TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
Will Marshall: La misión para crear acceso a una base de datos sobre la superficie terrestre
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¿Qué pasaría si pudiéramos acceder a la información sobre la superficie terrestre de la misma manera en que hacemos búsquedas por Internet? En "Planet", Will Marshall y su equipo usan la flota más grande de satélites para captar imágenes de la Tierra cada día. Actualmente, están desarrollando un nuevo proyecto que consiste en usar la inteligencia artificial para indexar todos los objetos del planeta en el tiempo, posibilitando la búsqueda de embarcaciones, árboles, casas, etc., de la misma manera como buscamos en Google. Marshall comparte con la audiencia su visión de que esta base de datos puede transformarse en el registro viviente de los enormes cambios físicos que ocurren en el planeta. "No se puede solucionar lo que no se ve", sostiene. "Queremos que la gente tenga las herramientas para ver esos cambios y pueda actuar en consecuencia".
Will Marshall - Space scientist
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
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00:12
Four years ago, here at TED,
0
761
2215
Hace cuatro años, aquí en TED,
anuncié la Misión "Planet" 1:
anuncié la Misión "Planet" 1:
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
3000
2336
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
lanzar una flota de satélites
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
que enviaría imágenes
de toda la Tierra a diario
de toda la Tierra a diario
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
y democratizar el acceso a ellas.
El problema que queríamos
resolver era sencillo.
resolver era sencillo.
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
Las imágenes satelitales de Internet
son viejas, de hace varios años,
son viejas, de hace varios años,
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
pero la actividad humana se desarrollaba
en el curso de días, semanas y meses,
en el curso de días, semanas y meses,
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
y no se puede solucionar lo que no se ve.
00:37
We wanted to give people the tools
to see that change and take action.
to see that change and take action.
9
25120
3776
Quisimos dar a la gente las herramientas
para ver esos cambios y poder actuar.
para ver esos cambios y poder actuar.
La bella imagen de la "canica azul" tomada
por los astronautas del Apolo 17 en 1972
por los astronautas del Apolo 17 en 1972
00:40
The beautiful Blue Marble image,
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
28920
4936
00:45
had helped humanity become aware
that we're on a fragile planet.
that we're on a fragile planet.
11
33880
3280
nos ayudó a tomar conciencia
de que vivimos en un planeta frágil.
de que vivimos en un planeta frágil.
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
Y nuestra intención fue avanzar un nivel,
y dar las herramientas para que la gente
pueda actuar y cuidarlo.
pueda actuar y cuidarlo.
00:51
to give people the tools
to take action, to take care of it.
to take action, to take care of it.
13
39680
3456
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
Pues bien, luego de nuestros
numerosos proyectos Apolo
numerosos proyectos Apolo
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
con el lanzamiento de la mayor flota
de satélites en la historia,
de satélites en la historia,
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
logramos nuestro objetivo.
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
Actualmente, la Misión "Planet" toma
imágenes de la Tierra todos los días.
imágenes de la Tierra todos los días.
01:09
Mission accomplished.
18
57760
1216
Misión cumplida.
01:11
(Applause)
19
59000
2536
(Aplausos)
01:13
Thank you.
20
61560
1200
Gracias.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
63600
3976
Para el proyecto, lanzamos 21 cohetes.
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
Esta animación lo muestra
como una empresa sencilla, pero no lo fue.
como una empresa sencilla, pero no lo fue.
01:25
And we now have
over 200 satellites in orbit,
over 200 satellites in orbit,
23
73040
3456
Y actualmente tenemos más
de 200 satélites en órbita
de 200 satélites en órbita
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
que transmiten datos a 31 estaciones
terrestres construidas a tal fin.
terrestres construidas a tal fin.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel
images of the Earth down each day.
images of the Earth down each day.
25
80480
6296
En total, envían a diario 1500 millones
de imágenes de la Tierra
de imágenes de la Tierra
con una resolución de 29 megapíxeles.
01:38
And on any one location
of the Earth's surface,
of the Earth's surface,
26
86800
2416
Y de cualquier sitio
de la superficie terrestre
de la superficie terrestre
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
tenemos ahora un promedio
de más de 500 imágenes.
de más de 500 imágenes.
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
Una gran recopilación de datos
que documentan inmensos cambios.
que documentan inmensos cambios.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
Son muchos quienes usan estas imágenes.
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
Las empresas agrícolas las usan para
mejorar el rendimiento de los cultivos;
mejorar el rendimiento de los cultivos;
01:57
Consumer-mapping companies are using it
to improve the maps you find online.
to improve the maps you find online.
31
105040
4176
las compañías que diseñan mapas,
para mejorar los mapas de la web;
para mejorar los mapas de la web;
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
los gobiernos, para reforzar
la seguridad en las fronteras
la seguridad en las fronteras
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
o para optimizar la ayuda luego
de inundaciones, incendios y terremotos.
de inundaciones, incendios y terremotos.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
Y también las usan las ONG.
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
Por ejemplo, para rastrear
y detener la deforestación,
y detener la deforestación,
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
ayudar en la búsqueda
de refugiados que huyen de Myanmar,
de refugiados que huyen de Myanmar,
02:16
Or to track all the activities
in the ongoing crisis in Syria,
in the ongoing crisis in Syria,
37
124880
4376
o seguir los acontecimientos
en la actual crisis de Siria,
en la actual crisis de Siria,
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
haciendo responsables
a todos los involucrados.
a todos los involucrados.
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
Y hoy, tengo el gusto de anunciar
las historias de "Planet".
las historias de "Planet".
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
Cualquiera puede ingresar a planet.com,
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
abrir una cuenta y acceder
a todas las imágenes en la web.
a todas las imágenes en la web.
Se parece a Google Earth, solo
que estas son imágenes actualizadas,
que estas son imágenes actualizadas,
02:34
It's a bit like Google Earth,
except it's up-to-date imagery,
except it's up-to-date imagery,
42
142480
3096
02:37
and you can see back through time.
43
145600
2680
y además se pueden ver imágenes pasadas.
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
Se pueden comparar dos días al azar
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
y ver los drásticos cambios
que ocurren en el planeta.
que ocurren en el planeta.
02:46
Or you can create a time lapse
through the 500 images that we have
through the 500 images that we have
46
154560
3400
También se puede seleccionar un período
que muestre a través de las 500 imágenes
que muestre a través de las 500 imágenes
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
los cambios producidos en ese tiempo.
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
Además, estos datos se pueden
compartir en las redes sociales.
compartir en las redes sociales.
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
Es muy bueno.
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(Aplausos)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
Gracias.
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
En un principio, estaba destinado
a periodistas de noticias
a periodistas de noticias
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
que buscaban información
objetiva de la actualidad.
objetiva de la actualidad.
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
Pero ahora cualquiera puede acceder,
para uso personal, o sin fines de lucro.
para uso personal, o sin fines de lucro.
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
03:12
And we hope it will give people the tools
to find and see the changes on the planet
to find and see the changes on the planet
56
180600
4416
Y esperamos que así la gente pueda ver
los cambios que ocurren en el planeta
los cambios que ocurren en el planeta
03:17
and take action.
57
185040
1200
y actuar en consecuencia.
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
Pues bien, la gente cuenta ahora
con estabase de datos sobre el planeta
con estabase de datos sobre el planeta
que se actualiza todo el tiempo.
03:23
changing over time.
59
191200
1216
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
¿Cuál es nuestra próxima
misión, la Misión 2?
misión, la Misión 2?
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
En pocas palabras, es "espacio + IA".
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
Por medio de la inteligencia artificial,
buscamos objetos en todas
las imágenes satelitales.
las imágenes satelitales.
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
03:35
The same AI tools that are used
to find cats in videos online
to find cats in videos online
64
203040
4536
Las mismas herramientas de IA que se usan
para buscar videos de gatos en la web
para buscar videos de gatos en la web
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
también pueden usarse para buscar
información en nuestras imágenes.
información en nuestras imágenes.
03:43
So, imagine if you can say,
this is a ship, this is a tree,
this is a ship, this is a tree,
66
211520
3336
Es decir, imaginemos que podemos
identificar un barco, un árbol,
identificar un barco, un árbol,
03:46
this is a car, this is a road,
this is a building, this is a truck.
this is a building, this is a truck.
67
214880
4376
un auto, una carretera,
un edificio, un camión.
un edificio, un camión.
03:51
And if you could do that
for all of the millions of images
for all of the millions of images
68
219280
2736
Y si pudiéramos hacerlo
con las millones de imágenes
con las millones de imágenes
que bajan por día,
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
se puede crear una base de datos
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
03:57
of all the sizable objects
on the planet, every day.
on the planet, every day.
71
225080
2656
de todos los objetos medibles
en el planeta, día tras día.
en el planeta, día tras día.
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
Y esa base de datos se puede buscar.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
Es exactamente lo que estamos haciendo.
Vemos aquí un prototipo,
donde usamos nuestra API.
donde usamos nuestra API.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
Esto es Beijing.
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
Supongamos que queremos contar
los aviones de un aeropuerto.
los aviones de un aeropuerto.
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
Seleccionamos el aeropuerto
y el programa busca los aviones
entre las imágenes de hoy
entre las imágenes de hoy
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
04:15
and finds the planes
in the whole stack of images before it,
in the whole stack of images before it,
79
243560
3256
y también los aviones
de imágenes anteriores,
de imágenes anteriores,
y luego crea este gráfico de todos
los aviones del aeropuerto de Beijing
los aviones del aeropuerto de Beijing
04:18
and then outputs this graph of all
the planes in Beijing airport over time.
the planes in Beijing airport over time.
80
246840
4896
en una línea temporal.
04:23
Of course, you could do this
for all the airports around the world.
for all the airports around the world.
81
251760
3576
Obviamente, esto se puede hacer
con todos los aeropuertos del mundo.
con todos los aeropuertos del mundo.
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
Vayamos ahora al puerto de Vancouver.
04:30
So, we would do the same,
but this time we would look for vessels.
but this time we would look for vessels.
83
258320
3536
Haríamos lo mismo, pero con embarcaciones.
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
Ampliamos la imagen de Vancouver,
seleccionamos el área,
seleccionamos el área,
buscamos las embarcaciones
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
y aparece un gráfico que muestra
dónde están las naves.
dónde están las naves.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
Pensemos cuán útil sería esto
para la guardia costera
para la guardia costera
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
que intenta rastrear
y detener la pesca ilegal.
y detener la pesca ilegal.
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
Los barcos pesqueros legales
comunican su posición mediante
el sistema de identificación automática,
el sistema de identificación automática,
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
pero no todas las embarcaciones lo hacen.
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
Las imágenes no mienten.
Así, la guardia costera
puede usar este sistema
puede usar este sistema
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
para detectar barcos de pesca ilegal.
Y en breve, además de barcos y aviones,
podremos incorporar otros objetos
podremos incorporar otros objetos
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
y así transmitir datos sobre la posición
de todos estos objetos en el tiempo
de todos estos objetos en el tiempo
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
y pueden ser integrados
digitalmente a las tareas del usuario.
digitalmente a las tareas del usuario.
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
Con el tiempo, podremos usar
buscadores más sofisticados
buscadores más sofisticados
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
que la gente puede obtener
de distintas fuentes.
de distintas fuentes.
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
Y finalmente, imagino que podríamos
extraer todas las imágenes
extraer todas las imágenes
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
y hacer una interfaz interactiva
con la Tierra.
con la Tierra.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
Imaginemos si pudiéramos preguntar:
"¿cuántas casas hay en Pakistán?
"¿cuántas casas hay en Pakistán?
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
Quiero un mapeo a través del tiempo".
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
"¿Cuántos árboles hay en el Amazonas
05:34
and can you tell me the locations
of the trees that have been felled
of the trees that have been felled
108
322240
3216
y en qué sitios se talaron árboles
entre esta semana y la anterior?"
entre esta semana y la anterior?"
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
¿No sería maravilloso?
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
Pues bien, es lo que queremos lograr,
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
sería como una Tierra "interactiva".
05:44
So, Planet's Mission 1 was
to image the whole planet every day
to image the whole planet every day
113
332440
3896
En resumen, la Misión "Planet" 1
fue tomar imágenes diarias del planeta
fue tomar imágenes diarias del planeta
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
y hacerlas accesibles.
05:50
Planet's Mission 2 is to index
all the objects on the planet over time
all the objects on the planet over time
115
338720
3816
La Misión "Planet" 2 es indexar todos
los objetos del planeta en el tiempo
los objetos del planeta en el tiempo
05:54
and make it queryable.
116
342560
1240
y hacerlo interactivo.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
344760
2136
Terminaré con una analogía.
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
Google indexó la información en Internet
y la hizo de acceso público.
y la hizo de acceso público.
Pues bien, nosotros estamos
haciendo lo mismo
haciendo lo mismo
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
con la información de la Tierra.
06:06
Thank you very much.
120
354360
1336
Muchas gracias.
06:07
(Applause)
121
355720
4520
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Will Marshall - Space scientistAt Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets.
Why you should listen
Will Marshall is the co-founder and CEO of Planet. Prior to Planet, he was a Scientist at NASA/USRA where he worked on missions "LADEE" and "LCROSS," served as co-principal investigator on PhoneSat, and was the technical lead on research projects in space debris remediation.
Marshall received his PhD in Physics from the University of Oxford and his Masters in Physics with Space Science and Technology from the University of Leicester. He was a Postdoctoral Fellow at George Washington University and Harvard.
Will Marshall | Speaker | TED.com