TED@BCG San Francisco
Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...
Dan Berkenstock: El mundo es un gran conjunto de datos. Ahora, cómo fotografiarlo...
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Todos estamos familiarizados con las imágenes de satélite, pero lo que quizá no saben es que gran parte de ellas no son vigentes. Eso es porque los satélites son grandes y caros, por lo que no hay muchos de ellos en el espacio. Como explica en esta fascinante charla, Dan Berkenstock y su equipo llegaron a una solución diferente, el diseño de un satélite ligero barato con un enfoque radicalmente nuevo para fotografiar lo que está pasando en la Tierra.
Dan Berkenstock - Satellite designer
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
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00:12
Five years ago, I was a Ph.D. student
0
498
2599
Hace cinco años, era
un estudiante de doctorado
un estudiante de doctorado
00:15
living two lives.
1
3097
1644
viviendo dos vidas.
00:16
In one, I used NASA supercomputers
2
4741
2316
En una, usaba
supercomputadoras de la NASA
supercomputadoras de la NASA
00:19
to design next-generation spacecraft,
3
7057
2728
para diseñar la nueva generación
de naves espaciales,
de naves espaciales,
00:21
and in the other I was a data scientist
4
9785
2579
y en la otra era
un científico de datos
un científico de datos
00:24
looking for potential smugglers
5
12364
2419
buscando posibles contrabandistas
00:26
of sensitive nuclear technologies.
6
14783
3239
de tecnologías nucleares sensibles.
00:30
As a data scientist, I did a lot of analyses,
7
18022
2859
Como científico de datos,
hice un montón de análisis,
hice un montón de análisis,
00:32
mostly of facilities,
8
20881
1467
en su mayor parte
sobre instalaciones,
sobre instalaciones,
00:34
industrial facilities around the world.
9
22348
2271
instalaciones industriales
alrededor del mundo.
alrededor del mundo.
00:36
And I was always looking for a better canvas
10
24619
2688
Y siempre estaba
buscando un mejor marco
buscando un mejor marco
00:39
to tie these all together.
11
27307
2066
para juntar todo esto.
00:41
And one day, I was thinking about how
12
29373
1866
Y un día, estaba
pensando en cómo
pensando en cómo
00:43
all data has a location,
13
31239
2124
todos los datos
tienen una ubicación
tienen una ubicación
00:45
and I realized that the answer
14
33363
1733
y me di cuenta de
que la respuesta
que la respuesta
00:47
had been staring me in the face.
15
35096
1888
había estado frente
de mis narices.
de mis narices.
00:48
Although I was a satellite engineer,
16
36984
2638
Aunque era un
ingeniero de satélites,
ingeniero de satélites,
00:51
I hadn't thought about using satellite imagery
17
39622
3171
no había pensado en
utilizar imágenes satelitales
utilizar imágenes satelitales
00:54
in my work.
18
42793
1566
en mi trabajo.
00:56
Now, like most of us, I'd been online,
19
44359
1947
Como la mayoría de nosotros,
he estado en línea,
he estado en línea,
00:58
I'd see my house, so I thought,
20
46306
1782
he visto mi casa, así que pensé,
01:00
I'll hop in there and I'll start looking up
21
48088
2298
lo usaré y voy a
empezar a buscar
empezar a buscar
01:02
some of these facilities.
22
50386
1417
algunas de estas instalaciones.
01:03
And what I found really surprised me.
23
51803
1969
Y lo que encontré me sorprendió.
01:05
The pictures that I was finding
24
53772
1674
Las fotos que he ido encontrando
01:07
were years out of date,
25
55446
1901
fueron de hace unos años
01:09
and because of that,
26
57347
1068
y por eso
01:10
it had relatively little relevance
27
58415
1671
tenían relativamente
poca importancia
poca importancia
01:12
to the work that I was doing today.
28
60086
2460
para la labor que
estaba haciendo.
estaba haciendo.
01:14
But I was intrigued.
29
62546
1461
Pero estaba intrigado.
01:16
I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.
30
64007
3236
Es decir, las imágenes de satélite
son bastante sorprendentes.
son bastante sorprendentes.
01:19
There are millions and millions of sensors
31
67243
2303
Hay millones y millones
de sensores
de sensores
01:21
surrounding us today,
32
69546
1444
que nos rodean hoy en día,
01:22
but there's still so much we
don't know on a daily basis.
don't know on a daily basis.
33
70990
2960
pero aún hay muchas cosas
que no sabemos regularmente.
que no sabemos regularmente.
01:25
How much oil is stored in all of China?
34
73950
3753
¿Cuánto petróleo
se almacena en toda China?
se almacena en toda China?
01:29
How much corn is being produced?
35
77703
2933
¿Cuánto maíz se produce?
01:32
How many ships are in all of our world's ports?
36
80636
4071
¿Cuántos barcos están en
todos los puertos del mundo?
todos los puertos del mundo?
01:36
Now, in theory, all of these questions
37
84707
2559
En teoría, todas estas preguntas
01:39
could be answered by imagery,
38
87266
2244
podrían ser respondida
por las imágenes,
por las imágenes,
01:41
but not if it's old.
39
89510
1727
si no son muy antiguas.
01:43
And if this data was so valuable,
40
91237
2458
Y si estos datos
son tan valiosos,
son tan valiosos,
01:45
then how come I couldn't get my hands
41
93695
1932
¿entonces por qué
no pude obtener
no pude obtener
01:47
on more recent pictures?
42
95627
2550
imágenes más recientes?
01:50
So the story begins over 50 years ago
43
98177
3135
Así que la historia comienza
hace más de 50 años
hace más de 50 años
01:53
with the launch of the first generation
44
101312
1871
con el lanzamiento de
la primera generación
la primera generación
01:55
of U.S. government photo reconnaissance satellites.
45
103183
3600
de satélites de reconocimiento
visual de los Estados Unidos.
visual de los Estados Unidos.
01:58
And today, there's a handful
46
106783
1696
Y hoy en día, hay un puñado
02:00
of the great, great grandchildren
47
108479
2195
de los tataranietos
02:02
of these early Cold War machines
48
110674
1665
de estas primeras máquinas
de la guerra fría
de la guerra fría
02:04
which are now operated by private companies
49
112339
2009
operadas por empresas privadas
02:06
and from which the vast majority of satellite imagery
50
114348
2709
y de las que provienen
la gran mayoría de
la gran mayoría de
02:09
that you and I see on a daily basis comes.
51
117057
2825
las imágenes de satélite
que vemos a diario.
que vemos a diario.
02:11
During this period, launching things into space,
52
119882
2914
Durante este período,
lanzar cosas al espacio,
lanzar cosas al espacio,
02:14
just the rocket to get the satellite up there,
53
122796
2677
solo el cohete que
sube el satélite,
sube el satélite,
02:17
has cost hundreds of millions of dollars each,
54
125473
4601
ha costado cientos de
millones de dólares cada uno,
millones de dólares cada uno,
02:22
and that's created tremendous pressure
55
130074
1752
y eso ha creado
una enorme presión
una enorme presión
02:23
to launch things infrequently
56
131826
2289
para enviar cosas
con poca frecuencia
con poca frecuencia
02:26
and to make sure that when you do,
57
134115
1344
y para asegurarse de
que cuando se hace,
que cuando se hace,
02:27
you cram as much functionality in there as possible.
58
135459
3639
se pueda meter tanta funcionalidad
en ellos como sea posible.
en ellos como sea posible.
02:31
All of this has only made satellites
59
139098
1611
Todo esto solo ha hecho satélites
02:32
bigger and bigger and bigger
60
140709
2417
más y más y más grandes
02:35
and more expensive,
61
143126
1598
y más costosos,
02:36
now nearly a billion, with a b, dollars per copy.
62
144724
5037
de casi mil millones cada uno.
02:41
Because they are so expensive,
63
149761
1699
Ya que son tan caros,
02:43
there aren't very many of them.
64
151460
1467
no hay muchos de ellos.
02:44
Because there aren't very many of them,
65
152927
1345
Porque no hay muchos de ellos,
02:46
the pictures that we see on a daily basis
66
154272
2456
las imágenes que vemos a diario
02:48
tend to be old.
67
156728
1504
tienden a ser viejas.
02:50
I think a lot of people actually
understand this anecdotally,
understand this anecdotally,
68
158232
3282
Creo que mucha gente realmente
entiende esto como algo anecdótico,
entiende esto como algo anecdótico,
02:53
but in order to visualize just how sparsely
69
161514
2539
pero para poder visualizar
qué tan escasamente
qué tan escasamente
02:56
our planet is collected,
70
164053
1884
se recolecta nuestro planeta,
02:57
some friends and I put together a dataset
71
165937
2066
unos amigos y yo armamos
un conjunto de datos
un conjunto de datos
03:00
of the 30 million pictures that have been gathered
72
168003
2587
de las 30 millones fotografías
que se han reunido
que se han reunido
03:02
by these satellites between 2000 and 2010.
73
170590
3484
por estos satélites entre
el 2000 y el 2010.
el 2000 y el 2010.
03:06
As you can see in blue, huge areas of our world
74
174074
2755
Como se puede ver en azul,
enormes áreas de nuestro mundo
enormes áreas de nuestro mundo
03:08
are barely seen, less than once a year,
75
176829
2790
apenas se ven, menos
de una vez al año,
de una vez al año,
03:11
and even the areas that are seen most frequently,
76
179619
2272
e incluso las zonas que
se observan con mayor frecuencia,
se observan con mayor frecuencia,
03:13
those in red, are seen at best once a quarter.
77
181891
3748
en rojo, se observan a
lo mejor una vez por trimestre.
lo mejor una vez por trimestre.
03:17
Now as aerospace engineering grad students,
78
185639
2916
Ahora, como estudiantes
de ingeniería aeroespacial,
de ingeniería aeroespacial,
03:20
this chart cried out to us as a challenge.
79
188555
3428
esta tabla nos ponía un reto.
03:23
Why do these things have to be so expensive?
80
191983
3455
¿Por qué tienen
que ser tan caras?
que ser tan caras?
03:27
Does a single satellite really have to cost
81
195438
2735
¿Realmente un único
satélite tiene que costar
satélite tiene que costar
03:30
the equivalent of three 747 jumbo jets?
82
198173
4763
el equivalente de tres Jumbo 747?
03:34
Wasn't there a way to build a smaller,
83
202936
2163
¿No hay una manera de
construir uno más pequeño,
construir uno más pequeño,
03:37
simpler, new satellite design that could enable
84
205099
3172
con un diseño más simple,
un nuevo satélite que podría permitir
un nuevo satélite que podría permitir
03:40
more timely imaging?
85
208271
2018
imágenes más oportunas?
03:42
I realize that it does sound a little bit crazy
86
210289
3451
Sé que suena un poco loco
03:45
that we were going to go out and just
87
213740
1511
salir y solo
03:47
begin designing satellites,
88
215251
1847
comenzar a diseñar satélites,
03:49
but fortunately we had help.
89
217098
1963
pero afortunadamente
tuvimos ayuda.
tuvimos ayuda.
03:51
In the late 1990s, a couple of professors
90
219061
2935
A finales de 1990,
un par de profesores
un par de profesores
03:53
proposed a concept for radically reducing the price
91
221996
3481
propusieron un concepto para
reducir radicalmente el precio
reducir radicalmente el precio
03:57
of putting things in space.
92
225477
1772
de poner cosas en el espacio.
03:59
This was hitchhiking small satellites
93
227249
2111
Esto se hacía con
satélites pequeños
satélites pequeños
04:01
alongside much larger satellites.
94
229360
3016
junto con los satélites
mucho más grandes.
mucho más grandes.
04:04
This dropped the cost of putting objects up there
95
232376
2909
Esto redujo el costo
04:07
by over a factor of 100,
96
235285
1998
por más de un factor de 100
04:09
and suddenly we could afford to experiment,
97
237283
3086
y de repente
podíamos experimentar,
podíamos experimentar,
04:12
to take a little bit of risk,
98
240369
1468
tomar un poco de riesgo,
04:13
and to realize a lot of innovation.
99
241837
2266
y realizar un montón de innovación.
04:16
And a new generation of engineers and scientists,
100
244103
3089
Y una nueva generación
de ingenieros y científicos,
de ingenieros y científicos,
04:19
mostly out of universities,
101
247192
1599
en su mayoría no
en universidades
en universidades
04:20
began launching these very small,
102
248791
2343
comenzó a lanzar
estos pequeños satélites,
estos pequeños satélites,
04:23
breadbox-sized satellites called CubeSats.
103
251134
2591
del tamaño de una panera
llamados CubeSats.
llamados CubeSats.
04:25
And these were built with electronics obtained
104
253725
2403
Y se construyeron
con la electrónica
con la electrónica
04:28
from RadioShack instead of Lockheed Martin.
105
256128
3898
de RadioShack en lugar
de Lockheed Martin.
de Lockheed Martin.
04:32
Now it was using the lessons
learned from these early missions
learned from these early missions
106
260026
2840
Usando las lecciones aprendidas
de estas primeras misiones
de estas primeras misiones
04:34
that my friends and I began a series of sketches
107
262866
2695
mis amigos y yo comenzamos
una serie de bocetos
una serie de bocetos
04:37
of our own satellite design.
108
265561
1689
de nuestro propio
diseño de satélites.
diseño de satélites.
04:39
And I can't remember a specific day
109
267250
2784
Y no puedo recordar
un día específico
un día específico
04:42
where we made a conscious decision
110
270034
1860
en que tomamos
una decisión consciente
una decisión consciente
04:43
that we were actually going to
go out and build these things,
go out and build these things,
111
271894
2635
de que en realidad íbamos
a salir y construir estas cosas,
a salir y construir estas cosas,
04:46
but once we got that idea in our minds
112
274529
2430
pero una vez que tuvimos
esa idea en nuestras mentes
esa idea en nuestras mentes
04:48
of the world as a dataset,
113
276959
2161
del mundo como
un conjunto de datos,
un conjunto de datos,
04:51
of being able to capture millions of data points
114
279120
2490
de ser capaces de
capturar millones de datos
capturar millones de datos
04:53
on a daily basis describing the global economy,
115
281610
3053
regularmente, describiendo
la economía global,
la economía global,
04:56
of being able to unearth billions of connections
116
284663
2520
de ser capaz de descubrir
miles de millones de conexiones
miles de millones de conexiones
04:59
between them that had never before been found,
117
287183
3165
que nunca antes
se había encontrado,
se había encontrado,
05:02
it just seemed boring
118
290348
1648
me pareció aburrido
05:03
to go work on anything else.
119
291996
2907
trabajar en alguna otra cosa.
05:06
And so we moved into a cramped,
120
294903
2973
Así que nos mudamos a una oficina
05:09
windowless office in Palo Alto,
121
297876
2979
estrecha sin ventanas en Palo Alto
05:12
and began working to take our design
122
300855
1967
y empezamos a trabajar
para tener nuestro diseño
para tener nuestro diseño
05:14
from the drawing board into the lab.
123
302822
2938
desde el tablero de
dibujo en el laboratorio.
dibujo en el laboratorio.
05:17
The first major question we had to tackle
124
305760
2658
La primera pregunta importante
que tuvimos que hacer frente
que tuvimos que hacer frente
05:20
was just how big to build this thing.
125
308418
2334
fue qué tan grande
debemos construirlo.
debemos construirlo.
05:22
In space, size drives cost,
126
310752
3183
En el espacio,
el tamaño pone el costo
el tamaño pone el costo
05:25
and we had worked with these very small,
127
313935
2013
y habíamos trabajado con
estos pequeños satélites,
estos pequeños satélites,
05:27
breadbox-sized satellites in school,
128
315948
2094
del tamaño de
una panera en la escuela,
una panera en la escuela,
05:30
but as we began to better
understand the laws of physics,
understand the laws of physics,
129
318042
2551
pero cuando comenzamos a
entender mejor las leyes de la física,
entender mejor las leyes de la física,
05:32
we found that the quality of pictures
130
320593
2122
encontramos que
la calidad de las imágenes
la calidad de las imágenes
05:34
those satellites could take was very limited,
131
322715
3084
de esos satélites
podría ser muy limitada,
podría ser muy limitada,
05:37
because the laws of physics dictate
132
325799
1704
porque las leyes
de la física dictan
de la física dictan
05:39
that the best picture you
can take through a telescope
can take through a telescope
133
327503
3106
que la mejor imagen que se puede
tomar a través de un telescopio
tomar a través de un telescopio
05:42
is a function of the diameter of that telescope,
134
330609
2239
está en función del
diámetro del telescopio,
diámetro del telescopio,
05:44
and these satellites had a very small,
135
332848
1662
y estos satélites
tenían un volumen
tenían un volumen
05:46
very constrained volume.
136
334510
1706
muy pequeño y limitado.
05:48
And we found that the best picture we would
137
336216
1795
Y descubrimos que
la mejor imagen que podíamos
la mejor imagen que podíamos
05:50
have been able to get looked something like this.
138
338011
2485
conseguir sería
algo como esto.
algo como esto.
05:52
Although this was the low-cost option,
139
340496
2245
Aunque esta era
la opción de bajo costo,
la opción de bajo costo,
05:54
quite frankly it was just too blurry
140
342741
1673
francamente eran
demasiado borrosas
demasiado borrosas
05:56
to see the things that make
satellite imagery valuable.
satellite imagery valuable.
141
344414
3569
para ver las cosas que hacen
valiosas las imágenes satelitales.
valiosas las imágenes satelitales.
05:59
So about three or four weeks later,
142
347983
2146
Cerca de tres o cuatro
semanas más tarde,
semanas más tarde,
06:02
we met a group of engineers randomly
143
350129
2817
conocimos por azar a
un grupo de ingenieros
un grupo de ingenieros
06:04
who had worked on the first
144
352946
1641
que había trabajado en
el primer satélite privado
el primer satélite privado
06:06
private imaging satellite ever developed,
145
354587
2441
de imágenes satelitales
jamás desarrollado
jamás desarrollado
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
357028
2118
y nos dijeron que
en los años setenta,
en los años setenta,
06:11
the U.S. government had found a powerful
147
359146
2182
el gobierno estadounidense
había encontrado una poderosa
había encontrado una poderosa
06:13
optimal tradeoff --
148
361328
1643
compensación óptima,
06:14
that in taking pictures at right
about one meter resolution,
about one meter resolution,
149
362971
3088
que tomando fotos sobre
la resolución de un metro,
la resolución de un metro,
06:18
being able to see objects one meter in size,
150
366059
2884
sería capaz de ver los objetos
del tamaño de un metro,
del tamaño de un metro,
06:20
they had found that they could not
just get very high-quality images,
just get very high-quality images,
151
368943
2691
habían encontrado que no solo podían
obtener imágenes de muy alta calidad,
obtener imágenes de muy alta calidad,
06:23
but get a lot of them at an affordable price.
152
371634
2893
sino que también a
un precio asequible.
un precio asequible.
06:26
From our own computer simulations,
153
374527
1976
Desde nuestras propias
simulaciones por computadora,
simulaciones por computadora,
06:28
we quickly found that one meter really was
154
376503
2005
rápidamente encontramos
que un metro era realmente
que un metro era realmente
06:30
the minimum viable product
155
378508
1764
el producto mínimo viable
06:32
to be able to see the drivers of our global economy,
156
380272
3079
para poder ver los motores
de nuestra economía global,
de nuestra economía global,
06:35
for the first time, being able to count
157
383351
1561
por primera vez,
ser capaces de contar
ser capaces de contar
06:36
the ships and cars and shipping
containers and trucks
containers and trucks
158
384912
2721
los barcos y autos y
contenedores y camiones
contenedores y camiones
06:39
that move around our world on a daily basis,
159
387633
2824
que se mueven alrededor
de nuestro mundo diariamente,
de nuestro mundo diariamente,
06:42
while conveniently still not
being able to see individuals.
being able to see individuals.
160
390457
3804
que a su vez fuera adecuadamente
incapaz de ver a las personas.
incapaz de ver a las personas.
06:46
We had found our compromise.
161
394261
1621
Habíamos encontrado
nuestro arreglo.
nuestro arreglo.
06:47
We would have to build something larger
162
395882
1604
Tendríamos que construir
algo más grande
algo más grande
06:49
than the original breadbox,
163
397486
1563
que la panera original,
06:51
now more like a mini-fridge,
164
399049
1651
algo más bien como
una pequeña nevera,
una pequeña nevera,
06:52
but we still wouldn't have to build a pickup truck.
165
400700
2761
pero todavía no teníamos
que construir una camioneta.
que construir una camioneta.
06:55
So now we had our constraint.
166
403461
2624
Ahora teníamos
nuestra restricción.
nuestra restricción.
06:58
The laws of physics dictated
167
406085
1757
Las leyes de la física dictaban
06:59
the absolute minimum-sized
telescope that we could build.
telescope that we could build.
168
407842
3324
el tamaño mínimo absoluto del
telescopio que podríamos construir.
telescopio que podríamos construir.
07:03
What came next was making the rest of the satellite
169
411166
3054
Lo que vino después fue
hacer el resto del satélite
hacer el resto del satélite
07:06
as small and as simple as possible,
170
414220
1741
tan pequeño y tan simple
como fuera posible,
como fuera posible,
07:07
basically a flying telescope with four walls
171
415961
2652
básicamente un telescopio
volador con cuatro paredes
volador con cuatro paredes
07:10
and a set of electronics smaller than a phone book
172
418613
2941
y un conjunto de aparatos electrónicos más
pequeños que una libreta de teléfonos
pequeños que una libreta de teléfonos
07:13
that used less power than a 100 watt lightbulb.
173
421554
3438
que utiliza menos energía
que una bombilla de 100 vatios.
que una bombilla de 100 vatios.
07:16
The big challenge became actually taking
174
424992
1900
El gran desafío fue
en realidad tomar
en realidad tomar
07:18
the pictures through that telescope.
175
426892
2198
imágenes a través
de ese telescopio.
de ese telescopio.
07:21
Traditional imaging satellites use a line scanner,
176
429090
3044
Las imágenes satelitales tradicionales
utilizan un escáner de línea,
utilizan un escáner de línea,
07:24
similar to a Xerox machine,
177
432134
1761
similar a una fotocopiadora,
07:25
and as they traverse the Earth, they take pictures,
178
433895
2400
y mientras atraviesan
la Tierra, toman fotos,
la Tierra, toman fotos,
07:28
scanning row by row by row
179
436295
2196
analizando fila por fila por fila
07:30
to build the complete image.
180
438491
1675
para construir
la imagen completa.
la imagen completa.
07:32
Now people use these because they get a lot of light,
181
440166
3004
Así se hace porque
reciben mucha luz,
reciben mucha luz,
07:35
which means less of the noise you see
182
443170
1831
lo que significa menos
ruido que el que se ve
ruido que el que se ve
07:37
in a low-cost cell phone image.
183
445016
2736
en una imagen de
teléfono celular barato.
teléfono celular barato.
07:39
The problem with them is they require
184
447752
2361
El problema con ellos
es que requieren un
es que requieren un
07:42
very sophisticated pointing.
185
450113
2240
acierto muy sofisticado.
07:44
You have to stay focused on a 50-centimeter target
186
452353
2546
Se debe de enfocar en
un objetivo de 50 centímetros
un objetivo de 50 centímetros
07:46
from over 600 miles away
187
454899
1752
a más de 950 km
de distancia
de distancia
07:48
while moving at more than
seven kilometers a second,
seven kilometers a second,
188
456651
2232
mientras se mueve a más
de 7 kilómetros por segundo,
de 7 kilómetros por segundo,
07:50
which requires an awesome degree of complexity.
189
458883
2749
lo que requiere un increíble
grado de complejidad.
grado de complejidad.
07:53
So instead, we turned to a new
generation of video sensors,
generation of video sensors,
190
461632
3437
En lugar de eso, recurrimos a una nueva
generación de sensores de video,
generación de sensores de video,
07:57
originally created for use in night vision goggles.
191
465069
3091
creados originalmente para su uso
en las gafas de visión nocturna.
en las gafas de visión nocturna.
08:00
Instead of taking a single, high quality image,
192
468160
2899
En lugar de tomar una imagen
única y de alta calidad,
única y de alta calidad,
08:03
we could take a videostream
193
471059
1387
podemos tomar un video
08:04
of individually noisier frames,
194
472446
2923
de tomas individualmente
más ruidosas,
más ruidosas,
08:07
but then we could recombine
195
475369
1744
pero que podíamos recombinar
08:09
all of those frames together
196
477113
1466
todas esas tomas juntas
08:10
into very high-quality images
197
478579
1996
en imágenes de muy alta calidad
08:12
using sophisticated pixel processing techniques
198
480575
2593
utilizando técnicas sofisticadas
de procesamiento de pixeles
de procesamiento de pixeles
08:15
here on the ground,
199
483168
1521
aquí en la superficie,
08:16
at a cost of one one hundredth a traditional system.
200
484689
3137
a un costo de una centésima
de un sistema tradicional.
de un sistema tradicional.
08:19
And we applied this technique
201
487826
1153
Y aplicamos esta técnica
08:20
to many of the other systems on the satellite as well,
202
488979
2974
a muchos de los otros
sistemas en el satélite
sistemas en el satélite
08:23
and day by day, our design evolved
203
491953
2840
y día a día, nuestro
diseño evolucionó
diseño evolucionó
08:26
from CAD to prototypes
204
494793
3489
desde los prototipos CAD
08:30
to production units.
205
498282
2888
a las unidades de producción.
08:33
A few short weeks ago,
206
501170
1657
Hace pocas semanas
08:34
we packed up SkySat 1,
207
502827
1851
empacamos el SkySat 1,
08:36
put our signatures on it,
208
504678
1773
pusimos nuestras firmas en él
08:38
and waved goodbye for the last time on Earth.
209
506451
2223
y le despedimos
por última vez en la Tierra.
por última vez en la Tierra.
08:40
Today, it's sitting in its final launch configuration
210
508674
3481
Hoy, está en su configuración
final de lanzamiento
final de lanzamiento
08:44
ready to blast off in a few short weeks.
211
512155
3061
listo para despegar
en pocas semanas.
en pocas semanas.
08:47
And soon, we'll turn our attention to launching
212
515216
2342
Y pronto, pondremos
nuestra atención al lanzamiento
nuestra atención al lanzamiento
08:49
a constellation of 24 or more of these satellites
213
517558
3031
de una constelación de 24
o más de estos satélites
o más de estos satélites
08:52
and beginning to build the scalable analytics
214
520589
2550
y comienzaremos a construir
el análisis escalable
el análisis escalable
08:55
that will allow us to unearth the insights
215
523139
2339
que nos permitirá
descubrir las ideas
descubrir las ideas
08:57
in the petabytes of data we will collect.
216
525478
3189
en los petabytes de
datos que recogeremos.
datos que recogeremos.
09:00
So why do all of this? Why build these satellites?
217
528667
3973
Así que ¿por qué todo esto?
¿Por qué construir estos satélites?
¿Por qué construir estos satélites?
09:04
Well, it turns out imaging satellites
218
532640
2611
Bueno, resulta que
las imágenes de satélite
las imágenes de satélite
09:07
have a unique ability to provide global transparency,
219
535251
3710
tienen una capacidad única para
proporcionar transparencia global
proporcionar transparencia global
09:10
and providing that transparency on a timely basis
220
538961
2626
y proporcionar
transparencia regularmente
transparencia regularmente
09:13
is simply an idea whose time has come.
221
541587
3411
es simplemente una idea
cuyo tiempo ha llegado.
cuyo tiempo ha llegado.
09:16
We see ourselves as pioneers of a new frontier,
222
544998
3523
Nos vemos como pioneros
de una nueva frontera,
de una nueva frontera,
09:20
and beyond economic data,
223
548521
1764
y más allá de
los datos económicos,
los datos económicos,
09:22
unlocking the human story, moment by moment.
224
550285
3601
desbloqueando la historia humana,
momento a momento.
momento a momento.
09:25
For a data scientist
225
553886
1563
Para un científico de datos
09:27
that just happened to go to space camp as a kid,
226
555449
2750
eso solo pasó al ir al campamento
espacial como un niño,
espacial como un niño,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
558199
2715
simplemente no hay
nada mejor que eso.
nada mejor que eso.
09:32
Thank you.
228
560914
2215
Gracias.
09:35
(Applause)
229
563129
4134
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Berkenstock - Satellite designerDan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space.
Why you should listen
Dan Berkenstock is an entrepreneur and engineer from Chicago, who fell into a classic tale of Silicon Valley innovation while taking a graduate entrepreneurship course at Stanford. That class led him and some others to found Skybox Imaging, of which Berkenstock is now executive vice president and chief product officer.
Skybox's mission is simple, if bold: they're working to design and launch small satellites that "hitchhike" to space in an effort to revolutionize the satellite imaging business. In 2013, SkySat-1, the first such satellite, was launched and is now beaming back images that are high-enough resolution to show the real-time state of global commerce. The idea: to "revolutionize the ways that consumers, businesses, and governments make decisions in their day-to-day lives."
In a previous life, Berkenstock worked in the Advanced Supercomputing Division at NASA's Ames Research Center, and also worked as a counterproliferation analyst at Lawrence Livermore National Laboratory, where he focused on trying to find and thwart potential potential smugglers of nuclear technologies. He is currently on leave from the Ph.D. program in aeronautics and astronautics at Stanford University.
Dan Berkenstock | Speaker | TED.com