TED2010
Blaise Agüera y Arcas: Augmented-reality maps
Blaise Aguera y Arcas e le mappe in augmented reality
Filmed:
Readability: 3.4
1,856,682 views
In una dimostrazione mozzafiato al TED2010, Blaise Aguera y Arcas presenta la nuova tecnologia di mappatura in realtà aumentata di Microsoft
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
About a year and a half ago,
0
0
2000
Circa un anno e mezzo fa
00:17
Stephen Lawler, who also gave a talk
1
2000
3000
Stephen Lawler che ha anche parlato
00:20
here at TED in 2007 on Virtual Earth,
2
5000
2000
qui al TED nel 2007 riguardo Virtual Earth
00:22
brought me over to become the architect of Bing Maps,
3
7000
4000
mi convinse a diventare il capo progetto di Bing Maps
00:26
which is Microsoft's online-mapping effort.
4
11000
3000
che è il progetto di mappe online di Microsoft
00:29
In the past two and a half, we've been very hard at work
5
14000
2000
Negli ultimi due anni e mezzo, abbiamo lavorato sodo
00:31
on redefining the way maps work online.
6
16000
4000
sul ridefinire il modo in cui le mappe funzionano online
00:35
And we really are seeing this in very different terms
7
20000
2000
E stiamo vedendo la cosa in termini molto diversi
00:37
from the kind of mapping and direction site
8
22000
2000
dal tipo di mappe e indicazioni stradali online
00:39
that one is used to.
9
24000
2000
a cui siamo abituati
00:41
So, the first thing that you might notice about the mapping site
10
26000
2000
La prima cosa che potreste notare su questa mappa online,
00:43
is just the fluidity of the zooming and the panning,
11
28000
2000
è la fluidità dello zoom e della panoramica
00:45
which, if you're familiar at all with Seadragon,
12
30000
2000
che se, se siete familiari con Seadragon,
00:47
that's where it comes from.
13
32000
2000
è esattamente da dove viene
00:49
Mapping is, of course,
14
34000
2000
Costruire delle mappe è, certamente,
00:51
not just about cartography,
15
36000
2000
non solo una questione di cartografia
00:53
it's also about imagery.
16
38000
2000
ma anche una questione di immagine
00:55
So, as we zoom-in beyond a certain level
17
40000
3000
Così, appena zoomiamo oltre un certo punto
00:58
this resolves into a kind of Sim City-like
18
43000
3000
ci ritroviamo dentro una visione virtuale tipo Sim City
01:01
virtual view at 45 degrees.
19
46000
2000
a 45 gradi
01:03
This can be viewed from any of the cardinal directions
20
48000
2000
Questo può essere visto da qualsiasi direzione
01:05
to show you the 3D structure of the city, all the facades.
21
50000
3000
per mostrarti la struttura tridimensionale della città, tutte le facciate
01:08
Now, we see this space, this three-dimensional environment,
22
53000
6000
Ora, noi vediamo questo spazio, questo ambiente tridimensionale
01:14
as being a canvas on which
23
59000
3000
come se fosse una tela su cui
01:17
all sorts of applications can play out,
24
62000
6000
ogni tipo di applicazione può sovrapporsi
01:23
and map's directions are really just one of them.
25
68000
3000
Le indicazioni stradali sono solo una di queste.
01:26
If you click on this, you'll see
26
71000
3000
se cliccate qui ne vedrete
01:29
some of the ones that we've put out, just in the past couple of months
27
74000
3000
alcune che abbiamo pubblicato, proprio negli ultimi due mesi,
01:32
since we've launched.
28
77000
2000
da quando l'abbiamo lanciato.
01:34
So, for example, a couple of days after the disaster in Haiti,
29
79000
2000
Così, un paio di giorni dopo il disastro di Haiti
01:36
we had an earthquake map that showed
30
81000
2000
avevamo una mappa del terremoto che mostrava
01:38
before and after pictures from the sky.
31
83000
2000
immagini aeree precedenti e successive
01:40
This wonderful one which I don't have time to show you
32
85000
2000
Questa meravigliosa applicazione che non ho tempo di mostrarvi
01:42
is taking hyper-local blogs in real time
33
87000
3000
rileva i blogs iperlocali in tempo reale
01:45
and mapping those stories, those entries
34
90000
2000
e collega queste storie, questi interventi sui blogs
01:47
to the places that are referred to on the blogs.
35
92000
2000
con i posti a cui si riferiscono
01:49
It's wonderful.
36
94000
3000
E' meraviglioso.
01:52
But I'm going to show you some more candy sort of stuff.
37
97000
3000
Ma vi mostrerò qualche altra chicca
01:55
So, we see the imagery, of course,
38
100000
4000
Le immagini che vediamo, chiaramente,
01:59
not stopping at the sky.
39
104000
3000
non sono solo quelle dall'alto
02:02
These little green bubbles represent
40
107000
3000
Questi piccoli puntini verdi rappresentano
02:05
photosynths that users have made.
41
110000
2000
i "photosynths" fatti dagli utenti
02:07
I'm not going to dive into them either, but photosynths are integrated into the map.
42
112000
3000
non mi addentrerò nelle immagini, ma photosynths è integrato nella mappa
02:10
Everything that's cased in blue
43
115000
2000
Tutto quello che è segnato in blu
02:12
is an area where we've taken imagery on the ground as well.
44
117000
5000
è un'area di cui abbiamo fatto anche una rappresentazione dal basso
02:17
And so, when you fly down --
45
122000
2000
E così, quando scendi in picchiata--
02:19
(Applause)
46
124000
2000
(Applausi)
02:21
Thank you. When you fly down to the ground,
47
126000
2000
Grazie, Quando scendi in picchiata verso il suolo
02:23
and you see this kind of panoramic imagery,
48
128000
3000
e vedi questo tipo di rappresentazione panoramica
02:26
the first thing that you might notice is that it's not just a picture,
49
131000
4000
la prima cosa che potresti notare è che non è una semplice foto
02:30
there's just as much three-dimensional understanding of this environment
50
135000
3000
ma è piuttosto una concezione tridemensionale dell'ambiente
02:33
as there is of the three-dimensional city from above,
51
138000
3000
proprio come esiste una città che è tridimensionale dall'alto,
02:36
so if I click on something to get a closer view of it,
52
141000
4000
quindi se io clicco su qualcosa per avere una visione ravvicinata
02:40
then, the fact that that transition looks as it does,
53
145000
3000
il fatto che questa transizione appare come è,
02:43
is a function of all of that geometry,
54
148000
2000
è una funzione di questa geometria,
02:45
all of that 3D understanding behind this model.
55
150000
4000
di tutta questa concezione tridimensionale che è dietro a questo modello
02:49
Now, I'll show you a fun app
56
154000
3000
Adesso, vi mostro un'appliazione divertente.
02:52
that -- we've been working on a collaboration with our friends at Flickr.
57
157000
7000
a cui abbiamo lavorato in collaborazione con i nostri amici di Flickr
02:59
This takes Flickr, georegistered imagery
58
164000
3000
prende le immagini di Flickr che sono state geo-taggate
03:02
and uses photosynth-like processes
59
167000
3000
e usa un procedimento simile a quello di photosynth
03:05
to connect that imagery to our imagery, so --
60
170000
4000
per connettere le loro immagini alle nostre
03:09
I'm not sure if that's the one I actually meant to pull up, but --
61
174000
3000
Non sono sicuro questo sia quello che volevo prendere davvero, ma...
03:12
(Laughter)
62
177000
3000
(Risate)
03:15
But notice -- this is, of course, a popular tourist site,
63
180000
4000
Ma guardate-- questo, certamente, è un posto piuttosto turistico
03:19
and there are lots of photos around here,
64
184000
2000
e ci sono un sacco di foto attorno a questo posto
03:21
and these photos are all taken at different times.
65
186000
3000
e queste foto sono tutte state fatte in momenti diversi
03:24
So this one was taken around five.
66
189000
2000
Così questa è stata fatta intorno alle cinque.
03:26
So that's the Flickr photo,
67
191000
2000
Questa è la foto su Flickr
03:28
that's our imagery.
68
193000
2000
questa è la nostra immagine
03:30
So you really see how this kind of crowd-sourced imagery
69
195000
3000
Ecco potete vedere come questo tipo di rappresentazione multi-fonte
03:33
is integrating, in a very deep way, into the map itself.
70
198000
3000
si integra, molto profondamente, dentro la mappa stessa.
03:36
(Applause)
71
201000
2000
(Applausi)
03:38
Thank you.
72
203000
2000
Grazie.
03:40
(Applause)
73
205000
2000
(Applausi)
03:42
There are several reasons why this is interesting
74
207000
2000
Ci sono diversi motivi per cui questo è interessante
03:44
and one of them, of course, is time travel.
75
209000
2000
e uno di questi, sicuramente, è la possibilità di viaggiare nel tempo.
03:46
And I'm not going to show you some of the wonderful historic imagery in here,
76
211000
2000
E non vi mostrerò alcune delle meravigliose immagini storiche che ci sono,
03:48
but there are some with horses and carriages and so on as well.
77
213000
3000
ma ce ne sono alcune con cavalli e carri e così via.
03:51
But what's cool about this is that, not only is it augmenting
78
216000
3000
Ma la cosa interessante a riguardo, non è solo la rappresentazione
03:54
this visual representation of the world
79
219000
2000
visiva aumentata del mondo
03:56
with things that are coming in from users,
80
221000
3000
con contributi che arrivano dagli utenti,
03:59
but it also is the foundation for augmented reality,
81
224000
4000
ma è anche la base della realtà aumentata,
04:03
and that's something that I'll be showing you more of in just a moment.
82
228000
3000
e questo è quanto vi mostrerò tra un secondo
04:06
Now I just made a transition indoors. That's also interesting.
83
231000
4000
Ecco ho appena fatto un passaggio all'interno. Anche questo è interessante
04:10
OK, notice there's now a roof above us.
84
235000
2000
Okay, fate caso che c'e' un tetto sopra di noi ora
04:12
We're inside the Pike Place Market.
85
237000
3000
siamo dentro al Pike Place Market
04:15
And this is something that we're able to do with a backpack camera,
86
240000
2000
E questo è qualcosa che riusciamo a fare con una macchina fotografica installata su uno zaino
04:17
so, we're now not only imaging in the street
87
242000
4000
quindi, non facciamo foto solo in strada
04:21
with this camera on tops of cars,
88
246000
2000
con le macchine fotografiche sopra le auto
04:23
but we're also imaging inside.
89
248000
4000
ma le facciamo anche all'interno
04:27
And from here, we're able to do the same sorts of registration,
90
252000
5000
E così, è possibile fare lo stesso tipo di "cattura"
04:32
not only of still images, but also of video.
91
257000
4000
non solo con immagini statiche,ma anche con video
04:36
So this is something that we're now going to try
92
261000
2000
E lo andiamo a provare subito
04:38
for the first time, live,
93
263000
2000
per la prima volta, dal vivo
04:40
and this is really, truly, very frightening.
94
265000
3000
e questo mi spaventa davvero, davvero, molto
04:43
(Laughter)
95
268000
2000
(Risate)
04:46
OK.
96
271000
2000
Okay
04:48
(Ringing)
97
273000
2000
(Squilla)
04:50
All right, guys, are you there?
98
275000
2000
ok, ragazzi ci siete?
04:52
(Noise)
99
277000
2000
(Rumore)
04:54
All right. I'm hitting it. I'm punching play.
100
279000
2000
Ok. Lo sto facendo. Sto spingendo play.
04:56
I'm live. All right. There we go.
101
281000
2000
Sono in diretta. Ecco. Ci siamo.
04:58
So, these are our friends in Pike Place Market, the lab.
102
283000
5000
Questi sono i nostri amici al Pike Place Market, il laboratorio.
05:03
(Applause)
103
288000
8000
(Applausi)
05:12
So they're broadcasting this live.
104
297000
2000
Stanno trasmettendo dal vivo.
05:14
OK, George, can you pan back over to the corner market?
105
299000
4000
Okay, George, puoi fare una panoramica verso l'angolo?
05:18
Because I want to show points of interest.
106
303000
4000
Voglio mostrare delle cose interessanti.
05:22
No, no. The other way.
107
307000
3000
No, no. Dall'altra parte.
05:25
Yeah, yeah, back to the corner, back to the corner.
108
310000
2000
Si, Si, verso l'angolo. Verso l'angolo.
05:27
I don't want to see you guys yet.
109
312000
3000
non vi voglio vedere ancora ragazzi.
05:31
OK, OK, back to the corner, back to the corner, back to the corner.
110
316000
6000
Okay Okay. Verso l'angolo. Verso l'angolo, verso l'angolo.
05:37
OK, never mind.
111
322000
2000
Okay, lascia stare.
05:40
What I wanted to show you was these points of interest
112
325000
2000
Quello che volevo mostrarvi erano queste punti interessanti
05:42
over here on top of the image
113
327000
2000
qua sull'immagine
05:44
because what that gives you a sense of is the way,
114
329000
2000
perchè vi aiuta ad orientarvi,
05:46
if you're actually on the spot,
115
331000
2000
se state proprio sul punto..
05:48
you can think about this --
116
333000
2000
potete pensarci--
05:50
this is taking a step in addition to augmented reality.
117
335000
3000
questo è un passo in più per la realtà aumentata.
05:53
What the hell are you guys -- oh, sorry.
118
338000
2000
Ma che cavolo fate--oh, scusate
05:55
(Laughter)
119
340000
3000
(Risate)
05:58
We're doing two different --
120
343000
3000
Stiamo facendo due diverse..
06:01
OK, I'm hanging up now.
121
346000
3000
Okay, riattacco.
06:04
We're doing two different things here.
122
349000
2000
Stiamo facendo due cose diverse qui.
06:06
One of them is to take that real ...
123
351000
2000
Una di queste è prendere il reale..
06:08
(Laughter)
124
353000
7000
(Risate)
06:15
All right, let me just take a moment and thank the team.
125
360000
3000
Ok, concedetemi giusto un momento per ringraziare la squadra.
06:18
They've done a fantastic job of pulling this together.
126
363000
2000
Hanno fatto un lavoro fantastico nel mettere assieme tutto questo.
06:20
(Applause)
127
365000
2000
(Applausi)
06:22
I'm going to abandon them now and walk back outside.
128
367000
3000
Ora li lascio e torno fuori.
06:25
And while I walk outside, I'll just mention that
129
370000
3000
E mentre vado fuori, vi dico che
06:28
here we're using this for telepresence,
130
373000
2000
qui, stiamo usando questo per la telepresenza
06:30
but you can equally well use this
131
375000
2000
ma potete usarlo allo stesso modo
06:32
on the spot, for augmented reality.
132
377000
2000
sul punto, per la realtà aumentata.
06:34
When you use it on the spot, it means that
133
379000
2000
quando lo usate sul punto, significa che
06:36
you're able to bring all of that metadata
134
381000
2000
potete ricondurre a voi tutti quei metadati
06:38
and information about the world to you.
135
383000
2000
e informazioni sul mondo
06:40
So here, we're taking the extra step of also broadcasting it.
136
385000
2000
Così qui, facciamo un'altro passo in più per quanto riguarda la trasmissione
06:42
That was being broadcast, by the way, on a 4G network
137
387000
3000
tra l'altro qui abbiamo trasmesso su una rete 4G
06:45
from the market.
138
390000
3000
commerciale
06:48
All right, and now there's one last TED talk
139
393000
3000
OK, e andesso c'e' una delle ultime discussioni
06:51
that Microsoft has given in the past several years.
140
396000
2000
che la Microsoft ha fatto al TED negli ultimi anni.
06:53
And that's Curtis Wong, WorldWide Telescope.
141
398000
3000
E questo è Curtis Wong, Telescopio Planetario.
06:56
So, we're going to head over to the dumpsters,
142
401000
2000
Andiamo verso i secchioni della spazzatura,
06:58
where it's traditional, after a long day at the market,
143
403000
3000
dove tradizionalmente, dopo una lunga giornata al mercato,
07:01
to go out for a break, but also stare up at the sky.
144
406000
4000
si va a fare una pausa, ma anche a guardare il cielo.
07:05
This is the integration
145
410000
2000
questa è l'integrazione
07:07
of WorldWide Telescope into our maps.
146
412000
3000
di WorldWide Telescope nelle nostre mappe
07:10
(Applause)
147
415000
2000
(Applausi)
07:12
This is the current -- thank you --
148
417000
3000
Questo è l'attuale -- grazie--
07:15
this is the current time. If we scrub the time,
149
420000
2000
Questo è l'ora attuale, ma se scorriamo il tempo,
07:17
then we can see how the sky will look at different times,
150
422000
3000
possiamo vedere come era il cielo in orari differenti,
07:20
and we can get all of this very detailed
151
425000
2000
e tutto in maniera molto dettagliata
07:22
information about different times, different dates:
152
427000
4000
informazioni riguardo diversi orari, diversi giorni
07:27
Let's move the moon a little higher in the sky,
153
432000
2000
Muoviamo la luna un po' più in alto nel cielo
07:29
maybe change the date.
154
434000
4000
forse cambiamo il giorno
07:33
I would like to kind of zoom in on the moon.
155
438000
3000
Mi piacerebbe tipo zoomare sulla luna
07:39
So, this is an astronomically complete
156
444000
2000
Ecco, questa è una rappresentazione
07:41
representation of the sky
157
446000
3000
astronomicamente completa del cielo
07:44
integrated right into the Earth.
158
449000
2000
integrata direttamente con la Terra
07:46
All right now, I've overrun my time,
159
451000
2000
Bene adesso, ho terminato il mio tempo
07:48
so I've got to stop.
160
453000
2000
quindi mi fermerò qui.
07:50
Thank you all very much.
161
455000
2000
Grazie a tutti.
07:52
(Applause)
162
457000
12000
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architectBlaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.
Why you should listen
Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.
Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.
He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.
He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.
Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com