ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies

Lalitesh Katragadda: Kartografia w walce z kataklizmami i w rozwoju gospodarki.

Filmed:
405,132 views

Do 2005 roku tylko 15% świata zostało naniesione na mapy. To opóźnia pomoc w przypadku katastrof i uniemożliwia ekonomiczne wykorzystanie nieużytków oraz nieznanych dróg. W tym krótkim wykładzie Lalitesh Katragadda z Google prezentuje program Map Maker, zbiór narzędzi kartograficznych wykorzystywanych przez ludzi na całym świecie do tworzenia map znanych im okolic.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
In 2008, CycloneCyklon NargisNargis devastatedzdewastowany MyanmarMyanmar.
0
1000
5000
W 2008 cyklon Nargis zdewastował Birmę.
00:21
MillionsMiliony of people were in severesilny need of help.
1
6000
4000
Miliony ludzi znalazło się w nagłej potrzebie.
00:25
The U.N. wanted to rushpośpiech people and supplieskieszonkowe dzieci to the areapowierzchnia.
2
10000
4000
ONZ chciało jak najszybciej dostarczyć ratowników i zaopatrzenie.
00:29
But there were no mapsmapy, no mapsmapy of roadsdrogi,
3
14000
3000
Niestety nie było map, map drogowych,
00:32
no mapsmapy showingseans hospitalsszpitale, no way for help to reachdosięgnąć the cycloneCyklon victimsofiary.
4
17000
5000
map z zaznaczonymi szpitalami, w żaden sposób nie dało się pomóc ofiarom.
00:37
When we look at a mapmapa of LosLos AngelesAngeles or LondonLondyn,
5
22000
3000
Kiedy patrzymy na mapę Los Angeles albo Londynu
00:40
it is hardciężko to believe
6
25000
3000
trudno nam uwierzyć,
00:43
that as of 2005, only 15 percentprocent of the worldświat
7
28000
3000
że w 2005 roku tylko 15 procent całego świata
00:46
was mappedmapowane to a geo-codableGeo-codable levelpoziom of detailSzczegół.
8
31000
3000
posiadało na tyle dokładne mapy, że można na nie nanieść geokody.
00:49
The U.N. ranpobiegł headfirstoślep into a problemproblem
9
34000
3000
ONZ natrafiło na problem, który
00:52
that the majoritywiększość of the world'srecyrodycyjstwo diecystwo recyrodycyjstwo diecystwo recy sektorcy populouszaludnione facestwarze:
10
37000
2000
dotyczy większości ludzi na świecie:
00:54
not havingmający detailedszczegółowe mapsmapy.
11
39000
2000
brak dokładnych map.
00:56
But help was comingprzyjście.
12
41000
2000
Ale pomoc miała nadejść.
00:58
At GoogleGoogle, 40 volunteerswolontariusze
13
43000
2000
W Google, 40 ochotników
01:00
used a newNowy softwareoprogramowanie
14
45000
3000
zaczęło używać nowego oprogramowania
01:03
to mapmapa 120,000 kilometerskilometrów of roadsdrogi,
15
48000
3000
aby skartografować 120 000 km dróg,
01:06
3,000 hospitalsszpitale, logisticsLogistyka and reliefulga pointszwrotnica.
16
51000
3000
3000 szpitali, punktów logistycznych i pomocy.
01:09
And it tookwziął them fourcztery daysdni.
17
54000
2000
Zajęło im to cztery dni.
01:11
The newNowy softwareoprogramowanie they used? GoogleGoogle MapmakerKreator map.
18
56000
3000
Co to było za oprogramowanie ? Google Mapmaker.
01:14
GoogleGoogle MapmakerKreator map is a technologytechnologia that empowersupoważnia eachkażdy of us
19
59000
3000
Google Mapmaker to technologia, która umożliwia nam
01:17
to mapmapa what we know locallylokalnie.
20
62000
3000
sporządzanie map znajomych okolic.
01:20
People have used this softwareoprogramowanie
21
65000
2000
Użytkownicy tego programu
01:22
to mapmapa everything from roadsdrogi to riversrzeki,
22
67000
2000
sporządzali mapy wszystkiego, od dróg po rzeki,
01:24
from schoolsszkoły to locallokalny businessesbiznes,
23
69000
3000
od szkół po lokalne firmy,
01:27
and videowideo storessklepy to the cornerkąt storesklep.
24
72000
3000
od wypożyczalni wideo po narożne warzywniaki.
01:30
MapsMapy mattermateria.
25
75000
2000
Mapy mają znaczenie.
01:32
NobelLaureat Nagrody Nobla PrizeNagrody nomineenominowany HernandoHernando DeDe SotoSoto
26
77000
2000
Hernando De Soto, nominowany do Nagrody Nobla,
01:34
recognizeduznane that the keyklawisz to economicgospodarczy liftoffLiftoff
27
79000
2000
zauważył, że kluczem do ekonomicznego wzrostu
01:36
for mostwiększość developingrozwijanie countrieskraje
28
81000
2000
większości krajów rozwijających się
01:38
is to tapkran the vastogromny amountskwoty of uncapitalizedna podstawie słowników Proximity landwylądować.
29
83000
3000
jest czerpanie korzyści z nieskapitalizowanych terenów.
01:41
For exampleprzykład, a trillionkwintylion dollarsdolarów
30
86000
3000
Na przykład, w samych Indiach,
01:44
of realreal estatemajątek remainsszczątki uncapitalizedna podstawie słowników Proximity in IndiaIndie alonesam.
31
89000
3000
rynek nieskapitalizowanych nieruchomości jest wart biliony dolarów.
01:47
In the last yearrok alonesam,
32
92000
2000
Tylko w ostatnim roku,
01:49
thousandstysiące of usersużytkowników in 170 countrieskraje
33
94000
4000
tysiące użytkowników w 170 krajach,
01:53
have mappedmapowane millionsmiliony of piecessztuk of informationInformacja,
34
98000
3000
skartografowało miliony miejsc,
01:56
and createdstworzony a mapmapa of a levelpoziom of detailSzczegół never thought viablewykonalny.
35
101000
3000
tworząc mapy o poziomie detali dotąd nieznanym.
01:59
And this was madezrobiony possiblemożliwy by
36
104000
2000
Wszystko to było możliwe dzięki
02:01
the powermoc of passionatenamiętny usersużytkowników everywherewszędzie.
37
106000
4000
zacięciu tych pasjonatów.
02:05
Let's look at some of the mapsmapy
38
110000
3000
Spójrzmy na niektóre z map
02:08
beingistota createdstworzony by usersużytkowników right now.
39
113000
3000
tworzonych teraz przez tych użytkowników.
02:11
So, as we speakmówić, people are mappingmapowanie the worldświat
40
116000
2000
Teraz, podczas mojego wykładu, ludzie kartografują świat
02:13
in these 170 countrieskraje.
41
118000
2000
w 170 krajach.
02:15
You can see BridgetBridget in AfricaAfryka who just mappedmapowane a roadDroga in SenegalSenegal.
42
120000
6000
Jak widzicie Bridget z Afryki właśnie stworzyła mapę drogi w Senegalu.
02:21
And, closerbliższy to home, ChaluaChalua, an N.G. roadDroga in BangaloreBangalore.
43
126000
5000
A Chalua, drogę w Bangalore.
02:26
This is the resultwynik of computationalobliczeniowy geometryGeometria,
44
131000
3000
Jest to wynik geometrii obliczeniowej,
02:29
gesturegest recognitionuznanie, and machinemaszyna learninguczenie się.
45
134000
3000
rozpoznawania gestów i zdolności nauki komputera.
02:32
This is a victoryzwycięstwo of thousandstysiące of usersużytkowników,
46
137000
2000
Jest to zwycięstwo tysiąca użytkowników,
02:34
in hundredssetki of citiesmiasta,
47
139000
2000
w setkach miast,
02:36
one userużytkownik, one editedytować at a time.
48
141000
2000
jeden użytkownik, jedna edycja na raz.
02:38
This is an invitationzaproszenie to the 70 percentprocent
49
143000
4000
To zaproszenie od 70 procent
02:42
of our unmappedniezamapowane planetplaneta.
50
147000
2000
nieskartografowanych terenów naszej planety.
02:44
WelcomeWitamy to the newNowy worldświat.
51
149000
2000
Witajcie w nowym świecie.
02:46
(ApplauseAplauz)
52
151000
3000
(Brawa)
Translated by Przemysław Pachut
Reviewed by Kinga Skorupska

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee