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

תרגום: Ruvi Biezuner עריכה: Ido Dekkers

Four years ago, here at TED,

לפני ארבע שנים, כאן ב-TED,

I announced Planet's Mission 1:

הכרזתי על המשימה הראשונה של "פלאנט":

to launch a fleet of satellites

להשיק צי לווינים

that would image the entire Earth, every day,

שיצלם את כל העולם, כל יום,

and to democratize access to it.

ולאפשר גישה פתוחה לכולם.

The problem we were trying to solve was simple.

הבעיה שניסינו לפתור הייתה פשוטה.

Satellite imagery you find online is old, typically years old,

תמונות לווין מהאינטרנט הן מיושנות, לרוב בנות מספר שנים,

yet human activity was happening on days and weeks and months,

אולם פעילות אנושית מתרחשת בפרקי זמן של ימים, שבועות, חודשים,

and you can't fix what you can't see.

ואי אפשר לתקן את מה שלא רואים.

We wanted to give people the tools to see that change and take action.

רצינו לתת לאנשים כלים לראות את השינוי, ולפעול.

The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972

תמונת הגולה הכחולה היפה שצולמה על ידי אסטרונאוטים מאפולו 17 ב-1972

had helped humanity become aware that we're on a fragile planet.

עזרה להעלות את מודעות האנושות לכמה שביר כדור הארץ

And we wanted to take it to the next level,

ואנחנו רצינו לקחת את זה לשלב הבא,

to give people the tools to take action, to take care of it.

לתת לאנשים את הכלים לפעול, לדאוג לעולם.

Well, after many Apollo projects of our own,

ובכן, אחרי הרבה "פרוייקטי אפולו" משל עצמנו,

launching the largest fleet of satellites in human history,

בהשקה של צי הלווינים הגדול ביותר בהיסטוריה,

we have reached our target.

הגענו ליעד שלנו.

Today, Planet images the entire Earth, every single day.

היום, "פלאנט" מצלם את העולם כולו, כל יום.

Mission accomplished.

המשימה בוצעה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Thank you.

תודה

It's taken 21 rocket launches --

זה דרש 21 שיגורי טילים

this animation makes it look really simple -- it was not.

האנימציה הזו גורמת לזה להיראות מאד פשוט -- זה לא היה

And we now have over 200 satellites in orbit,

וכעת יש לנו מעל 200 לוויינים חגים

downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.

המורידים את הנתונים ל-31 תחנות קרקע שבנינו מסביב לעולם.

In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.

בסך הכל, אנחנו מקבלים 1.5 מיליון תמונות שמשקלן 29 מגה-פיקסל כל יום.

And on any one location of the Earth's surface,

ולכל מקום על כדור הארץ,

we now have on average more than 500 images.

יש לנו כעת 500 תמונות בממוצע.

A deep stack of data, documenting immense change.

מאגר נתונים ענק, שמתעד שינוי מסיבי.

And lots of people are using this imagery.

והרבה אנשים משתמשים בתמונות.

Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.

חברות חקלאות משתמשות בהן כדי לשפר את יבולי החקלאים.

Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.

חברות למיפוי משתמשות בתמונות על מנת לשפר את המפות שאפשר למצוא ברשת.

Governments are using it for border security

ממשלות משתמשות בהן להגנת גבולות

or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.

או כדי להגיב עם סיוע אחרי שיטפונות, שריפות ורעידות אדמה.

And lots of NGOs are using it.

והרבה עמותות משתמשות בתמונות.

So, for tracking and stopping deforestation.

למשל, לטובת איתור והפסקת כריתת יערות

Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.

או כדי לאתר את הפליטים שבורחים ממיאנמר.

Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,

או כדי לאתר את כל הפעילות במשבר המתמשך בסוריה,

holding all sides accountable.

שמראות שכל הצדדים אחראיים.

And today, I'm pleased to announce Planet stories.

והיום, אני שמח להכריז על פלאנט סטורי'ז.

Anyone can go online to planet.com

כל אחד יכול להתחבר ל-planet.com

open an account and see all of our imagery online.

לפתוח חשבון ולראות את כל התמונות ברשת.

It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,

זה קצת כמו google earth, אלא שהתמונות מעודכנות להיום,

and you can see back through time.

ואפשר לראות אחורה בזמן.

You can compare any two days

ניתן להשוות כל שני ימים

and see the dramatic changes that happen around our planet.

ולראות את השינויים הדרמטיים שקורים מסביב לעולם.

Or you can create a time lapse through the 500 images that we have

או שתוכלו ליצור TIME LAPSE באמצעות 500 התמונות שיש לנו

and see that change dramatically over time.

ולראות את השינוי הדרמטי לאורך זמן.

And you can share these over social media.

וניתן לחלוק את כל אלו ברשתות חברתיות.

It's pretty cool.

זה די מגניב.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Thank you.

תודה.

We initially created this tool for news journalists,

במקור יצרנו את הכלי הזה עבור עיתונאים,

who wanted to get unbiased information about world events.

שרצו לקבל מידע נטול משוא פנים אודות המתרחש בעולם.

But now we've opened it up for anyone to use,

אבל עכשיו פתחנו את המאגר לכולם,

for nonprofit or personal uses.

עבור שימוש ללא מטרות רווח או עבור שימוש אישי.

And we hope it will give people the tools to find and see the changes on the planet

ואנחנו מקווים שזה ייתן לאנשים את הכלים למצוא ולראות את השינויים בכדור הארץ

and take action.

ולפעול בנושא.

OK, so humanity now has this database of information about the planet,

אוקיי, אז לאנושות יש עכשיו את מאגר הנתונים הזה אודות העולם

changing over time.

שמשתנה עם הזמן.

What's our next mission, what's Mission 2?

מה המשימה הבאה, משימה 2?

In short, it's space plus AI.

בקיצור, זה חלל + בינה מלאכותית.

What we're doing with artificial intelligence

מה שאנחנו עושים עם בינה מלאכותית

is finding the objects in all the satellite images.

זה מוצאים את האובייקטים בכל תמונות הלווין.

The same AI tools that are used to find cats in videos online

אותו הכלי של בינה מלאכותית שמשמש למציאת חתולים בסרטוני רשת

can also be used to find information on our pictures.

יכול לשמש למציאת אינפורמציה בתמונות שלנו.

So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,

אז, דמיינו שיכולתם לומר, זוהי ספינה, זהו עץ,

this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.

זוהי מכונית, זוהי דרך, זהו בניין, זוהי משאית.

And if you could do that for all of the millions of images

ואם יכולתם לעשות את זה עבור כל מיליוני התמונות

coming down per day,

שמורדות כל יום.

then you basically create a database

אז למעשה יצרנו מאגר מידע

of all the sizable objects on the planet, every day.

של כל האובייקטים בגודל נתפס בעולם, כל יום.

And that database is searchable.

וזה מאגר נתונים שניתן לחפש בו.

So that's exactly what we're doing.

אז זה בדיוק מה שאנחנו עושים.

Here's a prototype, working on our API.

הנה אבטיפוס, שעובד עם הממשק שלנו.

This is Beijing.

זוהי בייג'ינג.

So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.

אז, דמיינו שאנחנו רוצים לספור את המטוסים בשדה התעופה.

We select the airport,

אנחנו בוחרים את שדה התעופה,

and it finds the planes in today's image,

והמערכת מוצאת את המטוסים בתמונה של היום,

and finds the planes in the whole stack of images before it,

ומוצאת את המטוסים בכל מאגר התמונות הקודמות,

and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.

ואז מייצרת את הגרף הזה של כל המטוסים בביג'ינג לאורך זמן.

Of course, you could do this for all the airports around the world.

כמובן, יכולנו לעשות את זה עבור כל שדה תעופה בעולם.

And let's look here in the port of Vancouver.

בואו נסתכל כאן, בנמל של וונקובר.

So, we would do the same, but this time we would look for vessels.

נעשה את אותו הדבר, רק שהפעם נחפש כלי שיט.

So, we zoom in on Vancouver, we select the area,

אז אנחנו מתמקדים בוונקובר, בוחרים את האזור,

and we search for ships.

ומחפשים ספינות.

And it outputs where all the ships are.

וזה מראה לנו איפה כל הספינות נמצאות.

Now, imagine how useful this would be to people in coast guards

כעת דמיינו כמה שימושי זה עבור משמר החופים

who are trying to track and stop illegal fishing.

שמנסים לאתר ולעצור דיג לא חוקי.

See, legal fishing vessels

אתם רואים, ספינות דיג חוקיות

transmit their locations using AIS beacons.

משדרות את מיקומן באמצעות משדרי AIS

But we frequently find ships that are not doing that.

אבל אנחנו לעיתים קרובות מוצאים ספינות שלא עושות זאת.

The pictures don't lie.

התמונות לא משקרות.

And so, coast guards could use that

וכך משמר החופים יכול להשתמש בזה

and go and find those illegal fishing vessels.

ולאתר את אותן ספינות דיג לא חוקיות.

And soon we'll add not just ships and planes

בקרוב נוסיף לא רק מטוסים וספינות

but all the other objects,

אלא גם כל אובייקט אחר,

and we can output data feeds

ונוכל להזרים את המידע

of those locations of all these objects over time

אודות מיקומם של כל האובייקטים האלה לאורך זמן

that can be integrated digitally from people's work flows.

על מנת לשלבו דיגיטלית בתהליכים קיימים.

In time, we could get more sophisticated browsers

עם הזמן, נוכל להשיג תוכנות מתוחכמות יותר

that people pull in from different sources.

בהן נוכל לקבל מידע ממקורות שונים.

But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely

אך אולטימטיבית, אני מדמיין אותנו מפענחים את כלל התמונה

and just having a queryable interface to the Earth.

וכך יהיה לנו ממשק לביצוע שאילתות על כדור הארץ.

Imagine if we could just ask,

דמיינו אם יכולנו לשאול,

"Hey, how many houses are there in Pakistan?

"היי, כמה בתים יש בפקיסטן?

Give me a plot of that versus time."

תציג לי את הגרף לאורך זמן."

"How many trees are there in the Amazon

"כמה עצים יש באמאזונס

and can you tell me the locations of the trees that have been felled

ותוכל לאמר לי את המיקומים של העצים שנכרתו

between this week and last week?"

בין שבוע שעבר לשבוע הנוכחי?"

Wouldn't that be great?

זה לא יהיה מעולה?

Well, that's what we're trying to go towards,

ובכן, לשם אנחנו מנסים להגיע

and we call it "Queryable Earth."

ואנחנו קוראים לזה: "כדור הארץ בר תישאול"

So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day

אז, המשימה הראשונה של פלאנט היתה לצלם את כל כדור הארץ כל יום

and make it accessible.

ולהנגיש את המידע.

Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time

המשימה השניה של פלאנט היא ליצור אינדקס של כל האובייקטים בכדור הארץ לאורך זמן

and make it queryable.

ולאפשר חיפוש בו.

Let me leave you with an analogy.

אסיים באנאלוגיה.

Google indexed what's on the internet and made it searchable.

גוגל יצרו אינדקס של המידע באינטרנט ואפשרו חיפוש שלו.

Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.

ובכן, אנחנו יוצרים אינדקס של המידע על כדור הארץ, ומאפשרים חיפוש שלו.

Thank you very much.

תודה רבה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)