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

103,334 views ・ 2018-08-13

TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Tânia Crispim Revisora: Margarida Ferreira
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
eu anunciei Planet's Mission 1:
00:17
to launch a fleet of satellites
2
17360
1856
para lançar uma frota de satélites
00:19
that would image the entire Earth, every day,
3
19240
2280
que iriam fotografar a Terra, diariamente,
00:22
and to democratize access to it.
4
22560
1640
e democratizar o seu acesso.
00:25
The problem we were trying to solve was simple.
5
25520
2216
O problema que tentávamos resolver era simples.
00:27
Satellite imagery you find online is old, typically years old,
6
27760
3096
As imagens por satélite "online" são antigas, normalmente têm anos,
00:30
yet human activity was happening on days and weeks and months,
7
30880
3936
contudo a atividade humana estava a acontecer em dias, meses e semanas,
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
34840
2256
e não podemos resolver o que não conseguimos ver.
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 ver essa mudança e agir.
00:40
The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
40920
4936
A bela imagem do Berlinde Azul, tirada pelos astronautas do Apollo 17 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 num planeta frágil.
00:49
And we wanted to take it to the next level,
12
49600
2056
E nós queríamos levá-lo ao nível seguinte,
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, para cuidarem dele.
00:55
Well, after many Apollo projects of our own,
14
55160
4056
Bem, após muitos projetos Apollo nossos,
00:59
launching the largest fleet of satellites in human history,
15
59240
2960
a lançar a maior frota de satélites da história da humanidade,
01:03
we have reached our target.
16
63600
1520
alcançámos o nosso objetivo.
01:06
Today, Planet images the entire Earth, every single day.
17
66080
3656
Hoje, o Planet fotografa a Terra inteira, 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
Foi necessário lançar 21 foguetões
01:19
this animation makes it look really simple -- it was not.
22
79600
4160
— esta animação faz parecer muito 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 em órbita,
01:28
downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.
24
88520
3936
enviando a informação para 31 estações terrestres no planeta.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.
25
92480
6296
No total, recebemos 1,5 milhões de imagens de 29 megapíxeis da Terra, todos os dias.
01:38
And on any one location of the Earth's surface,
26
98800
2416
E em qualquer sítio da superfície terrestre,
01:41
we now have on average more than 500 images.
27
101240
3496
temos agora, em média, mais de 500 imagens.
01:44
A deep stack of data, documenting immense change.
28
104760
3880
Uma profunda pilha de informações, documentando mudanças imensas.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
109320
2536
E muitas pessoas usam estas imagens.
01:51
Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.
30
111880
5136
Empresas de agricultura usam-nas para melhorar as colheitas.
01:57
Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.
31
117040
4176
Empresas cartográficas estão a usá-las para melhorar os mapas "online".
02:01
Governments are using it for border security
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121240
2096
Governos usam-nas para segurança nas fronteiras
02:03
or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.
33
123360
3680
ou ajudar nas respostas após um desastre, como cheias, incêndios e terramotos.
02:08
And lots of NGOs are using it.
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128320
1536
E muitas ONG também as estão a usar
02:09
So, for tracking and stopping deforestation.
35
129880
3416
para detetar e impedir a desflorestação,
02:13
Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.
36
133320
3536
ou ajudar refugiados a fugir do Myanmar,
02:16
Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,
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136880
4376
ou acompanhar todas as atividades que estão a ocorrer na Síria,
02:21
holding all sides accountable.
38
141280
1680
responsabilizando todos os lados.
02:24
And today, I'm pleased to announce Planet stories.
39
144640
3456
E hoje, tenho o prazer de anunciar Planet Stories.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
148120
2296
Qualquer um pode ir "online" a planet.com
02:30
open an account and see all of our imagery online.
41
150440
3240
criar uma conta e ver todas imagens "online".
02:34
It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,
42
154480
3096
É parecido com o Google Earth, exceto que são imagens atualizadas,
02:37
and you can see back through time.
43
157600
2680
e podemos recuar no tempo.
02:41
You can compare any two days
44
161040
1696
Podemos comparar dois dias quaisquer
02:42
and see the dramatic changes that happen around our planet.
45
162760
2880
e ver as mudanças drásticas que acontecem no nosso planeta
02:46
Or you can create a time lapse through the 500 images that we have
46
166560
3400
ou podemos criar um lapso temporal através das 500 imagens que temos
02:50
and see that change dramatically over time.
47
170600
2560
e ver as mudanças drásticas ao longo do tempo.
02:54
And you can share these over social media.
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174000
2720
Podemos partilhá-las nas redes sociais.
02:57
It's pretty cool.
49
177520
1216
É muito interessante.
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
De início, criámos esta ferramenta para jornalistas,
03:04
who wanted to get unbiased information about world events.
53
184920
2736
que queriam informações imparciais sobre eventos globais.
03:07
But now we've opened it up for anyone to use,
54
187680
2216
Mas agora abrimos para qualquer um usar
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
189920
2000
para 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
E esperamos que dê às pessoas ferramentas para encontrarem e verem mudanças
03:17
and take action.
57
197040
1200
e agirem.
03:18
OK, so humanity now has this database of information about the planet,
58
198920
4256
Agora a humanidade tem esta base de dados
com informações sobre o planeta, que mudam constantemente.
03:23
changing over time.
59
203200
1216
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
204440
2056
Qual é a próxima missão, o que é a Missão 2?
03:26
In short, it's space plus AI.
61
206520
2440
Resumidamente, é o espaço mais a Inteligência Artificial.
03:29
What we're doing with artificial intelligence
62
209720
2176
O que fazemos com a inteligência artificial
03:31
is finding the objects in all the satellite images.
63
211920
3096
é encontrar os objetos 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 usamos para encontrar gatos em vídeos "online"
03:39
can also be used to find information on our pictures.
65
219600
3896
também podem ser usadas para encontrar informações nas nossas imagens.
03:43
So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,
66
223520
3336
Então, imaginem que dizemos isto é um navio, isto é uma árvore,
03:46
this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.
67
226880
4376
isto é um carro, isto é a estrada, isto é um edifício, isto é um camião.
03:51
And if you could do that for all of the millions of images
68
231280
2736
E se pudéssemos fazer isso para os milhões de imagens
03:54
coming down per day,
69
234040
1256
que chegam todos os dias,
03:55
then you basically create a database
70
235320
1736
criamos uma base de dados
03:57
of all the sizable objects on the planet, every day.
71
237080
2656
de todos os objetos significativos no planeta, todos os dias.
03:59
And that database is searchable.
72
239760
1560
E podemos pesquisar nessa base de dados.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
242520
2096
É isso que estamos a fazer.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
244640
2256
Aqui está um protótipo, trabalhando no API.
04:06
This is Beijing.
75
246920
1456
Isto é Pequim.
04:08
So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.
76
248400
2856
Imaginem que queremos contar os aviões no aeroporto.
04:11
We select the airport,
77
251280
1856
Escolhemos o aeroporto,
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
253160
2376
vemos os aviões na imagem de hoje,
04:15
and finds the planes in the whole stack of images before it,
79
255560
3256
e podemos ver os aviões na pilha de imagens anteriores.
04:18
and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.
80
258840
4896
Aparece um gráfico de todos os aviões no aeroporto de Pequim ao longo do tempo
04:23
Of course, you could do this for all the airports around the world.
81
263760
3576
Claro, pode-se fazer isto em todos os aeroportos do mundo.
04:27
And let's look here in the port of Vancouver.
82
267360
2936
Vamos ver o porto de Vancouver.
04:30
So, we would do the same, but this time we would look for vessels.
83
270320
3536
Podemos fazer o mesmo, mas desta vez vamos pesquisar embarcações.
04:33
So, we zoom in on Vancouver, we select the area,
84
273880
4136
Fazemos "zoom" em Vancouver, selecionamos a área,
e pesquisamos por navios.
04:38
and we search for ships.
85
278040
2056
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
280120
1858
E mostra onde estão todos os navios.
04:42
Now, imagine how useful this would be to people in coast guards
87
282002
3214
Imaginem a utilidade que isto terá para os guardas costeiros
04:45
who are trying to track and stop illegal fishing.
88
285240
2736
que estão a tentar localizar e acabar com a pesca ilegal.
04:48
See, legal fishing vessels
89
288000
2056
As embarcações legais de pesca
transmitem a sua localização usando lanternas de identificação 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
Mas achamos, frequentemente, navios que não o fazem.
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
Os guardas costeiros poderão usar isto
05:00
and go and find those illegal fishing vessels.
94
300200
2176
e encontrar as embarcações de pesca ilegais.
05:02
And soon we'll add not just ships and planes
95
302400
2176
Em breve adicionaremos não só navios e aviões,
05:04
but all the other objects,
96
304600
1296
mas outros objetos,
05:05
and we can output data feeds
97
305920
1896
e podemos colocar dados
05:07
of those locations of all these objects over time
98
307840
2536
dessas localizações e objetos ao longo do tempo
05:10
that can be integrated digitally from people's work flows.
99
310400
3056
que podem ser integradas digitalmente para o fluxo de trabalho.
05:13
In time, we could get more sophisticated browsers
100
313480
3056
Com o tempo, poderemos ter navegadores mais sofisticados
05:16
that people pull in from different sources.
101
316560
2336
que as pessoas retiram de diferentes fontes.
05:18
But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely
102
318920
4696
Mas imagino que podemos abstrair totalmente a imagem
05:23
and just having a queryable interface to the Earth.
103
323640
2416
e ter uma plataforma de consulta para a Terra.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
326080
1416
E se pudéssemos perguntar:
05:27
"Hey, how many houses are there in Pakistan?
105
327520
2536
"Ei, quantas casas existem no Paquistão?
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
330080
1936
"Diz-me isso, ao longo do tempo."
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
332040
2176
"Quantas árvores existem na Amazónia?"
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 caíram
05:37
between this week and last week?"
109
337480
1656
"nesta semana e na anterior?"
05:39
Wouldn't that be great?
110
339160
1216
Isso não era ótimo?
05:40
Well, that's what we're trying to go towards,
111
340400
2136
Bem, é isso que estamos a tentar fazer,
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
342560
1856
e chamamos-lhe "Terra Questionável."
05:44
So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day
113
344440
3896
A missão do Planet Mission 1 era fotografar o planeta todos os dias
05:48
and make it accessible.
114
348360
2336
e torná-lo acessível.
05:50
Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time
115
350720
3816
O Planet Mission 2 é criar um índex de objetos no 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
Deixem-me fazer uma analogia.
05:58
Google indexed what's on the internet and made it searchable.
118
358920
3400
O Google faz um índex do que existe na Internet e tornou-o consultável.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.
119
363080
3256
Nós fazemos um índex do que existe na Terra e tornamo-lo consultável.
06:06
Thank you very much.
120
366360
1336
Muito obrigado.
06:07
(Applause)
121
367720
4520
(Aplausos)
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