Hơn một triệu người thiệt mạng mỗi năm trong các thảm hoạ.
2.5 triệu người sẽ bị tàn tật vĩnh viễn hoặc phải di tản,
và cộng đồng sẽ phải mất từ 20 đến 30 năm để hồi phục
và thiệt hại kinh tế hàng tỉ.
Nếu bạn giảm công tác ứng phó ban đầu xuống một ngày,
bạn có thể giảm cả quá trình phục hồi
đến cả ngàn ngày, hoặc ba năm.
Vó diễn ra như thế nào?
Nếu lực lượng cứu hộ ban đầu đến kịp thời, cứu các nạn nhân,
giảm thiểu những nguy hiểm đang diễn ra,
nghĩa là những nhóm cứu hộ khác có thể đến
để phục hồi nguồn nước, đường xá, nguồn điện,
nghĩa là sau đó những người xây dựng, các công ty bảo hiểm,
tất cả có thể đến để dựng lại những ngôi nhà,
cũng có nghĩa là bạn có thể phục hồi nền kinh tế,
và thậm chí có thể làm tốt hơn, ứng phó tốt hơn trong các vụ thảm họa sau.
Một công ty bảo hiểm lớn nói với tôi
nếu họ nhận được yêu cầu bồi thường của chủ nhà sớm hơn một ngày,
nó có thể tạo ra sự khác biệt đến 6 tháng
cho việc sửa chữa nhà của người đó.
Đó là lý do tôi làm robot giải cứu thảm họa
vì robot có thể làm thảm họa đi qua nhanh hơn.
Bây giờ, bạn hẳn đã từng thấy những cái này
Đây là các UAV.
Có hai loại UAV:
loại cánh quay, hay còn gọi là "chim ruồi";
loại cánh cố định, hay còn gọi là "diều hâu".
Chúng được sử dụng rộng rãi từ năm 2005
trong trận bão Katrina.
Tôi sẽ cho các bạn xem cách "chim ruổi", hay loại cánh quay này hoạt động.
Tuyệt vời cho các kĩ sư kết cấu.
Có thể thấy được thiệt hại từ góc độ mà bạn không thể thấy bằng ống nhòm ở mặt đất
hay từ ảnh chụp từ vệ tinh,
hay bất cứ thứ gì đang bay ở góc độ cao hơn.
Không chỉ có kỹ sư kết cấu và những người làm bảo hiểm mới cần đến con robot này.
Bạn có thể đã biết loại cánh cố định, loại "diều hâu".
Hiện nay, loại "diều hâu" có thể được dùng cho cuộc điều tra không gian địa lí.
Với robot này, bạn có thể ghép các hình ảnh lại với nhau
và dựng hình 3D.
Chúng tôi đã sử dụng hai robot này trong vụ lở đất Oso tại bang Washington,
vì vấn đề lớn ở dây
là hiểu biết về không gian địa lý và thuỷ văn của thiên tai
chứ không là tìm và cứu.
Đội tìm kiếm cứu nạn đã kiểm soát được tình hình
và biết họ đang làm gì.
Vấn đề lớn hơn là con sông và lở đất có thể quét sạch những người bị nạn
và nhấn chìm những người cứu hộ.
Điều này không chỉ đang thách thức đến đội cứu hộ và thiệt hại tài sản,
mà là gây ra rủi ro cho tương lai của đánh bắt cá hồi
dọc phần bang Washington.
Vì vậy họ cần hiểu chuyện gì đang diễn ra.
Trong 7 tiếng, xuất phát từ Arlington,
lái xe từ Trạm Chỉ huy ứng phó sự cố đến địa điểm, điều khiển các UAV
xử lý thông tin, lái xe trở về Trạm chỉ huy Arlington
7 tiếng.
Chúng tôi đưa họ tất cả dữ liệu trong 7 giờ mà họ có thể nhận
mà họ phải mất 2-3 ngày bằng bất cứ cách nào mới có được
và với độ phân giải cao hơn.
Lúc này, mọi thứ thay đổi.
Và đừng chỉ nghĩ đến các UAV.
Tôi biết, chúng hấp dẫn - nhưng nên nhớ,
là 80 phần trăm dân số thế giới sống dựa vào sông nước,
nghĩa là cơ sở hạ tầng trọng điểm của chúng ta nằm dưới nước
nơi chúng ta không thể đến được, với những cây cầu hay thứ tương tự.
Đó là lí do ta cần phương tiện lặn không người lái,
có một loại mà bạn đã biết đến, SARbot, một con cá heo vuông.
Nó đi dưới nước và dùng sóng siêu âm.
Tại sao các phương tiện lặn lại quan trọng?
Và tại sao chúng rất rất quan trọng?
Chúng bị lãng quên.
Hãy nhớ lại trận sóng thần ở Nhật Bản
400 dặm bờ biển bị tàn phá hoàn toàn,
lớn gấp đôi khu vực bờ biển bị phá hoại bởi bão Katrina ở Mỹ.
Ta đang nói về những cây cầu, đường ống, bến cảng -- bị quét sạch
Và nếu bạn không có cảng,
bạn không có cách nào để nhận đủ nguồn cứu trợ
để cung cấp cho người dân.
Đó là vấn đề lớn xảy ra trong vụ động đất tại Haiti.
Vì vậy chúng ta cần phương tiện lặn.
Bây giờ, hãy xem xét thử góc nhìn từ SARbot
về những gì chúng nhìn thấy.
Chúng tôi đang làm việc ở một cảng cá.
Chúng tôi có thể mở lại cảng cá đó bằng sóng siêu âm của nó, trong 4 giờ đồng hồ.
Cảng cá đó được cho rằng sẽ phải mất sáu tháng
trước khi họ có thể tìm một nhóm lặn thủ công đến,
và các thợ lặn sẽ phải mất 2 tuần làm việc.
Họ sẽ bỏ lỡ vụ đánh cá mùa thu,
đó là nguồn kinh tế chính của khu vực, cũng giống như vùng Cape Cod của họ.
Các UMV, rất quan trọng.
Nhưng bạn biết đó, tất cả người máy tôi cho bạn thấy đều nhỏ,
vì người máy không làm những việc như con người làm.
Chúng đi đến nơi con người không thể.
Và một ví dụ tuyệt vời là Bujold.
Phương tiện mặt đất không người lái rất nhỏ,
nên Bujold...
(Tiếng cười)
Xin chào Bujold.
(Tiếng cười)
Bujold được sử dụng rộng rãi trong vụ Trung tâm Thương mại Thế giới
đi lên tháp 1, 2 và 3
Bạn đang trèo lên đống đổ nát, cào xuống và đi sâu vào bên trong.
Và hãy xem góc nhìn của Bujold tại Trung tâm Thương mại Thế giới, nhìn đây
Ta đang nói về một thảm họa nơi mà không thể đưa người hay chó vào
và nó đang cháy.
Hy vọng duy nhất tiếp cận người sống sót trong tầng hầm,
bạn phải vượt qua những thứ đang cháy.
Nó quá nóng, trên một trong các người máy, các bánh xích bắt đầu tan chảy và rơi ra.
Người máy không thể thay thế con người hay những chú chó,
hay "chim ruồi" hay "diều hâu" hay "cá heo".
Chúng làm những điều mới.
Chúng hỗ trợ cứu hộ viên, các chuyên gia bằng những cách mới và tân tiến.
Mặc du vậy, vấn đề lớn nhất không phải là làm người máy nhỏ hơn,
Không phải là tăng khả năng cách nhiệt.
Không phải là có thêm cảm biến.
Vấn đề lớn nhất là dữ liệu, là thông tin,
bởi vì những người này cần đúng thông tin vào đúng thời điểm.
Vì vậy thật tuyệt nếu ta có chuyên gia có thể truy cập người máy ngay lập tức
mà không cần lãng phí phí thời gian di chuyển đến địa điểm đó,
vì vậy bất kỳ ai ở đó, sử dụng người máy thông qua Internet.
Vâng, hãy nghĩ về nó.
Nghĩ về chuyến xe lửa chở hóa chất bị trật bánh ở vùng nông thôn.
Có bao nhiêu phần trăm các chuyên gia, các kỹ sư hóa học của bạn,
các kỹ sư vận tải đường sắt của bạn,
đã được huấn luyện về bất cứ UAV nào mà nơi xảy ra thảm hoạ có
Có thể gần như bằng không.
Vì vậy chúng ta đang sử dụng các kiểu giao diện này
cho phép con người sử dụng người máy mà không cần biết loại họ đang dùng,
hay thậm chí họ có sử dụng người máy hay không.
Người máy cho bạn điều gì, cho những chuyên gia điều gì? Là dữ liệu.
Vấn đề trở thành: ai nhận dữ liệu gì khi nào?
Chỉ cần làm một thứ là gửi mọi thông tin đến tất cả mọi người
và để cho họ phân loại chúng.
Vâng, vấn đề là nó làm quá tải mạng lưới,
và tệ hơn, nó làm quá tải khả năng nhận thức
của từng người đang cố gắng "khai quật" cả "mỏ" thông tin đó.
Họ cần phải đưa ra quyết định rằng cái gì sẽ tạo sự khác biệt.
Vì thế chúng ta cần nghĩ về các kiểu thách thức đó.
Đó là dữ liệu.
Quay lại vụ Trung tâm Thương mại Thế giới,
chúng tôi đã cố giải quyết vấn đề bằng cách chỉ ghi nhận thông tin từ Bujold
chỉ khi nó đã vào sâu trong đống đổ nát,
vì đó là thứ mà đội USAR nói họ cần.
Cái chúng tôi không biết lúc này
là những kỹ sư dân sự sẽ có thể thích,
có thể cần dữ liệu mà chúng tôi nên ghi nhận các thành dầm, các dãy mã số,
các vị trí khi chúng tôi đi vào đống đổ nát.
Chúng tôi đã mất dữ liệu quý giá.
Vậy nên, thử thách là lấy toàn bộ dữ liệu
và đưa chúng đến đúng người.
Bây giờ, đây là một lý do khác.
Chúng tôi biết rằng một số tòa nhà,
như trường học, bệnh viện, các quảng trường,
được kiểm tra bốn lần bởi những cơ quan khác nhau
trong suốt giai đoạn phản hồi.
Bây giờ, chúng ta đang xem xét, nếu ta có thể lấy thông tin từ người máy để chia sẻ,
không những chúng ta có thể nén những chuỗi giai đoạn
để giảm thời gian ứng phó,
nhưng giờ đây chúng ta có thể bắt đầu ứng phó cùng lúc.
Ai cũng có thể thấy dữ liệu.
Ta có thể rút ngắn bằng cách đó.
Vậy thật ra, "người máy giải cứu thảm họa" là một cái tên thiếu chính xác.
Nó không phải về người máy.
Nó là về dữ liệu.
(Vỗ tay)
Thử thách của tôi dành cho bạn:
lần tới khi bạn nghe về thảm họa,
hãy tìm những người máy.
Chúng có thể ở dưới đất có thể dưới nước,
chúng có thể ở trên trời,
nhưng chúng nên ở đó.
Tìm những người máy,
vì người máy đến để giải cứu.
(Vỗ tay)