TEDIndia 2009
Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies
ლალიტეშ კატრაგადა: რუქები კატასტროფებთან საბრძოლველად, ეკონომიკების ასაშენებლად
Filmed:
Readability: 4.5
405,132 views
2005 წლისთვის, მსოფლიოს მხოლოდ 15% იყო ასახული რუქაზე. ეს აფერხებს კატასტროფის შემდგომ დახმარების მიწოდებას -- მალავს გამოუყენებელი მიწების და გზების ეკონომიკურ პოტენციალს. ამ მოკლე საუბრით, Google-ის ლალიტეშ კატრაგადა აკეთებს "რუქების შემქმნელის"(Map Maker) დემონსტრაციას, რუქების შემქმნელი საშუალებები რომლებსაც ხალხი იყენებს საკუთარი რუქების შესაქმნელად.
Lalitesh Katragadda - Engineer
Lalitesh Katragadda builds tools that help groups of people compile information to build something greater than the sum of its parts. His latest fascination: collaborative maps. Full bio
Lalitesh Katragadda builds tools that help groups of people compile information to build something greater than the sum of its parts. His latest fascination: collaborative maps. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
In 2008, Cyclone Nargis devastated Myanmar.
0
1000
5000
2008 წელს, ციკლონმა Nargis გაანადგურა მიანმარი.
00:21
Millions of people were in severe need of help.
1
6000
4000
მილიონობით ადამიანს ესაჭიროებოდა გადაუდებელი დახმარება.
00:25
The U.N. wanted to rush people and supplies to the area.
2
10000
4000
გაეროს უნდოდა ხალხის და რესურსების სწრაფი გადატყორცნა რეგიონში.
00:29
But there were no maps, no maps of roads,
3
14000
3000
მაგრამ არ იყო რუქები, გზების,
00:32
no maps showing hospitals, no way for help to reach the cyclone victims.
4
17000
5000
საავადმყოფოების აღმნიშვნელი პუნქტები, შეუძლებელი იყო ციკლონის მსხვერპლებამდე გზის გაკვალვა.
00:37
When we look at a map of Los Angeles or London,
5
22000
3000
როდესაც ლოს ანჯელესის ან ლონდონის რუქას ვუყურებთ,
00:40
it is hard to believe
6
25000
3000
ძნელი დასაჯრებელია
00:43
that as of 2005, only 15 percent of the world
7
28000
3000
რომ 2005 წელს მხოლოდ 15% იყო
00:46
was mapped to a geo-codable level of detail.
8
31000
3000
დეტალურ რუქებზე ასახული.
00:49
The U.N. ran headfirst into a problem
9
34000
3000
გაერო პირდაპირ დაეჯახა ამ პრობლემას
00:52
that the majority of the world's populous faces:
10
37000
2000
რომელსაც მსოფლიოს მოსახლეობა აწყდება:
00:54
not having detailed maps.
11
39000
2000
დეტალური რუქების უქონლობა.
00:56
But help was coming.
12
41000
2000
მაგრამ დახმარება მოდიოდა.
00:58
At Google, 40 volunteers
13
43000
2000
Google-ში, 40 მოხალისე
01:00
used a new software
14
45000
3000
იყენებდა ახალ პროგრამას
01:03
to map 120,000 kilometers of roads,
15
48000
3000
120 000 კილომეტრი გზის
01:06
3,000 hospitals, logistics and relief points.
16
51000
3000
3000 საავადმყოფოს, ლოჯისტიკური და გადაუდებელი დახმარების ცენტრების რუქაზე დასატანად.
01:09
And it took them four days.
17
54000
2000
და ამისთვის 4 დღე დასჭირდათ.
01:11
The new software they used? Google Mapmaker.
18
56000
3000
რა პროგრამას იყენებდნენ? Google Mapmaker-ს.
01:14
Google Mapmaker is a technology that empowers each of us
19
59000
3000
ეს არის ტექნოლოგია, რომელიც ნებისმიერ ჩვენთაგანს აძლევს
01:17
to map what we know locally.
20
62000
3000
საკუთარი ტერიტორიის ცოდნის რუქაზე ასახვის შესაძლებლობას.
01:20
People have used this software
21
65000
2000
ხალხი იყენებს ამ პროგრამას
01:22
to map everything from roads to rivers,
22
67000
2000
გზებიდან დაწყებული მდინარეებით დამთავრებული,
01:24
from schools to local businesses,
23
69000
3000
სკოლების, ბიზნესების,
01:27
and video stores to the corner store.
24
72000
3000
და ადგილობრივი პატარა მაღაზიების რუქაზე გადასატანად.
01:30
Maps matter.
25
75000
2000
რუქებს დიდი მნიშვნელობა აქვთ.
01:32
Nobel Prize nominee Hernando De Soto
26
77000
2000
ნობელის ლაურეატმა ჰერნანდო დე სოტომ
01:34
recognized that the key to economic liftoff
27
79000
2000
აღმოაჩინა რომ ეკონომიკური განვითარების საკვანძო ეტაპი
01:36
for most developing countries
28
81000
2000
მრავალი განვითარებადი ქვეყნისთვის
01:38
is to tap the vast amounts of uncapitalized land.
29
83000
3000
არის გამოუყენებელი მიწების პოტენციალის ათვისება.
01:41
For example, a trillion dollars
30
86000
3000
მაგალითად, ტრილიონი დოლარის ღირებულების
01:44
of real estate remains uncapitalized in India alone.
31
89000
3000
უძრავი ქონებაა აუთვისებელი მხოლოდ ინდოეთში.
01:47
In the last year alone,
32
92000
2000
მხოლოდ გასულ წელს,
01:49
thousands of users in 170 countries
33
94000
4000
170 ქვეყნის ათასობით მომხმარებელმა
01:53
have mapped millions of pieces of information,
34
98000
3000
დაიტანა რუქაზე მილიონობით ელემენტი
01:56
and created a map of a level of detail never thought viable.
35
101000
3000
და შექმნა იმდენად დეტალური რუქა, რომელიც მანამდე არავის ეგონა შესაძლებელი.
01:59
And this was made possible by
36
104000
2000
და ეს ყველაფერი
02:01
the power of passionate users everywhere.
37
106000
4000
ენთუზიასტების ხელით გაკეთდა სხვადასხვა ადგილას.
02:05
Let's look at some of the maps
38
110000
3000
მოდით შევხედოთ ზოგიერთ რუქას
02:08
being created by users right now.
39
113000
3000
რომელსაც მომხმარებლები ამ წუთას ქმნიან.
02:11
So, as we speak, people are mapping the world
40
116000
2000
ასე რომ, სანამ ჩვენ ვსაუბრობთ, ხალხი რუქებს ქმნის
02:13
in these 170 countries.
41
118000
2000
ამ 170 ქვეყანაში.
02:15
You can see Bridget in Africa who just mapped a road in Senegal.
42
120000
6000
შეგიძლიათ დაინახოთ ბრიჯიტი აფრიკიდან, რომელმაც ეხლახანს დაიტანა რუქაზე გზა სენეგალში.
02:21
And, closer to home, Chalua, an N.G. road in Bangalore.
43
126000
5000
და სახლთან უფრო ახლოს, ჩალუამ გზა დაიტანა ბანგალორში.
02:26
This is the result of computational geometry,
44
131000
3000
ეს დათვლადი გეომეტრიის,
02:29
gesture recognition, and machine learning.
45
134000
3000
ჟესტების ცნობის, და მანქანების სწავლის შედეგია.
02:32
This is a victory of thousands of users,
46
137000
2000
ეს ათასობით მოხმარებლის გამარჯვებაა,
02:34
in hundreds of cities,
47
139000
2000
ასობით ქალაქში,
02:36
one user, one edit at a time.
48
141000
2000
ერთი მოხმარებლის, თითო-თითო შესწორებით.
02:38
This is an invitation to the 70 percent
49
143000
4000
ეს არის მოსაწვევი 70% ტერიტორიიდან
02:42
of our unmapped planet.
50
147000
2000
რომელიც ჯერ არ არის რუქაზე ასახული.
02:44
Welcome to the new world.
51
149000
2000
კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება ახალ მსოფლიოში.
02:46
(Applause)
52
151000
3000
(აპლოდისმენტები)
ABOUT THE SPEAKER
Lalitesh Katragadda - EngineerLalitesh Katragadda builds tools that help groups of people compile information to build something greater than the sum of its parts. His latest fascination: collaborative maps.
Why you should listen
Lalitesh Katragadda is a software engineer at Google, working on geo-data, machine vision, machine learning and space robotics. Before joining Google, Lalitesh founded a robotics startup that was acquired by Google. At Google, Lalitesh co-founded Google India and was its founding Joint Center Head for two years. He co-started several projects including Google Finance and Hindi Transliteration, and is now working on maps.
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com