Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies

36,525 views

2010-01-13 ・ TED


New videos

Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies

36,525 views ・ 2010-01-13

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Przemysław Pachut Korekta: Kinga Skorupska
00:16
In 2008, Cyclone Nargis devastated Myanmar.
0
16260
5000
W 2008 cyklon Nargis zdewastował Birmę.
00:21
Millions of people were in severe need of help.
1
21260
4000
Miliony ludzi znalazło się w nagłej potrzebie.
00:25
The U.N. wanted to rush people and supplies to the area.
2
25260
4000
ONZ chciało jak najszybciej dostarczyć ratowników i zaopatrzenie.
00:29
But there were no maps, no maps of roads,
3
29260
3000
Niestety nie było map, map drogowych,
00:32
no maps showing hospitals, no way for help to reach the cyclone victims.
4
32260
5000
map z zaznaczonymi szpitalami, w żaden sposób nie dało się pomóc ofiarom.
00:37
When we look at a map of Los Angeles or London,
5
37260
3000
Kiedy patrzymy na mapę Los Angeles albo Londynu
00:40
it is hard to believe
6
40260
3000
trudno nam uwierzyć,
00:43
that as of 2005, only 15 percent of the world
7
43260
3000
że w 2005 roku tylko 15 procent całego świata
00:46
was mapped to a geo-codable level of detail.
8
46260
3000
posiadało na tyle dokładne mapy, że można na nie nanieść geokody.
00:49
The U.N. ran headfirst into a problem
9
49260
3000
ONZ natrafiło na problem, który
00:52
that the majority of the world's populous faces:
10
52260
2000
dotyczy większości ludzi na świecie:
00:54
not having detailed maps.
11
54260
2000
brak dokładnych map.
00:56
But help was coming.
12
56260
2000
Ale pomoc miała nadejść.
00:58
At Google, 40 volunteers
13
58260
2000
W Google, 40 ochotników
01:00
used a new software
14
60260
3000
zaczęło używać nowego oprogramowania
01:03
to map 120,000 kilometers of roads,
15
63260
3000
aby skartografować 120 000 km dróg,
01:06
3,000 hospitals, logistics and relief points.
16
66260
3000
3000 szpitali, punktów logistycznych i pomocy.
01:09
And it took them four days.
17
69260
2000
Zajęło im to cztery dni.
01:11
The new software they used? Google Mapmaker.
18
71260
3000
Co to było za oprogramowanie ? Google Mapmaker.
01:14
Google Mapmaker is a technology that empowers each of us
19
74260
3000
Google Mapmaker to technologia, która umożliwia nam
01:17
to map what we know locally.
20
77260
3000
sporządzanie map znajomych okolic.
01:20
People have used this software
21
80260
2000
Użytkownicy tego programu
01:22
to map everything from roads to rivers,
22
82260
2000
sporządzali mapy wszystkiego, od dróg po rzeki,
01:24
from schools to local businesses,
23
84260
3000
od szkół po lokalne firmy,
01:27
and video stores to the corner store.
24
87260
3000
od wypożyczalni wideo po narożne warzywniaki.
01:30
Maps matter.
25
90260
2000
Mapy mają znaczenie.
01:32
Nobel Prize nominee Hernando De Soto
26
92260
2000
Hernando De Soto, nominowany do Nagrody Nobla,
01:34
recognized that the key to economic liftoff
27
94260
2000
zauważył, że kluczem do ekonomicznego wzrostu
01:36
for most developing countries
28
96260
2000
większości krajów rozwijających się
01:38
is to tap the vast amounts of uncapitalized land.
29
98260
3000
jest czerpanie korzyści z nieskapitalizowanych terenów.
01:41
For example, a trillion dollars
30
101260
3000
Na przykład, w samych Indiach,
01:44
of real estate remains uncapitalized in India alone.
31
104260
3000
rynek nieskapitalizowanych nieruchomości jest wart biliony dolarów.
01:47
In the last year alone,
32
107260
2000
Tylko w ostatnim roku,
01:49
thousands of users in 170 countries
33
109260
4000
tysiące użytkowników w 170 krajach,
01:53
have mapped millions of pieces of information,
34
113260
3000
skartografowało miliony miejsc,
01:56
and created a map of a level of detail never thought viable.
35
116260
3000
tworząc mapy o poziomie detali dotąd nieznanym.
01:59
And this was made possible by
36
119260
2000
Wszystko to było możliwe dzięki
02:01
the power of passionate users everywhere.
37
121260
4000
zacięciu tych pasjonatów.
02:05
Let's look at some of the maps
38
125260
3000
Spójrzmy na niektóre z map
02:08
being created by users right now.
39
128260
3000
tworzonych teraz przez tych użytkowników.
02:11
So, as we speak, people are mapping the world
40
131260
2000
Teraz, podczas mojego wykładu, ludzie kartografują świat
02:13
in these 170 countries.
41
133260
2000
w 170 krajach.
02:15
You can see Bridget in Africa who just mapped a road in Senegal.
42
135260
6000
Jak widzicie Bridget z Afryki właśnie stworzyła mapę drogi w Senegalu.
02:21
And, closer to home, Chalua, an N.G. road in Bangalore.
43
141260
5000
A Chalua, drogę w Bangalore.
02:26
This is the result of computational geometry,
44
146260
3000
Jest to wynik geometrii obliczeniowej,
02:29
gesture recognition, and machine learning.
45
149260
3000
rozpoznawania gestów i zdolności nauki komputera.
02:32
This is a victory of thousands of users,
46
152260
2000
Jest to zwycięstwo tysiąca użytkowników,
02:34
in hundreds of cities,
47
154260
2000
w setkach miast,
02:36
one user, one edit at a time.
48
156260
2000
jeden użytkownik, jedna edycja na raz.
02:38
This is an invitation to the 70 percent
49
158260
4000
To zaproszenie od 70 procent
02:42
of our unmapped planet.
50
162260
2000
nieskartografowanych terenów naszej planety.
02:44
Welcome to the new world.
51
164260
2000
Witajcie w nowym świecie.
02:46
(Applause)
52
166260
3000
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7