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災害の救援に駆けつけるロボット

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    年間100万人以上が
    災害で死亡します
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    250万人が回復不能の障害を負ったり
    住む場所を失ったりします
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    そして復興には20〜30年かかり
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    被害額は数十億ドルにのぼります
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    初動対応を１日繰り上げるだけで
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    全体の復興にかかる期間が
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    1,000日 つまり３年も短縮できます
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    その仕組みを見てゆきましょう
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    第１陣が現地入りして
    人命救助をし
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    洪水の危険性などを緩和する
    ことさえできれば
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    その後 現地入りする人たちの仕事は
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    水道､道路､電気の復旧
    ということになります
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    従って 建設業や
    保険会社の社員も
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    現地入りして
    家屋を再建できるので
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    経済を復興できるのです
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    また 次の被災時に より迅速な
    復興対応ができるかもしれません
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    大手保険会社によると
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    保険会社が世帯主の請求を
    １日早く処理できれば
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    半年も早く
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    家を修理してもらえるのです
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    ですから私は
    災害ロボット工学を研究しています
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    ロボットを使えば
    すばやく災害を処理できるからです
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    さて この２台のロボットは
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    無人航空機(UAV)です
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    展示してある２種類のUAVは
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    回転翼機のハミングバードと
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    固定翼機のホークです
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    2005年のハリケーン・カトリーナ以降
    広範囲で
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    使用されてきました
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    回転翼機のハミングバードの
    動きをご覧に入れましょう
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    構造工学技術者にとっては
    最高のロボットですよね
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    地上の双眼鏡や 衛星などの飛行物体の
    高角度の画像では
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    見られないアングルから
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    被害状況が把握できます
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    構造工学技術者や保険業者でなくても
    状況把握は必要です
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    このホークのような
    固定翼機もあります
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    さて このホークは地理空間の調査に
    使えます
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    地理空間調査では
    画像を集めて
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    ３次元に再構築します
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    ワシントン州オソの土砂災害では
    両方の機種が使用されました
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    その理由は捜索救援ではなく
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    地理空間的､水文学的に
    災害状況を把握することが
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    重要だったからです
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    捜索救援チームは現地状況を
    コントロール下に置き
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    活動内容を理解していました
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    もっと大きな問題だったのは
    二次災害により隊員たちが
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    土砂や洪水に流されることでした
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    問題は隊員の怪我や
    物的損害だけでなく
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    ワシントン州の被災地での
    サケ釣りの将来も
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    危ぶまれていました
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    そのため 現状を
    理解する必要がありました
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    ７時間のうちに アーリントンの
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    現場指揮所から被災地へ車を走らせ
    UAVを飛ばして
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    データを処理し
    アーリントンの指令所に戻りました
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    ７時間です
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    他の方法だったら2、3日かかるものを
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    ７時間で届けたのです
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    しかも より鮮明な高解像度です
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    それが形勢を一変させます
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    UAVだけに注目しないでください
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    確かに UAVについ目が行くのはわかりますけどね
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    世界の人口の８割が
    水辺で暮らしているのです
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    つまり 橋などの
    重要なインフラが
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    水没して
    人間が立ち入れなくなるのです
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    そのため
    無人水中機(UMV)を使うのです
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    ご覧のものは SARbotで
    四角いドルフィンです
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    水中に潜り
    ソナー（超音波探信儀）を使います
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    なぜ無人水中機が
    重要なのでしょうか？
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    どうしてこんなにも重要なのに
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    見過ごされているのでしょうか？
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    日本の津波について
    考えてみましょう
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    約650kmの海岸線が
    壊滅的な被害を受けました
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    アメリカのハリケーン・カトリーナによる
    沿岸被害の２倍です
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    橋､パイプライン､港などが
    破壊されたらどうなるのか？
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    港がなければ
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    被災者を支援する
    十分な救援物資を受け取る
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    方法がなくなるのです
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    ハイチの地震では
    それが大問題となりました
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    だから UMVが要るのです
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    SARbotが
    何を捉えているのかを
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    見てみましょう
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    漁港で活動した時のものです
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    SARbotのソナーを使って
    ４時間で 漁港を再開できました
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    その漁港では潜水チームの
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    手作業が始まるのに半年かかり
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    さらに２週間の潜水作業がかかると
    言われていました
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    それでは地域の主要な収入源である
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    秋の出漁期を逃してしまいます
    アメリカならケープコッドのような場所です
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    だから UMVは大変重要なのです
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    お見せしたロボットが
    すべて小さいのは
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    ロボットは人間がすることはせず
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    人間が行けない所に行くからです
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    良い例がブジョルドです
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    無人地上探索機は
    特に小さいのです
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    ブジョルドは―
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    （笑）
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    ブジョルドに挨拶して
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    （笑）
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    ブジョルドは世界貿易センターで
    広範囲に使われ
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    １､２､４号棟を捜索しました
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    瓦礫を登ったり懸垂下降をしたり
    隙間の奥に進んで行きます
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    ブジョルドの視線での
    世界貿易センターです
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    人間や犬が入れないような
    被災地で活躍するのです
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    しかも 火災が起きています
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    地下の生存者の元にたどり着く
    希望がただ１つあるとしたら
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    火の中をかいくぐって
    捜さねばなりません
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    熱さのあまり １台のロボットの
    車輪が溶けて外れました
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    ロボットは人間や犬
    ハチドリや鷹
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    イルカの代わりをするのではありません
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    ロボットは新しいことをするのです
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    新しい画期的な方法で
    隊員や専門家をサポートするのです
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    最大の問題は
    ロボットをより小さく作ることでも
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    耐熱性の向上や
    センサーの増設でもなく
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    耐熱性の向上や
    センサーの増設でもなく
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    最大の問題はデータ
    つまり情報科学なのです
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    適切な時間に適切なデータを得る
    必要があるからです
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    専門家が現場に到着するまでの時間を待たず
    専門家が直接ロボットに
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    アクセスできたら
    素晴らしくありませんか？
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    現場にいる人が使えたら
    素晴らしくありませんか？
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    一緒に考えてみましょう
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    田舎で化学薬品を積んだ列車の
    脱線事故があったとしましょう
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    UAVを所有している国の
    専門家､化学技術者
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    輸送技術者のうち
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    UAVの訓練を受けている者の
    割合はどのくらいでしょうか？
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    おそらくゼロに近いと思います
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    だから このようなインターフェースで
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    ロボットの種類が分からなくても
    ロボットを使っていてもいなくても
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    ロボットを使えるようにします
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    ロボットが皆さんや専門家に
    提供するのはデータです
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    問題は「誰が何のデータをいつ得るのか」です
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    たとえば あらゆる情報を
    集めて皆で共有して
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    それを仕分けしてもらう手があります
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    ただし それだと問題はネットワークが
    負荷に耐えられず
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    さらに悪いことに
    状況を一変させる決断をするのに
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    決断をするために必要となる情報が
    一塊になってしまうと
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    それを受け止めようとする人間１人ひとりの
    認識能力を越えてしまいます
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    だから そういう難題について
    考える必要があるのです
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    だから データなのです
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    世界貿易センターの話に戻しますと
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    ブジョルドが瓦礫の奥に入った時の
    データだけを記録することで
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    その問題解決を図りました
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    それが米陸軍予備役のチームの
    求めるデータだったからです
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    あとで気づいたんですが
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    土木技術者だったら
    瓦礫の奥に辿りつくまでの
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    箱型梁､シリアルナンバー､採取場所
    などのデータに
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    興味を持ち
    必要としたかも知れません
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    価値あるデータを失ったのです
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    今後の課題はすべてのデータを記録し
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    しかるべき相手に提供することです
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    別の理由もあります
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    その時分かったのですが
    いくつかの施設
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    学校､病院､市役所などでは
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    調査段階によって対応する機関が違うので
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    ４回も調査が入ることになるのです
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    ロボットが収集したデータを
    共有すれば
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    各フェーズを集約することによって
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    対応時間が短くなるだけでなく
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    フェーズの同時進行も行えるのです
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    誰もがデータを見られます
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    そうやって時間短縮できます
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    だから「災害ロボット工学」
    というのは誤称です
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    ロボットではなく
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    主体はデータなんです
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    （拍手）
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    皆さんにお願いしたいことは
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    次に 災害のニュースを見るとき
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    ロボットを探してください
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    地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが
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    地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが
  • 8:34 - 8:36
    きっといるはずです
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    救援に駆けつける
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    ロボットを探してください
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    （拍手）
Title:
災害の救援に駆けつけるロボット
Speaker:
ロビン・マーフィー
Description:

災害に見舞われた時、いち早く現場に駆けつけるのは誰か？ロボットである可能性がますます高くなっていきます。ロビン・マーフィーは研究室で、災害現場を飛んだり、トンネルを掘ったり、泳いだり、這ったりするロボットを作っています。ロボットの開発により、消防士やレスキュー隊員による人命救助活動がより安全なものとなり、さらにコミュニティの復興が最高３年、早まります。
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
08:59

Japanese subtitles

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