TED@BCG San Francisco
Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...
Dan Berkenstock: Świat to jeden wielki zbiór danych. Tylko jak je zdobyć...
Filmed:
Readability: 4.8
888,941 views
Zdjęcia satelitarne nie są nam obce, ale często nie zdajemy sobie sprawy, że większość z nich jest nieaktualna. Dzieje się tak dlatego, że satelity są duże i kosztowne, nie ma ich więc zbyt wiele w kosmosie. Dan Berkenstock w swojej fascynującej prelekcji przedstawia inne rozwiązanie, do którego doszedł wraz ze swoim zespołem. To projekt małego, lekkiego satelity z kompletnie odmiennym podejściem do fotografowania powierzchni naszej planety.
Dan Berkenstock - Satellite designer
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Five years ago, I was a Ph.D. student
0
498
2599
5 lat temu byłem doktorantem,
00:15
living two lives.
1
3097
1644
który wiódł podwójne życie.
00:16
In one, I used NASA supercomputers
2
4741
2316
W jednym używałem superkomputerów NASA
00:19
to design next-generation spacecraft,
3
7057
2728
do projektowania statków kosmicznych
nowej generacji.
nowej generacji.
00:21
and in the other I was a data scientist
4
9785
2579
W drugim byłem mistrzem danych.
00:24
looking for potential smugglers
5
12364
2419
Wyszukiwałem potencjalnych przemytników
00:26
of sensitive nuclear technologies.
6
14783
3239
poufnych technologii nuklearnych.
00:30
As a data scientist, I did a lot of analyses,
7
18022
2859
Jako mistrz danych przeprowadzałem
00:32
mostly of facilities,
8
20881
1467
wiele analiz obiektów,
00:34
industrial facilities around the world.
9
22348
2271
głównie obiektów przemysłowych
z całego świata.
z całego świata.
00:36
And I was always looking for a better canvas
10
24619
2688
Zawsze poszukiwałem lepszego materiału,
00:39
to tie these all together.
11
27307
2066
by spiąć to wszystko razem.
00:41
And one day, I was thinking about how
12
29373
1866
Pewnego dnia pomyślałem,
00:43
all data has a location,
13
31239
2124
że wszystkie są gdzieś umiejscowione
00:45
and I realized that the answer
14
33363
1733
i zdałem sobie sprawę,
00:47
had been staring me in the face.
15
35096
1888
że odpowiedź miałem przed sobą.
00:48
Although I was a satellite engineer,
16
36984
2638
Chociaż byłem inżynierem satelitarnym,
00:51
I hadn't thought about using satellite imagery
17
39622
3171
nie pomyślałem o wykorzystaniu
zdjęć satelitarnych do swojej pracy.
00:54
in my work.
18
42793
1566
00:56
Now, like most of us, I'd been online,
19
44359
1947
Jak większość z was, byłem online
00:58
I'd see my house, so I thought,
20
46306
1782
oglądałem swój dom.
Pomyślałem więc,
01:00
I'll hop in there and I'll start looking up
21
48088
2298
że mogę przyjrzeć się tym obiektom.
01:02
some of these facilities.
22
50386
1417
01:03
And what I found really surprised me.
23
51803
1969
Co mnie zdziwiło,
01:05
The pictures that I was finding
24
53772
1674
zdjęcia, które znalazłem,
01:07
were years out of date,
25
55446
1901
były nieaktualne od lat.
01:09
and because of that,
26
57347
1068
Z tego powodu
01:10
it had relatively little relevance
27
58415
1671
nie przydały się w pracy,
01:12
to the work that I was doing today.
28
60086
2460
którą wykonuję teraz.
01:14
But I was intrigued.
29
62546
1461
Ale byłem zaintrygowany.
01:16
I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.
30
64007
3236
Zdjęcia satelitarne są niesamowite.
01:19
There are millions and millions of sensors
31
67243
2303
Miliony różnych czujników
01:21
surrounding us today,
32
69546
1444
otaczają nas dzisiaj,
01:22
but there's still so much we
don't know on a daily basis.
don't know on a daily basis.
33
70990
2960
a wciąż nie wiemy tylu ważnych rzeczy.
01:25
How much oil is stored in all of China?
34
73950
3753
Ile ropy przechowuje się w Chinach?
01:29
How much corn is being produced?
35
77703
2933
Ile produkuje się kukurydzy?
01:32
How many ships are in all of our world's ports?
36
80636
4071
Ile statków jest w portach
na całym świecie?
na całym świecie?
01:36
Now, in theory, all of these questions
37
84707
2559
Można by odpowiedzieć na to
01:39
could be answered by imagery,
38
87266
2244
za pomocą zdjęć,
01:41
but not if it's old.
39
89510
1727
pod warunkiem, że są aktualne.
01:43
And if this data was so valuable,
40
91237
2458
Skoro te dane są tak cenne,
01:45
then how come I couldn't get my hands
41
93695
1932
dlaczego nie mogłem dostać
01:47
on more recent pictures?
42
95627
2550
aktualniejszych zdjęć?
01:50
So the story begins over 50 years ago
43
98177
3135
Historia ta zaczęła się ponad 50 lat temu,
01:53
with the launch of the first generation
44
101312
1871
wraz ze startem najwcześniejszych
01:55
of U.S. government photo reconnaissance satellites.
45
103183
3600
satelitów szpiegowskich rządu USA.
01:58
And today, there's a handful
46
106783
1696
Dziś zaledwie garstka dalekich potomków
02:00
of the great, great grandchildren
47
108479
2195
02:02
of these early Cold War machines
48
110674
1665
tych narzędzi Zimnej Wojny
02:04
which are now operated by private companies
49
112339
2009
jest używana przez prywatne firmy.
02:06
and from which the vast majority of satellite imagery
50
114348
2709
Większość zdjęć satelitarnych,
02:09
that you and I see on a daily basis comes.
51
117057
2825
które oglądamy, pochodzi od nich.
02:11
During this period, launching things into space,
52
119882
2914
Przez ten czas wystrzeliwanie
rakiet w kosmos,
rakiet w kosmos,
02:14
just the rocket to get the satellite up there,
53
122796
2677
by wysłać tam satelitę,
02:17
has cost hundreds of millions of dollars each,
54
125473
4601
kosztowało setki milionów dolarów,
02:22
and that's created tremendous pressure
55
130074
1752
co tworzyło ogromną presję.
02:23
to launch things infrequently
56
131826
2289
Wysyłano je rzadko
02:26
and to make sure that when you do,
57
134115
1344
i starano się,
02:27
you cram as much functionality in there as possible.
58
135459
3639
żeby były jak najbardziej funkcjonalne.
02:31
All of this has only made satellites
59
139098
1611
Przez to satelity
02:32
bigger and bigger and bigger
60
140709
2417
stawały się coraz większe
02:35
and more expensive,
61
143126
1598
i droższe.
02:36
now nearly a billion, with a b, dollars per copy.
62
144724
5037
Nawet miliard za sztukę.
02:41
Because they are so expensive,
63
149761
1699
Ponieważ są tak drogie,
02:43
there aren't very many of them.
64
151460
1467
nie ma ich zbyt wiele.
02:44
Because there aren't very many of them,
65
152927
1345
A ponieważ nie ma ich wiele,
02:46
the pictures that we see on a daily basis
66
154272
2456
zdjęcia, które oglądamy,
02:48
tend to be old.
67
156728
1504
są zwykle stare.
02:50
I think a lot of people actually
understand this anecdotally,
understand this anecdotally,
68
158232
3282
Wiele osób nie do końca to pojmuje.
02:53
but in order to visualize just how sparsely
69
161514
2539
Żeby zilustrować,
02:56
our planet is collected,
70
164053
1884
jak rzadko robi się zdjęcia Ziemi,
02:57
some friends and I put together a dataset
71
165937
2066
wraz z kolegami zebraliśmy dane
03:00
of the 30 million pictures that have been gathered
72
168003
2587
z 30 milionów zdjęć
03:02
by these satellites between 2000 and 2010.
73
170590
3484
zrobionych przez satelity
w latach 2000-2010.
w latach 2000-2010.
03:06
As you can see in blue, huge areas of our world
74
174074
2755
Widać to w kolorze niebieskim,
03:08
are barely seen, less than once a year,
75
176829
2790
ogromna część świata jest oglądana
rzadziej niż raz do roku.
rzadziej niż raz do roku.
03:11
and even the areas that are seen most frequently,
76
179619
2272
Miejsca oglądane częściej,
03:13
those in red, are seen at best once a quarter.
77
181891
3748
te na czerwono,
są oglądane raz na kwartał.
są oglądane raz na kwartał.
03:17
Now as aerospace engineering grad students,
78
185639
2916
Jako doktoranci inżynierii kosmicznej,
03:20
this chart cried out to us as a challenge.
79
188555
3428
poczuliśmy, że ten wykres to wyzwanie.
03:23
Why do these things have to be so expensive?
80
191983
3455
Czemu te rzeczy muszą być tak drogie?
03:27
Does a single satellite really have to cost
81
195438
2735
Czy jeden satelita musi kosztować
03:30
the equivalent of three 747 jumbo jets?
82
198173
4763
tyle co trzy Jumbo Jety 747?
03:34
Wasn't there a way to build a smaller,
83
202936
2163
Czy nie da się zbudować mniejszego,
03:37
simpler, new satellite design that could enable
84
205099
3172
prostszego satelity, który pozwoliłby
03:40
more timely imaging?
85
208271
2018
robić zdjęcia częściej?
03:42
I realize that it does sound a little bit crazy
86
210289
3451
Może to trochę szalone,
03:45
that we were going to go out and just
87
213740
1511
chcieliśmy po prostu
03:47
begin designing satellites,
88
215251
1847
zacząć projektować satelity,
03:49
but fortunately we had help.
89
217098
1963
ale na szczęście, znaleźliśmy pomoc.
03:51
In the late 1990s, a couple of professors
90
219061
2935
Pod koniec lat 90. paru profesorów
03:53
proposed a concept for radically reducing the price
91
221996
3481
zaproponowało projekt znacznie redukujący
03:57
of putting things in space.
92
225477
1772
koszty wysłania satelitów w kosmos.
03:59
This was hitchhiking small satellites
93
227249
2111
Było to doczepianie małych satelitów
04:01
alongside much larger satellites.
94
229360
3016
do tych większych.
04:04
This dropped the cost of putting objects up there
95
232376
2909
To zmniejszyło koszt wysłania
04:07
by over a factor of 100,
96
235285
1998
ponad 100 razy.
04:09
and suddenly we could afford to experiment,
97
237283
3086
Nagle było nas stać na eksperyment,
04:12
to take a little bit of risk,
98
240369
1468
odrobinę ryzyka,
04:13
and to realize a lot of innovation.
99
241837
2266
wiele innowacji.
04:16
And a new generation of engineers and scientists,
100
244103
3089
Nowe pokolenie inżynierów i naukowców,
04:19
mostly out of universities,
101
247192
1599
w większości z uniwersytetów,
04:20
began launching these very small,
102
248791
2343
zaczęło wysyłać te bardzo małe satelity
04:23
breadbox-sized satellites called CubeSats.
103
251134
2591
wielkości pudełka od butów, zwane CubeSat.
04:25
And these were built with electronics obtained
104
253725
2403
Były one wyposażone w urządzenia
04:28
from RadioShack instead of Lockheed Martin.
105
256128
3898
ze zwykłych sklepów z elektroniką,
a nie z koncernów zbrojeniowych.
a nie z koncernów zbrojeniowych.
04:32
Now it was using the lessons
learned from these early missions
learned from these early missions
106
260026
2840
Mieliśmy już wiedzę z poprzednich misji.
04:34
that my friends and I began a series of sketches
107
262866
2695
Wraz z kolegami zaczęliśmy tworzyć szkice
04:37
of our own satellite design.
108
265561
1689
projektu własnego satelity.
04:39
And I can't remember a specific day
109
267250
2784
Nie pamiętam konkretnego dnia,
04:42
where we made a conscious decision
110
270034
1860
kiedy podjęliśmy świadomą decyzję,
04:43
that we were actually going to
go out and build these things,
go out and build these things,
111
271894
2635
że zamierzamy go zbudować.
04:46
but once we got that idea in our minds
112
274529
2430
Ale kiedy pojawił się pomysł
04:48
of the world as a dataset,
113
276959
2161
o świecie jako bazie danych,
04:51
of being able to capture millions of data points
114
279120
2490
o możliwości uchwycenia milionów danych
04:53
on a daily basis describing the global economy,
115
281610
3053
opisujących globalną gospodarkę,
04:56
of being able to unearth billions of connections
116
284663
2520
ujawniającą miliardy połączeń,
04:59
between them that had never before been found,
117
287183
3165
które dotąd nie zostały odkryte,
05:02
it just seemed boring
118
290348
1648
praca nad czymkolwiek innym
05:03
to go work on anything else.
119
291996
2907
byłaby nudna.
05:06
And so we moved into a cramped,
120
294903
2973
Przenieśliśmy się
05:09
windowless office in Palo Alto,
121
297876
2979
do ciasnego biura bez okien w Palto Alto
05:12
and began working to take our design
122
300855
1967
i zaczęliśmy przenosić nasz projekt
05:14
from the drawing board into the lab.
123
302822
2938
z deski kreślarskiej do laboratorium.
05:17
The first major question we had to tackle
124
305760
2658
Pierwszą istotną kwestią
05:20
was just how big to build this thing.
125
308418
2334
była wielkość urządzenia.
05:22
In space, size drives cost,
126
310752
3183
W kosmosie rozmiar pomnaża koszty.
05:25
and we had worked with these very small,
127
313935
2013
Na uczelni pracowaliśmy z satelitami
05:27
breadbox-sized satellites in school,
128
315948
2094
wielkości pudełka.
05:30
but as we began to better
understand the laws of physics,
understand the laws of physics,
129
318042
2551
Ale gdy pojęliśmy lepiej prawa fizyki,
05:32
we found that the quality of pictures
130
320593
2122
zrozumieliśmy, że jakość zdjęć
05:34
those satellites could take was very limited,
131
322715
3084
robionych przez te satelity,
była ograniczona.
była ograniczona.
05:37
because the laws of physics dictate
132
325799
1704
Zgodnie z zasadami fizyki,
05:39
that the best picture you
can take through a telescope
can take through a telescope
133
327503
3106
jakość zdjęcia robionego teleskopem,
05:42
is a function of the diameter of that telescope,
134
330609
2239
zależy od jego średnicy,
05:44
and these satellites had a very small,
135
332848
1662
a te satelity mały bardzo małą
05:46
very constrained volume.
136
334510
1706
i skompresowaną objętość.
05:48
And we found that the best picture we would
137
336216
1795
Oto najlepsze zdjęcie,
jakie mogliśmy zrobić.
jakie mogliśmy zrobić.
05:50
have been able to get looked something like this.
138
338011
2485
05:52
Although this was the low-cost option,
139
340496
2245
Chociaż to tania opcja,
05:54
quite frankly it was just too blurry
140
342741
1673
są one zbyt niewyraźne,
05:56
to see the things that make
satellite imagery valuable.
satellite imagery valuable.
141
344414
3569
by zobaczyć rzeczy naprawdę istotne.
05:59
So about three or four weeks later,
142
347983
2146
Trzy, cztery tygodnie później,
06:02
we met a group of engineers randomly
143
350129
2817
spotkaliśmy przypadkiem grupę inżynierów,
06:04
who had worked on the first
144
352946
1641
którzy pracowali
06:06
private imaging satellite ever developed,
145
354587
2441
nad pierwszym prywatnym
satelitą w historii.
satelitą w historii.
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
357028
2118
Powiedzieli, że w latach 70.
06:11
the U.S. government had found a powerful
147
359146
2182
rząd USA znalazł korzystny kompromis.
06:13
optimal tradeoff --
148
361328
1643
06:14
that in taking pictures at right
about one meter resolution,
about one meter resolution,
149
362971
3088
Robiąc zdjęcia w rozdzielczości 1 metra,
06:18
being able to see objects one meter in size,
150
366059
2884
czyli rozpoznając obiekty
wielkości 1 metra,
wielkości 1 metra,
06:20
they had found that they could not
just get very high-quality images,
just get very high-quality images,
151
368943
2691
otrzymywali nie tylko
zdjęcia wysokiej jakości,
zdjęcia wysokiej jakości,
06:23
but get a lot of them at an affordable price.
152
371634
2893
ale też bardzo dużo zdjęć
i to w rozsądnej cenie.
i to w rozsądnej cenie.
06:26
From our own computer simulations,
153
374527
1976
Za pomocą naszych symulacji
06:28
we quickly found that one meter really was
154
376503
2005
szybko doszliśmy do tego, że 1 metr
06:30
the minimum viable product
155
378508
1764
to najkorzystniejszy realny wynik,
06:32
to be able to see the drivers of our global economy,
156
380272
3079
który pozwoli obserwować
siły napędowe ekonomii.
siły napędowe ekonomii.
06:35
for the first time, being able to count
157
383351
1561
Po raz pierwszy będzie można policzyć
06:36
the ships and cars and shipping
containers and trucks
containers and trucks
158
384912
2721
statki, samochody, kontenery i ciężarówki,
06:39
that move around our world on a daily basis,
159
387633
2824
które przemieszczają się po całym świecie,
06:42
while conveniently still not
being able to see individuals.
being able to see individuals.
160
390457
3804
choć nie będziemy mogli widzieć ludzi.
06:46
We had found our compromise.
161
394261
1621
Znaleźliśmy kompromis.
06:47
We would have to build something larger
162
395882
1604
Będziemy musieli zbudować coś większego
06:49
than the original breadbox,
163
397486
1563
niż pierwotne pudełko.
06:51
now more like a mini-fridge,
164
399049
1651
Coś jak mała lodówka,
06:52
but we still wouldn't have to build a pickup truck.
165
400700
2761
ale wciąż nie będzie to
wielkości ciężarówki.
wielkości ciężarówki.
06:55
So now we had our constraint.
166
403461
2624
Mieliśmy pewne ograniczenia.
06:58
The laws of physics dictated
167
406085
1757
Prawa fizyki podyktowały nam
06:59
the absolute minimum-sized
telescope that we could build.
telescope that we could build.
168
407842
3324
absolutne minimum rozmiaru teleskopu,
który mogliśmy zbudować.
który mogliśmy zbudować.
07:03
What came next was making the rest of the satellite
169
411166
3054
Później musieliśmy zrobić resztę satelity,
07:06
as small and as simple as possible,
170
414220
1741
najmniejszą jak tylko się da.
07:07
basically a flying telescope with four walls
171
415961
2652
Po prostu latający teleskop w 4 ściankach,
07:10
and a set of electronics smaller than a phone book
172
418613
2941
i zestaw elektroniki mniejszy
od książki telefonicznej,
od książki telefonicznej,
07:13
that used less power than a 100 watt lightbulb.
173
421554
3438
zużywający mniej energii
niż 100 watowa żarówka.
niż 100 watowa żarówka.
07:16
The big challenge became actually taking
174
424992
1900
Wyzwaniem stało się
07:18
the pictures through that telescope.
175
426892
2198
robienie zdjęć przez ten teleskop.
07:21
Traditional imaging satellites use a line scanner,
176
429090
3044
Zwykle używano do tego skanera liniowego,
07:24
similar to a Xerox machine,
177
432134
1761
podobnego do urządzenia w ksero.
07:25
and as they traverse the Earth, they take pictures,
178
433895
2400
Skanują one Ziemię,
07:28
scanning row by row by row
179
436295
2196
robią zdjęcia odcinek po odcinku,
07:30
to build the complete image.
180
438491
1675
aby zbudować całkowity obraz.
07:32
Now people use these because they get a lot of light,
181
440166
3004
Uzyskują dużo światła,
07:35
which means less of the noise you see
182
443170
1831
dzięki czemu jest mniej szumów
07:37
in a low-cost cell phone image.
183
445016
2736
niż w zdjęciu z taniej komórki.
07:39
The problem with them is they require
184
447752
2361
Problem w tym, że wymagają
07:42
very sophisticated pointing.
185
450113
2240
bardzo dokładnego nakierowania.
07:44
You have to stay focused on a 50-centimeter target
186
452353
2546
Muszą skupić się na półmetrowym celu
07:46
from over 600 miles away
187
454899
1752
z odległości prawie 1000 km,
07:48
while moving at more than
seven kilometers a second,
seven kilometers a second,
188
456651
2232
poruszając się z prędkością
7 km na sekundę.
7 km na sekundę.
07:50
which requires an awesome degree of complexity.
189
458883
2749
To wymaga skomplikowanych rozwiązań.
07:53
So instead, we turned to a new
generation of video sensors,
generation of video sensors,
190
461632
3437
Zamiast tego zwróciliśmy się
ku nowej generacji czujników video,
ku nowej generacji czujników video,
07:57
originally created for use in night vision goggles.
191
465069
3091
pierwotnie stworzonych do noktowizorów.
08:00
Instead of taking a single, high quality image,
192
468160
2899
Zamiast robić pojedyncze zdjęcie
wysokiej jakości,
wysokiej jakości,
08:03
we could take a videostream
193
471059
1387
mogliśmy nakręcić strumień wideo
08:04
of individually noisier frames,
194
472446
2923
złożony z niewyraźnych kadrów,
08:07
but then we could recombine
195
475369
1744
które później można przekształcić,
08:09
all of those frames together
196
477113
1466
zestawiając razem wszystkie klatki
08:10
into very high-quality images
197
478579
1996
w wysokiej jakości obrazy
08:12
using sophisticated pixel processing techniques
198
480575
2593
za pomocą skomplikowanych
technik przetwarzania pikseli
technik przetwarzania pikseli
08:15
here on the ground,
199
483168
1521
już na Ziemi.
08:16
at a cost of one one hundredth a traditional system.
200
484689
3137
Kosztuje to jedną setną tego,
co do tej pory.
co do tej pory.
08:19
And we applied this technique
201
487826
1153
Użyliśmy tej metody
08:20
to many of the other systems on the satellite as well,
202
488979
2974
do wielu innych systemów
obecnych w satelicie.
obecnych w satelicie.
08:23
and day by day, our design evolved
203
491953
2840
W końcu nasz projekt ewoluował
08:26
from CAD to prototypes
204
494793
3489
z prototypu zaprojektowanego komputerowo
08:30
to production units.
205
498282
2888
w jednostki produkcyjne.
08:33
A few short weeks ago,
206
501170
1657
Kilka tygodni później
08:34
we packed up SkySat 1,
207
502827
1851
zbudowaliśmy SkySat 1,
08:36
put our signatures on it,
208
504678
1773
złożyliśmy na nim podpisy
08:38
and waved goodbye for the last time on Earth.
209
506451
2223
i pomachaliśmy mu na pożegnanie
po raz ostatni na Ziemi.
po raz ostatni na Ziemi.
08:40
Today, it's sitting in its final launch configuration
210
508674
3481
Dziś przechodzi ostatnie konfiguracje,
08:44
ready to blast off in a few short weeks.
211
512155
3061
czekając na wystrzelenie za kilka tygodni.
08:47
And soon, we'll turn our attention to launching
212
515216
2342
Wkrótce zajmiemy się
08:49
a constellation of 24 or more of these satellites
213
517558
3031
wystrzeleniem grupy 24
lub więcej tych satelitów.
lub więcej tych satelitów.
08:52
and beginning to build the scalable analytics
214
520589
2550
Zaczniemy tworzyć
skalowalną analizę danych,
skalowalną analizę danych,
08:55
that will allow us to unearth the insights
215
523139
2339
która da nam wgląd
08:57
in the petabytes of data we will collect.
216
525478
3189
w petabajty danych, które zbierzemy.
09:00
So why do all of this? Why build these satellites?
217
528667
3973
Po co to wszystko?
Po co budujemy te satelity?
Po co budujemy te satelity?
09:04
Well, it turns out imaging satellites
218
532640
2611
Okazuje się, że zdjęcia satelitarne
09:07
have a unique ability to provide global transparency,
219
535251
3710
dostarczają przejrzystych,
globalnych danych,
globalnych danych,
09:10
and providing that transparency on a timely basis
220
538961
2626
które są dla nas dostępne od ręki.
09:13
is simply an idea whose time has come.
221
541587
3411
To główna idea tego pomysłu.
09:16
We see ourselves as pioneers of a new frontier,
222
544998
3523
Widzimy się jako pionierów
nowej technologii.
nowej technologii.
09:20
and beyond economic data,
223
548521
1764
Oprócz danych ekonomicznych,
09:22
unlocking the human story, moment by moment.
224
550285
3601
odkrywamy ludzką historię,
chwila po chwili.
chwila po chwili.
09:25
For a data scientist
225
553886
1563
Dla mistrza danych,
09:27
that just happened to go to space camp as a kid,
226
555449
2750
który pojechał jako dziecko
na obóz kosmiczny,
na obóz kosmiczny,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
558199
2715
nie może być nic lepszego.
09:32
Thank you.
228
560914
2215
Dziękuję.
09:35
(Applause)
229
563129
4134
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Berkenstock - Satellite designerDan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space.
Why you should listen
Dan Berkenstock is an entrepreneur and engineer from Chicago, who fell into a classic tale of Silicon Valley innovation while taking a graduate entrepreneurship course at Stanford. That class led him and some others to found Skybox Imaging, of which Berkenstock is now executive vice president and chief product officer.
Skybox's mission is simple, if bold: they're working to design and launch small satellites that "hitchhike" to space in an effort to revolutionize the satellite imaging business. In 2013, SkySat-1, the first such satellite, was launched and is now beaming back images that are high-enough resolution to show the real-time state of global commerce. The idea: to "revolutionize the ways that consumers, businesses, and governments make decisions in their day-to-day lives."
In a previous life, Berkenstock worked in the Advanced Supercomputing Division at NASA's Ames Research Center, and also worked as a counterproliferation analyst at Lawrence Livermore National Laboratory, where he focused on trying to find and thwart potential potential smugglers of nuclear technologies. He is currently on leave from the Ph.D. program in aeronautics and astronautics at Stanford University.
Dan Berkenstock | Speaker | TED.com