TED@BCG San Francisco
Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...
Dan Berkenstock: Die Welt ist ein großer Datensatz. Aber wie fotografiert man das?
Filmed:
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Mit Satellitenbildern sind wir alle vertraut. Aber wir wissen vielleicht nicht, dass viele dieser Bilder nicht mehr aktuell sind. Der Grund dafür ist, dass Satelliten groß und teuer sind und dass es deshalb auch nicht so viele von ihnen im Weltall gibt. Dan Berkenstock erklärt in seinem faszinierenden Vortrag, wie sein Team und er eine andere Lösung fanden und mit einem völlig neuen Ansatz einen kostengünstigen, leichten Satelliten bauten, um die Vorgänge auf der Erde zu fotografieren.
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
Vor fünf Jahren war ich Doktorand
00:15
living two lives.
1
3097
1644
und führte ein Doppelleben.
00:16
In one, I used NASA supercomputers
2
4741
2316
Einerseits nutzte ich NASA-Supercomputer,
00:19
to design next-generation spacecraft,
3
7057
2728
um das Raumschiff der Zukunft
zu entwerfen;
zu entwerfen;
00:21
and in the other I was a data scientist
4
9785
2579
andererseits war ich Datenspezialist
00:24
looking for potential smugglers
5
12364
2419
und suchte nach möglichen Schmugglern
00:26
of sensitive nuclear technologies.
6
14783
3239
geheimer Nukleartechnologien.
00:30
As a data scientist, I did a lot of analyses,
7
18022
2859
Als Datenspezialist habe ich
viele Analysen durchgeführt,
viele Analysen durchgeführt,
00:32
mostly of facilities,
8
20881
1467
meistens von Anlagen,
00:34
industrial facilities around the world.
9
22348
2271
Industrieanlagen auf der ganzen Welt.
00:36
And I was always looking for a better canvas
10
24619
2688
Ich suchte immer nach
einer besseren Arbeitsfläche,
einer besseren Arbeitsfläche,
00:39
to tie these all together.
11
27307
2066
um sie alle zusammen darzustellen.
00:41
And one day, I was thinking about how
12
29373
1866
Eines Tages dachte ich darüber nach,
00:43
all data has a location,
13
31239
2124
dass doch zu allen Daten
eine Position gehört
eine Position gehört
00:45
and I realized that the answer
14
33363
1733
und ich begriff:
Die Antwort war die ganze Zeit
direkt vor meiner Nase.
direkt vor meiner Nase.
00:47
had been staring me in the face.
15
35096
1888
00:48
Although I was a satellite engineer,
16
36984
2638
Ich war zwar
Ingenieur für Satellitentechnik,
Ingenieur für Satellitentechnik,
00:51
I hadn't thought about using satellite imagery
17
39622
3171
aber mir war nie in den Sinn gekommen,
00:54
in my work.
18
42793
1566
Satellitenbilder zu verwenden.
00:56
Now, like most of us, I'd been online,
19
44359
1947
Wie viele andere hatte ich mir online
00:58
I'd see my house, so I thought,
20
46306
1782
mein Haus angesehen, also dachte ich:
01:00
I'll hop in there and I'll start looking up
21
48088
2298
Ich geh mal online
und suche mal nach ein paar der Anlagen.
01:02
some of these facilities.
22
50386
1417
01:03
And what I found really surprised me.
23
51803
1969
Was ich vorfand, überraschte mich sehr.
01:05
The pictures that I was finding
24
53772
1674
Die Bilder, die ich fand,
01:07
were years out of date,
25
55446
1901
waren völlig überholt.
01:09
and because of that,
26
57347
1068
Sie waren deshalb
01:10
it had relatively little relevance
27
58415
1671
nicht sonderlich relevant
01:12
to the work that I was doing today.
28
60086
2460
für den Beruf, den ich
zu der Zeit ausübte.
zu der Zeit ausübte.
01:14
But I was intrigued.
29
62546
1461
Aber ich war fasziniert davon.
01:16
I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.
30
64007
3236
Denn Satellitenbilder sind
ziemlich faszinierend.
ziemlich faszinierend.
01:19
There are millions and millions of sensors
31
67243
2303
Millionen und Abermllionen von Sensoren
01:21
surrounding us today,
32
69546
1444
umgeben uns heutzutage,
aber da ist noch so viel Aktuelles,
das wir nicht wissen.
das wir nicht wissen.
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
Wie viel Öl wird in ganz China gelagert?
01:25
How much oil is stored in all of China?
34
73950
3753
Wie viel Getreide wird produziert?
01:29
How much corn is being produced?
35
77703
2933
Wie viele Schiffe liegen
in den Häfen der Welt?
in den Häfen der Welt?
01:32
How many ships are in all of our world's ports?
36
80636
4071
01:36
Now, in theory, all of these questions
37
84707
2559
Theoretisch könnte man all diese Fragen
01:39
could be answered by imagery,
38
87266
2244
mit Satellitenbildern beantworten,
01:41
but not if it's old.
39
89510
1727
aber nicht mit veralteten.
01:43
And if this data was so valuable,
40
91237
2458
Wenn diese Daten also so wertvoll waren,
01:45
then how come I couldn't get my hands
41
93695
1932
warum kam ich dann nicht
01:47
on more recent pictures?
42
95627
2550
an aktuellere Bilder heran?
01:50
So the story begins over 50 years ago
43
98177
3135
Die Geschichte beginnt vor 50 Jahren
01:53
with the launch of the first generation
44
101312
1871
mit dem Start der ersten Generation
01:55
of U.S. government photo reconnaissance satellites.
45
103183
3600
von Aufklärungssatelliten
der US-Regierung.
der US-Regierung.
Heute gibt es eine Hand voll
01:58
And today, there's a handful
46
106783
1696
02:00
of the great, great grandchildren
47
108479
2195
sozusagen Ur-Ur-Enkel
dieser Satelliten des Kalten Kriegs.
02:02
of these early Cold War machines
48
110674
1665
02:04
which are now operated by private companies
49
112339
2009
Sie werden von
Privatunternehmen betrieben.
Privatunternehmen betrieben.
02:06
and from which the vast majority of satellite imagery
50
114348
2709
Von ihnen stammt
der Großteil der Satellitenbilder,
der Großteil der Satellitenbilder,
02:09
that you and I see on a daily basis comes.
51
117057
2825
die Sie und ich täglich sehen.
Dinge ins All zu schießen,
kostete in jener Zeit --
kostete in jener Zeit --
02:11
During this period, launching things into space,
52
119882
2914
02:14
just the rocket to get the satellite up there,
53
122796
2677
allein die Rakete,
die den Satelliten hochbringt --
die den Satelliten hochbringt --
02:17
has cost hundreds of millions of dollars each,
54
125473
4601
jedes Mal Hunderte Millionen von Dollar.
02:22
and that's created tremendous pressure
55
130074
1752
Das hat einen enormen Druck erzeugt,
02:23
to launch things infrequently
56
131826
2289
nur selten Dinge ins All zu schießen
02:26
and to make sure that when you do,
57
134115
1344
und jedes Mal sicherzustellen,
02:27
you cram as much functionality in there as possible.
58
135459
3639
dass man so viele Funktionen
wie möglich hineinpackt.
wie möglich hineinpackt.
02:31
All of this has only made satellites
59
139098
1611
All dies hat die Satelliten
02:32
bigger and bigger and bigger
60
140709
2417
nur noch größer und größer und größer
02:35
and more expensive,
61
143126
1598
und teurer gemacht --
02:36
now nearly a billion, with a b, dollars per copy.
62
144724
5037
heutzutage fast
eine Milliarde Dollar pro Satellit.
eine Milliarde Dollar pro Satellit.
02:41
Because they are so expensive,
63
149761
1699
Und weil sie so teuer sind,
02:43
there aren't very many of them.
64
151460
1467
gibt es nicht allzu viele davon.
02:44
Because there aren't very many of them,
65
152927
1345
Weil es nicht viele gibt,
02:46
the pictures that we see on a daily basis
66
154272
2456
sind die Bilder, die wir täglich sehen,
02:48
tend to be old.
67
156728
1504
oft nicht aktuell.
02:50
I think a lot of people actually
understand this anecdotally,
understand this anecdotally,
68
158232
3282
Viele Menschen haben das
irgendwann mal gehört.
irgendwann mal gehört.
02:53
but in order to visualize just how sparsely
69
161514
2539
Aber um darzustellen,
wie wenige Bilder wir wirklich
von unserem Planeten haben,
von unserem Planeten haben,
02:56
our planet is collected,
70
164053
1884
02:57
some friends and I put together a dataset
71
165937
2066
habe ich mit Freunden einen Datensatz
03:00
of the 30 million pictures that have been gathered
72
168003
2587
aus 30 Mio. Bildern zusammengestellt,
03:02
by these satellites between 2000 and 2010.
73
170590
3484
die diese Satelliten zwischen 2000
und 2010 aufgenommen haben.
und 2010 aufgenommen haben.
03:06
As you can see in blue, huge areas of our world
74
174074
2755
Die blauen Flächen hier
sind riesige Gebiete,
sind riesige Gebiete,
03:08
are barely seen, less than once a year,
75
176829
2790
die man selten anschaut --
weniger als einmal im Jahr.
weniger als einmal im Jahr.
03:11
and even the areas that are seen most frequently,
76
179619
2272
Selbst die, die am häufigsten
zu sehen sind,
zu sehen sind,
03:13
those in red, are seen at best once a quarter.
77
181891
3748
die Flächen in Rot, sieht man
bestenfalls viermal im Jahr.
bestenfalls viermal im Jahr.
03:17
Now as aerospace engineering grad students,
78
185639
2916
Als Absolventen der
Luft- und Raumfahrttechnik
Luft- und Raumfahrttechnik
03:20
this chart cried out to us as a challenge.
79
188555
3428
forderte uns diese Grafik
regelrecht heraus.
regelrecht heraus.
03:23
Why do these things have to be so expensive?
80
191983
3455
Aber warum müssen
diese Dinge so teuer sein?
diese Dinge so teuer sein?
03:27
Does a single satellite really have to cost
81
195438
2735
Muss ein einziger Satellit
03:30
the equivalent of three 747 jumbo jets?
82
198173
4763
wirklich so viel wie drei Boeings 747
zusammen kosten?
zusammen kosten?
03:34
Wasn't there a way to build a smaller,
83
202936
2163
Gibt es keine Methode,
03:37
simpler, new satellite design that could enable
84
205099
3172
einen kleineren, einfacheren
neuen Satelliten zu bauen,
neuen Satelliten zu bauen,
03:40
more timely imaging?
85
208271
2018
der uns häufiger Bilder schicken kann?
03:42
I realize that it does sound a little bit crazy
86
210289
3451
Ich gebe zu, es klingt etwas verrückt,
03:45
that we were going to go out and just
87
213740
1511
dass wir einfach loslegen
03:47
begin designing satellites,
88
215251
1847
und Satelliten entwerfen wollten,
03:49
but fortunately we had help.
89
217098
1963
aber zum Glück bekamen wir Hilfe.
03:51
In the late 1990s, a couple of professors
90
219061
2935
Ende der 1990er Jahre
legten ein paar Professoren
ein Konzept vor,
ein Konzept vor,
03:53
proposed a concept for radically reducing the price
91
221996
3481
um die Transportkosten ins All
massiv zu senken.
massiv zu senken.
03:57
of putting things in space.
92
225477
1772
03:59
This was hitchhiking small satellites
93
227249
2111
Kleine Satelliten sollten
04:01
alongside much larger satellites.
94
229360
3016
bei größeren Satelliten mitreisen.
04:04
This dropped the cost of putting objects up there
95
232376
2909
Dadurch nahmen die Kosten
04:07
by over a factor of 100,
96
235285
1998
um mehr als das 100-Fache ab.
04:09
and suddenly we could afford to experiment,
97
237283
3086
Plötzlich konnten wir es
uns leisten zu experimentieren,
uns leisten zu experimentieren,
04:12
to take a little bit of risk,
98
240369
1468
kleine Risiken einzugehen
04:13
and to realize a lot of innovation.
99
241837
2266
und viele Innovationen umzusetzen.
04:16
And a new generation of engineers and scientists,
100
244103
3089
Eine neue Generation von Ingenieuren
und Wissenschaftlern,
und Wissenschaftlern,
04:19
mostly out of universities,
101
247192
1599
meist von Universitäten,
04:20
began launching these very small,
102
248791
2343
schoss nun diese sehr kleinen,
04:23
breadbox-sized satellites called CubeSats.
103
251134
2591
brotkastengroßen Satelliten
namens "CubeSats" ins All.
namens "CubeSats" ins All.
04:25
And these were built with electronics obtained
104
253725
2403
Die Elektronik, aus der sie entstanden,
04:28
from RadioShack instead of Lockheed Martin.
105
256128
3898
kam aus dem Elektronik-Shop
und nicht von Lockheed Martin.
und nicht von Lockheed Martin.
Meine Freunde und ich lernten
aus den Fehlern dieser frühen Missionen
aus den Fehlern dieser frühen Missionen
04:32
Now it was using the lessons
learned from these early missions
learned from these early missions
106
260026
2840
04:34
that my friends and I began a series of sketches
107
262866
2695
und entwarfen in einer Serie von Skizzen
unseren eigenen Satelliten.
unseren eigenen Satelliten.
04:37
of our own satellite design.
108
265561
1689
04:39
And I can't remember a specific day
109
267250
2784
Ich kann mich nicht
an einen genauen Tag erinnern,
an einen genauen Tag erinnern,
04:42
where we made a conscious decision
110
270034
1860
an dem wir den Beschluss fassten,
04:43
that we were actually going to
go out and build these things,
go out and build these things,
111
271894
2635
diese Satelliten wirklich zu bauen,
04:46
but once we got that idea in our minds
112
274529
2430
aber als wir die Idee
erst einmal im Kopf hatten,
erst einmal im Kopf hatten,
04:48
of the world as a dataset,
113
276959
2161
die Welt als Datensatz zu sehen,
04:51
of being able to capture millions of data points
114
279120
2490
täglich Millionen Datenpunkte
erfassen zu können,
erfassen zu können,
04:53
on a daily basis describing the global economy,
115
281610
3053
um die Weltwirtschaft zu beschreiben,
04:56
of being able to unearth billions of connections
116
284663
2520
die Idee, Milliarden
Verbindungen dazwischen
Verbindungen dazwischen
04:59
between them that had never before been found,
117
287183
3165
ans Licht bringen zu können,
die keiner zuvor entdeckt hatte,
die keiner zuvor entdeckt hatte,
05:02
it just seemed boring
118
290348
1648
da kam es uns langweilig vor,
05:03
to go work on anything else.
119
291996
2907
an irgendetwas anderem zu arbeiten.
05:06
And so we moved into a cramped,
120
294903
2973
Also zogen wir in ein beengtes,
05:09
windowless office in Palo Alto,
121
297876
2979
fensterloses Büro in Palo Alto
05:12
and began working to take our design
122
300855
1967
und begannen mit der Arbeit daran,
05:14
from the drawing board into the lab.
123
302822
2938
unseren Entwurf vom Zeichenbrett
ins Labor zu bringen.
ins Labor zu bringen.
05:17
The first major question we had to tackle
124
305760
2658
Die erste große Frage,
die sich uns stellte,
die sich uns stellte,
05:20
was just how big to build this thing.
125
308418
2334
war die nach der Größe des Satelliten.
05:22
In space, size drives cost,
126
310752
3183
Im Weltall bedeutet Größe auch Kosten.
05:25
and we had worked with these very small,
127
313935
2013
Wir hatten im Studium mit sehr kleinen,
05:27
breadbox-sized satellites in school,
128
315948
2094
brotkastengroßen Satelliten gearbeitet.
05:30
but as we began to better
understand the laws of physics,
understand the laws of physics,
129
318042
2551
Aber als wir die Gesetze der Physik
besser verstanden,
besser verstanden,
05:32
we found that the quality of pictures
130
320593
2122
erkannten wir, dass die Bildqualität,
05:34
those satellites could take was very limited,
131
322715
3084
die diese Satelliten liefern konnten,
sehr niedrig war.
sehr niedrig war.
05:37
because the laws of physics dictate
132
325799
1704
Denn nach den Gesetzen der Physik
05:39
that the best picture you
can take through a telescope
can take through a telescope
133
327503
3106
ist die Bildqualität, die man
mit einem Teleskop erzielen kann,
mit einem Teleskop erzielen kann,
05:42
is a function of the diameter of that telescope,
134
330609
2239
abhängig vom Durchmesser des Teleskops,
05:44
and these satellites had a very small,
135
332848
1662
und das Volumen dieser Satelliten
05:46
very constrained volume.
136
334510
1706
war sehr klein und sehr begrenzt.
05:48
And we found that the best picture we would
137
336216
1795
Wir entdeckten, dass das beste Bild,
05:50
have been able to get looked something like this.
138
338011
2485
das wir bekommen hätten,
etwa so ausgesehen hätte.
etwa so ausgesehen hätte.
05:52
Although this was the low-cost option,
139
340496
2245
Das war die günstige Variante.
05:54
quite frankly it was just too blurry
140
342741
1673
Offen gesagt, war sie zu unscharf,
05:56
to see the things that make
satellite imagery valuable.
satellite imagery valuable.
141
344414
3569
um jene Details zu erkennen,
die Satellitenbilder so wertvoll machen.
die Satellitenbilder so wertvoll machen.
05:59
So about three or four weeks later,
142
347983
2146
Etwa drei oder vier Wochen später
06:02
we met a group of engineers randomly
143
350129
2817
trafen wir zufällig
auf eine Gruppe Ingenieure.
auf eine Gruppe Ingenieure.
06:04
who had worked on the first
144
352946
1641
Sie hatten am ersten privaten
06:06
private imaging satellite ever developed,
145
354587
2441
Fernerkundungssatelliten gearbeitet.
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
357028
2118
Sie erzählten uns,
die US-Regierung habe
in den 1970er Jahren
in den 1970er Jahren
06:11
the U.S. government had found a powerful
147
359146
2182
einen optimalen Kompromiss gefunden --
06:13
optimal tradeoff --
148
361328
1643
06:14
that in taking pictures at right
about one meter resolution,
about one meter resolution,
149
362971
3088
sie nahmen Bilder mit einer Auflösung
von etwa 1 m auf,
von etwa 1 m auf,
06:18
being able to see objects one meter in size,
150
366059
2884
auf denen sie 1 m große Objekte
erkennen konnten,
erkennen konnten,
06:20
they had found that they could not
just get very high-quality images,
just get very high-quality images,
151
368943
2691
und bekamen damit
nicht nur hochwertige,
nicht nur hochwertige,
06:23
but get a lot of them at an affordable price.
152
371634
2893
sondern auch sehr viele Bilder
zu tragbaren Kosten.
zu tragbaren Kosten.
06:26
From our own computer simulations,
153
374527
1976
Durch unsere eigenen Computersimulationen
06:28
we quickly found that one meter really was
154
376503
2005
fanden wir rasch heraus, dass 1 m wirklich
06:30
the minimum viable product
155
378508
1764
die kleinste machbare Auflösung war,
06:32
to be able to see the drivers of our global economy,
156
380272
3079
die uns die treibenden Kräfte
unserer globalen Wirtschaft erkennen
unserer globalen Wirtschaft erkennen
06:35
for the first time, being able to count
157
383351
1561
und zum ersten Mal auch
06:36
the ships and cars and shipping
containers and trucks
containers and trucks
158
384912
2721
die Schiffe, Autos, Schiffscontainer
und Lkw zählen ließ,
und Lkw zählen ließ,
06:39
that move around our world on a daily basis,
159
387633
2824
die sich täglich rund um die Welt bewegen,
06:42
while conveniently still not
being able to see individuals.
being able to see individuals.
160
390457
3804
ohne -- praktischerweise --
einzelne Menschen zu erkennen.
einzelne Menschen zu erkennen.
06:46
We had found our compromise.
161
394261
1621
Wir hatten unseren Kompromiss.
06:47
We would have to build something larger
162
395882
1604
Wir würden etwas Größeres
als den ersten Brotkasten bauen müssen --
06:49
than the original breadbox,
163
397486
1563
06:51
now more like a mini-fridge,
164
399049
1651
eher einen Mini-Kühlschrank --,
06:52
but we still wouldn't have to build a pickup truck.
165
400700
2761
aber wenigstens war es
kein Kleintransporter.
kein Kleintransporter.
06:55
So now we had our constraint.
166
403461
2624
Nun kannten wir die Rahmenbedingungen.
06:58
The laws of physics dictated
167
406085
1757
Die Gesetze der Physik gaben
06:59
the absolute minimum-sized
telescope that we could build.
telescope that we could build.
168
407842
3324
die absolute Mindestgröße des Teleskops
vor, das wir bauen konnten.
vor, das wir bauen konnten.
07:03
What came next was making the rest of the satellite
169
411166
3054
Dann machten wir uns daran,
den Rest des Satelliten
den Rest des Satelliten
07:06
as small and as simple as possible,
170
414220
1741
möglichst klein und einfach zu bauen:
07:07
basically a flying telescope with four walls
171
415961
2652
im Grunde ein fliegendes Teleskop
mit vier Wänden
mit vier Wänden
07:10
and a set of electronics smaller than a phone book
172
418613
2941
und einer Elektronik,
kleiner als ein Telefonbuch,
kleiner als ein Telefonbuch,
07:13
that used less power than a 100 watt lightbulb.
173
421554
3438
das weniger Strom verbrauchte
als eine 100-Watt-Glühbirne.
als eine 100-Watt-Glühbirne.
07:16
The big challenge became actually taking
174
424992
1900
Die große Herausforderung war es,
07:18
the pictures through that telescope.
175
426892
2198
durch das Teleskop Bilder zu machen.
07:21
Traditional imaging satellites use a line scanner,
176
429090
3044
Herkömmliche Fernerkundungssatelliten
verwenden Zeilenscanner,
verwenden Zeilenscanner,
07:24
similar to a Xerox machine,
177
432134
1761
die einem Kopierer ähneln.
07:25
and as they traverse the Earth, they take pictures,
178
433895
2400
Beim Überfliegen der Erde
machen sie Bilder,
machen sie Bilder,
07:28
scanning row by row by row
179
436295
2196
indem sie Zeile um Zeile scannen,
07:30
to build the complete image.
180
438491
1675
um ein ganzes Bild zu liefern.
07:32
Now people use these because they get a lot of light,
181
440166
3004
Sie werden verwendet,
weil sie sehr lichtstark sind.
weil sie sehr lichtstark sind.
07:35
which means less of the noise you see
182
443170
1831
Man sieht also weniger Rauschen
07:37
in a low-cost cell phone image.
183
445016
2736
als auf dem Foto eines billigen Handys.
07:39
The problem with them is they require
184
447752
2361
Das Problem dabei ist,
dass sie hoch entwickelte
Sensoren erfordern.
Sensoren erfordern.
07:42
very sophisticated pointing.
185
450113
2240
07:44
You have to stay focused on a 50-centimeter target
186
452353
2546
Sie richten den Scanner
fest auf ein 50 cm großes Ziel
fest auf ein 50 cm großes Ziel
07:46
from over 600 miles away
187
454899
1752
aus einer Entfernung von 966 km
07:48
while moving at more than
seven kilometers a second,
seven kilometers a second,
188
456651
2232
bei einem Tempo von über 7 km pro Sekunde.
07:50
which requires an awesome degree of complexity.
189
458883
2749
Das erfordert unglaubliche Komplexität.
07:53
So instead, we turned to a new
generation of video sensors,
generation of video sensors,
190
461632
3437
Also verwendeten wir stattdessen
eine neue Generation von Videosensoren,
eine neue Generation von Videosensoren,
07:57
originally created for use in night vision goggles.
191
465069
3091
die ursprünglich für Nachtsichtbrillen
entwickelt wurden.
entwickelt wurden.
08:00
Instead of taking a single, high quality image,
192
468160
2899
Anstatt eines einzigen
qualitativ hochwertigen Bildes
qualitativ hochwertigen Bildes
08:03
we could take a videostream
193
471059
1387
konnten wir einen Videostream
08:04
of individually noisier frames,
194
472446
2923
von einzelnen Bildern
mit mehr Rauschen aufnehmen,
mit mehr Rauschen aufnehmen,
08:07
but then we could recombine
195
475369
1744
aber setzten dann
all diese Einzelaufnahmen
all diese Einzelaufnahmen
08:09
all of those frames together
196
477113
1466
zu qualitativ hochwertigen
Bildern zusammen.
Bildern zusammen.
08:10
into very high-quality images
197
478579
1996
08:12
using sophisticated pixel processing techniques
198
480575
2593
Dazu nahmen wir hochentwickelte
Pixelverarbeitungstechniken
Pixelverarbeitungstechniken
08:15
here on the ground,
199
483168
1521
hier auf der Erde --
08:16
at a cost of one one hundredth a traditional system.
200
484689
3137
zu einem Hundertstel des Preises
eines herkömmlichen Systems.
eines herkömmlichen Systems.
08:19
And we applied this technique
201
487826
1153
Diese Maxime wandten wir
08:20
to many of the other systems on the satellite as well,
202
488979
2974
auf viele andere Systeme im Satelliten an.
08:23
and day by day, our design evolved
203
491953
2840
Tag um Tag entwickelte sich unser Entwurf
08:26
from CAD to prototypes
204
494793
3489
vom CAD [computergestütztes Design]
zu Prototypen
zu Prototypen
08:30
to production units.
205
498282
2888
und schließlich zu Produktionseinheiten.
08:33
A few short weeks ago,
206
501170
1657
Vor ein paar Wochen
08:34
we packed up SkySat 1,
207
502827
1851
haben wir SkySat 1 verpackt,
08:36
put our signatures on it,
208
504678
1773
haben unsere Namen darauf verewigt
und zum Abschied noch einmal gewunken.
08:38
and waved goodbye for the last time on Earth.
209
506451
2223
08:40
Today, it's sitting in its final launch configuration
210
508674
3481
Heute liegt er in der
endgültigen Startkonfiguration,
endgültigen Startkonfiguration,
08:44
ready to blast off in a few short weeks.
211
512155
3061
bereit in ein paar Wochen
ins All geschossen zu werden.
ins All geschossen zu werden.
08:47
And soon, we'll turn our attention to launching
212
515216
2342
Bald werden wir uns dem Start
08:49
a constellation of 24 or more of these satellites
213
517558
3031
einer Anordnung von 24 oder mehr
solcher Satelliten
solcher Satelliten
08:52
and beginning to build the scalable analytics
214
520589
2550
und der Entwicklung skalierbarer
Analysefunktionen zuwenden,
Analysefunktionen zuwenden,
08:55
that will allow us to unearth the insights
215
523139
2339
um Erkenntnisse aus
den Petabytes an Daten zu gewinnen,
den Petabytes an Daten zu gewinnen,
08:57
in the petabytes of data we will collect.
216
525478
3189
die wir sammeln werden.
09:00
So why do all of this? Why build these satellites?
217
528667
3973
Also warum machen wir das alles?
Warum bauen wir diese Satelliten?
Warum bauen wir diese Satelliten?
09:04
Well, it turns out imaging satellites
218
532640
2611
Bildgebende Satelliten
09:07
have a unique ability to provide global transparency,
219
535251
3710
haben die einzigartige Fähigkeit,
globale Transparenz zu liefern,
globale Transparenz zu liefern,
09:10
and providing that transparency on a timely basis
220
538961
2626
und die zeitnahe Lieferung
dieser Transparenz
dieser Transparenz
09:13
is simply an idea whose time has come.
221
541587
3411
ist einfach ein Konzept,
für das die Zeit reif ist.
für das die Zeit reif ist.
09:16
We see ourselves as pioneers of a new frontier,
222
544998
3523
Wir sehen uns selbst
als Pioniere an einer neuen Grenze,
als Pioniere an einer neuen Grenze,
09:20
and beyond economic data,
223
548521
1764
die jenseits von Wirtschaftsdaten
09:22
unlocking the human story, moment by moment.
224
550285
3601
die Geschichte des Menschen
Augenblick um Augenblick entschlüsseln.
Augenblick um Augenblick entschlüsseln.
09:25
For a data scientist
225
553886
1563
Für einen Datenspezialisten,
09:27
that just happened to go to space camp as a kid,
226
555449
2750
der als Kind zufällig
im Weltraum-Camp war,
im Weltraum-Camp war,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
558199
2715
kann es kaum besser kommen.
09:32
Thank you.
228
560914
2215
Vielen Dank.
(Applaus)
09:35
(Applause)
229
563129
4134
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