2386
Оця думка про те, що наші машини будуть нас пильнувати,
07:55
talkingговорити about us to other carsавтомобілі,
169
463203
3371
говорити про нас іншим машинам,
07:58
that we'llдобре be going down the roadдорога in a seaморе of gossipплітки.
170
466574
3427
що ми будемо рухатися по дорозі, купаючись в морі пліток.
08:02
But I believe it can be doneзроблено in a way that protectsзахищає our privacyконфіденційність,
171
470001
3897
Але я вірю, що це можна зробити таким чином, щоб захистити наше право на приватність,
08:05
just like right now, when I look at your carмашина from the outsideназовні,
172
473898
3741
так само як зараз, коли я дивлюся на Вашу машину ззовні,
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
я про Вас нічого не знаю.
08:12
If I look at your licenseліцензія plateтарілка numberномер,
174
480002
1137
Якщо я погляну на Ваш номерний знак,
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
мені це про Вас нічого не говорить.
08:15
I believe our carsавтомобілі can talk about us behindпозаду our backsспиною.
176
483025
4249
Я вірю, що наші машини можуть розмовляти про нас за нашими спинами.
08:19
(LaughterСміх)
177
487274
2975
(Сміх)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
І я думаю, що це буде чудовим винаходом.
08:25
I want you to considerрозглянемо for a momentмомент
179
493434
1650
Я хочу, щоб Ви на хвилинку замислились,
08:27
if you really don't want the distractedвідволікся teenagerпідліток behindпозаду you
180
495084
4118
чи справді Ви хочете, щоб спантеличений підліток за Вашою спиною
08:31
to know that you're brakingгальмування,
181
499202
2120
не знав про те, що Ви гальмуєте,
08:33
that you're comingприходить to a deadмертвий stop.
182
501322
2924
що Ви збираєтесь повністю зупинитися.
08:36
By sharingобмін our dataдані willinglyохоче,
183
504246
2741
Шляхом добровільного взаємообміну інформацією,
08:38
we can do what's bestнайкраще for everyoneкожен.
184
506987
2812
ми можемо координувати свої дії якнайкраще для кожного.
08:41
So let your carмашина gossipплітки about you.
185
509799
3076
Тож дозвольте Вашому автомобілю пліткувати про Вас.
08:44
It's going to make the roadsдороги a lot saferбезпечніше.
186
512875
3038
Це допоможе зробити автошляхи набагато безпечнішими.
08:47
Thank you.
187
515913
1791
Дякую.
08:49
(ApplauseОплески)
188
517704
4985
(Оплески)
Translated by Anna Fanina
Reviewed by Victoria Horiachko

▲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