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

103,334 views ・ 2018-08-13

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Elisabetta Siagri Revisore: Stefano Carpi
00:12
Four years ago, here at TED,
0
12761
2215
Quattro anni fa, qui a TED,
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
15000
2336
ho annunciato la Missione 1 di Planet:
00:17
to launch a fleet of satellites
2
17360
1856
lanciare una flotta di satelliti
00:19
that would image the entire Earth, every day,
3
19240
2280
che avrebbero fotografato tutta la Terra, ogni giorno,
00:22
and to democratize access to it.
4
22560
1640
per renderne l'accesso più democratico.
00:25
The problem we were trying to solve was simple.
5
25520
2216
Il problema che volevamo risolvere era semplice.
00:27
Satellite imagery you find online is old, typically years old,
6
27760
3096
Le immagini satellitari online erano vecchie, spesso di anni,
00:30
yet human activity was happening on days and weeks and months,
7
30880
3936
ma l'attività umana cambiava dopo giorni, settimane e mesi.
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
34840
2256
E non puoi sistemare quello che non vedi.
00:37
We wanted to give people the tools to see that change and take action.
9
37120
3776
Volevamo dare alle persone gli strumenti per vedere quel cambiamento e agire.
00:40
The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
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40920
4936
La bellissima foto Blue Marble, scattata dagli astronauti dell'Apollo 17 nel '72
00:45
had helped humanity become aware that we're on a fragile planet.
11
45880
3280
ha aiutato l'umanità a capire che viviamo su un pianeta fragile.
00:49
And we wanted to take it to the next level,
12
49600
2056
Noi volevamo avanzare al livello superiore,
00:51
to give people the tools to take action, to take care of it.
13
51680
3456
per dare alle persone gli strumenti per agire, per prendersene cura.
00:55
Well, after many Apollo projects of our own,
14
55160
4056
Dopo molti progetti Apollo personali,
00:59
launching the largest fleet of satellites in human history,
15
59240
2960
con il lancio della più grande flotta di satelliti nella storia umana,
01:03
we have reached our target.
16
63600
1520
abbiamo raggiunto il nostro obiettivo.
01:06
Today, Planet images the entire Earth, every single day.
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66080
3656
Oggi, Planet fotografa tutta la Terra, giorno dopo giorno.
01:09
Mission accomplished.
18
69760
1216
Missione compiuta.
01:11
(Applause)
19
71000
2536
(Applausi)
01:13
Thank you.
20
73560
1200
Grazie.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
75600
3976
Abbiamo dovuto lanciare 21 razzi.
01:19
this animation makes it look really simple -- it was not.
22
79600
4160
Quest'animazione lo fa sembrare molto semplice, ma non lo è stato.
01:25
And we now have over 200 satellites in orbit,
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85040
3456
E ora abbiamo in orbita più di 200 satelliti,
01:28
downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.
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88520
3936
che trasferiscono dati a 31 stazioni terrestri costruite sul pianeta.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.
25
92480
6296
Riceviamo ogni giorno 1,5 milioni di foto della Terra da 29 megapixel.
01:38
And on any one location of the Earth's surface,
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98800
2416
E di ogni luogo sulla faccia della Terra
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we now have on average more than 500 images.
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101240
3496
abbiamo ora, in media, più di 500 immagini.
01:44
A deep stack of data, documenting immense change.
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104760
3880
Una grande quantità di dati, che documenta cambiamenti radicali.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
109320
2536
Molte persone usano queste immagini.
01:51
Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.
30
111880
5136
La compagnie agricole le usano per migliorare i raccolti.
01:57
Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.
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117040
4176
Le compagnie di mappe al consumo per migliorare quelle che trovate online.
02:01
Governments are using it for border security
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121240
2096
I governi le usano per la sicurezza dei confini
02:03
or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.
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123360
3680
o per migliorare i soccorsi in caso di alluvioni, incendi e terremoti
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And lots of NGOs are using it.
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128320
1536
Le stanno usando molte ONG.
02:09
So, for tracking and stopping deforestation.
35
129880
3416
Per localizzare e fermare la deforestazione.
02:13
Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.
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133320
3536
O per aiutare i rifugiati che scappano dalla Birmania.
02:16
Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,
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136880
4376
O per monitorare tutte le attività della continua crisi siriana,
02:21
holding all sides accountable.
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141280
1680
ritenendo tutte le parti responsabili.
02:24
And today, I'm pleased to announce Planet stories.
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144640
3456
Oggi sono felice di annunciare le storie di Planet.
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Anyone can go online to planet.com
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148120
2296
Tutti possono andare su planet.com,
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open an account and see all of our imagery online.
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150440
3240
aprire un account e vedere tutte le nostre immagini online.
02:34
It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,
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154480
3096
È tipo Google Earth ma con le immagini aggiornate,
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and you can see back through time.
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157600
2680
e potete vederle indietro nel tempo.
02:41
You can compare any two days
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161040
1696
Si possono confrontare due giorni
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and see the dramatic changes that happen around our planet.
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162760
2880
e vedere i cambiamenti drammatici che avvengono sul nostro pianeta.
02:46
Or you can create a time lapse through the 500 images that we have
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166560
3400
Oppure potete creare un time lapse tra 500 nostre immagini
02:50
and see that change dramatically over time.
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170600
2560
e vedere i cambiamenti radicali nel tempo.
02:54
And you can share these over social media.
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174000
2720
E potete condividerlo sui social media.
02:57
It's pretty cool.
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177520
1216
È davvero bello.
02:58
(Applause)
50
178760
1216
(Applausi)
Grazie.
03:00
Thank you.
51
180000
1200
03:02
We initially created this tool for news journalists,
52
182440
2456
Inizialmente lo abbiamo creato per i giornalisti
03:04
who wanted to get unbiased information about world events.
53
184920
2736
che volevano informazioni imparziali sugli eventi mondiali.
03:07
But now we've opened it up for anyone to use,
54
187680
2216
Ma ora lo abbiamo aperto all'uso di tutti
03:09
for nonprofit or personal uses.
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189920
2000
per uso personale e non redditizio.
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And we hope it will give people the tools to find and see the changes on the planet
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192600
4416
E speriamo dia alla gente gli strumenti per vedere
e trovare i cambiamenti sul pianeta e agire.
03:17
and take action.
57
197040
1200
03:18
OK, so humanity now has this database of information about the planet,
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198920
4256
Ora l'umanità ha questa banca dati di informazioni planetarie
03:23
changing over time.
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203200
1216
che cambia nel tempo.
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
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204440
2056
Qual è la nostra prossima missione, la missione 2?
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In short, it's space plus AI.
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206520
2440
In breve, lo spazio unito all'intelligenza artificiale.
03:29
What we're doing with artificial intelligence
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209720
2176
Quello che stiamo facendo con l'intelligenza artificiale
03:31
is finding the objects in all the satellite images.
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211920
3096
è trovare gli oggetti in tutte le immagini satellitari.
03:35
The same AI tools that are used to find cats in videos online
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215040
4536
Gli stessi strumenti di IA usati per trovare i gatti nei video on-line
03:39
can also be used to find information on our pictures.
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219600
3896
possono essere usati per trovare informazioni nelle nostre foto.
03:43
So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,
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223520
3336
Immaginate di poter dire: questa è una nave, questo è un albero,
03:46
this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.
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226880
4376
questa è una macchina, una strada, un edificio, un camion.
03:51
And if you could do that for all of the millions of images
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231280
2736
E se poteste farlo per tutti i milioni di immagini
03:54
coming down per day,
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234040
1256
che vi giungono ogni giorno
03:55
then you basically create a database
70
235320
1736
creereste una banca dati
03:57
of all the sizable objects on the planet, every day.
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237080
2656
di tutti gli oggetti misurabili sul pianeta, ogni giorno.
03:59
And that database is searchable.
72
239760
1560
E questa banca dati è consultabile.
04:02
So that's exactly what we're doing.
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242520
2096
Ecco quello che stiamo facendo.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
244640
2256
Ecco un prototipo, che lavora sulla nostra API.
04:06
This is Beijing.
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246920
1456
Questa è Pechino.
04:08
So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.
76
248400
2856
Immaginiamo se volessimo contare gli aerei in aereoporto.
04:11
We select the airport,
77
251280
1856
Selezioniamo l'aereoporto,
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
253160
2376
e trova gli aerei nell'immagine odierna,
04:15
and finds the planes in the whole stack of images before it,
79
255560
3256
e trova gli aerei in tutto la pila delle immagini precedenti
04:18
and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.
80
258840
4896
e fornisce il grafico di tutti gli aerei nell'aeroporto di Pechino nel tempo.
04:23
Of course, you could do this for all the airports around the world.
81
263760
3576
Naturalmente, potreste farlo per tutti gli aeroporti del mondo.
04:27
And let's look here in the port of Vancouver.
82
267360
2936
E guardiamo qui nel porto di Vancouver.
04:30
So, we would do the same, but this time we would look for vessels.
83
270320
3536
Potremmo fare lo stesso, ma questa volta potremmo guardare le navi.
04:33
So, we zoom in on Vancouver, we select the area,
84
273880
4136
Quindi, ingrandiamo su Vancouver, selezioniamo l'area,
04:38
and we search for ships.
85
278040
2056
e cerchiamo le navi.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
280120
1858
E ci mostra dove sono tutte le navi.
04:42
Now, imagine how useful this would be to people in coast guards
87
282002
3214
Immaginate l'utilità per gli operatori della guardia costiera
04:45
who are trying to track and stop illegal fishing.
88
285240
2736
che cercano di individuare e di fermare la pesca illegale.
04:48
See, legal fishing vessels
89
288000
2056
Vedete, le navi per la pesca legale
04:50
transmit their locations using AIS beacons.
90
290080
2936
trasmettono le loro posizioni con un trasmettitore automatico.
04:53
But we frequently find ships that are not doing that.
91
293040
3616
Ma frequentemente troviamo navi che non lo fanno
04:56
The pictures don't lie.
92
296680
1776
Le immagini non mentono.
04:58
And so, coast guards could use that
93
298480
1696
E la guardia costiera potrebbe usarle
05:00
and go and find those illegal fishing vessels.
94
300200
2176
per rintracciare queste imbarcazioni illegali
05:02
And soon we'll add not just ships and planes
95
302400
2176
E presto aggiungeremo non solo navi e aerei
05:04
but all the other objects,
96
304600
1296
ma tutti gli altri oggetti,
05:05
and we can output data feeds
97
305920
1896
e possiamo produrre dati
05:07
of those locations of all these objects over time
98
307840
2536
di queste posizioni e di tutti questi oggetti nel tempo,
05:10
that can be integrated digitally from people's work flows.
99
310400
3056
da integrare digitalmente tramite flussi di lavoro della gente
05:13
In time, we could get more sophisticated browsers
100
313480
3056
Nel tempo potremmo ottenere browser più sofisticati
05:16
that people pull in from different sources.
101
316560
2336
che la gente prende da fonti differenti.
05:18
But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely
102
318920
4696
Ma alla fine, posso immaginarci astrarre interamente le immagini
05:23
and just having a queryable interface to the Earth.
103
323640
2416
per avere un'interfaccia interrogabile della Terra.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
326080
1416
Immaginate se potessimo chiederle,
05:27
"Hey, how many houses are there in Pakistan?
105
327520
2536
"Ehi, quante case ci sono in Pakistan?
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
330080
1936
Dammi una traccia di ciò nel tempo".
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
332040
2176
"Quanti alberi ci sono in Amazzonia
05:34
and can you tell me the locations of the trees that have been felled
108
334240
3216
e puoi dirmi dove gli alberi sono stati abbattuti
05:37
between this week and last week?"
109
337480
1656
tra questa settimana e la scorsa?"
05:39
Wouldn't that be great?
110
339160
1216
Non sarebbe fantastico?
05:40
Well, that's what we're trying to go towards,
111
340400
2136
Questa è la direzione che stiamo cercando di seguire
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
342560
1856
e la chiamiamo "Terra Consultabile"
05:44
So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day
113
344440
3896
La missione di Planet 1 era fotografare l'intero pianeta ogni giorno
05:48
and make it accessible.
114
348360
2336
e renderlo accessibile.
05:50
Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time
115
350720
3816
La missione di Planet 2 è di indicizzare tutti gli oggetti sul pianeta nel tempo
05:54
and make it queryable.
116
354560
1240
e renderli consultabili.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
356760
2136
Lasciatemi chiudere con un analogia
05:58
Google indexed what's on the internet and made it searchable.
118
358920
3400
Google ha indicizzato cosa c'era su internet
e lo ha reso consultabile.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.
119
363080
3256
Noi stiamo indicizzando cosa c'è sulla Terra
per renderlo consultabile.
06:06
Thank you very much.
120
366360
1336
Grazie mille
06:07
(Applause)
121
367720
4520
(Applausi)
A proposito di questo sito web

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