Stephen Lawler: Look! Up in the sky! It's Virtual Earth!

19,119 views ・ 2007-06-21

TED


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

Tradutor: Barbara Bulf Revisora: Margarida Ferreira
00:25
What I want to talk to you about today is
0
25000
3000
Hoje quero falar-vos
00:28
virtual worlds, digital globes, the 3-D Web, the Metaverse.
1
28000
9000
de mundos virtuais, de globos digitais,
da Web 3-D, do Metaverso.
00:37
What does this all mean for us?
2
37000
2000
O que significa tudo isso para nós?
00:39
What it means is the Web is going to become an exciting place again.
3
39000
5000
Isso significa que a Web vai voltar a ser um lugar apaixonante
00:44
It's going to become super exciting as we transform
4
44000
3000
vai tornar-se muito excitante à medida que a transformarmos
00:47
to this highly immersive and interactive world.
5
47000
4000
num mundo altamente envolvente e interativo.
00:51
With graphics, computing power, low latencies,
6
51000
3000
Graças aos gráficos, à capacidade de cálculo, de baixa latência,
00:54
these types of applications and possibilities
7
54000
3000
esses tipos de aplicações e possibilidades
00:57
are going to stream rich data into your lives.
8
57000
5000
estão prestes a transmitir dados valiosos na nossa vida.
01:02
So the Virtual Earth initiative, and other types of these initiatives,
9
62000
5000
Assim, a iniciativa Virtual Earth, e outros tipos de iniciativas destas,
01:07
are all about extending our current search metaphor.
10
67000
6000
estão apostadas em alargar o nosso atual poder de pesquisa.
Quando pensamos nisso,
01:13
When you think about it, we're so constrained by browsing the Web,
11
73000
3000
estamos muito limitados ao navegar na Web.
Temos que fixar URL, gravar os nossos favoritos.
01:16
remembering URLs, saving favorites.
12
76000
3000
Quando avançamos na pesquisa, contamos com as avaliações de relevância,
01:19
As we move to search, we rely on the relevance rankings,
13
79000
3000
01:22
the Web matching, the index crawling.
14
82000
3000
as correspondências na Web, o rastreamento do índice.
Mas nós queremos usar o nosso cérebro!
01:25
But we want to use our brain!
15
85000
2000
Queremos navegar, explorar, descobrir informações.
01:27
We want to navigate, explore, discover information.
16
87000
3000
01:30
In order to do that, we have to put you as a user back in the driver's seat.
17
90000
5000
Para isso, temos que voltar a colocar o utilizador no comando.
Precisamos de cooperação entre vocês, a rede informática e o computador.
01:35
We need cooperation between you and the computing network and the computer.
18
95000
4000
01:39
So what better way to put you back in the driver's seat
19
99000
4000
Então, a melhor maneira de vos colocar de novo no comando
não será colocar-vos no mundo real com que vocês interagem todos os dias?
01:43
than to put you in the real world that you interact in every day?
20
103000
3000
01:46
Why not leverage the learnings that you've been learning your entire life?
21
106000
4000
Porque não aproveitar as aprendizagens que vocês fizeram durante a vossa vida?
01:50
So Virtual Earth is about starting off
22
110000
3000
Assim, o Virtual Earth começará por criar
01:53
creating the first digital representation, comprehensive, of the entire world.
23
113000
5000
a primeira representação digital abrangente do mundo inteiro.
01:58
What we want to do is mix in all types of data.
24
118000
3000
Queremos misturar todos os tipos de dados.
02:01
Tag it. Attribute it. Metadata. Get the community to add local depth,
25
121000
5000
Etiquetá-los, defini-los. Metadados.
Pedir à comunidade que adicione profundidade local, conhecimentos globais.
02:06
global perspective, local knowledge.
26
126000
3000
02:09
So when you think about this problem,
27
129000
2000
Assim, quando vocês pensarem neste problema,
02:11
what an enormous undertaking. Where do you begin?
28
131000
4000
que enorme empreendimento!
Por onde começar?
02:15
Well, we collect data from satellites, from airplanes,
29
135000
4000
Nós reunimos dados provenientes de satélites,
de aviões, de pessoas, de veículos terrestres.
02:19
from ground vehicles, from people.
30
139000
3000
02:22
This process is an engineering problem,
31
142000
5000
Este processo é um problema de engenharia, um problema mecânico,
02:27
a mechanical problem, a logistical problem, an operational problem.
32
147000
4000
um problema logístico, um problema operacional.
02:31
Here is an example of our aerial camera.
33
151000
2000
Este é um exemplo da nossa câmara aérea.
02:33
This is panchromatic. It's actually four color cones.
34
153000
3000
É pancromática. São quatro cones de cor.
02:36
In addition, it's multi-spectral.
35
156000
2000
Além disso, é multi-espetral.
02:38
We collect four gigabits per second of data,
36
158000
4000
Recolhemos quatro gigabits de informações por segundo.
02:42
if you can imagine that kind of data stream coming down.
37
162000
2000
Tentem imaginar essa torrente de fluxo de dados.
02:44
That's equivalent to a constellation of 12 satellites at highest res capacity.
38
164000
6000
Isso é equivalente a uma constelação de 12 satélites
com a maior capacidade de resolução.
02:50
We fly these airplanes at 5,000 feet in the air.
39
170000
4000
Estes aviões voam a uma altitude de 1500 metros.
Vemos a câmara ali na frente.
02:54
You can see the camera on the front. We collect multiple viewpoints,
40
174000
3000
Recolhemos de vários pontos de vista, profundidades, ângulos, texturas.
02:57
vantage points, angles, textures. We bring all that data back in.
41
177000
6000
Recuperamos todos esses dados.
03:03
We sit here -- you know, think about the ground vehicles, the human scale --
42
183000
4000
Aqui sentados — ao nível dos veículos terrestres, à escala humana —
o que é que vemos pessoalmente?
03:07
what do you see in person? We need to capture that up close
43
187000
2000
Temos que captar isso de perto para estabelecer que tipo de experiência é.
03:09
to establish that what it's like-type experience.
44
189000
4000
03:13
I bet many of you have seen the Apple commercials,
45
193000
4000
Eu aposto que muitos de vocês viram a publicidade da Apple,
03:17
kind of poking at the PC for their brilliance and simplicity.
46
197000
6000
que aparecem no PC com brilhantismo e simplicidade.
Há um segredinho desconhecido.
03:23
So a little unknown secret is --
47
203000
2000
03:25
did you see the one with the guy, he's got the Web cam?
48
205000
4000
Já viram aquele com um tipo que tem uma câmara Web?
03:29
The poor PC guy. They're duct taping his head. They're just wrapping it on him.
49
209000
4000
O pobrezinho tem a câmara presa à cabeça com fita adesiva.
03:33
Well, a little unknown secret is his brother actually works on the Virtual Earth team.
50
213000
4000
Um segredo é que o irmão dele trabalha na equipa do Virtual Earth.
03:37
(Laughter). So they've got a little bit of a sibling rivalry thing going on here.
51
217000
5000
(Risos)
Há aqui alguma rivalidade entre irmãos.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affect his day job.
52
222000
2000
Mas deixem-me dizer, isso não afeta o trabalho diário.
03:44
We think a lot of good can come from this technology.
53
224000
3000
Nós pensamos que esta tecnologia pode fazer coisas boas.
03:47
This was after Katrina. We were the first commercial fleet of airplanes
54
227000
4000
Isto foi depois do Katrina.
Fomos a primeira frota comercial de aviões
03:51
to be cleared into the disaster impact zone.
55
231000
3000
a definir a zona de impacto do desastre.
03:54
We flew the area. We imaged it. We sent in people. We took pictures of interiors,
56
234000
5000
Sobrevoámos a área, fotografámo-la, enviámos pessoas.
Tirámos fotos de interiores, de áreas de desastre.
03:59
disaster areas. We helped with the first responders, the search and rescue.
57
239000
4000
Ajudámos os primeiros socorristas, de busca e de salvamento.
04:03
Often the first time anyone saw what happened to their house was on Virtual Earth.
58
243000
5000
A primeira vez que alguém viu o que acontecera à sua casa
foi no Virtual Earth.
04:08
We made it all freely available on the Web, just to --
59
248000
2000
Publicámos tudo gratuitamente na Web,
04:10
it was obviously our chance of helping out with the cause.
60
250000
4000
obviamente era a nossa oportunidade de ajudar aquela causa.
Quando pensamos em como tudo isto se junta,
04:14
When we think about how all this comes together,
61
254000
3000
04:17
it's all about software, algorithms and math.
62
257000
4000
tudo se resume a um "software", algoritmos e matemática.
04:21
You know, we capture this imagery but to build the 3-D models
63
261000
3000
Captamos estas imagens, mas, mas para construir os modelos 3-D,
04:24
we need to do geo-positioning. We need to do geo-registering of the images.
64
264000
5000
precisamos de fazer o posicionamento geográfico.
Precisamos de agrupá-las e ajustá-las,
fazer o registo geográfico das imagens,
04:29
We have to bundle adjust them. Find tie points.
65
269000
2000
encontrar os pontos de ligação, extrair a geometria das imagens.
04:31
Extract geometry from the images.
66
271000
3000
04:34
This process is a very calculated process.
67
274000
4000
Este processo exige muitos cálculos.
Na verdade, foi sempre feito manualmente.
04:38
In fact, it was always done manual.
68
278000
1000
04:39
Hollywood would spend millions of dollars to do a small urban corridor
69
279000
4000
Hollywood gastava milhões de dólares
para fazer um pequeno corredor urbano para um filme
04:43
for a movie because they'd have to do it manually.
70
283000
3000
porque tinham que fazer isso manualmente.
04:46
They'd drive the streets with lasers called LIDAR.
71
286000
2000
Percorriam as ruas com lasers chamados LIDAR.
04:48
They'd collected information with photos. They'd manually build each building.
72
288000
4000
Reuniam informações com fotos. Construíam cada edifício manualmente.
04:52
We do this all through software, algorithms and math --
73
292000
2000
Nós fazemos isso com "software", algoritmos e matemática,
04:54
a highly automated pipeline creating these cities.
74
294000
3000
um canal automatizado que cria essas cidades.
04:57
We took a decimal point off what it cost to build these cities,
75
297000
3000
Tiramos um ponto decimal ao custo de construir essas cidades,
05:00
and that's how we're going to be able to scale this out and make this reality a dream.
76
300000
4000
e é assim que vamos conseguir tornar o sonho em realidade.
05:04
We think about the user interface.
77
304000
2000
Pensamos na interface do utilizador.
05:06
What does it mean to look at it from multiple perspectives?
78
306000
3000
O que significa olhar para isto de múltiplas perspetivas?
05:09
An ortho-view, a nadir-view. How do you keep the precision of the fidelity of the imagery
79
309000
5000
Uma visão ortogonal, uma visão de nadir.
Como mantemos o rigor da fidelidade das imagens?
05:14
while maintaining the fluidity of the model?
80
314000
4000
mantendo a fluidez do modelo?
05:18
I'll wrap up by showing you the --
81
318000
2000
Vou terminar, mostrando-vos.
05:20
this is a brand-new peek I haven't really shown into the lab area of Virtual Earth.
82
320000
4000
Isto é uma coisa nova
que ainda não mostrei no laboratório do Virtual Earth.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
324000
3000
Estamos a trabalhar — as pessoas adoram isto —
com imagens de perspetiva de pássaro.
05:27
this bird's eye imagery we work with. It's this high resolution data.
84
327000
3000
São dados de alta resolução.
05:30
But what we've found is they like the fluidity of the 3-D model.
85
330000
4000
Mas descobrimos que elas gostam da fluidez do modelo 3D.
05:34
A child can navigate with an Xbox controller or a game controller.
86
334000
4000
Uma criança pode navegar com um controlador de Xbox ou de um jogo.
05:38
So here what we're trying to do is we bring the picture and project it into the 3-D model space.
87
338000
5000
Assim, estamos a tentar trazer a imagem e projetá-la no espaço do modelo de 3-D.
05:43
You can see all types of resolution. From here, I can slowly pan the image over.
88
343000
6000
Podem ver todos tipos de resolução.
A partir daqui, posso deslocar a imagem lentamente.
Posso pegar na imagem seguinte, posso misturar e fazer a transição.
05:49
I can get the next image. I can blend and transition.
89
349000
3000
05:52
By doing this I don't lose the original detail. In fact, I might be recording history.
90
352000
5000
Mas não perco os pormenores originais.
Posso estar a registar história.
A frescura, a capacidade.
05:57
The freshness, the capacity. I can turn this image.
91
357000
3000
Posso rodar esta imagem.
06:00
I can look at it from multiple viewpoints and angles.
92
360000
3000
Posso olhar para ela de múltiplos pontos de vista e ângulos.
06:03
What we're trying to do is build a virtual world.
93
363000
3000
Estamos a tentar construir um mundo virtual.
06:06
We hope that we can make computing a user model you're familiar with,
94
366000
5000
Esperamos poder fazer da informática um modelo de utilizador que conheçam
06:11
and really derive insights from you, from all different directions.
95
371000
4000
e obter perceções de vocês, de todas as direções diferentes.
06:15
I thank you very much for your time.
96
375000
2000
Muito obrigado.
(Aplausos)
06:17
(Applause)
97
377000
1000
Sobre este site

Este sítio irá apresentar-lhe vídeos do YouTube que são úteis para a aprendizagem do inglês. Verá lições de inglês ensinadas por professores de primeira linha de todo o mundo. Faça duplo clique nas legendas em inglês apresentadas em cada página de vídeo para reproduzir o vídeo a partir daí. As legendas deslocam-se em sincronia com a reprodução do vídeo. Se tiver quaisquer comentários ou pedidos, por favor contacte-nos utilizando este formulário de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7