Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...

Translator: Pongsakorn Puavaranukroh Reviewer: Sakunphat Jirawuthitanant

Five years ago, I was a Ph.D. student

เมื่อห้าปีก่อน ตอนที่ผมกำลังเรียนปริญญาเอก

living two lives.

ใช้ชีวิตอยู่สองด้าน

In one, I used NASA supercomputers

ด้านหนึ่ง ผมเป็นนักออกแบบยานอวกาศ

to design next-generation spacecraft,

โดยใช้ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ของนาซ่า

and in the other I was a data scientist

และอีกด้านหนึ่งผมเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

looking for potential smugglers

คอยวิเคราะห์หาอาชญากรที่จ้องจะขโมย

of sensitive nuclear technologies.

ข้อมูลเกี่ยวกับเทคโนโลยีนิวเคลียร์

As a data scientist, I did a lot of analyses,

ในฐานะที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผลได้วิเคราะห์ข้อมูลมากมาย

mostly of facilities,

ส่วนใหญ่เป็นสิ่งปลูกสร้างต่าง ๆ

industrial facilities around the world.

สิ่งปลูกสร้างเชิงอุตสาหกรรมทั่วโลก

And I was always looking for a better canvas

และผมได้มองหาวิธีที่ดีกว่าอยู่เสมอ

to tie these all together.

ในการเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน

And one day, I was thinking about how

วันหนึ่ง ขณะที่ผมกำลังคิดว่า

all data has a location,

ข้อมูลต่าง ๆ มีพิกัดเป็นอย่างไร

and I realized that the answer

แล้วผมก็ได้ตระหนักว่าว่าคำตอบนั้น

had been staring me in the face.

อยู่ตรงหน้าผมมาตลอด

Although I was a satellite engineer,

ถึงแม้ผมจะเป็นวิศวกรดาวเทียม

I hadn't thought about using satellite imagery

แต่ผมไม่เคยคิดถึงการนำภาพถ่ายดาวเทียม

in my work.

มาใช้ในงานของผมเลย

Now, like most of us, I'd been online,

ในตอนนี้ ซึ่งก็เหมือนกับคนอื่น ๆ ผมใช้อินเตอร์เน็ต

I'd see my house, so I thought,

ผมใช้มันดูบ้านของผม แล้วผมก็คิดว่า

I'll hop in there and I'll start looking up

จะลองดูภาพถ่ายอื่น ๆ บ้าง แล้วผมก็เริ่มมองหา

some of these facilities.

ภาพถ่ายสิ่งปลูกสร้างต่าง ๆ

And what I found really surprised me.

และสิ่งที่พบสร้างความประหลาดใจแก่ผมมาก

The pictures that I was finding

ภาพถ่ายต่าง ๆ ที่ผมพบนั้น

were years out of date,

ล้าสมัยไปเป็นปี ๆ

and because of that,

และด้วยเหตุนั้น

it had relatively little relevance

มันแทบจะเอามาใช้ประโยชน์

to the work that I was doing today.

กับงานที่ผมกำลังทำอยู่ตอนนั้นไม่ได้เลย

But I was intrigued.

แต่ผมก็ประหลาดใจ

I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.

คือว่า ภาพถ่ายดาวเทียมเป็นสิ่งที่พิเศษมาก

There are millions and millions of sensors

มีตัวตรวจจับค่าต่าง ๆ มากมาย

surrounding us today,

ที่อยู่รายรอบเราในทุกวันนี้

but there's still so much we don't know on a daily basis.

แต่ในแต่ละวัน ก็ยังมีข้อมูลอีกมาก ที่เรายังไม่รู้

How much oil is stored in all of China?

ในประเทศจีนมีน้ำมันมากแค่ไหน

How much corn is being produced?

มีการเพาะปลูกข้าวโพดมากแค่ไหน

How many ships are in all of our world's ports?

มีเรือกี่ลำตามท่าเรือต่าง ๆ ทั่วโลก

Now, in theory, all of these questions

ในทางทฤษฎี คำถามเหล่านี้

could be answered by imagery,

สามารถตอบได้ด้วยภาพถ่ายดาวเทียม

but not if it's old.

ถ้ามันไม่ล้าสมัยจนเกินไป

And if this data was so valuable,

และในเมื่อข้อมูลภาพถ่ายเหล่านี้มีค่าขนาดนั้น

then how come I couldn't get my hands

ทำไมเราถึงไม่สามารถเข้าถึง

on more recent pictures?

ภาพถ่ายที่เป็นปัจจุบันมากกว่านี้ล่ะ

So the story begins over 50 years ago

เรื่องนี้ มันเริ่มขึ้นเมื่อ 50 กว่าปีก่อน

with the launch of the first generation

เมื่อมีการส่งดาวเทียมถ่ายภาพเชิงยุทธวืธีรุ่นแรก

of U.S. government photo reconnaissance satellites.

ของอเมริกาขึ้นไป

And today, there's a handful

ในทุกวันนี้ ก็ยังมี

of the great, great grandchildren

ดาวเทียมถ่ายภาพรุ่นหลัง ๆ จำนวนมาก

of these early Cold War machines

ซึ่งถูกพัฒนาต่อมาจากดาวเทียมถ่ายภาพ ยุคสงครามเย็น

which are now operated by private companies

ซึ่งขณะนี้ถูกใช้งานโดยบริษัทเอกชนจำนวนหนึ่ง

and from which the vast majority of satellite imagery

อันเป็นที่มาของภาพถ่ายดาวเทียมส่วนใหญ่

that you and I see on a daily basis comes.

ที่คุณและผมเห็นกันในยุคนี้

During this period, launching things into space,

ในช่วงเวลาไม่นานมานี้ การส่งวัตถุออกไปอวกาศ

just the rocket to get the satellite up there,

โดยเฉพาะการใช้จรวดส่งดาวเทียม

has cost hundreds of millions of dollars each,

มีค่าใช้จ่ายหลายร้อยล้านดอลลาร์ต่อครั้ง

and that's created tremendous pressure

จึงต้องมีการพิจารณาอย่างถี่ถ้วน เกี่ยวกับความคุ้มค่า

to launch things infrequently

ทุกครั้งที่จะต้องส่งดาวเทียมขึ้นไป

and to make sure that when you do,

และเพื่อจะให้มีความคุ้มค่า

you cram as much functionality in there as possible.

คุณจะต้องบรรจุสารพัดคุณสมบัติ เข้าไปในดาวเทียมมากที่สุด

All of this has only made satellites

ซึ่งเป็นผลให้ดาวเทียม

bigger and bigger and bigger

รังแต่จะมีขนาดใหญ่ขึ้นและใหญ่ขึ้น

and more expensive,

และมีราคาแพงยิ่งขึ้นไปอีก

now nearly a billion, with a b, dollars per copy.

จนถึงเกือบหนึ่งพันล้านดอลลาร์ต่อดวง

Because they are so expensive,

เพราะว่าพวกมันแพงมหาศาล

there aren't very many of them.

จึงมีดาวเทียมอยู่ไม่มากนัก

Because there aren't very many of them,

และเมื่อมีดาวเทียมไม่มากนัก

the pictures that we see on a daily basis

ภาพถ่ายดาวเทียมที่เราเห็น

tend to be old.

ก็มักจะล้าสมัยอยู่เสมอ

I think a lot of people actually understand this anecdotally,

ผมคิดว่าผู้คนมากมาย เข้าใจเรื่องนี้อย่างผิวเผิน

but in order to visualize just how sparsely

แต่เพื่อที่จะให้เห็นภาพว่าภาพถ่ายดาวเทียม

our planet is collected,

ถูกถ่ายมาน้อยเพียงไหน

some friends and I put together a dataset

ผมและเพื่อนจึงรวบรวมข้อมูลภาพถ่าย

of the 30 million pictures that have been gathered

กว่า 30 ล้านภาพที่ถูกถ่าย

by these satellites between 2000 and 2010.

จากดาวเทียม ในระหว่าง ค.ศ. 2000-2010

As you can see in blue, huge areas of our world

พื้นที่สีน้ำเงินที่เห็นเป็นบริเวณกว้าง

are barely seen, less than once a year,

คือพื้นที่ที่ถูกถ่ายภาพ น้อยกว่า 1 ครั้งต่อปี

and even the areas that are seen most frequently,

แม้แต่ในบริเวณที่ถูกถ่ายบ่อยครั้งที่สุด

those in red, are seen at best once a quarter.

คือตรงพื้นที่สีแดง ก็ยังถูกถ่ายเพียงแค่ ทุก ๆ 3 เดือนเท่านั้น

Now as aerospace engineering grad students,

ในฐานะที่ผมเรียนด้านวิศกรรมยานอวกาศมา

this chart cried out to us as a challenge.

แผนภาพที่เห็น สร้างความท้าทายแก่เราอย่างมาก

Why do these things have to be so expensive?

ทำไมการใช้งานดาวเทียมถึงได้แพงนัก

Does a single satellite really have to cost

มันจำเป็นจริงหรือที่ดาวเทียมดวงหนึ่ง

the equivalent of three 747 jumbo jets?

จะมีราคาเท่ากับเครื่องโบอิ้ง 747

Wasn't there a way to build a smaller,

จะไม่มีวิธีสร้างมันให้เล็กลง เรียบง่ายขึ้น

simpler, new satellite design that could enable

ดาวเทียมแบบใหม่ที่จะสามารถ

more timely imaging?

ถ่ายภาพได้บ่อยครั้งกว่านี้หรือ

I realize that it does sound a little bit crazy

ผมค้นพบว่า มันฟังดูบ้าบอ

that we were going to go out and just

เมื่อเราได้ตัดสินใจ

begin designing satellites,

เริ่มทำการออกแบบดาวเทียมอย่างที่ว่า

but fortunately we had help.

ซึ่งโชคดี ที่เราได้รับความช่วยเหลือ

In the late 1990s, a couple of professors

เมื่อปลายทศวรรษ 1990 ศาสตราจารย์กลุ่มหนึ่ง

proposed a concept for radically reducing the price

ได้เสนอแนวคิดในการลดค่าใช้จ่าย

of putting things in space.

การส่งของขึ้นไปบนอวกาศ ลงได้อย่างมหาศาล

This was hitchhiking small satellites

โดยฝากดาวเทียมขนาดเล็กขึ้นไปกับ

alongside much larger satellites.

ดาวเทียมที่ใหญ่กว่า

This dropped the cost of putting objects up there

แนวทางเช่นนี้ ทำให้ค่าใช้จ่ายในการขนส่งวัตถุ ขึ้นไปบนอวกาศ

by over a factor of 100,

ลดลงเหลือเพียง 1 ใน 100 เท่านั้น

and suddenly we could afford to experiment,

แทบจะทันทีทันใด เรากลับมามีทุนเพียงพอสำหรับการทดลอง

to take a little bit of risk,

สำหรับการรับความเสี่ยง ได้มากขึ้นอีกนิด

and to realize a lot of innovation.

และสำหรับการสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ

And a new generation of engineers and scientists,

นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรรุ่นใหม่ ๆ

mostly out of universities,

ภายนอกมหาวิทยาลัยต่าง ๆ

began launching these very small,

ได้เริ่มปล่อยดาวเทียมกาฝาก

breadbox-sized satellites called CubeSats.

ซึ่งมีขนาดเท่ากล่องขนมปัง ที่เราเรียกว่า คิวบ์แซทส์ (CubeSats)

And these were built with electronics obtained

พวกมันถูกสร้างจากแผงวงจรที่หาได้จาก

from RadioShack instead of Lockheed Martin.

ร้านอุปกรณ์อิเลกทรอนิกส์ทั่วไป แทนที่จะต้องซื้อจากบริษัทอากาศยานขนาดใหญ่

Now it was using the lessons learned from these early missions

บทเรียนต่าง ๆ ที่ได้จากภารกิจในช่วงนั้นเอง

that my friends and I began a series of sketches

ทำให้ผมและเพื่อนเริ่มร่างภาพ

of our own satellite design.

การออกแบบดาวเทียมของพวกเรา

And I can't remember a specific day

ผมจำวันที่แน่นอนไม่ได้

where we made a conscious decision

วันที่พวกเราได้ตัดสินใจอย่างแน่วแน่

that we were actually going to go out and build these things,

ที่จะสร้างพวกมันขึ้นมาจริง ๆ

but once we got that idea in our minds

แต่เมื่อไอเดียได้เกิดขึ้นในใจแล้ว

of the world as a dataset,

ไอเดียที่่เปรียบโลกเป็นชุดข้อมูลหนึ่ง

of being able to capture millions of data points

ที่สามารถรวบรวมข้อมูลรายวัน

on a daily basis describing the global economy,

จำนวนมหาศาลอันแสดงถึงเศรษฐกิจโลก

of being able to unearth billions of connections

ที่สามารถขุดคุ้ยหาความเชื่อมโยง

between them that had never before been found,

ระหว่างข้อมูลเหล่านั้น อย่างที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อน

it just seemed boring

เมื่อเรื่องราวกลับเป็นอย่างนี้แล้ว

to go work on anything else.

พวกเราก็หมดความสนใจ ที่จะทำงานอย่างอื่น

And so we moved into a cramped,

ดังนั้นพวกเราจึงได้ย้ายมา ยังออฟฟิศเล็ก ๆ

windowless office in Palo Alto,

ไม่มีหน้าต่าง ที่ พาโล อัลโต (Palo Alto)

and began working to take our design

และเริ่มโครงการที่จะนำแบบดาวเทียมของเรา

from the drawing board into the lab.

จากโต๊ะออกแบบไปสู่ห้องทดลอง

The first major question we had to tackle

คำถามสำคัญอันแรกที่เราต้องเผชิญ

was just how big to build this thing.

คือ ดาวเทียมของเราควรมีขนาดเท่าไหร่

In space, size drives cost,

ในวงการอวกาศนี้ ขนาดมีผลมากต่อต้นทุน

and we had worked with these very small,

และพวกเราเคยได้ทำงานกับดาวเทียมกาฝาก

breadbox-sized satellites in school,

ขนาดกล่องขนมปังที่โรงเรียนมาก่อน

but as we began to better understand the laws of physics,

แต่เมื่อพวกเริ่มเข้าใจกฎฟิสิกส์

we found that the quality of pictures

เราพบว่าคุณภาพของภาพถ่าย

those satellites could take was very limited,

จากดาวเทียมพวกนี้ ต่ำมาก

because the laws of physics dictate

เนื่องจาก กฎฟิสิกส์กำหนดไว้ว่า

that the best picture you can take through a telescope

ภาพดีที่สุดที่สามารถถ่ายได้จากกล้องโทรทรรศน์

is a function of the diameter of that telescope,

ขึ้นอยู่กับเส้นผ่าศูนย์กลางของกล้องนั้น

and these satellites had a very small,

และเนื่องพวกมันมีขนาดเล็กมาก

very constrained volume.

จึงมีปริมาตรที่จำกัด

And we found that the best picture we would

ภาพดีที่สุดที่ได้จากพวกมัน

have been able to get looked something like this.

จึงมีคุณภาพภาพประมาณนี้

Although this was the low-cost option,

แม้จะเป็นตัวเลือกที่ดีเรื่องในเชิงค่าใช้จ่าย

quite frankly it was just too blurry

แต่ภาพที่ได้มันแย่เกินกว่า

to see the things that make satellite imagery valuable.

ที่จะนำมาใช้ประโยชน์ได้

So about three or four weeks later,

3 - 4 สัปดาห์หลังจากนั้น

we met a group of engineers randomly

พวกเราได้พบกับวิศวกรกลุ่มหนึ่งโดยบังเอิญ

who had worked on the first

พวกเขาเคยทำงานกับ

private imaging satellite ever developed,

ดาวเทียมถ่ายภาพของเอกชนรุ่นแรก

and they told us that back in the 1970s,

พวกเขาบอกว่า ย้อนไปเมื่อทศวรรษ 1970

the U.S. government had found a powerful

รัฐบาลสหรัฐฯ ได้พบ

optimal tradeoff --

วิธีที่เหมาะสม

that in taking pictures at right about one meter resolution,

ในการถ่ายภาพที่ความคมชัดระดับ 1 เมตร

being able to see objects one meter in size,

ไปจนถึงการจับภาพวัตถุขนาด 1 เมตร

they had found that they could not just get very high-quality images,

พวกเขาพบว่า แม้ไม่สามารถถ่ายภาพ คุณภาพสูงไม่กี่ภาพได้

but get a lot of them at an affordable price.

แต่สามารถถ่ายภาพปริมาณมาก ๆ ภายในงบประมาณอันจำกัดได้

From our own computer simulations,

จากแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์

we quickly found that one meter really was

พวกเราพบว่าความคมชัดที่ 1 เมตร

the minimum viable product

เป็นค่าน้อยที่สุดที่ยอมรับได้

to be able to see the drivers of our global economy,

ในการเห็นความเป็นไปต่าง ๆ ที่ขับเคลื่อนเศรษฐกิจโลก

for the first time, being able to count

เป็นครั้งแรกที่พวกเราสามารถนับ

the ships and cars and shipping containers and trucks

จำนวนเรือสินค้า รถยนต์ ตู้สินค้า และรถบรรทุก

that move around our world on a daily basis,

ซึ่งเคลื่อนที่อยู่ทั่วโลก ในทุก ๆ วัน

while conveniently still not being able to see individuals.

แต่ก็ยังไม่ถึงขนาดเห็นตัวผู้คนได้

We had found our compromise.

พวกเราได้พบทางออกที่เรายอมรับได้แล้ว

We would have to build something larger

เราอาจจะต้องสร้างดาวเทียมที่ใหญ่กว่า

than the original breadbox,

ขนาดกล่องขนมปัง

now more like a mini-fridge,

อาจะมีขนาดเท่ากับตู้เย็นตู้เล็ก ๆ

but we still wouldn't have to build a pickup truck.

แต่ก็ไม่ต้องใหญ่เท่ารถบรรทุกเล็ก

So now we had our constraint.

ข้อจำกัดที่เรามี

The laws of physics dictated

จากกฏฟิสิกส์ที่กำหนด

the absolute minimum-sized telescope that we could build.

ขนาดของดาวเทียมเล็กที่สุด ที่พวกเราสามารถสร้างได้

What came next was making the rest of the satellite

ปัญหาต่อมา คือการสร้าง ส่วนอื่น ๆ ของดาวเทียม

as small and as simple as possible,

ให้เล็กที่สุดเท่าที่จะทำได้

basically a flying telescope with four walls

เหมือนกล้องโทรทรรศน์ ที่อัดอยู่ในกล่องสี่เหลี่ยม

and a set of electronics smaller than a phone book

พร้อมแผงวงจรต่าง ๆ ที่มีขนาดเท่าสมุดโทรศัพท์

that used less power than a 100 watt lightbulb.

ซึ่งกินไฟน้อยกว่าหลอดไฟขนาด 100 วัตต์

The big challenge became actually taking

ปัญหาที่ท้าทายจริง ๆ กลับกลายเป็น

the pictures through that telescope.

วิธีที่จะถ่ายภาพผ่านกล้องโทรทรรศน์

Traditional imaging satellites use a line scanner,

ดาวเทียมแบบเดิม จะใช้ เครื่องกวาดภาพแบบเส้นเดี่ยว

similar to a Xerox machine,

คล้ายกับเครื่องถ่ายเอกสาร

and as they traverse the Earth, they take pictures,

ในขณะที่โคจรรอบโลก มันก็ถ่ายภาพ

scanning row by row by row

โดยการกวาดภาพไปทีละแถว

to build the complete image.

แล้วนำมาประกอบเป็นภาพที่สมบูรณ์

Now people use these because they get a lot of light,

วิธีนี้ดี ตรงที่มันรับแสงได้มาก

which means less of the noise you see

ภาพจึงมีสัญญาณรบวนน้อย

in a low-cost cell phone image.

แบบเดียวกับที่ใช้ในกล้องมือถือราคาประหยัด

The problem with them is they require

แต่ข้อเสียของมันคือ มันต้องใช้

very sophisticated pointing.

เทคนิคการจับภาพที่ซับซ้อน

You have to stay focused on a 50-centimeter target

คุณต้องโฟกัสเป้าหมายขนาด 50 เซนติเมตรไว้อย่างต่อเนื่อง

from over 600 miles away

จากระยะ 600 ไมล์เหนือผิวโลก

while moving at more than seven kilometers a second,

พร้อมกับคลื่อนที่ไปด้วยความเร็ว มากกว่า 7 กิโลเมตรต่อวินาที

which requires an awesome degree of complexity.

ซึ่งต้องใช้เทคนิคขั้นสูงมาก

So instead, we turned to a new generation of video sensors,

ดังนั้นพวกเราจึงเปลี่ยนไปใช้ ตัวรับภาพวีดีโอรุ่นใหม่

originally created for use in night vision goggles.

ซึ่งถูกสร้างสำหรับกล้องมองกลางคืน

Instead of taking a single, high quality image,

แทนที่จะถ่ายภาพคมชัดสูง เพียงภาพเดียว

we could take a videostream

เราสามารถถ่ายวีดีโอ

of individually noisier frames,

ที่ประกอบด้วยภาพที่มีจุดรบกวนมากหน่อย

but then we could recombine

แล้วนำภาพเหล่านั้น

all of those frames together

แต่ละภาพมารวมกัน

into very high-quality images

เป็นภาพความคมชัดสูง

using sophisticated pixel processing techniques

โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพทีละจุด

here on the ground,

เมื่อภาพเหล่านั้นถูกส่งกลับมายังโลก

at a cost of one one hundredth a traditional system.

โดยมีค่าใช้จ่ายแค่ 1 ใน 100 ของวิธีถ่ายภาพแบบเดิม

And we applied this technique

และพวกเราได้ประยุกต์เทคนิคนี้

to many of the other systems on the satellite as well,

กับดาวเทียมอื่น ๆ อีกหลายระบบ

and day by day, our design evolved

วันแล้ววันเล่า งานออกแบบ ของพวกเราได้พัฒนาไป

from CAD to prototypes

จากภาพร่าง ไปสู่ดาวเทียมต้นแบบ

to production units.

ไปสู่ดาวเทียมในสายการผลิต

A few short weeks ago,

ไม่กี่สัปดาห์ก่อน

we packed up SkySat 1,

พวกเราได้นำผลงานของเรา

put our signatures on it,

ใส่ไปกับดาวเทียม SkySat 1

and waved goodbye for the last time on Earth.

และได้ร่ำลามันเป็นครั้งสุดท้าย

Today, it's sitting in its final launch configuration

วันนี้ มันกำลังถูกตั้งค่าปล่อยตัวรอบสุดท้าย

ready to blast off in a few short weeks.

และพร้อมที่จะถูกส่งขึ้นสู่อวกาศ ในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า

And soon, we'll turn our attention to launching

อีกไม่นาน เราจะมุ่งเป้าไปสู่การปล่อยดาวเทียม

a constellation of 24 or more of these satellites

ลักษณะนี้ อีกไม่น้อยกว่า 24 ดวง

and beginning to build the scalable analytics

และมุ่งเป็นไปที่การสร้างระบบวิเคราะห์ ที่พัฒนาต่อยอดได้

that will allow us to unearth the insights

ซึ่งจะช่วยให้เราได้เห็นข้อมูลเชิงลึก

in the petabytes of data we will collect.

ขนาดเป็นเพตะไบต์ (Petabyte) ที่เราจะเก็บรวบรวมมา

So why do all of this? Why build these satellites?

ทั้งหมดนี้เราทำไปเพื่ออะไร ทำต้องต้องสร้างดาวเทียมพวกนั้น

Well, it turns out imaging satellites

กลายเป็นว่าดาวเทียมถ่ายภาพ

have a unique ability to provide global transparency,

มีคุณสมบัติเฉพาะที่จะสร้างโลกที่มีความโปร่งใส

and providing that transparency on a timely basis

ให้เกิดขึ้นอยู่ตลอดเวลา

is simply an idea whose time has come.

มันเป็นแนวคิดที่พร้อมแจ้งเกิดแล้ว

We see ourselves as pioneers of a new frontier,

เรามองพวกเราเองเป็นผู้บุกเบิกพรมแดนใหม่

and beyond economic data,

ที่หนือไปกว่าข้อมูลทางเศรษฐกิจ

unlocking the human story, moment by moment.

มันคือการปลดพันธนาการความเป็นไปของมนุษยชาติ ทีละเล็กทีละน้อย

For a data scientist

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

that just happened to go to space camp as a kid,

ผมรู้สึกเหมือนเด็กที่ได้เข้าค่ายอวกาศ

ไม่มีอะไรตื่นเต้นไปกว่านี้อีกแล้ว

it just doesn't get much better than that.

ขอบคุณครับ

Thank you.

(เสียงปรบมือ)

(Applause)