TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
Will Marshall: Die Mission eine durchsuchbare Datenbank der Erdoberfläche zu schaffen
Filmed:
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Was wäre, wenn man die Erdoberfläche auf dieselbe Art und Weise wie das Internet durchsuchen könnte? Will Marshall und sein Team bei Planet nutzen die größte Satelliten-Flotte der Welt, um die gesamte Erde jeden Tag abzubilden. Nun gehen sie ein neues Projekt an: Die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Katalogisierung aller Objekte auf der Erde über die Zeit -- was Schiffe, Bäume, Häuser und alles andere auf der Erde genauso suchbar machen würde, genauso wie man auf Google sucht. Er teilt eine Vision davon, wie diese Datenbank eine Live-Aufzeichnung der immensen physischen Veränderungen, die über die Erde verteilt stattfinden, werden könnte. "Man kann nicht reparieren, was man nicht sieht", sagt Marshall. "Wir wollen den Leuten die Mittel geben, um die Veränderung zu sehen und zu handeln."
Will Marshall - Space scientist
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
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00:12
Four years ago, here at TED,
0
761
2215
Vor vier Jahren gab ich hier bei TED
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
3000
2336
Planets 1. Mission bekannt:
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
Eine Flotte Satelliten
in den Weltraum zu schießen,
in den Weltraum zu schießen,
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
die jeden Tag die gesamte Erde aufnehmen
und den Zugang dazu
demokratisieren würden.
demokratisieren würden.
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
Das zu lösende Problem war simpel.
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
Satellitenbilder, die man online findet,
sind in der Regel Jahre alt,
sind in der Regel Jahre alt,
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
obwohl menschliche Aktivitäten Tage,
Wochen und Monate brauchen,
Wochen und Monate brauchen,
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
und man kann nicht reparieren,
was man nicht sieht.
was man nicht sieht.
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
Wir wollten Leuten die Mittel geben, um
diese Veränderung zu sehen und zu handeln.
diese Veränderung zu sehen und zu handeln.
00:37
We wanted to give people the tools
to see that change and take action.
to see that change and take action.
9
25120
3776
00:40
The beautiful Blue Marble image,
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
28920
4936
Das wunderschöne Blue Marble Bild,
1972 von Bord der Apollo 17 gemacht,
1972 von Bord der Apollo 17 gemacht,
hatte der Menschheit verdeutlicht,
dass wir auf einem fragilen Planeten sind.
dass wir auf einem fragilen Planeten sind.
00:45
had helped humanity become aware
that we're on a fragile planet.
that we're on a fragile planet.
11
33880
3280
Und wir wollten es
auf das nächste Level bringen,
auf das nächste Level bringen,
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
00:51
to give people the tools
to take action, to take care of it.
to take action, to take care of it.
13
39680
3456
indem wir den Leuten Werkzeuge
zum Handeln und zum Aufpassen geben.
zum Handeln und zum Aufpassen geben.
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
Nun, nach vielen eigenen Apollo Missionen,
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
nämlich die größte Satelliten-Flotte der
Menschheitsgeschichte ins All zu schießen,
Menschheitsgeschichte ins All zu schießen,
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
haben wir unser Ziel erreicht.
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
Heute nimmt Planet die gesamte Erde auf,
an jedem einzelnen Tag.
an jedem einzelnen Tag.
01:09
Mission accomplished.
18
57760
1216
Mission erfüllt.
01:11
(Applause)
19
59000
2536
(Applaus)
01:13
Thank you.
20
61560
1200
Danke.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
63600
3976
Es hat 21 Raktenstarts gebraucht --
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
diese Animation lässt es leicht wirken --
aber das war es nicht.
aber das war es nicht.
01:25
And we now have
over 200 satellites in orbit,
over 200 satellites in orbit,
23
73040
3456
Heute haben wir über
200 Satelliten in der Umlaufbahn,
200 Satelliten in der Umlaufbahn,
die ihre Daten 31 Bodenstationen senden,
die wir rund um den Planeten gebaut haben.
die wir rund um den Planeten gebaut haben.
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel
images of the Earth down each day.
images of the Earth down each day.
25
80480
6296
Insgesamt bekommen wir täglich
1,5 Mio. 29-Megapixel-Fotos der Erde.
1,5 Mio. 29-Megapixel-Fotos der Erde.
01:38
And on any one location
of the Earth's surface,
of the Earth's surface,
26
86800
2416
Von jedem Ort auf der Erdoberfläche
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
haben wir nun im Durchschnitt
mehr als 500 Bilder.
mehr als 500 Bilder.
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
Ein großer Stapel an Daten,
die den immensen Wandel dokumentieren.
die den immensen Wandel dokumentieren.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
Viele Leute nutzen diese Bilder.
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
Landwirtschaftsunternehmen nutzen sie,
um die Ernte der Farmer zu steigern.
um die Ernte der Farmer zu steigern.
Consumer-Mapping-Unternehmen nutzen sie,
um Online-Karten zu verbessern.
um Online-Karten zu verbessern.
01:57
Consumer-mapping companies are using it
to improve the maps you find online.
to improve the maps you find online.
31
105040
4176
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
Regierungen nutzen sie zur Grenzsicherung
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
oder bei der Katastrophenhilfe
nach Fluten, Bränden und Erdbeben.
nach Fluten, Bränden und Erdbeben.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
Viele NGOs nutzen sie.
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
Um Waldrodung zu lokalisieren
und zu stoppen.
und zu stoppen.
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
Oder um die aus Myanmar fliehenden
Flüchtlinge zu finden.
Flüchtlinge zu finden.
02:16
Or to track all the activities
in the ongoing crisis in Syria,
in the ongoing crisis in Syria,
37
124880
4376
Oder um alle Aktivitäten in der laufenden
Krise in Syrien zu verfolgen,
Krise in Syrien zu verfolgen,
um beide Seiten
zur Rechenschaft zu ziehen.
zur Rechenschaft zu ziehen.
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
Heute freue ich mich,
Planet Stories anzukündigen.
Planet Stories anzukündigen.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
Jeder kann auf planet.com gehen,
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
einen Account erstellen und alle
unsere Bilder online sehen.
unsere Bilder online sehen.
02:34
It's a bit like Google Earth,
except it's up-to-date imagery,
except it's up-to-date imagery,
42
142480
3096
Es ist in etwa wie Google Earth,
nur dass es aktuelle Bilder sind
nur dass es aktuelle Bilder sind
02:37
and you can see back through time.
43
145600
2680
und man in der Zeit zurückblicken kann.
Man kann zwei beliebige Tage vergleichen
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
und die dramatischen Änderungen sehen,
die auf der Erde vor sich gehen.
die auf der Erde vor sich gehen.
02:46
Or you can create a time lapse
through the 500 images that we have
through the 500 images that we have
46
154560
3400
Oder man kann einen Zeitraffer
aus unseren 500 Bildern erstellen
aus unseren 500 Bildern erstellen
und die drastischen Veränderungen
über die Zeit betrachten.
über die Zeit betrachten.
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
Und man kann diese
über Social Media teilen.
über Social Media teilen.
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
Es ist ziemlich cool.
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(Applaus)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
Dankeschön.
Wir schufen dieses Instrument
ursprünglich für Journalisten,
ursprünglich für Journalisten,
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
die objektive Informationen
über das Weltgeschehen haben wollten.
über das Weltgeschehen haben wollten.
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
Aber nun haben wir es für jeden
zur Nutzung geöffnet,
zur Nutzung geöffnet,
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
zum gemeinnützigen oder privaten Gebrauch.
03:12
And we hope it will give people the tools
to find and see the changes on the planet
to find and see the changes on the planet
56
180600
4416
Wir hoffen, es wird den Menschen
das Werkzeug geben, um Veränderungen
das Werkzeug geben, um Veränderungen
auf dem Planeten zu finden,
zu sehen und zu handeln.
zu sehen und zu handeln.
03:17
and take action.
57
185040
1200
Also hat die Menschheit jetzt
diese Datenbank mit Informationen
diese Datenbank mit Informationen
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
über den Planeten,
der sich mit der Zeit ändert.
der sich mit der Zeit ändert.
03:23
changing over time.
59
191200
1216
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
Was ist unsere nächste Mission,
was ist Mission 2?
was ist Mission 2?
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
Kurz, es ist Weltraum
und künstliche Intelligenz.
und künstliche Intelligenz.
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
Mit der künstlichen Intelligenz
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
wollen wir die Objekte
in all den Satellitenbildern finden.
in all den Satellitenbildern finden.
03:35
The same AI tools that are used
to find cats in videos online
to find cats in videos online
64
203040
4536
Dieselben KI-Werkzeuge, die man benutzt,
um Katzen in Online-Videos zu finden,
um Katzen in Online-Videos zu finden,
können auch genutzt werden,
um Infos in unseren Bildern zu finden.
um Infos in unseren Bildern zu finden.
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
Stellen Sie sich vor, man sagt:
das ist ein Schiff, das ist ein Baum,
das ist ein Schiff, das ist ein Baum,
03:43
So, imagine if you can say,
this is a ship, this is a tree,
this is a ship, this is a tree,
66
211520
3336
03:46
this is a car, this is a road,
this is a building, this is a truck.
this is a building, this is a truck.
67
214880
4376
das ist ein Auto, das ist eine Straße,
das ist ein Gebäude, das ist ein Laster.
das ist ein Gebäude, das ist ein Laster.
Wenn man das für
die Millionen Bilder tun könnte,
die Millionen Bilder tun könnte,
03:51
And if you could do that
for all of the millions of images
for all of the millions of images
68
219280
2736
die jeden Tag herunterkommen,
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
dann würde man eine Datenbank
03:57
of all the sizable objects
on the planet, every day.
on the planet, every day.
71
225080
2656
aller messbaren Objekte
an jedem Tag erzeugen.
an jedem Tag erzeugen.
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
Und diese Datenbank ist durchsuchbar.
Genau das machen wir.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
Hier ist ein Prototyp,
der mit unserem API läuft.
der mit unserem API läuft.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
Das ist Beijing.
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
Angenommen, wir wollen
alle Flugzeuge im Flughafen zählen.
alle Flugzeuge im Flughafen zählen.
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
Wir wählen den Flughafen aus
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
und es findet die Flugzeuge
im heutigen Bild
im heutigen Bild
04:15
and finds the planes
in the whole stack of images before it,
in the whole stack of images before it,
79
243560
3256
und es findet die Flugzeuge im
ganzen Haufen an Bildern davor
ganzen Haufen an Bildern davor
04:18
and then outputs this graph of all
the planes in Beijing airport over time.
the planes in Beijing airport over time.
80
246840
4896
und dann spuckt es diesen Graph aller
Flugzeuge in Bejing über die Zeit aus.
Flugzeuge in Bejing über die Zeit aus.
04:23
Of course, you could do this
for all the airports around the world.
for all the airports around the world.
81
251760
3576
Natürlich könnte man das
für alle Flughäfen auf der Welt machen.
für alle Flughäfen auf der Welt machen.
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
Lassen Sie uns einen Blick
auf den Hafen von Vancouver werfen.
auf den Hafen von Vancouver werfen.
04:30
So, we would do the same,
but this time we would look for vessels.
but this time we would look for vessels.
83
258320
3536
Wir machen dasselbe, nur suchen
wir dieses Mal nach Frachtschiffen.
wir dieses Mal nach Frachtschiffen.
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
Wir zoomen an Vancouver heran,
wählen die Region aus,
wählen die Region aus,
suchen nach Schiffen,
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
und es spuckt aus, wo alle Schiffe sind.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
Stellen Sie sich vor, wie nützlich
das für die Küstenwache wäre,
das für die Küstenwache wäre,
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
die versucht, illegale Fischerei
aufzuspüren und zu stoppen.
aufzuspüren und zu stoppen.
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
Legale Fischfrachter beispielsweise
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
übermitteln ihren Standort,
indem sie AIS-Sender benutzen.
indem sie AIS-Sender benutzen.
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
Aber wir finden häufig Schiffe,
die dies nicht tun.
die dies nicht tun.
Die Bilder lügen nicht.
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
Also könnte die Küstenwache sie nutzen,
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
um diese illegalen Trawler zu finden.
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
Bald werden wir nicht nur
Schiffe und Flugzeuge ergänzen,
Schiffe und Flugzeuge ergänzen,
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
sondern auch alle anderen Objekte
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
und können die Web-Feeds ausgeben
von diesen Orten und
all diesen Objekten über die Zeit,
all diesen Objekten über die Zeit,
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
die auch digital in die Arbeit
von Menschen eingebaut werden können.
von Menschen eingebaut werden können.
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
Wir könnten bald
ausgeklügeltere Browser haben,
ausgeklügeltere Browser haben,
die Menschen aus unterschiedlichen
Quellen versorgen.
Quellen versorgen.
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
Letztlich kann ich mir vorstellen,
dass wir die Bilder gänzlich abstrahieren
dass wir die Bilder gänzlich abstrahieren
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
und schließlich eine
Abfrage-Schnittstelle zur Erde haben.
Abfrage-Schnittstelle zur Erde haben.
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
Stellen Sie sich vor,
man würde einfach fragen:
man würde einfach fragen:
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
"Wie viele Häuser gibt es in Pakistan?
Gib mir eine Grafik dazu über die Zeit."
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
"Wie viele Bäume gibt es im Amazonas
und kannst du mir die Standorte
der Bäume nennen,
der Bäume nennen,
05:34
and can you tell me the locations
of the trees that have been felled
of the trees that have been felled
108
322240
3216
die zwischen dieser und letzter Woche
gefällt wurden?"
gefällt wurden?"
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
Wäre das nicht großartig?
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
Das ist, wonach wir streben,
und wir nennen es "Queryable Earth".
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
05:44
So, Planet's Mission 1 was
to image the whole planet every day
to image the whole planet every day
113
332440
3896
Es war Planets Mission 1,
die ganze Erde jeden Tag abzubilden
die ganze Erde jeden Tag abzubilden
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
und das zugänglich zu machen.
Planets Mission 2 ist es,
alle Objekte auf der Erde
alle Objekte auf der Erde
05:50
Planet's Mission 2 is to index
all the objects on the planet over time
all the objects on the planet over time
115
338720
3816
mit der Zeit zu katalogisieren
und sie abfragbar zu machen.
und sie abfragbar zu machen.
05:54
and make it queryable.
116
342560
1240
Ich möchte Sie mit
einer Analogie verlassen.
einer Analogie verlassen.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
344760
2136
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
Google hat alles im Internet katalogisiert
und es durchsuchbar gemacht.
und es durchsuchbar gemacht.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
Wir katalogisieren alles auf der Erde
und machen es durchsuchbar.
und machen es durchsuchbar.
06:06
Thank you very much.
120
354360
1336
Vielen Dank.
06:07
(Applause)
121
355720
4520
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Will Marshall - Space scientistAt Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets.
Why you should listen
Will Marshall is the co-founder and CEO of Planet. Prior to Planet, he was a Scientist at NASA/USRA where he worked on missions "LADEE" and "LCROSS," served as co-principal investigator on PhoneSat, and was the technical lead on research projects in space debris remediation.
Marshall received his PhD in Physics from the University of Oxford and his Masters in Physics with Space Science and Technology from the University of Leicester. He was a Postdoctoral Fellow at George Washington University and Harvard.
Will Marshall | Speaker | TED.com