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

Перекладач: Mariya Udud Утверджено: Khrystyna Romashko

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

П'ять років тому я був аспірантом,

living two lives.

який жив двома життями.

In one, I used NASA supercomputers

В одному з них я використовував надпотужні комп'ютери NASA

to design next-generation spacecraft,

для проектування нового покоління космічних кораблів,

and in the other I was a data scientist

в іншому я був спеціалістом з обробки даних,

looking for potential smugglers

шукаючи потенційних контрабандистів

of sensitive nuclear technologies.

таємних ядерних технологій.

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

Як спеціаліст з обробки даних я багато аналізував,

mostly of facilities,

здебільшого потужності,

industrial facilities around the world.

виробничі потужності по всьому світу.

And I was always looking for a better canvas

І я завжди шукав кращий матеріал,

to tie these all together.

щоб зв'язати це все воєдино.

And one day, I was thinking about how

Одного дня я подумав про те,

all data has a location,

як розміщаються всі дані,

and I realized that the answer

та потім зрозумів, що відповідь

had been staring me in the face.

була в мене перед носом.

Although I was a satellite engineer,

Хоча я працював інженером супутників,

I hadn't thought about using satellite imagery

я й не думав про використання супутникових зображень

in my work.

у моїй роботі.

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

Як і більшість з нас, перебуваючи онлайн,

I'd see my house, so I thought,

я можу побачити свій дім зараз. Тоді я подумав,

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

що сяду і почну перевіряти

some of these facilities.

деякі з цих потужностей.

And what I found really surprised me.

І те, що я виявив, дійсно вразило мене.

The pictures that I was finding

Зображення, які я знаходив,

were years out of date,

були дуже застарілими,

and because of that,

і через це

it had relatively little relevance

їхня користь для тієї роботи,

to the work that I was doing today.

що я виконував, була відносно малою.

But I was intrigued.

Але я був заінтригований.

I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.

Супутникові зображення - це неймовірна річ.

There are millions and millions of sensors

Нас оточують сьогодні

surrounding us today,

мільйони датчиків,

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

але все одно, ми ще стільки всього не знаємо.

How much oil is stored in all of China?

Скільки нафти зберігається у всьому Китаї?

How much corn is being produced?

Скільки зерна вирощують?

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

Скільки кораблів існує у всіх портах світу?

Now, in theory, all of these questions

Теоретично, на усі ці питання

could be answered by imagery,

можна знайти відповіді завдяки зображенням,

but not if it's old.

якщо вони не застарілі.

And if this data was so valuable,

І, якщо ця інформація була такою цінною,

then how come I couldn't get my hands

тоді ж чому я не можу знайти

on more recent pictures?

сучасніші фото?

So the story begins over 50 years ago

Так, історія почалася понад 50 років тому,

with the launch of the first generation

коли запускалося перше покоління

of U.S. government photo reconnaissance satellites.

фоторозвідувальних супутників уряду США.

And today, there's a handful

І сьогодні вже є жменька

of the great, great grandchildren

видатних, дуже видатних "внуків"

of these early Cold War machines

цих машин ранньої Холодної війни,

which are now operated by private companies

що ними керують приватні компанії,

and from which the vast majority of satellite imagery

та з яких надходить абсолютна більшість супутникових зображень,

that you and I see on a daily basis comes.

які ми бачимо з вами щодня.

During this period, launching things into space,

Впродовж цього часу, запуск цих пристроїв у космос -

just the rocket to get the satellite up there,

лише ракета досягає супутників, які там перебувають -

has cost hundreds of millions of dollars each,

коштує сотні мільйонів доларів, кожен запуск,

and that's created tremendous pressure

і це створює величезні труднощі

to launch things infrequently

у запуску цих пристроїв в окремих випадках

and to make sure that when you do,

та перешкоджає впевнитися, що при їхньому запуску

you cram as much functionality in there as possible.

ви надасте їм стільки функціональності, наскільки це можливо.

All of this has only made satellites

Через усе це,

bigger and bigger and bigger

супутники ставали усе більшими та більшими,

and more expensive,

та дорожчими.

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

На сьогодні це близько мільярда доларів за одну копію.

Because they are so expensive,

Через те, що вони дорогі,

there aren't very many of them.

їх не дуже багато.

Because there aren't very many of them,

Через те, що їх не дуже багато,

the pictures that we see on a daily basis

зображення, які ми бачимо з вами щодня,

tend to be old.

є застарілими.

I think a lot of people actually understand this anecdotally,

Я гадаю, що багато людей вже знають це з власного досвіду,

але для того, щоб візуалізувати, наскільки бідно

but in order to visualize just how sparsely

укомплектована наша планета,

our planet is collected,

я та декілька моїх друзів завантажили ряд даних

some friends and I put together a dataset

із 30 мільйонів зображень, які ми зібрали

of the 30 million pictures that have been gathered

з цих супутників у період 2000-2010 років.

by these satellites between 2000 and 2010.

Як ви бачите, сині величезні зони нашого світу

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

ледь видимі, рідше, ніж раз на рік,

are barely seen, less than once a year,

та навіть ті території, що можна побачити частіше,

and even the areas that are seen most frequently,

червоні, у кращому випадку доступні для перегляду раз у квартал.

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

Оскільки ми аспіранти в галузі авіа- та ракетного будування,

Now as aerospace engineering grad students,

цей графік став для нас викликом.

this chart cried out to us as a challenge.

Чому ці пристрої повинні так багато коштувати?

Why do these things have to be so expensive?

Чи справді один супутник має коштувати

Does a single satellite really have to cost

як три Аеробуси-747?

the equivalent of three 747 jumbo jets?

Wasn't there a way to build a smaller,

Невже немає способу розробити менші,

simpler, new satellite design that could enable

простіші нові схеми супутників, які б могли

more timely imaging?

надавати зображення вчасно?

I realize that it does sound a little bit crazy

Я розумію, це звучить трохи божевільно,

that we were going to go out and just

що ми плануємо зі старту одразу ж

begin designing satellites,

почати проектувати супутники,

but fortunately we had help.

але, на щастя, ми отримали допомогу.

In the late 1990s, a couple of professors

Наприкінці 90-х років декілька професорів

proposed a concept for radically reducing the price

запропонували концепцію для радикального зниження ціни

of putting things in space.

запуску апаратів до космосу.

This was hitchhiking small satellites

Це були вдосконалені невеликі супутники,

alongside much larger satellites.

що запускалися паралельно з набагато більшими.

This dropped the cost of putting objects up there

Це знизило вартість запускання цих апаратів у космос

by over a factor of 100,

більш, ніж у 100 разів.

and suddenly we could afford to experiment,

Раптом ми могли дозволити собі проводити експерименти,

to take a little bit of risk,

трохи більше ризикувати

and to realize a lot of innovation.

та здійснити багато інновацій.

And a new generation of engineers and scientists,

І нове покоління інженерів та науковців,

mostly out of universities,

переважно з університетів,

began launching these very small,

почали запускати ці дуже маленькі,

breadbox-sized satellites called CubeSats.

розміром з хлібницю, супутники у вигляді куба (CubeSats).

And these were built with electronics obtained

Вони були побудовані з допомогою електронних засобів, отриманих

from RadioShack instead of Lockheed Martin.

від RadioShack, а не Lockheed Martin.

Now it was using the lessons learned from these early missions

Вони використовували досвід, отриманий під час ранніх місій,

that my friends and I began a series of sketches

тож мої друзі і я створили серію ескізів

of our own satellite design.

нашої власної конструкції супутника.

And I can't remember a specific day

І я не можу згадати конкретний день,

where we made a conscious decision

коли ми прийняли свідоме рішення

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

зібратися і сконструювати ці речі,

but once we got that idea in our minds

але, як тільки з'явилася ця ідея

of the world as a dataset,

світу як набору даних,

of being able to capture millions of data points

здатного вловлювати мільйони точок даних

on a daily basis describing the global economy,

на щоденній основі, при описі світової економіки,

of being able to unearth billions of connections

здатного виявити безліч зв'язків

between them that had never before been found,

між цими даними, які ніколи раніше не виявлялися,

it just seemed boring

здавалося просто-таки нудним

to go work on anything else.

почати працювати над чимось іншим.

And so we moved into a cramped,

І ми переїхали в тісний

windowless office in Palo Alto,

офіс без вікон в Пало-Альто,

and began working to take our design

і стали працювати, щоб розробити наш дизайн

from the drawing board into the lab.

на креслярській дошці в лабораторії.

The first major question we had to tackle

Першим великим питанням, яке ми мали розв'язати,

was just how big to build this thing.

було наскільки великою побудувати цю річ.

In space, size drives cost,

У просторі розмір визначає ціну,

and we had worked with these very small,

і ми працювали з цими дуже малими

breadbox-sized satellites in school,

супутниками, розміром з хлібницю у школі,

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

але, так як ми почали краще розуміти закони фізики,

we found that the quality of pictures

ми виявили, що якість фотографій,

those satellites could take was very limited,

яку ці супутники можуть зробити, була дуже обмеженою,

because the laws of physics dictate

тому що закони фізики диктують,

that the best picture you can take through a telescope

що найкраще зображення, яке ви можете отримати з телескопа,

is a function of the diameter of that telescope,

залежить від діаметра цього телескопа.

and these satellites had a very small,

Ці супутники були дуже незначного,

very constrained volume.

обмеженого розміру.

And we found that the best picture we would

Ми виявили, що найкраще зображення,

have been able to get looked something like this.

яке ми можемо отримати, схоже на ось таке.

Although this was the low-cost option,

Хоч це був бюджетний варіант,

quite frankly it was just too blurry

відверто кажучи, воно було занадто розмитим,

to see the things that make satellite imagery valuable.

щоб побачити речі, через які цінуються супутникові знімки.

So about three or four weeks later,

Так, три або чотири тижні потому

we met a group of engineers randomly

ми випадково зустріли групу інженерів,

who had worked on the first

яка працювала над першим у світі

private imaging satellite ever developed,

приватним знімальним супутником,

and they told us that back in the 1970s,

і вони сказали нам, що ще в 1970-х роках,

the U.S. government had found a powerful

уряд США знайшов потужний

optimal tradeoff --

оптимальний компроміс -

that in taking pictures at right about one meter resolution,

що при зйомці зображень з роздільною здатністю в один метр,

being able to see objects one meter in size,

щоб могти бачити предмети розміром в один метр,

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

вони виявили неспроможність отримати дуже високу якість зображення,

but get a lot of them at an affordable price.

але отримували багато з них за доступною ціною.

From our own computer simulations,

З наших власних комп'ютерних симуляцій

we quickly found that one meter really was

ми швидко виявили, що один метр дійсно був

the minimum viable product

мінімальним надійним продуктом,

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

щоб бути в змозі бачити рушії нашої глобальної економіки,

for the first time, being able to count

вперше будучи в стані рахувати

the ships and cars and shipping containers and trucks

кораблі та автомобілі, контейнери та вантажівки,

that move around our world on a daily basis,

які рухалися навколо нашого світу щодня,

while conveniently still not being able to see individuals.

водночас вони все ще не могли розгледіти людей.

We had found our compromise.

Ми знайшли наш компроміс.

We would have to build something larger

Ми повинні були б побудувати щось більше,

than the original breadbox,

ніж хлібниці.

now more like a mini-fridge,

Щось більше схоже на маленький холодильник,

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

але нам все ще не потрібно було будувати пікап.

So now we had our constraint.

Тож тепер ми мали обмеження.

The laws of physics dictated

Закони фізики визначали

the absolute minimum-sized telescope that we could build.

абсолютний мінімальний розмір телескопа, який можна було сконструювати.

What came next was making the rest of the satellite

Далі треба було зробити решту супутника

as small and as simple as possible,

якомога меншим та простішим,

basically a flying telescope with four walls

практично це мав бути літаючий телескоп з чотирма стінками

and a set of electronics smaller than a phone book

та електронним обладнанням, менший, ніж телефонна книга,

that used less power than a 100 watt lightbulb.

і використовувати менше енергії, ніж лампочка 100 Вт.

The big challenge became actually taking

Отримання фотографій через той телескоп

the pictures through that telescope.

стало великою проблемою.

Traditional imaging satellites use a line scanner,

Традиційні супутники візуалізації використовують лінійний сканер,

similar to a Xerox machine,

такий як на ксероксі,

and as they traverse the Earth, they take pictures,

і коли вони облітають Землю, то фотографують,

scanning row by row by row

скануючи рядок за рядком,

to build the complete image.

щоб побудувати повне зображення.

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

Люди використовують їх, тому що вони отримують багато світла,

which means less of the noise you see

що означає, що зображення менш розмите,

in a low-cost cell phone image.

ніж на дешевому мобільному телефоні.

The problem with them is they require

Проблема з ними в тому, що вони потребують

very sophisticated pointing.

дуже складного калібрування.

You have to stay focused on a 50-centimeter target

Ви повинні тримати у фокусі 50-сантиметрову ціль

from over 600 miles away

на відстані понад 600 кілометрів,

while moving at more than seven kilometers a second,

на швидкості понад 7 км/с,

which requires an awesome degree of complexity.

що вимагає неймовірної складності.

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

Тож натомість ми звернулися до нового покоління відеодатчиків,

originally created for use in night vision goggles.

спочатку створених для використання в окулярах нічного бачення.

Instead of taking a single, high quality image,

Замість того, щоб робити одне високоякісне зображення,

we could take a videostream

ми могли б узяти відеопотік

of individually noisier frames,

окремих розмитих кадрів,

but then we could recombine

але тоді ми могли б поєднати

all of those frames together

всі ці кадри разом

into very high-quality images

у дуже високоякісні зображення

using sophisticated pixel processing techniques

з використанням складних методів обробки пікселів

here on the ground,

тут на землі,

at a cost of one one hundredth a traditional system.

витративши на це одну соту вартості традиційної системи.

And we applied this technique

І ми застосували цю техніку

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

також для багатьох інших систем на супутнику,

and day by day, our design evolved

і з часом наша модель розвинулася

from CAD to prototypes

від комп'ютерного конструювання (CAD) до виготовлення прототипів,

to production units.

до готових продуктів.

A few short weeks ago,

Кілька тижнів тому

we packed up SkySat 1,

ми зібрали SkySat 1,

put our signatures on it,

поставили свої підписи на ньому,

and waved goodbye for the last time on Earth.

і попрощалися з ним, бо це його останнє перебування на Землі.

Today, it's sitting in its final launch configuration

Сьогодні він у своїй остаточній конфігурації для запуску

ready to blast off in a few short weeks.

готовий летіти протягом декількох тижнів.

And soon, we'll turn our attention to launching

І найближчим часом ми зосередимо нашу увагу на запуску

a constellation of 24 or more of these satellites

комбінації 24 або більше цих супутників,

and beginning to build the scalable analytics

і почнемо проводити масштабний аналіз,

that will allow us to unearth the insights

що дасть змогу виявляти унікальну інформацію

in the petabytes of data we will collect.

в петабайтах даних, зібраних нами.

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

Так навіщо ж усе це? Навіщо конструювати ці супутники?

Well, it turns out imaging satellites

Виявляється, супутники

have a unique ability to provide global transparency,

мають унікальну здатність впливати на глобальну прозорість.

and providing that transparency on a timely basis

Забезпечувати цю прозорість своєчасно -

is simply an idea whose time has come.

це просто ідея, час якої настав.

We see ourselves as pioneers of a new frontier,

Ми бачимо себе в якості піонерів нового рубежу,

and beyond economic data,

і за межами економічних даних,

unlocking the human story, moment by moment.

бачимо як вчених, які відкривають людську історію, момент за моментом.

For a data scientist

Для вченого, який працює з даними,

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

і який бував у космосі тільки в космічному дитячому таборі,

it just doesn't get much better than that.

немає нічого кращого за це.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)