ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com
TED2007

Blaise Agüera y Arcas: How PhotoSynth can connect the world's images

Blaise Aguera y Arcas presenta Photosynth.

Filmed:
5,831,957 views

Blaise Aguera y Arcas conduce una brillante demostración de Photosynth, un programa de software que revoluciona la imagen digital. Con fotos extraídas de Internet, Photosynth construye sensacionales paisajes y nos invita a recorrerlos.
- Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio

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00:25
What I'm going to showespectáculo you first, as quicklycon rapidez as I can,
0
0
2000
Lo que voy a mostrarles primero, tan brevemente como pueda,
00:27
is some foundationalfundacional work, some newnuevo technologytecnología
1
2000
4000
es algo de trabajo de base, una tecnología nueva
00:31
that we broughttrajo to MicrosoftMicrosoft as partparte of an acquisitionadquisición
2
6000
3000
que hemos traído a Microsoft como parte de una adquisición
00:34
almostcasi exactlyexactamente a yearaño agohace. This is SeadragonDragón marino,
3
9000
3000
realizada hace casi un año exacto. Se trata de Seadragon.
00:37
and it's an environmentambiente in whichcual you can eitherya sea locallyen la zona or remotelyremotamente
4
12000
3000
Es un entorno en el que se puede interactuar en forma local o remota
00:40
interactinteractuar with vastvasto amountscantidades of visualvisual datadatos.
5
15000
3000
con grandes cantidades de datos visuales.
00:43
We're looking at manymuchos, manymuchos gigabytesgigabytes of digitaldigital photosfotos here
6
18000
3000
Aquí estamos viendo muchos, muchos gigabytes de fotos digitales,
00:46
and kindtipo of seamlesslysin problemas and continuouslycontinuamente zoomingzoom in,
7
21000
3000
haciendo zoom en forma continua y sin dificultades,
00:50
panningpanorámica throughmediante the thing, rearrangingreorganizando it in any way we want.
8
25000
2000
haciendo panorámicas y modificaciones de cualquier tipo.
00:52
And it doesn't matterimportar how much informationinformación we're looking at,
9
27000
4000
La cantidad de información que veamos,
00:56
how biggrande these collectionscolecciones are or how biggrande the imagesimágenes are.
10
31000
3000
el tamaño de las colecciones y el de las imágenes ya no son un problema.
00:59
MostMás of them are ordinaryordinario digitaldigital cameracámara photosfotos,
11
34000
2000
En su mayoría son fotos de cámaras digitales comunes,
01:01
but this one, for exampleejemplo, is a scanescanear from the LibraryBiblioteca of CongressCongreso,
12
36000
3000
pero esta, por ejemplo, es una escaneada de la Biblioteca del Congreso,
01:05
and it's in the 300 megapixelmegapíxel rangedistancia.
13
40000
2000
con cerca de 300 megapíxeles.
01:08
It doesn't make any differencediferencia
14
43000
1000
Es lo mismo,
01:09
because the only thing that oughtdebería to limitlímite the performanceactuación
15
44000
3000
porque lo único que puede limitar el rendimiento
01:12
of a systemsistema like this one is the numbernúmero of pixelspíxeles on your screenpantalla
16
47000
3000
de un sistema como este es el número de píxeles de su pantalla
01:15
at any givendado momentmomento. It's alsoademás very flexibleflexible architecturearquitectura.
17
50000
3000
en un momento dado. También tiene una arquitectura muy flexible.
01:18
This is an entiretodo booklibro, so this is an exampleejemplo of non-imageno imagen datadatos.
18
53000
3000
Este es un libro completo, un ejemplo de datos sin imágenes.
01:22
This is "BleakDesolado HouseCasa" by DickensDickens. EveryCada columncolumna is a chaptercapítulo.
19
57000
5000
Se trata de "Casa desolada", de Dickens. Cada columna es un capítulo.
01:27
To proveprobar to you that it's really texttexto, and not an imageimagen,
20
62000
4000
Para probarles que se trata realmente de texto, y no de una imagen,
01:31
we can do something like so, to really showespectáculo
21
66000
2000
podemos hacer algo para mostrar
01:33
that this is a realreal representationrepresentación of the texttexto; it's not a pictureimagen.
22
68000
3000
que se trata de una representación real del texto; no es una imagen.
01:37
Maybe this is a kindtipo of an artificialartificial way to readleer an e-booklibro electronico.
23
72000
2000
Quizá sea una forma algo artificial de leer un libro electrónico.
01:39
I wouldn'tno lo haría recommendrecomendar it.
24
74000
1000
No la recomendaría.
01:40
This is a more realisticrealista casecaso. This is an issueproblema of The Guardianguardián.
25
75000
3000
Este es un caso más realista. Un ejemplar de The Guardian.
01:43
EveryCada largegrande imageimagen is the beginningcomenzando of a sectionsección.
26
78000
2000
Cada imagen grande es el comienzo de una sección.
01:45
And this really givesda you the joyalegría and the good experienceexperiencia
27
80000
3000
Y realmente proporciona el placer y la experiencia agradable
01:48
of readingleyendo the realreal paperpapel versionversión of a magazinerevista or a newspaperperiódico,
28
83000
5000
de leer la versión real en papel de una revista o un diario,
01:54
whichcual is an inherentlyinherentemente multi-scalemulti-escala kindtipo of mediummedio.
29
89000
1000
un tipo de medio propiamente de escalas múltiples.
01:56
We'veNosotros tenemos alsoademás donehecho a little something
30
91000
1000
También hemos hecho algo
01:57
with the corneresquina of this particularespecial issueproblema of The Guardianguardián.
31
92000
3000
en una esquina de este ejemplar de The Guardian.
02:00
We'veNosotros tenemos madehecho up a fakefalso adanuncio that's very highalto resolutionresolución --
32
95000
3000
Hemos hecho un anuncio publicitario falso con alta resolución,
02:03
much highermayor than you'dtu hubieras be ablepoder to get in an ordinaryordinario adanuncio --
33
98000
2000
mucho más de la que puede obtenerse en un anuncio común,
02:05
and we'venosotros tenemos embeddedincrustado extraextra contentcontenido.
34
100000
2000
y le hemos incorporado otros contenidos.
02:07
If you want to see the featurescaracteristicas of this carcoche, you can see it here.
35
102000
2000
Si desean ver las características de este coche, pueden hacerlo aquí.
02:10
Or other modelsmodelos, or even technicaltécnico specificationspresupuesto.
36
105000
4000
O ver otros modelos, e incluso especificaciones técnicas.
02:15
And this really getsse pone at some of these ideasideas
37
110000
2000
Esto comprende algunas de las ideas
02:18
about really doing away with those limitslímites on screenpantalla realreal estateinmuebles.
38
113000
4000
sobre anular los límites en torno a los inmuebles en pantalla.
02:22
We hopeesperanza that this meansmedio no more pop-upsventanas emergentes
39
117000
2000
Esperamos que esto implique el fin de las pantallas emergentes
02:24
and other kindtipo of rubbishbasura like that -- shouldn'tno debería be necessarynecesario.
40
119000
2000
y otros estorbos de ese tipo: ya no serían necesarios.
02:27
Of coursecurso, mappingcartografía is one of those really obviousobvio applicationsaplicaciones
41
122000
2000
Por cierto, el mapeo es una de las aplicaciones realmente obvias
02:29
for a technologytecnología like this.
42
124000
2000
en una tecnología como esta.
02:31
And this one I really won'tcostumbre spendgastar any time on,
43
126000
2000
No voy a demorarme en esto,
02:33
exceptexcepto to say that we have things to contributecontribuir to this fieldcampo as well.
44
128000
2000
salvo decir que también tenemos cómo contribuir en este campo.
02:37
But those are all the roadscarreteras in the U.S.
45
132000
2000
Estas son todas las carreteras de los EE.UU.
02:39
superimposedsuperpuesto on topparte superior of a NASANASA geospatialgeoespacial imageimagen.
46
134000
4000
sobreimpresas en la parte superior de una imagen geoespacial de la NASA.
02:44
So let's pullHalar up, now, something elsemás.
47
139000
2000
Ahora veamos algo más.
02:46
This is actuallyactualmente livevivir on the WebWeb now; you can go checkcomprobar it out.
48
141000
3000
Esto está en directo en la red en este momento, pueden verlo.
02:49
This is a projectproyecto calledllamado PhotosynthPhotosynth,
49
144000
1000
Es un proyecto llamado Photosynth,
02:51
whichcual really marriesse casa two differentdiferente technologiestecnologías.
50
146000
1000
que combina dos tecnologías diferentes.
02:52
One of them is SeadragonDragón marino
51
147000
1000
Una es Seadragon,
02:54
and the other is some very beautifulhermosa computercomputadora visionvisión researchinvestigación
52
149000
2000
y la otra una investigación visual computarizada muy hermosa,
02:57
donehecho by NoahNoah SnavelySnavely, a graduategraduado studentestudiante at the UniversityUniversidad of WashingtonWashington,
53
152000
2000
realizada por Noah Snavely, estudiante de posgrado de la Universidad de Washington,
03:00
co-advisedco-asesorado by SteveSteve SeitzSeitz at U.W.
54
155000
2000
codirigida por Steve Seitz de la misma universidad
03:02
and RickAlmiar SzeliskiSzeliski at MicrosoftMicrosoft ResearchInvestigación. A very nicebonito collaborationcolaboración.
55
157000
4000
y Rick Szeliski en el Dpto. de Investigación de Microsoft. Una muy buena colaboración.
03:07
And so this is livevivir on the WebWeb. It's poweredmotorizado by SeadragonDragón marino.
56
162000
2000
Y está en directo en la web, con tecnología de Seadragon.
03:09
You can see that when we kindtipo of do these sortstipo of viewspuntos de vista,
57
164000
2000
Pueden apreciarlo cuando hacemos estos tipos de vistas,
03:12
where we can divebucear throughmediante imagesimágenes
58
167000
1000
en las que podemos bucear a través de las imágenes
03:14
and have this kindtipo of multi-resolutionmulti-resolución experienceexperiencia.
59
169000
1000
y tener esta experiencia de resolución múltiple.
03:16
But the spatialespacial arrangementarreglo of the imagesimágenes here is actuallyactualmente meaningfulsignificativo.
60
171000
4000
El orden espacial de estas imágenes es realmente significativo.
03:20
The computercomputadora visionvisión algorithmsAlgoritmos have registeredregistrado these imagesimágenes togetherjuntos
61
175000
3000
Los algoritmos visuales computarizados registraron estas imágenes en conjunto,
03:23
so that they correspondcorresponder to the realreal spaceespacio in whichcual these shotsdisparos --
62
178000
4000
de modo que se corresponden con el espacio real en que se hicieron las tomas,
03:27
all takentomado nearcerca GrassiGrassi LakesLagos in the Canadiancanadiense RockiesMontañas Rocosas --
63
182000
2000
hechas en los Lagos Grassi, en las Montañas Rocallosas canadienses.
03:31
all these shotsdisparos were takentomado. So you see elementselementos here
64
186000
2000
Aquí ven elementos
03:33
of stabilizedestabilizado slide-showdiapositivas or panoramicpanorámico imagingimágenes,
65
188000
4000
de diapositivas estabilizadas o imágenes panorámicas,
03:40
and these things have all been relatedrelacionado spatiallyespacialmente.
66
195000
2000
todas relacionadas espacialmente.
03:42
I'm not sure if I have time to showespectáculo you any other environmentsambientes.
67
197000
3000
No sé si tengo tiempo para mostrarles otros entornos.
03:45
There are some that are much more spatialespacial.
68
200000
1000
Algunos son mucho más espaciales.
03:47
I would like to jumpsaltar straightDerecho to one of Noah'sNoah originaloriginal data-setsconjuntos de datos --
69
202000
3000
Quisiera pasar directamente a uno de los conjuntos de datos originales de Noah;
03:50
and this is from an earlytemprano prototypeprototipo of PhotosynthPhotosynth
70
205000
2000
este es uno de los primeros prototipos de Photosynth
03:52
that we first got workingtrabajando in the summerverano --
71
207000
2000
por el que comenzamos en el verano,
03:54
to showespectáculo you what I think
72
209000
1000
y sirve para mostrarles lo que considero
03:55
is really the punchpuñetazo linelínea behinddetrás this technologytecnología,
73
210000
3000
la verdadera culminación de esta tecnología,
03:59
the PhotosynthPhotosynth technologytecnología. And it's not necessarilynecesariamente so apparentaparente
74
214000
2000
Photosynth. Y esto no necesariamente se aprecia
04:01
from looking at the environmentsambientes that we'venosotros tenemos put up on the websitesitio web.
75
216000
3000
al ver los entornos que hemos subido a la red.
04:04
We had to worrypreocupación about the lawyersabogados and so on.
76
219000
2000
Tuvimos que ocuparmos de las capas y demás.
04:07
This is a reconstructionreconstrucción of NotreNotre DameDama CathedralCatedral
77
222000
1000
Esta es una reconstrucción de la Catedral de Notre Dame,
04:09
that was donehecho entirelyenteramente computationallycomputacionalmente
78
224000
2000
realizada totalmente con ordenador
04:11
from imagesimágenes scrapedraspado from FlickrFlickr. You just typetipo NotreNotre DameDama into FlickrFlickr,
79
226000
3000
a partir de imágenes tomadas de Flickr. Simplemente pongan Notre Dame en Flickr,
04:14
and you get some picturesimágenes of guys in t-shirtscamisetas, and of the campuscampus
80
229000
3000
y podrán ver imágenes de personas en camiseta, del campus
04:17
and so on. And eachcada of these orangenaranja conesconos representsrepresenta an imageimagen
81
232000
4000
y demás. Cada uno de estos conos anaranjados representa una imagen
04:22
that was discovereddescubierto to belongpertenecer a to this modelmodelo.
82
237000
2000
perteneciente a este modelo.
04:26
And so these are all FlickrFlickr imagesimágenes,
83
241000
2000
Y estas son todas imágenes de Flickr,
04:28
and they'veellos tienen all been relatedrelacionado spatiallyespacialmente in this way.
84
243000
3000
relacionadas espacialmente de esta manera.
04:31
And we can just navigatenavegar in this very simplesencillo way.
85
246000
2000
Podemos navegar simplemente de esta forma tan sencilla.
04:35
(ApplauseAplausos)
86
250000
9000
(Aplausos).
04:44
You know, I never thought that I'd endfin up workingtrabajando at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
Saben, nunca pensé que terminaría trabajando en Microsoft.
04:46
It's very gratifyinggratificante to have this kindtipo of receptionrecepción here.
88
261000
4000
Es muy gratificante tener una recepción así aquí.
04:50
(LaughterRisa)
89
265000
3000
(Risas).
04:53
I guessadivinar you can see
90
268000
3000
Supongo que sabrán
04:56
this is lots of differentdiferente typestipos of camerascámaras:
91
271000
2000
que hay muchos tipos diferentes de cámaras:
04:58
it's everything from cellcelda phoneteléfono camerascámaras to professionalprofesional SLRsSLRs,
92
273000
3000
desde las de teléfonos móviles hasta SLR profesionales,
05:02
quitebastante a largegrande numbernúmero of them, stitchedcosido
93
277000
1000
gran parte de ellas ligadas
05:03
togetherjuntos in this environmentambiente.
94
278000
1000
a este entorno.
05:04
And if I can, I'll find some of the sortordenar of weirdextraño onesunos.
95
279000
2000
Si puedo buscaré algunas de las más raras.
05:08
So manymuchos of them are occludedocluido by facescaras, and so on.
96
283000
3000
Muchas están bloqueadas por rostro, y demás.
05:13
SomewhereAlgun lado in here there are actuallyactualmente
97
288000
1000
Algunas de estas son realmente
05:15
a seriesserie of photographsfotografías -- here we go.
98
290000
1000
una serie de fotografías... veamos.
05:17
This is actuallyactualmente a posterpóster of NotreNotre DameDama that registeredregistrado correctlycorrectamente.
99
292000
3000
Este es en realidad un póster de Notre Dame registrado correctamente.
05:21
We can divebucear in from the posterpóster
100
296000
2000
Podemos acercanos desde el póster
05:24
to a physicalfísico viewver of this environmentambiente.
101
299000
3000
hasta una vista física de este entorno.
05:31
What the pointpunto here really is is that we can do things
102
306000
3000
Lo que importa realmente aquí es que podemos hacer algo
05:34
with the socialsocial environmentambiente. This is now takingtomando datadatos from everybodytodos --
103
309000
5000
en el entorno social. Aquí se están tomando datos de todos,
05:39
from the entiretodo collectivecolectivo memorymemoria
104
314000
1000
de toda la memoria colectiva de
05:40
of, visuallyvisualmente, of what the EarthTierra looksmiradas like --
105
315000
2000
la apariencia visual de la Tierra,
05:43
and linkenlazar all of that togetherjuntos.
106
318000
1000
y vinculándose en su totalidad.
05:44
All of those photosfotos becomevolverse linkedvinculado togetherjuntos,
107
319000
2000
Todas estas fotos se vinculan
05:46
and they make something emergentemergente
108
321000
1000
y producen algo emergente
05:47
that's greatermayor than the sumsuma of the partspartes.
109
322000
2000
que es más que la suma de las partes.
05:49
You have a modelmodelo that emergesemerge of the entiretodo EarthTierra.
110
324000
2000
Este es un modelo que surge de toda la Tierra.
05:51
Think of this as the long tailcola to StephenStephen Lawler'sLawler's VirtualVirtual EarthTierra work.
111
326000
5000
Véanlo como la larga cola del trabajo de Tierra Virtual de Stephen Lawler.
05:56
And this is something that growscrece in complexitycomplejidad
112
331000
2000
Es algo cuya complejidad crece con el uso
05:58
as people use it, and whosecuyo benefitsbeneficios becomevolverse greatermayor
113
333000
3000
y cuyos beneficios para los usuarios se amplían
06:01
to the usersusuarios as they use it.
114
336000
2000
a medida que lo utilizan.
06:03
TheirSu ownpropio photosfotos are gettingconsiguiendo taggedetiquetado with meta-datametadatos
115
338000
2000
Sus propias fotos se etiquetan con metadatos
06:05
that somebodyalguien elsemás enteredingresó.
116
340000
1000
que alguien introdujo.
06:07
If somebodyalguien botheredmolesto to tagetiqueta all of these saintsSantos
117
342000
3000
Si alguien se toma el trabajo de etiquetar todos estos santos
06:10
and say who they all are, then my photofoto of NotreNotre DameDama CathedralCatedral
118
345000
3000
e indicar quiénes son, mi foto de la Catedral de Notre Dame
06:13
suddenlyrepentinamente getsse pone enrichedenriquecido with all of that datadatos,
119
348000
2000
se enriquece de pronto con todos esos datos,
06:15
and I can use it as an entryentrada pointpunto to divebucear into that spaceespacio,
120
350000
3000
y puedo utilizarla como punto de entrada para bucear en ese espacio,
06:18
into that meta-versemeta-verso, usingutilizando everybodytodos else'sde otra manera photosfotos,
121
353000
2000
en ese metaverso, usando las fotos de todos los demás,
06:21
and do a kindtipo of a cross-modalcross-modal
122
356000
2000
y hacer un tipo de experiencia social de modelos
06:25
and cross-userusuario cruzado socialsocial experienceexperiencia that way.
123
360000
3000
y usuarios cruzados de esa forma.
06:28
And of coursecurso, a by-productsubproducto of all of that
124
363000
1000
Por supuesto, una consecuencia de todo ello
06:30
is immenselyinmensamente richRico virtualvirtual modelsmodelos
125
365000
2000
consiste en modelos virtuales enormemente ricos
06:32
of everycada interestinginteresante partparte of the EarthTierra, collectedrecogido
126
367000
2000
de cada parte interesante de la Tierra, tomados
06:35
not just from overheadgastos generales flightsvuelos and from satellitesatélite imagesimágenes
127
370000
3000
no solo de vuelos de altura e imágenes satelitales
06:38
and so on, but from the collectivecolectivo memorymemoria.
128
373000
2000
y demás, sino de la memoria colectiva.
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
Muchas gracias.
06:42
(ApplauseAplausos)
130
377000
11000
(Aplausos)
06:53
ChrisChris AndersonAnderson: Do I understandentender this right? That what your softwaresoftware is going to allowpermitir,
131
388000
4000
Chris Anderson: A ver si lo comprendo bien: ¿este software permitirá
06:58
is that at some pointpunto, really withindentro the nextsiguiente fewpocos yearsaños,
132
393000
2000
en algún momento, en los próximos años,
07:01
all the picturesimágenes that are sharedcompartido by anyonenadie acrossa través de the worldmundo
133
396000
4000
que todas las imágenes compartidas por cualquier persona en cualquier parte del mundo
07:05
are going to basicallybásicamente linkenlazar togetherjuntos?
134
400000
2000
se vinculen?
07:07
BAABALIDO: Yes. What this is really doing is discoveringdescubriendo.
135
402000
2000
BAA: Sí. Lo que hace realmente es descubrir
07:09
It's creatingcreando hyperlinkshipervínculos, if you will, betweenEntre imagesimágenes.
136
404000
3000
crear hipervínculos, si lo quieren, entre las imágenes.
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
Y lo hace
07:13
basedbasado on the contentcontenido insidedentro the imagesimágenes.
138
408000
1000
basándose en el contenido de las imágenes.
07:14
And that getsse pone really excitingemocionante when you think about the richnessriqueza
139
409000
3000
Y es realmente emocionante pensar en la riqueza
07:17
of the semanticsemántico informationinformación that a lot of those imagesimágenes have.
140
412000
2000
de la información semántica de muchas de estas imágenes.
07:19
Like when you do a webweb searchbuscar for imagesimágenes,
141
414000
2000
Como en una búsqueda de imágenes en la web,
07:22
you typetipo in phrasesfrases, and the texttexto on the webweb pagepágina
142
417000
2000
se introducen frases, y el texto de la página web
07:24
is carryingque lleva a lot of informationinformación about what that pictureimagen is of.
143
419000
3000
lleva gran cantidad de información acerca de la imagen.
07:27
Now, what if that pictureimagen linkscampo de golf to all of your picturesimágenes?
144
422000
2000
Ahora, ¿qué sucede si dicha imagen se vincula con todas sus imágenes?
07:29
Then the amountcantidad of semanticsemántico interconnectioninterconexión
145
424000
2000
La cantidad de interconexión semántica
07:31
and the amountcantidad of richnessriqueza that comesproviene out of that
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426000
1000
y de riqueza procedente de ello
07:32
is really hugeenorme. It's a classicclásico networkred effectefecto.
147
427000
3000
es verdaderamente enorme. Es un efecto de red clásico.
07:35
CACalifornia: BlaiseBlaise, that is trulyverdaderamente incredibleincreíble. CongratulationsFelicitaciones.
148
430000
2000
CA: Blaise, es realmente increíble. Felicidades.
07:37
BAABALIDO: ThanksGracias so much.
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432000
1000
BAA: Muchas gracias.

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ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com