Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...

Dan Berkenstock: El mundo es un gran conjunto de datos. Ahora, cómo fotografiarlo...

61,716 views

2014-02-04 ・ TED


New videos

Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...

Dan Berkenstock: El mundo es un gran conjunto de datos. Ahora, cómo fotografiarlo...

61,716 views ・ 2014-02-04

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

Traductor: Máximo Hdez Revisor: Carolina Becerra Merino
00:12
Five years ago, I was a Ph.D. student
0
12498
2599
Hace cinco años, era un estudiante de doctorado
00:15
living two lives.
1
15097
1644
viviendo dos vidas.
00:16
In one, I used NASA supercomputers
2
16741
2316
En una, usaba supercomputadoras de la NASA
00:19
to design next-generation spacecraft,
3
19057
2728
para diseñar la nueva generación de naves espaciales,
00:21
and in the other I was a data scientist
4
21785
2579
y en la otra era un científico de datos
00:24
looking for potential smugglers
5
24364
2419
buscando posibles contrabandistas
00:26
of sensitive nuclear technologies.
6
26783
3239
de tecnologías nucleares sensibles.
00:30
As a data scientist, I did a lot of analyses,
7
30022
2859
Como científico de datos, hice un montón de análisis,
00:32
mostly of facilities,
8
32881
1467
en su mayor parte sobre instalaciones,
00:34
industrial facilities around the world.
9
34348
2271
instalaciones industriales alrededor del mundo.
00:36
And I was always looking for a better canvas
10
36619
2688
Y siempre estaba buscando un mejor marco
00:39
to tie these all together.
11
39307
2066
para juntar todo esto.
00:41
And one day, I was thinking about how
12
41373
1866
Y un día, estaba pensando en cómo
00:43
all data has a location,
13
43239
2124
todos los datos tienen una ubicación
00:45
and I realized that the answer
14
45363
1733
y me di cuenta de que la respuesta
00:47
had been staring me in the face.
15
47096
1888
había estado frente de mis narices.
00:48
Although I was a satellite engineer,
16
48984
2638
Aunque era un ingeniero de satélites,
00:51
I hadn't thought about using satellite imagery
17
51622
3171
no había pensado en utilizar imágenes satelitales
00:54
in my work.
18
54793
1566
en mi trabajo.
00:56
Now, like most of us, I'd been online,
19
56359
1947
Como la mayoría de nosotros, he estado en línea,
00:58
I'd see my house, so I thought,
20
58306
1782
he visto mi casa, así que pensé,
01:00
I'll hop in there and I'll start looking up
21
60088
2298
lo usaré y voy a empezar a buscar
01:02
some of these facilities.
22
62386
1417
algunas de estas instalaciones.
01:03
And what I found really surprised me.
23
63803
1969
Y lo que encontré me sorprendió.
01:05
The pictures that I was finding
24
65772
1674
Las fotos que he ido encontrando
01:07
were years out of date,
25
67446
1901
fueron de hace unos años
01:09
and because of that,
26
69347
1068
y por eso
01:10
it had relatively little relevance
27
70415
1671
tenían relativamente poca importancia
01:12
to the work that I was doing today.
28
72086
2460
para la labor que estaba haciendo.
01:14
But I was intrigued.
29
74546
1461
Pero estaba intrigado.
01:16
I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.
30
76007
3236
Es decir, las imágenes de satélite son bastante sorprendentes.
01:19
There are millions and millions of sensors
31
79243
2303
Hay millones y millones de sensores
01:21
surrounding us today,
32
81546
1444
que nos rodean hoy en día,
01:22
but there's still so much we don't know on a daily basis.
33
82990
2960
pero aún hay muchas cosas que no sabemos regularmente.
01:25
How much oil is stored in all of China?
34
85950
3753
¿Cuánto petróleo se almacena en toda China?
01:29
How much corn is being produced?
35
89703
2933
¿Cuánto maíz se produce?
01:32
How many ships are in all of our world's ports?
36
92636
4071
¿Cuántos barcos están en todos los puertos del mundo?
01:36
Now, in theory, all of these questions
37
96707
2559
En teoría, todas estas preguntas
01:39
could be answered by imagery,
38
99266
2244
podrían ser respondida por las imágenes,
01:41
but not if it's old.
39
101510
1727
si no son muy antiguas.
01:43
And if this data was so valuable,
40
103237
2458
Y si estos datos son tan valiosos,
01:45
then how come I couldn't get my hands
41
105695
1932
¿entonces por qué no pude obtener
01:47
on more recent pictures?
42
107627
2550
imágenes más recientes?
01:50
So the story begins over 50 years ago
43
110177
3135
Así que la historia comienza hace más de 50 años
01:53
with the launch of the first generation
44
113312
1871
con el lanzamiento de la primera generación
01:55
of U.S. government photo reconnaissance satellites.
45
115183
3600
de satélites de reconocimiento visual de los Estados Unidos.
01:58
And today, there's a handful
46
118783
1696
Y hoy en día, hay un puñado
02:00
of the great, great grandchildren
47
120479
2195
de los tataranietos
02:02
of these early Cold War machines
48
122674
1665
de estas primeras máquinas de la guerra fría
02:04
which are now operated by private companies
49
124339
2009
operadas por empresas privadas
02:06
and from which the vast majority of satellite imagery
50
126348
2709
y de las que provienen la gran mayoría de
02:09
that you and I see on a daily basis comes.
51
129057
2825
las imágenes de satélite que vemos a diario.
02:11
During this period, launching things into space,
52
131882
2914
Durante este período, lanzar cosas al espacio,
02:14
just the rocket to get the satellite up there,
53
134796
2677
solo el cohete que sube el satélite,
02:17
has cost hundreds of millions of dollars each,
54
137473
4601
ha costado cientos de millones de dólares cada uno,
02:22
and that's created tremendous pressure
55
142074
1752
y eso ha creado una enorme presión
02:23
to launch things infrequently
56
143826
2289
para enviar cosas con poca frecuencia
02:26
and to make sure that when you do,
57
146115
1344
y para asegurarse de que cuando se hace,
02:27
you cram as much functionality in there as possible.
58
147459
3639
se pueda meter tanta funcionalidad en ellos como sea posible.
02:31
All of this has only made satellites
59
151098
1611
Todo esto solo ha hecho satélites
02:32
bigger and bigger and bigger
60
152709
2417
más y más y más grandes
02:35
and more expensive,
61
155126
1598
y más costosos,
02:36
now nearly a billion, with a b, dollars per copy.
62
156724
5037
de casi mil millones cada uno.
02:41
Because they are so expensive,
63
161761
1699
Ya que son tan caros,
02:43
there aren't very many of them.
64
163460
1467
no hay muchos de ellos.
02:44
Because there aren't very many of them,
65
164927
1345
Porque no hay muchos de ellos,
02:46
the pictures that we see on a daily basis
66
166272
2456
las imágenes que vemos a diario
02:48
tend to be old.
67
168728
1504
tienden a ser viejas.
02:50
I think a lot of people actually understand this anecdotally,
68
170232
3282
Creo que mucha gente realmente entiende esto como algo anecdótico,
02:53
but in order to visualize just how sparsely
69
173514
2539
pero para poder visualizar qué tan escasamente
02:56
our planet is collected,
70
176053
1884
se recolecta nuestro planeta,
02:57
some friends and I put together a dataset
71
177937
2066
unos amigos y yo armamos un conjunto de datos
03:00
of the 30 million pictures that have been gathered
72
180003
2587
de las 30 millones fotografías que se han reunido
03:02
by these satellites between 2000 and 2010.
73
182590
3484
por estos satélites entre el 2000 y el 2010.
03:06
As you can see in blue, huge areas of our world
74
186074
2755
Como se puede ver en azul, enormes áreas de nuestro mundo
03:08
are barely seen, less than once a year,
75
188829
2790
apenas se ven, menos de una vez al año,
03:11
and even the areas that are seen most frequently,
76
191619
2272
e incluso las zonas que se observan con mayor frecuencia,
03:13
those in red, are seen at best once a quarter.
77
193891
3748
en rojo, se observan a lo mejor una vez por trimestre.
03:17
Now as aerospace engineering grad students,
78
197639
2916
Ahora, como estudiantes de ingeniería aeroespacial,
03:20
this chart cried out to us as a challenge.
79
200555
3428
esta tabla nos ponía un reto.
03:23
Why do these things have to be so expensive?
80
203983
3455
¿Por qué tienen que ser tan caras?
03:27
Does a single satellite really have to cost
81
207438
2735
¿Realmente un único satélite tiene que costar
03:30
the equivalent of three 747 jumbo jets?
82
210173
4763
el equivalente de tres Jumbo 747?
03:34
Wasn't there a way to build a smaller,
83
214936
2163
¿No hay una manera de construir uno más pequeño,
03:37
simpler, new satellite design that could enable
84
217099
3172
con un diseño más simple, un nuevo satélite que podría permitir
03:40
more timely imaging?
85
220271
2018
imágenes más oportunas?
03:42
I realize that it does sound a little bit crazy
86
222289
3451
Sé que suena un poco loco
03:45
that we were going to go out and just
87
225740
1511
salir y solo
03:47
begin designing satellites,
88
227251
1847
comenzar a diseñar satélites,
03:49
but fortunately we had help.
89
229098
1963
pero afortunadamente tuvimos ayuda.
03:51
In the late 1990s, a couple of professors
90
231061
2935
A finales de 1990, un par de profesores
03:53
proposed a concept for radically reducing the price
91
233996
3481
propusieron un concepto para reducir radicalmente el precio
03:57
of putting things in space.
92
237477
1772
de poner cosas en el espacio.
03:59
This was hitchhiking small satellites
93
239249
2111
Esto se hacía con satélites pequeños
04:01
alongside much larger satellites.
94
241360
3016
junto con los satélites mucho más grandes.
04:04
This dropped the cost of putting objects up there
95
244376
2909
Esto redujo el costo
04:07
by over a factor of 100,
96
247285
1998
por más de un factor de 100
04:09
and suddenly we could afford to experiment,
97
249283
3086
y de repente podíamos experimentar,
04:12
to take a little bit of risk,
98
252369
1468
tomar un poco de riesgo,
04:13
and to realize a lot of innovation.
99
253837
2266
y realizar un montón de innovación.
04:16
And a new generation of engineers and scientists,
100
256103
3089
Y una nueva generación de ingenieros y científicos,
04:19
mostly out of universities,
101
259192
1599
en su mayoría no en universidades
04:20
began launching these very small,
102
260791
2343
comenzó a lanzar estos pequeños satélites,
04:23
breadbox-sized satellites called CubeSats.
103
263134
2591
del tamaño de una panera llamados CubeSats.
04:25
And these were built with electronics obtained
104
265725
2403
Y se construyeron con la electrónica
04:28
from RadioShack instead of Lockheed Martin.
105
268128
3898
de RadioShack en lugar de Lockheed Martin.
04:32
Now it was using the lessons learned from these early missions
106
272026
2840
Usando las lecciones aprendidas de estas primeras misiones
04:34
that my friends and I began a series of sketches
107
274866
2695
mis amigos y yo comenzamos una serie de bocetos
04:37
of our own satellite design.
108
277561
1689
de nuestro propio diseño de satélites.
04:39
And I can't remember a specific day
109
279250
2784
Y no puedo recordar un día específico
04:42
where we made a conscious decision
110
282034
1860
en que tomamos una decisión consciente
04:43
that we were actually going to go out and build these things,
111
283894
2635
de que en realidad íbamos a salir y construir estas cosas,
04:46
but once we got that idea in our minds
112
286529
2430
pero una vez que tuvimos esa idea en nuestras mentes
04:48
of the world as a dataset,
113
288959
2161
del mundo como un conjunto de datos,
04:51
of being able to capture millions of data points
114
291120
2490
de ser capaces de capturar millones de datos
04:53
on a daily basis describing the global economy,
115
293610
3053
regularmente, describiendo la economía global,
04:56
of being able to unearth billions of connections
116
296663
2520
de ser capaz de descubrir miles de millones de conexiones
04:59
between them that had never before been found,
117
299183
3165
que nunca antes se había encontrado,
05:02
it just seemed boring
118
302348
1648
me pareció aburrido
05:03
to go work on anything else.
119
303996
2907
trabajar en alguna otra cosa.
05:06
And so we moved into a cramped,
120
306903
2973
Así que nos mudamos a una oficina
05:09
windowless office in Palo Alto,
121
309876
2979
estrecha sin ventanas en Palo Alto
05:12
and began working to take our design
122
312855
1967
y empezamos a trabajar para tener nuestro diseño
05:14
from the drawing board into the lab.
123
314822
2938
desde el tablero de dibujo en el laboratorio.
05:17
The first major question we had to tackle
124
317760
2658
La primera pregunta importante que tuvimos que hacer frente
05:20
was just how big to build this thing.
125
320418
2334
fue qué tan grande debemos construirlo.
05:22
In space, size drives cost,
126
322752
3183
En el espacio, el tamaño pone el costo
05:25
and we had worked with these very small,
127
325935
2013
y habíamos trabajado con estos pequeños satélites,
05:27
breadbox-sized satellites in school,
128
327948
2094
del tamaño de una panera en la escuela,
05:30
but as we began to better understand the laws of physics,
129
330042
2551
pero cuando comenzamos a entender mejor las leyes de la física,
05:32
we found that the quality of pictures
130
332593
2122
encontramos que la calidad de las imágenes
05:34
those satellites could take was very limited,
131
334715
3084
de esos satélites podría ser muy limitada,
05:37
because the laws of physics dictate
132
337799
1704
porque las leyes de la física dictan
05:39
that the best picture you can take through a telescope
133
339503
3106
que la mejor imagen que se puede tomar a través de un telescopio
05:42
is a function of the diameter of that telescope,
134
342609
2239
está en función del diámetro del telescopio,
05:44
and these satellites had a very small,
135
344848
1662
y estos satélites tenían un volumen
05:46
very constrained volume.
136
346510
1706
muy pequeño y limitado.
05:48
And we found that the best picture we would
137
348216
1795
Y descubrimos que la mejor imagen que podíamos
05:50
have been able to get looked something like this.
138
350011
2485
conseguir sería algo como esto.
05:52
Although this was the low-cost option,
139
352496
2245
Aunque esta era la opción de bajo costo,
05:54
quite frankly it was just too blurry
140
354741
1673
francamente eran demasiado borrosas
05:56
to see the things that make satellite imagery valuable.
141
356414
3569
para ver las cosas que hacen valiosas las imágenes satelitales.
05:59
So about three or four weeks later,
142
359983
2146
Cerca de tres o cuatro semanas más tarde,
06:02
we met a group of engineers randomly
143
362129
2817
conocimos por azar a un grupo de ingenieros
06:04
who had worked on the first
144
364946
1641
que había trabajado en el primer satélite privado
06:06
private imaging satellite ever developed,
145
366587
2441
de imágenes satelitales jamás desarrollado
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
369028
2118
y nos dijeron que en los años setenta,
06:11
the U.S. government had found a powerful
147
371146
2182
el gobierno estadounidense había encontrado una poderosa
06:13
optimal tradeoff --
148
373328
1643
compensación óptima,
06:14
that in taking pictures at right about one meter resolution,
149
374971
3088
que tomando fotos sobre la resolución de un metro,
06:18
being able to see objects one meter in size,
150
378059
2884
sería capaz de ver los objetos del tamaño de un metro,
06:20
they had found that they could not just get very high-quality images,
151
380943
2691
habían encontrado que no solo podían obtener imágenes de muy alta calidad,
06:23
but get a lot of them at an affordable price.
152
383634
2893
sino que también a un precio asequible.
06:26
From our own computer simulations,
153
386527
1976
Desde nuestras propias simulaciones por computadora,
06:28
we quickly found that one meter really was
154
388503
2005
rápidamente encontramos que un metro era realmente
06:30
the minimum viable product
155
390508
1764
el producto mínimo viable
06:32
to be able to see the drivers of our global economy,
156
392272
3079
para poder ver los motores de nuestra economía global,
06:35
for the first time, being able to count
157
395351
1561
por primera vez, ser capaces de contar
06:36
the ships and cars and shipping containers and trucks
158
396912
2721
los barcos y autos y contenedores y camiones
06:39
that move around our world on a daily basis,
159
399633
2824
que se mueven alrededor de nuestro mundo diariamente,
06:42
while conveniently still not being able to see individuals.
160
402457
3804
que a su vez fuera adecuadamente incapaz de ver a las personas.
06:46
We had found our compromise.
161
406261
1621
Habíamos encontrado nuestro arreglo.
06:47
We would have to build something larger
162
407882
1604
Tendríamos que construir algo más grande
06:49
than the original breadbox,
163
409486
1563
que la panera original,
06:51
now more like a mini-fridge,
164
411049
1651
algo más bien como una pequeña nevera,
06:52
but we still wouldn't have to build a pickup truck.
165
412700
2761
pero todavía no teníamos que construir una camioneta.
06:55
So now we had our constraint.
166
415461
2624
Ahora teníamos nuestra restricción.
06:58
The laws of physics dictated
167
418085
1757
Las leyes de la física dictaban
06:59
the absolute minimum-sized telescope that we could build.
168
419842
3324
el tamaño mínimo absoluto del telescopio que podríamos construir.
07:03
What came next was making the rest of the satellite
169
423166
3054
Lo que vino después fue hacer el resto del satélite
07:06
as small and as simple as possible,
170
426220
1741
tan pequeño y tan simple como fuera posible,
07:07
basically a flying telescope with four walls
171
427961
2652
básicamente un telescopio volador con cuatro paredes
07:10
and a set of electronics smaller than a phone book
172
430613
2941
y un conjunto de aparatos electrónicos más pequeños que una libreta de teléfonos
07:13
that used less power than a 100 watt lightbulb.
173
433554
3438
que utiliza menos energía que una bombilla de 100 vatios.
07:16
The big challenge became actually taking
174
436992
1900
El gran desafío fue en realidad tomar
07:18
the pictures through that telescope.
175
438892
2198
imágenes a través de ese telescopio.
07:21
Traditional imaging satellites use a line scanner,
176
441090
3044
Las imágenes satelitales tradicionales utilizan un escáner de línea,
07:24
similar to a Xerox machine,
177
444134
1761
similar a una fotocopiadora,
07:25
and as they traverse the Earth, they take pictures,
178
445895
2400
y mientras atraviesan la Tierra, toman fotos,
07:28
scanning row by row by row
179
448295
2196
analizando fila por fila por fila
07:30
to build the complete image.
180
450491
1675
para construir la imagen completa.
07:32
Now people use these because they get a lot of light,
181
452166
3004
Así se hace porque reciben mucha luz,
07:35
which means less of the noise you see
182
455170
1831
lo que significa menos ruido que el que se ve
07:37
in a low-cost cell phone image.
183
457016
2736
en una imagen de teléfono celular barato.
07:39
The problem with them is they require
184
459752
2361
El problema con ellos es que requieren un
07:42
very sophisticated pointing.
185
462113
2240
acierto muy sofisticado.
07:44
You have to stay focused on a 50-centimeter target
186
464353
2546
Se debe de enfocar en un objetivo de 50 centímetros
07:46
from over 600 miles away
187
466899
1752
a más de 950 km de distancia
07:48
while moving at more than seven kilometers a second,
188
468651
2232
mientras se mueve a más de 7 kilómetros por segundo,
07:50
which requires an awesome degree of complexity.
189
470883
2749
lo que requiere un increíble grado de complejidad.
07:53
So instead, we turned to a new generation of video sensors,
190
473632
3437
En lugar de eso, recurrimos a una nueva generación de sensores de video,
07:57
originally created for use in night vision goggles.
191
477069
3091
creados originalmente para su uso en las gafas de visión nocturna.
08:00
Instead of taking a single, high quality image,
192
480160
2899
En lugar de tomar una imagen única y de alta calidad,
08:03
we could take a videostream
193
483059
1387
podemos tomar un video
08:04
of individually noisier frames,
194
484446
2923
de tomas individualmente más ruidosas,
08:07
but then we could recombine
195
487369
1744
pero que podíamos recombinar
08:09
all of those frames together
196
489113
1466
todas esas tomas juntas
08:10
into very high-quality images
197
490579
1996
en imágenes de muy alta calidad
08:12
using sophisticated pixel processing techniques
198
492575
2593
utilizando técnicas sofisticadas de procesamiento de pixeles
08:15
here on the ground,
199
495168
1521
aquí en la superficie,
08:16
at a cost of one one hundredth a traditional system.
200
496689
3137
a un costo de una centésima de un sistema tradicional.
08:19
And we applied this technique
201
499826
1153
Y aplicamos esta técnica
08:20
to many of the other systems on the satellite as well,
202
500979
2974
a muchos de los otros sistemas en el satélite
08:23
and day by day, our design evolved
203
503953
2840
y día a día, nuestro diseño evolucionó
08:26
from CAD to prototypes
204
506793
3489
desde los prototipos CAD
08:30
to production units.
205
510282
2888
a las unidades de producción.
08:33
A few short weeks ago,
206
513170
1657
Hace pocas semanas
08:34
we packed up SkySat 1,
207
514827
1851
empacamos el SkySat 1,
08:36
put our signatures on it,
208
516678
1773
pusimos nuestras firmas en él
08:38
and waved goodbye for the last time on Earth.
209
518451
2223
y le despedimos por última vez en la Tierra.
08:40
Today, it's sitting in its final launch configuration
210
520674
3481
Hoy, está en su configuración final de lanzamiento
08:44
ready to blast off in a few short weeks.
211
524155
3061
listo para despegar en pocas semanas.
08:47
And soon, we'll turn our attention to launching
212
527216
2342
Y pronto, pondremos nuestra atención al lanzamiento
08:49
a constellation of 24 or more of these satellites
213
529558
3031
de una constelación de 24 o más de estos satélites
08:52
and beginning to build the scalable analytics
214
532589
2550
y comienzaremos a construir el análisis escalable
08:55
that will allow us to unearth the insights
215
535139
2339
que nos permitirá descubrir las ideas
08:57
in the petabytes of data we will collect.
216
537478
3189
en los petabytes de datos que recogeremos.
09:00
So why do all of this? Why build these satellites?
217
540667
3973
Así que ¿por qué todo esto? ¿Por qué construir estos satélites?
09:04
Well, it turns out imaging satellites
218
544640
2611
Bueno, resulta que las imágenes de satélite
09:07
have a unique ability to provide global transparency,
219
547251
3710
tienen una capacidad única para proporcionar transparencia global
09:10
and providing that transparency on a timely basis
220
550961
2626
y proporcionar transparencia regularmente
09:13
is simply an idea whose time has come.
221
553587
3411
es simplemente una idea cuyo tiempo ha llegado.
09:16
We see ourselves as pioneers of a new frontier,
222
556998
3523
Nos vemos como pioneros de una nueva frontera,
09:20
and beyond economic data,
223
560521
1764
y más allá de los datos económicos,
09:22
unlocking the human story, moment by moment.
224
562285
3601
desbloqueando la historia humana, momento a momento.
09:25
For a data scientist
225
565886
1563
Para un científico de datos
09:27
that just happened to go to space camp as a kid,
226
567449
2750
eso solo pasó al ir al campamento espacial como un niño,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
570199
2715
simplemente no hay nada mejor que eso.
09:32
Thank you.
228
572914
2215
Gracias.
09:35
(Applause)
229
575129
4134
(Aplausos)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7