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

103,334 views ・ 2018-08-13

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Susana Byun Revisor: Maricene Crus
00:12
Four years ago, here at TED,
0
12761
2215
Há quatro anos, aqui no TED,
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
15000
2336
anunciei a missão 1 da "Planet":
00:17
to launch a fleet of satellites
2
17360
1856
lançar uma frota de satélites
00:19
that would image the entire Earth, every day,
3
19240
2280
que projetasse imagens da Terra, todos os dias,
00:22
and to democratize access to it.
4
22560
1640
e democratizar o acesso a elas.
00:25
The problem we were trying to solve was simple.
5
25520
2216
O problema que estávamos tentando resolver era simples.
00:27
Satellite imagery you find online is old, typically years old,
6
27760
3096
Imagens por satélite on-line são antigas, a maioria criada há anos,
00:30
yet human activity was happening on days and weeks and months,
7
30880
3936
mas a atividade humana acontece todos os dias, semanas e meses,
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
34840
2256
e você não pode consertar o que não se vê.
00:37
We wanted to give people the tools to see that change and take action.
9
37120
3776
Queríamos dar às pessoas as ferramentas para virem essa mudança e agirem.
00:40
The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
40920
4936
A linda imagem Blue Marble, tirada pelos astronautas da Apollo em 1972,
00:45
had helped humanity become aware that we're on a fragile planet.
11
45880
3280
ajudou a humanidade a entender que estamos em um planeta frágil.
00:49
And we wanted to take it to the next level,
12
49600
2056
Queremos subir a um outro nível,
00:51
to give people the tools to take action, to take care of it.
13
51680
3456
dar às pessoas as ferramentas para agirem e tomarem conta da Terra.
00:55
Well, after many Apollo projects of our own,
14
55160
4056
Após vários projetos Apollo nossos,
00:59
launching the largest fleet of satellites in human history,
15
59240
2960
lançando a maior frota de satélites na história da humanidade,
01:03
we have reached our target.
16
63600
1520
alcançamos nosso objetivo.
01:06
Today, Planet images the entire Earth, every single day.
17
66080
3656
Hoje, a Planet fotografa o planeta Terra inteiro, todos os dias.
01:09
Mission accomplished.
18
69760
1216
Missão cumprida.
01:11
(Applause)
19
71000
2536
(Aplausos)
01:13
Thank you.
20
73560
1200
Obrigado.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
75600
3976
Foram necessários 21 foguetes lançados...
01:19
this animation makes it look really simple -- it was not.
22
79600
4160
esta animação faz parecer algo bem simples, mas não foi.
01:25
And we now have over 200 satellites in orbit,
23
85040
3456
E agora temos mais de 200 satélites na órbita,
01:28
downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.
24
88520
3936
transmitindo dados a 31 estações terrestres que construímos no mundo todo.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.
25
92480
6296
Ao todo, obtemos 1,5 milhão de imagens de 29 megapixels da Terra todos os dias.
01:38
And on any one location of the Earth's surface,
26
98800
2416
E em qualquer lugar na superfície da Terra,
01:41
we now have on average more than 500 images.
27
101240
3496
temos agora uma média de mais de 500 imagens.
01:44
A deep stack of data, documenting immense change.
28
104760
3880
Uma quantidade gigantesca de dados, documentando mudanças imensas.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
109320
2536
E muitas pessoas estão usando essas imagens.
01:51
Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.
30
111880
5136
Empresas agrícolas as usam para melhorar o rendimento de colheitas de agricultores.
01:57
Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.
31
117040
4176
Empresas de mapeamento de consumidores as usam para melhorar mapas on-line.
02:01
Governments are using it for border security
32
121240
2096
Governos as usam para segurança das fronteiras
02:03
or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.
33
123360
3680
ou para ajudar na resposta a desastres após enchentes, incêndios e terremotos.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
128320
1536
E muitas ONGs também,
02:09
So, for tracking and stopping deforestation.
35
129880
3416
para rastrear e impedir desmatamento.
02:13
Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.
36
133320
3536
Ou ajudar a achar refugiados fugindo de Myanmar.
02:16
Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,
37
136880
4376
Ou rastrear todas as atividades durante a crise atual na Síria,
02:21
holding all sides accountable.
38
141280
1680
responsabilizando todas as partes.
02:24
And today, I'm pleased to announce Planet stories.
39
144640
3456
Hoje, tenho o prazer de anunciar as histórias da Planet.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
148120
2296
Qualquer pessoa pode visitar planet.com,
02:30
open an account and see all of our imagery online.
41
150440
3240
abrir uma conta e ver todas as nossas imagens on-line.
02:34
It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,
42
154480
3096
É um pouco como Google Earth, exceto que são imagens atualizadas,
02:37
and you can see back through time.
43
157600
2680
e você pode ver as anteriores também.
02:41
You can compare any two days
44
161040
1696
É possível comparar entre os dias
02:42
and see the dramatic changes that happen around our planet.
45
162760
2880
e ver as mudanças dramáticas ao redor do planeta.
02:46
Or you can create a time lapse through the 500 images that we have
46
166560
3400
Ou você pode criar um intervalo de tempo através de 500 imagens
02:50
and see that change dramatically over time.
47
170600
2560
e ver a mudança progressiva dramaticamente.
02:54
And you can share these over social media.
48
174000
2720
E é possível compartilhar via mídias sociais.
02:57
It's pretty cool.
49
177520
1216
É bem legal.
02:58
(Applause)
50
178760
1216
(Aplausos)
03:00
Thank you.
51
180000
1200
Obrigado.
03:02
We initially created this tool for news journalists,
52
182440
2456
Criamos essa ferramenta inicialmente para jornalistas
03:04
who wanted to get unbiased information about world events.
53
184920
2736
em busca de informações imparciais sobre eventos mundiais.
03:07
But now we've opened it up for anyone to use,
54
187680
2216
Mas agora abrimos para uso geral,
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
189920
2000
além de fins não lucrativos ou pessoais.
03:12
And we hope it will give people the tools to find and see the changes on the planet
56
192600
4416
Esperamos que isso permita a todos que achem e vejam as mudanças no planeta
03:17
and take action.
57
197040
1200
e ajam.
03:18
OK, so humanity now has this database of information about the planet,
58
198920
4256
A humanidade agora tem essa base de dados sobre o planeta,
03:23
changing over time.
59
203200
1216
mudando ao longo do tempo.
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
204440
2056
Qual nossa próxima missão, a Missão 2?
03:26
In short, it's space plus AI.
61
206520
2440
Em resumo, é espaço mais IA.
03:29
What we're doing with artificial intelligence
62
209720
2176
Estamos usando a inteligência artificial para achar objetos
03:31
is finding the objects in all the satellite images.
63
211920
3096
em todas as imagens de satélite.
03:35
The same AI tools that are used to find cats in videos online
64
215040
4536
As mesmas ferramentas de IA que são usadas para achar gatos em vídeos on-line,
03:39
can also be used to find information on our pictures.
65
219600
3896
também podem ser usadas para achar informações nas nossas fotos.
03:43
So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,
66
223520
3336
Então imagine poder dizer: aqui temos um navio, uma árvore,
03:46
this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.
67
226880
4376
um carro, uma estrada, um edifício, um caminhão.
03:51
And if you could do that for all of the millions of images
68
231280
2736
E se pudesse fazer o mesmo com todas as milhões de imagens
03:54
coming down per day,
69
234040
1256
geradas diariamente,
03:55
then you basically create a database
70
235320
1736
você então criaria uma base de dados
03:57
of all the sizable objects on the planet, every day.
71
237080
2656
de todos os objetos grandes no planeta, todos os dias.
03:59
And that database is searchable.
72
239760
1560
Essa base de dados é pesquisável.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
242520
2096
Isso é exatamente o que estamos fazendo.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
244640
2256
Aqui está um protótipo, com base no nosso API. Isso é Pequim.
04:06
This is Beijing.
75
246920
1456
04:08
So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.
76
248400
2856
Então, imagine se quisermos contar os aviões no aeroporto.
04:11
We select the airport,
77
251280
1856
Selecionamos o aeroporto,
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
253160
2376
achamos os aviões na imagem de hoje,
04:15
and finds the planes in the whole stack of images before it,
79
255560
3256
bem como os aviões em todas as imagens antes dela,
04:18
and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.
80
258840
4896
e então este gráfico é projetado com todos os aviões no aeroporto ao longo do tempo.
04:23
Of course, you could do this for all the airports around the world.
81
263760
3576
Claro, você pode fazer isso com todos os aeroportos no mundo inteiro.
04:27
And let's look here in the port of Vancouver.
82
267360
2936
E vejamos aqui no porto de Vancouver.
04:30
So, we would do the same, but this time we would look for vessels.
83
270320
3536
Faríamos o mesmo, mas neste caso, estaríamos buscando por navios.
04:33
So, we zoom in on Vancouver, we select the area,
84
273880
4136
Aumentamos o zoom em Vancouver, selecionamos a área,
04:38
and we search for ships.
85
278040
2056
e procuramos por navios, e isso projeta onde todos os navios estão.
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
Agora, imagine quão útil isso seria para quem é da guarda costeira
04:45
who are trying to track and stop illegal fishing.
88
285240
2736
e está tentando rastrear e impedir pesca ilegal.
04:48
See, legal fishing vessels
89
288000
2056
Veja, navios de pesca legal
04:50
transmit their locations using AIS beacons.
90
290080
2936
transmitem sua localidade usando alertas de segurança AIS.
04:53
But we frequently find ships that are not doing that.
91
293040
3616
Mas com frequência encontramos navios que não estão fazendo isso.
04:56
The pictures don't lie.
92
296680
1776
As imagens não mentem.
04:58
And so, coast guards could use that
93
298480
1696
Então, guardas costeiras podem usá-las para procurar navios de pesca ilegal.
05:00
and go and find those illegal fishing vessels.
94
300200
2176
E em breve teremos não só navios e aviões,
05:02
And soon we'll add not just ships and planes
95
302400
2176
05:04
but all the other objects,
96
304600
1296
mas também todos os outros objetos, e projetaremos dados atualizados
05:05
and we can output data feeds
97
305920
1896
05:07
of those locations of all these objects over time
98
307840
2536
dos locais desses objetos ao longo do tempo
05:10
that can be integrated digitally from people's work flows.
99
310400
3056
sendo integrados digitalmente no fluxo de trabalho das pessoas.
05:13
In time, we could get more sophisticated browsers
100
313480
3056
Com o tempo, poderemos obter navegadores mais sofisticados
05:16
that people pull in from different sources.
101
316560
2336
utilizáveis por fontes diferentes.
05:18
But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely
102
318920
4696
Mas, acima de tudo, nos imagino abstraindo as imagens por completo
05:23
and just having a queryable interface to the Earth.
103
323640
2416
e tendo só uma interface buscável sobre a Terra.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
326080
1416
Imagine poder apenas perguntar: "Ei, quantas casas existem no Paquistão?
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
Dê-me a explicação disso versus tempo".
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
332040
2176
"Quantas árvores existem na Amazônia
05:34
and can you tell me the locations of the trees that have been felled
108
334240
3216
e quais os locais das árvores que foram derrubadas
05:37
between this week and last week?"
109
337480
1656
entre a semana passada e a atual?"
05:39
Wouldn't that be great?
110
339160
1216
Não seria ótimo?
05:40
Well, that's what we're trying to go towards,
111
340400
2136
Bom, isso é o que estamos tentando fazer,
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
342560
1856
e chamamos isso de "Queryable Earth".
05:44
So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day
113
344440
3896
Então, a Missão 1 da Planet foi projetar todo o planeta em imagens todos os dias
05:48
and make it accessible.
114
348360
2336
e torná-las acessíveis.
05:50
Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time
115
350720
3816
A Missão 2 da Planet é indexar todos os objetos do planeta ao longo do tempo
05:54
and make it queryable.
116
354560
1240
e torná-los pesquisáveis.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
356760
2136
Vou deixar uma analogia com vocês.
05:58
Google indexed what's on the internet and made it searchable.
118
358920
3400
O Google indexou o que há na Internet e tornou isso pesquisável.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.
119
363080
3256
Bom, estamos indexando o que há na Terra e tornando isso pesquisável.
06:06
Thank you very much.
120
366360
1336
Muito obrigado.
06:07
(Applause)
121
367720
4520
(Aplausos)
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