The mission to create a searchable database of Earth's surface | Will Marshall

103,287 views ・ 2018-08-13

TED


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Traductor: Paula Motter Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
Four years ago, here at TED,
0
12761
2215
Hace cuatro años, aquí en TED, anuncié la Misión "Planet" 1:
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
15000
2336
00:17
to launch a fleet of satellites
2
17360
1856
lanzar una flota de satélites
00:19
that would image the entire Earth, every day,
3
19240
2280
que enviaría imágenes de toda la Tierra a diario
00:22
and to democratize access to it.
4
22560
1640
y democratizar el acceso a ellas.
00:25
The problem we were trying to solve was simple.
5
25520
2216
El problema que queríamos resolver era sencillo.
00:27
Satellite imagery you find online is old, typically years old,
6
27760
3096
Las imágenes satelitales de Internet son viejas, de hace varios años,
00:30
yet human activity was happening on days and weeks and months,
7
30880
3936
pero la actividad humana se desarrollaba en el curso de días, semanas y meses,
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
34840
2256
y no se puede solucionar lo que no se ve.
00:37
We wanted to give people the tools to see that change and take action.
9
37120
3776
Quisimos dar a la gente las herramientas para ver esos cambios y poder actuar.
00:40
The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
40920
4936
La bella imagen de la "canica azul" tomada por los astronautas del Apolo 17 en 1972
00:45
had helped humanity become aware that we're on a fragile planet.
11
45880
3280
nos ayudó a tomar conciencia de que vivimos en un planeta frágil.
00:49
And we wanted to take it to the next level,
12
49600
2056
Y nuestra intención fue avanzar un nivel,
00:51
to give people the tools to take action, to take care of it.
13
51680
3456
y dar las herramientas para que la gente pueda actuar y cuidarlo.
00:55
Well, after many Apollo projects of our own,
14
55160
4056
Pues bien, luego de nuestros numerosos proyectos Apolo
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launching the largest fleet of satellites in human history,
15
59240
2960
con el lanzamiento de la mayor flota de satélites en la historia,
01:03
we have reached our target.
16
63600
1520
logramos nuestro objetivo.
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Today, Planet images the entire Earth, every single day.
17
66080
3656
Actualmente, la Misión "Planet" toma imágenes de la Tierra todos los días.
01:09
Mission accomplished.
18
69760
1216
Misión cumplida.
01:11
(Applause)
19
71000
2536
(Aplausos)
01:13
Thank you.
20
73560
1200
Gracias.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
75600
3976
Para el proyecto, lanzamos 21 cohetes.
01:19
this animation makes it look really simple -- it was not.
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79600
4160
Esta animación lo muestra como una empresa sencilla, pero no lo fue.
01:25
And we now have over 200 satellites in orbit,
23
85040
3456
Y actualmente tenemos más de 200 satélites en órbita
01:28
downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.
24
88520
3936
que transmiten datos a 31 estaciones terrestres construidas a tal fin.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.
25
92480
6296
En total, envían a diario 1500 millones de imágenes de la Tierra
con una resolución de 29 megapíxeles.
01:38
And on any one location of the Earth's surface,
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98800
2416
Y de cualquier sitio de la superficie terrestre
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we now have on average more than 500 images.
27
101240
3496
tenemos ahora un promedio de más de 500 imágenes.
01:44
A deep stack of data, documenting immense change.
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104760
3880
Una gran recopilación de datos que documentan inmensos cambios.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
109320
2536
Son muchos quienes usan estas imágenes.
01:51
Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.
30
111880
5136
Las empresas agrícolas las usan para mejorar el rendimiento de los cultivos;
01:57
Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.
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117040
4176
las compañías que diseñan mapas, para mejorar los mapas de la web;
02:01
Governments are using it for border security
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121240
2096
los gobiernos, para reforzar la seguridad en las fronteras
02:03
or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.
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123360
3680
o para optimizar la ayuda luego de inundaciones, incendios y terremotos.
02:08
And lots of NGOs are using it.
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128320
1536
Y también las usan las ONG.
02:09
So, for tracking and stopping deforestation.
35
129880
3416
Por ejemplo, para rastrear y detener la deforestación,
02:13
Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.
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133320
3536
ayudar en la búsqueda de refugiados que huyen de Myanmar,
02:16
Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,
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136880
4376
o seguir los acontecimientos en la actual crisis de Siria,
02:21
holding all sides accountable.
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141280
1680
haciendo responsables a todos los involucrados.
02:24
And today, I'm pleased to announce Planet stories.
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144640
3456
Y hoy, tengo el gusto de anunciar las historias de "Planet".
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Anyone can go online to planet.com
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148120
2296
Cualquiera puede ingresar a planet.com,
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open an account and see all of our imagery online.
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150440
3240
abrir una cuenta y acceder a todas las imágenes en la web.
02:34
It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,
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154480
3096
Se parece a Google Earth, solo que estas son imágenes actualizadas,
02:37
and you can see back through time.
43
157600
2680
y además se pueden ver imágenes pasadas.
02:41
You can compare any two days
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161040
1696
Se pueden comparar dos días al azar
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and see the dramatic changes that happen around our planet.
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162760
2880
y ver los drásticos cambios que ocurren en el planeta.
02:46
Or you can create a time lapse through the 500 images that we have
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166560
3400
También se puede seleccionar un período que muestre a través de las 500 imágenes
02:50
and see that change dramatically over time.
47
170600
2560
los cambios producidos en ese tiempo.
02:54
And you can share these over social media.
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174000
2720
Además, estos datos se pueden compartir en las redes sociales.
02:57
It's pretty cool.
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177520
1216
Es muy bueno.
02:58
(Applause)
50
178760
1216
(Aplausos)
03:00
Thank you.
51
180000
1200
Gracias.
03:02
We initially created this tool for news journalists,
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182440
2456
En un principio, estaba destinado a periodistas de noticias
03:04
who wanted to get unbiased information about world events.
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184920
2736
que buscaban información objetiva de la actualidad.
03:07
But now we've opened it up for anyone to use,
54
187680
2216
Pero ahora cualquiera puede acceder, para uso personal, o sin fines de lucro.
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
189920
2000
03:12
And we hope it will give people the tools to find and see the changes on the planet
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192600
4416
Y esperamos que así la gente pueda ver los cambios que ocurren en el planeta
03:17
and take action.
57
197040
1200
y actuar en consecuencia.
03:18
OK, so humanity now has this database of information about the planet,
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198920
4256
Pues bien, la gente cuenta ahora con estabase de datos sobre el planeta
que se actualiza todo el tiempo.
03:23
changing over time.
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203200
1216
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
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204440
2056
¿Cuál es nuestra próxima misión, la Misión 2?
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In short, it's space plus AI.
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206520
2440
En pocas palabras, es "espacio + IA".
03:29
What we're doing with artificial intelligence
62
209720
2176
Por medio de la inteligencia artificial,
03:31
is finding the objects in all the satellite images.
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211920
3096
buscamos objetos en todas las imágenes satelitales.
03:35
The same AI tools that are used to find cats in videos online
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215040
4536
Las mismas herramientas de IA que se usan para buscar videos de gatos en la web
03:39
can also be used to find information on our pictures.
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219600
3896
también pueden usarse para buscar información en nuestras imágenes.
03:43
So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,
66
223520
3336
Es decir, imaginemos que podemos identificar un barco, un árbol,
03:46
this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.
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226880
4376
un auto, una carretera, un edificio, un camión.
03:51
And if you could do that for all of the millions of images
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231280
2736
Y si pudiéramos hacerlo con las millones de imágenes
que bajan por día,
03:54
coming down per day,
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234040
1256
se puede crear una base de datos
03:55
then you basically create a database
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235320
1736
03:57
of all the sizable objects on the planet, every day.
71
237080
2656
de todos los objetos medibles en el planeta, día tras día.
03:59
And that database is searchable.
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239760
1560
Y esa base de datos se puede buscar.
04:02
So that's exactly what we're doing.
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242520
2096
Es exactamente lo que estamos haciendo.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
244640
2256
Vemos aquí un prototipo, donde usamos nuestra API.
04:06
This is Beijing.
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246920
1456
Esto es Beijing.
04:08
So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.
76
248400
2856
Supongamos que queremos contar los aviones de un aeropuerto.
04:11
We select the airport,
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251280
1856
Seleccionamos el aeropuerto
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
253160
2376
y el programa busca los aviones entre las imágenes de hoy
04:15
and finds the planes in the whole stack of images before it,
79
255560
3256
y también los aviones de imágenes anteriores,
04:18
and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.
80
258840
4896
y luego crea este gráfico de todos los aviones del aeropuerto de Beijing
en una línea temporal.
04:23
Of course, you could do this for all the airports around the world.
81
263760
3576
Obviamente, esto se puede hacer con todos los aeropuertos del mundo.
04:27
And let's look here in the port of Vancouver.
82
267360
2936
Vayamos ahora al puerto de Vancouver.
04:30
So, we would do the same, but this time we would look for vessels.
83
270320
3536
Haríamos lo mismo, pero con embarcaciones.
04:33
So, we zoom in on Vancouver, we select the area,
84
273880
4136
Ampliamos la imagen de Vancouver, seleccionamos el área,
buscamos las embarcaciones
04:38
and we search for ships.
85
278040
2056
y aparece un gráfico que muestra dónde están las naves.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
280120
1858
04:42
Now, imagine how useful this would be to people in coast guards
87
282002
3214
Pensemos cuán útil sería esto para la guardia costera
04:45
who are trying to track and stop illegal fishing.
88
285240
2736
que intenta rastrear y detener la pesca ilegal.
04:48
See, legal fishing vessels
89
288000
2056
Los barcos pesqueros legales
comunican su posición mediante el sistema de identificación automática,
04:50
transmit their locations using AIS beacons.
90
290080
2936
04:53
But we frequently find ships that are not doing that.
91
293040
3616
pero no todas las embarcaciones lo hacen.
04:56
The pictures don't lie.
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296680
1776
Las imágenes no mienten.
04:58
And so, coast guards could use that
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298480
1696
Así, la guardia costera puede usar este sistema
05:00
and go and find those illegal fishing vessels.
94
300200
2176
para detectar barcos de pesca ilegal.
05:02
And soon we'll add not just ships and planes
95
302400
2176
Y en breve, además de barcos y aviones, podremos incorporar otros objetos
05:04
but all the other objects,
96
304600
1296
05:05
and we can output data feeds
97
305920
1896
y así transmitir datos sobre la posición de todos estos objetos en el tiempo
05:07
of those locations of all these objects over time
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307840
2536
05:10
that can be integrated digitally from people's work flows.
99
310400
3056
y pueden ser integrados digitalmente a las tareas del usuario.
05:13
In time, we could get more sophisticated browsers
100
313480
3056
Con el tiempo, podremos usar buscadores más sofisticados
05:16
that people pull in from different sources.
101
316560
2336
que la gente puede obtener de distintas fuentes.
05:18
But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely
102
318920
4696
Y finalmente, imagino que podríamos extraer todas las imágenes
05:23
and just having a queryable interface to the Earth.
103
323640
2416
y hacer una interfaz interactiva con la Tierra.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
326080
1416
Imaginemos si pudiéramos preguntar: "¿cuántas casas hay en Pakistán?
05:27
"Hey, how many houses are there in Pakistan?
105
327520
2536
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
330080
1936
Quiero un mapeo a través del tiempo".
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
332040
2176
"¿Cuántos árboles hay en el Amazonas
05:34
and can you tell me the locations of the trees that have been felled
108
334240
3216
y en qué sitios se talaron árboles entre esta semana y la anterior?"
05:37
between this week and last week?"
109
337480
1656
05:39
Wouldn't that be great?
110
339160
1216
¿No sería maravilloso?
05:40
Well, that's what we're trying to go towards,
111
340400
2136
Pues bien, es lo que queremos lograr,
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
342560
1856
sería como una Tierra "interactiva".
05:44
So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day
113
344440
3896
En resumen, la Misión "Planet" 1 fue tomar imágenes diarias del planeta
05:48
and make it accessible.
114
348360
2336
y hacerlas accesibles.
05:50
Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time
115
350720
3816
La Misión "Planet" 2 es indexar todos los objetos del planeta en el tiempo
05:54
and make it queryable.
116
354560
1240
y hacerlo interactivo.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
356760
2136
Terminaré con una analogía.
05:58
Google indexed what's on the internet and made it searchable.
118
358920
3400
Google indexó la información en Internet y la hizo de acceso público.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.
119
363080
3256
Pues bien, nosotros estamos haciendo lo mismo
con la información de la Tierra.
06:06
Thank you very much.
120
366360
1336
Muchas gracias.
06:07
(Applause)
121
367720
4520
(Aplausos)
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