TED日本語 - ロビン・マーフィー: 災害の救援に駆けつけるロボット

TED日本語

TED Talks(英語 日本語字幕付き動画)

TED日本語 - ロビン・マーフィー: 災害の救援に駆けつけるロボット

TED Talks

災害の救援に駆けつけるロボット
These robots come to the rescue after a disaster
ロビン・マーフィー
Robin Murphy

内容

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。

Script

Over a million people are killed each year in disasters. Two and a half million people will be permanently disabled or displaced, and the communities will take 20 to 30 years to recover and billions of economic losses.

If you can reduce the initial response by one day, you can reduce the overall recovery by a thousand days, or three years. See how that works? If the initial responders can get in, save lives, mitigate whatever flooding danger there is, that means the other groups can get in to restore the water, the roads, the electricity, which means then the construction people, the insurance agents, all of them can get in to rebuild the houses, which then means you can restore the economy, and maybe even make it better and more resilient to the next disaster. A major insurance company told me that if they can get a homeowner's claim processed one day earlier, it'll make a difference of six months in that person getting their home repaired.

And that's why I do disaster robotics -- because robots can make a disaster go away faster.

Now, you've already seen a couple of these. These are the UAVs. These are two types of UAVs: a rotorcraft, or hummingbird; a fixed-wing, a hawk. And they're used extensively since 2005 -- Hurricane Katrina. Let me show you how this hummingbird, this rotorcraft, works. Fantastic for structural engineers. Being able to see damage from angles you can't get from binoculars on the ground or from a satellite image, or anything flying at a higher angle. But it's not just structural engineers and insurance people who need this. You've got things like this fixed-wing, this hawk. Now, this hawk can be used for geospatial surveys. That's where you're pulling imagery together and getting 3D reconstruction.

We used both of these at the Oso mudslides up in Washington State, because the big problem was geospatial and hydrological understanding of the disaster -- not the search and rescue. The search and rescue teams had it under control and knew what they were doing. The bigger problem was that river and mudslide might wipe them out and flood the responders. And not only was it challenging to the responders and property damage, it's also putting at risk the future of salmon fishing along that part of Washington State. So they needed to understand what was going on. In seven hours, going from Arlington, driving from the Incident Command Post to the site, flying the UAVs, processing the data, driving back to Arlington command post -- seven hours. We gave them in seven hours data that they could take only two to three days to get any other way -- and at higher resolution. It's a game changer.

And don't just think about the UAVs. I mean, they are sexy -- but remember,80 percent of the world's population lives by water, and that means our critical infrastructure is underwater -- the parts that we can't get to, like the bridges and things like that. And that's why we have unmanned marine vehicles,one type of which you've already met, which is SARbot, a square dolphin. It goes underwater and uses sonar. Well, why are marine vehicles so important and why are they very, very important? They get overlooked. Think about the Japanese tsunami -- 400 miles of coastland totally devastated, twice the amount of coastland devastated by Hurricane Katrina in the United States. You're talking about your bridges, your pipelines, your ports -- wiped out. And if you don't have a port, you don't have a way to get in enough relief supplies to support a population. That was a huge problem at the Haiti earthquake. So we need marine vehicles.

Now, let's look at a viewpoint from the SARbot of what they were seeing. We were working on a fishing port. We were able to reopen that fishing port, using her sonar, in four hours. That fishing port was told it was going to be six months before they could get a manual team of divers in, and it was going to take the divers two weeks. They were going to miss the fall fishing season, which was the major economy for that part, which is kind of like their Cape Cod. UMVs, very important.

But you know, all the robots I've shown you have been small, and that's because robots don't do things that people do. They go places people can't go. And a great example of that is Bujold. Unmanned ground vehicles are particularly small, so Bujold --

(Laughter)

Say hello to Bujold.

(Laughter)

Bujold was used extensively at the World Trade Center to go through Towers 1,2 and 4. You're climbing into the rubble, rappelling down, going deep in spaces. And just to see the World Trade Center from Bujold's viewpoint, look at this. You're talking about a disaster where you can't fit a person or a dog -- and it's on fire. The only hope of getting to a survivor way in the basement, you have to go through things that are on fire. It was so hot, on one of the robots, the tracks began to melt and come off. Robots don't replace people or dogs, or hummingbirds or hawks or dolphins. They do things new. They assist the responders, the experts, in new and innovative ways.

The biggest problem is not making the robots smaller, though. It's not making them more heat-resistant. It's not making more sensors. The biggest problem is the data, the informatics, because these people need to get the right data at the right time.

So wouldn't it be great if we could have experts immediately access the robots without having to waste any time of driving to the site, so whoever's there, use their robots over the Internet. Well, let's think about that. Let's think about a chemical train derailment in a rural county. What are the odds that the experts, your chemical engineer, your railroad transportation engineers, have been trained on whatever UAV that particular county happens to have? Probably, like, none. So we're using these kinds of interfaces to allow people to use the robots without knowing what robot they're using, or even if they're using a robot or not. What the robots give you, what they give the experts, is data.

The problem becomes: who gets what data when? One thing to do is to ship all the information to everybody and let them sort it out. Well, the problem with that is it overwhelms the networks, and worse yet, it overwhelms the cognitive abilities of each of the people trying to get that one nugget of information they need to make the decision that's going to make the difference. So we need to think about those kinds of challenges. So it's the data.

Going back to the World Trade Center, we tried to solve that problem by just recording the data from Bujold only when she was deep in the rubble, because that's what the USAR team said they wanted. What we didn't know at the time was that the civil engineers would have loved, needed the data as we recorded the box beams, the serial numbers, the locations, as we went into the rubble. We lost valuable data. So the challenge is getting all the data and getting it to the right people.

Now, here's another reason. We've learned that some buildings -- things like schools, hospitals, city halls -- get inspected four times by different agencies throughout the response phases. Now, we're looking, if we can get the data from the robots to share, not only can we do things like compress that sequence of phases to shorten the response time, but now we can begin to do the response in parallel. Everybody can see the data. We can shorten it that way.

So really, "disaster robotics" is a misnomer. It's not about the robots. It's about the data.

(Applause)

So my challenge to you: the next time you hear about a disaster, look for the robots. They may be underground, they may be underwater, they may be in the sky, but they should be there. Look for the robots, because robots are coming to the rescue.

(Applause)

年間100万人以上が 災害で死亡します 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 そして復興には20~30年かかり 被害額は数十億ドルにのぼります

初動対応を1日繰り上げるだけで 全体の復興にかかる期間が 1,000日 つまり3年も短縮できます その仕組みを見てゆきましょう 第1陣が現地入りして 人命救助をし 洪水の危険性などを緩和する ことさえできれば その後 現地入りする人たちの仕事は 水道、道路、電気の復旧ということになります 従って 建設業や 保険会社の社員も 現地入りして 家屋を再建できるので 経済を復興できるのです 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 大手保険会社によると 保険会社が世帯主の請求を 1日早く処理できれば 半年も早く 家を修理してもらえるのです

ですから私は 災害ロボット工学を研究しています ロボットを使えば すばやく災害を処理できるからです

さて この2台のロボットは 無人航空機(UAV)です 展示してある2種類のUAVは 回転翼機のハミングバードと 固定翼機のホークです 2005年のハリケーン・カトリーナ以降 広範囲で 使用されてきました 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 構造工学技術者にとっては 最高のロボットですよね 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 見られないアングルから 被害状況が把握できます 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 このホークのような 固定翼機もあります さて このホークは地理空間の調査に 使えます 地理空間調査では 画像を集めて 3次元に再構築します

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 その理由は捜索救援ではなく 地理空間的、水文学的に 災害状況を把握することが 重要だったからです 捜索救援チームは現地状況を コントロール下に置き 活動内容を理解していました 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 土砂や洪水に流されることでした 問題は隊員の怪我や 物的損害だけでなく ワシントン州の被災地での サケ釣りの将来も 危ぶまれていました そのため 現状を 理解する必要がありました 7時間のうちに アーリントンの 現場指揮所から被災地へ車を走らせ UAVを飛ばして データを処理し アーリントンの指令所に戻りました 7時間です 他の方法だったら2、3日かかるものを 7時間で届けたのです しかも より鮮明な高解像度です それが形勢を一変させます

UAVだけに注目しないでください 確かに UAVについ目が行くのはわかりますけどね 世界の人口の8割が 水辺で暮らしているのです つまり 橋などの 重要なインフラが 水没して 人間が立ち入れなくなるのです そのため 無人水中機(UMV)を使うのです ご覧のものは SARbotで 四角いドルフィンです 水中に潜り ソナー(超音波探信儀)を使います なぜ無人水中機が 重要なのでしょうか? どうしてこんなにも重要なのに 見過ごされているのでしょうか? 日本の津波について 考えてみましょう 約650kmの海岸線が 壊滅的な被害を受けました 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 橋、パイプライン、港などが 破壊されたらどうなるのか? 港がなければ 被災者を支援する 十分な救援物資を受け取る 方法がなくなるのです ハイチの地震では それが大問題となりました だから UMVが要るのです

SARbotが 何を捉えているのかを 見てみましょう 漁港で活動した時のものです SARbotのソナーを使って 4時間で 漁港を再開できました その漁港では潜水チームの 手作業が始まるのに半年かかり さらに2週間の潜水作業がかかると 言われていました それでは地域の主要な収入源である 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 だから UMVは大変重要なのです

お見せしたロボットが すべて小さいのは ロボットは人間がすることはせず 人間が行けない所に行くからです 良い例がブジョルドです 無人地上探索機は 特に小さいのです ブジョルドは ―

(笑)

ブジョルドに挨拶して

(笑)

ブジョルドは世界貿易センターで 広範囲に使われ 1、2、4号棟を捜索しました 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 ブジョルドの視線での 世界貿易センターです 人間や犬が入れないような 被災地で活躍するのです しかも 火災が起きています 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 火の中をかいくぐって 捜さねばなりません 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 ロボットは人間や犬 ハチドリや鷹 イルカの代わりをするのではありません ロボットは新しいことをするのです 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

最大の問題は ロボットをより小さく作ることでも 耐熱性の向上や センサーの増設でもなく 最大の問題はデータ つまり情報科学なのです 適切な時間に適切なデータを得る 必要があるからです

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 アクセスできたら 素晴らしくありませんか? 現場にいる人が使えたら 素晴らしくありませんか? 一緒に考えてみましょう 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 UAVを所有している国の専門家、化学技術者 輸送技術者のうち 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? おそらくゼロに近いと思います だから このようなインターフェースで 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 ロボットを使えるようにします ロボットが皆さんや専門家に 提供するのはデータです

問題は「誰が何のデータをいつ得るのか」です たとえば あらゆる情報を 集めて皆で共有して それを仕分けしてもらう手があります 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 さらに悪いことに 状況を一変させる決断をするのに 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 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 だから そういう難題について 考える必要があるのです だから データなのです

世界貿易センターの話に戻しますと 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 その問題解決を図りました 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 あとで気づいたんですが 土木技術者だったら 瓦礫の奥に辿りつくまでの 箱型梁、シリアルナンバー、採取場所などのデータに 興味を持ち 必要としたかも知れません 価値あるデータを失ったのです 今後の課題はすべてのデータを記録し しかるべき相手に提供することです

別の理由もあります その時分かったのですが いくつかの施設 学校、病院、市役所などでは 調査段階によって対応する機関が違うので 4回も調査が入ることになるのです ロボットが収集したデータを 共有すれば 各フェーズを集約することによって 対応時間が短くなるだけでなく フェーズの同時進行も行えるのです 誰もがデータを見られます そうやって時間短縮できます

だから「災害ロボット工学」 というのは誤称です ロボットではなく 主体はデータなんです

(拍手)

皆さんにお願いしたいことは 次に 災害のニュースを見るとき ロボットを探してください 地下、水中、空中のどこにいるかわかりませんが きっといるはずです 救援に駆けつける ロボットを探してください

(拍手)

― もっと見る ―
― 折りたたむ ―

品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

関連動画