TED2007
Stephen Lawler: Tour Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler invita a rrecorrer Microsoft Virtual Earth
Filmed:
Readability: 4.5
338,924 views
Stephen Lawler, de Microsoft, hace un recorrido vertiginoso de Virtual Earth. Subiendo, bajando y moviéndose de un lado a otro por paisajes urbanos hiperreales con una fluidez deslumbrante. Una hazaña extraordinaria que requiere de la gestión de una cantidad increíble de datos.
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. Full bio
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 today is
0
0
3000
Hoy quiero hablarles de...
00:28
virtual worlds, digital globes, the 3-D Web, the Metaverse.
1
3000
9000
de mundos virtuales, planetas digitales, de la web 3D, del metaverso.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
¿Qué significa todo esto para nosotros?
00:39
What it means is the Web is going to become an exciting place again.
3
14000
5000
Significa que la web va a volver a ser, otra vez, un lugar apasionante.
00:44
It's going to become super exciting as we transform
4
19000
3000
Va a ser súper emocionante a medida que se transforme
00:47
to this highly immersive and interactive world.
5
22000
4000
en un mundo profundo y altamente interactivo,
00:51
With graphics, computing power, low latencies,
6
26000
3000
con gráficos, poder computacional y pocos secretos,
00:54
these types of applications and possibilities
7
29000
3000
este tipo de aplicaciones y posibilidades
00:57
are going to stream rich data into your lives.
8
32000
5000
van a inyectar un flujo de contenidos “ricos” en sus vidas.
01:02
So the Virtual Earth initiative, and other types of these initiatives,
9
37000
5000
De este modo, la iniciativa Virtual Earth y otras similares
01:07
are all about extending our current search metaphor.
10
42000
6000
apuntan hacia acrecentar nuestra actual metáfora de búsqueda.
01:13
When you think about it, we're so constrained by browsing the Web,
11
48000
3000
Si lo piensan, estamos muy limitados al buscar en la web,
01:16
remembering URLs, saving favorites.
12
51000
3000
recordando las URLs y guardándolas en favoritos.
01:19
As we move to search, we rely on the relevance rankings,
13
54000
3000
Cuando hacemos una búsqueda confiamos en los rankings de relevancia,
01:22
the Web matching, the index crawling.
14
57000
3000
en la concordancia de términos y la indexación,
01:25
But we want to use our brain!
15
60000
2000
pero… ¡también queremos usar el cerebro!
01:27
We want to navigate, explore, discover information.
16
62000
3000
Queremos navegar, explorar, descubrir información.
01:30
In order to do that, we have to put you as a user back in the driver's seat.
17
65000
5000
Y para eso hacerlo te ponemos, como usuario, en el asiento del conductor.
01:35
We need cooperation between you and the computing network and the computer.
18
70000
4000
Necesitamos una mayor cooperación entre la red, la computadora y tú.
01:39
So what better way to put you back in the driver's seat
19
74000
4000
Entonces, ¿que mejor manera de colocarte en el asiento del conductor
01:43
than to put you in the real world that you interact in every day?
20
78000
3000
que ponerte en el mundo real, en el que interactúas a diario?
01:46
Why not leverage the learnings that you've been learning your entire life?
21
81000
4000
¿Por qué no capitalizar las lecciones aprendidas durante toda una vida?
01:50
So Virtual Earth is about starting off
22
85000
3000
Bueno, Virtual Earth trata, ya verán, de iniciar,
01:53
creating the first digital representation, comprehensive, of the entire world.
23
88000
5000
de crear la primera representación digital, exhaustiva, del mundo entero.
01:58
What we want to do is mix in all types of data.
24
93000
3000
Queremos mezclar todo tipo de datos.
02:01
Tag it. Attribute it. Metadata. Get the community to add local depth,
25
96000
5000
Etiquetarlos, clasificarlos. Metadatos. Poner a la comunidad a agregarle profundidad local
02:06
global perspective, local knowledge.
26
101000
3000
-- perspectiva global, conocimiento local.
02:09
So when you think about this problem,
27
104000
2000
Así que, pensando en este problema
02:11
what an enormous undertaking. Where do you begin?
28
106000
4000
es una tarea colosal: ¿por dónde empezar?
02:15
Well, we collect data from satellites, from airplanes,
29
110000
4000
Bien, recolectamos datos satelitales, desde aviones,
02:19
from ground vehicles, from people.
30
114000
3000
y vehículos terrestres, sobre la gente.
02:22
This process is an engineering problem,
31
117000
5000
Este proceso representa un problema de ingeniería,
02:27
a mechanical problem, a logistical problem, an operational problem.
32
122000
4000
un problema mecánico, un problema logístico, un problema operativo.
02:31
Here is an example of our aerial camera.
33
126000
2000
Aquí hay un ejemplo de nuestra cámara aérea.
02:33
This is panchromatic. It's actually four color cones.
34
128000
3000
Es pancromática. En realidad consiste de cuatro conos cromáticos.
02:36
In addition, it's multi-spectral.
35
131000
2000
Además, es multiespectral.
02:38
We collect four gigabits per second of data,
36
133000
4000
Recolectamos cuatro gigabits de datos por segundo.
02:42
if you can imagine that kind of data stream coming down.
37
137000
2000
¿Pueden hacerse una idea del aluvión de datos de descarga?
02:44
That's equivalent to a constellation of 12 satellites at highest res capacity.
38
139000
6000
Eso equivale a la capacidad de una constelación de 12 satélites en la más alta definición.
02:50
We fly these airplanes at 5,000 feet in the air.
39
145000
4000
Volamos estos aviones a 1500 metros de altura;
02:54
You can see the camera on the front. We collect multiple viewpoints,
40
149000
3000
podrán observar la cámara al frente. Recolectamos desde múltiples puntos de vista,
02:57
vantage points, angles, textures. We bring all that data back in.
41
152000
6000
puntos panorámicos, ángulos, texturas. Recolectamos todos esos datos.
03:03
We sit here -- you know, think about the ground vehicles, the human scale --
42
158000
4000
Nos sentamos aquí -- ustedes saben, al nivel de cualquier vehículo terrestre, desde donde los humanos ven --
03:07
what do you see in person? We need to capture that up close
43
162000
2000
¿Qué es lo que una persona ve? Necesitamos capturar eso bien de cerca
03:09
to establish that what it's like-type experience.
44
164000
4000
para establecer el tipo de experiencia de primera mano.
03:13
I bet many of you have seen the Apple commercials,
45
168000
4000
Apuesto que muchos de ustedes han visto los comerciales de Apple
03:17
kind of poking at the PC for their brilliance and simplicity.
46
172000
6000
que toman el pelo a la PC, por supuesto, con brillantez y simplicidad.
03:23
So a little unknown secret is --
47
178000
2000
Bien, hay un secreto que pocos conocen.
03:25
did you see the one with the guy, he's got the Web cam?
48
180000
4000
¿Vieron el comercial del tipo de la cámara web?
03:29
The poor PC guy. They're duct taping his head. They're just wrapping it on him.
49
184000
4000
El del pobre tipo de la PC que tiene la cámara web en la cabeza pegada con cinta adhesiva.
03:33
Well, a little unknown secret is his brother actually works on the Virtual Earth team.
50
188000
4000
Bueno, pocos saben que en realidad su hermano trabaja en el equipo de Virtual Earth.
03:37
(Laughter). So they've got a little bit of a sibling rivalry thing going on here.
51
192000
5000
(Risas). De modo que aquí hay algo de rivalidad familiar.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affect his day job.
52
197000
2000
Pero déjenme decirles que esto no condiciona su trabajo.
03:44
We think a lot of good can come from this technology.
53
199000
3000
Pensamos que de esta tecnología pueden surgir muchas cosas buenas.
03:47
This was after Katrina. We were the first commercial fleet of airplanes
54
202000
4000
Esto fue después de Katrina. Fuimos la primera flota de aeronaves comerciales
03:51
to be cleared into the disaster impact zone.
55
206000
3000
en sobrevolar la zona de impacto del desastre.
03:54
We flew the area. We imaged it. We sent in people. We took pictures of interiors,
56
209000
5000
Sobrevolamos el área, tomamos imágenes, enviamos personas, tomamos fotografías de los interiores,
03:59
disaster areas. We helped with the first responders, the search and rescue.
57
214000
4000
de las áreas del desastre. Ayudamos con los primeros auxilios, la búsqueda y el rescate.
04:03
Often the first time anyone saw what happened to their house was on Virtual Earth.
58
218000
5000
A menudo Virtual Earth era la primera herramienta con la que la gente veía lo que había sucedido en sus casas.
04:08
We made it all freely available on the Web, just to --
59
223000
2000
Lo pusimos a disposición en la Web de forma gratuita;
04:10
it was obviously our chance of helping out with the cause.
60
225000
4000
era obviamente nuestra oportunidad de contribuir con la causa.
04:14
When we think about how all this comes together,
61
229000
3000
Si pensamos cómo se une todo esto,
04:17
it's all about software, algorithms and math.
62
232000
4000
todo es cuestión de software, algoritmos y matemática.
04:21
You know, we capture this imagery but to build the 3-D models
63
236000
3000
Capturamos estas imágenes, pero para construir los modelos 3D
04:24
we need to do geo-positioning. We need to do geo-registering of the images.
64
239000
5000
necesitamos hacer geoposicionamiento. Tenemos que georegistrar las imágenes.
04:29
We have to bundle adjust them. Find tie points.
65
244000
2000
Hay que corregir las distorsiones y encontrar los puntos de contacto.
04:31
Extract geometry from the images.
66
246000
3000
Extraer la geometría contenida en las imágenes.
04:34
This process is a very calculated process.
67
249000
4000
Este proceso requiere mucho cálculo.
04:38
In fact, it was always done manual.
68
253000
1000
De hecho, siempre se hacía a mano.
04:39
Hollywood would spend millions of dollars to do a small urban corridor
69
254000
4000
En Hollywood gastaban millones de dólares para modelar un pequeño pasillo urbano
04:43
for a movie because they'd have to do it manually.
70
258000
3000
en una película porque tenían que hacerlo de forma manual.
04:46
They'd drive the streets with lasers called LIDAR.
71
261000
2000
Conducían por las calles con rayos láser llamados LIDAR.
04:48
They'd collected information with photos. They'd manually build each building.
72
263000
4000
Recolectaban información con fotos; construían manualmente cada edificio.
04:52
We do this all through software, algorithms and math --
73
267000
2000
Nosotros hacemos todo con software, algoritmos y matemática.
04:54
a highly automated pipeline creating these cities.
74
269000
3000
Una secuencia altamente automatizada de comandos crea estas ciudades.
04:57
We took a decimal point off what it cost to build these cities,
75
272000
3000
Esto cuesta una parte ínfima del costo total de construcción de estas ciudades.
05:00
and that's how we're going to be able to scale this out and make this reality a dream.
76
275000
4000
es así como podremos redimensionarlo haciendo de esta realidad un sueño.
05:04
We think about the user interface.
77
279000
2000
Pensamos en la interfaz de usuario.
05:06
What does it mean to look at it from multiple perspectives?
78
281000
3000
¿Qué significa mirarla desde perspectivas múltiples?
05:09
An ortho-view, a nadir-view. How do you keep the precision of the fidelity of the imagery
79
284000
5000
¿una ortofoto? ¿un nadir? ¿Cómo compatibilizar la fidelidad de las imágenes
05:14
while maintaining the fluidity of the model?
80
289000
4000
con la fluidez del modelo?
05:18
I'll wrap up by showing you the --
81
293000
2000
Voy a cerrar con algo...
05:20
this is a brand-new peek I haven't really shown into the lab area of Virtual Earth.
82
295000
4000
que no había mostrado hasta ahora, un “detrás de la escena” del laboratorio de Virtual Earth.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Estamos haciendo esta captura que a la gente le gusta mucho
05:27
this bird's eye imagery we work with. It's this high resolution data.
84
302000
3000
la captura a vuelo de pájaro. Son datos de alta resolución.
05:30
But what we've found is they like the fluidity of the 3-D model.
85
305000
4000
Hemos descubierto que aprecian la fluidez del modelo 3D.
05:34
A child can navigate with an Xbox controller or a game controller.
86
309000
4000
Un niño puede navegarlo con el control remoto de una Xbox o de un videojuego.
05:38
So here what we're trying to do is we bring the picture and project it into the 3-D model space.
87
313000
5000
Aquí estamos intentando tomar la imagen y proyectarla en un modelo espacial 3D.
05:43
You can see all types of resolution. From here, I can slowly pan the image over.
88
318000
6000
Pueden ver todo tipo de resolución. Desde aquí puedo tomar lentamente vistas panorámicas de la imagen.
05:49
I can get the next image. I can blend and transition.
89
324000
3000
Puedo obtener la próxima imagen, mezclar y hacer transiciones.
05:52
By doing this I don't lose the original detail. In fact, I might be recording history.
90
327000
5000
Y al hacerlo no pierdo el detalle original. De hecho, podría estar grabando la historia.
05:57
The freshness, the capacity. I can turn this image.
91
332000
3000
La frescura, la capacidad. Puedo rotar esta imagen.
06:00
I can look at it from multiple viewpoints and angles.
92
335000
3000
Puedo verla desde múltiples ángulos y puntos de vista.
06:03
What we're trying to do is build a virtual world.
93
338000
3000
En definitiva estamos intentando crear un mundo virtual.
06:06
We hope that we can make computing a user model you're familiar with,
94
341000
5000
Esperamos poder hacer de la computación un modelo de usuario que les resulte familiar
06:11
and really derive insights from you, from all different directions.
95
346000
4000
y que contenga contribuciones de todos ustedes, provenientes de cualquier parte.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Muchas gracias por su tiempo.
06:17
(Applause)
97
352000
1000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual EarthStephen 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.
Stephen Lawler | Speaker | TED.com