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

Çeviri: Cihan Ekmekçi Gözden geçirme: Figen Ergürbüz

Four years ago, here at TED,

Dört yıl önce burada TED'de,

I announced Planet's Mission 1:

Planet'in birinci misyonunu açıkladım:

to launch a fleet of satellites

Bir dizi uydu fırlatarak

that would image the entire Earth, every day,

tüm Dünya'yı her gün resmetmek

and to democratize access to it.

ve buna herkesin erişimini sağlamak.

The problem we were trying to solve was simple.

Çözmeye çalıştığımız sorun basitti.

Satellite imagery you find online is old, typically years old,

İnternette bulduğunuz uydu görselleri genellikle yıllarca eski,

yet human activity was happening on days and weeks and months,

ama her geçen gün, ay ve yıl, insan aktivitesi devam ediyor

and you can't fix what you can't see.

ve göremediğiniz şeyi düzeltemezsiniz.

We wanted to give people the tools to see that change and take action.

İnsanlara bu değişimi görüp harekete geçmeleri için bir araç vermek istedik.

The beautiful Blue Marble image, taken by the Apollo 17 astronauts in 1972

1972'de Apollo 17 astronotları tarafından çekilen bu harika Blue Marble görseli

had helped humanity become aware that we're on a fragile planet.

insanoğlunun hassas bir gezegende yaşadığının farkına varmasını sağladı.

And we wanted to take it to the next level,

Biz de bunu bir üst seviyeye taşıyarak

to give people the tools to take action, to take care of it.

insanlara hareket geçip sorunu halletmeleri için bir araç vermek istedik.

Well, after many Apollo projects of our own,

Kendi yürütüğümüz pek çok Apollo görevi sonrasında

launching the largest fleet of satellites in human history,

insanlık tarihinin en büyük uydu dizisini uzaya fırlatarak

we have reached our target.

amacımıza ulaştık.

Today, Planet images the entire Earth, every single day.

Artık Planet her gün tüm Dünya'yı resmediyor.

Mission accomplished.

Görev tamamlandı.

(Applause)

(Alkışlar)

Thank you.

Teşekkürler.

It's taken 21 rocket launches --

21 roket fırlatmamız gerekti,

this animation makes it look really simple -- it was not.

bu animasyon bunu çok basitmiş gibi gösteriyor ama değildi.

And we now have over 200 satellites in orbit,

Artık yörüngede 200'ün üzerinde uydumuz var,

downlinking their data to 31 ground stations we built around the planet.

gezegenin her bir yanına kurduğumuz 31 istasyona veri aktarımı yapıyorlar.

In total, we get 1.5 million 29-megapixel images of the Earth down each day.

Toplamda her gün 1,5 milyon tane 29 megapiksel Dünya görseli alıyoruz.

And on any one location of the Earth's surface,

Ayrıca Dünya'nın yüzeyinde herhangi bir yer için

we now have on average more than 500 images.

ortalama 500'ün üzerinde görselimiz var.

A deep stack of data, documenting immense change.

Çok büyük bir değişikliği belgeleyen geniş çapta veri bütünü.

And lots of people are using this imagery.

Pek çok insan bu görselleri kullanıyor.

Agricultural companies are using it to improve farmers' crop yields.

Tarım şirketleri çiftçilerin ekinlerini geliştirmeleri için kullanıyor.

Consumer-mapping companies are using it to improve the maps you find online.

Pazarlama şirketleri bunu internette gördüğünüz istatistikler için kullanıyor.

Governments are using it for border security

Hükûmetler sınır güvenliği için

or helping with disaster response after floods and fires and earthquakes.

veya doğal afetler sonrasında acil durum ve yardım için kullanıyor.

And lots of NGOs are using it.

Pek çok STK bunu kullanıyor.

So, for tracking and stopping deforestation.

Orman tahribatını takip etmek ve önlemek için de kullanılıyor,

Or helping to find the refugees fleeing Myanmar.

Mynanmar'dan kaçan mültecileri bulmak için de.

Or to track all the activities in the ongoing crisis in Syria,

Suriye'de süregelen krize dair faaliyetleri izlemek için de kullanılıyor,

holding all sides accountable.

hangi taraf olursa olsun.

And today, I'm pleased to announce Planet stories.

Bugün, Planet hikâyelerini sizlere tanıtmaktan çok memnunum.

Anyone can go online to planet.com

Herkes planet.com adresine girerek

open an account and see all of our imagery online.

bir hesap açabilir ve internetteki tüm görsellerimize erişebilir.

It's a bit like Google Earth, except it's up-to-date imagery,

Biraz Google Earth'e benziyor, ama tamamen güncel görseller,

and you can see back through time.

geçmişi de görüntüleyebilirsiniz.

You can compare any two days

Herhangi iki günü karşılaştırarak

and see the dramatic changes that happen around our planet.

gezegendeki köklü değişiklikleri kendiniz görebilirsiniz.

Or you can create a time lapse through the 500 images that we have

500 görsel üzerinden hızlandırılmış izleme yapabilir

and see that change dramatically over time.

ve zaman içindeki büyük değişiklikleri görebilirsiniz.

And you can share these over social media.

Bu görselleri sosyal medya da paylaşabilirsiniz.

It's pretty cool.

Harika bir şey.

(Applause)

(Alkışlar)

Thank you.

Teşekkürler.

We initially created this tool for news journalists,

Bunu ilk başta gazeteciler için yapmıştık,

who wanted to get unbiased information about world events.

dünya olayları hakkında tarafsız bilgi toplamak istiyorlardı.

But now we've opened it up for anyone to use,

Ancak sonra herkesin kullanımına açtık,

for nonprofit or personal uses.

kişisel ve kâr amacı olmayan kullanım için.

And we hope it will give people the tools to find and see the changes on the planet

Umuyoruz ki insanlara gezegendeki değişikleri görüp harekete geçmeleri için

and take action.

gerekli araçları verecek.

OK, so humanity now has this database of information about the planet,

İnsanoğlu artık gezegen hakkında bilgi edinmek için

zamanla değişen bu veri tabanına sahip.

changing over time.

What's our next mission, what's Mission 2?

Sıradaki görevimiz ne peki? İkinci görev?

In short, it's space plus AI.

Kısacası şu; uzay artı yapay zekâ.

What we're doing with artificial intelligence

Yapay zekâyla yaptığımız şey

is finding the objects in all the satellite images.

tüm uydu görsellerinde nesneleri bulmak.

The same AI tools that are used to find cats in videos online

İnternette kedi videoları bulmak için kullanılan yapay zekânın aynısı

can also be used to find information on our pictures.

görsellerimizdeki bilgileri bulmak için de kullanılabilir.

So, imagine if you can say, this is a ship, this is a tree,

Farkı görebildiğinizi hayal edin, bu bir gemi, bu bir ağaç,

this is a car, this is a road, this is a building, this is a truck.

bir araba, bir karayolu, bir bina, bir kamyon.

And if you could do that for all of the millions of images

Her gün gelen milyonlarca görselde

coming down per day,

bunu yapabilirsek

then you basically create a database

gezegendeki her büyük nesneyi içine alan

of all the sizable objects on the planet, every day.

bir veri tabanı yaratmış oluruz.

And that database is searchable.

Ayrıca bu veri tabanı incelenebilir.

So that's exactly what we're doing.

İşte yaptığımız tam da bu.

Here's a prototype, working on our API.

Bu bir prototip, API'miz üzerinde çalışıyor.

This is Beijing.

Burası Beijing.

So, imagine if we wanted to count the planes in the airport.

Havalimanındaki uçakları saymak istediğimizi düşünelim.

We select the airport,

Havalimanını seçiyoruz,

and it finds the planes in today's image,

bugünün görseliyle uçakları buluyor

and finds the planes in the whole stack of images before it,

ve kendisinden önceki tüm görsellerdeki uçakları buluyor

and then outputs this graph of all the planes in Beijing airport over time.

ve zaman içinde Beijing havalimanındaki tüm uçakların bir grafiğini çıkarıyor.

Of course, you could do this for all the airports around the world.

Tabii bunu dünyadaki tüm havalimanları için yapabilirsiniz.

And let's look here in the port of Vancouver.

Vancouver limanına bir bakalım.

So, we would do the same, but this time we would look for vessels.

Aynı şeyi yapıyoruz ama bu sefer gemileri arayacağız.

So, we zoom in on Vancouver, we select the area,

Vancouver'a yaklaştırıyoruz, alanı seçiyoruz

and we search for ships.

ve gemileri arıyoruz.

And it outputs where all the ships are.

Tüm gemilerin yerini gösteriyor.

Now, imagine how useful this would be to people in coast guards

Yasa dışı balıkçılığı önlemeye çalışan sahil güvenlik için

who are trying to track and stop illegal fishing.

bunun ne kadar faydalı olacağını bir düşünün.

See, legal fishing vessels

Yasal balıkçı gemileri

transmit their locations using AIS beacons.

lokasyonlarını AIS sinyalleriyle aktarıyorlar.

But we frequently find ships that are not doing that.

Fakat biz sık sık bunu yapmayan gemiler buluyoruz.

The pictures don't lie.

Resimler yalan söylemez.

And so, coast guards could use that

Sahil güvenlik bunu kullanabilir

and go and find those illegal fishing vessels.

ve o yasa dışı balıkçı gemilerini bulabilir.

And soon we'll add not just ships and planes

Yakında gemi ve uçakların yanı sıra,

but all the other objects,

diğer her şeyi ekleyeceğiz

and we can output data feeds

ve tüm nesnelerin zaman içindeki lokasyonlarına yönelik

of those locations of all these objects over time

veri bildirimlerimiz olacak,

that can be integrated digitally from people's work flows.

bu veriler dijital yolla insanların iş akışına entegre edilebilr.

In time, we could get more sophisticated browsers

Zaman içinde daha özelleştirilmiş tarayıcılarımız olacak,

that people pull in from different sources.

insanlar bunlara farklı kaynaklardan erişebilecek.

But ultimately, I can imagine us abstracting out the imagery entirely

Ama sonuç olarak insanların bu görselleme sistemini tamamen özetleyip

and just having a queryable interface to the Earth.

bir Dünya arama motoru yaptığını hayal edebiliyorum.

Imagine if we could just ask,

Şunları aradığımızı düşünelim,

"Hey, how many houses are there in Pakistan?

''Pakistan'da kaç tane ev var?

Give me a plot of that versus time."

Zamanla karşılaştırmasını çıkar.''

"How many trees are there in the Amazon

''Amazon'da kaç tane ağaç var

and can you tell me the locations of the trees that have been felled

ve geçen haftadan bu yana kesilen ağaçların

between this week and last week?"

lokasyonlarını gösterir misin?''

Wouldn't that be great?

Bu harika olmaz mıydı?

Well, that's what we're trying to go towards,

İşte varmaya çalıştığımız nokta bu

and we call it "Queryable Earth."

ve bunun adı ''Aranabilir Dünya.''

So, Planet's Mission 1 was to image the whole planet every day

Planet'in ilk görevi tüm gezegeni her gün resmetmek

and make it accessible.

ve buna erişimi sağlamaktı.

Planet's Mission 2 is to index all the objects on the planet over time

Planet'in ikinci görevi ise gezegendeki tüm nesneleri zamana göre dizinlemek

and make it queryable.

ve internette aranabilir kılmak.

Let me leave you with an analogy.

Bir kıyaslamayla bitirmek istiyorum.

Google indexed what's on the internet and made it searchable.

Google internette var olanı dizinledi ve bu bilgiyi aranabilir yaptı.

Well, we're indexing what's on the Earth and making it searchable.

Biz de Dünya'da var olanı dizinleyerek bu bilgiyi aranabilir yapacağız.

Thank you very much.

Çok teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkışlar)