TEDIndia 2009
Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies
Lalitešs Katragada: Karšu veidošana cīņai ar katastrofām un ekonomiku veidošanai
Filmed:
Readability: 4.5
405,132 views
2005. gadā kartēti bija vien 15 procenti pasaules. Tas palēnina palīdzības sniegšanu pēc katastrofām un slēpj neizmantotās zemes un nezināmu ceļu ekonomisko potenciālu. Šajā īsajā runā, Lalitešs Katragada no Google parāda Map Maker demo versiju, grupas karšu veidošanas rīku, kuru cilvēki visā pasaulē izmanto, lai kartētu savu pasauli.
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. gadā ciklons Nargis izpostīja Mjanmu.
00:21
Millions of people were in severe need of help.
1
6000
4000
Miljoniem cilvēku ārkārtīgi vajadzēja palīdzību.
00:25
The U.N. wanted to rush people and supplies to the area.
2
10000
4000
ANO vēlējās steigšus piegādāt cilvēkus un krājumus.
00:29
But there were no maps, no maps of roads,
3
14000
3000
Taču nebija karšu, ne ceļu karšu,
00:32
no maps showing hospitals, no way for help to reach the cyclone victims.
4
17000
5000
ne karšu, kurās būtu slimnīcas,
nekādu iespēju palīdzībai sasniegt ciklona upurus.
nekādu iespēju palīdzībai sasniegt ciklona upurus.
00:37
When we look at a map of Los Angeles or London,
5
22000
3000
Mums skatoties Losandželosas vai Londonas kartē,
00:40
it is hard to believe
6
25000
3000
ir grūti noticēt,
00:43
that as of 2005, only 15 percent of the world
7
28000
3000
ka 2005. gadā vien 15 procenti pasaules
00:46
was mapped to a geo-codable level of detail.
8
31000
3000
bija kartēta līdz adrešu detalizācijas līmenim.
00:49
The U.N. ran headfirst into a problem
9
34000
3000
ANO aci pret aci saskārās ar problēmu,
00:52
that the majority of the world's populous faces:
10
37000
2000
ar ko lielākā daļa pasaules iedzīvotāju saskaras:
00:54
not having detailed maps.
11
39000
2000
ar detalizētu karšu trūkumu.
00:56
But help was coming.
12
41000
2000
Bet palīdzība tuvojās.
00:58
At Google, 40 volunteers
13
43000
2000
Google, 40 brīvprātīgie
01:00
used a new software
14
45000
3000
izmantoja jaunu programmatūru,
01:03
to map 120,000 kilometers of roads,
15
48000
3000
lai kartētu 120 000 kilometrus autoceļu,
01:06
3,000 hospitals, logistics and relief points.
16
51000
3000
3 000 slimnīcas, loģistikas un atpūtas punktus.
01:09
And it took them four days.
17
54000
2000
Tas viņiem prasīja četras dienas.
01:11
The new software they used? Google Mapmaker.
18
56000
3000
Jaunā programmatūra, ko viņi izmantoja? Google Mapmaker.
01:14
Google Mapmaker is a technology that empowers each of us
19
59000
3000
Google Mapmaker ir tehnoloģija,
kas ikvienam no mums iespēju dod
kas ikvienam no mums iespēju dod
01:17
to map what we know locally.
20
62000
3000
kartēt to, ko mēs pazīstam savā apkaimē.
01:20
People have used this software
21
65000
2000
Cilvēki ir izmantojuši šo programmatūru,
01:22
to map everything from roads to rivers,
22
67000
2000
lai kartētu visu, sākot no ceļiem un upēm,
01:24
from schools to local businesses,
23
69000
3000
no skolām līdz vietējiem uzņēmumiem
01:27
and video stores to the corner store.
24
72000
3000
un no video veikaliem līdz stūra veikaliem.
01:30
Maps matter.
25
75000
2000
Kartēm ir nozīme.
01:32
Nobel Prize nominee Hernando De Soto
26
77000
2000
Nobela prēmijas kandidāts Hernando de Soto
01:34
recognized that the key to economic liftoff
27
79000
2000
atzina, ka strauja ekonomiskā uzplaukuma atslēga
01:36
for most developing countries
28
81000
2000
lielākajai daļai jaunattīstības valstu
01:38
is to tap the vast amounts of uncapitalized land.
29
83000
3000
ir milzīgo nevienam nepiederošo zemju platību izmantošana.
01:41
For example, a trillion dollars
30
86000
3000
Piemēram, Indijā vien
01:44
of real estate remains uncapitalized in India alone.
31
89000
3000
nevienam nepieder nekustamie īpašumi triljons dolāru vērtībā.
01:47
In the last year alone,
32
92000
2000
Pagājušajā gadā vien
01:49
thousands of users in 170 countries
33
94000
4000
tūkstošiem lietotāju 170 valstīs
01:53
have mapped millions of pieces of information,
34
98000
3000
ir kartējuši miljoniem informācijas gabaliņu
01:56
and created a map of a level of detail never thought viable.
35
101000
3000
un izveidojuši, tik detalizētu karti,
kādu nekad iepriekš neuzskatīja par iespējamu.
kādu nekad iepriekš neuzskatīja par iespējamu.
01:59
And this was made possible by
36
104000
2000
Tas kļuva iespējams,
02:01
the power of passionate users everywhere.
37
106000
4000
pateicoties aizrautīgiem lietotājiem visā pasaulē.
02:05
Let's look at some of the maps
38
110000
3000
Apskatīsim dažas no kartēm,
02:08
being created by users right now.
39
113000
3000
kuras lietotāji veido pašlaik.
02:11
So, as we speak, people are mapping the world
40
116000
2000
Tātad, kamēr mēs runājam, cilvēki kartē pasauli
02:13
in these 170 countries.
41
118000
2000
šajās 170 valstīs.
02:15
You can see Bridget in Africa who just mapped a road in Senegal.
42
120000
6000
Jūs varat redzēt Bridžetu Āfrikā, kas tik tikko kartēja ceļu Senegālā.
02:21
And, closer to home, Chalua, an N.G. road in Bangalore.
43
126000
5000
Un, tuvāk mājām, Čalua, N.G. ceļu Bangalorā.
02:26
This is the result of computational geometry,
44
131000
3000
Tas ir skaitļojošās ģeometrijas,
02:29
gesture recognition, and machine learning.
45
134000
3000
žestu atpazīšanas un mašīnu apmācības rezultāts.
02:32
This is a victory of thousands of users,
46
137000
2000
Tā ir tūkstošiem lietotāju uzvara,
02:34
in hundreds of cities,
47
139000
2000
simtiem pilsētās,
02:36
one user, one edit at a time.
48
141000
2000
viens lietotājs, pa vienam ierakstam.
02:38
This is an invitation to the 70 percent
49
143000
4000
Tas ir uzaicinājums iezīmēt 70 procentus
02:42
of our unmapped planet.
50
147000
2000
mūsu kartē neatzīmētās planētas.
02:44
Welcome to the new world.
51
149000
2000
Laipni lūgti jaunā pasaulē.
02:46
(Applause)
52
151000
3000
(Aplausi)
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