Meer dan een miljoen mensen komen ieder jaar om tijdens rampen.
Tweeënhalf miljoen mensen raken permanent gehandicapt of dakloos,
en de gemeenschappen hebben 20 tot 30 jaar nodig om te herstellen
en lijden miljarden aan economische verliezen.
Als de eerste reactie bij een ramp met een dag versneld kan worden,
kan het algehele herstel verkort worden
met duizend dagen, of 3 jaar.
Wil je zien hoe dat werkt?
Als hulpverleners toegang krijgen, levens kunnen redden,
het overstromingsgevaar kunnen beperken,
betekent dat dat andere groepen toegang krijgen
om water, wegen en elektriciteit te herstellen,
wat betekent dat dan bouwvakkers, verzekeringsagenten,
allemaal toegang krijgen om de huizen te herstellen,
wat betekent dat je de economie kunt herstellen,
en het misschien wel beter kunt maken en beter bestand tegen een volgende ramp.
Een belangrijke verzekeraar vertelde me
dat als ze een claim van een huiseigenaar één dag eerder kunnen verwerken,
het een verschil van zes maanden zal maken
om het huis gerepareerd te krijgen.
Dat is waarom ik aan ramp-robotica doe --
omdat robots een ramp sneller kunnen laten verdwijnen.
Jullie hebben er al een paar gezien.
Dit zijn UAV's. (Unmanned Aerial Vehicle)
Er zijn twee soorten UAV's:
een rotorcraft, of kolibrie;
een fixed-wing, oftewel een havik.
Ze worden uitgebreid gebruikt sinds 2005 --
Orkaan Katrina.
Ik zal laten zien hoe deze kolibrie, of rotorcraft, werkt.
Fantastisch voor bouwkundig ingenieurs.
Je kunt de schade bekijken vanuit hoeken die je niet ziet vanaf de grond,
met satelliet-beelden,
of alles dat op grotere hoogte vliegt.
Maar het zijn niet alleen ingenieurs en verzekeringsagenten die dit nodig hebben.
Je hebt robots als deze fixed-wing, deze havik.
Deze havik kan gebruikt worden voor geospatiale onderzoeken.
Dat is als je beeldmateriaal samenvoegt
en een 3D-reconstructie maakt.
We hebben deze robots beide gebruikt bij de Oso-modderstromen in Washington State,
omdat het snappen van de ramp op geospatiaal en hydrologisch niveau
het grootste probleem was --
niet het zoeken en redden.
De zoek- en reddingsteams hadden alles onder controle
en wisten wat ze deden.
Het probleem was dat de rivier en de modderstroom hen weg kon vegen
en de hulpverleners kon wegspoelen.
Het is niet alleen moeilijk voor hulpverleners en de materiële schade,
ook de toekomst van de zalmvisserij wordt in gevaar gebracht
in dat gedeelte van de staat Washington.
Ze moesten dus begrijpen wat er aan de hand was.
In zeven uur reed men vanuit Arlington, het commandocentrum, naar de site,
vloog met de UAV's, verwerkte de data
en reed men terug naar het mobiele commandocentrum in Arlington.
In 7 uur.
In zeven uur konden we de data leveren waar men normaal
twee tot drie dagen over doet om het op een andere manier te verzamelen --
en met een hogere resolutie.
Het is revolutionair.
En denk niet alleen aan UAV's.
Ik bedoel, ze zijn sexy -- maar onthoud:
80 procent van de wereldbevolking woont naast het water,
dat houdt in dat de kritieke infrastructuur onderwater ligt --
de delen waar we niet bij kunnen komen, zoals bruggen en dergelijke.
Daarom hebben we onbemande watervoertuigen.
Eén type hiervan hebben jullie al gezien, dat is SARbot, een vierkante dolfijn.
Deze gaat onderwater en gebruikt sonar.
Waarom zijn watervoertuigen zo belangrijk?
Waarom zijn ze zo enorm, enorm belangrijk?
Ze worden over het hoofd gezien.
Denk aan de Japanse tsunami --
650 km van het kustgebied totaal verwoest,
twee keer zoveel kust verwoest als bij orkaan Katrina in de Verenigde Staten.
Het gaat over bruggen, pijpleidingen, havens -- alles is weggevaagd.
En als je geen haven hebt,
heb je geen manier om genoeg hulpgoederen te krijgen om
de bevolking te ondersteunen.
Dat was een enorm probleem bij de aardbeving in Haïti.
We hebben dus maritieme voertuigen nodig.
Kijk eens mee naar een perspectief van de SARbot,
kijk naar wat deze zag.
Er werd gewerkt in een vissershaven.
We konden die vissershaven, door haar sonar te gebruiken, in vier uur openen.
Die haven werd verteld dat het zes maanden zou duren
voordat ze een team van duikers erheen konden krijgen,
en het zou de duikers twee weken kosten.
Ze zouden het visseizoen in de herfst missen,
dat normaal enorme inkomsten levert, een beetje hun hoogseizoen.
UMV's, héél belangrijk.
Alle robots die ik toonde, waren klein,
en dat is omdat robots andere dingen doen dan dat mensen doen.
Ze gaan naar plekken waar mensen niet komen.
Een goed voorbeeld daarvan is Bujold.
Onbemande grondvoertuigen zijn uitzonderlijk klein,
Dus Bujold --
(Publiek lacht)
Zeg hallo tegen Bujold.
(Publiek lacht)
Bujold werd intensief gebruikt in het World Trade Center
om door Torens 1, 2 en 4 te gaan.
Je klimt in het puin, abseilt naar beneden, diep de ruimtes in.
Om het World Trade Center vanuit Bujold's oogpunt te bekijken, kijk hier eens naar.
Je hebt het hier over een ramp waar een een persoon of een hond niet bij komt --
en er woedt een brand!
Om een overlevende te bereiken ergens diep in de kelder,
zul je door een brand heen moeten.
Het was er zo warm, dat de rupsbanden van een robot smolten en loslieten.
Robots vervangen geen mensen of honden,
of kolibries of haviken of dolfijnen.
Ze doen nieuwe dingen.
Ze helpen hulpverleners, experts, op nieuwe en innovatieve manieren.
Het grootste probleem is niet om de robots kleiner te maken.
Niet om ze meer hittebestendig te maken.
Niet om meer sensors te maken.
Het grootste probleem is de data, de informatica,
omdat deze mensen de juiste data op het juiste moment moeten krijgen.
Zou het niet geweldig zijn als experts onmiddellijk toegang hadden tot de robots
zonder tijd te hoeven verspillen met naar de rampplek rijden,
dat degenen die er zijn, de robots via het internet gebruiken.
Laten we daar over nadenken.
Denk aan een chemische trein die ontspoort in een afgelegen gebied.
Hoe groot is de kans dat de experts, denk aan een scheikundig ingenieur,
of aan de spoorwegingenieurs,
getraind zijn om met die UAV te werken die in dat gebied toevallig aanwezig is?
Waarschijnlijk geen enkele.
Daarom gebruiken we dit soort interfaces om mensen de mogelijkheid te geven
de robots te gebruiken, zonder te weten welke robot ze gebruiken,
of zelfs óf ze een robot gebruiken of niet.
Wat de robots je verschaffen, wat ze de experts geven, is data.
Hierdoor ontstaat het probleem: wie krijgt wanneer welke data?
Een oplossing is om alle informatie naar iedereen te versturen
zodat ze het zelf uitzoeken.
Het probleem hiermee is dat netwerken overbelast raken,
en nog erger: het overdondert de cognitieve capaciteiten
van eenieder die naar een klein stukje informatie zoekt,
dat ze nodig hebben om die beslissing te maken, die het verschil zal maken.
We moeten dus nadenken over deze soort uitdagingen.
Het gaat dus om de data.
We gaan terug naar het World Trade Center.
Om dit probleem op te lossen, namen we alleen data van Bujold op
als ze diep in het puin was,
want daar vroeg het USAR team om.
Wat we toen niet wisten
was dat de civiele bouwkundigen graag hadden gezien, zelfs nodig hadden,
dat we data hadden opgenomen over dakbalken, serienummers,
de locaties, toen we het puin in gingen.
We zijn waardevolle data verloren.
De uitdaging is dus om alle data te krijgen
en het bij de juiste mensen te krijgen.
Er is nog een reden.
We hebben vernomen dat sommige gebouwen --
gebouwen als scholen, ziekenhuizen, stadhuizen --
vier keer geïnspecteerd worden door verschillende instanties
gedurende de reactie-fases.
Als we de data van de robots kunnen delen,
kunnen we niet alleen die reeks fases samendrukken
om de reactie tijd te verkleinen,
we kunnen nu zelfs parallel beginnen aan de respons.
Iedereen kan de data zien.
We kunnen het op die manier versnellen.
Dus eigenlijk is 'disaster robotics' een verkeerde benaming.
Het gaat niet om de robots.
Het gaat om de data.
(Applaus)
Hier is mijn uitdaging voor jullie:
de volgende keer als je over een ramp hoort,
kijk naar de robots.
Ze kunnen ondergronds zijn, ze kunnen onderwater zijn,
ze kunnen in de lucht zijn,
maar ze zouden er moeten zijn.
Zoek naar de robots,
want de robots schieten te hulp.
(Applaus)