ABOUT THE SPEAKER
Dan Berkenstock - Satellite designer
Dan 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.

More profile about the speaker
Dan Berkenstock | Speaker | TED.com
TED@BCG San Francisco

Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...

Dan Berkenstock: Die Welt ist ein großer Datensatz. Aber wie fotografiert man das?

Filmed:
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Mit Satellitenbildern sind wir alle vertraut. Aber wir wissen vielleicht nicht, dass viele dieser Bilder nicht mehr aktuell sind. Der Grund dafür ist, dass Satelliten groß und teuer sind und dass es deshalb auch nicht so viele von ihnen im Weltall gibt. Dan Berkenstock erklärt in seinem faszinierenden Vortrag, wie sein Team und er eine andere Lösung fanden und mit einem völlig neuen Ansatz einen kostengünstigen, leichten Satelliten bauten, um die Vorgänge auf der Erde zu fotografieren.
- Satellite designer
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
FiveFünf yearsJahre agovor, I was a PhPH.D. studentSchüler
0
498
2599
Vor fünf Jahren war ich Doktorand
00:15
livingLeben two livesLeben.
1
3097
1644
und führte ein Doppelleben.
00:16
In one, I used NASANASA supercomputersSupercomputer
2
4741
2316
Einerseits nutzte ich NASA-Supercomputer,
00:19
to designEntwurf next-generationnächsten generation spacecraftRaumfahrzeug,
3
7057
2728
um das Raumschiff der Zukunft
zu entwerfen;
00:21
and in the other I was a dataDaten scientistWissenschaftler
4
9785
2579
andererseits war ich Datenspezialist
00:24
looking for potentialPotenzial smugglersSchmuggler
5
12364
2419
und suchte nach möglichen Schmugglern
00:26
of sensitiveempfindlich nuclearKern technologiesTechnologien.
6
14783
3239
geheimer Nukleartechnologien.
00:30
As a dataDaten scientistWissenschaftler, I did a lot of analysesAnalysen,
7
18022
2859
Als Datenspezialist habe ich
viele Analysen durchgeführt,
00:32
mostlymeist of facilitiesAnlagen,
8
20881
1467
meistens von Anlagen,
00:34
industrialindustriell facilitiesAnlagen around the worldWelt.
9
22348
2271
Industrieanlagen auf der ganzen Welt.
00:36
And I was always looking for a better canvasSegeltuch
10
24619
2688
Ich suchte immer nach
einer besseren Arbeitsfläche,
00:39
to tieKrawatte these all togetherzusammen.
11
27307
2066
um sie alle zusammen darzustellen.
00:41
And one day, I was thinkingDenken about how
12
29373
1866
Eines Tages dachte ich darüber nach,
00:43
all dataDaten has a locationLage,
13
31239
2124
dass doch zu allen Daten
eine Position gehört
00:45
and I realizedrealisiert that the answerAntworten
14
33363
1733
und ich begriff:
Die Antwort war die ganze Zeit
direkt vor meiner Nase.
00:47
had been staringstarrend me in the faceGesicht.
15
35096
1888
00:48
AlthoughObwohl I was a satelliteSatellit engineerIngenieur,
16
36984
2638
Ich war zwar
Ingenieur für Satellitentechnik,
00:51
I hadn'thatte nicht thought about usingmit satelliteSatellit imageryBilder
17
39622
3171
aber mir war nie in den Sinn gekommen,
00:54
in my work.
18
42793
1566
Satellitenbilder zu verwenden.
00:56
Now, like mostdie meisten of us, I'd been onlineonline,
19
44359
1947
Wie viele andere hatte ich mir online
00:58
I'd see my houseHaus, so I thought,
20
46306
1782
mein Haus angesehen, also dachte ich:
01:00
I'll hopHop in there and I'll startAnfang looking up
21
48088
2298
Ich geh mal online
und suche mal nach ein paar der Anlagen.
01:02
some of these facilitiesAnlagen.
22
50386
1417
01:03
And what I foundgefunden really surprisedüberrascht me.
23
51803
1969
Was ich vorfand, überraschte mich sehr.
01:05
The picturesBilder that I was findingErgebnis
24
53772
1674
Die Bilder, die ich fand,
01:07
were yearsJahre out of dateDatum,
25
55446
1901
waren völlig überholt.
01:09
and because of that,
26
57347
1068
Sie waren deshalb
01:10
it had relativelyverhältnismäßig little relevanceRelevanz
27
58415
1671
nicht sonderlich relevant
01:12
to the work that I was doing todayheute.
28
60086
2460
für den Beruf, den ich
zu der Zeit ausübte.
01:14
But I was intriguedfasziniert.
29
62546
1461
Aber ich war fasziniert davon.
01:16
I mean, satelliteSatellit imageryBilder is prettyziemlich amazingtolle stuffSachen.
30
64007
3236
Denn Satellitenbilder sind
ziemlich faszinierend.
01:19
There are millionsMillionen and millionsMillionen of sensorsSensoren
31
67243
2303
Millionen und Abermllionen von Sensoren
01:21
surroundingUmgebung us todayheute,
32
69546
1444
umgeben uns heutzutage,
aber da ist noch so viel Aktuelles,
das wir nicht wissen.
01:22
but there's still so much we
don't know on a dailyTäglich basisBasis.
33
70990
2960
Wie viel Öl wird in ganz China gelagert?
01:25
How much oilÖl is storedgespeichert in all of ChinaChina?
34
73950
3753
Wie viel Getreide wird produziert?
01:29
How much cornMais is beingSein producedhergestellt?
35
77703
2933
Wie viele Schiffe liegen
in den Häfen der Welt?
01:32
How manyviele shipsSchiffe are in all of our world'sWelt portsHäfen?
36
80636
4071
01:36
Now, in theoryTheorie, all of these questionsFragen
37
84707
2559
Theoretisch könnte man all diese Fragen
01:39
could be answeredantwortete by imageryBilder,
38
87266
2244
mit Satellitenbildern beantworten,
01:41
but not if it's oldalt.
39
89510
1727
aber nicht mit veralteten.
01:43
And if this dataDaten was so valuablewertvoll,
40
91237
2458
Wenn diese Daten also so wertvoll waren,
01:45
then how come I couldn'tkonnte nicht get my handsHände
41
93695
1932
warum kam ich dann nicht
01:47
on more recentkürzlich picturesBilder?
42
95627
2550
an aktuellere Bilder heran?
01:50
So the storyGeschichte beginsbeginnt over 50 yearsJahre agovor
43
98177
3135
Die Geschichte beginnt vor 50 Jahren
01:53
with the launchstarten of the first generationGeneration
44
101312
1871
mit dem Start der ersten Generation
01:55
of U.S. governmentRegierung photoFoto reconnaissanceAufklärung satellitesSatelliten.
45
103183
3600
von Aufklärungssatelliten
der US-Regierung.
Heute gibt es eine Hand voll
01:58
And todayheute, there's a handfulHandvoll
46
106783
1696
02:00
of the great, great grandchildrenEnkelkinder
47
108479
2195
sozusagen Ur-Ur-Enkel
dieser Satelliten des Kalten Kriegs.
02:02
of these earlyfrüh ColdKälte WarKrieg machinesMaschinen
48
110674
1665
02:04
whichwelche are now operatedbetrieben by privatePrivatgelände companiesFirmen
49
112339
2009
Sie werden von
Privatunternehmen betrieben.
02:06
and from whichwelche the vastriesig majorityMehrheit of satelliteSatellit imageryBilder
50
114348
2709
Von ihnen stammt
der Großteil der Satellitenbilder,
02:09
that you and I see on a dailyTäglich basisBasis comeskommt.
51
117057
2825
die Sie und ich täglich sehen.
Dinge ins All zu schießen,
kostete in jener Zeit --
02:11
DuringWährend this periodPeriode, launchingstarten things into spacePlatz,
52
119882
2914
02:14
just the rocketRakete to get the satelliteSatellit up there,
53
122796
2677
allein die Rakete,
die den Satelliten hochbringt --
02:17
has costKosten hundredsHunderte of millionsMillionen of dollarsDollar eachjede einzelne,
54
125473
4601
jedes Mal Hunderte Millionen von Dollar.
02:22
and that's createderstellt tremendousenorm pressureDruck
55
130074
1752
Das hat einen enormen Druck erzeugt,
02:23
to launchstarten things infrequentlyselten
56
131826
2289
nur selten Dinge ins All zu schießen
02:26
and to make sure that when you do,
57
134115
1344
und jedes Mal sicherzustellen,
02:27
you cramStopfen as much functionalityFunktionalität in there as possiblemöglich.
58
135459
3639
dass man so viele Funktionen
wie möglich hineinpackt.
02:31
All of this has only madegemacht satellitesSatelliten
59
139098
1611
All dies hat die Satelliten
02:32
biggergrößer and biggergrößer and biggergrößer
60
140709
2417
nur noch größer und größer und größer
02:35
and more expensiveteuer,
61
143126
1598
und teurer gemacht --
02:36
now nearlyfast a billionMilliarde, with a b, dollarsDollar perpro copyKopieren.
62
144724
5037
heutzutage fast
eine Milliarde Dollar pro Satellit.
02:41
Because they are so expensiveteuer,
63
149761
1699
Und weil sie so teuer sind,
02:43
there aren'tsind nicht very manyviele of them.
64
151460
1467
gibt es nicht allzu viele davon.
02:44
Because there aren'tsind nicht very manyviele of them,
65
152927
1345
Weil es nicht viele gibt,
02:46
the picturesBilder that we see on a dailyTäglich basisBasis
66
154272
2456
sind die Bilder, die wir täglich sehen,
02:48
tendneigen to be oldalt.
67
156728
1504
oft nicht aktuell.
02:50
I think a lot of people actuallytatsächlich
understandverstehen this anecdotallyanekdotisch,
68
158232
3282
Viele Menschen haben das
irgendwann mal gehört.
02:53
but in orderAuftrag to visualizevisualisieren just how sparselydünn
69
161514
2539
Aber um darzustellen,
wie wenige Bilder wir wirklich
von unserem Planeten haben,
02:56
our planetPlanet is collectedgesammelt,
70
164053
1884
02:57
some friendsFreunde and I put togetherzusammen a datasetDataset
71
165937
2066
habe ich mit Freunden einen Datensatz
03:00
of the 30 millionMillion picturesBilder that have been gatheredversammelt
72
168003
2587
aus 30 Mio. Bildern zusammengestellt,
03:02
by these satellitesSatelliten betweenzwischen 2000 and 2010.
73
170590
3484
die diese Satelliten zwischen 2000
und 2010 aufgenommen haben.
03:06
As you can see in blueblau, hugeenorm areasBereiche of our worldWelt
74
174074
2755
Die blauen Flächen hier
sind riesige Gebiete,
03:08
are barelykaum seengesehen, lessWeniger than onceEinmal a yearJahr,
75
176829
2790
die man selten anschaut --
weniger als einmal im Jahr.
03:11
and even the areasBereiche that are seengesehen mostdie meisten frequentlyhäufig,
76
179619
2272
Selbst die, die am häufigsten
zu sehen sind,
03:13
those in redrot, are seengesehen at bestBeste onceEinmal a quarterQuartal.
77
181891
3748
die Flächen in Rot, sieht man
bestenfalls viermal im Jahr.
03:17
Now as aerospaceLuft-und Raumfahrt engineeringIngenieurwesen gradGrad studentsStudenten,
78
185639
2916
Als Absolventen der
Luft- und Raumfahrttechnik
03:20
this chartDiagramm criedweinte out to us as a challengeHerausforderung.
79
188555
3428
forderte uns diese Grafik
regelrecht heraus.
03:23
Why do these things have to be so expensiveteuer?
80
191983
3455
Aber warum müssen
diese Dinge so teuer sein?
03:27
Does a singleSingle satelliteSatellit really have to costKosten
81
195438
2735
Muss ein einziger Satellit
03:30
the equivalentÄquivalent of threedrei 747 jumboJumbo jetsJets?
82
198173
4763
wirklich so viel wie drei Boeings 747
zusammen kosten?
03:34
Wasn'tWar nicht there a way to buildbauen a smallerkleiner,
83
202936
2163
Gibt es keine Methode,
03:37
simplereinfacher, newneu satelliteSatellit designEntwurf that could enableaktivieren
84
205099
3172
einen kleineren, einfacheren
neuen Satelliten zu bauen,
03:40
more timelyrechtzeitige imagingImaging?
85
208271
2018
der uns häufiger Bilder schicken kann?
03:42
I realizerealisieren that it does soundklingen a little bitBit crazyverrückt
86
210289
3451
Ich gebe zu, es klingt etwas verrückt,
03:45
that we were going to go out and just
87
213740
1511
dass wir einfach loslegen
03:47
beginStart designingEntwerfen satellitesSatelliten,
88
215251
1847
und Satelliten entwerfen wollten,
03:49
but fortunatelyglücklicherweise we had help.
89
217098
1963
aber zum Glück bekamen wir Hilfe.
03:51
In the latespät 1990s, a couplePaar of professorsProfessoren
90
219061
2935
Ende der 1990er Jahre
legten ein paar Professoren
ein Konzept vor,
03:53
proposedvorgeschlagen a conceptKonzept for radicallyradikal reducingreduzierend the pricePreis
91
221996
3481
um die Transportkosten ins All
massiv zu senken.
03:57
of puttingPutten things in spacePlatz.
92
225477
1772
03:59
This was hitchhikingTrampen smallklein satellitesSatelliten
93
227249
2111
Kleine Satelliten sollten
04:01
alongsideNeben much largergrößer satellitesSatelliten.
94
229360
3016
bei größeren Satelliten mitreisen.
04:04
This droppedfallen gelassen the costKosten of puttingPutten objectsObjekte up there
95
232376
2909
Dadurch nahmen die Kosten
04:07
by over a factorFaktor of 100,
96
235285
1998
um mehr als das 100-Fache ab.
04:09
and suddenlyplötzlich we could affordgewähren to experimentExperiment,
97
237283
3086
Plötzlich konnten wir es
uns leisten zu experimentieren,
04:12
to take a little bitBit of riskRisiko,
98
240369
1468
kleine Risiken einzugehen
04:13
and to realizerealisieren a lot of innovationInnovation.
99
241837
2266
und viele Innovationen umzusetzen.
04:16
And a newneu generationGeneration of engineersIngenieure and scientistsWissenschaftler,
100
244103
3089
Eine neue Generation von Ingenieuren
und Wissenschaftlern,
04:19
mostlymeist out of universitiesUniversitäten,
101
247192
1599
meist von Universitäten,
04:20
beganbegann launchingstarten these very smallklein,
102
248791
2343
schoss nun diese sehr kleinen,
04:23
breadbox-sizedBrotkasten Größe- satellitesSatelliten callednamens CubeSatsCubeSats.
103
251134
2591
brotkastengroßen Satelliten
namens "CubeSats" ins All.
04:25
And these were builtgebaut with electronicsElektronik obtainederhalten
104
253725
2403
Die Elektronik, aus der sie entstanden,
04:28
from RadioShackRadioShack insteadstattdessen of LockheedLockheed MartinMartin.
105
256128
3898
kam aus dem Elektronik-Shop
und nicht von Lockheed Martin.
Meine Freunde und ich lernten
aus den Fehlern dieser frühen Missionen
04:32
Now it was usingmit the lessonsUnterricht
learnedgelernt from these earlyfrüh missionsMissionen
106
260026
2840
04:34
that my friendsFreunde and I beganbegann a seriesSerie of sketchesSkizzen
107
262866
2695
und entwarfen in einer Serie von Skizzen
unseren eigenen Satelliten.
04:37
of our ownbesitzen satelliteSatellit designEntwurf.
108
265561
1689
04:39
And I can't remembermerken a specificspezifisch day
109
267250
2784
Ich kann mich nicht
an einen genauen Tag erinnern,
04:42
where we madegemacht a consciousbewusst decisionEntscheidung
110
270034
1860
an dem wir den Beschluss fassten,
04:43
that we were actuallytatsächlich going to
go out and buildbauen these things,
111
271894
2635
diese Satelliten wirklich zu bauen,
04:46
but onceEinmal we got that ideaIdee in our mindsKöpfe
112
274529
2430
aber als wir die Idee
erst einmal im Kopf hatten,
04:48
of the worldWelt as a datasetDataset,
113
276959
2161
die Welt als Datensatz zu sehen,
04:51
of beingSein ablefähig to captureErfassung millionsMillionen of dataDaten pointsPunkte
114
279120
2490
täglich Millionen Datenpunkte
erfassen zu können,
04:53
on a dailyTäglich basisBasis describingbeschreibend the globalglobal economyWirtschaft,
115
281610
3053
um die Weltwirtschaft zu beschreiben,
04:56
of beingSein ablefähig to unearthausgraben billionsMilliarden of connectionsVerbindungen
116
284663
2520
die Idee, Milliarden
Verbindungen dazwischen
04:59
betweenzwischen them that had never before been foundgefunden,
117
287183
3165
ans Licht bringen zu können,
die keiner zuvor entdeckt hatte,
05:02
it just seemedschien boringlangweilig
118
290348
1648
da kam es uns langweilig vor,
05:03
to go work on anything elsesonst.
119
291996
2907
an irgendetwas anderem zu arbeiten.
05:06
And so we movedbewegt into a crampedeng,
120
294903
2973
Also zogen wir in ein beengtes,
05:09
windowlessfensterlose officeBüro in PaloPalo AltoAlto,
121
297876
2979
fensterloses Büro in Palo Alto
05:12
and beganbegann workingArbeiten to take our designEntwurf
122
300855
1967
und begannen mit der Arbeit daran,
05:14
from the drawingZeichnung boardTafel into the labLabor.
123
302822
2938
unseren Entwurf vom Zeichenbrett
ins Labor zu bringen.
05:17
The first majorHaupt questionFrage we had to tackleangehen
124
305760
2658
Die erste große Frage,
die sich uns stellte,
05:20
was just how biggroß to buildbauen this thing.
125
308418
2334
war die nach der Größe des Satelliten.
05:22
In spacePlatz, sizeGröße drivesfährt costKosten,
126
310752
3183
Im Weltall bedeutet Größe auch Kosten.
05:25
and we had workedhat funktioniert with these very smallklein,
127
313935
2013
Wir hatten im Studium mit sehr kleinen,
05:27
breadbox-sizedBrotkasten Größe- satellitesSatelliten in schoolSchule,
128
315948
2094
brotkastengroßen Satelliten gearbeitet.
05:30
but as we beganbegann to better
understandverstehen the lawsGesetze of physicsPhysik,
129
318042
2551
Aber als wir die Gesetze der Physik
besser verstanden,
05:32
we foundgefunden that the qualityQualität of picturesBilder
130
320593
2122
erkannten wir, dass die Bildqualität,
05:34
those satellitesSatelliten could take was very limitedbegrenzt,
131
322715
3084
die diese Satelliten liefern konnten,
sehr niedrig war.
05:37
because the lawsGesetze of physicsPhysik dictatediktieren
132
325799
1704
Denn nach den Gesetzen der Physik
05:39
that the bestBeste pictureBild you
can take throughdurch a telescopeFernrohr
133
327503
3106
ist die Bildqualität, die man
mit einem Teleskop erzielen kann,
05:42
is a functionFunktion of the diameterDurchmesser of that telescopeFernrohr,
134
330609
2239
abhängig vom Durchmesser des Teleskops,
05:44
and these satellitesSatelliten had a very smallklein,
135
332848
1662
und das Volumen dieser Satelliten
05:46
very constrainedeingeschränkt volumeVolumen.
136
334510
1706
war sehr klein und sehr begrenzt.
05:48
And we foundgefunden that the bestBeste pictureBild we would
137
336216
1795
Wir entdeckten, dass das beste Bild,
05:50
have been ablefähig to get lookedsah something like this.
138
338011
2485
das wir bekommen hätten,
etwa so ausgesehen hätte.
05:52
AlthoughObwohl this was the low-costkostengünstig optionMöglichkeit,
139
340496
2245
Das war die günstige Variante.
05:54
quiteganz franklyoffen it was just too blurryverschwommen
140
342741
1673
Offen gesagt, war sie zu unscharf,
05:56
to see the things that make
satelliteSatellit imageryBilder valuablewertvoll.
141
344414
3569
um jene Details zu erkennen,
die Satellitenbilder so wertvoll machen.
05:59
So about threedrei or fourvier weeksWochen laterspäter,
142
347983
2146
Etwa drei oder vier Wochen später
06:02
we metgetroffen a groupGruppe of engineersIngenieure randomlynach dem Zufallsprinzip
143
350129
2817
trafen wir zufällig
auf eine Gruppe Ingenieure.
06:04
who had workedhat funktioniert on the first
144
352946
1641
Sie hatten am ersten privaten
06:06
privatePrivatgelände imagingImaging satelliteSatellit ever developedentwickelt,
145
354587
2441
Fernerkundungssatelliten gearbeitet.
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
357028
2118
Sie erzählten uns,
die US-Regierung habe
in den 1970er Jahren
06:11
the U.S. governmentRegierung had foundgefunden a powerfulmächtig
147
359146
2182
einen optimalen Kompromiss gefunden --
06:13
optimaloptimale tradeoffKompromiss zwischen --
148
361328
1643
06:14
that in takingunter picturesBilder at right
about one meterMeter resolutionAuflösung,
149
362971
3088
sie nahmen Bilder mit einer Auflösung
von etwa 1 m auf,
06:18
beingSein ablefähig to see objectsObjekte one meterMeter in sizeGröße,
150
366059
2884
auf denen sie 1 m große Objekte
erkennen konnten,
06:20
they had foundgefunden that they could not
just get very high-qualityqualitativ hochwertige imagesBilder,
151
368943
2691
und bekamen damit
nicht nur hochwertige,
06:23
but get a lot of them at an affordableerschwinglich pricePreis.
152
371634
2893
sondern auch sehr viele Bilder
zu tragbaren Kosten.
06:26
From our ownbesitzen computerComputer simulationsSimulationen,
153
374527
1976
Durch unsere eigenen Computersimulationen
06:28
we quicklyschnell foundgefunden that one meterMeter really was
154
376503
2005
fanden wir rasch heraus, dass 1 m wirklich
06:30
the minimumMinimum viablelebensfähig productProdukt
155
378508
1764
die kleinste machbare Auflösung war,
06:32
to be ablefähig to see the driversTreiber of our globalglobal economyWirtschaft,
156
380272
3079
die uns die treibenden Kräfte
unserer globalen Wirtschaft erkennen
06:35
for the first time, beingSein ablefähig to countGraf
157
383351
1561
und zum ersten Mal auch
06:36
the shipsSchiffe and carsAutos and shippingVersand
containersContainer and trucksLastwagen
158
384912
2721
die Schiffe, Autos, Schiffscontainer
und Lkw zählen ließ,
06:39
that moveBewegung around our worldWelt on a dailyTäglich basisBasis,
159
387633
2824
die sich täglich rund um die Welt bewegen,
06:42
while convenientlybequem still not
beingSein ablefähig to see individualsIndividuen.
160
390457
3804
ohne -- praktischerweise --
einzelne Menschen zu erkennen.
06:46
We had foundgefunden our compromiseKompromiss.
161
394261
1621
Wir hatten unseren Kompromiss.
06:47
We would have to buildbauen something largergrößer
162
395882
1604
Wir würden etwas Größeres
als den ersten Brotkasten bauen müssen --
06:49
than the originalOriginal breadboxBrotkasten,
163
397486
1563
06:51
now more like a mini-fridgeMini-Kühlschrank,
164
399049
1651
eher einen Mini-Kühlschrank --,
06:52
but we still wouldn'twürde nicht have to buildbauen a pickupAbholung truckLKW.
165
400700
2761
aber wenigstens war es
kein Kleintransporter.
06:55
So now we had our constraintZwang.
166
403461
2624
Nun kannten wir die Rahmenbedingungen.
06:58
The lawsGesetze of physicsPhysik dictateddiktiert
167
406085
1757
Die Gesetze der Physik gaben
06:59
the absoluteAbsolute minimum-sizedminimale Größe
telescopeFernrohr that we could buildbauen.
168
407842
3324
die absolute Mindestgröße des Teleskops
vor, das wir bauen konnten.
07:03
What camekam nextNächster was makingHerstellung the restsich ausruhen of the satelliteSatellit
169
411166
3054
Dann machten wir uns daran,
den Rest des Satelliten
07:06
as smallklein and as simpleeinfach as possiblemöglich,
170
414220
1741
möglichst klein und einfach zu bauen:
07:07
basicallyGrundsätzlich gilt a flyingfliegend telescopeFernrohr with fourvier wallsWände
171
415961
2652
im Grunde ein fliegendes Teleskop
mit vier Wänden
07:10
and a setSet of electronicsElektronik smallerkleiner than a phoneTelefon bookBuch
172
418613
2941
und einer Elektronik,
kleiner als ein Telefonbuch,
07:13
that used lessWeniger powerLeistung than a 100 wattWatt lightbulbGlühbirne.
173
421554
3438
das weniger Strom verbrauchte
als eine 100-Watt-Glühbirne.
07:16
The biggroß challengeHerausforderung becamewurde actuallytatsächlich takingunter
174
424992
1900
Die große Herausforderung war es,
07:18
the picturesBilder throughdurch that telescopeFernrohr.
175
426892
2198
durch das Teleskop Bilder zu machen.
07:21
TraditionalTraditionelle imagingImaging satellitesSatelliten use a lineLinie scannerScanner,
176
429090
3044
Herkömmliche Fernerkundungssatelliten
verwenden Zeilenscanner,
07:24
similarähnlich to a XeroxXerox machineMaschine,
177
432134
1761
die einem Kopierer ähneln.
07:25
and as they traverseTraverse the EarthErde, they take picturesBilder,
178
433895
2400
Beim Überfliegen der Erde
machen sie Bilder,
07:28
scanningScannen rowReihe by rowReihe by rowReihe
179
436295
2196
indem sie Zeile um Zeile scannen,
07:30
to buildbauen the completekomplett imageBild.
180
438491
1675
um ein ganzes Bild zu liefern.
07:32
Now people use these because they get a lot of lightLicht,
181
440166
3004
Sie werden verwendet,
weil sie sehr lichtstark sind.
07:35
whichwelche meansmeint lessWeniger of the noiseLärm you see
182
443170
1831
Man sieht also weniger Rauschen
07:37
in a low-costkostengünstig cellZelle phoneTelefon imageBild.
183
445016
2736
als auf dem Foto eines billigen Handys.
07:39
The problemProblem with them is they requireerfordern
184
447752
2361
Das Problem dabei ist,
dass sie hoch entwickelte
Sensoren erfordern.
07:42
very sophisticatedanspruchsvoll pointingHinweis.
185
450113
2240
07:44
You have to staybleibe focusedfokussiert on a 50-centimeter-Zentimeter targetZiel
186
452353
2546
Sie richten den Scanner
fest auf ein 50 cm großes Ziel
07:46
from over 600 milesMeilen away
187
454899
1752
aus einer Entfernung von 966 km
07:48
while movingbewegend at more than
sevenSieben kilometersKilometer a secondzweite,
188
456651
2232
bei einem Tempo von über 7 km pro Sekunde.
07:50
whichwelche requireserfordert an awesomegenial degreeGrad of complexityKomplexität.
189
458883
2749
Das erfordert unglaubliche Komplexität.
07:53
So insteadstattdessen, we turnedgedreht to a newneu
generationGeneration of videoVideo sensorsSensoren,
190
461632
3437
Also verwendeten wir stattdessen
eine neue Generation von Videosensoren,
07:57
originallyursprünglich createderstellt for use in night visionVision gogglesSchutzbrille.
191
465069
3091
die ursprünglich für Nachtsichtbrillen
entwickelt wurden.
08:00
InsteadStattdessen of takingunter a singleSingle, highhoch qualityQualität imageBild,
192
468160
2899
Anstatt eines einzigen
qualitativ hochwertigen Bildes
08:03
we could take a videostreamVideostream
193
471059
1387
konnten wir einen Videostream
08:04
of individuallyindividuell noisierlauter framesRahmen,
194
472446
2923
von einzelnen Bildern
mit mehr Rauschen aufnehmen,
08:07
but then we could recombinerekombinieren
195
475369
1744
aber setzten dann
all diese Einzelaufnahmen
08:09
all of those framesRahmen togetherzusammen
196
477113
1466
zu qualitativ hochwertigen
Bildern zusammen.
08:10
into very high-qualityqualitativ hochwertige imagesBilder
197
478579
1996
08:12
usingmit sophisticatedanspruchsvoll pixelPixel processingwird bearbeitet techniquesTechniken
198
480575
2593
Dazu nahmen wir hochentwickelte
Pixelverarbeitungstechniken
08:15
here on the groundBoden,
199
483168
1521
hier auf der Erde --
08:16
at a costKosten of one one hundredthHundertstel a traditionaltraditionell systemSystem.
200
484689
3137
zu einem Hundertstel des Preises
eines herkömmlichen Systems.
08:19
And we appliedangewendet this techniqueTechnik
201
487826
1153
Diese Maxime wandten wir
08:20
to manyviele of the other systemsSysteme on the satelliteSatellit as well,
202
488979
2974
auf viele andere Systeme im Satelliten an.
08:23
and day by day, our designEntwurf evolvedentwickelt
203
491953
2840
Tag um Tag entwickelte sich unser Entwurf
08:26
from CADCAD to prototypesPrototypen
204
494793
3489
vom CAD [computergestütztes Design]
zu Prototypen
08:30
to productionProduktion unitsEinheiten.
205
498282
2888
und schließlich zu Produktionseinheiten.
08:33
A fewwenige shortkurz weeksWochen agovor,
206
501170
1657
Vor ein paar Wochen
08:34
we packedverpackt up SkySatSkySat 1,
207
502827
1851
haben wir SkySat 1 verpackt,
08:36
put our signaturesSignaturen on it,
208
504678
1773
haben unsere Namen darauf verewigt
und zum Abschied noch einmal gewunken.
08:38
and wavedwinkte goodbyeauf Wiedersehen for the last time on EarthErde.
209
506451
2223
08:40
TodayHeute, it's sittingSitzung in its finalFinale launchstarten configurationKonfiguration
210
508674
3481
Heute liegt er in der
endgültigen Startkonfiguration,
08:44
readybereit to blastsprengen off in a fewwenige shortkurz weeksWochen.
211
512155
3061
bereit in ein paar Wochen
ins All geschossen zu werden.
08:47
And soonbald, we'llGut turnWende our attentionAufmerksamkeit to launchingstarten
212
515216
2342
Bald werden wir uns dem Start
08:49
a constellationKonstellation of 24 or more of these satellitesSatelliten
213
517558
3031
einer Anordnung von 24 oder mehr
solcher Satelliten
08:52
and beginningAnfang to buildbauen the scalableskalierbar analyticsAnalytics
214
520589
2550
und der Entwicklung skalierbarer
Analysefunktionen zuwenden,
08:55
that will allowzulassen us to unearthausgraben the insightsEinblicke
215
523139
2339
um Erkenntnisse aus
den Petabytes an Daten zu gewinnen,
08:57
in the petabytesPetabyte of dataDaten we will collectsammeln.
216
525478
3189
die wir sammeln werden.
09:00
So why do all of this? Why buildbauen these satellitesSatelliten?
217
528667
3973
Also warum machen wir das alles?
Warum bauen wir diese Satelliten?
09:04
Well, it turnswendet sich out imagingImaging satellitesSatelliten
218
532640
2611
Bildgebende Satelliten
09:07
have a uniqueeinzigartig abilityFähigkeit to providezu Verfügung stellen globalglobal transparencyTransparenz,
219
535251
3710
haben die einzigartige Fähigkeit,
globale Transparenz zu liefern,
09:10
and providingBereitstellung that transparencyTransparenz on a timelyrechtzeitige basisBasis
220
538961
2626
und die zeitnahe Lieferung
dieser Transparenz
09:13
is simplyeinfach an ideaIdee whosederen time has come.
221
541587
3411
ist einfach ein Konzept,
für das die Zeit reif ist.
09:16
We see ourselvesuns selbst as pioneersPioniere of a newneu frontierFrontier,
222
544998
3523
Wir sehen uns selbst
als Pioniere an einer neuen Grenze,
09:20
and beyonddarüber hinaus economicWirtschaftlich dataDaten,
223
548521
1764
die jenseits von Wirtschaftsdaten
09:22
unlockingEntsperren the humanMensch storyGeschichte, momentMoment by momentMoment.
224
550285
3601
die Geschichte des Menschen
Augenblick um Augenblick entschlüsseln.
09:25
For a dataDaten scientistWissenschaftler
225
553886
1563
Für einen Datenspezialisten,
09:27
that just happenedpassiert to go to spacePlatz campLager as a kidKind,
226
555449
2750
der als Kind zufällig
im Weltraum-Camp war,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
558199
2715
kann es kaum besser kommen.
09:32
Thank you.
228
560914
2215
Vielen Dank.
(Applaus)
09:35
(ApplauseApplaus)
229
563129
4134
Translated by Nadine Hennig
Reviewed by Tracey J. Evans

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Berkenstock - Satellite designer
Dan 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.

More profile about the speaker
Dan Berkenstock | Speaker | TED.com