Oltre un milione di persone muoiono ogni anno per le calamità.
Due milioni e mezzo di persone rimangono disabili permanenti o vengono evacuate,
e le comunità impiegano dai 20 ai 30 anni per recuperare
miliardi di perdite economiche.
Se poteste ridurre di un giorno i tempi di reazione iniziale,
potreste ridurre la ripresa complessiva
di mille giorni, o di 3 anni.
Vediamo come funziona.
Se i primi ad accorrere possono entrare, salvare vite,
attenuare qualsiasi pericolo di alluvione
significa che altri gruppi possono intervenire
per ripristinare acqua, strade, elettricità,
significa che poi gli operai e gli agenti assicurativi,
tutti loro possono intervenire per ricostruire le case,
il che significa che si può far ripartire l'economia,
e forse renderla anche migliore e più reattiva alla prossima calamità.
Una società di assicurazioni mi ha detto
che se potessero ricevere la richiesta di indennità un giorno prima,
ci vorrebbero sei mesi in meno
perché quella persona abbia la casa riparata.
Ecco perché mi occupo di robotica dei disastri
- perché i robot possono risolvere una calamità più velocemente.
Avete già visto un paio di questi.
Sono gli UAV.
Ci sono due tipi di UAV:
un aerogiro, o colibrì;
un'ala fissa, un falco.
E vengono ampiamente utilizzati dal 2005 --
l'Uragano Katrina.
Vi mostro come funziona questo colibrì, questo elicottero.
Fantastico per ingegneri strutturali.
Sono capaci di individuare danni da angoli non visibili con il binocolo,
o con un'immagine satellitare,
o con qualsiasi cosa voli ad una quota maggiore.
Ma non ne hanno bisogno solo gli ingegneri strutturali e gli assicuratori.
Abbiamo a disposizione cose come questa ala fissa, questo falco.
Questo falco si può usare per ricognizioni geospaziali.
Qui si mettono insieme le immagini
per ottenere una ricostruzione 3D.
Li abbiamo usati entrambi nella frana di Oso nello stato di Washington,
perché il grosso problema
era la comprensione geospaziale e idrologica della calamità --
non la ricerca e il salvataggio.
Le squadre di ricerca e di salvataggio avevano tutto sotto controllo
e sapevano cosa stavano facendo.
Il problema più grande era che il fiume e la frana avrebbero potuto spazzarli via
e inondare i soccorritori.
Non era difficile solo per i soccorritori e per i danni alle proprietà,
ma metteva anche a rischio la futura pesca al salmone
lungo quella zona dello stato di Washington.
Dovevano capire cosa stava succedendo.
In sette ore, da Arlington, dalla Stazione di Comando Incidenti
siamo arrivati al sito, abbiamo fatto volare gli UAV,
elaborato i dati e siamo tornati indietro alla stazione di comando di Arlington --
sette ore.
Abbiamo dato loro in sette ore informazioni che avrebbero potuto avere
solo dopo due, tre giorni in qualsiasi altro modo --
e con una risoluzione migliore.
Cambia la partita.
E non solo per gli UAV.
Voglio dire, sono sexy -- ma ricordate,
l'80 per cento della popolazione mondiale vive vicino all'acqua,
significa che le infrastrutture più importanti sono sott'acqua --
le parti che non possiamo raggiungere, come i ponti e cose simili.
Ed è per questo che abbiamo veicoli marini automatici,
uno di questi lo avete già incontrato, è SARbot, un delfino quadrato.
Va sott'acqua e usa il sonar.
Perché i veicoli sottomarini sono così importanti,
e perché sono molto, molto importanti?
Vengono trascurati.
Pensiamo allo tsunami in Giappone
- 650 km di costa totalmente distrutti
il doppio della costa distrutta dall'uragano Katrina negli Stati Uniti.
Si parla di ponti, di condutture, di porti spazzati via.
E senza un porto,
non c'è modo per ricevere abbastanza soccorsi
per aiutare una popolazione.
È stato un enorme problema per il terremoto di Haiti.
Perciò servono veicoli marini.
Ora, diamo un'occhiata alla visuale del SARbot
di ciò che vedevano.
Lavoravamo in un porto di pesca.
Stiamo stati in grado di riaprire quel porto, usando il sonar, in quattro ore.
Ci sarebbero voluti sei mesi prima di avere
una squadra di sommozzatori al porto,
e ci avrebbero messo due settimane.
Avrebbero perso la stagione di pesca autunnale
che era la maggior fonte di economia della zona, è un po' come la loro Capo Cod.
Gli UMV sono molto importanti.
Ma, come vedete, tutti i robot che vi ho mostrato sono piccoli,
e questo perché i robot non fanno le cose che fanno le persone.
Vanno in posti che le persone non possono raggiungere.
E un ottimo esempio è Bujold.
I veicoli automatici di terra sono particolarmente piccoli,
ecco Bujold --
(Risate)
Dite ciao a Bujold.
(Risate)
Bujold è stato usato ampiamente al World Trade Center
per attraversare le Torri 1, 2 e 3.
Si scalano le macerie, si scende a corda doppia, si va in profondità.
E solo per vedere il WTC dalla visuale di Bujold, osservate.
Si parla di un disastro in cui non si può infilare una persona o un cane --
ed è in fiamme.
L'unica speranza di arrivare ad una via di fuga nelle fondamenta,
è attraversare oggetti in fiamme.
È così caldo, su uno dei robot,
che le parti iniziano a sciogliersi e staccarsi.
I robot non sostituiscono persone o cani,
o colibrì o falchi o delfini.
Fanno cose nuove.
Assistono i soccorritori, gli esperti, in modi nuovi ed innovativi.
Tuttavia, il problema più grande non è produrre robot più piccoli.
Non è renderli più resistenti al calore.
Non è produrre più sensori.
Il problema più grande sono i dati, l'informatica,
perché serve ricevere le informazioni giuste al momento giusto.
Perciò non sarebbe magnifico se gli esperti accedessero subito ai robot
senza dover perdere tempo per arrivare sul posto,
quindi chiunque sia lì, può utilizzare i robot su Internet.
Bene, pensiamoci.
Pensate al deragliamento di un treno con sostanze chimiche in una zona rurale.
Quante sono le probabilità che gli esperti, gli ingegneri chimici,
gli ingegneri del trasporto ferroviario,
siano stati formati su un qualsiasi UAV
che quella particolare regione potrebbe avere?
Probabilmente, nessuna.
Per questo stiamo utilizzando queste interfacce
per permettere alle persone di utilizzare i robot senza sapere quale stiano usando,
o se stiano utilizzando o meno un robot.
Ciò che i robot vi danno, ciò che danno agli esperti, sono le informazioni.
Il problema diventa: chi riceve quali informazioni e quando?
L'unica cosa da fare è spedire tutte le informazioni a chiunque
e permettere loro di capire.
Il problema è che sovraccarica la rete,
e peggio ancora, subissa le abilità cognitive
di ciascuna delle persone che cercano quel frammento di informazione,
necessario a prendere la decisione che farà la differenza.
Dobbiamo pensare a questo tipo di sfide.
Questa è l'informazione.
Tornando al World Trade Center,
abbiamo tentato di risolvere il problema registrando le informazioni da Bujold
solo quando era in profondità nelle macerie,
perché era ciò che la squadra USAR diceva di volere.
Quel che non sapevamo in quel momento
era che gli ingegneri civili avrebbero voluto,
avevano bisogno di registrare le travi, i numeri seriali,
i luoghi, mentre navigavamo tra le macerie.
Abbiamo perso dati preziosi.
La sfida è ottenere tutte le informazioni
e darle alle persone giuste.
C'è un'altra ragione.
Abbiamo imparato che alcuni edifici --
come scuole, ospedali, municipi --
vengono ispezionati quattro volte da differenti agenzie
durante le fasi di soccorso.
Ottenendo le informazioni dai robot per condividerle,
non solo possiamo ridurre questa sequenza di fasi
per ridurre i tempi di reazione,
ma ora possiamo iniziare ad intervenire in parallelo.
Tutti possono vedere i dati.
Possiamo accorciare in questo modo.
Davvero, "disastro robotico" non è un nome appropriato.
Non si tratta di robot.
Si tratta di informazioni.
(Applausi)
La mia sfida per voi:
la prossima volta sentite di una calamità,
cercate i robot.
Potrebbero essere sottoterra, potrebbero essere sott'acqua,
potrebbero essere nel cielo,
ma dovrebbero essere lì.
Cercate i robot,
perché i robot vengono in aiuto.
(Applausi)