ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more.

Why you should listen

Microsoft's Stephen Lawler offers a tour of Virtual Earth that not only reveals the power and potential of the software itself, but also gives a global glimpse of the new virtual frontier of digital globes, the 3D Web and the metaverse.

Lawler also explores the enormous effort it takes to create the fluid blending and shifting between the multiple views and resolutions of Virtual Earth. From the satellites and airplanes that gather photo data for a top-down view to the ground vehicles and headgear-wearing pedestrians who canvas the ground for an eye-level perspective -- all of it represents a monumental effort of logistics and mechanics.

More profile about the speaker
Stephen Lawler | Speaker | TED.com
TED2007

Stephen Lawler: Tour Microsoft's Virtual Earth

Stephen Lawler bemutatja a Microsoft Virtuális Föld alkalmazását

Filmed:
338,924 views

Stephen Lawler, a Microsoft munkatársa forgószélszerű körutazást tart a Virtuális Földön, elképesztő fluiditással keresztül-kasul mozogva a valóságosnál is valóságosabb városképeken, egy olyan figyelemre méltó megoldást mutatva be, amelynek gigantikus adatmennyiségek vannak a központjában.
- General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
What I want to talk to you about todayMa is
0
0
3000
Amiről ma beszélni fogok, az nem más, mint
00:28
virtualtényleges worldsvilágok, digitaldigitális globesföldgömbök, the 3-D-D WebWeb, the MetaverseMetaverse.
1
3000
9000
a virtuális világok, digitális földgömbök, a 3D web, a metaverzum.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
Mit jelent mindez a számunkra?
00:39
What it meanseszközök is the WebWeb is going to becomeválik an excitingizgalmas placehely again.
3
14000
5000
Azt jelenti, hogy a web kezd ismét izgalmas hellyé válni.
00:44
It's going to becomeválik superszuper excitingizgalmas as we transformátalakít
4
19000
3000
Szuperizgalmas lesz, ahogy átalakítjuk
00:47
to this highlymagasan immersivemagával ragadó and interactiveinteraktív worldvilág.
5
22000
4000
a virtuális valóság interaktív világává.
00:51
With graphicsgrafika, computingszámítástechnika powererő, lowalacsony latencieslappangás,
6
26000
3000
Grafikájukkal, számítási teljesítményükkel, és sebességükkel
00:54
these typestípusok of applicationsalkalmazások and possibilitieslehetőségek
7
29000
3000
ezek az alkalmazások és lehetőségek
00:57
are going to streamfolyam richgazdag dataadat into your liveséletét.
8
32000
5000
az információk tárházát juttatják el az Önök életébe.
01:02
So the VirtualVirtuális EarthFöld initiativekezdeményezés, and other typestípusok of these initiativeskezdeményezések,
9
37000
5000
A Virtuális Föld program, és más hasonló programok
01:07
are all about extendingkiterjedő our currentjelenlegi searchKeresés metaphormetafora.
10
42000
6000
mind a jelenlegi keresési metaforánk kiterjesztéséről szólnak.
01:13
When you think about it, we're so constrainederőltetett by browsingböngészés the WebWeb,
11
48000
3000
Amikor erről beszélünk, a web böngészése jut eszünkbe,
01:16
rememberingemlékezés URLsURL-EK, savingmegtakarítás favoritesKedvencek.
12
51000
3000
URL-ek megjegyzése, kedvencek elmentése, stb.
01:19
As we movemozog to searchKeresés, we relytámaszkodni on the relevancefontosság rankingsrangsor,
13
54000
3000
A keresés során fontossági rangsorokra támaszkodunk,
01:22
the WebWeb matchingmegfelelő, the indexindex crawlingcsúszó.
14
57000
3000
web-illeszkedést, és index-feltérképezést használunk.
01:25
But we want to use our brainagy!
15
60000
2000
De mi az agyunkat akarjuk használni!
01:27
We want to navigatehajózik, exploreFedezd fel, discoverfelfedez informationinformáció.
16
62000
3000
Navigálni, kutatni, felfedezni akarunk az információk tengerében.
01:30
In ordersorrend to do that, we have to put you as a userhasználó back in the driver'svezető seatülés.
17
65000
5000
Hogy ezt megtehessük, vissza kell ültetnünk a felhasználót a vezetőülésbe.
01:35
We need cooperationegyüttműködés betweenközött you and the computingszámítástechnika networkhálózat and the computerszámítógép.
18
70000
4000
Együttműködésre van szükség Önök, a hálózat és a számítógép között.
01:39
So what better way to put you back in the driver'svezető seatülés
19
74000
4000
És mi lenne a legjobb módja annak, hogy visszakerüljenek a vezetőülésbe,
01:43
than to put you in the realigazi worldvilág that you interactegymásra hat in everyminden day?
20
78000
3000
mint a belehelyezés abba a valós világba, amellyel naponta kapcsolatba kerülnek?
01:46
Why not leveragetőkeáttétel the learningstanulsággal that you've been learningtanulás your entireteljes life?
21
81000
4000
Miért nem hasznosítjuk az életünk során megszerzett ismereteket?
01:50
So VirtualVirtuális EarthFöld is about startingkiindulási off
22
85000
3000
A Virtuális Föld nem más, mint lépés
01:53
creatinglétrehozása the first digitaldigitális representationreprezentáció, comprehensiveátfogó, of the entireteljes worldvilág.
23
88000
5000
a világ első, átfogó, digitális leképezése irányába.
01:58
What we want to do is mixkeverd össze in all typestípusok of dataadat.
24
93000
3000
Szeretnénk minden rendelkezésre álló adatot összehozni.
02:01
TagCímke it. AttributeAttribútum it. MetadataMetaadat. Get the communityközösség to addhozzáad localhelyi depthmélység,
25
96000
5000
Felcímkézni. Tulajdonságokkal és metaadatokkal ellátni. Közösségek révén
02:06
globalglobális perspectivetávlati, localhelyi knowledgetudás.
26
101000
3000
lokális részletekkel, globális perspektívával, és helyi ismeretekkel kiegészíteni.
02:09
So when you think about this problemprobléma,
27
104000
2000
Amikor elkezdünk ezen a problémán gondolkozni,
02:11
what an enormoushatalmas undertakingvállalkozás. Where do you beginkezdődik?
28
106000
4000
látjuk, milyen óriási a feladat. Hogyan kezdjünk hozzá?
02:15
Well, we collectgyűjt dataadat from satellitesműholdak, from airplanesrepülőgépek,
29
110000
4000
Először is, adatokat gyűjtünk műholdakról, repülőgépekről,
02:19
from groundtalaj vehiclesjárművek, from people.
30
114000
3000
földi járművekről, emberektől.
02:22
This processfolyamat is an engineeringmérnöki problemprobléma,
31
117000
5000
Ez a folyamat részben mérnöki probléma,
02:27
a mechanicalmechanikai problemprobléma, a logisticallogisztikai problemprobléma, an operationaloperatív problemprobléma.
32
122000
4000
mechanikai probléma, logisztikai és működtetési probléma.
02:31
Here is an examplepélda of our aeriallégi camerakamera.
33
126000
2000
Itt van például az egyik légi kameránk.
02:33
This is panchromaticPánkromatikus. It's actuallytulajdonképpen fournégy colorszín coneskúp.
34
128000
3000
Ez egy pánkromatikus kamera. Ami négy színérzékelőt használ.
02:36
In additionkiegészítés, it's multi-spectralMulti-spektrális.
35
131000
2000
Ráadásul még multispektrális is.
02:38
We collectgyűjt fournégy gigabitsGigabit perper secondmásodik of dataadat,
36
133000
4000
Másodpercenként négy gigabit adatot gyűjtünk,
02:42
if you can imagineKépzeld el that kindkedves of dataadat streamfolyam comingeljövetel down.
37
137000
2000
képzelhetik, micsoda adatáramot jelent mindez!
02:44
That's equivalentegyenértékű to a constellationcsillagkép of 12 satellitesműholdak at highestlegmagasabb resres capacitykapacitás.
38
139000
6000
Ez megfelel 12 műhold együttes teljesítményének, a legnagyobb felbontás mellett.
02:50
We flylégy these airplanesrepülőgépek at 5,000 feetláb in the airlevegő.
39
145000
4000
Ezek a repülőgépek közel 2.000 méteres magasságban repülnek.
02:54
You can see the camerakamera on the frontelülső. We collectgyűjt multipletöbbszörös viewpointsnézőpontok,
40
149000
3000
Láthatjuk a kamerát ott az orrán. Az adatokat több nézőpontból,
02:57
vantageVantage pointspont, anglesszögek, texturestextúrák. We bringhoz all that dataadat back in.
41
152000
6000
több távlatból, szögből és textúrával gyűjtjük. És az összes adatot fel is használjuk.
03:03
We sitül here -- you know, think about the groundtalaj vehiclesjárművek, the humanemberi scaleskála --
42
158000
4000
Itt ülünk -- és a felszíni járműveken gondolkozunk, emberi léptékben --
03:07
what do you see in personszemély? We need to captureelfog that up closeBezárás
43
162000
2000
de mit látunk valójában? Közelről kell megragadnunk,
03:09
to establishlétrehozni that what it's like-typehasonló típusú experiencetapasztalat.
44
164000
4000
hogy létrehozhassuk ezt a "milyen is ez" élményt.
03:13
I bettét manysok of you have seenlátott the AppleAlma commercialsreklámok,
45
168000
4000
Bizonyára sokan látták Önök közül az Apple-reklámokat,
03:17
kindkedves of pokingdugta at the PCPC for theirazok brillianceragyogás and simplicityegyszerűség.
46
172000
6000
melyek a PC-ket piszkálják remek voltuk és egyszerűségük miatt.
03:23
So a little unknownismeretlen secrettitok is --
47
178000
2000
Van itt egy apró titok --
03:25
did you see the one with the guy, he's got the WebWeb cambütyök?
48
180000
4000
látták azt a fickót azzal a webkamerával?
03:29
The poorszegény PCPC guy. They're ductcsatorna tapingszalagra his headfej. They're just wrappingcsomagolás it on him.
49
184000
4000
Szegény PC-s ember. Hozzáragasztották a fejéhez. Egyszerűen hozzákötözték.
03:33
Well, a little unknownismeretlen secrettitok is his brotherfiú testvér actuallytulajdonképpen worksművek on the VirtualVirtuális EarthFöld teamcsapat.
50
188000
4000
Nos a kis titok az, hogy a testvére a Virtuális Föld csapatban dolgozik.
03:37
(LaughterNevetés). So they'veők már got a little bitbit of a siblingtestvér rivalryrivalizálás thing going on here.
51
192000
5000
(Nevetés). Van is köztük egy kis testvérek közötti rivalizálás.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affectérint his day jobmunka.
52
197000
2000
De hadd mondjam el Önöknek -- ennek semmi hatása a napi munkájára.
03:44
We think a lot of good can come from this technologytechnológia.
53
199000
3000
Meggyőződésünk, hogy rengeteg jó dolog származhat ebből a technológiából.
03:47
This was after KatrinaKatrina. We were the first commercialkereskedelmi fleetflotta of airplanesrepülőgépek
54
202000
4000
Ez a Katrina utáni állapot. A miénk volt az első kereskedelmi légiflotta,
03:51
to be clearedtörölve into the disasterkatasztrófa impacthatás zonezóna.
55
206000
3000
ami bejutott a katasztrófa sújtotta területre.
03:54
We flewrepült the areaterület. We imagedelrepült it. We sentküldött in people. We tookvett picturesképek of interiorsbelsővel,
56
209000
5000
Berepültük a területet. Rögzítettük a képeket. Embereket küldtünk oda. Belső tereket fényképeztünk,
03:59
disasterkatasztrófa areasnak. We helpedsegített with the first respondersválaszadók, the searchKeresés and rescuementés.
57
214000
4000
elpusztított területeket. Mi segítettük elsőként a keresést és a mentést.
04:03
OftenGyakran the first time anyonebárki saw what happenedtörtént to theirazok houseház was on VirtualVirtuális EarthFöld.
58
218000
5000
Sokan a Virtuális Földön keresztül látták először, hogy mi történt a házukkal.
04:08
We madekészült it all freelyönként availableelérhető on the WebWeb, just to --
59
223000
2000
Mindent ingyenesen elérhetővé tettünk a Weben, csak úgy --
04:10
it was obviouslymagától értetődően our chancevéletlen of helpingsegít out with the causeok.
60
225000
4000
ez volt a nyilvánvaló esélyünk arra, hogy segítsünk.
04:14
When we think about how all this comesjön togetheregyütt,
61
229000
3000
És hogy mindez miből áll össze:
04:17
it's all about softwareszoftver, algorithmsalgoritmusok and mathmatematikai.
62
232000
4000
szoftverből, algoritmusokból és matematikából.
04:21
You know, we captureelfog this imageryképek but to buildépít the 3-D-D modelsmodellek
63
236000
3000
Mi rögzítettük ezeket a képeket, de a 3D modellek megépítéséhez
04:24
we need to do geo-positioningGeo-helymeghatározó. We need to do geo-registeringGeo-regisztráció of the imagesképek.
64
239000
5000
geopozícionálást kell végeznünk. A képeket földrajzi koordinátákhoz kell rendelnünk.
04:29
We have to bundlecsomag adjustbeállítani them. Find tienyakkendő pointspont.
65
244000
2000
Össze kell illesztenünk a nyalábokat. Meg kell találnunk a kapcsolódási pontokat.
04:31
ExtractKivonat geometrygeometria from the imagesképek.
66
246000
3000
Ki kell nyernünk a geometriát a képekből.
04:34
This processfolyamat is a very calculatedszámított processfolyamat.
67
249000
4000
Ez egy rendkívül számításigényes folyamat.
04:38
In facttény, it was always doneKész manualkézikönyv.
68
253000
1000
Ez valójában mindig manuális módon történt.
04:39
HollywoodHollywood would spendtölt millionsTöbb millió of dollarsdollár to do a smallkicsi urbanvárosi corridorfolyosó
69
254000
4000
Hollywood millió dollárokat költene egy kicsi városi folyosó megépítésére
04:43
for a moviefilm because they'dők azt have to do it manuallymanuálisan.
70
258000
3000
egy film számára, mert nekik manuálisan kéne dolgozniuk.
04:46
They'dŐk akar drivehajtás the streetsutcák with laserslézerek calledhívott LIDARLIDAR.
71
261000
2000
Ők az utcákat lézerekkel, ú.n. LIDAR-okkal vezetik.
04:48
They'dŐk akar collectedösszegyűjtött informationinformáció with photosfotók. They'dŐk akar manuallymanuálisan buildépít eachminden egyes buildingépület.
72
263000
4000
Az információt fényképezéssel gyűjtik. Manuálisan építenek minden egyes épületet.
04:52
We do this all throughkeresztül softwareszoftver, algorithmsalgoritmusok and mathmatematikai --
73
267000
2000
Mi mindezt szoftverrel, algoritmusokkal és matematikával csináljuk --
04:54
a highlymagasan automatedautomatizált pipelinecsővezeték creatinglétrehozása these citiesvárosok.
74
269000
3000
egy magas fokon automatizált gyártósorral építjük ezeket a városokat.
04:57
We tookvett a decimaldecimális pointpont off what it costköltség to buildépít these citiesvárosok,
75
272000
3000
Egy nagyságrenddel csökkentettük az ilyen városok építési költségeit,
05:00
and that's how we're going to be ableképes to scaleskála this out and make this realityvalóság a dreamálom.
76
275000
4000
és így leszünk képesek ennek kiterjesztésével a valóságot álommá alakítani.
05:04
We think about the userhasználó interfacefelület.
77
279000
2000
Foglalkozunk a felhasználói felülettel is.
05:06
What does it mean to look at it from multipletöbbszörös perspectivesperspektívák?
78
281000
3000
Mit jelent az, hogy több nézőpontból nézzük a dolgokat?
05:09
An ortho-vieworto kilátás, a nadir-viewNémeth-nézet. How do you keep the precisionpontosság of the fidelityhűség of the imageryképek
79
284000
5000
Egy orto-nézet, egy nadír-nézet. Hogyan őrizzük meg a pontos képhűséget,
05:14
while maintainingfenntartása the fluidityfolyékonyság of the modelmodell?
80
289000
4000
és tartjuk fenn a modell fluiditását?
05:18
I'll wrapbetakar up by showingkiállítás you the --
81
293000
2000
Befejezésül megmutatom Önöknek a --
05:20
this is a brand-newvadonatúj peekkandikál I haven'tnincs really shownLátható into the lablabor areaterület of VirtualVirtuális EarthFöld.
82
295000
4000
még sosem adtam senkinek bepillantást a Virtuális Föld laboratóriumába.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Amit most csinálunk -- az emberek nagyon szeretik ezt,
05:27
this bird'smadár eyeszem imageryképek we work with. It's this highmagas resolutionfelbontás dataadat.
84
302000
3000
madártávlati képekkel dolgozunk. Ez a nagyfelbontású adat.
05:30
But what we'vevoltunk foundtalál is they like the fluidityfolyékonyság of the 3-D-D modelmodell.
85
305000
4000
Azt vettük észre, hogy igazán szeretik a 3D modell fluiditását.
05:34
A childgyermek can navigatehajózik with an XboxXbox controllervezérlő or a gamejátszma, meccs controllervezérlő.
86
309000
4000
Egy gyermek könnyen navigál egy Xbox-szal vagy egy játékkontrollerrel.
05:38
So here what we're tryingmegpróbálja to do is we bringhoz the picturekép and projectprogram it into the 3-D-D modelmodell spacehely.
87
313000
5000
Itt most megkíséreljük a képet rávetíteni a 3D-s modelltérre.
05:43
You can see all typestípusok of resolutionfelbontás. From here, I can slowlylassan panPán the imagekép over.
88
318000
6000
Különböző felbontásokat láthatnak itt. Innen indulva, szép lassan el tudom húzni a képet.
05:49
I can get the nextkövetkező imagekép. I can blendkeverék and transitionátmenet.
89
324000
3000
Foghatom a következő képet. Keverhetek, és áttűnéseket készíthetek.
05:52
By doing this I don't loseelveszít the originaleredeti detailRészlet. In facttény, I mightesetleg be recordingfelvétel historytörténelem.
90
327000
5000
Viszont az eredeti részleteket ezzel nem veszítem el. Akár a történetet is rögzíthetem.
05:57
The freshnessfrissesség, the capacitykapacitás. I can turnfordulat this imagekép.
91
332000
3000
Micsoda frissesség és kapacitás. A képet el is fordíthatom.
06:00
I can look at it from multipletöbbszörös viewpointsnézőpontok and anglesszögek.
92
335000
3000
Megnézhetem különböző nézetekből és szögekből.
06:03
What we're tryingmegpróbálja to do is buildépít a virtualtényleges worldvilág.
93
338000
3000
Egy virtuális világot próbálunk felépíteni.
06:06
We hoperemény that we can make computingszámítástechnika a userhasználó modelmodell you're familiarismerős with,
94
341000
5000
Reméljük, képesek leszünk a számítástechnikát egy ismerős felhasználói modellé alakítani,
06:11
and really deriveszármazik insightsbetekintést from you, from all differentkülönböző directionsirányok.
95
346000
4000
és betekintést adni Önöknek az összes különféle irányból.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Köszönöm a drága idejüket!
06:17
(ApplauseTaps)
97
352000
1000
(Taps)
Translated by Csaba Lóki
Reviewed by Laszlo Kereszturi

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more.

Why you should listen

Microsoft's Stephen Lawler offers a tour of Virtual Earth that not only reveals the power and potential of the software itself, but also gives a global glimpse of the new virtual frontier of digital globes, the 3D Web and the metaverse.

Lawler also explores the enormous effort it takes to create the fluid blending and shifting between the multiple views and resolutions of Virtual Earth. From the satellites and airplanes that gather photo data for a top-down view to the ground vehicles and headgear-wearing pedestrians who canvas the ground for an eye-level perspective -- all of it represents a monumental effort of logistics and mechanics.

More profile about the speaker
Stephen Lawler | Speaker | TED.com