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.

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Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies

Lalitesh Katragadda: Fazendo mapas para combater desastres, construir economias

Filmed:
405,132 views

Em 2005, apenas 15 por cento do mundo estava mapeado. Isto atrasa a chegada de auxílio após um desastre -- e esconde o potencial económico de terras sem uso e estradas desconhecidas. Nesta breve palestra, Lalitesh Katragadda da Google demonstra Map Maker, uma ferramenta de elaboração de mapas em grupo que pessoas ao redor do planeta estão a utilizar para mapear seu mundo.
- 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, CycloneCiclone NargisNargis devastateddevastado MyanmarMyanmar.
0
1000
5000
Em 2008, o Ciclone Nargis devastou Mianmar.
00:21
MillionsMilhões of people were in severegrave need of help.
1
6000
4000
Milhões de pessoas estavam a necessitar severamente de ajuda.
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The U.N. wanted to rushpressa people and suppliessuprimentos to the areaárea.
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10000
4000
As Nações Unidas queriam apressar a chegada de pessoas e suprimentos à área.
00:29
But there were no mapsmapas, no mapsmapas of roadsestradas,
3
14000
3000
Mas não havia mapas, nenhum mapa de estradas,
00:32
no mapsmapas showingmostrando hospitalshospitais, no way for help to reachalcance the cycloneciclone victimsvítimas.
4
17000
5000
nenhum mapa mostrando os hospitais, nenhum meio para fazer chegar a ajuda às vítimas do ciclone.
00:37
When we look at a mapmapa of LosLos AngelesAngeles or LondonLondres,
5
22000
3000
Quando olhamos para um mapa de Los Angeles, ou Londres,
00:40
it is hardDifícil to believe
6
25000
3000
é difícil acreditar
00:43
that as of 2005, only 15 percentpor cento of the worldmundo
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28000
3000
que em 2005 apenas 15 por cento do mundo
00:46
was mappedmapeado to a geo-codableGeo-codable levelnível of detaildetalhe.
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31000
3000
estava mapeado num nível de detalhe geocodificável.
00:49
The U.N. rancorreu headfirstcabeça into a problemproblema
9
34000
3000
As Nações Unidas entraram de cabeça num problema
00:52
that the majoritymaioria of the world'sos mundos populouspopuloso facesrostos:
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37000
2000
que os lugares mais populosos do mundo enfrentam:
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not havingtendo detailedDetalhado mapsmapas.
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39000
2000
não ter mapas detalhados.
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But help was comingchegando.
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41000
2000
Mas a ajuda estava a chegar.
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At GoogleGoogle, 40 volunteersvoluntários
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43000
2000
No Google, 40 voluntários
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used a newNovo softwareProgramas
14
45000
3000
usaram um novo software
01:03
to mapmapa 120,000 kilometersquilômetros of roadsestradas,
15
48000
3000
para mapear 120 000 quilómetros de estradas,
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3,000 hospitalshospitais, logisticslogística and reliefalívio pointspontos.
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51000
3000
3 000 hospitais, logística e pontos de assistência.
01:09
And it tooktomou them fourquatro daysdias.
17
54000
2000
E isso levou quatro dias.
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The newNovo softwareProgramas they used? GoogleGoogle MapmakerCartógrafo.
18
56000
3000
O novo software que eles usaram? O Google Mapmaker.
01:14
GoogleGoogle MapmakerCartógrafo is a technologytecnologia that empowerspoderes eachcada of us
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59000
3000
O Google Mapmaker é uma tecnologia que permite que cada um de nós
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to mapmapa what we know locallylocalmente.
20
62000
3000
mapeie o que conhecemos localmente.
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People have used this softwareProgramas
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65000
2000
As pessoas usaram esse software
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to mapmapa everything from roadsestradas to riversrios,
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67000
2000
para mapear tudo, de estradas a rios,
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from schoolsescolas to locallocal businessesnegócios,
23
69000
3000
de escolas a negócios locais,
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and videovídeo storeslojas to the cornercanto storeloja.
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72000
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e de lojas de vídeo à loja da esquina.
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MapsMapas matterimportam.
25
75000
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Mapas são importantes.
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NobelNobel PrizePrêmio nomineecandidato HernandoHernando DeDe SotoSoto
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77000
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Hernando de Soto, nomeado ao Prémio Nobel,
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recognizedreconhecido that the keychave to economiceconômico liftoffdecolagem
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79000
2000
reconheceu que a chave para a decolagem económica
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for mosta maioria developingem desenvolvimento countriespaíses
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81000
2000
para a maioria dos países em desenvolvimento
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is to taptoque the vastgrande amountsvalores of uncapitalizeduncapitalized landterra.
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83000
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é aproveitar as vastas extensões de terras não capitalizadas.
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For exampleexemplo, a trilliontrilhão dollarsdólares
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86000
3000
Por exemplo, um bilião de dólares
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of realreal estateEstado remainspermanece uncapitalizeduncapitalized in IndiaÍndia alonesozinho.
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89000
3000
de propriedades imobiliárias permanecem não capitalizadas, apenas na Índia.
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In the last yearano alonesozinho,
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92000
2000
Só no ano passado,
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thousandsmilhares of usersComercial in 170 countriespaíses
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94000
4000
milhares de utilizadores em 170 países
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have mappedmapeado millionsmilhões of piecespeças of informationem formação,
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98000
3000
mapearam milhões de unidades de informação,
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and createdcriada a mapmapa of a levelnível of detaildetalhe never thought viableviável.
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101000
3000
e criaram um mapa com um nível de detalhe que nunca se considerou viável.
01:59
And this was madefeito possiblepossível by
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104000
2000
E isso foi viabilizado pelo
02:01
the powerpoder of passionateapaixonado usersComercial everywhereem toda parte.
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106000
4000
poder de utilizadores apaixonados em toda parte.
02:05
Let's look at some of the mapsmapas
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110000
3000
Vamos olhar para alguns desses mapas
02:08
beingser createdcriada by usersComercial right now.
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113000
3000
que estão a ser criados pelos utilizadores neste momento.
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So, as we speakfalar, people are mappingmapeamento the worldmundo
40
116000
2000
Bem, enquanto falamos pessoas estão a mapear o mundo
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in these 170 countriespaíses.
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118000
2000
nestes 170 países.
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You can see BridgetBridget in AfricaÁfrica who just mappedmapeado a roadestrada in SenegalSenegal.
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120000
6000
Vocês podem ver a Bridget na África, que acabou de mapear uma estrada no Senegal.
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And, closermais perto to home, ChaluaChalua, an N.G. roadestrada in BangaloreBangalore.
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126000
5000
E, mais perto da sua terra natal, Chalua, uma estrada em Bangalore.
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This is the resultresultado of computationalcomputacional geometrygeometria,
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131000
3000
Este é o resultado da geometria computacional,
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gesturegesto recognitionreconhecimento, and machinemáquina learningAprendendo.
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134000
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reconhecimento de gestos e aprendizagem de máquina.
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This is a victoryvitória of thousandsmilhares of usersComercial,
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137000
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Esta é uma vitória de milhares de utilizadores,
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in hundredscentenas of citiescidades,
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139000
2000
em centenas de cidades,
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one userdo utilizador, one editeditar at a time.
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141000
2000
um utilizador, uma alteração de cada vez.
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This is an invitationconvite to the 70 percentpor cento
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143000
4000
Este é um convite aos 70 por cento
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of our unmappednão mapeado planetplaneta.
50
147000
2000
de nosso planeta não mapeado.
02:44
WelcomeBem-vindo to the newNovo worldmundo.
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149000
2000
Sejam bem-vindos ao novo mundo.
02:46
(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
Translated by Rafael Eufrasio
Reviewed by Sofia Nunes

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